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概率论基础基础(复旦版)李贤平概论

概率论基础基础(复旦版)李贤平概论

符号 Ω Φ ω∈Ω {ω} A⊂ Ω A ⊂B A=B A∪B A∩B Ā A-B A∩B=φ
测度论含义 全集 空集 集合的元素 单点集 一个集合 A A的元素在B中 B 集合A与B相等 A与B的所有元素 A与B的共同元素 A的补集 在A中而不在B中的元素 A与B无公共元素
概率论含义 样本空间,必然事件 不可能事件 样本点 基本事件 一个事件 A A发生导致B发生 B 事件A与B相等 A与B至少有一个发生 A与B同时发生 A的对立事件 A发生而B不发生 A与B互斥
显然 φ ⊂A⊂Ω ⊂Ω ⊂ 且 ⊂ 相等 A=B : A⊂B且B⊂A
2. 和事件 事件A和 至少有一个发生 A∪B :事件 和B至少有一个发生 ∪ 事件 A 显然, ∪ 显然 A∪φ =A A∪Ω=Ω ∪ Ω B
3. 积事件 事件 与 同时发生 A∩B : 事件A与B同时发生 简写AB 简写 A 显然, 显然 A∩φ=φ A∩Ω=A Ω B
例 抛硬币 试验者 Buffon Pearson Kerrich 掷的次数 4040 24000 10000 正面次数 2048 12012 5067 正面频率 0.5069 0.5005 0.5067
例,高尔顿钉板试验 在相同的条件下,大量重复某一试验时,各可能结果出现的 频率稳定在某各确定值附近,即 随机试验中频率的稳定性 频率稳定性的存在标志着随机现象也由数量规律 概率论是研究随机现象中数量规律的数学学科
四、随机事件的关系及运算
对应集合的关系和运算来定义事 件的关系及运算,并根据 事件发生” 并根据“ 件的关系及运算 并根据“事件发生”的 含义,来理解它们在概率论中的含义 含义 来理解它们在概率论中的含义
1. 子事件 包含 A⊂ B : 事件 发生必有事件B发 事件A发生必有事件 发 发生必有事件 ⊂ 包含A 生, 称B包含 包含 B A

概率论基础

概率论基础
新的信息
应用 贝叶斯定理
修正后概率
21
贝叶斯定理公式 Bayes’ Theorem Formula
P(Bi | A)
=
P(A | Bi) P(Bi) P(A | B1) P(B1) + ... + P(A | Bk )P(Bk )
相同事件
P(Bi A) P(A)
所有的 Bi 都代 表同一个事件 ( 例如, B2)!
颜色
红色 黑色
2
2
24 24
26 26
总计 4 48 52
P(A牌 且 黑色) = P(A牌) P(黑色| A牌) = (4/52) (2/4) = 2/52 = 1/26
20
贝叶斯定理 Bayes’ Theorem
1. 可以根据新的信 息 修正旧的概率
2. 条件概率的应用 3. 互斥事件
先前的概率
情景:
3间车库,其中有一间有车。门关着,但 主持人知道哪一间车库有车。
1、主持人请你挑选一间有车的车库。 2、当你选定后,主持人打开一间空车库。
然后,问你是否要改变你的选择。
3、此时改变你的选择是否会增大选中有车 的车库的机率?
26
选1号库 p =1/3
改变 不变
P(改变/选1)= 0 P(不变/选1)=1
事件
Bi B1 B2
先前 条件 概率 概率
联合 概率
P(Bi) P(A|Bi) P(Bi A)
修正后 概率
P(Bi |A)
.5 X .4 = .20 .20/.25 = .8
.5
.1
.05 .05/.25 = .2
1.0
P(A) = 0.25 1.0
偿还

