概率论 第一章123节(频率与概率)

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频率与概率课件

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未来研究的方向
展望频率和概率研究的未 来方向。
参考文献
提供相关学术文献和资料的参考。
1 概率的应用
2 概率的局限性
阐述概率在统计学、经济学等领域的实际 应用。
探讨概率模型的局限性及可能的误差。
3 频率的应用
4 频率的局限性
介绍频率在科学实验、调查研究等领域的 应用。
讨论频率在事件发生不规律或难以测量时 的局限性。
总结
频率与概率的关系
总结频率和概率之间的联 系和差异。
应用和局限性
回顾频率和概率在实际生 活中的应用和局限性。
事件发生频率的计算 方法
介绍如何计算事件发生的 频率。
概率
概率的定义
概率是指某事件发生的可能 性。
概率公理介绍概率公理及其应用。概 Nhomakorabea的计算方法
探索如何计算事件的概率。
频率与概率的关系
1
大数定理
解释大数定理及其对频率和概率关系的影响。
2
概率的频率解释
讨论概率的频率解释并与实际案例相结合。
应用和局限性
频率与概率ppt课件
通过本课件,深入了解频率与概率的概念,探索它们之间的联系与差异,并 探讨它们在实际生活中的应用和局限性。
什么是频率与概率
频率是指某事件在一定时间内发生的次数,而概率是指某事件发生的可能性。
频率
频率的定义
频率是指某事件在一定时 间内发生的次数。
基本频率问题
探讨如何统计和比较事件 的频率。

1.2 频率与概率

1.2 频率与概率

3. 概率的性质(6条)
性质1
P 0
证明: 由概率的非负性和可列可加性,得
P P P P P
由概率的非负性,得
P 0
性质2 (有限可加性) 若 A1 , A2 ,, An 两两互不相容,则
抛掷钱币试验记录
试验者 De Morgan Bufen Faler Pearson “正面向上”次 抛币次数n 数 2084 4040 10000 24000 1061 2048 4979 12012 频率 f n ( A) 0.518 0.5069 0.4979 0.5005
频率有什么规律呢?
fn ( A) 从上表可以看出,出现“正面向上”的频率 虽然随n 的不同而变动,但总的趋势是随着试验 次数的增加而逐渐稳定在0.5这个数值上。
可见, 在大量重复的试验中,随机事件出现的频率
具有稳定性,即通常所说的统计规律性。
定义:在相同的条件下进行大量的重复试验,随机 会稳定地在某个固定的数值p 事件A 出现的频率 的附近摆动,我们称这个稳定值 p 为随机事件A的 概率,即 P A p , 这就是概率的统计定义。
nA n
2. 概率的公理化定义
即 P( AB) 0.5 0.2 0.3
P( AB ) 1 P( AB)
1 0.3 0.7
_____
A
B
S
小 结
共包括3部分内容,主要是:
3个定义:(1)频率的定义;
(2)概率的统计定义; (3)概率的公理化定义。 3组等式:和事件;差事件;对立事件
nA . 即 fn A n
频率的性质:
( 1) 0 f n A 1 ;

频率与概率

频率与概率

红方取胜的概率为0.4; 红方取胜的概率为0.4; 蓝方取胜的概率为0.6. 蓝方取胜的概率为0.6.
5.一口袋里装有若干个红球,为了估计红 一口袋里装有若干个红球 为了估计红 一口袋里装有若干 球的数目,从中取出 从中取出10只红球做上记号 球的数目 从中取出 只红球做上记号 后放回,充分搅和均匀后 充分搅和均匀后,每次从中取出 后放回 充分搅和均匀后 每次从中取出 10只,统计有记号的红球后放回 再搅和 统计有记号的红球后放回,再搅和 只 统计有记号的红球后放回 均匀,这样反复做了 这样反复做了10次 得到的有记号 均匀 这样反复做了 次,得到的有记号 的红球数目如下:3, , , , , , , 的红球数目如下 ,2,2,4,1,3,2, 0,1,3,据此可推算口袋中原有红球 , , , 48 四舍五入到个位 约_____只.(四舍五入到个位 只 四舍五入到个位)
6.连掷两枚骰子 点数和等于 的概率是 A) 连掷两枚骰子,点数和等于 的概率是( 连掷两枚骰子 点数和等于4的概率是 A. 1 B. 1 C. 1 D. 1
12 6 11 24
7. 一个密码锁由三个数字组成 每个数 一个密码锁由三个数字组成,每个数 字都是0~9这十个数字中的一个 只有当 这十个数字中的一个,只有当 字都是 这十个数字中的一个 三个数字与设定的密码相同时 的密码相同时,才能将 三个数字与设定的密码相同时 才能将 锁打开,小明只记得头一个数字 小明只记得头一个数字,则他一 锁打开 小明只记得头一个数字 则他一 次就能打开该锁的概率是( 次就能打开该锁的概率是 D ) 1 1 1 1 A. B. C. D.
n n

