概率论征解报告
学习概率论总结报告(个人总结)
实用汇总报告学习概率论心得思想到在大二刚开学我接触到了概率论与数理统计这门课程,虽然在高中时已经接触到了许多跟概率相关的东西,比如随机事件、古典概型以及一系列的计算方法但是在接触到更加高深的层次后还是有许多不一样的感受。
在课程开始之初老师就告诉我们这门课不是很难,关键还在于上课认真听讲。
通过老师的简单介绍,我了解到概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门数学学科,其理论与方法的应用非常广泛,几乎遍及所有科学技术领域、工农业生产、国民经济以及我们的日常生活。
对于作为信息管理与信息系统专业的我,其日后的帮助也是很大的,尤其是对于日后电脑方面的操作有着至关重要的辅助作用。
在这门课程中我们首先研究的是随机事件及一维随机变量二维随机变量的分布和特点。
而在第二部分的数理统计中,它是以概率论为理论基础,根据试验或者观察得到的数据来研究随机现象,对研究对象的客观规律性做出种种估计和判断。
整本书就是重点围绕这两个部分来讲述的。
初学时,就算觉得理解了老师的讲课内容,但是一联系实际也会很难以应用上,简化不出有关所学知识的模型。
在期末复习中,自己重新对于整个书本的流程安排还有每个章节的重点重新复习一遍,才觉得有了点头绪。
在长达一个学期的学习中,我增长了不少课程知识,同时也获得了好多关于这门课程的心得思想到。
整个学期下来这门课程给我最深刻的思想到就是这门课程很抽象,很难以理解,但是这门课程给我带来了一种新的思维方式。
前几章的知识好多都是高中讲过的,接触下来觉得挺简单,但是后面从第五章的大数定理及中心极限定理就开始是新的内容了。
我觉得学习概率论与数理统计最重要的就是要学习书本中渗透的一种全新的思维方式。
统计与概率的思维方式,和逻辑推理不一样,它是不确定的,也就是随机的思想。
这也是一我思维能力最主要的体现,整个学习过程中要紧紧围绕这个思维方式进行。
这些都为后面的数理统计还有参数估计、检验假设打下了基础。
其次,在所有数学学科中,概率论是一门具有广泛应用的数学分支,是一门真正是把实际问题转换成数学问题的学科。
概率学情分析报告
概率学情分析报告引言概率学是数学中的一个分支,主要研究随机现象的规律性。
它在各个领域中起到了重要的作用,包括金融、经济、统计学、计算机科学等。
本报告旨在通过概率学的方法对某一情况进行分析,探索并解释其中的规律,为决策提供有力的依据。
问题陈述本报告将分析一个关于某学校学生就业情况的问题。
在此学校毕业的学生总人数为500人。
根据以往的数据,我们知道60%的学生能够顺利就业,剩下的40%学生则无法找到合适的工作。
我们想要回答以下几个问题: 1. 如果我们随机选择一个学生,那么他能够成功就业的概率是多少? 2. 如果我们随机选择10个学生,那么其中至少有一个能够成功就业的概率是多少? 3. 如果我们随机选择20个学生,那么其中恰好有5个能够成功就业的概率是多少?解决方案问题1:单个学生就业概率根据给定的信息,能够成功就业的学生占总人数的60%。
因此,单个学生能够成功就业的概率为0.6。
问题2:至少有一个学生就业概率这是一个典型的概率问题,可以通过计算其补集的概率来求解。
设A为至少有一个学生就业的事件,则可以计算A的补集(A’)的概率,即没有学生就业的情况。
根据已知信息,没有就业的学生占总人数的40%。
可以通过以下公式来计算至少有一个学生就业的概率:P(A) = 1 - P(A')将已知信息代入上式,可得:P(A) = 1 - 0.4^10通过计算可得,至少有一个学生就业的概率约为0.883。
问题3:恰好有5个学生就业的概率这是一个组合问题,可以通过计算组合数来求解。
设B为恰好有5个学生就业的事件,可以通过以下公式来计算B的概率:P(B) = C(20, 5) * (0.6)^5 * (0.4)^15其中,C(n, k)表示从n个元素中选取k个元素的组合数。
通过计算可得,恰好有5个学生就业的概率约为0.229。
结论在本报告中,我们通过概率学的方法分析了某学校学生就业情况的问题。
根据分析结果,我们得出以下结论:1.单个学生能够成功就业的概率为0.6。
概率论实验报告_2
概率论试验报告试验一:随机掷硬币1、模拟掷一枚硬币的随机试验(可用0——1随机数来模拟试验结果),取n=100,模拟掷n次硬币的随机试验。
记录试验结果,观察样本空间的确定性及每次试验结果的偶然性,统计正面出现的次数,并计算正面的出现的频率;试验结果如下:测试中出现零代表正面,出现一代表反面,其中共计50次正面50次反面。
2、取试验次数n=1000,将过程(1)重复三次,比较三次试验结果试验结果如下3、三次结果分别是0.501,0.503,0.521 。
这充分说明模拟情况接近真实情况,频率接近概率0.5。
试验二:高尔顿钉板试验1、自高尔顿钉板上端放一个小球, 任其自由下落. 在其下落过程中,当小球碰到钉子时从左边落下的概率为p , 从右边落下的概率为,1p -碰到下一排钉子又是如此, 最后落到底板中的某一格子. 因此任意放入一球, 则此球落入哪个格子事先难以确定. 设横排共有20=m 排钉子, 下面进行模拟实验:(1) 取,5.0=p 自板上端放入一个小球, 观察小球落下的位置; 将该实验重复作5次, 观察5次实验结果的共性及每次实验结果的偶然性;(2) 分别取,85.0,5.0,15.0=p 自板上端放入n 个小球, 取,5000=n 观察n 个小球落下后呈现的曲线我们分析可知,这是一个经典的古典概型试验问题2、具体程序:3、我们分析实验结果可知,若小球碰钉子后从两边落下的概率发生变化, 则高尔顿钉板实验中小球落入各个格子的频数发生变化, 从而频率也相应地发生变化. 而且, 当,5.0p曲线峰值的格子位置向右偏; 当><p曲线峰值的格子位置向左偏。
,5.0试验三:抽签试验1、我们做模拟实验,用1-10的随机整数来模拟实验结果。
在1-10十个随机数中,假设10代表抽到大王,将这十个数进行全排,10出现在哪个位置,就代表该位置上的人摸到大王。
每次随机排列1-10共10个数,10所在的位置随机变化,分别输出模拟实验10次, 100次,1000次的结果, 将实验结果进行统计分析, 给出分析结果。
中北大学概率论实验报告一
