概率论论文10篇全面版

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概率论期末论文

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概率论期末论文《概率论与数理统计》期末论文题目:关于《概率论与数理统计》学习的收获学院:专业:班级:姓名:学号:2012年12月【摘要】:通过对概率论与数理统计发展历程的概述与学习方法的探讨,总结数理统计思想在生活中的应用,体会开设这门课的意义。

【关键字】:概率论与数理统计发展历程学习方法思想经过了一学期概率论与数理统计的学习,我发现概率论与数理统计与其他学科相比,既有同为数学学科的相似性,也有其特殊性。

学好这门课有助于锻炼我的逻辑思维能力,也加强了我对抽象事物的理解能力。

一、概率论与数理统计的起源与发展说及概率论的起源,离不开随机现象的探讨。

我们都知道,人们在实践活动中所遇到的所有现象,一般来说可分为两类:一类是必然现象,或称为确定性现象;另一类就是随机现象,或称不确定性现象。

科学家经过实践证明,如果同类的随见现象大量重复出现,它的总体就会呈现出一定的规律性。

这种由随机现象呈现出来的规律性,会随着我们的观察次数而变得明显。

举个很常见的例子,扔硬币时,每一次投掷都不知道哪一面会朝上,但是如果多次重复地投掷,就会发现它们朝上的次数大致相同。

这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性,就叫做统计规律性。

概率论与数理统计就是研究大量同类随机现象的统计规律性的数学学科。

早在16世纪的时候,一个叫做卡丹的意大利数学家,由于他沉溺于赌博,用来的钱可以补贴收入。

他为此撰写了《论赌博》,提出系统的概率计算。

书中计算了掷两颗或者三科骰子时,在一切可能方法中有多少方法得到某总点数。

但到了17世纪,这本书才得以出版。

在17世纪中叶,法国数学家帕斯卡与荷兰数学家惠更斯基于排列组合方法,研究利用古典概型解决赌博中的“分赌注问题”与“赌徒输光问题”等,到了18,19世纪,又出现了对人口统计与误差理论等的探究。