概率定义 随 机 事 件 概 率 的 计 算 复杂的随 机事件 有放回摸球 摸拟试验 无放回摸球 小亮的方法: 小亮的方法: 多次抽样调查 简单的随 机事件 不具有等 可能性 具有等可 能性 树状图 列表 试验法 试验估算 小明的方法: 小明的方法: 多次逐个抽查 理论计算

《频率与概率》课件

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参考资料
书籍和教材
- 《概率论与数理统计》——郑晓龙 - 《统计学基础》——康建文
课程网站链接
- 大数据分析与应用——机器学习 - 概率与统计——斯坦福大学公开课
其他相关学习资源
- Coursera《Probabilistic Graphical Models》 - Khan Academy Statistics and probability
概率分布
1
随机变量的定义和特征
随机变量通常用来描述随机事件中的数值特征。例如,投掷一枚硬币多次,计算正面 向上的有两种可能结果的试验,例如抛硬币或投篮命中。
3
正态分布
正态分布适用于连续变量的随机事件,例如身高或体重分布。
4
泊松分布
泊松分布适用于估计在一段时间内某事件发生的次数,例如地震发生的次数。
案例分析
本章讲述实际的案例,包括投资组合、医疗保 健和市场营销的例子。
结论
1 频率是概率的估计量
当试验次数足够大时,频率可以用来估计概率。但是,频率只是概率的近似值,并不等 于概率。
2 概率和统计学密切相关
概率和统计学的基本概念广泛应用于科学、工程和行业中的决策和预测。
3 课程总结
本门课程希望能帮助你掌握概率和频率的基本概念,并了解它们在实际生活中的应用。 希望您能在今后的生活和工作中灵活运用它们。
频率
定义和计算
频率是某一事件在多次试验中出现的次数除以总的试验次数。频率越高,意味着事件发生的 可能性越大。
作为概率的估计量
当试验次数足够大时,频率可以作为概率的估计量。但是,频率只是概率的一种估计,而不 是实际的概率值。
样本均值和频率的关系
样本均值是多次试验中所有结果的平均值。当试验次数趋近于无穷时,样本均值将趋近于概 率。

《频率与概率》课件

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$P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)}$,其中$P(A|B)$表示在 事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
贝叶斯定理应用
贝叶斯定理在统计学、机器学习、决策理论等领域有广泛应用, 尤其是在处理不确定性和主观概率方面。
全概率公式
全概率公式定义
全概率公式用于计算一个复杂事件发生的概率,该复杂事件可以分 解为若干个互斥且完备的子事件。
市场调查
在市场调查中,全概率公式可以用于计算某个事件发生的概率,例如消费者购买某产品的概率,可以通过考虑不 同市场细分和购买行为的条件概率来计算。
感谢您的观看
THANKS
概率的乘法性质是指一个事件发生后,另一个事件接着发生的概率等于前一事 件的概率乘以后一事件的概率。
详细描述
如果事件A和事件B有因果关系,即B的发生依赖于A的发生,那么 P(AB)=P(A)P(B)。如果事件A和事件B没有因果关系,那么P(AB)=P(A)P(B)。
条件概率与独立性
总结词
条件概率是指在某个已知条件下,一个事件发生的概率。独立性是指两个事件之 间没有相互影响。
中心极限定理的实例
在投掷骰子实验中,随着投掷次数的增加,出现3.5次朝上的频率 逐渐接近正态分布。
大数定律与中心极限定理的应用
在统计学中的应用01 Nhomakorabea大数定律和中心极限定理是统计学中的基本原理,用于估计样
本均值和方差,以及进行假设检验和置信区间的计算。
在金融领域的应用
02
大数定律和中心极限定理用于金融风险管理和资产定价,例如
方差
方差是随机变量取值与其期望的差的 平方的平均值,表示随机变量取值的 离散程度。
05
大数定律与中心极限定理