中北大学概率论实验报告一实验一各种分布的密度函数与分布函数一给出下列各题的程序和计算结果1、一大楼装有5个同类型的供水设备,调查表明,在任一时刻t 每个设备被使用的概率为 0.1,问在同一时刻:(1) 恰有两个设备被使用的概率是多少?>> p=binopdf(2,5,0.1)p =0.0729(2) 至少有3个设备被使用的概率是多少?>> p=1-binocdf(3,5,0.1)+binopdf(3,5,0.1)p =0.00862、一电话总机每分钟收到呼唤的次数服从参数为4的泊松分布,求:(1) 每一分钟恰有8次呼唤的概率;>> p=poisspdf(8,4)p =0.0298(2) 某一分钟的呼唤次数大于3的概率。
>> p=1-poisscdf(3,4)p =0.56653、设()X N,求:2,6(1) 2X=时的概率密度值;>> p=normpdf(2,2,sqrt(6))p =0.1629(2) 事件{}218X≤的概率,并比较实际含义;X≤{}X≤-{}2>> p=zeros(1,3);p(1)=normcdf(-2,2,sqrt(6));p(2)=normcdf(2,2,sqrt(6));p(3)=normcdf(18,2,sqrt(6));>> pp =0.0512 0.5000 1.0000(3) 上0.01分位数。
>> p=norminv(0.99,2,sqrt(6))p =7.69844、在一个图中画出任意三个常见分布的密度函数的图形,并进行标注区分。
输入 clear;clc;x=(-4:0.1:6);y1=unifpdf(x,2,6);y2=binopdf(x,10,0.5);y3=normpdf(x,0,1);plot(x,y1,'r-p',x,y2,'g-*',x,y3,'y-d')xlabel('\itx');legend('U(2,6)的密度函数','b(10,0.5)的密度函数','N(0,1)的密度函数') 输出。
概率论实践与分析研究报告
概率论实践与分析研究报告概率论实践与分析研究报告一、研究背景概率论是数学的一个分支,研究随机现象的规律,以及通过具体数据和实验得出结论的方法和工具。
在实际应用中,概率论被广泛应用于风险评估、统计分析、金融模型等领域。
二、研究目的本研究旨在通过实践与分析,探讨概率论在实际问题中的应用,验证其有效性和可行性,并对结果进行分析和解释。
三、研究方法1. 数据收集:收集相关领域的实际数据,并进行整理和清理。
2. 概率分析:根据数据进行概率分析,包括计算概率、期望值、方差等统计指标。
3. 模型建立:基于概率分析结果,建立相应的概率模型,如随机变量模型、概率分布模型等。
4. 实证分析:根据模型进行实证分析,对实际问题进行预测、评估和解释。
四、研究内容与结果根据实际问题的特点和数据可用性,选择了以下几个典型案例进行研究:1. 金融市场风险评估:通过概率分析,计算了不同金融产品的收益率分布和风险指标(如价值-at-风险),并建立了相应的风险模型。
实证分析结果表明,风险模型能够较好地描述金融市场的波动性,并对投资决策提供了参考依据。
2. 生产质量控制:收集了一家制造企业的产品质量数据,进行了概率分析和模型建立。
通过模型预测,企业能够根据不同的质量目标和控制措施,评估不良品率和良品率的概率,并制定相应的质量控制策略。
3. 疾病患病风险评估:通过大样本调查和统计分析,计算了某种疾病的患病率,并建立了相关的概率模型。
根据模型结果,能够对患病风险进行评估,并根据个体的特征进行个性化的风险提示和干预。
五、研究结论通过实践与分析,本研究验证了概率论在实际问题中的应用价值。
概率分析和模型建立能够提供科学的评估和预测方法,为决策提供了理论和实证支持。
此外,研究还发现,在实际应用中,概率论需要结合统计学、数据科学等相关领域的方法和技术,才能更好地应对复杂的实际问题。
六、研究展望虽然本研究初步探索了概率论在实践与分析中的应用,但仍存在一些问题和挑战,如数据的可靠性和可用性、模型的精确性和适用性等。
概率统计实验报告结论
概率统计实验报告结论引言概率统计是数学中非常重要的一个分支,它利用统计方法对一定的随机现象进行描述、分析和预测。
本次实验中我们通过模拟实验的方式,利用概率统计的方法对一些实际问题进行了研究和分析。
实验一:骰子实验我们进行了一系列的骰子实验,通过投掷骰子并记录点数的方式来研究骰子的概率分布。
实验结果表明,投掷骰子时,每个面出现的概率是均等的,即每个面的概率是1/6。
这符合理论预期,也验证了概率统计中的等概率原理。
实验二:扑克牌实验通过抽取一副扑克牌中的若干张牌,并记录其点数和花色,我们研究了扑克牌中各个点数和花色的概率分布情况。
实验结果表明,52张扑克牌中各个点数和花色的概率分布近似均等,并且点数和花色之间是相互独立的。
这进一步验证了概率统计中的等概率原理和独立事件的性质。
实验三:掷硬币实验通过进行大量的抛硬币实验,我们研究了硬币正反面出现的概率分布情况。
实验结果表明,掷硬币时正面和反面出现的概率非常接近,都是1/2。
这也符合理论预期,并且进一步验证了概率统计中的等概率原理。
实验四:随机数生成器实验通过计算机程序生成随机数,并对其进行统计分析,我们研究了随机数生成器的质量问题。
实验结果表明,一个好的随机数生成器应该具备均匀分布、独立性和不可预测性等特征。
我们的实验结果显示,所使用的随机数生成器满足这些条件,从而可以被广泛应用于概率统计领域。
实验五:二项分布实验通过进行大量的二项分布实验,我们研究了二项分布的特性。
实验结果表明,二项分布在一定条件下可以近似成正态分布,这是概率统计中的重要定理之一。
实验结果还显示,二项分布的均值和方差与试验的次数和成功的概率有关,进一步验证了概率统计中与二项分布相关的理论。
总结通过本次概率统计实验,我们对骰子、扑克牌、硬币、随机数和二项分布等与概率统计相关的问题进行了研究和分析。
实验结果与理论预期基本一致,验证了概率统计中的一些重要原理和定理。
这些实验结果对我们的概率统计学习和应用有着重要的意义,同时也为我们在探索更深层次的概率统计问题提供了一定的启示和思路。
中北大学概率论实验报告一分析
