随机试验与随机事件
随机试验,样本空间,随机事件的关系
随机试验、样本空间和随机事件的关系随机试验、样本空间和随机事件是概率论的三个重要概念。
在深入理解这些概念之前,我们首先需要了解一些基本概率知识。
概率的定义概率是某一事件发生的可能性大小。
一般地,概率的定义可以表示为:$$P(A) = \\frac{n(A)}{n}$$其中,A为某一个事件,n(A)为事件A出现的次数,n为总试验次数。
随机试验随机试验是指在相同条件下可以重复进行并能够产生不同结果的试验。
随机试验有以下特点:•必须能够重复进行;•每次实验前状态未知;•随机性和不确定性;•可能性和非可能性。
例如,掷硬币、抛骰子、抽奖等都是随机试验。
样本空间随机试验的所有可能结果组成的集合称为样本空间。
用S表示样本空间,则样本空间中的每一个元素都代表了随机试验中的一个可能结果。
例如,抛掷一枚硬币的样本空间为 $S=\\{正, 反\\}$,掷一颗骰子的样本空间为 $S=\\{1,2,3,4,5,6\\}$。
随机事件随机事件是指样本空间S的一个子集,即由样本空间内的若干个元素构成的集合。
记A,B等为随机事件,则可以定义以下概念:•必然事件:包含样本空间所有元素的事件,记为S;•不可能事件:不包含任何样本空间元素的事件,记为$\\emptyset$;•事件的互斥:两个事件没有任何共同元素,即 $A\\cap B = \\emptyset$;•事件的独立:两个事件的结果互不影响,即 $P(A \\capB)=P(A)P(B)$。
例如,抛掷一枚硬币,正面朝上可以作为一个随机事件A,而反面朝上可以作为随机事件B。
随机事件的关系随机事件之间有其特定的关系,主要包括并、交、差、余四种关系。
并事件A和事件B发生至少一个的事件称为事件A和事件B的并,表示为 $A \\cup B$,也称为事件的合事件。
它的概率计算公式为:$$P(A \\cup B) = P(A) + P(B) - P(A \\cap B)$$其中,$P(A \\cap B)$ 表示事件A和事件B同时发生的概率。
1-1节 随机试验与随机事件
第一节
随机事件的概念
一、 概率论的诞生及应用
二、 随机现象 三、 随机试验
四、样本空间 样本点 五、随机事件的概念 六、小结
一、概率论的诞生及应用
1. 概率论的诞生
1654年,一个名叫梅累的骑士就“两个赌徒 年 一个名叫梅累的骑士就“ 一个名叫梅累的骑士就 约定赌若干局, 局便算赢家, 约定赌若干局 谁先赢 c 局便算赢家 若在一赌徒 ),另一赌徒胜b局(b<c)时便终止赌博 胜 a 局 ( a<c ),另一赌徒胜b局(b<c)时便终止赌博 另一赌徒胜 ,问应如何分赌本?” 求教于帕斯卡 帕斯卡与费马 问应如何分赌本? 问应如何分赌本 求教于帕斯卡, 通信讨论这一问题, 通信讨论这一问题 于1654 年共同建立了概率论 的第一个基本概念 数学期望. 数学期望
实例2 “一门大炮向某一目 实例 标射击, 观察是否击中目标” 标射击 观察是否击中目标”. 结果: 可能击中也可能没击中” 结果 “可能击中也可能没击中”. 实例3 “抛掷一枚骰子 观 抛掷一枚骰子,观 实例 察出现的点数” 察出现的点数”. 结果有可能为: 结果有可能为 “1”, “2”, “3”, ” ” ” “4”, “5” 或 “6” ” ” ”
二、随机现象
自然界所观察到的现象: 自然界所观察到的现象 确定性现象 随机现象
1.确定性现象 确定性现象
在一定条件下必然发生 的现象称为确定性现象. 的现象称为确定性现象. 实例 “太阳每天东升西落”, 太阳每天东升西落” “水从高处流向低处”, 水从高处流向低处” “同性电荷必然互斥”, 同性电荷必然互斥”
(2) 试验的所有可能结果 试验的所有可能结果: 正面, 反面; 正面, 反面 (3) 进行一次试验之前不能 进行一次试验之前不能 确定哪一个结果会出现. 确定哪一个结果会出现 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”. “抛掷一枚骰子 观察出现的点数 观察出现的点数” 2.“从一批产品中,依次任选三件 “从一批产品中 依次任选三件 依次任选三件, 录出现正品与次品的件数” 记 录出现正品与次品的件数”. 故为随机试验. 故为随机试验
随机试验和随机事件名词解释
随机试验和随机事件名词解释
随机试验是指具有以下特征的试验:在相同的条件下,可以重复进行,每次试验的结果不确定,且试验的结果有多个可能的结果。
这些结果中的每一个被称为一个随机事件。
随机事件是指随机试验中可能发生的结果。
例如,抛一枚硬币的随机试验中,可能出现正面朝上或反面朝上的两种结果。
这两种结果分别被称为随机事件A和随机事件B。
在随机试验中,随机事件可以用事件的概念来描述。
事件是试验结果的一个子集,可以包含一个或多个结果。
例如,在抛一枚硬币的试验中,事件A可以表示出现正面朝上的结果,事件B可以表示出现反面朝上的结果。
每个事件都有一个概率与之对应,表示该事件发生的可能性大小。
概率是一个介于0和1之间的数值,其中0表示不可能发生,1表示必然发生。
例如,在抛一枚均匀的硬币的随机试验中,事件A(出现正面朝上)和事件B(出现反面朝上)的概率均为0.5。
随机试验和随机事件的概念在概率论和统计学中起着重要作用。
通过对随机试验和随机事件的研究和分析,我们可以预测事件发生的可能性,并进行概率推断和统计推断,从而为决策和预测提供科学依据。
第二章 随机事件与概率
古典概率
1、古典概型(等可能性概型)
(1)试验结果只有有限个; (2)每个结果出现的可能性相同。 如抛一颗骰子,出现的结果为{1点,2点…,6点} 共有6个结果,每个结果出现的可能性都是1/6, 因此这个试验就是古典概型.