频率与概率的关系公式

频率与概率的关系公式

频率与概率的关系公式
在概率论中,频率与概率之间的关系可以通过大数定律来解释。

大数
定律指出,当重复进行一些随机实验时,频率会逐渐趋近概率。

也就是说,随着实验的次数增加,事件发生的频率会越来越接近其概率。

假设事件A发生的次数为n,总实验次数为N。

频率可以表示为
f(A)=n/N
而概率可以表示为
P(A) = lim(N -> ∞) n/N
这里的lim表示当N趋近于无穷大时,n/N的极限值。

也就是说,当
实验次数足够多时,事件A发生的频率会逐渐趋近于事件A发生的概率。

除了大数定律,还有一些其他的关系公式可以描述频率与概率之间的
关系。

1.绝对频率与相对频率:
绝对频率是指事件发生的实际次数,而相对频率是指事件发生的次数
与总次数的比值。

绝对频率可以表示为
f(A)=n
相对频率可以表示为
f(A)=n/N
2.概率与频率的关系:
当实验次数足够大时,频率会逐渐趋近于概率。

也就是说,频率可以作为概率的估计值。

这可以表示为
P(A)≈f(A)
这个公式说明了频率可以用来估计概率,但是只有当实验次数足够多时才能得到比较准确的结果。

3.几何概率与频率的关系:
在几何概率中,事件的概率可以通过对事件发生的次数进行标准化得到。

这里的标准化是指将事件发生的次数除以总次数。

所以,事件的几何概率可以表示为
P(A)=f(A)/N
这个公式说明了几何概率与频率之间的关系,几何概率可以通过频率来计算。

概率论1-3

概率论1-3
§1.3 频率与概率
历史上概率的四次定义
① 统计定义 基于频率的定义
② 古典定义
概率的最初定义
③ 几何定义
④公理化定义
1930年后由前
苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出
一、频率
对于一个事件(除必然事件和不可能事件外) 来说,它在一次试验中可能发生,也可能不发生。 我们常常希望知道某些事件在一次试验中发生的可 能性究竟有多大。例如,为了确定水坝的高度,就 要知道河流在造水坝地段每年最大洪水达到某一高 度这一事件发生的可能性的大小。我们希望找到一 个合适的数来表征事件在一次实验中发生的可能性 的大小。为此,首先引入频率,它描述了事件发生 的频繁程度,进而引出表征事件在一次试验中发生 的可能性的大小——概率。
但是,梅德尔在大量的抛掷骰子的试验中发现,第一 种情况比第二种情况更可能出现,这是怎么回事?问题究 竟出在哪里?
差事件的概率
若 A B,则 P (B - A) = P(B) - P(A)
BA
B A (B A)
P(B) P(A (B A)) P(A) P(B A)
P(B-A)=P(B)-P(A)
A n
n ).
P( Ai) P( Ai)
P( ) i
P()
i 1
i 1
i 1
i n 1
n
P( Ai)
i 1
P(A B) P(A) P(B) AB
17世纪法国赌场中,赌场老板愿意用一对一的赌注设 赌局,规则是:若玩家将一颗骰子抛掷四次,至少出现一 次“6”点,则玩家赢。也有人提出另一种规则:若玩家 将两颗骰子抛掷24次,至少出现一次“双6”点,则玩家 赢。
解 设A=“甲击中目标”,B=“乙击中目标”,
C=“目标被击中”, 则

《概率论与数理统计》1-123(频率与概率)

《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




,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 第一章123节(频率与概率)

概率论 第一章123节(频率与概率)

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,
记 A=―长度不合格”, B=―产品不合格”,则
例2: 掷骰子,A=―出现偶数点”, B=―点数能被2整除” 则 A=B。
②事件的和、并(加法)
A和B两事件中至少有一事件发生的事件
二、随机事件与样本空间
Ⅰ. 样本空间
定义1
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 或Ω ,样本空间的元素,即E的每个 结果,称为样本点, 例如上节引例中:
有限个 样本点
={ H,T }
={HHT,HHH,HTH,HTT,THH,THT,TTH,TTT}
={1,2,3,4,5,6}
={出现偶数点} ={出现奇数点} ={出现的点数 >4} ={出现的点数 5}

