概率论 第一章123节(频率与概率)
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频率与概率课件

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

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

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

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

$P(A|B) = frac{P(B|A) cdot P(A)}{P(B)}$,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
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
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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

§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
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)

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 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}
解
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

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
正
反
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,
则
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

= 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

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

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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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
⑥
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
解
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}
解
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
⑥
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
解
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}
解