2、概率的古典定义 若互斥完备群由有限的n个基本事件构成, 而事件A包含m个基本事件,则事件A发生的概率为
(一)条件概率
已知事件A发生的条件下, 事件B发生的概率称为 A条件下B的条件概率,记作P(B|A)
【例13 】 设袋中有3个白球,2个红球,现从袋 中任意抽取两次,每次取一个,取后不放回,已 知第一次取到红球,求第二次也取到红球的概率
设A:第一次取到红球, B:第二次取到红球
P ( B | A) 1
2、对立事件加法 证: A A Φ, A A Ω
P ( A) 1 P ( A).
【例12】 20片药片中,有黄连素15片,穿心莲5片, 随机抽取3片, 求其中至少有1片穿心莲的概率。 解:设 Ai = {任取3片中有i片穿心莲},i=0,1,2,3
B={3片中至少有1片穿心莲} 3 0 C15C5 P( B) 1 P( A0 ) 1 3 1 0.3991 0.6009 C20 3、一般加法 A,B任意,P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
【例11】 20片药片中,有黄连素15片,穿心莲5 片, 随机抽取3片, 求其中至少有2片穿心莲的 概率。 解:设 Ai ={任取3片中有i片穿心莲},i=0,1,2,3
B={3片中至少有2片穿心莲} 则 B A2 A3 ,故 P ( B) P( A2 A3 ) P( A2 ) P( A3 ) 1 2 0 3 C15 C5 C15 C5 0.1404 3 3 C 20 C 20
第一章 随机事件和概率
第一章 随机事件和概率第一节 基本概念1、概念网络图⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-+→⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧Ω→贝努利概型贝叶斯公式/)(独立性全概公式和乘法公式条件概率减法加法五大公式几何概型古典概型随机事件样本空间基本事件随机试验BC C B C B C B A P A E ω2、重要公式和结论1. 设31)(=A P ,21)(=B P ,试就以下三种情况分别求)(A B P : (1)Φ=AB , (2)B A ⊂, (3)81)(=AB P . 解:(1)21)()()()(=-=-=AB P B P AB B P A B P ; (2)61)()()()(=-=-=A P B P A B P A B P ; (3)838121)()()()(=-=-=-=AB P B P AB B P A B P 。
2. 已知41)()()(===C P B P A P ,161)()(==BC P AC P ,0)(=AB P 求事件C B A ,,全不发生的概率。
解:()()1()P ABC P A B C P A B C =++=-++[]1()()()()()()()P A P B P C P AB P AC P BC P ABC =-++---+11111310044416168⎡⎤=-++---+=⎢⎥⎣⎦ 3. 为了防止意外,在矿内同时装有两种报警系统I 和II 。
两种报警系统单独使用时,系统I 和II 有效的概率分别0.92和0.93,在系统I 失灵的条件下,系统II 仍有效的概率为0.85,求(1) 两种报警系统I 和II 都有效的概率;(2) 系统II 失灵而系统I 有效的概率;(3) 在系统II 失灵的条件下,系统I 仍有效的概率。
解:令=A “系统(Ⅰ)有效” ,=B “系统(Ⅱ)有效” 则85.0)|(,93.0)(,92.0)(===A B P B P A P(1))()()()(B A P B P B A B P AB P -=-=862.085.0)92.01(93.0)|()()(=⨯--=-=A B P A P B P (2)058.0862.092.0)()()()(=-=-=-=AB P A P AB A P A B P(3)8286.093.01058.0)()()|(=-== B P B A P B A P 4. 一大批产品的优质品率为30%,每次任取1件,连续抽取5次,计算下列事件的概率:(1)取到的5件产品中恰有2件是优质品;(2) 在取到的5件产品中已发现有1件是优质品,这5件中恰有2件是优质品。
1.1随机试验与随机事件
(De· Morgan)律: A B A B; A B A B
对差事件运算: A - B AB A - AB
例 掷一颗骰子。设事件 A1 为掷出是奇数点,A2 为掷出 是偶数点,A3 为掷出是小于 4 的偶数点,则有
A1 A2 {1, 2, 3, 4, 5, 6} ;
A1 A2 A2 Ai 发生。
i 1 n
对任一事件A件 A B { A, B}称为事件 A 与 B 的差事件。
当事件 A 发生而事件 B 不发生时,A - B 发生。
5、对于事件 A、B,若 AB = ,则称事件 A 与 B 是互不相 容事件,或互斥事件。
如上例中,如某天的营业额为 500 元,则事件 A 发生。
特别地,由一个样本点组成的单点集称为基本事件 (basic event)。
例如试验 E1 中有 6 个基本事件{1},{2},{3},{4},{5},{6}.