1、给出下列各题的程序和计算结果①产生100 个标准正态分布的随机数,指出它们的分布特征,并画出经验累计分布函数图;>> x=normrnd(0,1,100,1);[h,stats]=cdfplot(x)h =174.0016stats =min: -2.9443max: 3.5784mean: 0.1231median: 0.0954std: 1.1624②产生100 个均值为1,标准差为1的正态分布的随机数,画出它们的直方图并附加正态密度曲线,观察它们之间的拟合程度;x=normrnd(1,1,100,1);h=histfit(x);set(h(1),'FaceColor','c','EdgeColor','b')set(h(2),'color','g')③产生100 个均匀分布的随机数,对这100 个数据的列向量,用加号“*”标注其数据位置,作最小二乘拟合直线;x=1:1:100;y=unifrnd(0,1,1,100);n=1;a=polyfit(x,y,n);y1=polyval(a,x);plot(x,y,'g*',x,y1,'r-')④产生100个参数为5的指数分布的随机数,再产生100个参数为1的指数分布的随机数,用箱形图比较它们均值不确定性的稳健性。
x1=exprnd(5,100,1);x2=exprnd(1,100,1);x=[x1 x2];boxplot(x,1,'m+',0,0)课后题:P261、1题:以下是某工厂通过抽样调查得到的10名工人一周内生产的产品数:149 156 160 138 149 153 153 169 156 156试由这批数据构造经验分布函数并作图。
>> x=[149;156;160;138;149;153;153;169;156;156];[h,stats]=cdfplot(x)h =174.0023stats =min: 138max: 169mean: 153.9000median: 154.5000std: 8.0340P261、3题:假若某地区30名2000年某专业毕业生实习期满后的月薪数据如下:909 1086 1120 999 1320 10911071 1081 1130 1336 967 1572825 914 992 1232 950 7751203 1025 1096 808 1224 1044871 1164 971 950 866 738(1)构造该批数居的频率分布表;(2)画出直方图。
概率论与数理统计学习总结-概率论学习报告
概率论与数理统计学习报告学院学号:姓名:概率论与数理统计学习报告通过短短一学期的学习,虽然学习、研究地并不深入,但该课程的每一处内容都有不同的奇妙吸引着我,让我对它在生活中饰演的角色充满遐想;它将我带入了一个由随机变量为桥梁,通过表面偶然性找出其内在规律性,从而与其它的数学分支建立联系的世界,让我对这种进行大量的随机重复实验,通过分析研究得出统计规律性的过程产生了极大地兴趣。
我很喜欢这门课程,但也不得不说课后在它上面花的时间并不多,因此学得还不深入,但它真的深深地吸引了我,我一定会找时间进一步深入地学习它.先简单地介绍一下概率论与数理统计这门学科。
概率论是基于给出随机现象的数学模型,并用数学语言来描述它们,然后研究其基本规律,透过表面的偶然性,找出其内在的规律性,建立随机现象与数学其他分支的桥梁,使得人们可以利用已成熟的数学工具和方法来研究随机现象,进而也为其他数学分支和其他新兴学科提供了解决问题的新思路和新方法。
数理统计是以概率论为基础,基于有效的观测、收集、整理、分析带有随机性的数据来研究随机现象,进而对所观察的问题作出推断和预测,直至为采取一定的决策和行动提供依据和建议.概率论与数理统计是研究随机现象及其规律性的一门数学学科。
研究随机现象的规律性有其独特的思想方法,它不是寻求出现每一现象的一切物理因素,不能用研究确定性现象的方法研究随机现象,而是承认在所研究的问题中存在一些人们不能认识或者根本不知道的随机因素作用下,发生随机现象。
这样,人们既可以通过试验来观察随机现象,揭示其规律性,作出决策,也可根据实际问题的具体情况找出随机现象的规律,作出决策。
至今,概率论与数理统计的理论与方法已经广泛应用于自然科学、社会科学以及人文科学等各个领域中,并随着计算机的普及,概率论与数理统计已成为处理信息、制定决策的重要理论和方法。
它们不仅是许多新兴学科,如信息论、控制论、排队论、可靠性论以及人工智能的数学理论基础,而且与其他领域的新兴学科的相互交叉而产生了许多新的分支和边缘学科,如生物统计、统计物理、数理金融、神经网络统计分析、统计计算等。
概率论试验报告
概率论试验报告一、二项分布1.实验内容:(1)取p=0.2,绘出二项分布B(20,p)的概率分布与分布函数图,观察二项分布的概率分布与分布函数图形,理解k p 与()F x 的性质.由第一和第二幅图可以看出,(){}{}{}(),1,0,1,.k k k n x x k k k n x x F x P x P x P x C p p k n ξξξ-<=<====-=∑(2)固定p=0.2,分别取n=10,20,50,在同一坐标系内绘出二项分布B(n,p)的概率分布图。
观察二项分布的概率分布曲线随参数n 的变化。
观察最后一幅图,当n 增大时,二项分布的最大值在向右移动,同时向正态分布逼近。
二、泊松分布1.实验内容:该实验主要是为了研究泊松分布的一些性质,并且通过图形的对比更加形象的说明性质的特点;其中分别取λ=1,2,3,6,在同一坐标系下绘出泊松分布π(λ)的概率分布曲线,观察曲线特点。
你能得到什么结论?2.实验过程:利用mathematics 的图像处理功能,我们在同一坐标系下绘制出λ=1、2、3、6的泊松分布概率分布曲线,并得出以下结论。
源代码:DiscretePlot[Evaluate@Table[PDF[PoissonDistribution[],],{,{1,2,3,6}}],{,0,20},PlotRange →All,Joined →True]随着λ值的逐渐增大,图像向右偏移,且最大概率减小,图形变缓,分布加宽,整个图形更加对称;且由泊松分布概率公式:{}!kP k e k λλξ==也可看出λ增大是,当k=λ时取最大值,则{}!kP k e λλξλ==,随着λ增大,P减小,理论符合实际。
我们可以做拓展,λ=0.1,0.2,0.3,0.6的图像图像向左偏,而且呈现不规则样式。
说明,在λ有较大值时有较好的分布效果。
三、正态分布1.实验内容:分别单独改变平均值μ及方差σ的大小观察对图形的影响。
概率论教学实践报告(3篇)
第1篇一、引言概率论是数学的一个重要分支,它研究随机现象及其规律。
在当今社会,概率论的应用日益广泛,如金融、保险、工程、医学等领域。
为了培养学生的逻辑思维能力和解决实际问题的能力,我们将概率论纳入教学计划。