概率论基础知识

概率论基础知识

§4 条件概率与乘法公式
一、条件概率: 事件B发生的条件下事件A发生的概率,定义为
P( AB ) P( B ) P( A | B ) 0, P( A | B )
(当 P( B ) 0 时). (当 P( B ) 0 时).
注: (1) 条件概率 P( A | B ) 实际上是在缩小的样本空间 B 上 求 A 发生的概率 : K P( A | B ) AB ; NB 而无条件概率P( A) 是在原样本空间 内求 A 发生的概率 : K P( A) A N
§5 事件的独立性
若一个事件发生的概率不受另一事件发生的影响,
则称这两个事件是相互独立的。或者说,若 P(B|A)=P(B), 则称 A 与 B 相互独立。 注:事件A与 B 相互独立当且仅当 P(AB)=P(A) P(B).
例9 某厂生产的100个零件中有5个次品,采用有放回抽样,求 抽出的第 1 件为正品且第 2 件是次品的概率,及第二次抽到次 品的概率。 解:设 A为第一次抽到的是正品;B为第二次抽到的是次品。
(6) 互不相容事件(互斥事件): 若A ∩ B= ,则称事件A与事件B 是互不相容的。互不相容事件不可能同时发生。 (7) 事件的差:属于事件A 但不属于事件B 的样本点构成的集 合, 称为事件A与事件B 的差,记为 A-B。事件A-B 发生当且 仅当事件A 发生但事件B不发生。 注:A B AB;
概率论基础知识
§1. 概率论中的基本概念
一、随机试验、样本空间和事件
1.随机试验:具有两个或两个以上可能的结果,但事先无法确定会出 现哪个结果的观察或试验。如投掷一枚硬币可能出现正面或反面;明 天的天气可能是阴、晴或雨;每天到达某一商店的顾客数;某商场的 月销售额;某时段到达一个电话交换机的呼叫次数,等等,观察或统 计这些现象的结果,就是在进行随机试验。 2. 样本与样本空间:随机试验可能产生的各个不同结果都称为样本, 由所有样本组成的集合称为该随机试验的样本空间,通常记为。 3. 随机事件(简称事件):样本空间的任一个子集合都称为这个样本 空间上的一个随机事件。当随机事件中所含的任何一个样本出现时, 便称该事件发生了。 注: (1) 整个样本空间作为一个事件,称为必然事件。

《概率论基础》课件

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本课程将为您介绍概率论的基础知识,包括概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及在实际问题中的应用。
课程介绍
欢迎参加《概率论基础》课程!它将帮助您理解概率论的重要性以及其在实 际生活中的应用。
在本课程中,您将学习概率的基本概念、概率的性质,以及如何使用概率模 型解决实际问题。
天气预报
探索概率在天气预报中的应 用。
医学研究
学习如何使用概率在医学研 究中进行数据分析。
总结和回顾
感谢您参加《概率论基础》课程!在本课程中,我们深入学习了概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及概率在实际问题中的应用。 希望您通过本课程的学习,加深对概率论的理解,并能将其应用于实际生活和工作中。
连续概率分布
了解连续概率分布,如 正态分布和指数分布。
混合概率模型
探索混合概率模型和它 们的应用。
概率计算方法
1
排列组合
学习如何使用排列和组合计算概率。
条件概率树
2
掌握使用条件概率树解决复杂问题
的方法。
3
贝叶斯定理
了解贝叶斯定理在概率计算中的重 要性。
概率在实际问题中的应用
股票市场
了解如何使用概率计算股票 行情和投资决策。
概率的基本概念
1 随机事件
了解随机事件的定义和特征。
3 事件的概率
学习如何计算事件的概率。
2 样本空间
掌握样本空间的概念和表示方法。Βιβλιοθήκη 概率的性质互斥事件
研究互斥事件的特性和计算 方法。
独立事件
条件概率
探讨独立事件的概念和性质。
学习如何计算条件概率和应 用。
常见的概率模型

1 概率论(基础)