样本空间 包含所有的样本点,在每次试验中它总发生, 称为必然事件(certain event)。
n 个事件 A1 , A2, … , An 被称为互不相容的,是指其中任意 两个事件都是互不相容的,即 Ai Aj , (i j, i , j 1,2,, n) 。
6.事件 A、B,若 A∪B = ,且 A B , 就是说,无论
试验的结果如何,事件 A 与 B 中必有且仅有一个发生,
概率论与数理统计
在现实世界中发生的现象千姿百态, 概括起来无非 是两类现象:
一类是在一定条件下必然出现(或恒不出现)的现象,
例如,在标准大气压下,水加热到 100 时 必定沸腾,三角形内角和为 180 等等.
0 0
1随机事件和概率
解 :令A={第一次取到次品},B={第二次取到次品}, 需求P(B│A).
(1)在缩减的样本空间中计算.因第一次已经取得了次品, 剩下的产品共19件其中3件次品,从而
P(B│A)=3/19 (2)在原样本空间中计算,由于
二 、乘法公式
设P(B)>0,则有 P(AB)=P(B)P(A│B) 同样,当P(A)>0时,有: P(AB)=P(A)P(B│A) 上述乘法公式可推广至任意有限个事件的情形:
三、样本空间
试验E的所有基本结果构成的集合称为样本空间, 记为S。 S中的元素即E的每个基本结果称为样本点,记为 ω,即S={ω}。 基本事件是样本空间的单点集。 复合事件是由多个样本点组成的集合。 必然事件包含一切样本点,它就是样本空间S。 不可能事件不含任何样本点,它就是空集φ。
四、事件间的关系及其运算 例1 : 从一批产品中任取8件,观察其中的正品件数, 则这一试验的样本空间为:
可列个事件A1 , A2 , … , An的积记为A1 ∩ A2 ∩ … ∩ An
或A1A2 … An ,也可简记为 在可列无穷的场合,用 件同时发生。” 。 表示事件“A1、A2 …诸事
4.互不相容事件
事件A与事件B不能同时发生,即AB=φ,则称A 和B是互不相容的或互斥的。 基本事件是两两互不相容的。 5.对立事件 若A,B互不相容,且它们的和事件为必然事件,即
例2: 设A,B,C为三个事件,试用A,B,C表
示下列事件: (1)A发生且B与C至少有一个发生; (2)A与B都发生而C不发生; (3)A,B,C恰有一个发生; (4)A,B,C中不多于一个发生; (5)A,B,C不都发生;
(6)A,B,C中至少有两个发生。
1.2 事件的概率
.1-1随机试验与随机事件
将不确定性数量化,来尝试回答这 些问题,是直到20世纪初叶才开始的. 还不能说这个努力已经十分成功了,但 就是那些已得到的成果,已经给人类活 动的一切领域带来了一场革命. 这场革命为研究新的设想,发展自 然科学知识,繁荣人类生活,开拓了道 路. 而且也改变了我们的思维方法,使 我们能大胆探索自然的奥秘.
i 1
Ai Ai Ai Ai
i 1
n
n
n
n
i 1
i 1
例1 袋中有10个球,分别编号为1~10,从中任取 一球,设 A={取出的球号码为偶数}
B={取出的球号码为奇数} C={取出的球号码小于5} 则事件 ( 1) A B ( 2) A B
s
为必然事件 为不可能事件
5. A B 称事件A 与事件B 的差事件
A B 发生 事件 A 发生, 但事件 B 不发生
A1 , A2 ,, An ,的积事件记 A1 A2 An Ai
i 1
i 1
A
B
S
A B
6. AB 称事件A与事件B
互斥(互不相容)
s
A
A、B不可能同时发生
或,事件A 是事件B的子事件。 B A 事件A发生时事件B必发生 2. A B 称A事件与B相等 A B 且 B A S 称事件 A 与事件 B 3. A B A 的和(并)事件 A B B A B 发生 事件A与事件B 至少有一个发生 n A1 , A2 ,, An 的和事件记 A1 A2 An Ai
(H,T): (T,H): (T,T):
H H T T H T H T
义上提供了一个理想试 验的模型:
在每次试验中必有 一个样本点出现且仅有 一个样本点出现 .
概率论第一二章随机变量随机事件
数.
注: 1. 满足非负性,规范性,有限可加性. 2. 大数定理(n足够大,频率稳定于概率)
17
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2.古典型概率(等可能事件的概率)
1)古典概型(试验):
(1)有限性: Ω = {ω1 , ω 2 ,L , ω n } (2)等可能性: P (ω1 ) = P (ω 2 ) = L = P (ω n ) =
样本空间:随机试验E的所有可能结果组成的集合,记 Ω 例: Ω1={ H,T } 注意:样本空间的元素是由实验的目的决定的。 例:将一枚硬币连抛三次 1) 观察正反面出现的情况, Ω1 ={HHH,HHT……} 2) 观察正面出现的次数, Ω2 ={0,1,2,3} 样本点:样本空间中的元素,记为w
1
21
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例2、(会面问题)甲、乙二人约定在12点到下午5点之 间在某地会面,先到者等一个小时后即离去,设二人在这 段时间内的各时刻到达是等可能的,且二人互不影响。求 二人能会面的概率。 解: 以 x , y 分别表示甲、乙二人到达的时刻,于 是 0 ≤ x ≤ 5, 0 ≤ y ≤ 5. y
(1)非负性: 0≤P(A) ≤1; (2)规范性: P(Ω)=1; (3)可列可加性: A1 , A2 ,L两两互不相容 ,则
P ( U An ) = ∑ P ( An ).
n =1 n =1 ∞ ∞
12
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3. 概率的性质
(1) P(Φ)=0;
Pk)∑ (AP =A U (k).
