概率论与数理统计：1随机事件及其概率

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概率论与数理统计知识点总结

〔14〕每次试验是独立的，即每次试验 A 发生与否与其他次试验 A 发
伯努利
生与否是互不影响的。
这种试验称为伯努利概型，或称为 n 重伯努利试验。概型
用 p 表示每次试验 A 发生的概率，那么 A 发生的概率为1 p q ，用
Pn(k) 表示 n 重伯努利试验中 A 出现 k(0 k n) 次的概率，
数 F(x) 表示随机变量落入区间〔– ∞，x]内的概率。
分布函数具有如下性质：
1° 0 F(x) 1, x ；
2° F (x) 是单调不减的函数，即 x1 x2时，有 F(x1) F(x2) ；
3° F ( ) lim F (x) 0 ， F ( ) lim F (x) 1；
分布列的形式给出：
机变量的分布律
X P(X
xk )
|
x1, x2,, xk,
p1, p2,, pk, 。
显然分布律应满足以下条件：
〔1〕 pk 0 ， k 1,2,，
pk 1
〔2〕 k1
。
实用文档.
.
〔 2 〕设 F(x) 是随机变量 X 的分布函数，假设存在非负函数 f (x) ，对任意实连续数 x ，有
算
于 B：A=B。
A、B 中至少有一个发生的事件：A B，或者 A+B。
实用文档.
.
属于 A 而不属于 B 的局部所构成的事件，称为 A 与 B 的差，记为
A-B，也可表示为 A-AB 或者 AB ，它表示 A 发生而 B 不发生的事件。
A、B 同时发生：A B，或者 AB。A B=Ø，那么表示 A 与 B 不可
xa, ba
x<a， a≤x≤b
x

概率论与数理统计第1章随机事件及其概率

骰子朝上的点数为 i ,第二颗骰子朝上的点数为 j . (3) (i) S1 {( 正品,次品 ),( 正品,正品 ),( 次品,正品 )} ;
(ii) S2 {( 正品,次品 ),( 正品,正品 )} .
若用“1 ”表示“正品”，“ 0 ”表示“次品”，这里的两个样本空
间又可表示为
(i) S1 {(1,0),(1,1),(0,1)} ；(ii) S2 {(1,0),(1,1)}. (4) (i) S1 {t t 0}；(ii) S2 { 合格品, 不合格品} . 若用“1 ”表示“合格品”，“ 0 ”表示“不合格品”， S2 又可表示为 S2 {1,0} . (5) S5 {(x, y) x2 y2 100}.
字母 E T A O I N S R H
使用频率 0.126 8 0.097 8 0.078 8 0.077 6 0.070 7 0.070 6 0.063 4 0.059 4 0.057 3
字母 L D U C F M W Y G
使用频率 0.039 4 0.038 9 0.028 0 0.026 8 0.025 6 0.024 4 0.021 4 0.020 2 0.018 7
第1章随机事件及其概率
§1.1 随机事件
1.1.1 随机现象
在自然界以及生产实践和科学实验中普遍存在着两类现象.一类是在一定条件下,重复进行试验,某一结果必然发生或必然不发生,即是可以事前预言的,称为确定性现象.
除去确定性现象,人们发现还存在另一类现象,它是事前不可预言的,即在相同条件下重复进行试验,每次的结果不一定相同,这一类现象我们称之为偶然性现象或随机现象.
在一定条件下，随机现象有多种可能的结果发生,事前不能预知将出现哪种结果,但通过大量的重复观察,出现的结果会呈现出某种规律,称为随机现象的统计规律性.

概率论与数理统计(二)

欢迎阅读内容串讲第一章随机事件及其概率1．事件的关系与运算必然事件：Ω—随机试验全部结果构成的集合。

不可能事件：φ 一般事件A ：A φ⊂⊂Ω若A 若A 11111,,nnni i i i i i i i A A A A ∞=====等等。

例1 2（1（2（3（4（5）)()()(AB P A P B A P -=-（6）若n A A A ,,21两两互不相容，则∑===ni i ni i A P A P 11)()(（7）若n A A A ,,21相互独立，则例2 设1.0)(,4.0)(,2.0)(===AB P B P A P则5.0)()()(1)(1)(=+--=⋃-=⋃AB P B P A P B A P B A P3．古典概型古典概型：当随机试验的结果为有限个且诸结果等可能发生时，任一事件A 的概率为例3 从五个球（其中两个白球、三个红球）中任取两球，设A ：取到两个白球；B ：一白一红球，求)(),(B P A P（1）无放回抽样：（2）有放回抽样：每次有放回的取一球，连取两次［注］：若设X 为两次有放回取球中取到白球数，则X ～)52,2(B ，从而)(=P A P 4（1（2例103 （3，j i j i ,,≠)(i B（4例5 某工厂生产的产品以100个为一批，在进行抽样检查时，只从每批中抽取10个来检查，如果发现其中有次品，则认为这批产品是不合格的，设每批产品中的次品最多不超过4个，并且恰有)4,3,2,1(=i i 个次品的概率如下（1）求各批产品通过的概率；（2）求通过检查的各批产品中恰有i 个次品的概率。

)4,3,2,1(=i解：（1）设事件i B 是恰有i 个次品的一批产品)4,3,2,1(=i ，则由题设设事件A 是这批产品通过检查，即抽样检查的10个产品都是合格品，则我们有1)(0=B A P由全概率公式，即得8142.0)()()(40≈=∑=i i i B A P B P A P（2）由Bayes 公式，所求概率分别为5．事件的独立性（1）定义：A 、B 相互独立等价于)()()(B P A P B A P ⋅=（2）若n A A A ,,,21 相互独立，则有)()()()(2121n n A P A P A P A A A P =（3）有放回抽样中的诸事件是相互独立的。