之后,瑞士数学家伯努利建立了概率论中第一个极限定理,阐明了时间发生频率稳定与它的概率。

后来,棣莫弗和拉普拉斯提出了“棣莫弗-拉普拉斯定理”,为概率论中第二个基本极限定理定下雏形。

概率论毕业论文.doc

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概率论毕业论文;引 言概率论是一门与现实生活紧密相连的学科,不过大多数人对这门学科的理解还是很平凡的:投一枚硬币,0.5的概率正面朝上,0.5的概率反面朝上,这就是概率论嘛.学过概率论的人又多以为这门课较为理论化,特别是像母函数,极限定理等内容与现实脱节很大,专业性很强.其实如果我们用概率论的方法对日常生活中的一些看起来比较平凡的内容做些分析,常常会得到深刻的结果.在谈及应用之前,先澄清一下多数人在概率方面的一个误解.大部分人认为一件事概率为0,即为不可能事件.这是不对的,比如甲乙玩一个游戏,甲随机地写出一个大于0小于1的数,乙来猜.①乙一次猜中这个数②乙每秒猜一次,一直猜下去,“最终”猜中这个数.这两件事发生的概率都是0,但显然它们都有可能发生,甚至可以“直观”的讲②发生的可能性大些.这说明概率为0的事也是有可能发生的.不过在我看来,这样的可能性实在是太小了,在实际的操作中认为不可能也是有道理的,但不管怎么说,它们确是可能事件.来看一个应用:[1]在12只金属球中,混有一只假球,并且不知道它是比真球重或轻,用没有砝码的天平来称这些球,试问至少需要多少次称量才能找出这个假球,并确定它是比真球轻或重为了讲清概率论在这个问题中的应用,先讲一下熵的概念.熵是概率论的分支学科--信息论中的概念,它是一个实验不确定程度的量度,熵越大,说明该实验的不确定性越高.比方说,扔一枚硬币是一个实验,扔一枚色子也是一个实验,直观地讲,我们说前者的不确定性要小些;计算结果,前者的熵为lg 2,后者的熵为lg 6,与直观吻合.同样,判断12个球的真假和轻重也是一个实验,它的熵为lg 24,我们要在若干次称量后将其不确定性降为0,也就是要其熵降为0.每用天平称量一次(随便怎样称),天平都有3种结果,于是最多获得lg 3的信息,所以k 次称量最多可得lg 3k ⨯,也就是lg 3k 的信息.令2lg 3lg 24lg 3k k -<<得3k =,至少进行3次实验才能完成要求.当然,这是理论上最少的结果,我们还要找到一个现实可行的方案,实际上,这样的方案也是有的,所以说得到的解是正确的结果.这种方法将看似是智力测验的题目用数学方法解决了.其实用这种方法还可解决4次使用天平,能判断最多多少个球的真假轻重情况的问题.关于这点,可以这样考虑:第一次称量时,所有的球只有两种可能:要么在天平上,要么没有在天平上,且在天平上的球数须是偶数,否则进行的称量是得不到有用的信息的.设在天平上的球数为2u ,不在天平上的球数为v ,若天平平衡,下面要3次使用天平在个球中找到假球并判其轻重,由前面的结果知的最大值为12;若天平不平,不妨设其左倾,则假球在2u个球中,且其轻重已知(若假球是左盘上的一只则假球比真球重,否则比真球轻).判断这2u个球中哪个球为假球(轻重已判)的实验的熵为lg2u,令23lg3lg2lg3u<<,得u的最大值是13,于是4次使用天平,最多可判断38枚球的真假及轻重情况,具体办法也是有的,由于比较繁琐,这里就不列举了.实际上,把这种方法通过观察、归纳、总结,可得更一般的结论:(35)2kk-次使用天平多能判断(4)k≥个球的真假和轻重状况.这也说明数学的威力所在:它可以将某些东西系统化,得到更一般的结论.说了这么多,其实就是一个意思,课本上学习的是理论,我们还要尽可能与实际生活联系起来,不要把数学学死了,总之一句话,我们学习数学,是为了更好的认识世界.数学文化,也就是数学在生活中的反映吧.而概率论作为数学的一个分支,与我们的现实生活已是密不可分,了解其发展简史并把概率论作为一个工具应用于生活已是一种必要的修养.1 概率论的发展简史概率论同其他数学分支一样,是在一定的社会条件下,通过人类的社会实践和生产活动发展起来的一种智力积累.今日的概率论被广泛应用于各个领域,已成为一棵参天大树,枝多叶茂,硕果累累.[2]正如钟开莱1974年所说:“在过去半个世纪中,概率论从一个较小的、孤立的课题发展为一个与数学许多其它分支相互影响、内容宽广而深入的学科.”概率论发展的每一步都凝结着数学家们的心血,正是一代又一代数学家的辛勤努力才有了概率论的今天.1.1早期的概率现象人类认识到随机现象的存在是很早的.从太古时代起,估计各种可能性就一直是人类的一件要事.早在古希腊哲学家就已经注意到必然性与偶然性问题;我国春秋时期也已有可考词语(辞海);即使提到数学家记事日程上的可考记载,也至少可推到中世纪.有史记载15世纪上半叶,就已有数学家在考虑这类问题了.如在意大利数学家帕乔利1494年出版的《算术》一书中就有以下问题:两人进行赌博,规定谁先获胜6场谁为胜者.一次,当甲已获胜5场,乙也获胜2场时,比赛因故中断.那么,赌注该如何分配呢?所给答案为将赌注分成7份,按5:2分给甲乙两人.当卡丹看到上述问题时,以为所给分法不妥.他考虑到接下去比赛的几种可能结果,并确定赌注应按10:1来分配(现在看来,其分法也是错误的).卡丹著有《论赌博》一书,其中提出一些概率计算问题.如掷两颗骰子出现的点数和的各种可能性等.此外,卡丹与塔塔利亚还考虑了人口统计、保险业等问题.但是他们的研究工作,对数学家来说,赌博味道太浓了一些,以致数学家们对其嗤之以鼻.近代自然科学创始人之一—伽利略解决了以下问题:同时投下三颗骰子,点数和为9的情形有6种:(126),,、(135),,、(144),,、(225),,、(234),,和(333),,.点数和为10的情形也有6种:(136),,、(145),,、(226),,、(235),,、(244),,和(334),,,那么出现点数和为9与10的机会应相同,而经验告知,出现10的机会比出现9的机会要多,原因何在?伽利略利用列举法得出同时掷三颗骰子出现点数和为9的情形有25种,而出现点数和为10的情形却有27种.可见,已经产生了概率论的某些萌芽.1654年7月29日,法国骑士梅累向数学神童—帕斯卡提出了一个使他苦恼很久的问题:“两个赌徒相约若干局,谁先赢了S局则赢.若一人赢1局,另一人赢5局,赌博中止,问赌本应怎么分?”帕斯卡对此思考良久,又将其转给业余数学王子—费马.在数学史上有名的来往信件中,两人取得了一致意见:在被迫停止的赌博中,应当按每个局中人赌赢的数学期望来分配桌面上的赌注.帕斯卡与费马用各自不同的方法解决这个问题,帕斯卡长于计算,运用数学归纳法,推导出数学内含的规律性,而费马以敏锐的观察力,严格的推理,建立起数学概念.以掷骰子为例来说明他们的解法.即谁先胜3局,则可得到全部赌注,在甲胜2局,乙胜1局时,赌局中止了,问怎样分配赌注才算公平合理.帕斯卡分析认为:甲已胜2局,乙也胜1局,如再赌一局,则或者甲大获全胜,赢得全部赌金,或者乙胜,则甲与乙胜的局数变成相等,甲、乙应平分赌金.把这两种情况平均一下,甲应得赌金的34,乙则得赌金的14.费马认为:由甲已胜a局,乙已胜b局,要结束这场赌博最多还需要赌几局,在这个例子中,最多还需要玩两局,结果有四种等可能的情况:(甲胜,甲胜),(甲胜,乙胜),(乙胜,甲胜),(乙胜,乙胜).在前面三种情况下,甲赢得全部赌金,仅第四种情况能使乙获得全部赌金.因此甲有权分得赌金的34,而乙应分赌金的14.费马和帕斯卡虽然没有明确定义概率的概念,但是,他们定义了使某赌徒取胜的机遇,也就是赢的情况数与所有可能情况数的比,这实际上就是概率,所以概率的发展被认为是从帕斯卡和费马开始的.正如对概率论有卓越贡献的法国数学家泊松后来所说:“由一位广有交游的人向一位严肃的冉森派所提出的一个关于机会游戏的问题乃是概率演算的起源”.当荷兰数学家惠更斯到巴黎的时候,听说帕斯卡与费马在研究概率问题,便也参与进来,并于1657年出版了《论赌博中的计算》一书.书中给出了第一批概率论概念和定理(如加法定理、乘法定理).在概率论的现代表述中,概率是基本概念,数学期望则是第二级的概念,但在历史上,顺序却相反,先有“期望”概念,而古典概型的概率定义,完全可以从期望概念中导出来.因此,可以认为概率论从此诞生了.[3]1.2成熟中的概率论最早对概率论来严格化进行尝试的,是俄国数学家伯恩斯坦和奥地利数学家冯·米西斯.他们都提出了一些公理来作为概率论的前提,但他们的公理理论都是不完善的.作为测度论的奠基人,博雷尔在1905年指出概率论理论如果采用测度论术语来表述将会方便许多,并首先将测度论方法引入概率论重要问题的研究,特别是1909年他提出并在特殊情形下解决了随机变量序列,服从强大数定律的条件问题.博雷尔的工作激起了数学家们沿这一崭新方向的一系列探索,其中尤以原苏联数学家科尔莫戈罗夫的研究最为卓著.从二十世纪二十年代中期起,科尔莫戈罗夫开始从测度论途径探讨整个概率论理论的严格表述.1926年,他推导了弱大数定律成立的主要条件,后又对博雷尔提出的强大数定律问题给出了一般的结果,推广了切比雪夫不等式,提出了科尔莫戈罗夫不等式,创立了可数集马尔可夫链理论,他最著名的工作是1933年以德文出版的经典性著作《概率论基础》.科尔莫戈罗夫是莫斯科函数论学派领导人鲁金的学生,对实际函数论的运用可以说是炉火纯青.他在这部著作中建立起集合测度与事件概率的类比、积分与数学期望的类比、函数正交性与随机变量独立性的类比……,等等.这种广泛的类比终于赋予了概率论以演绎数学的特征.科尔莫戈罗夫的公理系统逐渐获得了数学家们的普遍承认,由于公理化,概率论成为一门严格的演绎科学,取得了与其他数学分支同等的地位.科尔莫戈罗夫热爱教育事业,经常在大学生和进修生中挑选人才,参加讨论班.1934年,他与概率论另一位创始人辛钦共同主持概率论讨论班.在他们培养的学生中有6位成为前苏联科学院院士或通信院士.1980年科尔莫戈罗夫荣获沃尔夫奖.[4] 公理化概率论首先使随机过程的研究获得了新的起点,随机过程作为随时间变化的偶然量的数学模型,是现代概率论研究的重要主题.莱维从1938年开始创立研究随机过程的新方法,即着眼于轨道性质的概率方法.1948年出版的《随机过程与布朗运动》,提出了独立增量过程的一般理论,并以其为基础极大地推进了对作为一类特殊马尔可夫过程的布朗运动的研究.1939年维尔引进“鞅”这个名称,但鞅论的奠基人是美国概率论学派的代表人物杜布.杜布从1950年开始对鞅概念进行了系统的研究而使鞅论成为一门独立的分支.鞅论使随机过程的研究进一步抽象化,不仅丰富了概率论的内容,而且为其他数学分支如调和分析、复变函数、位势理论等提供了有力的工具.从1942年开始,日本数学家伊藤清引进了随机积分与随机微分方程,为一门意义深远的数学新分支——随机分析的创立与发展奠定了基础.[5]概率论不仅是“数学之树”的一庞大支条,而且还有若干强壮的根(如下表),直接扎在实际应用环境的大地上.“芳草有情皆碍马,好云无处不遮楼”.正如英国的逻辑学家和经济学家杰文斯所说,概率论是“生活真正的领路人,如果没有对概率的某种估计,我们就寸步难行,无所作为.”2 概率统计在实际生活中的应用2.1关于男女色盲比例的问题例1[6]从随机抽取的467名男性中发现有8名色盲,而433名女性中发现1人色盲,在01.0=α水平上能否认为女性色盲的比例比男性低?解 设男性色盲的比例为1p ,女性色盲的比例为2p ,那么要检验的假设为210:p p H ≥ 211:p p H <由备择假设,利用大样本的正态近似得,在0.01α=水平的拒绝域为{}33.2-≤u由样本得到的结果知:433,467==m n1.043346718ˆ,00231.04331ˆ,01713.04678ˆ21=++=====p p p 则 ()2326.2ˆ1ˆ11ˆˆ21=-⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=p p m n p pu未落在拒绝域中,因此在0.01α=水平上可以认为女性色盲的比例低于男性.2.2我国出生人口性别比出生人口性别比,通常是为了便于观察与比较所定义的每出生百名女婴相对的出生男婴数.20世纪50年代中期,联合国在其出版的《用于总体估计的基本数据质量鉴定方法》(手册Ⅱ)认为:出生性别比偏向于男性.一般来说,每出生100名女婴,其男婴出生数置于107102-之间.此分析明确认定了出生性别比的通常值域为107102-之间.从此出生性别比值下限不低于102、上限不超过107的值域一直被国际社会公认为通常理论值,其他值域则被视为异常.例2近年来,越来越多的话题围绕着我国的人口性别比例而展开.下图(表1)所示的是我国2005年到2010年的出生人口性别比例的变化情况.2005-2010年中国人口性别比由图可以看出,在2005年到2010年之间,我国的人口性别比一直都保持在118到121之间,超出了国际社会公认为通常理论值102107-很多.3.3电影院的座位问题定理1 设2σ=i DX ,则对任意R x ∈,有()x du e x n a X P x u n Φ==⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛≤-⎰∞--∞→2221lim πσ 记为().1,0~N n aX σ-这一结果称为Lindeberg-Levy 定理,是这两位学者在20世纪20年代证明的.历史上最早的中心极限定理是1716年建立的De Moivre-Laplace 定理,它是前一个结果的特例,具体为lim )()x nX p x x →∞≤=Φ.[7] 例3设某地扩建电影院,据分析平均每场观众数1600=n 人,预计扩建后,平均34的观众仍然会去该电影院,在设计座位时,要求座位数尽可能多,但空座达到200或更多的概率不能超过0.1,问应该设多少座位?解 把每日看电影的人编号为1600,,2,1 ,且令11216000i i X i ⎧==⎨⎩,第个观众还去电影院,,,不然. 则由题意31(1)(0)44i i p X p X ====,.又假定各观众去电影院是独立选择,则 ,,21X X 是独立随机变量,现设座位数为m ,则按要求121600(2000.1p X X X m +++≤-≤).在这个条件下取m 最大.当上式取等号时,m 取最大,因为3160012004np =⨯=,=m 应满足0.1Φ=. 查正态分布表即可确定1377≈m ,所以,应该设1377个座位.3 总结兴趣是最好的老师,可以激发学生的学习热情,更可以引导学生成为学习的主人,学习数学需要死记硬背熟能生巧,但并不排除用兴趣引导和激励.将兴趣转化为志趣,转化为学习的动力,将其带到数学学习的每一个部分.本文我们主要通过讲解三个生活中遇到的悖论问题,使人们在生活与学习中,能更好的理解悖论给我们带来的困惑,解决了人们在意识上的一些错误观点.对于这些因为意识的错觉而存在的悖论问题,我们仍有待于进一步研究.上面列举了概率统计在实际生活中的一些简单应用,其实日常生活中到处都有概率统计的影子.通过统计我们可以了解一些指数的变化趋势等,通过概率计算我们了解了彩票、摸奖等的中奖率等.概率统计的足迹可以说是已经深入到每一个领域,在实际问题的应用随处可见.相信人类能够更好的应用好概率统计,使之更好的为人类的发展做贡献.参考文献[1]梅长林,周家良.实用统计方法[M].北京:科学出版社,2002.[2]杨虎,钟波,刘琼荪.应用数理统计[M].北京:清华大学出版社,2006.[3]张国权.应用概率统计[M]. 北京:科学出版社,2003.[4]吴传志.应用概率统计[M].重庆:重庆大学出版社,2004.[5]郑长波.生活中的概率问题举例[J].沈阳师范大学学报,2007,7(5):23-26.[6]魏宗舒,等.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2008.[7]王梓坤.概率论基础及其应用[M].北京:科学出版社,1976.。