注: 满足非负性,规范性,可列可加性.
20
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例1、从区间(0,1)中任取两个数,则两数之积小于
xy = 1 4
第一章 随机事件及概率讲解
(2)事件的相等:若 A B 且 B A , 则称A与B相等,记为A=B。
包含关系的性质: (a) A ; (b)A A (c)若A B且B C,则A C (d )若A B且B A,则A B
(3) n个元素的全排列数为 Anr n(n 1) 3 21 n!
c. 组合
(1)从n个元素中取出r个元素而不考虑其顺序,称为组 合,其总数为
C
r n
n r
Anr r!
n(n 1) (n r 1) r!
n! r!(n r)!
(2)若r1 r2 rk n,把n个不同的元素分成k个部分,
事件的交(积) :事件A与B都发生,称
为A与B的积(交)事件,记为 A B
。
推广:
事件 A1, A2,, An 同时发生:
n
A1 A2 An Ai i 1
事件 A1, A2, 同时发生:
A1 A2 Ai i 1
5、差事件:事件A发生但B不发生 称为A与B之差,记为A-B
例2.9:某城市共发行A,B,C三种报纸,调 查表明居民家庭中订购C报的占30%,同 时订购A,B两报的占10%,同时订购A,C及 B,C两报的各占8%,5%,三报都订的占 3%.今在该城中任找一户,问该户(1)只订 A、B两报;(2)只订C报的概率各为多少?
第一章 概率论的基本概 念
1 理解随机事件的概念,了解样本空间的 概念,掌握事件之间的关系和运算。
2 理解概率的定义,掌握概率的基本性质, 并能应用这些性质进行概率计算。
《概率论与数理统计》1.1 随机试验与随机事件
i点 5, 6
}
在一起所构成的事件)
复合事件
事件 B = { 掷出奇数点 }
五. 随机事件间的关系及其运算
设试验 E 的样本空间为 S, A, B, Ak (k 1, 2, ) 是 S 的子集.
1. 事件的包含:如( A果中事的件每A个发样生本必点然都导包致含事在件BB中发)生.
注 ▲
则称 事件 B 包含事件 A 或 A 含于事 件 B 。记作:B A或 A B
从观察试验开始 研究随机现象,首先要对 研究对象进行观察或试验.
这里的试验指的是随机试验.
第一节 随机试验与随机事件
一. 试 验 : 为了研究随机现象,就要对客观事物进行 观察,观察的过程称之为试验。记为 E。
例1 E1:掷一枚硬币观察正面,反面出现的情况。 E2:记录一小时内,到某保险公司投保的户数 E3:射手射击一个目标,直到射中为止,观察 其射击的次数。 E4:从一批产品中抽取十件,观察其次品数。 E5:抛一颗骰子,观察其出现的点数。
A
B
为 A 与 B 的和 (并), 记作:
A B 或 A B x xA 或 xB
AB
注
▲ 它是由事件 A 和 B 所有样本点构成的集合 n
▲ 称 Ak 为 n 个事件 A1 , A2 , , An 的和事件
k1
k 1 Ak 为可列个事件 A1 , A2 ,
的和事件
4. 事件的积(交): 若 “两个事件A与 B 同时发生” 也是一个事件,
样本空间元素 是由试验目的 所确定的,不 同的试验目的 其样本空间也 是不一样的。
S
.e
样本点e
例 3.若试验 E是将一枚硬币抛掷两次. 试写出该试验 E 的样本空间.
中国海洋大学 《概率论》第一章-随机试验和随机事件
概率论
基本事件: 由一个样本点组成的单点集. (相对于观察目的不可再分解的事件)
如在掷骰子试验中,观察掷出的点数 .
事件 Ai ={掷出i点}, i =1,2,3,4,5,6 基本事件
事件 B={掷出奇数点}
概率论
称在一次试验事件中 A发生当且仅当在这次试 验中属于事件A中的一个样本点出现.
如在掷骰子试验中,观察掷出的点数 .
样本空间为: S 1,2,3,4,5,6.
事件 B={掷出奇数点} 1,3,5
B发生当且仅当 B中的样本点1, 3,5中的某一个 出现.
概率论
两个特殊的事件:
即在试验中必定发生的事件,常用 或 S 表示;
即在一次试验中不可能发生的事件,常用 表示 . 例如,在掷骰子试验中,“掷出点数小于7”是必 然事件而; “掷出点数8”则是不可能事件.
概率论
第一节 随机试验和随机事件
随机试验 样本空间与随机事件 事件间的关系与事件的运算
概率论
上一讲中,我们了解到,随机现象有其偶 然性的一面,也有其必然性的一面,这种必然 性表现在大量重复试验或观察中呈现出的固有 规律性,称为随机现象的统计规律性.而概率 论正是研究随机现象统计规律性的一门学科.