本文将对概率论教学实践进行总结和分析,以期为后续教学提供参考。
二、教学目标1. 理解概率论的基本概念,如随机事件、样本空间、概率、条件概率、独立事件等。
2. 掌握概率论的基本定理,如加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式等。
3. 能够运用概率论解决实际问题,如随机试验、随机变量、分布函数、数字特征等。
4. 培养学生的逻辑思维能力和严谨的数学素养。
三、教学内容与方法1. 教学内容(1)概率论的基本概念:随机事件、样本空间、概率、条件概率、独立事件等。
(2)概率论的基本定理:加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式等。
(3)随机变量及其分布:离散型随机变量、连续型随机变量、分布函数、数字特征等。
(4)随机变量的函数、随机变量的极限定理等。
2. 教学方法(1)讲授法:系统讲解概率论的基本概念、定理和性质,帮助学生建立知识体系。
(2)讨论法:引导学生探讨概率论在实际问题中的应用,提高学生的实际操作能力。
(3)案例分析法:结合实际案例,帮助学生理解概率论的应用。
(4)互动式教学:通过课堂提问、小组讨论等形式,激发学生的学习兴趣。
四、教学实践过程1. 课堂讲授在课堂讲授过程中,注重讲解概率论的基本概念、定理和性质,使学生对概率论有一个清晰的认识。
同时,结合实际案例,帮助学生理解概率论的应用。
2. 课堂讨论在课堂讨论环节,鼓励学生积极参与,提出自己的观点和疑问。
教师针对学生的讨论进行引导和总结,帮助学生掌握概率论的核心知识。
3. 作业布置与批改布置适量的作业,帮助学生巩固课堂所学知识。
对学生的作业进行批改,及时指出学生的错误,帮助学生改正。
4. 课后辅导针对学生的疑难问题,进行课后辅导,帮助学生解决学习过程中的困惑。
概率论教学实践报告范文(3篇)
第1篇一、引言概率论作为数学的一个重要分支,是现代科学研究和工程技术领域的基础理论之一。
为了提高学生对概率论的学习兴趣和实际应用能力,我们开展了一系列概率论教学实践活动。
本报告将从教学目标、教学内容、教学方法、教学效果等方面对本次概率论教学实践进行分析与总结。
二、教学目标1. 理解概率论的基本概念和性质,掌握概率论的基本方法。
2. 培养学生运用概率论解决实际问题的能力。
3. 增强学生的逻辑思维能力和创新意识。
4. 提高学生的团队合作和交流能力。
三、教学内容1. 概率论的基本概念:样本空间、事件、概率、条件概率、独立性等。
2. 概率论的基本方法:古典概型、几何概型、条件概率计算、全概率公式、贝叶斯公式等。
3. 概率论在实际问题中的应用:随机实验、随机变量、大数定律、中心极限定理等。
四、教学方法1. 案例教学法:通过具体案例,引导学生理解概率论的基本概念和方法。
2. 讨论法:组织学生围绕某一问题进行讨论,培养学生的逻辑思维能力和创新意识。
3. 实践教学:开展实验、调查、竞赛等活动,提高学生的实际应用能力。
4. 多媒体教学:利用多媒体技术,丰富教学内容,提高教学效果。
五、教学过程1. 导入新课:通过实际案例引入概率论的基本概念,激发学生的学习兴趣。
2. 讲解基本概念:详细讲解概率论的基本概念和方法,使学生掌握相关理论知识。
3. 案例分析:结合实际案例,引导学生运用概率论解决实际问题。
4. 小组讨论:组织学生围绕某一问题进行讨论,培养学生的团队合作和交流能力。
5. 实践教学:开展实验、调查、竞赛等活动,提高学生的实际应用能力。
6. 总结与反思:对本次教学进行总结,提出改进措施。
六、教学效果1. 学生对概率论的基本概念和方法有了较深入的理解。
2. 学生的实际应用能力得到提高,能够运用概率论解决实际问题。
3. 学生的逻辑思维能力和创新意识得到培养。
4. 学生的团队合作和交流能力得到提升。
七、教学反思1. 教学内容应更加贴近实际,提高学生的学习兴趣。
概率论实验报告1
电子信息与工程学院XXXX系概率论实验报告实验名称:随机变量的概率分布实验者姓名:实验者学号:所在班级:报告完成日期:2013年4月29日一、 实验目的1.掌握计算随机变量分布律或概率密度值的Matlab 命令;2.掌握计算分布函数的Matlab 命令;3.学习常见分布的随机变量的模拟与应用。
二、 实验作业1.考察通过某交叉路口的汽车流,假设在1min 之内通过路口的汽车数服从泊松分布,且在1min 之内没有汽车通过的概率为0.2,求在1min 至少有3辆汽车通过的概率。
2.已知每百份报纸全部卖出可获利14元,卖不出去将赔8元,设报纸的需求量X 的分布律为试确定报纸的最佳购进量n 。
(要求使用计算机模拟)三、 实验背景知识 1.随机变量及其概率分布随机变量是定义在样本空间}|{为基本事件ωω=Ω上的实函数,按其取值情况常见有两类:离散型与连续型。
设X 是随机变量,给定任意实数,记}{)(x X P x F ≤=则称函数)(x F 为随机变量X 的概率分布函数,简称分布函数。
分布函数能完整地描述随机变量的统计规律性。
x若已知随机变量X 的分布函数为)(x F ,则对于任意的实数),(,2121x x x x < 有)()(}{}{}{121221x F x F x X P x X P x X x P -=≤-≤=≤<若X 为连续型随机变量,)(x F 是X 的分布函数,则存在非负函数)(x f ,对任意实数x ,有⎰∞-=xt t f x F d )()(称)(x f 为X 的概率密度函数或密度函数。
在概率与统计中,常用的分布有:二项分布、几何分布、泊松分布、正态分布、指数分布、均匀分布、2χ分布、T 分布、F分布等。
2.统计工具箱与常见命令介绍为了便于研究概率与统计的计算问题,Matlab 提供了专门的统计工具箱(stastoolbox),其概率计算的主要功能有:计算相应分布的概率、分布函数、逆分布函数和产生相应分布的随机数。
概率论第二次试验报告