1 概率论(基础)
2014-2-26 教育统计与质量评价 微信:wxkzzaw 7
概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统
计规律性的一门学科,是重要的一个数学分支。 它在经济、科技、教育、管理和军事等方面已 得到广泛应用。
2014-2-26
教育统计与质量评价
微信:wxkzzaw 8
随机实验例子
E1 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出
A
B
C
2014-2-26
教育统计与质量评价
微信:wxkzzaw 10
1.2 频率的定义与性质
1.2.1 定义 在相同的条件下,进行了n次试验, 在这n次
试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生 的次数或频数。 比值nA/n称为事件A发生的频率,并记成 fn(A) 。
2014-2-26
教育统计与质量评价
概率论起源于16世纪;17世纪中期,惠更斯
(Huyghens)发表的《论赌博中的计算》标 志着概率论的诞生;19世纪,拉普拉斯 (Laplace)所著的《概率的分析理论》实现 了从组合技巧向分析技巧的过渡,开辟了概率 论发展的新时期;1933年,柯尔莫哥洛夫 (Kolmogorov)提出了概率的公理化定义, 概率论成为一门严密的演绎科学;现代概率论 应用于几乎所有的科学领域。
微信:wxkzzaw 13
教育统计与质量评价
历史上一些著名的掷硬币实验
实验者 德•摩根 n 2048 nH 1061 fn(H) 0.5181
蒲 丰
K •皮尔逊 K •皮尔逊
2014-2-26
4040
12000 24000
2048
6019 12012
0.50Hale Waihona Puke 90.5016 0.5005

概率论基础知识

概率论基础知识
独立是事 互斥是事 件间的概 件间本身 率属性 的关系
两事件相互独立 P ( AB ) P ( A) P ( B ) 两事件互斥
AB
二者之间没 有必然联系
定义2: 设A,B,C是三个事件,若满足: P(AB)=P(A)P(B), P(AC)=P(A)P(C), P(BC)=P(B)P(C), P(ABC)=P(A)P(B)P(C) 则称A,B,C为相互独立的事件. 定义3:对n个事件A1,A2,…,An,如果对所有可 能的组合1≤i<j<k<…≤n成立着 P(AiAj)=P(Ai)P(Aj) P(AiAjAk)=P(Ai)P(Aj)P(Ak) P(A1A2…An)=P(A1)P(A2)…P(An), 则称这n个事件A1,A2,…,An相互独立.
概率的统计定义直观地描述了事件发生的 可能性大小,反映了概率的本质内容,但 也有不足,即无法根据此定义计算某事件 的概率。
2.2、古典概型
若随机试验满足以下特征:
(1)试验的可能结果只有有限个;
(2)各个结果的出现是等可能的. 则称此试验为古典概型.
古典概型中事件概率的计算公式
设随机试验E为古典概型,其样本空间Ω及 事件A分别为: Ω={ω1,ω2,…,ωn} A={ωi1,ωi2,…,ωik} 则随机事件 A 的概率为:
Ai — 第i次试验中A发生, 则
k P( X k ) Cn p k q nk , k 0,1,2,, n
称随机变量X服从参数为n,p的二项分布,记为
P( A n A1A 2 A n1 )
2.4 全概率公式和贝叶斯公式:
1. 样本空间的划分 定义 : 若B1, B2 , , Bn一组事件满足:
(i) Bi B j , i j, i, j 1, 2, ...,n,