概率论与数理统计习题答案1-19章

1 随机事件及其概率·样本空间·事件的关系及运算一、任意抛掷一颗骰子，观察出现的点数。

设事件A 表示“出现偶数点”，事件B 表示“出现的点数能被3整除”．（1）写出试验的样本点及样本空间；（2）把事件A 及B 分别表示为样本点的集合；（3）事件B A AB B A B A ,,,,分别表示什么事件？并把它们表示为样本点的集合．解：设i ω表示“出现i 点”)6,,2,1( i ，则（1）样本点为654321,,,,,ωωωωωω；样本空间为}.,,,,,{654321 （2）},,{642ωωωA ； }.,{63ωωB （3）},,{531ωωωA ，表示“出现奇数点”；},,,{5421ωωωωB ，表示“出现的点数不能被3整除”；},,,{6432ωωωωB A ，表示“出现的点数能被2或3整除”；}{6ωAB ，表示“出现的点数能被2整除且能被3整除”；},{B A 51ωω ，表示“出现的点数既不能被2整除也不能被3整除”二、写出下列随机试验的样本空间及各个事件中的样本点：（1）同时掷三枚骰子，记录三枚骰子的点数之和．A —“点数之和大于10”，B —“点数之和小于15”．（2）一盒中有5只外形相同的电子元件，分别标有号码1，2，3，4，5．从中任取3只，A —“最小号码为1”．解：(1) 设i ω表示“点数之和等于i ”)18,,4,3( i ，则},,,{1843ωωω Ω；},,,{181211ωωωA ；}.,,,{1443ωωωB (2) 设ijk ω表示“出现号码为k j i ,,”);5,,2,1,,(k j i k j i ，则},,,,,,,,,{345245235234145135134125124123ωωωωωωωωωω Ω }.,,,,,{145135134125124123ωωωωωωA三、设C B A ,,为三个事件，用事件之间的运算表示下列事件： (1) A 发生, B 与C 都不发生； (2) C B A ,,都发生；(3) C B A ,,中至少有两个发生； (4) C B A ,,中至多有两个发生．解：(1) C B A ；(2) ABC ；(3) ABC C AB C B A BC A 或CA BC AB(4) BC A C B A C AB C B A C B A C B A C B A 或C B A 或.ABC四、一个工人生产了n 个零件，以i A 表示他生产的第 i 个零件是合格品（n i 1）．用i A 表示下列事件：（1）没有一个零件是不合格品；（2）至少有一个零件是不合格品；（3）仅有一个零件是不合格品；（4）至少有一个零件不是不合格品．解：(1) n A A A 21；(2) n A A A 21或n A A A 21； (3) n n n A A A A A A A A A 212121 (4) n A A A 21或.21n A A A2 概率的古典定义·概率加法定理一、电话号码由七个数字组成，每个数字可以是0，1，2，…，9中的任一个数（但第一个数字不能为0），求电话号码是由完全不同的数字组成的概率．解：基本事件总数为611011011011011011019109 C C C C C C C 有利事件总数为456789214151617181919C C C C C C C 设A 表示“电话号码是由完全不同的数字组成”，则0605.0109456789)(62 A P 二、把十本书任意地放在书架上，求其中指定的三本书放在一起的概率．解：基本事件总数为!101010A 指定的三本书按某确定顺序排在书架上的所有可能为!777A 种；这三本书按确定的顺序放在书架上的所以可能的位置共818C 种；这三本书的排列顺序数为!333 A ；故有利事件总数为!3!8!38!7 (亦可理解为)3388P P设A 表示“指定的三本书放在一起”，则067.0151!10!3!8)( A P三、为了减少比赛场次，把二十个队任意分成两组（每组十队）进行比赛，求最强的两个队被分在不同组内的概率．解：20个队任意分成两组（每组10队）的所以排法，构成基本事件总数1020C ；两个最强的队不被分在一组的所有排法，构成有利事件总数91812C C 设A 表示“最强的两队被分在不同组”，则526.01910)(102091812 C C C A P四、某工厂生产的产品共有100个，其中有5个次品．从这批产品中任取一半来检查，求发现次品不多于1个的概率．解：设i A 表示“出现的次品为i 件”)5,4,3,2,1,0( i ，A 表示“取出的产品中次品不多于 1个”，则 .10A A A 因为V A A 10，所以).()()(10A P A P A P 而0281.0979942347)(5010050950 C C A P 1529.09799447255)(501004995151 C C C A P 故 181.01529.00281.0)( A P五、一批产品共有200件, 其中有6件废品．求 (1) 任取3件产品恰有1件是废品的概率; (2) 任取3件产品没有废品的概率; (3) 任取3件产品中废品不少于2件的概率．解：设A 表示“取出的3件产品中恰有1件废品”；B 表示“取出的3件产品中没有废品”；C 表示“取出的3件产品中废品不少于2件”，则 (1) 0855.019819920019319418)(3200219416 C C C A P (2) 912.0198199200192193194)(32003194 C C B P(3) 00223.019819920012019490)(3200019436119426 C C C C C C P六、设41)( ,0 ,31)()()(BC P P(AC)P(AB)C P B P A P ．求A , B , C 至少有一事件发生的概率．解：因为0 P(AC)P(AB)，所以V AC V AB ,，从而V C AB )(可推出0)( ABC P设D 表示“A , B , C 至少有一事件发生”，则C B A D ，于是有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P 75.043413131313 条件概率与概率乘法定理·全概率公式与贝叶斯公式一、设,6.0)|(,4.0)(,5.0)( B A P B P A P 求)|(,)(B A A P AB P ．解：因为B A AB B B A A )(，所以)()()(B A P AB P A P ，即14.06.0)4.01(5.0)()()()()()( B A P B P A P B A P A P AB P68.074.05.036.0)4.01(5.05.0)()()()()()]([)|(B A P B P A P A P B A P B A A P B A A P二、某人忘记了电话号码的最后一个数字，因而他随意地拨号，求他拨号不超过两次而接通所需电话的概率．若已知最后一个数字是奇数，那么此概率是多少？解：设A 表示“第一次拨通”，B 表示“第二次拨通”，C 表示“拨号不超过两次而拨通”（1）2.0101101)()()(19111101911011 C C C C C C A B P A P C P（2）4.05151)()()(2511141511 A A A A A A B P A P C P三、两台车床加工同样的零件，第一台出现废品的概率是0.03，第二台出现废品的概率是0.02．加工出来的零件放在一起，并且已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍．（1）求任意取出的零件是合格品的概率；（2）如果任意取出的零件是废品，求它是第二台车床加工的概率．解：设i A 表示“第i 台机床加工的零件”)2,1( i ；B 表示“出现废品”；C 表示“出现合格品”973.0)02.01(31)03.01(32（2）25.002.03103.03202.031)()()()()()()()()(22112222A B P A P A B P A P A B P A P B P B A P B A P四、猎人在距离100米处射击一动物，击中的概率为0.6；如果第一次未击中，则进行第二次射击，但由于动物逃跑而使距离变为150米；如果第二次又未击中，则进行第三次射击，这时距离变为200米．假定击中的概率与距离成反比，求猎人三次之内击中动物的概率．解：设i A 表示“第i 次击中”)3,2,1( i ，则由题设，有1006.0)(1kA P ，得60 k ，从而有4.015060150)(2 k A P ，.3.020060200)(3 k A P设A 表示“三次之内击中”，则321211A A A A A A A ，故有)()()()()()()(321211A P A P A P A P A P A P A P832.03.0)4.01()6.01(4.0)6.01(6.0 （另解）设B 表示“猎人三次均未击中”，则168.0)3.01)(4.01)(6.01()( B P故所求为 832.0)(1)( B P B P五、盒中放有12个乒乓球，其中有9个是新的．第一次比赛时从其中任取3个来用，比赛后仍放回盒中．第二次比赛时再从盒中任取3个，求第二次取出的都是新球的概率．解：设i A 表示“第一次取得i 个新球”)3,2,1,0( i ，则2201)(312330 C C A P 22027)(31219231 C C C A P 220108)(31229132 C C C A P 22084)(31239033 C C C A P 设B 表示“第二次取出的都是新球”，则31236312373123831239322084220108220272201)()()(C C C C C C C C A B P A P B P i i i146.05324007761611122084447220108551422027552122014 随机事件的独立性·独立试验序列一、一个工人看管三台车床，在一小时内车床不需要工人照管的概率：第一台等于0.9，第二台等于0.8，第三台等于0.7．求在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管的概率．解：设i A 表示“第i 台机床不需要照管”)3,2,1( i ，则9.0)(1 A P 8.0)(2 A P 7.0)(3 A P再设B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”，则321321321321A A A A A A A A A A A A B于是有)()()()()()()()()()()()()(321321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P A P B P )7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01(7.08.09.0902.0 ．（另解）设i B 表示“有i 台机床需要照管”)1,0( i ，B 表示“在一小时内三台车床中最多有一台需要工人照管”，则10B B B 且0B 、1B 互斥，另外有 504.07.08.09.0)(0 B P398.0)7.01(8.09.07.0)8.01(9.07.08.0)9.01()(1 B P 故902.0398.0504.0)()()()(1010 B P B P B B P B P ．二、电路由电池a 与两个并联的电池b 及c 串联而成．设电池c b a ,,损坏的概率分别是0.3、0.2、0.2，求电路发生间断的概率．解：设1A 表示“a 损坏”；2A 表示“b 损坏”；3A 表示“c 损坏”；则3.0)(1 A P 2.0)()(32 A P A P 又设B 表示“电路发生间断”，则321A A A B 于是有)()()()()(321321321A A A P A A P A P A A A P B P)()()()()()(321321A P A P A P A P A P A P 328.02.02.03.02.02.03.0 ．三、三个人独立地去破译一个密码，他们能译出的概率分别为51、31、41，求能将此密码译出的概率．解：设A 表示“甲能译出”；B 表示“乙能译出”；C 表示“丙能译出”，则51)( A P 31)( B P 41)( C P设D 表示“此密码能被译出”，则C B A D ，从而有)()()()()()()()()(ABC P CA P BC P AB P C P B P A P C B A P D P)()()()()()()()()()()()(C P B P A P A P C P C P B P B P A P C P B P A P 6.0413151415141513151413151 ．（另解）52)411)(311)(511()()()()()( C P B P A P C B A P D P ，从而有6.053521)(1)( D P D P四、甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击，三人的命中概率分别为7.0,5.0,4.0．飞机被一人击中而被击落的概率为2.0，被两人击中而被击落的概率为6.0，若三人都击中，则飞机必被击落．求飞机被击落的概率．解：设1A 表示“甲命中”；2A 表示“乙命中”；3A 表示“丙命中”；则4.0)(1 A P5.0)(2 A P 7.0)(3 A P设i B 表示“i 人击中飞机” )3,2,1,0( i ，则09.0)7.01)(5.01)(4.01()())(()()(3213210 A P A P A P A A A P B P3213213211 )()()(321321321A A A P A A A P A A A P)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P36.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.0)()(3213213212A A A A A A A A A P B P )()()(321321321A A A P A A A P A A A P)()()()()()()()()(321321321A P A P A P A P A P A P A P A P A P41.07.0)5.01)(4.01()7.01(5.0)4.01()7.01)(5.01(4.014.07.05.04.0)()()()()(3213213 A P A P A P A A A P B P 设A 表示“飞机被击落”，则由题设有0)(0 B A P 2.0)(1 B A P 6.0)(2 B A P 1)(3 B A P故有458.0114.06.041.02.036.0009.0)()()(30 i i i B A P B P A P ．五、某机构有一个9人组成的顾问小组，若每个顾问贡献正确意见的概率都是0.7，现在该机构内就某事可行与否个别征求每个顾问的意见，并按多数人意见作出决策，求作出正确决策的概率．解：设i A 表示“第i 人贡献正确意见”，则7.0)( i A P )9,,2,1( i ．又设m 为作出正确意见的人数，A 表示“作出正确决策”，则 )9()8()7()6()5()5()(99999P P P P P m P A P277936694559)3.0()7.0()3.0()7.0()3.0()7.0(C C C 9991889)7.0()3.0()7.0( C C273645)3.0()7.0(36)3.0()7.0(84)3.0()7.0(126918)7.0()3.0()7.0(90403.01556.02668.02668.01715.0 901.0 ．六、每次试验中事件A 发生的概率为p ，为了使事件A 在独立试验序列中至少发生一次的概率不小于p ，问至少需要进行多少次试验？解：设做n 次试验，则n p A P A P )1(1}{1}{ 一次都不发生至少发生一次要p p n )1(1，即要p p n 1)1(，从而有.1)1(log )1( p n p 答：至少需要进行一次试验．5 离散随机变量的概率分布·超几何分布·二项分布·泊松分布一、一批零件中有9个合格品与3个废品．安装机器时从这批零件中任取1个．如果每次取出的废品不再放回去，求在取得合格品以前已取出的废品数的概率分布．解：设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”，则X 的概率分布为即亦即二、自动生产线在调整以后出现废品的概率为p ．生产过程中出现废品时立即进行调整．求在两次调整之间生产的合格品数的概率分布．解：设X 表示“在两次调整之间生产的合格品数”，且设p q 1，则ξ的概率分布为三、已知一批产品共20个，其中有４个次品．（１）不放回抽样．抽取６个产品，求样品中次品数的概率分布；（２）放回抽样．抽取６个产品，求样品中次品数的概率分布．解：（1）设X 表示“取出的样本中的次品数”，则X 服从超几何分布，即X 的概率函数为)4,3,2,0()(6206164 x C C C x X P xx从而X 的概率分布为即（2）设X 表示“取出的样本中的次品数”，则X 服从超几何分布，即X 的概率函数为)6,5,4,3,2,0()2.01()2.0()(66 x C x X P xx x从而X即四、电话总机为300个电话用户服务．在一小时内每一电话用户使用电话的概率等于0.01，求在一小时内有4个用户使用电话的概率（先用二项分布计算，再用泊松分布近似计算，并求相对误差）．