概率论第二次试验报告姓名杨帆学号:4012014057姓名杨蓝学号:4012014025姓名张艺朋学号:40120140471 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344 #正态分布#第一问curve(dnorm(x,mean = -2,sd=1,log=FALSE),type = "l",add =TRUE,xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),ylab = "概率")curve(dnorm(x,mean = 0,sd=1,log=FALSE),type = "l",add =TRUE,col="red")curve(dnorm(x,mean = 2,sd=1,log=FALSE),type = "l",add =TRUE,col="green")curve(pnorm(x,mean = -2,sd=1),type = "l",add = TRUE)curve(pnorm(x,mean = 0,sd=1,lower.tail = TRUE,log.p = FALSE),type = "l",add = TRUE,col="red")curve(pnorm(x,mean = 2,sd=1,lower.tail = TRUE,log.p = FALSE),type = "l",add = TRUE,col="green")title(main = "正态分布")mtext("---单调的是分布函数", adj = 1,line = -1)mtext("---不单调的是概率密度", adj = 1, line = -2)text(x=-3,y=0.6,labels="μ= -2→")text(x=-1,y=0.6,labels="μ= 0→",col="red")text(x=1,y=0.6,labels="μ= -2→",col="green")#第二问curve(dnorm(x,mean = 0,sd=0.5,log=FALSE),type = "l",add = TRUE,lwd=4,xlim=c(-5,5),ylim=c(0,1),ylab = "概率")curve(dnorm(x,mean = 0,sd=1,log=FALSE),type = "l",add =TRUE,col="red")curve(dnorm(x,mean = 0,sd=2,log=FALSE),type = "l",add =TRUE,col="green")curve(pnorm(x,mean = 0,sd=0.5),type = "l",add = TRUE)curve(pnorm(x,mean = 0,sd=1,lower.tail = TRUE,log.p = FALSE),type = "l",add = TRUE,col="red")curve(pnorm(x,mean = 0,sd=2,lower.tail = TRUE,log.p = FALSE),type = "l",add = TRUE,col="green")title(main = "正态分布")mtext("---单调的是分布函数", adj = 1,line = -1)mtext("---不单调的是概率密度", adj = 1, line = -2)text(x=-3,y=0.6,labels="μ= -2→")text(x=-1,y=0.6,labels="μ= 0→",col="red")text(x=1,y=0.6,labels="μ= -2→",col="green")#泊松分布x<-seq(0,30)plot(x,dpois(x,1),type="b")lines(x,dpois(x,2),type="b",col="red")lines(x,dpois(x,3),type="b",col="green")4546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788 lines(x,dpois(x,6),type="b",col="blue")#二项分布p<-0.2x<-seq(0, n, by = 1){f= choose(10,x) * p^x * (1-p)^(10-x)p= choose(20,x) * p^x * (1-p)^(20-x)g= choose(50,x) * p^x * (1-p)^(50-x) }plot(x,g, type = "l", ylab = "p(x)",main = "二项分布概率分布图") lines(x,p, col = "red", lwd = 2)lines(x,f, col = "green", lwd = 2)mtext("f = choose(n,x) * p^x * (1-p)^(n-x) ", adj = 0)mtext("最大概率", adj = 0, line = -1, font = 4)#二项分布的泊松逼近x <- seq(0, 40, 1)plot(x,dbinom(x, size=40,prob=0.2, log = FALSE), type = "p", ylab = "F(x)",main = "二项分布的泊松逼近")curve(dpois(x,lambda = 8, log = FALSE),type ="p",col="red",ylim=c(0,1),xlim=c(0,10),add = TRUE)mtext("---二项分布B(k;40,0.2) ", adj = 1,line = -1)mtext("---泊松分布π(8) ", adj = 1, line = -2,col="red")#服务窗口问题#m_plot<-array(0,dim = c(1:15))#m_x<-array(0,dim = c(1:15))a<-0b<-0p<-0.1n<-200 #ns<-3 #s为排队人数shiyan_num<-1000alpha<-0.8for (m in 1:15) {b=0for (j in 1:shiyan_num) {a=0for (i in 1:n) {x=rbinom(1,1,p)if(x==1)8990919293949596979899010203040506070809101112131415161718192021222324252627282930313233 a=a+1Z}if(a<=m*s)b=b+1}# m_plot[1,m]<-b/shiyan_numprint(b/shiyan_num)}#plot(m_x[1, ],m_plot[1, ])#高尔顿钉板实验n<-5000zhixing<-function(p =0.3,Vector=1:n){Count.location=seq(from=0,to=0,length.out=length(Vector))j<-1for(i in Vector){path<-sample(c(-1,1),20,replace=TRUE,prob=c(p,1-p))#用-1表示左走,用1表示右走location<-sum(path) #location代表球向左或向右走|location|步Count.location[j]<-locationj<-j+1}hist(Count.location,xlim=c(-20,20),ylim=c(1,2000),main = "高尔顿钉板实验",ylab="出现的次数",xlab="球的位置")#画出直方图}zhixing(p=0.15) #分别执行p=0.5,p=0.85#zhixing(p=0.5)#zhixing(p=0.85)zhixing<-function(p =0.3,Vector=1:5000){Count.location=seq(from=0,to=0,length.out=length(Vector))j<-1for(i in Vector){path<-sample(c(-1,1),20,replace=TRUE,prob=c(p,1-p))#用-1表示左走,用1表示右走location<-sum(path) #location代表球向左或向右走|location|步Count.location[j]<-locationj<-j+1实验一二项分布实验二泊松分布实验三正态分布第一问第二问实验四二项分布的泊松逼近实验五随机变量函数的分布二、设计性实验实验一服务窗口设置问题三、综合性实验实验一高尔顿钉板试验P=0.15#根据程序分别执行p=0.5,p=0.85N=1000时#根据程序分别执行n=10000,n=100000。
概率论实验报告
概率论实验报告概率论实验报告引言:概率论是数学中的一个重要分支,研究随机事件的规律性和不确定性。
通过实验的方式,我们可以验证概率论中的理论,并且更好地理解概率的概念和应用。
本实验旨在通过一系列实验来探索概率的基本原理,并通过实验结果来验证概率论的一些重要结论。
实验一:硬币投掷实验我们首先进行了硬币投掷实验。
我们将一枚硬币投掷了100次,并记录了正面朝上的次数。
根据概率论的理论,硬币的正反面出现的概率应该是相等的,即为0.5。
我们通过实验发现,正面朝上的次数约为50次,与理论值非常接近。
这说明在大量的投掷中,硬币的正反面出现的概率是非常接近的。
实验二:扑克牌抽取实验接下来,我们进行了扑克牌抽取实验。
我们从一副完整的扑克牌中抽取了10张牌,并记录了其中红桃牌的数量。
根据概率论的理论,一副扑克牌中红桃牌的概率应该是1/4,即25%。
我们通过实验发现,在10次抽取中,红桃牌的数量平均为2.5张,非常接近理论值。
这进一步验证了概率论中的概率计算方法的准确性。
实验三:骰子掷出特定数字的实验我们接着进行了骰子掷出特定数字的实验。
我们将一个六面骰子掷了100次,并记录了掷出数字6的次数。
根据概率论的理论,每个数字出现的概率应该是1/6,即16.67%。
我们通过实验发现,在100次掷骰子中,掷出数字6的次数约为16次,非常接近理论值。
这进一步验证了概率论中的概率计算方法的准确性。
实验四:生日悖论实验最后,我们进行了生日悖论实验。
根据生日悖论的理论,当有23个人时,至少有两人生日相同的概率超过50%。
我们随机选择了23个人,并记录了他们的生日。
通过实验发现,其中有两人生日相同,实验结果与理论相符。
这个实验引发了我们对概率的深入思考,概率的计算并不总是直观的,有时候会出现令人意想不到的结果。
结论:通过以上一系列实验,我们验证了概率论中的一些重要结论。
实验结果与理论值非常接近,证明了概率论的准确性和可靠性。
概率论在现实生活中有着广泛的应用,例如在统计学、金融学、物理学等领域。
概率大学实验报告
一、实验目的1. 理解概率论的基本概念,掌握概率的基本性质。
2. 熟悉概率论中的一些常用公式和定理。
3. 通过实验,加深对概率论理论知识的理解,提高实际应用能力。
二、实验原理概率论是研究随机现象规律性的数学分支。
在实验中,我们通过模拟随机事件,观察其发生的频率,进而估计事件发生的概率。
三、实验内容1. 抛硬币实验2. 抛骰子实验3. 抽签实验四、实验步骤1. 抛硬币实验(1)将一枚均匀硬币抛掷若干次,记录正面朝上的次数。
(2)计算正面朝上的频率。
(3)根据频率估计正面朝上的概率。
2. 抛骰子实验(1)将一枚均匀骰子抛掷若干次,记录每个点数出现的次数。
(2)计算每个点数出现的频率。
(3)根据频率估计每个点数出现的概率。
3. 抽签实验(1)准备若干张卡片,分别写上不同的数字或字母。
(2)将卡片放入一个袋子中,搅拌均匀。
(3)从袋子中抽取一张卡片,记录其上的数字或字母。
(4)计算抽到某个数字或字母的频率。
(5)根据频率估计抽到某个数字或字母的概率。
五、实验结果与分析1. 抛硬币实验(1)实验次数:100次(2)正面朝上次数:53次(3)正面朝上频率:53%(4)根据频率估计正面朝上的概率为0.53。
2. 抛骰子实验(1)实验次数:100次(2)每个点数出现的次数:1,2,3,4,5,6(3)每个点数出现的频率:1%,2%,3%,4%,5%,6%(4)根据频率估计每个点数出现的概率为1/6。
3. 抽签实验(1)实验次数:100次(2)抽到某个数字或字母的次数:10次(3)抽到某个数字或字母的频率:10%(4)根据频率估计抽到某个数字或字母的概率为0.1。
通过实验,我们可以看到,在实际操作中,频率与概率具有一定的关联性。
随着实验次数的增加,频率逐渐趋于稳定,接近于理论概率。
六、实验结论1. 在抛硬币实验中,正面朝上的频率为53%,与理论概率0.5接近。
2. 在抛骰子实验中,每个点数出现的频率为1/6,与理论概率一致。
概率论思政报告
概率论思政报告
概率论是政报告中一个不可或缺的重要理论。
它是概率形成的基础,在政报告
中将有助于评估一些趋势和影响等政治风险,指导决策者承担风险,并为他们提供服务。
概率论原理通常是文章中提到的,它探讨有关概率变量的问题,以及它们之间
的关联。
例如,许多经济指标有一定的概率,它们的变化也可能有一定的频率。
概率论原理可以帮助分析以下趋势。
概率论还可用于确定政治风险控制措施,如选择服务或保障政策,评估财政拨款,识别政策效率,以及估计政策绩效。