《概率论》课件

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物理学
描述粒子在气体或液体中的运动状态。
金融学
用于股票价格和收益率的分析。
隐马尔科夫模型
定义
隐马尔科夫模型是一种特殊的马尔科夫模型 ,其中观测状态与隐藏状态有关,而隐藏状 态之间相互独立。
应用
语音识别、手写识别、生物信息学等领域。
05
大数定律与中心极限定理
大数定律及其应用
大数定律
在独立重复试验中,当试验次数趋于无穷时,事件发 生的频率趋于该事件发生的概率。
《概率论》ppt课 件
目录
• 概率论简介 • 概率的基本性质 • 随机变量及其分布 • 随机过程与马尔科夫链 • 大数定律与中心极限定理 • 贝叶斯统计推断
01
概率论简介
概率论的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过数学模型和公式 来描述随机事件、随机变量和随机过程。
随机变量
表示随机现象的数值变量,其取值具有随机性。
THANKS
感谢观看
计算机科学
概率论在计算机科学中用于算法设计和数据 挖掘等领域。
02
概率的基本性质
概率的公理化定义
概率的公理化定义是概率论的基础,它规定了概率的几个基本性质,包括非负性 、规范性、可加性和有限可加性。
非负性指的是任何事件的概率都不小于0;规范性指的是必然事件的概率为1;可 加性指的是两个独立事件的概率等于它们各自概率的和;有限可加性指的是任意 有限个两两独立的事件的概率等于这些事件概率的和。
应用
在统计学中,大数定律用于估计样本的统计量和参数 ,如平均值、方差等。
中心极限定理及其应用
中心极限定理
无论随机变量的分布是什么,当样本量足够大时,样 本均值的分布近似正态分布。

第一章概率论基础知识

第一章概率论基础知识
P {x1Xx2}PXx2PXx1 F x2F x1
P{x1Xx2}P{x1Xx2}P{Xx1} F(x2)F(x1)P{Xx1}
2020/12/26
■分布函数的性质
⑴ 单调不减性:若x1 x2,则 F(x1) F(x2)
⑵ 归一 性:对任意实数x, 0Fx1,且
F ( )lim F (x)0,F( )lim F(x)1 ;
解 由题意可知 RX{0,1,2,3},则 X 的分布律为
X0
1
2
3
p k p 3 C31(1p)p2 C32(1p)2p (1 p )3
2020/12/26
将 p 1/2带入可得 X 的分布律为
X0
1
2
3
pk 1
3
3
1
8
8
8
8
2020/12/26
2.常用的离散型随机变量
(1) (0—1)分布 定义1 如果随机变量X的分布律为
x
x
⑶ 右连续性:对任意实数 X F (x 0 ) lim F (t) F (x ).
t x
具有上述三个性质的实函数,必是某个随机变量的分 布函数。故该三个性质是分布函数的充分必要性质。
2020/12/26
例1 已知 F xA arcx tB a,n求 A,B。

FAB0
2
FAB1
A1
F'xfx
2020/12/26
例1 设X 的分布函数为 Fx1e2x, x0
0, x0
求 P X 2 ,P X 3 ,fx .
解 PX2F2 1e4
P X31PX31F3 e 6
fxFx
2e
2
x

概率论基础

概率论基础
则称 X 服从区间 [ a, b] 上的均匀分布,记为 X ~ U [a, b] .
均匀分布
对任意实数 x [a, b] ,若 a x x x b ,那么随机变量 X 位于区 间 [ x, x x] 内的概率为
P ( x X x x ) x x 1 x . dx x ba ba
例 盒中有 2 个白球 3 个黑球,从中随机取 3 个球, 求取得白球数的概 率分布.
二点分布
定义 若随机变量 X 的分布为
P( X 1) p , P( X 0) 1 p ,
则称 X 服从以 p 为参数的二点分布,或 0-1 分布.
二项分布
定义 若随机变量 X 的概率分布为
全概率公式
定义 对于集合 S , 集合 S 的一列非空子集 A1 , A2 ,, An 称为
S 的划分,如果这一列子集满足
(1) Ai Aj , i j , i, j 1, 2,, n ; (2) A 1 A2 An S .
定理(全概率公式) 设样本空间为 , A1 , A2 ,, An 是 的 一个划分,且 P( Ai ) 0 , i 1, 2,, n ,则事件 B 发生的概 率为
概率密度
定义 概率为 若存在非负函数 f ( x ) ,随机变量 X 在任意区间上的 ( a, b)
P(a X b) f ( x)dx ,
a
b
则称随机变量 X 为连续型随机变量, f ( x ) 称为 X 的概率密度函 数,简称密度函数或概率密度.
概率密度
例 设连续型随机变量 X 的概率密度为
2. 相互对立的事件概率之和为 1.即对任意的事件 A ,
P( A) P( A) 1 .