解：（1）用二项分布计算)01.0( p168877.0)01.01()01.0()1()4(2964430029644300 C p p C ξP（2）用泊松分布计算)301.0300( np λ168031355.0!43)4(34 e ξP相对误差为.5168877.0168031355.0168877.0000δ五、设事件A 在每一次试验中发生的概率为0.3，当A 发生次数不少于3次时，指示灯发出信号．现进行了5次独立试验，求指示灯发出信号的概率．解：设X 表示“事件A 发生的次数”，则3.0)( p A P ，5 n ，).3.0,5(~B X 于是有)5()4()3()3( X P X P X P X P5554452335)1()1(p C p p C p p C16308.000243.002835.01323.0（另解） )2()1()0(1)3(1)3( X P X P X P X P X P322541155005)1()1()1(11p p C p p C p p C 16308.0六、设随机变量X 的概率分布为2, 1, ,0 , !)( k k ak X P k；其中λ>0为常数，试确定常数a ．解：因为1)(k k X P ，即01!k kk λa ，亦即1 λae ，所以.λe a6 随机变量的分布函数·连续随机变量的概率密度一、函数211x 可否是连续随机变量X 的分布函数？为什么？如果X 的可能值充满区间：（1）（ ,）；（2）（0, ）．解：（1）设211)(xx F，则1)(0 x F 因为0)(limx F x ，0)(limx F x ，所以)(x F 不能是X 的分布函数．（2）设211)(x x F，则1)(0 x F 且0)(lim x F x ，1)(lim 0 x F x 因为)0( 0)1(2)('22x x xx F ，所以)(x F 在（0, ）上单增．综上述，故)(x F 可作为X 的分布函数．二、函数x x f sin )( 可否是连续随机变量X 的概率密度？为什么？如果X 的可能值充满区间：（1）2,0 ；（2） ,0；（3） 23,0 ．解：（1）因为 2,0πx ，所以0sin )( x x f ；又因为1cos )(2020x dx x f ，所以当2,0πx 时，函数x x f sin )( 可作为某随机变量X 的概率密度．（2）因为 πx ,0 ，所以0sin )( x x f ；但12cos )(0x dx x f ，所以当 πx ,0时，函数x x f sin )( 不可能是某随机变量X 的概率密度．（3）因为23,0πx ，所以x x f sin )( 不是非负函数，从而它不可能是随机变量X 的概率密度．二、一批零件中有9个合格品与3个废品．安装机器时从这批零件中任取1个．如果每次取出的废品不再放回去，求在取得合格品以前已取出的废品数的分布函数，并作出分布函数的图形．解：设X 表示“取出的废品数”，则X 的分布律为于是， 3,1x四、（柯西分布）设连续随机变量X 的分布函数为x x B A x F ,arctan )(．求：（1）系数A 及B ；（2）随机变量X 落在区间)1 ,1( 内的概率；(3) X 的概率密度．解：(1) 由0)2()(lim πB A x F x ，12)(lim πB A x F x ，解得.1,21πB A即)( ,arctan 121)( x x πx F ．(2) .21)]1arctan(121[]1arctan 121[)1()1()11( F F X P(3) X 的概率密度为)1(1)()(2x x F x f ．五、（拉普拉斯分布）设随机变量X 的概率密度为x Ae x f x,)(．求：（1）系数A ；（2）随机变量X 落在区间)1,0(内的概率；（3）随机变量X 的分布函数．解：(1) 由1)( dx x f ，得1220 A dx e A dx Ae xx ，解得21 A ，即有 ).( ,21)( x e x f x(2) ).11(21)(2121)()10(101010ee dx e dx xf X P x x(3) 随机变量X 的分布函数为21102121)()(x e x e dx e dx x f x F x xx xx ．7 均匀分布·指数分布·随机变量函数的概率分布一、公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过．乘客到达汽车站的任一时刻是等可能的．求乘客候车时间不超过3分钟的概率．解：设随机变量X 表示“乘客的候车时间”，则X 服从]5,0[上的均匀分布，其密度函数为]5,0[,0]5,0[,51)(x x x f 于是有.6.053)()30(3dx x f X P二、已知某种电子元件的使用寿命X (单位:h)服从指数分布，概率密度为.0,0;0,8001)(800x x e x f x任取３个这种电子元件，求至少有１个能使用1000h 以上的概率．解：设A 表示“至少有１个电子元件能使用1000h 以上”；321A 、A 、A 分别表示“元件甲、乙、丙能使用1000h 以上”．则287.08001)1000()()()(4510008001000800321e e dx e X P A P A P A P xx)()()()()()()()()(321313221321321A A A P A A P A A P A A P A P A P A P A A A P A P638.0287.0287.03287.0332（另解）设A 表示“至少有１个电子元件能使用1000h 以上”．则287.08001)1000(4510008001000800ee dx e X P xx从而有713.01)1000(1)1000(45eX P X P ，进一步有638.0713.01)]1000([1)(33 X P A P三、(1) 设随机变量X 服从指数分布)( e ．证明：对于任意非负实数s 及t ，有).()(t X P s X t s X P这个性质叫做指数分布的无记忆性．(2) 设电视机的使用年数X 服从指数分布)10(．e ．某人买了一台旧电视机，求还能使用５年以上的概率．解：（１）因为)(~ e X ，所以R x ，有xex F 1)(，其中)(x F 为X 的分布函数．设t s X A ，t X B ．因为s 及t 都是非负实数，所以B A ，从而A AB ．根据条件概率公式，我们有)(1)(1)()()()()()()()(s X P t s X P s X P t s X P B P A P B P AB P B A P s X t s X Pt st s e e e ]1[1]1[1)(．另一方面，我们有t t e e t F t X P t X P t X P )1(1)(1)(1)(1)(．综上所述，故有)()(t X P s X t s X P ．（２）由题设，知X 的概率密度为．，；，0001.0)(1.0x x e x f x 设某人购买的这台旧电视机已经使用了s 年，则根据上述证明的（１）的结论，该电视机还能使用5年以上的概率为6065.01.0)()5()5(5.051.051.05e e dx e dx xf X P s X s X P xx ．答：该电视机还能使用5年以上的概率约为6065.0．四、设随机变量X 服从二项分布)4.0 ,3(B ，求下列随机变量函数的概率分布：（1）X Y 211 ；（2）2)3(2X X Y．解：X 的分布律为（1）X Y 211 的分布律为（2）2)3(2X XY 的分布律为即五、设随机变量X 的概率密度为.0,0;0,)1(2)(2x x x x f求随机变量函数X Y ln 的概率密度．解：因为)()()(ln )()(yX y Y e F e X P y X P y Y P y F 所以随机变量函数X Y ln 的概率密度为)( )1(2)()()()(2'' y e e e e f e e F y F y f y yyyyyXYY ，即)( )1(2)(2 y e e y f yyY ．８二维随机变量的联合分布与边缘分布一、把一颗均匀的骰子随机地掷两次．设随机变量X 表示第一次出现的点数，随机变量Y 表示两次出现点数的最大值，求二维随机变量),(Y X 的联合概率分布及Y 的边缘概率分布．解：二维随机变量),(Y X 的联合概率分布为Y 的边缘概率分布为二、设二维随机变量（X ，Y ）的联合分布函数)3arctan )(2arctan (),(yC x B A y x F ．求：（1）系数A 、B 及C ；（2）（X ，Y ）的联合概率密度：（3）边缘分布函数及边缘概率密度．解：（1）由0)0,(,0),0(,1),( F F F ，得0)2(0)2)(0(1)2)(2(πB AC πC B A πC πB A 解得2πC B ，.12πA （2）因为)3arctan 2)(2arctan 2(1),(2yx y x F ，所以（X ，Y ）的联合概率密度为.)9)(4(6),(),(222"y x y x F y x f xy （3）X 及Y 的边缘分布函数分别为xx x X x dx x dy y x f dx x F 2arctan 1)4(2),()(2 2arctan 121xyx y Y y dy y dx y x f dy x F 3arctan 1)9(3),()(2 3arctan 121yX 及Y 的边缘概率密度分别为0222222)9(1)4(112)9)(4(6),()(dy y x dy y x dy y x f x f X)4(2)3arctan 31()4(1122022x y x 022222241)9(12)9)(4(6),()(dx xy dx y x dx y x f y f Y )9(3)2arctan 21()9(122022y x y三、设),(Y X 的联合概率密度为., 00;0,,Ae ),(3y)(2x 其它y x y x f 求：（1）系数A ；（2）),(Y X 的联合分布函数；（3）X 及Y 的边缘概率密度；（4）),(Y X落在区域R ：632 ,0 ,0 y x y x 内的概率．解：（1）由1),(dy dx y x f ，有16132A dy e dx eA y x，解得.6 A （2）),(Y X 的联合分布函数为其它0,06),(),(0032y x dy e dx e dy y x f dx y x F x y y x xy其它0,0)1)(1(32y x e e y x （3）X 及Y 的边缘概率密度分别为00020006),()(2032x x ex x dy e e dy y x f x f x y x X00030006),()(3032y y ex x dx e e dx y x f y f y y x Y（4）x y xRdy e dx edxdy y x f R Y X P 32203326),(}),{(6306271)(2 e dx e e x四、设二维随机变量),(Y X 在抛物线2x y 与直线2 x y 所围成的区域R 上服从均匀分布．求：(1) ),(Y X 的联合概率密度；(2) 概率)2( Y X P ．解：(1) 设),(Y X 的联合概率密度为.),(, 0;),(,),(R y x R y x C y x f 则由129)322()2(21322122212 C x x x C dx x x C dy dx C Cdxdy x x R解得92C ．故有.),(, 0;),(,92),(R y x R y x y x f(2) x x x x y x dy dx dy dx dxdy y x f Y X P 2212210229292),()2(21210)2(92292dx x x xdx 481.02713)322(92922132102x x x x ．９随机变量的独立性·二维随机变量函数的分布一、设X 与Y 是两个相互独立的随机变量，X 在]1,0[上服从均匀分布，Y 的概率密度为.0,0;0,21)(2y y e y f yY求 (1) ),(Y X 的联合概率密度; (2) 概率)(X Y P ．解: (1)X 的概率密度为)1,0(,0)1,0(,1)(x x x f X ，),(Y X 的联合概率密度为（注意Y X ,相互独立）其它,00,10,21)()(),(2y x e y f x f y x f yY X（2）dx edx edy e dx dxdy y x f X Y P x xyxyxy12102212)(21),()(7869.0)1(2221122e ex二、设随机变量X 与Y 独立，并且都服从二项分布：.,,2 ,1 ,0 ,)(; ,,2 ,1 ,0 ,)(212211n j qp C j p n i q p C i p jn jjn Y in i i n X证明它们的和Y X Z 也服从二项分布．证明: 设j i k , 则ik n i k i k n ki i n i i n ki Y X Z q p C q p C i k P i P k Z P k P 22110)()()()( ki k n n k i n in q p C C2121)( 由knm ki ik nk m C C C, 有k n n ki in i n C C C21210. 于是有 ),,2,1,0( )(212121n n k q p C k P kn n k i n n Z 由此知Y X Z 也服从二项分布.三、设随机变量X 与Y 独立，并且X 在区间[0，1]内服从均匀分布，Y 在区间[0，2]内服从辛普森分布：.20,;21,2;1,)(yyyyyyyfY或求随机变量YXZ的概率密度．解: X的概率密度为]1,0[,0]1,0[,1)(xxyf . 于是),(YX的联合概率密度为.0,21,1,210,1,),(其它当当yxyyxyyxfYXZ的联合分布函数为}),{(}{}{)(DyxPzYXPzZPzFZ，其中D是zyx与),(yxf的定义域的公共部分.故有322932121233123,0)(222zzzzzzzzzzzFZ从而随机变量YXZ的概率密度为323213213,0)(zzzzzzzzzfZ三、电子仪器由六个相互独立的部件ijL（3,2,1;2,1ji）组成，联接方式如右图所示．设各个部件的使用寿命ijX服从相同的指数分布)(e，求仪器使用寿命的概率密度．解: 由题设，知ijX的分布函数为,0,1xxeFxX ij先求各个并联组的使用寿命)3,2,1(iYi的分布函数.因为当并联的两个部件都损坏时,第i 个并联组才停止工作,所以有)3,2,1(),m ax(21iYiii从而有)3,2,1(iYi的分布函数为,0,)1()(221yyeFFyFyXXY iii设Z"仪器使用寿命".因为当三个并联组中任一个损坏时,仪器停止工作.所以有),,min(321YYYZ .从而有Z的分布函数为0,00,])1(1[10,00)],(1)][(1)][(1[1)(32321z z e z z z F z F z F z F z Y Y Y Z 故Z 的概率密度为0,00,)2)(1(6)(23z z e e e z f z z z Z10 随机变量的数学期望与方差一、一批零件中有9个合格品与3个废品．安装机器时从这批零件中任取一个．如果取出的废品不再放回去，求在取得合格品以前已取出的废品数的数学期望、方差与标准差．解：设X 表示“在取得合格品以前已取出的废品数”，则X 的概率分布为即1103322013220924491430EX 即3.0004.03041.02205.0175.00 EX2X 的分布为即于是有229220192209444914302EX 即4091.0004.09041.04205.0175.002 EX从而有3191.013310042471)11033(229)(222EX EX DX 565.03191.0 DX X二、对某一目标进行射击，直至击中为止．如果每次射击命中率为p ，求射击次数的数学期望及方差．解：设X 表示“第i 次击中”),2,1( i ，则X 的分布为p q p q q p q p iqp ipqEX i i i i i i 1)1()1()(2111112Xpp p p q q p q p q q p pqi EX i i i ii i 122)1()1()(])([223111122进一步有pp p p p EX EX DX 11)1(12)(22222三、设离散型随机变量X 的概率函数为,,2,1,21]2)1([ k k X P k k k问X 的数学期望是否存在？若存在，请计算)(X E ；若不存在，请解释为什么．解：因为1111)1(212)1(]2)1([2)1()(k k k k k k k k k k ki i i k k k X P k x X P x 不绝对收敛，所以没有数学期望．四、设随机变量X 的概率密度为.1, 0;1,11)(2x x x x f 求数学期望)(X E 及方差)(X D ．解：011)()(112dx xx dx x xf X Edx x x dx x x dx x f x X D 1022112221211)()(21]arcsin 2112[2102 x x x π五、（拉普拉斯分布）设随机变量X 的概率密度为 )( ,21)( x e x f x．求数学期望)(X E 及方差)(X D ．解：021)(dx xe dx x xf EX x2!2)3(21)(0222dx e x dx e x dx x f x DX x x（分部积分亦可）11 随机变量函数的数学期望·关于数学期望与方差的定理一、设随机变量X 服从二项分布)4.0,3(B ，求2)3(X X Y 的数学期望及方差．解：X 的概率分布为Y 的概率分布为2Y 的分布为72.072.0128.00 EY 72.072.0128.002 EY2016.0)72.0(72.0)(222 EY EY DY二、过半径为R 的圆周上一点任意作这圆的弦，求所有这些弦的平均长度．