概率论总结论文

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概率论总结论文第一篇:概率论总结论文概率论与数理统计在生活中的应用摘要:随机现象无处不在,渗透于日常生活的方方面面和科学技术的各个领域,概率论就是通过研究随机现象及其规律从而指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。

生活中买彩票显示了小概率事件发生的几率之小,抽签与体育比赛赛制的选择用概率体现了公平与不公平,用概率来指导决策,减少错误与失败等等,显示了概率在人们日常生活中越来越重要。

数理统计在人们的生活中也不断的发挥重要的作用,如果没有统计学,人们在收集资料和进行各项的大型的数据收集工作是非常困难的,通过对统计方法的研究,使得我们处理各种数据更加简便,所以统计也是一门很实用的科学,应该受到大家的重视。

关键字:概率、保险、彩票、统计、数据、应用概率论与数理统计是研究随机现象统计规律的一门数学学科,是对随机现象的统计规律进行演绎和归纳的科学。

随着社会的不断发展,概率论与数理统计的知识越来越重要,运用抽样数据进行推断已经成为现代社会一种普遍适用并且强有力的思考方式。

目前,概率论与数理统计的很多原理方法已被越来越多地应用到交通、经济、医学、气象等各种与人们生活息息相关的领域。

本文将就概率论与数理统计的方法与思想,在日常生活中的应用展开一些讨论,,推导出某些表面上并非直观的结论,从中可以看出概率方法与数理统计的思想在解决问题中的高效性、简捷性和实用性。

一、彩票问题“下一个赢家就是你!”这句响亮的具有极大蛊惑性的话是大英帝国彩票的广告词。

买一张大英帝国彩票的诱惑有多大呢?只要你花上1英镑,就有可能获得2200万英镑!一点小小的投资竟然可能得到天文数字般的奖金,这没办法不让人动心,很多人都会想:也许真如广告所说,下一个赢家就是我呢!因此,自从1994年9月开始发行到现在,英国已有超过90%的成年人购买过这种彩票,并且也真的有数以百计的人成为百万富翁。

如今在世界各地都流行着类似的游戏,在我国各省各市也发行了各种福利彩票、体育彩票,各地充满诱惑的广告满天飞,而报纸、电视上关于中大奖的幸运儿的报道也热闹非凡,因此吸引了不计其数的人踊跃购买。

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概率论毕业论文:概率论起源概率论是一门应用非常广泛的学科。