现在,就让我们一起,步入这充满随机性的 世界,开始第一步的探索和研究.
这就是
概率论
随机事件
随机试验的结果称为随机事件。 试验E的样本空间 S的子集称为E的随机事件. 随机事件简称事件 ,常用 A, B,C 等表示 .
如在掷骰子试验中,观察掷出的点数 .
概率论
样本空间为: S 1,2,3,4,5,6.
事件 A={掷出1点} 1.
1.2 随机试验与随机事件
A∩B = C =?
电子科技大学
随机事件与随机变量
C={球的号码是7或9} = {7,9}. 例3 对某一目标进行射击,直至命中为止.
D 设: k = {进行了k次射击};
Ai = {第i 次射击命中目标},i=1,2…
Bi = {第i 次射击未命中目标}, i=1,2… 则 D=B1B2…Bk1Ak.
文氏图及例子
(7) 随机事件(集合)运算律 交换律: 结合律:
A∪B= B∪A,A∩B=B ∩A;
(A∪B)∪C=A∪(B∪C); (A∩B)∩C=A∩(B∩C).
电子科技大学
随机事件与随机变量
分配律: 德·摩根律: 吸收律:
(A∪B)∩C=(A∩C)∪(B∩C) ; (A∩B)∪C=(A∪C)∩(B∪C) .
#
电子科技大学
随机事件与随机变量
E2 旋转一枚硬币,观察其出现正面H和反 面T 的情况. A={出现正面}, 基本事件 B={出现反面}.
令 A={出现正面}={H }, B={出现反面}={T }. 样本空间 Ω2={H,T}.
#
电子科技大学
随机事件与随机变量
E4 掷两粒均匀骰子,用X 表示第一次掷出 的点数,用Y 表示第二次掷出的点数.
赛马比赛,关心比赛结果.
#
电子科技大学
随机事件与随机变量
E1 从 10个标有号码 1, 2,…, 10的小球中 任取一个, 记录所得小球的号码. A = {取得的小球号码为偶数}; B = {号码为奇数};
C = {号码大于3};
Ai = {号码为i }, i =1,2,·,10. · · 等等; 都是随机事件. Ω ={号码不超过10 } 是必然事件,
概率之1-1 概率论发展简史及随机事件(专衔本)
许多内容大不相同的实际问题. 例如 只包含两个样本点的样本空间:
S {H , T }
它既可以作为抛掷硬币出现正面或出现反面的
模型 , 也可以作为产品检验中合格与不合格的模 型 , 又能用于排队现象中有人排队与无人排队的 模型等.
பைடு நூலகம்
Ch1-1-30
所以在具体问题的研究
中 , 描述随机现象的第一步
就是建立样本空间.
Ch1-1-7
三、应用:
在最近几十年中,概率论的应用几乎遍及所有的 科学领域,物理、生物、化学、经济、工农业、军事 和科学技术等方方面面。 例如:(1)预测和滤波应用于空间技术和自动控制; (2)时间序列分析应用于石油勘探和经济管理;
(3)马尔可夫过程,点过程应用于地震预报和气象预报; (4)在通讯工程中概率论可用以提高信号的抗干扰性、 分辨率等等.
样本空间为 : S 1,2 ,3 ,4 ,5 ,6 .
B发生当且仅当
B中的样本点1,
3,5中的某一个
事件 B={掷出奇数点} 1, 3,5
出现.
Ch1-1-35
(3) 随机试验、样本空间与随机事件的关系
随机试验 样本空间 子集 随机事件
基本事件(单点集,不可再分) 随 机 复合事件 事 必然事件 件 不可能事件
Ch1-1-10
“函数在间断点处不存在导数” 等. 确定性现象的特征 条件完全决定结果
2. 随机现象
在一定条件下可能出现也可能不出现的现象
称为随机现象. 实例1 在相同条件下掷一枚均匀的硬币,观察 正反两面出现的情况. 结果有可能出现正面也可能出现反面.
Ch1-1-11
实例2
抛掷一枚骰子,观 结果有可能为: 1, 2, 3, 4, 5 或 6.
1.1.1 随机试验与随机事件
第一章
5
*
第一讲 随机试验与随机事件
例 写出下列随机试验的样本空间
E1 抛一枚均匀的硬币: Ω1 {正, 反} Head, Tail E2 掷一粒均匀的骰子: Ω2 {1,2,3,4,5,6} E3 地铁每5分钟一趟, 乘客等车时间: Ω3 0, 5
试验观察测量或实验第一讲随机试验与随机事件第一章随机试验第一讲随机试验与随机事件第一章1重复性试验可以在相同的条件下重复地进行多次2明确性试验前知道一切可能出现的试验结果3随机性每次试验的具体结果不能预知随机试验满足以下特征
第一章 随机事件的概率
第一讲 随机试验与随机事件
第一讲 随机试验与随机事件 现实世界的客观现象
1)重复性 试验可以在相同的条件下重复地进行多次 2)明确性 试验前知道一切可能出现的试验结果 3)随机性 每次试验的具体结果不能预知
第一章
4
*
第一讲 随机试验与随机事件
随机试验的样本空间
1)样本空间(Sample Space)
随机试验的所有可能结果组成的集合, 记为Ω.