解：在圆周上任取一点O ，并通过该点作圆得直径OA ．建立平面直角坐标系，以O 为原点，且让OA 在x 轴的正半轴上．通过O 任作圆的一条弦OB ，使OB 与x 轴的夹角为，则服从]2,2[ 上的均匀分布，其概率密度为]2,2[,0]2,2[,1)(f ．弦OB 的长为 ]2,2[cos 2)(R L ，故所有弦的平均长度为22cos 21)()()]([d R d L f L ERR d R4sin 4cos 42020．三、一工厂生产的某种设备的寿命X （以年计）服从指数分布，概率密度为. 0,0 ;0 ,41)(4x x e x f x工厂规定，出售的设备若在售出一年之内损坏可予以调换．若工厂售出一台设备赢利100元，调换一台设备厂方需花费300元．试求厂方出售一台设备的平均净赢利．解：由题设，有104110441141)()1(e e dx e dx x f X P x x 进而有 41)1(1)1( eX P X P设Y 表示“厂方出售一台设备获得的净赢利”，则Y 的概率分布为从而有64.33200300100)1(200414141ee e EY答：厂方出售一台设备获得的平均净赢利约为64.33元．四、设随机变量n X X X ,,21相互独立，并且服从同一分布，数学期望为，方差为2．求这些随机变量的算术平均值 ni i X n X 11的数学期望与方差．解：因为 )(i X E ，2)( i X D ，且随机变量n X X X ,,21相互独立．所以有ni n i i ni i n i i n X E n X E n X n E X E 11111)(1)(1)1()(，nn X D n X D n X n D X D ni ni in i i n i i 2122121211)(1)(1)1()(．五、一民航送客车载有20位旅客自机场开出，沿途有10个车站可以下车，到达一个车站时如没有旅客下车就不停车．假设每位旅客在各车站下车是等可能的，且各旅客是否下车相互独立．求该车停车次数的数学期望．解: 设i X 表示"第i 站的停车次数" (10,,2,1 i ). 则i X 服从"10 "分布. 其中站有人下车若在第站无人下车若在第i i X i ,1,0于是i X 的概率分布为设ni iXX 1, 则X 表示沿途停车次数, 故有]})10110(1[1)10110(0{10)(2020101101 i i i i EX X E EX748.8)9.01(1020即停车次数的数学期望为748.8.12 二维随机变量的数字特征·切比雪夫不等式与大数定律一、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为. 1,222y xAy x f求：（1）系数A ；（2）数学期望)(X E 及)(Y E ，方差)(X D 及)(Y D ，协方差),cov(Y X ．解: (1) 由1),(dxdy y x f . 有1112022222A dr rrd A dxdy y xA解得,1A .(2)011),()(222dx y xxdy dxdy y x xf X E .由对称性, 知 0)( Y E .dxdy y x f x EX EX X E X D ),(])[()(222dx y xx dy 222211022022220223]11)1ln([1)1(211r r dr r rr r dr rr d同理, 有 )(Y D .)()])([(),cov(XY E EY Y Ex X E Y Xdxdy y x xyf ),(011),(222dx y xxydy dxdy y x xyf .二、设二维随机变量),(Y X 的联合概率密度为其它．,0;10,,1),(x x y y x f 求(1) ),cov(Y X ；(2) X 与Y 是否独立，是否相关，为什么？解: (1) 因为 10210322),(dx x dy xdx dxdy y x xf EX x x0),(10xx ydy dx dxdy y x yf EY0),()(1xxydy xdx dxdy y x xyf XY E所以有])32[()])([(),cov(Y X E EY Y EX X E Y X dxdy y x xyf ),(010xxydy xdx ．(2) 当)1,0( x 时,有x dy dy y x f x f xxX 2),()(; 当)1,0( x 时, 有0)( x f X .即)1,0(0)1,0(2)(X x x x x f 同理有)1,0(1)1,0(1)1,0()1,0()(11Y x y x y x dx x dx y f yy因为 ),()()(y x f y f x f Y X , 所以X 与Y 不是独立的．又因为0),cov( Y X , 所以X 与Y 是不相关的．三、利用切比雪夫不等式估计随机变量X 与其数学期望)(X E 的差的绝对值大于三倍标准差)(X 的概率．解：91)3()3(2D D DE P ．四、为了确定事件A 的概率，进行10000次重复独立试验．利用切比雪夫不等式估计：用事件A在10000次试验中发生的频率作为事件A 的概率的近似值时，误差小于0.01的概率．解：设ξ表示“在10000次试验中事件A 的次数”，则)5.0,10000(~B 且有50005.010000 np E 2500)5.01(5.010000 npq D于是有npqp npq p np m P p n m P 22)01.0(1)01.0(1)01.0()01.0(75.025.011 pq五、样检查产品质量时，如果发现次品多于10个，则认为这批产品不能接受．应该检查多少个产品，可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9？解：设ξ表示“发现的次品件数”，则)1.0,(~n B ξ，现要求.nn ξE 1.0 n ξD 09.0要使得9.0)10( ξP ，即9.0)10( n ξP ，因为9.0)10( n ξP ，所以 )3.01.03.01.03.01.010()10(nn n n n ξn n P ξD ξE n ξD ξE ξξD ξE P)3.01.010()3()33.01.03.01.010(1,01,0nn n n n n ξn n P ΦΦ1)3.0101.0()3(1,01,0 nn n ΦΦ （德莫威尔—Laplace 定理）因为10 n ，所以53 n ，从而有1)3(1,0 n Φ，故9.0)3.0101.0(1,0 nn Φ．查表有8997.0)28.1(1,0 Φ，故有28.13.0101.0 nn ，解得.146 n 答：应该检查约146个产品，方可使次品率为10%的一批产品不被接受的概率达到0.9．13 正态分布的概率密度、分布函数、数学期望与方差一、设随机变量X 服从正态分布)2,1(2N ，求（1）)8.56.1( X P ；（2）)56.4( X P ．解：(1) )4.2213.1()8.416.2()8.56.1(X P X P X P 8950.09032.019918.0)]3.1(1[)4.2()3.1()4.2(1,01,01,01,0 ΦΦΦΦ(2) )78.12178.2(1)56.4(1)56.4(X P X P X P )]78.2(1)78.1(1)]78.2()78.1([11,01,01,01,0ΦΦΦΦ.0402.09973.09625.02二、已知某种机械零件的直径X （mm ）服从正态分布)6.0,100(2N ．规定直径在2.1100 （mm ）之间为合格品，求这种机械零件的不合格品率．解：设p 表示这种机械零件的不合格品率，则)2.1100(1)2.1100( X P X P p ．而)26.01002()6.02.16.01006.02.1()2.1100( X P X P X P 1)2(2)]2(1[)2()2()2( 9544.019772.02故0456.09544.01 p ．三、测量到某一目标的距离时发生的误差X (m)具有概率密度3200)20(22401)(x ex f求在三次测量中至少有一次误差的绝对值不超过30m 的概率．解：三次测量中每次误差绝对值都超过30米可表为}30{}30{}30{ ξξξD 第三次第二次第一次因为)40,20(~2N ξ，所以由事件的相互独立性，有31,01,033)]25.0(1)25.1([})3030{(})30{()(ΦΦ ξξP ξP D P13025.05069.0)8944.05987.02(33于是有86975.013025.01)(1}30{ D P P 米至少有一次绝对值三次测量中．四、设随机变量),(~2 N X ，求随机变量函数Xe Y 的概率密度（所得的概率分布称为对数正态分布）．解：由题设，知X 的概率密度为)(21)(222)(x ex f x X从而可得随机变量Y 的分布函数为)()()(y e P y Y P y F X Y ．当0 y 时，有0)( y F Y ；此时亦有0)( y F Y ．当0 y 时，有dx ey X P y F yx Yln 2)(2221)ln ()(．此时亦有222)(ln 21)(y Y eyy F ．从而可得随机变量Y 的概率密度为.0,21;0,0)(222)(ln y e yy y f y Y五、设随机变量X 与Y 独立，),(~211 N X ，),(~222 N Y ，求： (1) 随机变量函数bY aX Z 1的数学期望与方差，其中a 及b 为常数； (2) 随机变量函数XY Z2的数学期望与方差．解：由题设，有211)(,)( X D X E ；222)(,)( Y D Y E ．从而有(1)211)()()()()()( b a Y bE X aE bY E aX E bY aX E Z E ； 222212221)()()()()()( b a Y D b X D a bY D aX D bY aX D Z D ． (2)212)()()()( Y E X E XY E Z E ；)()()()()()()()(22222222Y E X E Y E X E XY E Y X E XY D Z D )()()]()()][()([2222Y E X E Y E Y D X E X D )()()()()()(22X E Y D Y E X D Y D X D212222212221 ．1４二维正态分布·正态随机变量线性函数的分布·中心极限定理四、设二维随机变量),(Y X 服从二维正态分布，已知0)()( Y E X E ，16)( X D ，25)( Y D ，并且12),cov( Y X ，求),(Y X 的联合概率密度．解：已知0 y x ，416 x ，525 y ，53),cov(),(y x Y X Y X r ．从而 2516)53(1122r ，5412 r ．进一步按公式])())((2)([)1(21222222121),(yy y x y x x x y y x r x r y x ery x f，可得),(Y X 的联合概率密度为)2550316((322522321),(y xy x e y x f．二、设随机变量X 与Y 独立，并且)1,0(~N X ，)2,1(~2N Y ．求随机变量32 Y X Z 的概率密度．解：由题设，有0)( X E ，1)( X D ，1)( Y E ，4)( Y D ．又根据关于数学期望的定理和方差的定理以及独立正态随机变量线性组合的分布，我们有2)3()()(2)32()( E Y E X E Y X E Z E ． 8)3()()(4)32()( D Y D X D Y X D Z D ．且)8,2())(,)((~N Z D Z E N Z ，故随机变量32 Y X Z 的概率密度为16)2(82)2(2241821)(z z Z eez f)( z ．三、台机床分别加工生产轴与轴衬．设随机变量X (mm)表示轴的直径，随机变量Y (mm)表示轴衬的内径，已知)3.0,50(~2N X ，)4.0,52(~2N Y ，显然X 与Y 是独立的．如果轴衬的内径与轴的直径之差在3~1(mm)之间，则轴与轴衬可以配套使用．求任取一轴与一轴衬可以配套使用的概率．解：由题设，知随机变量X 与Y 是独立的，且)3.0,50(~2N X ，)4.0,52(~2N Y ．设XY Z 根据独立正态随机变量线性组合的分布，我们有)5.0,2()3.0)1(4.0,50)1(52(~2222N N Z ．根据题目假设，我们知道当31 X Y Z 时，轴与轴衬可以配套使用．于是所求概率为1)2(2)2()2()25.022()5.0235.025.021()31( Z P Z P Z P9544.019772.02 ．四、100台车床彼此独立地工作着，每台车床的实际工作时间占全部工作时间的80%，求：（1）任一时刻有70至86台车床在工作的概率；（2）任一时刻有不少于80台车床在工作的概率．解：设ξ表示“任一时刻正在工作的车床数”，则)8.0,100(~B ．808.0100 E ． 16)8.01(8.0100 D ．（1）)5.2()5.1()168070()168086()8670(1,01,01,01,0 P 927.019938.09332.0)]5.2(1[)5.1(1,01,0 （2）)16800()168080([1)800(1)80(1,01,0 P P )20()0(2)20()0(11,01,01,01,0 5.015.02 ．五、在一家保险公司里有10000人参加保险，每人每年付12元保险费．在一年内一个人死亡的概率为0.006，死亡时其家属可向保险公司领得1000元．问：（1）保险公司亏本的可能性是多大？（2）保险公司一年的利润不少于50000元的概率是多少？解：设X 表示“一年内死亡的人数”，则)006.0,10000(~B X ．60006.010000 EX ． 84.59)006.01(006.010000 DX ．（1）)84.596012084.596084.59600(1)1200(1)12100001000( P X P X P 0)7.7(22)]7.7()7.7([11,01,01,0 ΦΦΦ．即保险公司不可能亏本．（2）)84.591084.596084.5960()700()5000010001210000(X P X P X P9032.01)756.7()293.1()756.7()293.1( ．即保险公司一年利润不少于50000元的概率为9032.0．15 总体与样本·统计量·几个常用分布一、已知样本观测值为15.8 24.2 14.5 17.4 13.2 20.817.9 19.1 21.0 18.5 16.4 22.6，计算样本均值、样本方差与样本二阶中心矩．解：样本均值为 17.920.813.217.414.524.2 15.8(121x 44.18)22.616.418.521.019.1样本方差为22222)44.184.17()44.185.14()44.182.24()44.188.15[(111s 2222)44.181.19()44.189.17()44.188.20()44.182.13(])44.186.22()44.184.16()44.185.18()44.180.21(22224356.02916.05696.50816.14576.275236.151776.339696.6(1117756.10115312.118 .样本二阶中心矩22222)44.184.17()44.185.14()44.182.24()44.188.15[(121u 2222)44.181.19()44.189.17()44.188.20()44.182.13(])44.186.22()44.184.16()44.185.18()44.180.21(22228776.9125312.118 .解：样本均值为14.3)76215204253212 151(1001x 样本方差为 2222)14.33(25)14.32(21)14.31(51[11001s1216.2])14.36(7)14.35(1222样本二阶中心矩为2222)14.33(25)14.32(21)14.31(51[1001~s 1004.2])14.36(7)14.35(1222三、设总体X 的均值与方差分别为与2 ，n X X X ,,,21 是来自该总体的简单随机样本，X 与2S 分别是样本均值与样本方差，求)(,)(,)(2S E X D X E ．解： ni n i i n i i n x E n x n E x E 1111)(1)1()(n n x D n x n D x D n i n i i n i i 21221211)(1)1()(ni i n i i x nE x E n x n x n E s E 1222122)]()([11)](11[)(ni i i x E x D n Ex x D n 122])()([])()([{110}][][{1112222ni nn n n 四、设总体X 与Y 相互独立且均服从正态分布23 ,0N ，921,,,X X X 和921,,,Y Y Y 分别为来自X 与Y 的样本，则统计量292221921YY Y X X X U服从什么分布？解：因为)3 0(~2，N X ，)3 0(~2，N Y , 所以)9 , 2 , 1( )3 0(~ )3 0(~22，，，i N Y N X i i . 于是有 9) 2 1( 93 0 0222，，， i S DX S EY EX Y X i i推得292221921Y Y Y X X X U99191919191291291291YY i i i ii i S XE X S X Y X Y X。