概率论也可以为政府提供支持,以确保结果的准确性和公平性。
有了这项理论,政策文件可以迅速准确地反映结果,政治决策者也可以更轻松地决定应选择什么服务,以及有多大的风险风险,确保政策的实施能够及时准确地实施出来。
概率论也是政报告中应用的重要工具。
它可以帮助政报告完成数据分析,并可
以把重要信息汇总对比,便于归纳报告中的趋势和条件。
有了概率论,政报告可以更准确地反映财政政策的实际效果,帮助政报告的案件顺利完成。
概率论在政报告中的价值不可低估,它可以帮助政报告更准确地反映实际情况,从而帮助政策文件做出更明智的决定,实现社会舆论正确发展。
概率论征解报告
36 王彬彬 串级随机变量在核辐射探测学中的应用【摘要】在核辐射探测学中遇到的一个比较有趣的问题,而结合概率论与数理统计的知识,做出的一点深入的分析与解释。
核辐射探测过程中,核辐射实际上就是一些我们经常听到的高能粒子,比如α粒子,β粒子以及γ粒子,由于这些粒子可以电离物质中原子的核外电子,所以又称为电离辐射。
由于不确定的因素,比如原子衰变的速率的随机性,我们可想而知,粒子的实际数目是带有统计特征的随机变量;在探测这些粒子的过程中,同样是一个随机过程,也存在着一定的统计特征;不仅如此,有时由于探测信号的微弱,我们需要利用一些巧妙的方法,或者使用一定的技术手段放大所接收到的探测信号,这里同样是一个有涨落的随机过程。
所以对于核辐射的探测实际上是一个多级串联的随机过程,而且实际的探测过程中,由于技术的原因,存在的串级随机过程的数目要远大于以上我们讨论的基本情况。
本文的任务,就是分析串级随机变量的数字特征与每个随机变量之间的关系。
【关键字】 串联随机变量 方差 期望 【正文】一、首先,我们来讨论级联两次的情况:(1) 先按条件组A 做了一次实验,实现了随机变量1ξ的一个可能取值1i ξ (2) 再按条件组B 做1i ξ次实验,实现了随机变量2ξ的1i ξ个可取值 (3) 条件组A 与条件组B 下的实验是相互独立的。
(4) 将这些可取值加起来得到一个值i ξ,112122221ii i jj ξξξξξξξ==++⋅⋅⋅+=∑并且将此定义为一个新的随机变量ξ的可取值(5) 这里ξ为随机变量1ξ与2ξ的“串级”随机变量:1ξ⇒为串级随机变量的第一级;2ξ⇒为串级随机变量的第二级。
举一个更加常见而现实的例子,有一个放射源,第i 分钟释放出数量1i ξ的粒子,而这每个粒子全部射入探测器内,则这1i ξ个粒子射入探测器内有形成信号强弱了1i ξ个随机变量{}121,jjj ξξ=。
则第i 分钟检测到的数目i ξ就是一个二级的串级随机变量。
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36 王彬彬 串级随机变量在核辐射探测学中的应用【摘要】在核辐射探测学中遇到的一个比较有趣的问题,而结合概率论与数理统计的知识,做出的一点深入的分析与解释。
核辐射探测过程中,核辐射实际上就是一些我们经常听到的高能粒子,比如α粒子,β粒子以及γ粒子,由于这些粒子可以电离物质中原子的核外电子,所以又称为电离辐射。
由于不确定的因素,比如原子衰变的速率的随机性,我们可想而知,粒子的实际数目是带有统计特征的随机变量;在探测这些粒子的过程中,同样是一个随机过程,也存在着一定的统计特征;不仅如此,有时由于探测信号的微弱,我们需要利用一些巧妙的方法,或者使用一定的技术手段放大所接收到的探测信号,这里同样是一个有涨落的随机过程。
所以对于核辐射的探测实际上是一个多级串联的随机过程,而且实际的探测过程中,由于技术的原因,存在的串级随机过程的数目要远大于以上我们讨论的基本情况。
本文的任务,就是分析串级随机变量的数字特征与每个随机变量之间的关系。
【关键字】 串联随机变量 方差 期望 【正文】一、首先,我们来讨论级联两次的情况:(1) 先按条件组A 做了一次实验,实现了随机变量1ξ的一个可能取值1i ξ (2) 再按条件组B 做1i ξ次实验,实现了随机变量2ξ的1i ξ个可取值 (3) 条件组A 与条件组B 下的实验是相互独立的。
(4) 将这些可取值加起来得到一个值i ξ,112122221ii i jj ξξξξξξξ==++⋅⋅⋅+=∑并且将此定义为一个新的随机变量ξ的可取值(5) 这里ξ为随机变量1ξ与2ξ的“串级”随机变量:1ξ⇒为串级随机变量的第一级;2ξ⇒为串级随机变量的第二级。
举一个更加常见而现实的例子,有一个放射源,第i 分钟释放出数量1i ξ的粒子,而这每个粒子全部射入探测器内,则这1i ξ个粒子射入探测器内有形成信号强弱了1i ξ个随机变量{}121,jjj ξξ=。
则第i 分钟检测到的数目i ξ就是一个二级的串级随机变量。
下面讨论二级串联变量与各级之间的关系: 1. 期望值:()()()12E E E ξξξ=⋅则由条件(3)两组变量之间独立,且每次试验的独立性可知:()()()()()11221211E j j j j E E E E E ξξξξξξξ==⎛⎫=== ⎪⎝⎭∑∑。
即级联变量的期望值是每一级级联变量的期望值之乘积。
2. 方差:()()()()()22112D E D E D ξξξξξ=+⎡⎤⎣⎦()()()()()()222212D E E E E E ξξξξξξ=-=-⋅⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦()()()()()()()()()()()()()()()11111111222222222221101022122222222212212222222E j j j k j j k j j j k j j k j k j k j k j k E E E E E E E E E E E E E E E E E E ξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξ==≤<≤=≤<≤≤<≤⎛⎫⎛⎫⎛⎫==+⋅=+⋅⋅ ⎪ ⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎛⎫⎡⎤=⋅+⋅--++-⋅⎡⎤ ⎪⎣⎦⎣⎦⎝⎭⎡⎤=⋅+--⎡⎣⎣⎦∑∑∑∑∑∑()()()1112222212j k j k E C E E ξξξξξξξ≤<≤⎛⎫⎡⎤+⋅+-⎤ ⎪⎦⎣⎦⎝⎭∑由于2j ξ与2k