2)样本点(Sample Point)
第一章
6
*
第一讲 随机试验与随机事件
市场现状分析
随机事件(
)
定义:随机试验的具有某些属性的结果的集合称为随机事件.
简称为事件, 用大写英文字母A, B, C 表示.
随机事件是样本空间的某个子集. 随机事件在一次试验中可能发生, 也可能不发生.
第一章
7
*
第一讲 随机试验与随机事件
市场现状分析
例 表示掷一粒骰子看点数试验中的下列随机事件
市场现状分析
1.1随机试验、样本空间、随机事件
随机试验E
例如:抛一颗骰子,观察其出现的点数.
样本点
可能的结果:1 点、2 点、3 点、4 点、5 点、6 点.
所有可能结果的集合:{1 点、2 点、3 点、4 点、5 点、6 点}.
样本空间
随机试验、样本空间、随机事件
定义 随机试验 E 的所有可能结果组成的集合,称为 E 的样本空间, 记为 S. 样本空间的元素,即 E 的每个结果,称为样本点,记为ei .
结合律: AU( BUC) = ( AUB) UC , ( AI B) I C = AI ( BI C) .
分配律: AU( BI C) = ( AUB) I ( AUC) , AI ( BUC) = ( AI B) U( AI C) .
德摩根律: A U B = A I B , A I B = A U B .
随机现象 概率论与数理统计
——研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科!
随机试验、样本空间、随机事件
二、随机试验 E1:抛一枚硬币,观察其出现正面 H 、反面T 的情况; E2 :抛一颗骰子,观察其出现的点数; E3:抛一颗骰子,观察点数 2 是否出现; E4 :记录车站售票处一天内售出的车票数; E5 :任取同一生产线上生产的一只灯泡,测试其寿命; E6 :在[0,1]之间随机地投一点,记录该点的坐标.
随机试验、样本空间、随机事件
例 1 设 A、B、C 为三个事件,试用其运算关系表示下列事件:
(1)A、B、C 同时发生;
ABC
(2)A、B、C 至少有一个发生;
AU B UC
(3)A、B、C 至少有两个发生;
AB U BC U AC
(4)A、B、C 都不发生;
ABC
(5)A、B、C 不都发生.
概率论与数理统计习题集及答案
《概率论与数理统计》作业集及答案之马矢奏春创作第1章概率论的基本概念 §1 .1 随机试验及随机事件1.(1) 一枚硬币连丢3次,观察正面H ﹑反面T 出现的情形. 样本空间是:S= ;(2) 一枚硬币连丢3次,观察出现正面的次数. 样本空间是:S= ;2.(1) 丢一颗骰子. A :出现奇数点,则A=;B :数点大于2,则B= .(2) 一枚硬币连丢2次, A :第一次出现正面,则A= ;B :两次出现同一面,则= ;C :至少有一次出现正面,则C= .§1 .2 随机事件的运算1. 设A 、B 、C 为三事件,用A 、B 、C 的运算关系暗示下列各事件:(1)A 、B 、C 都不发生暗示为:.(2)A 与B 都发生,而C 不发生暗示为:.(3)A 与B 都不发生,而C 发生暗示为:.(4)A 、B 、C 中最多二个发生暗示为:.(5)A 、B 、C 中至少二个发生暗示为:.(6)A 、B 、C 中未几于一个发生暗示为:.2. 设}42:{},31:{},50:{≤<=≤<=≤≤=x B x x A x x S :则(1)=⋃B A ,(2)=AB ,(3)=B A , (4)B A ⋃= ,(5)B A = 。
§1 .3 概率的定义和性质1.已知6.0)(,5.0)(,8.0)(===⋃B P A P B A P ,则 (1)=)(AB P , (2)()(B A P )= , (3))(B A P ⋃=.2. 已知,3.0)(,7.0)(==AB P A P 则)(B A P =. §1 .4古典概型1. 某班有30个同学,其中8个女同学, 随机地选10个,求:(1)正好有2个女同学的概率,(2)最多有2个女同学的概率,(3) 至少有2个女同学的概率. 2. 将3个分歧的球随机地投入到4个盒子中,求有三个盒子各一球的概率.§1 .5 条件概率与乘法公式1.丢甲、乙两颗均匀的骰子,已知点数之和为7, 则其中一颗为1的概率是 。
1.1 随机试验、样本空间.1.2 随机事件 (1)
n
n
Cm n
即
n m
:
从n个相异元中取m个元素并成一组
P C P m m m(先取后排)
n
n
m
Pmn n (n 1) (n 2)
(n m 1)
n! (n m)
!
0! 0.
m
P m Cn
n m
n(n
1)L (n m!
抽查式考勤,缺三次平时成绩为零,取消考试资格(学校规定),希望遵守公 德:不迟到 • 5.须按时、按质、按量完成作业。作业采用等级评分 • 6.复习微积分,保证学习正常进行 • 7注:平时成绩大于30分;别因中学“学过”而大意,应当重新审视这门课。
4
预备知识(排列组合) • 1. 两个基本原理 • 2. 排列、组合的意义 • 3. 排列数、组合数计算公式 • 4. 例题
解法一:先组队后分校(先分堆后分配) C62 C24 P33 540
解法二:依次确定到第一、第二、第三所学校去的医生和护士.