在数学史上,它的产生是以帕斯卡和费马在1654 年的七封通信为标志的。

由于这些信件中所解决的问题多是与赌博有关的点数问题,因此人们总是把概率论的产生归功于赌博这项机遇游戏。

但考古学发现告诉我们,赌博游戏早在文明初期就已经存在了,迄今已有几千年的历史,而概率论从诞生至今不过三百余年,这说明赌博并不是概率论产生的决定性条件。

在从赌博出现到概率论产生之间的这段“空白”期,必定还有一些十分关键的因素正在孕育之中。

那么这些因素是什么? 换句话说,需要具备哪些先决条件,概率论才能得以形成?一独立随机过程的出现对概率论而言,两个最主要的概念就是独立性和随机性[1 ] 。

概率论是从研究古典概型开始的,它所涉及的研究对象是大量的独立随机过程。

通过对这些过程中出现的问题的解决,概率理论体系才逐渐地建立起来。

因此要考察概率论的产生条件,我们首先应当对独立随机过程的产生有充分的了解。

事实上,这种过程的雏形早在原始社会就已经存在了,那时的占卜师们使用动物的趾骨作为占卜工具,将一个或多个趾骨投掷出去,趾骨落地后的不同形状指示神对人事的不同意见。

由于投掷趾骨这个过程所产生的结果具有不可预测性,而每次投掷的结果也互不影响,这与我们今天投掷骰子的基本原理相当,因此趾骨可以被看作是骰子的雏形。

但是由于趾骨形状的规则性较差,各种结果出现的机率不完全相同(即不具备等可能性) ,所以趾骨产生的随机过程还不是我们今天意义上的独立随机过程。

加之趾骨作为一种占卜工具,其本身具有神圣的地位,普通人不可能轻易使用,这也在某种程度上阻碍了人们对随机过程的认识。

随着社会的进步和文明的发展,骰子变得越来越普遍,不仅数量增多,规则性也日益精良,此时它已不再是一件神圣的器具而逐渐成为普通大众的日常用具。

从原理上看,只要一枚骰子是质地均匀的,它就可以产生一系列标准的独立随机过程。

这些过程具备良好的性质(独立性、随机性、等可能性) ,是进行概率研究的理想对象。

概率论论文

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泊松分布及泊松分布排队论什么是泊松分布泊松分布是一种统计与概率学中最常见的离散型概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松于1838年提出,近些年来,随着自然科学的不断发展,泊松分布的重要性日益彰显.在泊松随机变量概念的基础上,加以推广便得到了泊松过程的概念.泊松过程属于早期的和简单的点过程理论研究.但泊松分布的相关概念在自然科学中却有着不可替代的位置.泊松过程可以拟合现实生活中很大一部分的实际问题,比如保险理赔问题和排队论问题.排队论的基本思想是丹麦电话工程师A.K.埃尔郎在解决自动电话问题时开始形成发展的一个随机服务系统理论.通过对服务对象及服务时间的统计研究,得出数量指标(等待时间,排队长度等)的统计规律,然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象使得服务系统既能满足服务对象的需要,又能使机构的费用最经济或某些指标最优.本文将要介绍的现实中的排队服务问题,此外,泊松分布在诸如管理科学、交通运输、生物学、物理学、医学等很多涉及排队论问题的领域有着大量成功运用的实例。

排队论的基本理论排队论是研究系统随机聚散现象和随机服务系统工作过程的数学理论和方法,又叫随机服务系统理论,为运筹学的一个分支。

又称服务系统,是排队系统模型的基本组成部分。

由于排队可以归属为一种随机现象,因此在研究有关排队现象的时候,主要采取概率论的相关知识作为其主要的工具.泊松分布作为概率论中最常见的分布在有关排队论问题中的应用非常广泛.我们把排队论所要研究的对象(要求服务的人或事物)称为顾客,把为顾客服务的人或事物称作服务机构,将顾客排队等待的整个过程称作服务系统或排队系统。

排队系统包括三个组成部分:输入过程、排队规则和服务机构。

排队论的分类果按照排队系统三个组成部分的特征的各种可能情形来分类,则排队系统可分成无穷多种类型。

因此只能按主要特征进行分类。

一般是以相继顾客到达系统的间隔时间分布、服务时间的分布和服务台数目为分类标志。

概率论论文10篇完美版

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《概率论论文》概率论论文(一):《概率论与数理统计》论文摘要概率论的发展具有很长的历史,多位数学家对概率论的构成做出了巨大贡献。

纵观其发展史,在实际生活中具有很强的应用好处。

正是有了前人的努力,才有了现代的概率论体系。

本文将从概率论的研究好处、定义,以及发展历程进行叙述。

概率论的发展与起源1.1概率论的定义概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。

随机现象是相对于决定性现象而言的,随机现象是指在基本条件不变的状况下,一系列或观察会得到不同结果的现象。

每一次实验或观察前,不能肯定会出现哪种结果,呈现出偶然性。

例如,抛一枚硬币,可能会出现正面或者反面;在同一工艺条件下生产出的灯泡,其寿命长短参差不齐等等。

随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。

随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或者一组基本事件统称为随机事件,或者简称为事件。

事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。

虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下超多重复的随机实验却往往呈现出明显的数量规律。

例如,连续多次抛一枚硬币,出现正面的频率随着抛次数的增加逐渐趋近于1/2;犹如,多次测量一物体的长度,其测量结果的平均值随着测量次数的增加,逐渐稳定于一常数,并且测量值大多落在此常数的附近,其分布状况呈现中间多,两头少及某种程度的对称性。

大数定律和中心极限定律就是描述和论证这些规律的。

在实际生活中,人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变状况。

例如,微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而构成不规则的运动,即布朗运动,这就是随机过程。

随机过程的统计特征、计算与随机过程有关的某些事件的概率,个性是研究与随机过程样本轨道(及过程的一次实现)有关的问题,是现代概率论的主要课题。

在当代,随着概率论本身的发展和学科之间的交叉融合,囊括了概率理论和统计理论两大部分的广义概率论已经成为一门应用十分广泛的学科,概率方法与统计方法逐渐渗透到了其它学科的研究工作当中。

生活中的概率论文

生活中的概率论文

概率的认识过程摘要:概率论渗透到现代生活的方方面面。

正如19世纪法国著名数学家拉普拉斯所说:“对于生活中的大部分,最重要的问题实际上只是概率问题。

你可以说几乎我们所掌握的所有知识都是不确定的,只有一小部分我们能确定地了解。

甚至数学科学本身,归纳法、类推法和发现真理的首要手段都是建立在概率论的基础之上。

因此,整个人类知识系统是与这一理论相联系的……”引言:1.婴儿出生时的男女比例一般人或许认为:生男生女的可能性是相等的,因而推测出男婴和女婴的出生数的比应当是1:1,可事实并非如此.1.1 艾滋病的传染概率有多大艾滋病病毒是一种十分脆弱的病毒,它对热和干燥十分敏感。