思考题:
1873年,英国学者沈克士公布了一个π的数值 它的数目在小数点后一共有707 位之多! 但是,经 过了几十年后, 曼彻斯特的费树生对它产生了怀疑 原因是他统计了π的608 位小数,得到下面的表:
数字
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
概率论与数理统计
聪明在于勤奋,
天才在于积累.
任课教师: 索 新 丽 电子邮件: jenny_suo@
绪言
自然界和社会上发生的现象是多种多样的: 1. 确定性现象:在一定条件下必然发生。 2.随机(不确定)现象:在个别试验中其结果呈现出
不确定性,且在大量重复试验中其结果又具有统计规
律性。
的频繁程度 频 率 稳 定值
事化定义
二、概率(概率的公理化定义)
1.定义2 设 E, S,对于E的每一事件A,赋予一实数 ,如果满足以下三个公理: ① 非负性:对于每一个事件 A,有 概率 三公 理 ② 归一性: ③ 可列可加性:设 则 为事件 A 的概率。 两两互不相容 ≥0

频率与概率(优秀)课件

频率与概率(优秀)课件

率都相等。由 此,我们可以 画出树状图.
综上,共有以下八种机会均等的结果: 正正正 正正反 正反正 反正正 正反反 反正反 反反正 反反反
P(正正正)=P(正正反)学=习交流P1PT
所以,这一说法正确.
9
8
练习
1.小明是个小马虎,晚上睡觉时将两双不同的 袜子放在床头,早上起床没看清随便穿了两只 就去上学,问小明正好穿的是相同的一双袜子 的概率是多少?
P(出现两个正面)=
试验得到的频率与理论分析计 算出的概率有何关系?
列表法:事件包含两步时,用表格列出事件所有可能出现的结果
学习交流PPT
5
也可用如下方法求概率:
开始
硬币1


硬币2 正 反 正 反
树状图
P(出现两个正面)=
树状图法:按事件发生的次序从上至下每条路径 列出事件的一个可能出现的结果。
(1)满足两个骰子的点数相同的结果有6个,

P(点数相同)=
6 36
1
=6
(2)满足两个骰子的点数之和是9的结果有4个, 则
4
P(和为9)= 36
1
=9
(3)满足至少有一个骰子的点数为2的结果有11
个,则
11
P(至少一个点数为2)= 学习交流PPT
36
8
例:抛掷一枚普通的硬币3次.有人说连续掷出三个正面和先掷出
用力旋转图25.2.2所示的转盘甲和转盘乙的 指针,如果你想让指针停在蓝色区域,那么选哪 个转盘成功的概率比较大?
学习交流PPT
12
思考
1、有同学说:转盘乙大,相应地,蓝色区域的面积也大, 所以选转盘乙成功的概率比较大。你同意吗?
成功的概率不由扇形面积的大小决定,而由 扇形面积所占转盘面积的百分比决定的。

概率论第一章 随机事件及其概率Ch1.2 频率与概率

概率论第一章 随机事件及其概率Ch1.2 频率与概率

= 1 −[P( A) + P(B) − P( AB)]
= 1 − P( A) − P(B) + P( AB)
所以, 所以, P( A)+ P(B) = 1, 又因为 P( A) = 2P(B), 于是得, 于是得,
2 P( A) = . 3
对某班的学生进行期中测验,测得有70%的学 例1.8 对某班的学生进行期中测验,测得有 的学 生数学成绩得优, 的学生语文成绩得优, 生数学成绩得优,有75%的学生语文成绩得优,有80%的 的学生语文成绩得优 的 学生英语成绩得优, 的学生政治成绩得优, 学生英语成绩得优,有85%的学生政治成绩得优,试证明 的学生政治成绩得优 该班至少有10%的学生四门课程全部得优。 的学生四门课程全部得优。 该班至少有 的学生四门课程全部得优 表示事件“ 解 设A表示事件“数学成绩得优的学生”,B表示事 表示事件 数学成绩得优的学生” 表示事 件 表示事件“ “语文成绩得优的学生”,C表示事件“英语成绩得优的 语文成绩得优的学生” 表示事件 学 表示事件“ 生”,D表示事件“政治成绩得优的学生”。则 表示事件 政治成绩得优的学生”
≥ 1 −[P( A) + P(B) + P(C) + P(D)] 。 = 1 − (0.3 + 0.25 + 0.2 + 0.15) = 0.1
P( A) = 0.7, P(B) = 0.75, P(C) = 0.8, P(D) = 0.85
1 1 P( A) = P( B) = P(C ) = , P( AB) = 0, P( AC ) = P( BC ) = , 例1.7 知 4 16
至少有一个发生的概率。 求A,B,C至少有一个发生的概率。 至少有一个发生的概率 解 因 ABC ⊂ AB ,故 0 ≤ P( ABC ) ≤ P( AB) = 0 , 从而 P( ABC ) = 0 ,于是 A,B,C至少有一个发生的概率为 至少有一个发生的概率为