概论与统计第一章随机事件及概率

事件 C：“没有次品”
基本事件
事件 D： “有2个或3个次品”
包含2个基本事件:
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1.3 事件间的关系及运算 ❖ 引言
因为任一随机事件都是样本空间的一个子集，所以事件的关系和运算与集合的关系和运算完全类似。
1、事件的包含与相等
属于 A 的必然属于 B
** 事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生，则称事件 B
试验E的任何事件A都可表示为其样本空间的子集。
样本空间Ω的仅包含一个样本点ω的单点集{ω}称为基本
事件，也是一种随机事件。否则，称为复合事件(由两个或两个以上的基本事件构成的事件整)理。课件
事件发生：如果当且仅当样本点ω1,ω2,…,ωk有一个出现时，事件A就发生。
用事件A中的样本点的全体来表示事件A，即 A={1， 2，…... k}
了数理统计的基本概念和方法，主要有参数估计、参数假设检验、
回归分析基本知识和原理，使学生对统计学原理的作用有一深刻的
了解。(Ch6----Ch9)
通过本课程的学习，使学生能全面理解、掌握概率论与数理统
计的思想与方法，掌握基本而常用的分析和计算方法，并能运用概
率论与数理统计的观点和方法来研究解决经济与管理中的实践问
题。
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第一章随机事件及其概率
引言
确定性现象：在一定条件下一定会发生或一定不会发生的现象
随随机机现现象象：：在在一一定定条条件件下下可可能能发发生生也也可可能能不不发发生生的的现现象象
例 1 (1)太阳从东方升起 (2)边长为a的正方形的面积为a2 (3)一袋中有10个白球，今从中任取一球为白球
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§1 随机事件
1.1 随机试验与样本空间

概率论与数理统计(经管类)复习要点第1章随机事件与概率

第一章随机事件与概率1. 从发生的必然性角度区分，现象分为确定性现象和随机现象。

随机现象：在一定条件下，可能出现这样的结果，也可能出现那样的结果，预先无法断言。

统计规律性：在大量重复试验或观察中所呈现的固有规律性。

概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象统计规律的一门数学学科，随机现象是概率论与数理统计的主要对象。

（1）概率论：从数量上研究随机现象的统计规律性的科学。

（2）数理统计：从应用角度研究处理随机性数据，建立有效的统计方法，进行统计推理。

2. （1）试验的可重复性——可在相同条件下重复进行；（2）一次试验结果的随机性——一次试验之前无法确定具体是哪种结果出现，但能确定所有的可能结果；（3）全部试验结果的可知性——所有可能的结果是预先可知的。

在概率论中，将具有上述三个特点的试验成为随机试验，简称试验，记作E。

样本点：试验的每一个可能出现的结果称为一个样本点，记为ω。

样本空间：试验的所有可能结果所组成的集合称为试验E的样本空间，记为Ω。

3. 在一次试验中可能出现也可能不出现的事件，统称为随机事件，记作A，B，C或A1，A2，…随机事件：样本空间Ω的任意一个子集称, 简称“事件”，记作A、B、C等。

事件发生：在一次试验中，当这一子集中的一个样本点出现时。

基本事件：样本空间Ω仅包含一个样本点ω的单点子集{ω}。

两个特殊事件：必然事件Ω、不可能事件φ样本空间Ω包含所有的样本点，它是Ω自身的子集，在每次试验中它总是发生，称为必然事件。

空集φ不包含任何样本点，它也作为样本空间Ω的子集，在每次试验中都不发生，称为不可能事件。

4. 随机事件的关系与运算（1）事件的包含与相等设A，B为两个事件，若A发生必然导致B发生，则称事件B包含A，或称事件A包含在B中，记作B⊃A，A⊂B。

①φ⊂A⊂Ω②若A⊂B且B⊂A，则称A与B相等，记作A=B。

事实上，A和B在意义上表示同一事件，或者说A和B 是同一事件的不同表述。

（2）和事件称事件“A，B中至少有一个发生”为事件A与事件B的和事件，也称为A与B的并，记作A∪B或A+B。

概率论与数理统计总结

第一章随机事件与概率第一节随机事件及其运算1、随机现象：在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象2、样本空间：随机现象的一切可能基本结果组成的集合，记为Ω={ω｝，其中ω表示基本结果，又称为样本点。

3、随机事件：随机现象的某些样本点组成的集合常用大写字母A、B、C等表示,Ω表示必然事件，∅表示不可能事件.4、随机变量：用来表示随机现象结果的变量，常用大写字母X、Y、Z等表示。

5、时间的表示有多种：（1）用集合表示，这是最基本形式（2）用准确的语言表示（3）用等号或不等号把随机变量于某些实属联结起来表示6、事件的关系（1）包含关系:如果属于A的样本点必属于事件B，即事件 A 发生必然导致事件B发生，则称A被包含于B，记为A⊂B；（2）相等关系：若A⊂B且B⊃A，则称事件A与事件B相等，记为A＝B。

（3）互不相容:如果A∩B=∅,即A与B不能同时发生,则称A与B互不相容7、事件运算（1）事件A与B的并:事件A与事件B至少有一个发生,记为 A∪B。

(2）事件A与B的交：事件A与事件B同时发生,记为A∩ B或AB。

(3）事件A对B的差：事件A发生而事件B不发生，记为 A－B。

用交并补可以表示为。

（4)对立事件:事件A的对立事件（逆事件），即“A不发生”,记为.对立事件的性质：。

8、事件运算性质：设A，B,C为事件，则有(1）交换律：A∪B=B∪A,AB=BA（2）结合律：A∪（B∪C)=(A∪B）∪C=A∪B∪C A(BC）=（AB)C=ABC（3)分配律：A∪(B∩C）＝(A∪B)∩(A∪C)、A（B∪C)＝(A∩B）∪(A∩C)= AB∪AC（4）棣莫弗公式（对偶法则）：9、事件域：含有必然事件Ω，并关于对立运算和可列并运算都封闭的事件类ξ称为事件域，又称为σ代数。