(C13 C62) (C12 C24) 1 540
引言
•概率是什么?
•1.概率是频率:
P A
fn
ALeabharlann nA 频数 n 试验次数
.
•2.概率是比例:
序
一、概率论 简史及概率论的应用
1. 概率论简史
1654年, 有一个赌徒梅累向当时的数学家帕斯卡提出一个使他苦恼了很久 的问题:“两个赌徒相约赌若干局,谁先赢m 局就算赢,全部赌本就归谁.但 是当其中一个人赢了a 局,另一个人赢了b 局的时候,赌博中止.问:赌本应该 如何分法才合理?” .
概率论与数理统计初步(第一节 随机事件与概率)
解 根据题意知 , ,, , ,,
例4 随机地抽取三件产品,设表示“三件产品中至少有一件是废
品”,表示“三件中至少有两件是废品”,表示“三件都是正品”,
问,,,,各表示什么事件?
解 =“三件都是正品”;
=“三件产品中至多有一件废品”;
=(必然事件);
(不可能事件);
=“三件中恰有一件废品”。
例5 向目标射击两次,用表示事件“第一次击中目标”,用表示事
定义4 在同样条件下进行大量的重复试验,当试验次数充分大时, 事件发生的频率必然稳定在某一确定的数附近,则称为事件的概率,记 为,即有。
以上定义称为事件概率的统计定义。根据此定义和频率的有关性质 可知概率具有以下性质:
性质1 ≤≤; 性质2 ; 性质3 ; 性质4 若事件与事件互不相容,则。 这一性质可以进行推广:设为两两互不相容的个事件,则
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。
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例
投掷一枚骰子,观察可能出现的点数
1. 事件A:出现的点数为奇数 2. 事件B:出现的点数小于4; 3. 事件 e1 :出现1点 4. 事件 ei :出现的点数为i(i=2,3,4,5,6) 当事件 e1 , e3或 e5 发生时,A发生,即
A { e1,e3,e5}.
不可能再分的事件; 基本事件:
集,交集为 At { | At 对至少一个 At , t T成立}
tT tT
At { | At , t T同时成立 }
显然, s T As
tT
At
As
tT
At
3、差与余:
A 称 A B { | A同时 B} 为集
事件 分类
由基本事件复合而成的事件。 复合事件:
必然事件: 一定发生的事件, 记作 。 不可能事件: 一定不发生的事件, 记作 。
投掷一枚硬币的基本事件: e 2 :T e1 :H 投掷两枚硬币的基本事件: e3 : TH e1 : HH e 2 : HT
e 4 : TT
投掷一枚骰子的基本事件和复合事件
有限个事件和事件记作 A1 A2 An ˆ Ai
i 1 n
无限个事件和事件记作 A1 A2 An ˆ Ai
i 1
AB ), (4)积事件:记作A B (简记为
ˆ Ai 有限个事件的积事件记作 A1 A2 An
Random Experiments and Random Events
随机试验 随机事件 样本空间
Sample Space
集与事件及其运算
事件之间的关系及运算
一. 随机试验
Random Experiments
E1: 掷一枚硬币,观察正、反面出现的情况。 E2: 一射手射击,直到击中为止,观察射击情况; E3: 从一批灯泡中任意抽取一只,测其寿命。
概
率
论
篇
第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量及其分布
第三章 随机变量的数字特征 第四章 大数定律与中心极限定理
第一章 随机事件与概率
随机试验与随机事件
频率与概率 等可能概型、几何概率 概率空间* 条件概率 事件的独立性
综 合 练 习
基 本 要 求
1.理解随机事件的概念,了解样本空间的概 念,掌握事件之间的关系与运算。 2.理解事件频率的概念,了解概率的统计定 义,理解概率的公理化定义。 3.理解概率的古典定义及计算简单古典概率、 了解几何概率。 4.掌握概率的基本性质,并熟练应用。 5.理解条件概率的概念,掌握概率的乘法定 理、全概率公式和贝叶斯(Bayes)公式,会用这些 公式进行概率的计算。 6.理解事件的独立性的概念,会用事件的独 立性进行乘积事件的概率计算。
与集
A 但不属于 B 的元素构 B 的差,表示由所有属于 Ω Ω B 为 B 的余, 成的集合。若A 为空间 ,称 Ω B B 记为 ,表示 中所有不属于 的元素构成的集 B { | B} 合,即 A B 显然,集 与集 互为余集 AB ,
A B Ω 。
4 、性质
(1 ) A A ;
(9)摩根定理(对偶原理):
A B A B
A B A B
(10)运算规律(交换律,结合律,分配律) 参照集合的运算
Exp 1-5 上例 1-1 讨论续: 记A1 表示:“第一次出现正面”,即
A1 {HH,HT} ˆ e1 e2
A2 表示:“两次出现同一面”,即
A2 {HH,TT} ˆ e1 e4
Exp1-4 向某一目标射击一发炮弹,观察落点的 分布情况,写出这一随机试验的样本空间 。
SOL :假定平面上已建立了坐标系,目标所在区域 记为 G ,则样本空间 =( x,y) ( | x,y) G 。