频率与概率-PPT

频率与概率-PPT

二、自主探究 探究3、随机事件A发生概率的定义是什
么在?相同条件下,大量重复进行同一试验 时,随机事件A发生的频率在某个常数附近 摆动,我们把这个常数叫作随机事件A的概 率,记作P(A)。
(1)只有当频率在某个常数附近摆动时,这个常数才叫 做事件A的概率;
(2)概率是反映事件发生的可能性大小的理论值;
(3)概率的性质:必然事件的概率是1,不可能事件的概 率是0。事件A的概率是0≤P(A) ≦1 。
二、自主探究 探究4、概率与频率的区别与联系是什么? 区别:(1)频率本身是随机变化的,具有随机性,
试验前不能确定。 (2)概率是一个确定的数,客观存在的,与 试验次数无关。
联系: 频率是概率的近似值,概率是频率的稳
定值。(由频率估算出概率)
三、学以致用
1、关于频率与概率的关系下列说法正确的是( ) A.频率等于概率。 B.随机试验验得到的频率与概率不可能相等。 C.当试验次数很少时,概率稳定在频率附近。 D.当试验次数很大时,频率稳定在概率附近。
答案:D
三、学以致用
2、对某产品进行质量抽查,结果如下表所示:
m
n 0.88 0.92 0.89 0.91 0.90 0.91
(1)计算表中优等品的频率;
(2)估计该厂生产的产品优等品的概率是多少?
0.9
问:若优等品的概率为80%,抽取10台该产品, 一定会抽到8台优等品?
不一定,抽取10台,相当于10次试验,试验具有随 机性,抽到8台优等品是随机事件。
(频数0≤在m试≤验n)的总,m次叫数做中事的件比A的例频mn数,,事叫件做A事的 件A出现的频率。
频率的范围:[0,1]
二、自主探究
探究1、根据初中所学概率知识我们知道 掷一枚硬币,正面向上的概率为0.5, 是否意味着连续掷n次硬币一定有n/2 次正面向上呢?请每小组抛掷硬币10 次,统计出正面向上的次数,然后汇 总全班数据。

《频率与概率》PPT课件

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基本事件空间
基本事件:在试验中不能再分的最简单的 随机事件,其他事件可以用它们来表示, 这样的事件称为基本事件。
基本事件空间:所有基本事件构成的集合 称为基本事件空间。基本事件空间常用大 写希腊字母Ω表示。
例如,掷一枚硬币,观察落地后哪一 面向上,这个试验的基本事件空间就是 集合{正面向上,反面向上}。即
例1.指出下列事件是必然事件、不可能事件还 是随机事件: (1)某体操运动员将在某次运动会上获得全 能冠军; (2)同一门炮向同一目标发射多发炮弹,其 中50%的炮弹击中目标; (3)某人给朋友打电话,却忘记了朋友电话 号码的最后一位数字,就随意地在键盘上按 了一个数字,恰巧是朋友的电话号码; (4)技术非常发达后,不需要任何能量的 “永动机”将会出现。
背景连接
飞镖的命中点、摇奖机摇出的号码都是随机
的。概率论就是研究随机现象规律的科学,现已 被广泛应用于科学和工农业生产等诸多领域。例 如,天气预报、台风预报等都离不开概率。
一、随机现象
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
在一定条件下必然发生 的现象称为确定性现象.
实例
“太阳从东边升起”, “水从高处流向低处”, “同种电荷必然互斥”,
“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.
实例2 “用同一门炮向同 一目标发射同一种炮弹多 发 , 观察弹落点的情况”.
抛硬币试验
实验者
试验次数(n)
出现正面的 次数(m)
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
⑤互斥事件(互不相容)
事件
发生 A
A,B为互不相容事件
(即AB不同时发生) A B
随机事件E的任何两个基本事件都互不相容。
⑥对立事件(逆事件)
A,B为相互对立事件 记 或
相互对立 互不相容
A
B
2பைடு நூலகம்.事件的运算法则
①交换律 ;
②结合律
③分配律
④德· 摩根律:
推广: ⑤包含运算:设 ,