具体说,事件域ξ满足：（1）Ω∈ξ;(2）若A∈ξ，则对立事件∈ξ；（3)若A n∈ξ,n=1,2，···，则可列并ξ。

《概率论与数理统计》电子教案第一章随机事件与概率

《概率论与数理统计教程》教案第一章随机事件与概率教材：《概率论与数理统计教程》总安排学时：90本章学时：14第一讲：随机事件及其运算教学内容：引言、概率论的基本概念、事件之间的关系及运算、事件之间的运算规律。

教学目的：（1）了解概率论这门学科的研究对象，主要任务和应用领域；（2）深刻理解随机试验、基本事件、样本空间、随机事件的概念；掌握一个随机试验的样本空间、基本事件和有关事件的表示方法。

（3）深刻理解事件的包含关系、和事件、积事件、互斥事件、互逆事件和差事件的意义；掌握事件之间的各种运算，熟练掌握用已知事件的运算表示随机事件；（4）掌握事件之间的运算规律，理解对偶律的意义。

教学的过程和要求：（1）概率论的研究对象及主要任务（10分钟）举例说明概率论的研究对象和任务，与高等数学和其它数学学科的不同之处，简单介绍概率论发展的历史和应用；(i)概率论的研究对象：确定性现象或必然现象：在相同的条件下，每次观察（试验）得到的结果是完全相同的现象。

例：向空中抛掷一物体，此物体上升到一定高度后必然下落；例：在一个标准大气压下把水加热到100℃必然会沸腾等现象。

随机现象或偶然现象：在相同的条件下，每次观察(试验)可能出现不同结果的现象。

例：在相同的条件下抛一枚均匀的硬币，其结果可能是正面（分值面）向上，也可能是反面向上，重复投掷，每次的结果在出现之前都不能确定；例：从同一生产线上生产的灯泡的寿命等现象。

(ii)概率论的研究任务：概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象的统计规律性的一门数学学科。

(iii)概率论发展的历史：概率论起源于赌博问题。

大约在17世纪中叶，法国数学家帕斯卡(B•Pascal)、费马（fermat）及荷兰数学家惠更斯(C•Hugeness)用排列组合的方法，研究了赌博中一些较复杂的问题。

随着18、19世纪科学的迅速发展，起源于赌博的概率论逐渐被应用于生物、物理等研究领域，同时也推动了概率理论研究的发展. 概率论作为一门数学分支日趋完善，形成了严格的数学体系。

概率论与数理统计_ 随机事件及概率_ 概率定义及概率的性质_

概率的可列可加性
小结主要内容
概率论与数理统计
概率的描述性定义概率的统计定义概率的公理化定义
Thank You!
概率的性质
概率论与数理统计
概率论与数理统计
概率的公理化定义
设 E 是随机试验, 是它的样本空间.对于 E 的每一事件 A 赋予一个实数,记为 P( A) , 称为事件 A的概率,如果集合函数 P( )满足下列条件 :
(2) 抛硬币次数 n 较小时, 频率 f 的随机波动幅度较大, 但随 n 的增大 , 频率 f 呈现出稳定性.即当 n 逐渐增大时频率 f 总是在 0.5 附近摆动, 且逐渐稳定于 0.5.
实验者
德摩根蒲丰
K 皮尔逊 K 皮ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ逊
n
2048 4040 12000 24000
概率论与数理统计
概率的可列可加性
概率论与数理统计
概率的性质
(1) P() 0.
证明 An (n 1,2,),
则 An ,且 Ai Aj , n1
由概率的可列可加性得
i j.
P()
P
n1
An
n1
P( An )
P()
n1
P()
0.
P() 0
概率论与数理统计
(2) 若A1, A2 ,, An是两两互不相容的事件,则有
P( A1 A2 An ) P( A1) P( A2 ) P( An ).
概率的有限可加性
证明令 An1 An2 , Ai Aj , i j, i, j 1,2,.
由概率的可列可加性得
P(A1
A2
An )
P(
Ak )
P( Ak )

概率论与数理统计第一章随机事件与概率

S AB
推广：
（1）n个事件A1,A2, An至少有一个发生
所构成的事件，称为 A1, A2, An的和或并，
记为
n
A1 A2 An Ai
i1
当A1, A2, An互斥时
n
n
Ai Ai
i1
i1
（2）可列无限多个事件 A1, A2, 至少有一个
（1kn)的不同排列总数为：
n n n nk
例如：从装有4张卡片的盒中有放回地摸取3张
第1张第2张第3张
1 2 34
n=4,k =3
1
1
1
2
2
2 共有4.4.4=43种可能取法
3
3
3
4
4
4
2、组合: 从n个不同元素取 k个
（1kn)的不同组合总数为：
C
k n

Ank k!

n! (n k)!k!

Ai
i1
三．互不相容事件（互斥事件）
若A与B不能同时发生，即 AB 则称A与B
互不相容（或互斥）。S与互斥。
S
A
B
推广：n个事件 A1,A2, An互斥
A1, A2, An 中任两个互斥，即，
i≠j, i, j=1,2,3 ,……n.
四．事件的和（并）事件A与B至少有一个发生所构成的事件，称为A与B的和（并）记为A∪B。当A与B 互斥时，A∪B =A+B。
六. 对立事件（逆事件）由A不发生所构成的事件，称为A的对立事件
（逆事件）。记为 A
A
A
AA ,A A S,A A.
例1．掷一质地均匀的骰子，A=“出现奇数点”= {1，3，5}，B=“出现偶数点”= {2，4，6}，C=“出现4或6”={4，6}， D=“出现3或5”={3，5}，E=“出现的点数大于2”={3，4，5，6}，求 A B,C D,AE,E.

概率论与数理统计

概率论与数理统计
主讲：
第一章随机事件及其概率
1.1 随机事件及其运算 1.2 随机事件的概率及性质 1.3 概率的计算 1.4 事件的独立性 1.5 独立事件概型
1.1.1 随机事件
手拿一枚硬币，松开手，硬币向下落。结果唯一
种瓜得瓜，种豆得豆。

太阳每天从东方升起。
确定性现象
概率统计的硬币落下时哪一面向上？
4040 验
10000
次数
12000 不
24000
断增
30000 大
正面出现的频数 1061 2048 4979 6019 12012 14994
频率 0.5181频 0.5069率稳 0.4979定 0.5016在 0.5005附 0.4998近
0.5
频率的特点
（1）波动性（2）稳定性
当试验次数n增大时，(A) 逐渐趋向一个稳定值。可将此稳定值记作P(A)，作为事件A的概率。称为统计概率。
问题二：既然取到白粉笔的概率是确定的值，如何在白粉笔数量确定但未知的情况下计算？
1.2.1 概率的统计定义
定义设随机事件A在n次重复试验中发生了m次，则称比值m/n为随机事件A在n次重复试验中发生的频率，记做 ( A) ，即
频率的性质：
( A) m
n
（1）对如何事件A，0 (A) 1;
A63

0.4762
A3 {从中有放回地连取三件都是正品}
P( A3)

63 103

0.216
思考 A1, A2 的概率相等是否巧合？
1.2.2 概率的古典定义
例2.3的推广
一批产品共N件,其中M件次品,N-M件正品,从中取出n个，记A={取出

自考概率论与数理统计(经管类)自学资料

自考概率论与数理统计（经管类）自学资料第一章随机事件与随机事件的概率1.1 随机事件例一，掷两次硬币，其可能结果有：｛上上；上下；下上；下下｝则出现两次面向相同的事件A与两次面向不同的事件B都是可能出现，也可能不出现的。

引例二，掷一次骰子，其可能结果的点数有：｛1，2，3，4，5，6｝则出现偶数点的事件A，点数≤4的事件B都是可能出现，也可能不出现的事件。

从引例一与引例二可见，有些事件在一次试验中，有可能出现，也可能不出现，即它没有确定性结果，这样的事件，我们叫随机事件。

（一）随机事件：在一次试验中，有可能出现，也可能不出现的事件，叫随机事件，习惯用A、B、C表示随机事件。

由于本课程只讨论随机事件，因此今后我们将随机事件简称事件。

虽然我们不研究在一次试验中，一定会出现的事件或者一定不出现的事件，但是有时在演示过程中要利用它，所以我们也介绍这两种事件。

必然事件：在一次试验中，一定出现的事件，叫必然事件，习惯用Ω表示必然事件。

例如，掷一次骰子，点数≤6的事件一定出现，它是必然事件。

不可能事件：在一次试验中，一定不出现的事件叫不可能事件，而习惯用φ表示不可能事件。

例如，掷一次骰子，点数>6的事件一定不出现，它是不可能事件。

（二）基本（随机）事件随机试验的每一个可能出现的结果，叫基本随机事件，简称基本事件，也叫样本点，习惯用ω表示基本事件。

例如，掷一次骰子，点数1,2,3,4,5,6分别是基本事件，或叫样本点。

全部基本事件叫基本事件组或叫样本空间，记作Ω，当然Ω是必然事件。

（三）随机事件的关系（1）事件的包含：若事件A发生则必然导致事件B发生，就说事件B包含事件A ，记作。

例如，掷一次骰子，A表示掷出的点数≤2，B表示掷出的点数≤3。

∴A=｛1，2｝，B=｛1，2，3｝。

所以A发生则必然导致B 发生。

显然有（2）事件的相等：若，且就记A=B，即A与B相等，事件A等于事件B，表示A与B实际上是同一事件。

概率论与数理统计01-随机事件及其概率

6.接连进行n次射击,记录命中次数.若是记录n次射击中命中的总环数呢？
7.观察某条交通干线中某天交通事故的次数。
二、事件的出现（或发生）
称在一次试验中事件A出现（发生）当且仅当此次试验出现了A中的样本点.
注意：
1.在一次试验中，某个事件可能出现也可能不出现； 2.在一次试验中，有且仅有一个基本事件出现.
集合运算的一些性质
AU , AI , AI A, AU A
AI B A
AB A
AI (B UC) (AI B) U(AI C) A(B C) AB AC
AU(AI B) A
A AB A
AUB AI B
AB AB
AI B AUB
解：设A = { 取到的两个都是次品}，B={取到的两个中正、次品各一个}, C={取到的两个中至少有一个正品}.
（1）基本事件总数为62，事件A的基本事件数为22，所以 P(A)=4/36=1/9
（2）事件B的基本事件数为4×2+2×4=16，所以 P(B)=16/36=4/9
随机事件及其概率
随机事件及其概率
1. 概率论的历史 2. 分析赌博实例
掷骰子
所有可能的结果（1，2，3，4，5，6）每一次可能的结果
游戏规则
点数为6；点数大于3；点数为偶数
3. 应用数学工具解决问题集合论
一、基本概念
1.随机试验（E）——对随机现象进行的实验与观察. 它具有三个特点：重复性, 明确性, 随机性.
nk nnL n
三.组合
从n个不同的元素中，每次取出k(k<n)个不同的元素，
与元素的顺序无关组成一组叫作组合，其组合数用