在干燥的环境中,艾滋病毒10分钟死亡,在60摄氏度的环境中30分钟灭活。

如果一支刚接触病人身体带有血液的注射器,马上刺入正常人体内,其感染的概率小于0.3%。

蚊虫叮咬不会传染艾滋病就是因为这个原因。

1.1.1幸运七星及足彩中奖概率体彩“幸运七星”则属于数字型玩法,即从0000000~9999999共1000万个号码中任选一个七位数号码组成,每个号码均从0~9共10个数字中开出,“幸运七星”头奖的理论中奖概率为1/10000000。

目前最受彩民欢迎的足彩实际上也是一种数字组合型玩法,不过计算方法相对比较简单,13场比赛均选“3、1、0”可组合出3的13次方1594323注单式号码,一等奖的中奖概率为1/1594323,换句话说,每销售320万元的足彩,平均就可能诞生一个一等奖。

而如果将足彩竞猜的场次增加到14场,足彩的头奖中奖概率则降低为1/4782969,难度增加了3倍。

一、什么是小概率事件? (3)二、基本的概率计算方法 (3)三、有意义和无意义的小概率事件 (4)四、小概率事件和不可能事件的分辨 (5)五、我们是不是该相信小概率事件? (6)六、参考文献 (6)一、什么是小概率事件?小概率事件,字面意义就是发生的可能性极小的事件。

比如,北京地区出现日全食;山西洪洞发生里氏5级地震,新疆吐鲁番地区下了一场暴雨,小行星撞地球等等。

概率论论文

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概率论与数理统计论文——随机变量的数字特征概率论与我们的日常生活密切联系且相互渗透,如理财问题,工作问题,保险问题彩票中奖等。

概率论作为高等学校的一门重要的数学基础课,它应用于各个学科,如天文学、经济学、金融学以及其他一些交叉学科。

概率论思维是从属一般思维的,它是人脑和概率论研究交互作用并按照一般思维规律认识概率论内容的内在理性活动。

概率论思维品质是主体的思维活动对概率论内容理解和掌握的程度或水平,是衡量主题的概率论思维发展水平的重要标志。

下面我要讨论是概率论与数理统计中的随机变量的数字特征。

在学习中我们知道:随机变量的分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律性,但在许多实际问题中,要精确确定一个随机变量的分布往往很困难;另一个方面,有些问题也无需知道随机变量的精确分布,只要知道该随机变量的某些特征即可。

随机变量的数字特征是与随机变量有关的某些数值,这些数值能够描述该随机变量在某些方面的特征;并且,很多重要分布中的参数都与数字特征有关。

因此,随机变量的数字特征在概率论与数理统计中占有重要地位。

在实际生活中,我们都存在着随机变量的数字特征。

就说说在高中时我们要考的英语,分析某班学生的期末成绩英语水平时,只要计算该班的平均成绩和计算我们专业每位同学的考试成绩与月考成绩偏离大小,便可以对该班学生英语水平做出比较客观的判断,这种能表示随机变量某些方面特征的数就是随机变量的数字特征。

另外我们还注意到许多的重要分布东苑会含1到3个参数,而这些参数都与数字特征重合或关系密切,因此只要知道分布的类型,通过数字特征就能完全确定分布函数。

由此可见,随机变量的数字特征的研究具有理论上和实际上的重要意义。

在第一节中我们学习了,随机变量的数学期望。

数学期望的定义:设离散型随机变量X的分布律为若级数绝对收敛,则称级数的和为随机变量X的数学期望,记为。

即设连续型随机变量X的概率密度为若积分绝对收敛,则称积分的值为随机变量X的数学期望。

概率论数数理统计论文1

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2.1.1 随机事件内涵 随机事件是指在随机试验中,可能出现也可能不出现,而在大量重复试验中具有某种 规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母 A、B、C 等表示。 在概率论中,把具有以下三个特征的试验称为随机试验: (1) 可以在相同的条件下重复地进行 (2) 每次试验的可能结果不止一个,并且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. 2.1.2 随机现象 自然界所观察到的现象叫做随机现象, 随机现象可分为确定性现象和随机现象。 其中确 定性现象是指在一定条件下必然发生的现象,比如太阳不会从西边升起,人一定会死等。显 著特征是出现的结果取决于条件; 随机现象是指在一定条件下可能出现也可能不出现的现象, 比如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:P(A)=正面或者 P(A) =反面 2.2 古典概型 17世纪,随着赌博在西欧的盛行,的正是源自赌博的问题。 研究这些赌博问题的意义, 并不在于解决了这些问题 本身,而在于人们借助对这些问题的研究,开始逐步深入理解概率的某些性质,并最终导致 概率论的诞生。 最著名的是帕斯卡与费马的通信, 他们之间的通信开创了用数学方法研究和 思考 概率问题的先河,他们被认为是概率论的启幕者。尤其是帕斯卡的工作蕴涵了概 率论“数学期望”的重要思想。这种思想成为后来惠更斯概率论工作中的一个基本思想,并 在以后相当长的时间里在古典概率论的研究中起着重要的作用。 因此读概率论发展历史的研 究既有着重要意义, 也充满了乐趣, 于是笔者对概率论几个重要时期的发展进行了简要总结 归纳。 2.2.1 古典概型内涵 古典概型是指(1)试验的样本空间只包含有限个样本点;(2)试验中每个基本事件发生 的可能性相同;同时具备以上条件的试验叫做古典概型。其样本空间可以表示为: Ω ={a1,a2,a3,a4„„an},他的每一个基本事件发生的概率都相同,为 1/n。 2.2.2 几种典型的古典概型

概率论论文

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该相信直觉吗?班级:姓名:学号:摘要:对于概率统计这门学科,有很多高深的知识值得探讨,但是对于初学者的我们来说,可以先去思考一些有趣的东西。

比如我们时常可以通过生活常识和直觉来帮助进行判断一些概率,但是,这门学科的奇妙之处就在于当你真的完全按照直觉来看时,你就会陷入错误无法自拔,也就是说,直觉有时候就是错的,而且错得让你无法理解,这时你如果仔细去计算一下,就能发现原来直觉真的不靠谱。

人类是一种很相信直觉的动物,直觉可以在很多时候帮助我们渡过难关,就像任何事物都具有双面性一样,直觉,也会误导你,那么,就让我们大概了解一下概率论究竟有多奇妙吧。

关键词:悖论,直觉,概率,判断自从世界诞生的那天起,人类就不断的发现各种各样的悖论,最著名的莫过于“先有鸡还是先有蛋”这个问题了,目前来说,或许人们也只能凭借直觉来回答了。

在生活中,我们常常遇到需要抓阄的情况,最简单的那种,比如说做5个签,只有一个有奖,五个人轮流抽,是先抽的人获奖几率大呢,还是后抽的人呢?小时候,我们可能都会觉得,那一定要先抽啊,如果别人在你之前抽到了,你就没有机会再抽了啊,为此,甚至还要争个不休。