; ,则


例如
A — 投一骰子出现奇数点事件 A={ 1, 3, 5 }
B — 出现点数大于等于3的事件 B={ 3, 4, 5, 6 }
特殊随机事件: 1. 基本事件:一个样本点组成的单点集(试验E的每个 可能结果) 例: 1有两个基本事件 { H } 和 { T } E
2. 复合事件: 两个或两个以上样本点的子集

⑦ ⑧
例1 设A、B、C表示三个随机事件,试用A、B、C的 运算关系表示下列事件。
(1) A与B发生,而C不发生 (2) A、B、C中至少有一个发生 (3) A、B、C中恰有一个发生 (4) A、B、C中不多于两个发生
A B C
ABC ABC ABC
A B C A BC ABC AB C ABC ABC ABC
(1) 只订购A (2) (3)
(4) (5) (6)
P( AB C ) P( ABC ) 只订购A,B 只订购一种报纸 P( ABC ABC ABC ) 只订购两种报纸 P( ABC ABC ABC ) 至少订购一种报纸 P( A B C ) P( A B C ) 不订购任何报纸
二、随机事件与样本空间
Ⅰ. 样本空间
定义1
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 或Ω ,样本空间的元素,即E的每个 结果,称为样本点, 例如上节引例中:
有限个 样本点
={ H,T }
={HHT,HHH,HTH,HTT,THH,THT,TTH,TTT}
={1,2,3,4,5,6}
(6) A, B 与C 至少有两个发生
思考: 判断 (1) 若 (2) 若 且 则 则
练2. 在掷子的试验中, 样本空间 事件A 出现偶数点 , 事件B 出现奇数点 事件C 出现点数大于4 , 事件D 点数大于5 求: 解: 练3. 化简 证明 证明: 原式 =
第一章
第三节 等可能概型
一、古典概型的定义
上面定义的频率可以这样重新理解:
设随机试验E的样本空间为 S ,记
F=“全体随机事件”
则频率fn(A)实际上是集合函数:
fn:F→[0,1]
A∈F
这个集合函数具有重要性质。
定义1
事件域F 应满足以下要求
则称集合类F 为
则称集合类F 为
若事件域F 是

它具有下列性质
第一章 概率论的基本概念
事件发生
的频繁程度 频 率 稳 定值
事件发生 的可能性的大小 概率
频率的性质
概率的公理化定义
二、概率(概率的公理化定义)
1.定义2 设 E, S,对于E的每一事件A,赋予一实数 ,如果满足以下三个公理: ① 非负性:对于每一个事件 A,有 概率 三公 理 ② 归一性: ③ 可列可加性:设 则 为事件 A 的概率。 两两互不相容 ≥0
例: 事件A为 E 2 中“三次出现同一面” , A={HHH,TTT} 3. 必然事件: 每次事件中必然发生的事件,记S(样本空间) 每次试验一定不发生的事件,记 4. 不可能事件:
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 基本事件 S 不可能事件 1.事件的关系 ① 包含、相等关系 A发生必然导致B发生 A B A(子集) 样本点
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,
记 A=―长度不合格”, B=―产品不合格”,则
例2: 掷骰子,A=―出现偶数点”, B=―点数能被2整除” 则 A=B。
②事件的和、并(加法)
A和B两事件中至少有一事件发生的事件
1.《概率论与数理统计》中山大学,2003 高教出版 2.《概率统计学习辅导与习题选解》浙大,高教出版
3.《概率论与数理统计》魏宗舒编, 高教出版
4.《概率论与数理统计》周圣武等编,矿大出版
第一章
第一节 第二节 第三节 第四节
随机事件及其概率
随机事件及其运算 频率与概率 等可能概型(古典概型) 条件概率
概率论与数理统计
聪明在于勤奋,
天才在于积累.
任课教师: 索 新 丽 电子邮件: jenny_suo@
绪言
自然界和社会上发生的现象是多种多样的: 1. 确定性现象:在一定条件下必然发生。 2.随机(不确定)现象:在个别试验中其结果呈现出
不确定性,且在大量重复试验中其结果又具有统计规
律性。
证:
,0≤ 5) 对于任一事件
≤1
,
证: 可证
6) 对于任意的事件
,
都有
证:
可推广到多个事件的情形: 如三个事件
P( A1 A2 ) P( A1 A3 ) P( A2 A3 ) P( A1 A2 A3 )
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;
内容与学时
第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律与中心极限定理 概 30 率学 论时 ) (
第六章 样本及抽样分布
第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析
数 16 理学 统时 计 )
(
四、 主要参考书
则称
通常在
F 有定义上的非负的
可列可加的集函数称作是 F 上的测度。如长度,面
积,体积是测度。而概率不过是事件域F上的一个规
范化的测度。即 概率是定义在 F 上的非负的
规范的,可列可加的集函数称作是 F 上的测度。
描述一个随机实验的数学模型,应该有三件东西: (1)样本空间