概率论ppt课件

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先验概率与后验概率
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计, 后验概率是指在事件产生后,根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估,通过对历史数据的分析,猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中,贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征,结合疾病的特点 ,对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例,则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化,则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布,
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ,例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内(或单位面 积上)随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量,其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具,它表明在独立同散布随 机变量序列中,几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。

第七章概率论基础

第七章概率论基础
ABC ABC BAC CAB 5、 A、B 、 C不都发生可表示为
ABC 或 ABC ABC BAC 或 AB BC AC CAB ABC ACB BCA
7.1.3
随机事件的概率
一、频率和概率的统计定义 定义2:大量重复试验(观察) N次,A出现m次,事件A的频率为: m 频率W(A)= N
实例 “抛掷一枚硬币,观察字面,花面出 现的情况”.
分析:
(2) 试验的所有可能结果: 字面、花面; (3) 进行一次试验之前不能确定哪一个结 果会出现. 故为随机试验.
(1) 试验可以在相同的条件下重复地进行;
同理可知下列试验都为随机试验
1.“抛掷一枚骰子,观察出 现的点数”. 2.“从一批产品中,依次任 选三件,记录出现正品 与次品的件数”. 3.考察某地区 10 月份的 平均气温.
表7-1
掷币试验
投掷次数N 正面数m
2048 4040 1061 2048
频率
0.5181 0.5069
Pearson
Pearson
12000
24000
6019
12012
0.5016
0.5005
结论:大量重复试验,出现正面频率接近50%。 思考:少量的试验(如7次)能否出现同样结果?
例4
字母
表7-2
证: 按概率的古典定义来证明 设试验的可能结果是由N个基本事件总数构 成,其中事件A包含M1个,事件B包含M2个, 由于事件A与B互不相容,所以A包含的基本事件 与B包含的基本事件一定是完全不相同的, M 1M 2 M 1 M 2 P( A包含的基本事件共有 B ) M P( A ) P( B) 则 A+B + M 个,于是得 N N 1 N2

东华大学《概率论与数理统计》课件-第3章概率论基础

东华大学《概率论与数理统计》课件-第3章概率论基础
重复排列:从n个不同元素中取r个(可重复),考 虑先后顺序共有nr=n n …. n种不同结果。
3.5 等可能样本空间
例7 琼斯先生有10本书要放在书架上,其中有 4本数学书,3本化学书,2本历史书,还有1本 语言书。琼斯想把同一种类的书放在一起,共 有几种不同的可能结果?如果是随意放置,恰 好同一种类的书放在一起的概率多大?
分步乘法计数原理:完成一件事,需要分成几 个步骤,每一步的完成有多种不同的方法,则 完成这件事的不同方法总数是各步骤不同方法 数的乘积。
例:网上预订行程,从郑州到上海共有12种不 同选择,从上海到香港共有4种不同的选择,那 么从郑州经上海到香港共有4×12=48种不同的 选择。
3.5 等可能样本空间
解法一:宿舍是无编号的,
解法二:宿舍是有编号的,
3.5 等可能样本空间
例11 如果一个房间里有n个人,没有两个人的 生日是同一天的概率是多大?如果希望概率小 于0.5,需要多少人?
习题
P53 ex18, ex20
引例: (1)假设某人投掷一对骰子,两个骰子点数之
和为8概率多大?
(2)如果已知第一个骰子最终朝上的数字为3, 那么两个骰子点数之和为8的概率为多少?
3.3文图和事件的代数表示
3.3文图和事件的代数表示
德·摩根律
例2
掷骰子一次,A=“掷出奇数点”,B=“点数不超 过3”,C=“点数大于2”,D=“掷出5点”。求
A B, B C, AB, BD, Ac , AcC
3.4 概率论公理
集函数P(E)称为事件E的概率,如果它满足下 列三条公理
3.5 等可能样本空间
例8 概率论课程上有6个男生,4个女生。对学 生进行考试,按照成绩排名。假定没有两个学 生的成绩是一样的,