但是当我们长大学习了概率的知识以后,却发现竟然先抽后抽的结果是一样的,这违背了我们的直觉,难以相信。

其实,在概率统计领域,有很多看似不合常理却又有理可依的悖论,例如广为人知的“贝特朗奇论”:在单位圆内随机地取一条弦,其长超过该圆内接等边三角形的边长√3的概率等于多少?看似简单的问题,结果却令人大跌眼镜,有三种不同的计算方法,算出来竟是三种不同的结果,怎么可能呢?以直觉来说,同一个事件的概率怎么会有三种结果,可事实就是如此,这三种结果都是正确的,结果之所以不同,只是因为它们各自对问题的理解不同,采用了不同的等可能性假定。

“贝特朗奇论”的提出也促使概率向公理化方向发展。

还有一件事,据说,1881年天文学家西蒙•纽康伯发现对数表以1起首的数所在的那几页较其他页破烂,由此他怀疑以1开头的数字就是比其他数多,大量统计之后发现果真如此。

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概率论论文概率论在生活中的应用学习概率论这门课程已经有将近半个学期了,通过对这门课的学习还有通过对相关资料的查阅,我对概率论已经有了更加深刻的认识,接下来就谈谈我眼中的概率论在生活中的应用。

随机现象存在于我们日常生活的方方面面和科学技术的各个领域,概率论与数理统计是一门十分重要的大学数学基础课,也是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质。

它的实际应用背景很广,包括自然科学、社会科学、工程技术、经济、管理、军事和工农业生产等领域。

经过不断的发展,学科本身的理论和方法日趋成熟。

近年来,概率统计知识也越来越多的渗透到诸如物理学、遗传学、信息论等学科当中。

另外,在社会生活中,就连面试、赌博、彩票、体育和天气等等也都会涉及到概率学知识。

可以说,概率统计是当今数学中最活跃,应用最广泛的学科之一。

生活中很多方面也都涉及到概率问题,比如说在实际生产中生产的产品合格率问题,买彩票的中奖问题,还有赌博,还有在各种比赛中也都有涉及。

就拿在足球比赛中来说,在足球比赛中,如果在90分钟的比赛和加时赛过后,双方比分仍不分高下,就要进行点球大战决一胜负。

那么,从11名队员中选出5名参加点球大战,而且出场的顺序也是固定的话,一共有多少种方案?在点球大战中,第一位出场的队员要从11个人中选出,共有11种选法;第二位出场的队员从生下的十人中选出,有10种选法;第三位出场的队员从剩下的9人中选出,有9种选法……依此类推,我们就可以知道,如果从11人中选出5人,而且顺序固定的话,可以通过下面的乘法计算出一共有多少种选法。

算法:11×10×9×8×7=55440种老师在上课的时候也讲了一个比较经典的概率问题,那就是生日中的概率问题。

换一种说法说,假设班上恰好有50名同学,那么我说班上至少有一对同学生日相同,这样的可能性是非常大的。

我们来看,假设一年有365天,你如果肯定在某人群中至少要有两人生日相同,那么需要多少人?大家不难得到结果,366人,只要人数超过365人,必然会有人生日相同。

概率与统计论文

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概率与统计论文概率与统计是大学数学专业和某些非数学专业的基础课程。

下文是店铺为大家整理的关于概率与统计论文的范文,欢迎大家阅读参考! 概率与统计论文篇1概率论与数理统计教学探索摘要:在概率统计教学过程中注意培养同学们数学建模意识。

多举实例,教他们学会对实际生产生活问题建立概率统计模型,并力争独立解决。

提高学习兴趣,引导自主学习并真正做到学以致用。

关键词:数学建模概率统计自主学习概率论与数理统计是所有高等院校的理工、经济管理、金融类专业本科阶段开设的一门必修数学课程,同时有不少人文社科类专业也在开设这门课程。

它是与实际生产生活联系最为密切的一门课程。

由于它在自然科学、社会科学、工农业生产、金融经济等各方面的广泛应用,本课程在高等学校教育中的重要地位日益凸现。

因此,作为本门课程的授课教师,不仅要给同学们讲解它的基本理论知识,更重要的是引导学生学会运用概率统计的思想方法,来解决实际问题。

这是每位授课老师义不容辞的职责,也是同学们学习的动力源泉和最终归宿。

为了使同学们更好地运用概率统计,这种数学方法解决实际问题,在课堂上可以花少量时间向同学们介绍数学建模的思想,树立他们运用数学方法,解决实际问题的意识和全局观。

当然,在我们概率统计的教学课堂上,主要是教学生如何建立概率统计模型去解决实际问题,告诉他们概率统计模型是在处理随机性问题时非常有力有效的模型。

一旦同学们体会到了这一层,就会变被动学习为主动学习,学习效果当然也会大为提高。

作为老师,大约可以从以下几方面来做。

一、告诉大家什么是“数学建模”“数学建模”是指根据生产、生活中遇到的实际问题的特点和规律,抽象和提炼出一个数学问题,用数学的工具,包括计算机、信息查询等手段来求解,并将结果经解释验证后用于解决实际问题,指导生产生活的过程。

作为数学研究与实际的社会生产生活交叉组合,而产生的一个新兴的学科领域,数学建模随着电子计算机这一高科技运用的不断普及而日显重要。

概率论与数理统计论文(优秀3篇)

概率论与数理统计论文(优秀3篇)

概率论与数理统计论文(优秀3篇)【摘要】针对近年来医学院校招生规模不断扩大,学生基础知识和学习能力参差不齐的实际状况,探讨了概率论与数理统计分层次教学的必要性,提出了医学院校概率论与数理统计课程分层教学模式,总结了在概率与统计教学中利用现代化信息技术进行分层次教学的实践经验。

【关键词】因材施教;素质教育;概率论与数理统计;分层次教学早在2500年以前,儒家代表人物孔子把教育内容分为德行、言语、政事、文学四科,其中以德行为根本。

而德育方法由不同层次的方法构成的,特别是方法论层次上的德育方法,如因材施教法。

既然不同的学生自身的特点不同,那么在教学中就应采用不同的教育,我们所提出的分层次教学思想,就源于孔子的因材施教。

近年来,随着教育的深入,本科教育从精英化向大众化进行转变,高等院校招生规模大幅度地增加,医科院校入校学生的数学基础和学习能力参差不齐。

而大学生由于其专业对概率与数理统计知识的要求不同,其学习目标和态度不尽相同,这就使得大学生对该课程的需求有了进一步的分化;同时由于不同学生的数学基础和对数学的兴趣爱好也不尽相同,对数学学习的重视程度和投入有很大差别。

在长期的教学实践中我们深刻地体会到,为了在有限的课堂教学时间内尽可能地满足各层次学生学习的需要,满足各专业后续课程学习的前提下,最大程度地调动学生的学习积极性,必须推行分层次教学,提高数学教学的质量[1,2]。

1概率论与数理统计分层次教学研究的背景自1995年国家教委立项研究“面向21世纪非数学类专业数学课程教学内容与课程体系”以来,对于数学教育在大学教育中应有的作用,国内数学教育界逐渐认识到,我国高等院校的规模水平、专业设置、地区差异、师资力量、生源优劣都相去甚远。