《概率论与数理统计》1-123(频率与概率)

某一事件发生
它包含的一个样本点出现
三、事件间的关系及其运算
试验E S(样本空间) 事件A 必然事件 S 基本事件
不可能事件
A(子集) 样本点
1.事件的关系
① 包含、相等关系 A发生必然导致B发生
AB
称事件A包含于B或B包含A.
文氏图(Venn图)
A与B相等，记为A=B
例1: 产品有长度、直径、外观三个质量指标，
②(有﹏放﹏回﹏选﹏取﹏)从n个不同元素中有放回地抽取r个，依次排成一列，称为可重复排列，排列数记
例将三封信投入4个信箱，问在下列情形下各有几种投法？ ⑴ 每个信箱至多允许投入一封信。 ⑵ 每个信箱允许投入的信的数量不受限制。解：⑴ 无重复排列:
⑵ 可重复排列:
Ⅳ. 组合从n个元素中每次取出r个元素，构成一组，称为从n个元素里每次取出r个元素的组合。组合数为或几个常用性质：
两两互不相容。
证明由三公理中的可列可加性，令
则由性质1可得所以下式成立
如果
则
①
≤
②
，0≤
≤1
(加法公式) 推广：
P11
例1 (天气问题) 某人外出旅游两天，据天气预报知：第一天下雨的概率为0.6，第二天下雨的概率为0.3，两天都下雨的概率为0.1 试求下列事件的概率： (1) 第一天下雨，第二天不下雨; (2) 第一天不下雨，第二天下雨; (3) 至少有一天下雨; (4) 两天都不下雨; (5) 至少有一天不下雨
解：设A、B分别表示第一、二天下雨则 (1) (2) (3) (4) (5)
例2 (订报问题) 在某城市中，共发行三种报纸A，B，
C，订购A，B，C的用户占用分别为45%，35%，30%，

概率论与数理统计 1.1 随机事件及其概率

5 0,1, 2, 3
样本空间的元素是由试验目的决定的。
3. 随机事件
定义2 一般地，我们称试验E的样本空间Ω的子集为随机事件，简称为事件，可用A , B , C , D等表示。如：掷骰子试验中点数是偶数、奇数、大于3等都是事件。
事件的表示方法：语言定性描述，用集合描述。如：掷骰子试验中，掷出的点数为偶数可表示为： A={2，4，6} = “点数为偶数”。
概率学论时
(16 )
数
理统计
学时
(28 )
第一章随机事件及其概率
第一章
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 频率与概率 §1.3 等可能概型 §1.4 条件概率 §1.5 事件的相互独立性
（8学时）
第一章
§1.1 随机事件及其运算
一、随机现象二、随机试验及样本空间三、随机事件四、事件的关系及其运算
水。设事件Ak 表示第k号管道正常工作k = 1, 2, 3。 B表示城市能正常供水， B表示城市断水。试用
A1 , A2 , A3 表示 B, 。B
甲1
3
2
乙
城市
解: B A1 U A2 A3 B A1 U A2 A3
A1A2 U A3
例3 从一批100件的产品中每次取出一个（取后不放回），假设100件产品中有5件是次品，用事件Ak表示
(a) 甲滞销，乙畅销； (b) 甲乙两种产品均畅销；
(c) 甲畅销；
(d) 甲滞销或乙畅销。
小结
(1) 随机现象（了解概念） (2) 随机试验 (理解概念，三个特点)；
样本空间 (能写出给定试验的样本空间)； (3) 随机事件 (能用已知事件表示未知事件)； (4) 事件运算及关系 (掌握并会应用，主要用于化简和证明)。

《概率论与数理统计》第一章知识点

第一章随机事件及概率1.1随机事件1.1.1随机试验一、人在实际生活中会遇到两类现象：1.确定性现象：在一定条件下实现与之其结果。

2.随机现象（偶然现象）：在一定条件下事先无法预知其结果的现象。

二、随机试验满足条件：1.实验可以在相同条件写可以重复进行；（可重复性）2.事先的所有可能结果是事先明确可知的；（可观察性）3.每次实验之前不能确定哪一个结果一定会出现。

（不确定性）1.1.2样本空间1.样本点：每次随机试验E 的每一个可能的结果，称为随机试验的一个样本点，用w 表示。

2.样本空间：随机试验E 的所有样本点组成的集合成为试验E 的样本空间。

1.1.3随机事件1.随机事件：一随机事件中可能发生也可能不发生的事件称为试验的随机事件。

2.基本事件：试验的每一可能的结果称为基本事件。

一个样本点w 组成的单点集{w}就是随机试验的基本事件。

3.必然事件：每次实验中必然发生的事件称为必然事件。

用Ω表示。

样本空间是必然事件。

4.不可能事件：每次试验中不可能发生的事件称为不可能事件，用空集符号表示。

1.1.4事件之间的关系和运算1.事件的包含及相等“如果事件A 发生必然导致事件B 发生”，则称事件B 包含事件A ，也称事件A 是B 的子事件，记作A B B A ⊃⊂或。

2.事件的和（并⋃）“事件A 与B 中至少有一个事件发生”，这样的事件称为事件A 与B 的和事件，记作B A 。

3.事件的积（交⋂）“事件A 与B 同时发生”，这样的事件称作事件A 与B 的积（或交）事件，记作AB B A 或。

4.事件的差“事件A 发生而事件B 不发生”，这样的事件称为事件A 与B 的差事件，记作A-B 。

5.事件互不相容（互斥事件）“事件A 与事件B 不能同时发生”，也就是说，AB 是一个不可能事件，即=AB 空集，即此时称事件A 与事件B 是互不相容的（或互斥的）6.对立事件“若A 是一个事件，令A A -Ω=,称A 是A 的对立事件，或称为事件A 的逆事件”事件A 与事件A 满足关系：=A A 空集，Ω=A A 对立事件一定是互斥事件；互斥事件不一定是对立事件。

概率论与数理统计随机事件与概率随机事件

概率论与数理统计第1章随机事件与概率第1讲随机事件第一讲随机事件随机现象随机现象的统计规律性随机试验如何研究随机现象的规律性？概率统计的研究对象概率统计的研究内容全概率统计的研究方法本讲内容01 随机试验与样本空间02 随机事件03 随机事件的关系与运算随机现象的规律性是通过大量试验呈现出来的，为了研究这种规律性，我们需要对随机现象进行调查、观察或试验.这类工作我们统称为“随机试验”，简称为“试验”，用E表示.随机试验具有下列三个特点：试验可以在相同的条件下重复进行；试验的所有结果明确可知，并且不止一个；每次试验只能出现一个结果，事先不能确定.随机试验具有下列三个特点：试验可以在相同的条件下重复进行；试验的所有结果明确可知，并且不止一个；每次试验只能出现一个结果，事先不能确定. 例1给微信好友发消息，观察对方是否回复；检验10件产品，记录其中的次品数；调查某收银台一天内使用移动支付的次数；研究某品牌电脑的使用寿命.随机试验E 所有可能的结果组成的集合,记为S 或Ω.E 1给微信好友发消息，观察对方是否回复.E 2检验10件产品，记录其中的次品数.1=S 2=S 样本空间例2{0,1,2,,10}E 4研究某品牌电脑的使用寿命.E 3调查某收银台一天内使用移动支付的次数.3=S 4=S 注研究随机现象时, 第一步就是建立样本空间.{0,1,2,3,}{|0}≥t t本讲内容01 随机试验与样本空间02 随机事件03 随机事件的关系与运算随机事件样本空间的子集, 记为A ,B ,…基本事件仅由一个元素(样本点)组成的子集，每次试验必定生.发生且只可能发生一个的结果.复合事件由若干个基本事件组成的随机事件.每次试验必定不发生的事件，记为每次试验必定发生的事件，即样本空间S . 必然事件不可能事件∅=A =B =C =D 抛骰子例3.AS文氏图(Venn diagram)在一般情况下，事件的关系是怎样的呢？事件是样本空间的子集，因此，事件的关系和运算与01随机事件集合的关系和运算是完全相似的. 要学会利用概率论的语言来解释这些关系及其运算.这里需要强调的是，本讲内容01 随机试验与样本空间02 随机事件03 随机事件的关系与运算A=BSAB它表示事件A 发生，则事件B 一定发生.它表示：事件A 与事件B 的样本点完全相同.().⊂⊃A B B A 包含关系如果事件A 的样本点都在事件B 中，则称事件A 包含于事件B .抛一枚骰子中的随机试验中=A例4相等关系=B{2}，A B⋃ 事件的和(并)考察某同学期末考试的成绩情况.=A 例5事件A 与事件B 的样本点合在一起构成的事件.它表示：“事件A 与事件B 至少有一个发生”.A B ⋃=BA ABS=B推广推广它表示英语、高数至少有一门及格.1=ni i A 至少有一个发生.表示12,,,n A A A 1∞=i i A 同时发生.表示12,,A A它表示英语、高数两门课都及格.A B AB⋂或事件的积(交)表示事件A 与事件B 共有的样本点构成的事件.考察某同学期末考试的成绩情况.A = 例5它表示：“事件A 与事件B 同时发生”.AB =B=推广推广1=ni i A 12,,n A A A 表示同时发生.1∞=i i A 12,,A A 表示同时发生.A B- 事件的差由属于A 但不属于B 的样本点构成的事件.A =考察电视机的使用寿命t (:h) 例4它表示：“事件A 发生而事件B 不发生”.B =A B -=SBA -A B{t |t 3000}.>{t |t 10000}≥，{t |3000t 10000}<<，互不相容（互斥）若事件A ，B 不能同时发生.即考察电视机的使用寿命t (:h)A = 例5B =ABS则事件A 与B 互不相容. 对立事件（逆事件）"A∩B=Φ".则称事件A 与B 互不相容.对于事件A ，由所有不包含在A 中的样SAB A=本点所组成的事件称为A 的对立件，{t |t 3000}>，{t |t 10000}≥，记对应事件运算集合运算()=A B C ()=A B C 03随机事件的关系和运算运算规律BA ，=AB =A B .BA ()ABC ，()=A B C ().A B C ()().A CBC ()=A B C ()().A B A C (1)交换律：(2)结合律：(3)分配律：逆交和差=A B 1==ni i A 03随机事件的关系和运算运算顺序括号优先AB ，.A B =A B 1=ni i A ， 1.=ni i A 1==ni i A(4)对偶律：(D.Morgan 律)CAB ABCABC A B C利用事件的关系和运算可表达复杂事件01随机事件的关系与运算例6设A 、B 、C 表示三个事件，利用A 、B 、C 表示下列(1)A 发生, B 与C 不发生.(2)A 与B 发生, C 不发生.(3)A 、B 、C 中至少有一个发生.(4)A 、B 、C 都发生.事件ABC =ABACBCC B A CB AC B A C B A C B A ——A ,B ,C 不都发生.=ABC ⋃⋃A B C03随机事件的关系和运算设A 、B 、C 表示三个事件，利用A 、B 、C 表示下列事件(5)A 、B 、C 都不发生.(6)A 、B 、C 中不多于一个发生.(7)A 、B 、C 中不多于两个个发生(8)A 、B 、C 中不至少有两个发生.D 如右图所示的电路中,设事件A 、B 、C 分别表示开关a 、b 、c 闭合，用A 、B 、C 表示事件“指示灯亮”及事件“指示灯不亮”. 例701排列及其逆序数解=D设abc=D ().A B C =D ,,则D 发生当且仅当A 及B ∪C 都发生A 发生当且仅当发生或 BC 发生=ABC =ABCABCABCABC A B C ABCABCABC设A ，B ，C 分别表示第1，2，3个产品为次品，例8A B C AB BC CA用A ，B ，C 的运算可表示下列各事件(1)至少有一个次品(2)没有次品(3)恰有一个次品(4)恰有两个个次品()()()ABCABCABC ABCABCABC ABC ABC=(5)至多有两个次品(考虑其对立事件)ABC =第1讲随机事件这一讲我们学习了随机事件以及事件间的关系与运算，利用这些关系与运算，我们可以用简单事件去表示复杂事件，从而利用简单事件的概率得到复杂事件的概率.下一讲我们介绍一类简单概率模型——古典概型.学海无涯，祝你成功！概率论与数理统计。