(2)事件域 ( 域 ) F; (3)概率(F上的规范测度)P。 三者写成
解 设A,B,C分别表示“用户订购A,B,C 报纸”
(1)
(2) (3) ﹏﹏ ﹏﹏ ﹏﹏
两两互不相容的
(4)
﹏﹏
﹏﹏
﹏﹏
两两互不相容
(5)
(6)
例3 已知
求 A,B,C 中至少有一个发生 的概率。 解
例4 证明 证
例5
,求

A
B S
例6 解
,求
A
B
S
练1. 设A,B,C 表示三个事件, 试表示下列事件 (1) A 发生, B 与C 不发生 (2) A 与B 发生, C 不发生 (3) A, B 与C 都发生 (4) A, B 与C 至少有一个发生 (5) A, B 与C 全不发生
连续、 不可列
={1,2,3……}
={ t | t≥0}
可列无穷个
注意: 样本空间的元素是由试验目的所决定的。
例 将一枚硬币连抛三次 1) 观察正反面出现的情况, ={HHH,HHT……} 2) 观察正面出现的次数, Ⅱ. 随机事件 定义2 试验 E 的样本空间 S 的子集称为E的随机事件, 简称事件,一般记为 A, B, C 等。 ={0,1,2,3}
出现次数 60 62 67 68 64 56 62 44 58 67 你能猜出他怀疑的理由吗?
但是7出现的次数过少
答: 各数码出现的频率应都接近于0.1, 或者说它 们出现的次数应近似相等.
第一章
第二节
频率与概率
一、频 率
二、概 率
一、频率
1.定义 1 设 E,S,A为E中某一事件,在相同条件下做 n次试验,事件A发生的次数为 ,则 称为A的频率。(frequency) 2. 性质: 0≤ ≤1
(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%, 同时订购A,B的占10%,同时订购A,C的占8%,同
时订购B,C的占5%,同时订购A,B,C的占3%,试 求下列事件的概率:
二、计算公式
三、计算方法
1.定义:具备以下两个条件的概率模型称为古典概型,
有限性 试验的样本空间的样本点数有限;
等可能性 试验中每个基本事件的发生是等可
E3 :抛一骰子,观察出现点数情况。(筛子,投子)
{1,2,3,4,5,6}
E4 :对一目标射击,首次击中目标所需射击次数。
{1,2,3……} E5 :在一批灯泡中任取一只,测试它的寿命。 {t | t≥0} 分析以上5个试验,发现特点: (1) 可重复性:在相同条件下可重复进行。 (2) 可辨性:试验的可能结果不止一个,并且能事 先 明确所有可能结果。 (3) 随机性:进行一次试验前,不能明确哪个结果一 定会出现。 概率论中把具有以上特点的试验称为随机试验,用 字母E(experimentation)表示。 , =1,2,3 ……
={出现偶数点} ={出现奇数点} ={出现的点数 >4} ={出现的点数 5}
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