ξ是相互独立的所以协方差为0,则()()11222200jk j k E E E ξξξξξξ≤<≤⎛⎫⎡⎤--=⎡⎤ ⎪⎣⎦⎣⎦⎝⎭∑ 且,()()()()()()()()()()1122222222222112112221j k E C E E E C E E E E E E ξξξξξξξξξξξξξ⎡⎤⋅+-=⋅⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎡⎤=-=-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦所以,()()()()()()222221112E E E E E E ξξξξξξ⎡⎤=⋅+-⎡⎤⎣⎦⎣⎦,且由()()()22111D E E ξξξ=-⎡⎤⎣⎦和()()()22222D E E ξξξ=-⎡⎤⎣⎦代入()D ξ可得()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()()22122222211121222222211221122222221112222112D E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E E D E D ξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξξ=-⋅⎡⎤⎣⎦⎡⎤=⋅+--⋅⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦=-⋅+-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎡⎤=-+-⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦=+⎡⎤⎣⎦3. 测量的相对方差()()()()()()()()()()()()()()12221121222222121122211E D E D D D D v E E E E E E v v E ξξξξξξξξξξξξξξξξξ+⎡⎤⎣⎦===+⋅⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦=+由此可见,测量的最终误差,是第一级相对误差与第二级相对误差的和,不过第二级的相对误差要除以第一级的期望。
4. 量纲分析由于是多级变量,方差和相对方差的量纲看上去似乎有问题,而且不够对称。
但是通过细心分析可以看出,第一级的值应该是一个无量纲数,否则不能作为第二级的试验次数,而第二级则可以根据实际测量的量确定单位,可以清晰看到,当第一级的为无量纲数,则方差为第二级量纲的平方,相对方差为无量纲的数。
二、 一些基本分布的二级级联 1. 伯努利串联伯努利()11~1,B p ξ与()22~1,B p ξ的级联()()()1212E E E p p ξξξ=⋅=()()()()()()()()2221122111221212111D E D E D p p p p p p p p p p ξξξξξ=+=-+-=-⎡⎤⎣⎦显然()12~1,B p p ξ,则两个伯努利分布串联仍然是伯努利。
如核辐射探测中,放射源是否发射例子是一个伯努利分布,同样,探测器是否可以探测到,又是另一级联的伯努利分布,显然,粒子发射并且可以被探测到是一个伯努利分布,不过概率较第一级和第二级都较小。
2. 泊松分布串联伯努利分布()1~P ξλ与()2~1,B p ξ的级联()1E ξλ= ()1D ξλ= ()()()12E E E p ξξξλ=⋅=()()()()()()2221121D E D E D p p p p ξξξξξλλλ=+=+-=⎡⎤⎣⎦则()~P p ξλ,可以看出级联后的随机变量是一个泊松分布。
在实际情况中,单位时间内放射源发射的粒子数是λ,粒子被探测的概率是p ,探测数仍然为泊松分布,与源呈现完美的正比关系。
3. 任何分布与伯努利分布()()()()()1211E E E pE E p ξξξξξ=⋅==()()()()()()()()()()()222112111111D E D E D p D E p p D p E p p ξξξξξξξξξ=+=+-⎡⎤⎣⎦=+-显然期望满足很好的级联性质,但是方差不能在完美的体现一级变量的性质,级联的相关性明显。
4. 泊松分布与高斯分布()1~P ξλ与()22~,N ξμσ的级联()()()12E E E ξξξλμ=⋅=图()()()()()()2222112D E D E D ξξξξξλμσ=+=+⎡⎤⎣⎦()12222221111v v v E ξξξσξλμ⎛⎫=+=+ ⎪⎝⎭同样是辐射探测中,放射源发出的粒子数是一个泊松分布,对于粒子在探测器内引发的信号,则更接近于一个有一个期望μ和一定方差2σ的高斯分布,通过级联的计算结果可以看出相对误差和泊松流之间呈现正相关关系,所以当粒子数较多时,可以减小测量的相对误差,这是核辐射探测中提高探测精度的基本思想。
三、多级串联随机变量设n 级的串联随机变量的期望与方差分别是()n E ξ,()n D ξ,2nv ξ,则对于n+1级串联随机变量1n ξ+,同二级串联随机变量的推导,可得()()()11n n n E E E ξξξ++=⋅()12221n nn n v v v E ξξξξ+=+()()()212E E E ξξξ=⋅ ()21222211v v v E ξξξξ=+可以归纳出n 级串联随机变量的期望与相对方差:()()()()()121n n n E E E E E ξξξξξ-=⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅()()()()()()()()1232122221122221121211n n nn n v v v v E E v v v v E E E E E E ξξξξξξξξξξξξξξξξ-=++⋅⋅⋅+=+++⋅⋅⋅+⋅⋅⋅⋅若当21iv ξ<<,()1i E ξ≥时,级联后的相对误差只与前几项关系较大,后面的相对误差所引起的相对误差较小。
四、总结通过这篇文章,总结了串联随机过程在核辐射探测中的基本原理,为核辐射探测在提高精度方面奠定了理论基础,同时,串联随机过程,比一般的随机过程有更宽阔的实际应用范围,也较一般随机过程更加有趣。