而随着我国高等教育大众化趋势的步伐加快,这些差距到21世纪更加凸显,分层次教学法的提出必然是大学数学教学的规律。

这也是我们在进行大学数学分层次教学研究时的一个基本出发点。

我校在概率论与数理统计的教学实践中提出分层次教学,是在原有的师资力量和学生水平的条件下,通过分层次教学,充分满足各专业各水平不同层次学生的数学素质的要求,最大限度地挖掘学生的潜能,引导学生发挥其优势,使每个学生都能获得所需的概率统计知识,同时能够充分实现学校的教育功能和服务功能,达到教书、育人的和谐统一[3]。

概率论与数理统计论文

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概率论与数理统计论文•相关推荐概率论与数理统计论文(精选16篇)在学习、工作生活中,大家最不陌生的就是论文了吧,借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力。

那么,怎么去写论文呢?下面是小编为大家收集的概率论与数理统计论文,欢迎阅读,希望大家能够喜欢。

概率论与数理统计论文篇1摘要:在现实世界中,随着科学的发展,数学在生活中的应用越来越广,无处不在。

而概率统作为数学的一个重要分支,同样也在发挥着越来越广泛的用处。

概率统计正广泛地应用到各行各业:买保险、排队问题、患遗传病、天气预报、经济预测、交通管理、医疗诊断等问题,成为我们认识世界、了解世界和改造世界的工具,它与我们的实际生活更是息息相关,密不可分。

关键词:概率论,概率论的发展与应用正文一、概率论的起源说起概率论起源的故事,就要提到法国的两个数学家。

一个叫做帕斯卡,一个叫做费马。

帕斯卡是17世纪有名的“神童”数学家。

费马是一位业余的大数学家,许多故事都与他有关。

1651年,法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分有趣的“分赌注”问题。

这两个赌徒说,他俩下赌金之后,约定谁先赢满5局,谁就获得全部赌金。

赌了半天,A赢了4局,B赢了3局,时间很晚了,他们都不想再赌下去了。

那么,这个钱应该怎么分?是不是把钱分成7份,赢了4局的就拿4份,赢了3局的就拿3份呢?或者,因为最早说的是满5局,而谁也没达到,所以就一人分一半呢?这个问题可把他难住了,他苦苦思考了两三年,到1654年才算有了点眉目。

于是他写信给的好友费马,两人讨论结果,取得了一致的意见:赌友应得64金币的。

通过这次讨论,开始形成了概率论当中一个重要的概念——数学期望。

这时有位荷兰的数学家惠更斯在巴黎听到这件新闻,也参加了他们的讨论。

讨论结果,惠更斯把它写成一本书叫《论赌博中的计算》(1657年),这就是概率论最早的一部著作。

二、概率论的发展概率论的应用在他们之后,对概率论这一学科做出贡献的是瑞士数学家族——贝努利家族的几位成员。

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《概率论论文》概率论论文(一):《概率论与数理统计》论文摘要概率论的发展具有很长的历史,多位数学家对概率论的构成做出了巨大贡献。

纵观其发展史,在实际生活中具有很强的应用好处。

正是有了前人的努力,才有了现代的概率论体系。

本文将从概率论的研究好处、定义,以及发展历程进行叙述。

概率论的发展与起源1.1概率论的定义概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。

随机现象是相对于决定性现象而言的,随机现象是指在基本条件不变的状况下,一系列或观察会得到不同结果的现象。

每一次实验或观察前,不能肯定会出现哪种结果,呈现出偶然性。

例如,抛一枚硬币,可能会出现正面或者反面;在同一工艺条件下生产出的灯泡,其寿命长短参差不齐等等。

随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。

随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或者一组基本事件统称为随机事件,或者简称为事件。

事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。

虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下超多重复的随机实验却往往呈现出明显的数量规律。

例如,连续多次抛一枚硬币,出现正面的频率随着抛次数的增加逐渐趋近于1/2;犹如,多次测量一物体的长度,其测量结果的平均值随着测量次数的增加,逐渐稳定于一常数,并且测量值大多落在此常数的附近,其分布状况呈现中间多,两头少及某种程度的对称性。

大数定律和中心极限定律就是描述和论证这些规律的。

在实际生活中,人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变状况。

例如,微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而构成不规则的运动,即布朗运动,这就是随机过程。

随机过程的统计特征、计算与随机过程有关的某些事件的概率,个性是研究与随机过程样本轨道(及过程的一次实现)有关的问题,是现代概率论的主要课题。

在当代,随着概率论本身的发展和学科之间的交叉融合,囊括了概率理论和统计理论两大部分的广义概率论已经成为一门应用十分广泛的学科,概率方法与统计方法逐渐渗透到了其它学科的研究工作当中。

无论是在自然科学领域还是社会科学领域,各门学科中都能看到概率论的身影。

概率论已经成为一种重要的工具,在社会发展中发挥着巨大的作用。

1.2课题背景及研究的目的和好处现代社会步调快,信息更新快,信息量大,如何从中选取分析最有效的信息成为发展的先决条件,故概率统计学有着不可比拟的重要地位与作用。

无论是在日常生活中,还是商业经济、科学研究,小到日常下雨,大到卫星发射,各种事物发展中都有概率统计的影子。

在这个科技革新的时代,概率统计学必将发挥前所未有的重大影响,所以研究概率学具有十分重要的好处。

1.3概率论的发展1.3.1概率论的早期雏形早在原始社会,那时的占卜师们使用动物的趾骨作为占卜工具,将一个或多个趾骨投掷出去,趾骨落地后的不同形状指示神对人事的不同意见。

由于投掷趾骨这个过程所产生的结果具有不可预测性,而每次投掷的结果也互不影响,这个能够说是概率事件最早的雏形了,然而由于趾骨的大小形状不同,每个事件发生的概率并不是完全相等。

与其基本原理相类似的就是掷骰子。

在16世纪,赌博中的偶然现象就开始引起人们的注意,数学家卡丹诺(Cardano)首先觉察到,赌博输赢虽然是偶然的,但较大的赌博次数会呈现必须的规律性,卡丹诺为此还写了一本《论赌博》的小册子,书中计算了掷两颗骰子或三颗骰子时,在一切可能的方法中有多少方法得到某一点数。

1564年,卡尔扎诺,利用自己的智慧和赌博经验,用拉丁文写成著名的《论机会游戏》,揭示了赌博中的不确定性原理,成为概率论前史中的重要人物。

书中,卡尔扎诺强调赌博的基本原则是同等条件,如果它们有利于对手,那么你是傻瓜,如果有利于自己,那么你就不公平。

骰子就应是诚实的,几个诚实的骰子联合起来仍然是诚实的,下注就应根据这种诚实性。

等可能思想的提出是卡尔扎诺的贡献之一,为理解和解决复杂的赌博问题带给了依据。

他定义了胜率(有利结果数与不利结果数之比)表示机会的大小,计算出了多种赌博的全部可能结果数和有利结果数,由于当时组合数学还很贫乏,他的计算在方法上与《维图拉》基本相同。