《概率论总复习》课件

《概率论总复习》课件

常见问题解答二:条件概率与独立性的关系?
总结词
条件概率与独立性是概率论中的重要概念,它们之间 存在密切的联系。
详细描述
条件概率是指在某个已知事件发生的条件下,另一个 事件发生的概率。而独立性则是指两个事件之间没有 相互影响,一个事件的发生不影响另一个事件的发生 。在条件概率中,如果两个事件在给定条件下是独立 的,那么它们同时发生的概率等于各自发生的概率的 乘积。因此,条件概率和独立性之间存在密切的联系 ,理解它们的概念和关系有助于更好地掌握概率论中 的相关内容。
04
概率论的应用
统计学中的概率论应用
统计推断
概率论为统计学提供了理论基 础,用于估计未知参数、检验 假设和进行预测。
随机抽样
概率论确保了随机抽样的公正 性和代表性,使得样本数据能 够反映总体特征。
统计决策
基于概率论的决策分析方法, 如贝叶斯决策和风险分析,帮 助决策者做出最优选择。
计算机科学中的概率论应用
100%
离散型随机变量的分布
离散型随机变量的分布通常由概 率质量函数或概率分布函数描述 。
80%
连续型随机变量的分布
连续型随机变量的分布由概率密 度函数描述,其总概率为1,即 ∫−∞∞f(x)dxF(x)=∫−∞∞f(x)dxF (x)=∫−∞∞f(x)dxF(x)=1。
02
概率论中的重要定理
贝叶斯定理
01
02
03
04
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一,它提供了在已知某 些条件下,对概率进行更新和 推理的方法。

第一章 概率论基础(1)

第一章  概率论基础(1)

频率 fi
m1 m2 n1 n2
ms
ns
稳定在某个值 附近
概率的统计定义
在相同条件下对试验E重复进行n次,其中事 件A出现m次。当试验次数n充分大时,事件
A出现的频率fn(A)=m/n的稳定值,称为事件
A的概率,记为P(A).
P=P (A) ≈fn(A)=m/n
频率和概率 有什么关系?
1.频率取决于试验,而概率是先于试验而客观 存在的。
第一章 概率论基础
§1.1
随机试验
为了研究随机现象内部的规律性,就 要对研究对象进行观察试验,即随机试验, 简称试验。常用字母E表示。
试 1. 试验可以在相同条件下重复进行
验 的 特 点
2. 每次试验的可能结果不只一个,且 试验之前不能肯定会出现哪一个结果 3. 试验可能出现的结果可以预知
寿命试验 测试在同一工艺条件下生产 出的灯泡的寿命.
n
n
P( i 1
Ai
)
i 1
P( Ai )
P( Ai Aj )
1i jn
P( Ai Aj Ak ) ... (1)n1P( A1A2...An )
1i jk n
条件概率
定义: 设A、B是随机试验E的两个随机事件, 且P(A)>0,则称
P(B | A) P( AB) P( A)
为已知事件A发生条件下,事件B发生的条件 概率。
统计一天中进入某商店的顾客 人数.
随机事件
在随机试验中可能发生也可能不发生的事 情称为随机事件,简称事件.
事 基本事件 (试验中不可再分解的事件)


(两个或多个基本事件就 构
类 复合事件 成一个复合事件)

第一章 概率论基础(2)

第一章  概率论基础(2)