样本空间中的样本点是由试 需要指出的是: Aim 验目的所决定的。 ( 1 )将一骰子连续抛掷 3 次,观察出现的 4, , 18 } ; ={ 3, 点数之和,
元素均属于集B ); 若 A B 与B A 同时成立, 则称 A 等于B ,记作 A B 。 A 2、和与交:称 A B { A或 B} 为集
与集 B 的和,显然 A A B ;B A B ; 称 A B { A同时 B} 为集 A 与集 B 的交,
(1 )试验可以在相同条件下重复进行; ( 2 )每次试验的可能结果不止一个,但能 事先明确试验的所有可能结果; ( 3 )进行一次试验之前,不能确定哪一个 结果会出现。 具有以上三个特征的试验叫做随机试验。 E 表示。 简称为试验,用记号
二. 随机事件 Random Events
随机试验中的每一个可能结果称为随机事件 (简称为事件), 常用大写字母 A,B,C 等表示。
={ HH,HT,TH,TT } ˆ {e1,e2,e3,e4 }
Exp1-2 记录某电话交换台在一分钟内收到 的呼叫次数,写出样本空间 。
SOL :
={0,1,2,3, }
Exp1-3 在一批灯泡中任取一只测其寿命,样 本空间为 = t | t 0, t R ,而寿命小于 5 可表示为 A = t | 0 t 5。 小时为一随机事件,
而“出现的点数之和大于 3 点”则是必然事件了。 为了以后讨论问题方便, 通常将必然事件和 不可能事件看成是特殊的随机事件。
基本事件:记为e; 复合事件:记为A、B等; 随机事件 必然事件:记为 ; 特殊事件 不可能事件:记为。
ห้องสมุดไป่ตู้ 三. 样本空间 Sample Space
五. 事件及其运算关系
e 若记 :样本空间, :不可能事件, :基 ,An 为随机事件。则 本事件, A, B , A1,A2,
有事件之间的运算关系如下: (1)包含关系:记作A B ,
(2)相等关系: 记作 A B , 即 A B 且B A ; (3)和事件:记作A B , A or B or both
i 1
n
无限多个事件的积事件记作
A1 A2 An ˆ Ai
i 1
Both A and B
(5 )对立事件(余事件): Complement 事件 B 的对立事件记作B , 表示事件B 不发生;
(6)差事件:事件 A 与事件B 的差事件记作
A B ,表示事件 A 发生而事件B 不发生;
} 表示某一集合。 性质,常以 { | 具有的性质
不含任何元素的集合称为空集,常以
表
Ω 示。规定以后讨论的集合永远是某一给定集合 Ω 的子集合,称这一集合 为全体元素组成的空 Ω 可看作 间,Ω 本身和空集 的子集。
是A 的元素,则 Ω 的一个子集,若 设A 是 不是 A 的 可记为 A ,读作 属于A 。若 A 。 元素,则可记为 A ,读作 不属于 A 的 1 、包含与相等关系:记作 A B (若集
AB 显然 A B A , A B B 。一般简记 A B 为
。
若 AB ,称A 与 B 不相交;若 AB , 称 A B 为直和,记作 A B 。
类似的可定义任意有限个、可列无穷个和 任意无穷多个集的和与交。
t T ,有一 设T 为一指标集,对每一个指标 t T 之和 个Ω 的子集 At 与之对应,定义所有At ,
A3 表示:“只出现一次正面”,即
则 A1 A2 {HH,HT,TT } ; A1 A2 {HH } e1 ; A1 A2 = A1 A2 = e2 ;
A3 {HT,TH} ˆ e2 e3
由于 A2 A3 ,故 A2 与 A3 互不相容,
又由于 A2 A3 , 所以 A2 与A3 互逆。
结论:两事件互逆必互不相容,反之不然。
需要指出的是:熟练掌握事件间的运算关 系是正确计算随机事件的概率之基础。在研究 实际问题时,往往需要考虑试验结果中各种可 能的事件,而这些事件通常是相互关联的。研 究事件之间的关系,进而研究这些事件的概率 之间的关系,就能够利用简单事件的概率去推 算较复杂事件的概率。因此应当善于把某些复 杂事件表示为若干个简单事件的和或积。要实 现这一点,除正确理解事件间关系及运算外, 还必须对具体问题进行具体分析。
(2 ) A B A B ;
(3 ) At
tT tT
At
;
tT
At
tT
At
;
( 4 ) A B AB ; A B A BA
注:( 3 )一般称为对偶律,常用公式为
A B A B A B A B
6 、单调集列
若集列{ An , n 1} 具有性质: 对每个 n 1 , An An 1 (或 An An 1 ),则 称 { An , n 1} 不减的(不增的),统称为单调集列。
(2 )将一骰子连续抛掷 3 次,观察六点出 现的次数, ={ 0, 1, 2, 3 }。
以上两例,同是抛掷一颗骰子 3 次,由于试 验目的不同,其样本空间也就不一样。
§1.1
22
四、集与事件及其运算
所谓集合是指具有某种性质, 并可以互相区 别的事物(或元素)组成的总体简称集,常以大 写字母 A,B ,C , 等表示,组成集合的元素常 以 或 1 , 2 , 等表示。 为了明确元素所具有的
A B AB
Mutually exclusive (7)互不相容(互斥):
若 AB ,则称事件A 与 事件B 互不相容;
2, ) , 若 i j,Ai A j (i、j 1, ,An 为两两互不相容的。 则称 A1,A2,