卡尔扎诺还思考了独立事件的乘法法则,在一番错误推理后他发现了正确方法,例如一次的胜率是3:1,连续两次的胜率是9:7。

卡尔扎诺是第一个深入讨论概率问题的人,他提出了思考随机问题的基本原则,建立了胜率概念和一些运算法则,对概率理论的构成具有开创性贡献。

然而令人惋惜的是,这本书在他死后很长时间才出版,此前惠更斯的《论赌博中的计算》已经刊世,这对卡尔扎诺的学术影响有很大的削弱。

1.3.2概率论的构成期现代人认为概率论的早期研究大约在十六世纪到十七世纪之间。

那时正值欧洲文艺复兴时期,工业革命开始发展。

随之而来的航海事业的天气预报,工业生产的误差预估,商业发展的贸易问题,加上人们对患病率、死亡率、自然灾害等问题的不断关注,人们急需一门分析研究随机现象的数学学科,故概率论应社会实际需求的时候到了。

在这个时期最著名的故事当属分赌注问题。

法国一位贵族梅累向法国数学家、物理学家帕斯卡提出了一个十分搞笑的分赌注问题。

这两个赌徒说,他俩下赌金之后,约定谁先赢满5局,谁就获得全部赌金。

赌了半天,A赢了4局,B赢了3局,时间很晚了,他们都不想再赌下去了。

那么,这个钱就应怎样分?是不是把钱分成7份,赢了4局的就拿4份,赢了3局的就拿3份呢?或者,因为最早说的是满5局,而谁也没到达,所以就一人分一半呢?这两种分法都不对。

正确的答案是:赢了4局的拿这个钱的3/4,赢了3局的拿这个钱的1/4。

为什么呢?假定他们俩再赌一局,或者A赢,或者B赢。

若是A赢满了5局,钱就应全归他;A如果输了,即A、B各赢4局,这个钱就应对半分。

此刻,A赢、输的可能性都是1/2,所以,他拿的钱就应是1/21+1/21/2=3/4,当然,B就就应得1/4。

这个问题可把他难住了,他苦苦思考了两三年才算有了点眉目。

于是他写信给的好友费马,两人讨论结果,取得了一致的意见:梅累的分法是对的,他应得64个金币的,赌友应得64金币的。

透过这次讨论,开始构成了概率论当中一个重要的概念数学期望。

在上述问题中,数学期望是一个平均值,就是对将来不确定的钱这天就应怎么算,这就要用A赢输的概率1/2去乘上他可能得到的钱,再把它们加起来。

概率论从此就发展起来,多数人以帕斯卡与费马的通信作为概率论学的起源。

1.3.3概率论的正式构成和发展时期18世纪是概率论的正式构成和发展时期。

1713年,贝努利(Bernoulli)的名著《推想的艺术》发表.在这部著作中,贝努利明确指出了概率论最重要的定律之一大数定律,并且给出了证明,这使以往建立在经验之上的频率稳定性推测理论化了,从此概率论从对特殊问题的求解,发展到了一般的理论概括。

继贝努利之后,法国数学家棣谟佛于1781年发表了《机遇原理》。

书中提出了概率乘法法则,以及正态分和正态分布律的概念,为概率论的中心极限定理的建立奠定了基础。

1706年法国数学家蒲丰的《偶然性的算术试验》完成,他把概率和几何结合起来,开始了几何概率的研究,他提出的蒲丰问题就是采取概率的方法来求圆周率的尝试。

透过贝努利和棣谟佛的努力,使数学方法有效地应用于概率研究之中,这就把概率论的特殊发展同数学的一般发展联系起来,使概率论一开始就成为数学的一个分支。

概率论问世不久,就在应用方面发挥了重要的作用.牛痘在欧洲大规模接种之后,曾因副作用引起争议。

这时贝努利的侄子丹尼尔贝努利根据超多的统计资料,做出了种牛痘能延长人类平均寿命三年的结论,消除了一些人的恐惧和怀疑;欧拉(Euler)将概率论应用于人口统计和保险,写出了《关于死亡率和人口增长率问题的研究》,《关于孤儿保险》等文章;泊松(Poisson)又将概率应用于射击的各种问题的研究,提出了《打靶概率研究报告》.总之,概率论在18世纪确立后,就充分地反映了其广泛的实践好处。

1.3.4概率论的发展时期拉普拉斯1812年在巴黎出版了他的经典著作《分析概率论》。

这部著作对十八世纪概率论的研究成果作了比较完美的总结,资料包括几何概率、贝努里定理、最小二乘法等。

他还明确了概率的古典定义,证明了中心极限定理中的德莫哇佛严密地,系统地奠定概率论基础的第一个人。

1917年苏联科学家伯恩斯坦首先给出了概率论的公理体系。

1933年柯尔莫哥洛夫又以更完整的形式提出了概率论的公理结构,从此,更现代好处上的完整的概率论臻于完成。

1.3.4现代概率论时期二十世纪以来,概率论有了很大的发展。

随机过程产生是近代概率论发展的重要标志之一。

古典概率论主要研究随机事件的概率或随机变量的分布,而现代概率论则主要研究无穷多个随机变量的集合,即研究随机过程。

继马尔可夫链产生后,柯尔莫哥洛夫建立了马尔科夫过程的一般理论;美国数学家维纳由于研究控制论的需要,首先讨论了平稳过程的预测理论;1934年,苏联数学家辛钦建立了平稳随机过程理论;1937年,克拉梅尔开始研究随机过程的统计理论;美国数学家杜勃进一步研究随机过程,在经典理论上做了发展性的工作。

1955年,在美国数学年会上,第一次提出了应用概率。

这种应用性很强的研究方向,在社会科学数量化、精确化中;在日益需要的自动控制和管理学中,越来越受到人们的重视。

应用概率的诸分支又有:排队论、可靠性理论、马尔科夫决策规划、对策论、信息论、随机规划等等,还有与其它学科的结合分支:生物统计、药学统计、军事统计、气象统计、水文统计等等。

1.4结语纵观概率论发展,能够看出概率论学在实际应用社会发展中具有重要地位,随着科学技术的发展,概率论的理论与应用也将得到更大的发展。

概率论论文(二):论文题目:概率论与生活关键词:数理统计,实际应用概述:概率论与生活有着密不可分的联系,它是明白生活规律,统领生活资料的一门基础学科,概率论与生活息息相关,是我们大学学习乃至人生生活的一门极其重要的学科。

正文:十七世纪中叶,法国贵族德美黑在骰子赌博中,由于有要急近处理的事情务必中途停止赌博,要靠对胜负的预测把赌资进行合理的分配,但不知用什么样的比例分配才算合理,于是就写信向当时法国的最高数学家帕斯卡请教。

正是这封信使概率论向前迈出了第一步。

帕斯卡和当时第一流的数学家费尔玛一齐,研究了德美黑提出的关于骰子赌博的问题。

于是,一个新的数学分支--概率论登上了历史舞台。

三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题,结果写成了《论机会游戏的计算》一书,这就是最早的概率论著作。

概率论的第一本专著是1713年问世的雅各贝努利的《推测术》。

经过二十多年的艰难研究,贝努利在该树种,表述并证明了著名的&#39;大数定律&#39;。

所谓&#39;大数定律&#39;,简单地说就是,当实验次数很大时,事件出现的频率与概率有较大偏差的可能性很小。

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