离散型随机变量的分布函数特点
1. 它的图形是一条右连续的阶梯型曲线
2. 在随机变量的每一个可能取值点 x=xk(k=1,2,…),该图形都有一个跳跃,跳 跃值为pk
几种常见的离散型随机变量的分布
两点分布 (0-1分布)
若随机变量X的概率分布为: P(X=1)=p,0<p<1 P(X=0)=1-p=q
则称X服从参数为p的两点分布.
二项分布
若随机变量X的概率分布为
Pn
(k)
P(X
k)
C
k n
pk
(1
p)nk
,
k 0,1,, n
其中0< p <1,称X服从参数为n和p的二项分
布,记作 X~B(n,p)
注:在n次重复独立试验中,若事件A每次发生 的概率都是p,则A共发生的次数X~B(n,p).
对于固定n及p,当k增加时 ,概率P(X=k) 先 是随之增加直至 达到最大值, 随后单调减少.
Cnk
pk
(1
p)nk k e
k!
其中 np
几何分布 在独立试验序列中, 若一次伯努利试验中
某事件A发生的概率为p, 只要事件A不发生, 试 验就不断地重复下去,直到事件A发生,试验 才停止。设随机变量X为直到事件A发生为止 所需的试验次数, 则X的概率分布为
P( X k ) (1 p)k1 p, (k 1, 2, )
w.
X(w) R
对于试验的每一个基本事件w,都对应着一个实 数X(w),而X(w)是随着实验结果不同而变化的一 个变量。
随机变量的分类
离散型随机变量 随 机 变 量 连续型随机变量
有限个或可列个 可能值
全部可能取值不仅 无穷多,而且还不能 一一列举,而是充满
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销售部经理认为,为减少决策风险,应根据对用户试用 反馈情况进行分析后再作是否投资生产该洗衣机的决定。 销售部经理还提供了过去许多企业在产品正式投产之前采 用类似试用或试销方法的用户反馈结果与产品正式生产上 市后销售状况之间的统计数据,见表1
表1 销售状况与试用结果间的统计资料
销售状况 试用结果
滞销
5
销售部经理的建议
为使对该新产品项目的投资决策更具科学性,总经理 召开了有销售、生产、财务、技术等部门负责人参加的 会议。会上销售部经理建议,为减小决策风险,应在决 定是否投资生产前先利用原有设备进行少量试生产(100 台),并将试生产的洗衣机免费赠送给不同地区的一些 用户进行为期3个月的试用,以取得用户的反馈信息。为 此,销售部经理还设计了用户试用后的信息反馈表,包 括功能、使用效果、方便程度、外观、可靠性五大类共 25个指标,每项指标都由用户按1~5分打分,加权平均 后的满分为100分。根据用户试用后反馈结果的总平均分, 可 将 用 户 对 该 洗 衣 机 的 评 价 分 为 ” 不 满 意 ” ( 低 于 60 分)、”尚可”(60~90分)和”满意”(高于90分) 三种可能结果。
C,… 表示。 3.样本空间——由试验E所有基本事件组成的集合,称为
E的样本空间,常用字母S表示。 4.必然事件——每次试验中必然发生的事件;样本空间S
是必然事件。 5.不可能事件——试验中不可能发生的事件;不含任何
基本事件的空集是不可能事件;记为φ。
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【例1】掷一枚骰子,观察出现的点数.
利用概率论的知识,可以帮助决策者进行风险型决策分析, 利用所能获得的各种信息,还可以大大降低决策的风险程度, 尽可能避免重大的经济损失,并为企业带来可观的经济效益 和良好的发展机遇。
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项目投资实例
光大电器公司开发了一种新型洗衣机,生产该洗衣机 的经济规模为100万台/年,需要投入的生产线设备、模具、 工装等固定投资费用为2000万元,项目的建设期为一年, 固定投资费用在建设期初一次投入。产品投产时还需投 入生产流动资金1000万元。由于洗衣机产品的技术进步 较快,估计该产品的市场寿命期为5年,5年末固定资产 残值为固定投资额的20%,流动资金可在寿命期末全部 收回。
例如,在一批产品中任意抽取一件进行检验;企业市场调 查人员就本企业的产品和服务进行的用户满意度调查;对某 产品进行的寿命试验等等都是随机试验。
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二. 随机事件