概率论与数理统计第一章——随机事件及概率

P65 = 6 5 4 3 2 = 720 (个)
ex2: 从0,1,2,3,4,5, 这六个数字中任取四个，问能组成多少个四位偶数?
解：组成的四位数是偶数,要求末位为0,2或
4,可先选末位数,共P31 种,前三位数的选取方法有
P53 种,而0不能作首位,所以所组成的偶数个数为
P1 P3 − P1 P1 P2 = 156 (个)
◼ 为方便起见，记Φ为不可能事件，Φ不包含任何样本点。
(三) 事件的关系及运算 ❖事件的关系（包含、相等）
1A B：事件A发生一定导致B发生
2A＝B
A B
B A
B A
例：
✓ 记A={明天天晴}，B={明天无雨} B A ✓ 记A={至少有10人候车}，B={至少有5人候车}
B A
✓ 抛两颗均匀的骰子，两颗骰子出现的点数分别记为x,y.记A={x+y为奇数}，B={两次的骰子点
A
B
n Ai：A1, A2,An至少有一发生
i=1
n Ai：A1, A 2 ,An同时发生
i =1
✓当AB= Φ时，称事件A与B是互不相
容的，或互斥的。
A
B
A A= A B =
A的逆事件记为A, A A =
, 若 A B =
,
称A, B互逆(互为对立事件)
AA
A
B
事件A对事件B的差事件：
◼可以在相同条件下重复进行(重复性)； ◼事先知道所有可能出现的结果（明确性）； ◼每次试验前并不知道哪个试验结果会发生（随机性）。
例： ❖抛一枚硬币，观察试验结果； ❖对某路公交车某停靠站登记下车人数； ❖对某批同型号灯泡，抽取其中一只测验其使用寿命（按小时计）。

概率论与数理统计初步(第一节随机事件与概率)

概率论与数理统计初步(第一节随机事件与概率)－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－第七章概率论与数理统计初步第一节随机事件与概率1．1 随机试验与随机事件1．随机现象与随机试验自然界和社会上发生的现象是多种多样的。

有一类现象在一定的条件下必然发生或必然不发生，称为确定性现象。

例如，沿水平方向抛出的的物体，一定不作直线运动。

另一类现象却呈现出非确定性。

例如，向地面抛一枚硬币，其结果可能是“正面向上”，也可能是“反面向上”。

又如在有少量次品的一批产品中任意地抽取一件产品，结果可能抽得一件正品，也可能是抽得一件次品。

这类现象可看作在一定条件下的试验或观察，每次试验或观察的可能结果不止一个，而且在每次试验或观察前无法事先知道确切的结果。

人们发现，这类现象虽然在每次试验或观察中具有不确定性，但在大量重复试验或观察中，其结果却呈现某种固定的规律性，即统计规律性，称这类现象为随机现象。

概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科。

定义1 在概率统计中，我们把对随机现象的一次观测称为一次随机实验，简称试验。

概率论中研究的试验具有如下特点：（1）可以在相同的条件下重复进行；（2）每次试验的结果具有多种可能，并且事先能明确试验的所有可能结果；（3）每次试验之前不能确定该次试验将出现哪种结果。

例1 掷一枚均匀了，观察出现的点数。

试验的所有可能的结果有6个：出现点1，出现点2，出现点3，出现点4，出现点5，出现点6。

分别用1，2，3，4，5，6表示。

例2 将一枚均匀的硬币抛掷两次，观察出现正面、反面的情况。

试验的所有可能结果有4个：两次都出现正面，两次都出现反面，第一次出现正面而第二次出现反面，第一次出现反面而第二次出现正面。

分别用“正正”、“反反”、“正反”、“反正”表示。

2．随机事件在随机试验中，每一个可能的基本结果称为这个试验的一个基本事件。

全体基本事件的集合称为这个试验的样本空间，记为Ω。

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Venn图
A
·1 ·2
4. 随机事件之间的关系和运算
(1) 包含：若A发生则B必发生，记为 A B
A： A
(2) 相等：若AB且B A, 记为 A=B
A B
(3) 和（并）： AB = {A与B中至少有一个发生}
AB
(4) 积（交）： AB = {A与B同时发生} 也记为 AB
A, B： AB AB
A
B
(8) 运算律：交换律： AB=BA; AB=BA; 结合律： (AB)C =A(BC); (AB)C=A(BC);
分配律： A(BC) =ABAC; A(BC)=(AB)(AC);
对偶律(De Morgan)： A B AB; AB A B
n
n
Ai Ai ;
i 1
i 1
n
n
Ai Ai ;
AB
n
推广： A1 A2 An Ai , (有限和 )
i 1
n
A1 A2 An Ai , (有限积 )
i 1
A1 A2 An Ai ,
i 1
A1 A2 An Ai ,
i 1
(可列和 ) (可列积 )
(5) 对立 (逆, 余)： A = {A不发生} A A Ω, AA , A A
例5. 对某个目标重复进行两次射击. 随机试验E1：观察各次射击情况随机试验E2：观察两次命中目标的次数
3. 随机事件随机事件(random event)：
样本空间的子集, 记为 A, B, C, … 例1. 抛掷一颗“骰子”，观察出现的点数.
必然事件(certain event)
不可能事件(impossible event)
(3) 若AB=，则 P(A B) = P(A) + P(B).
推论1 若A1, …, Am , 有Ai Aj =( ij, i, j =1,2, …,m )，则
m
m
P( Ai ) P(Ai )
i 1
i 1
推论2 对任一事件A，有 P( A) 1 P( A).
例8. (彩票问题) 市面上发行一种福利彩票称为“幸福35选 7”，开奖时摇号机从01, 02, …, 35 中不重复地摇出 7 个基本号码和1个特殊号码. 中奖规则如下，试求中奖概率.
n≤N, M ≤ N) 的概率：
Am={取出的n个中恰有m件次品} (m=0,1,2, …,r；r=min{n, M})
P( Am )
C C m nm M NM CNn
例5. 抽样通常有两种方式：① 不放回抽样 ② 有放回抽样
例4中一批产品共100件，其中5件次品，有放回抽样任取3件，求 (1)全是正品的概率；(2)恰有2件次品的概率.
A
(6) 差： A-B = { A发生而 B不发生} A
A B AB, A Ω A,
B
(7) 互不相容 (互斥)：A与B不同时发生，即 AB＝
推广: A1, …, An中任意两个之间都
互不相容，即
Ai Aj= (ij, i, j =1,2, …,n)
则称 A1, …, An两两互不相容.
i 1
i 1
例1. 设A、B、C是三个事件，试用A、B、C的运算关系表示下列事件：
(1) A发生而B与C不发生 (2) A与B都发生而C不发生 (3) A、B、C 都发生 (4) A、B、C中至少有一个发生 (5) A、B、C都不发生 (6) A、B、C中恰有一个发生
(7) A、B、C中不多于一个发生
例7. (分配问题) 设有n只球，每只球都等可能地被放到N个不同盒子 (N≥n)的任一个盒子中，每个盒子所放球数不限. 试求
(1) 前 n 个盒子中各有一球的概率； (2) 任意的 n 个盒子中各有一球的概率.
由古典概型，概率具有三个基本性质：
(1) 对任一事件A，有0≤P(A) ≤1；
(2) P( )=1， P()=0；
例1.抛掷一枚硬币. 随机试验E：观察出现正、反面情况. 例2. 一个盒中有5个球，其中3个红球，2个白球.
1 12 3 4 5 随机试验E1：从中摸出一球观察号数随机试验E2：从中同时摸出两球观察号数例3. 一个大型超市. 随机试验E：记录一天内进入超市的顾客人次.
例4. 某灯泡厂生产的一批同型号灯泡. 随机试验E：任取一只检测其寿命(小时）
12 4 12 5 3 4 3 5 4 5
上面例子的特点： ◆试验的可能结果(样本点)的个数有限，且两两互
不相容：＝{1, 2, … n} (有限性)
◆每个可能结果(样本点)发生的可能性相等；
P{1}
P{ n }
1 n
(等可能性)
定义1 若事件A 含有k 个样本点，则A的概率为
P( A)
k n
A所包含的样本点个数 Ω中样本点总数
古典概型
例3. 一个盒中有5个球，其中3个红球 2个白球，任取
两只，求这两只全是红球的概率.
例4. 设有一批产品共100件，其中5件次品，现从中任取3件，求 (1)全是正品的概率；(2)恰有2件次品的概率.
一般地，若一批产品共N件，其中M件次品，从中
任取n件，则取出的n件中恰有m件次品 (m≤n, m≤M,
一般地，若一批产品共N件，其中M件次品，有放
回地从中任取n件，则取出的n件中恰有m件次品
(m≤n, m≤M, n≤N, M ≤ N) 的概率：
Am={取出的n个中恰有m件次品} (m=0,1,2, …, n )
P( Am )
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Cnm
M N
m 1
M N
nm
例6. 已知盒中a只红球，b只白球，每次从中任意抽取一只，抽到后不放回，求第j次抽到的一只是红球的概率 (1≤j ≤a+b).
(8) A、B、C中不多于两个发生
(9) A、B、C中至少有两个发生
§2. 概率的直观意义及其计算
概率(Probability)
P(A)
1. 古典概型
例1. 抛掷一枚硬币，观察出现正反面
例2. 一个盒中有5个球, 其中3个红球，2个白球，
从中任取一球
1 12 3 4 5
例3. 上例盒中任取两球
1 12 1 3 1 4 1 5 12 3
第1章
随机事件及其概率
§1. 随机事件及其运算
1. 随机现象
确定性现象 (deterministic phenomenon)
随机现象 (random phenomenon)
随机试验 (random experiment) E
2. 样本空间
样本点(sample point)：样本空间(sample space) ：