1.基本事件——试验中每一可能出现的结果,称为该试 验的一个基本事件或样本点。
2.复合事件——由多个基本事件构成的集合。 基本事件和复合事件统称为随机事件,常用字母A,B,
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本章主要内容
§4.1 随机试验与随机事件 §4.2 概 率 §4.3 随机变量及其分布函数 §4.4 离散型随机变量 §4.5 连续型随机变量 §4.6 随机变量的数学期望和方差 §4.7 大数定律和中心极限定理 §4.8 新产品投资决策案例分析
本章内容的重点:条件概率、事件的独立性、二项分 布、正态分布、Excel统计函数的使用。
由于洗衣机的市场竞争非常激烈,该新型洗衣机投入 生产后的经济效益具有很大的不确定性。为了提高产品 投资决策的科学性,该公司在决定是否投资生产该新型 洗衣机之前,进行了一些市场调查预测和项目的经济可 行性研究。
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市场调查和预测分析估计,产品上市后销售量将达到生产 能力的80%以上(畅销)、50%~80%(销售一般)、不足 50%(滞销)的可能性分别为40%、30%、30%。 另经财务部门所作的财务预测分析,在产品出现”滞销”、” 一般”和”畅销”三种销售状况下,该项目投产后的年净现 金流量将分别为100万元、600万元和1000万元。 考虑到筹资成本和资金的机会成本,贴现率应取6%。
第4章 概率论基础
本章教学目标:
简要介绍概率的基础知识,主要供学员回顾复习概率 知识的参考,为统计学内容的学习提供所需的基础知识; 掌握查各种概率分布表时Excel统计函数的使用; 能运用概率知识解决企业经营管理中的实际问题。 运用动态模拟方法验证中心极限定理; 项目投资决策的应用案例分析。
一般
畅销
不满意
14(0.7)0.4) 6(0.3)
满意
1(0.05) 6(0.3) 12(0.6)
合计
20(1.0) 20(1.0) 20(1.0)
20(
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如何进行科学决策?
总经理指示财务部经理对销售部经理所提方案的费用 进行估算。
在下一次的会议上,财务部经理给出了试生产、分发 用户试用及收集用户反馈信息等项工作的总费用估算结 果,估计需要100万元。
会上有人提出是否值得花100万元进行试生产并免费赠 送用户试用,并展开了激烈的争论。
总经理希望能对各种可行方案的风险及经济效益进行 科学的分析与评价。
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以上案例属于“有追加信息的风险型决策”问题,案 例的分析需要用到一些概率知识,包括条件概率、全概率 公式、贝叶斯公式和数学期望等,以及项目净现值等知识。 在本章的最后一节,我们将运用所学的概率知识对该例进 行分析,并且还将讨论信息的价值问题。
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§4.1 随机试验与随机事件
一.随机试验
人们在研究经济管理以及其他社会问题中,通常总是通过 调查或对社会现象的观察来获取所研究问题的有关数据;在 自然科学领域中,人们也是通过科学实验或对自然现象的观 察来获取所需要的资料。
对社会现象的观察和对自然现象的科学实验在概率论和统 计学中都统称为试验。如果试验可在相同的条件下重复进行, 而且试验的结果不止一个,每次试验前不能确定将会出现哪 一结果,这样的试验就称为随机试验,简称试验。
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引言
在市场经济环境下,企业所面临的是充满不确定因素的市 场经济环境,企业的任何决策都存在不同程度的风险。正确 的决策可以为企业带来巨大的经济效益和发展机遇,但重大 的决策失误也会给企业造成巨大的经济损失,并有可能使企 业从此陷入困境甚至破产倒闭。因此,如何提高决策的科学 性,并尽可能降低和规避决策的风险,是所有企业的高层经 营管理决策者都面临的共性问题。
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