第一章概率论的基本概念

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第一章概率论的基本概念

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§2 样本空间、随机事件（一）样本空间随机试验E的所有可能结果的集合称为样本空间，记为S。组成样本空间的元素 ,即试验的一个可能出现的结果，记为e，故样本空间 S可记作S={e}，样本空间的元素，即E的每一个结果，称为样本点. 例如上一节试验的样本空间为: S1 ={H,T} H-正面 T-反面； S2 ={0,1,2,3} , i=0,1,2,3 为正面出现的次数； S3 ={HHH ,HHT ,HTH ,THH ,HTT, THT, TTH ,TTT}；
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这个等式也可以由等式 A = B (C∪D)利用De Morgan对偶律得到．事实上，我们有
．
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例7 设A，B，C，D是四个事件，用A，B，C， D的运算关系表示下列事件。（1）A1：“A，B，C，D中仅有A发生” （2）A2：“A，B，C，D中恰有一个发生” （3）A3：“A，B，C，D中至少有一个发生” （4）A4：“A，B，C，D中至少有两个发生” （5）A5：“A，B，C，D中至多有一个发生” （6）A6：“A，B，C，D中至多有两个发生” （7）A7：“A，B，C，D都不发生” （8）A8：“A，B，C，D不都发生” （9）A9：“A，B，C，D中至多一个发生，但D 不发生” （10）A10：“A，B，C，D2）事件AB={x|xA或xB}称为事件A与事件B的和事件. 当且仅当A, B中至少有一个发生时, 事件AB发生.
A S
类似地,
n
B
称 Ak为n个事件A1 , A2 , , An的和事件;
k 1
称 Ak为可列个事件A1 , A2 ,的和事件.
k 1
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（3）事件AB={x|xA且xB}称为事件A与事件B的积事件. 当且仅当A, B同时发生时, 事件AB发生. AB也记作AB

概率论基础知识

几何性质：介于曲线y＝f(x)与Ox轴之间的面积等于1。X落在区间(x1,x2]的概率P{x1＜X≤x2}等于区间(x1,x2]上曲线y＝f(x)之下的曲边梯形的面积。
对于连续型随机变量来说，它取任一指定实数值a的概率均为0，即P{X＝a}＝0。事实上0≤P{X＝a}≤P{a－△x＜X≤a}＝F(a)－F(a－△x).P{a＜X≤b}＝P{a≤X≤b}＝P{a＜X＜b}.
定理二：若事件A与B相互独立，则下列各对事件也相互独立：
多个事件相互独立：一般，设A1，A2，…，An是n(n≥2)个事件，如果对于其中任意2个，任意3个，…，任意n个事件的积事件的概率，都等于各事件概率之积，则称事件A1，A2，…，An相互独立。
推论：①若事件A1，A2，…，An(n≥2)相互独立，则其中任意k(2≤k≤n)个事件也是相互独立的。
第一章概率论的基本概念
一、事件运算常用定律（设A,B,C为事件）：
二、频率与概率
1.概率的公理化定义：
①非负性：对于每一个事件A，有P加性：设A1，A2，…是两两互不相容的事件，即对于AiAj＝∅，i≠j，i,j＝1,2,…，有P(A1∪A2∪…)＝P(A1)＋P(A2)＋….
P{X＞s＋t|X＞s}＝P{X＞t}
3.正态分布(高斯分布)[X～N(μ,σ2)]：
正态分布性质：
①曲线关于x＝μ对称，这表明对于任意h＞0有P{μ－h＜X≤μ}＝P{μ＜X≤μ＋h }.
②当x＝μ时取到最大值，x离μ越远，f(x)的值越小。
③在x＝μ±σ处曲线有拐点。曲线以Ox轴为渐近线。
标准正态分布：μ＝0，σ＝1.其概率密度和分布函数分别用φ(x)，Φ(x)表示，即有：
②若n个事件A1，A2，…，An(n≥2)相互独立，则将A1，A2，…，An中任意多个事件换成它们各自的对立事件，所得的n个事件仍相互独立。

概率论讲义_带作业

例已知某类产品的次品率为0. 2 ，现从一大批这类产品中随机抽查2 0 件. 问恰好有件次品的概率是多少？
3) 泊松分布
概率论的基本概念样本空间
样本点
事件
事件的概率
练习 1. 抛一枚骰子，观察向上一面的点数；事件表示“出现偶数点”
2. 对目标进行射击，击中后便停止射击，观察射击的次数；事件表示“射击次数不超过5 次”
事件之间的关系与运算
事件语言
集合语言
样本空间
事件
的对立事件
事件或者
分布律：如果记离散型随机变量所有可能的取值为
值的概率，即事件
的概率为
，取各个可能
上式称为离散型随机变量的分布律. 分布律也可以直观的表示成下列表格：
根据概率的性质，分布律中的应该满足下列条件： 1． 2．例某系统有两台机器独立运转. 设第一台与第二台机器发生故障的概率分别是 0. 1 ，0. 2. 以表示系统中发生故障的机器数，求的分布律.
随机变量的例子
掷一枚色子，用记点数；
掷三枚色子，用记点数之和；
掷一枚硬币，记
为“出现正面”，
为“出现反面”；
变量的取值是随机的，依赖于随机试验的结果
用随机变量来表示事件
设为一个实数集合，则用
表示一个事件，即
例如，某射手射击某个目标，击中计1 分，未中计0 分，则计分表示一个随机
变量，且“击中”这个事件可以表示为
第二章随机变量及其分布
Hale Waihona Puke 第六讲随机变量离散随机变量
概率论的另一个重要概念是随机变量. 随机变量的引入, 使概率论的研究由个别的随机事件扩大为随机变量所表征的随机现象的研究.

概率论与数理统计第一章概率论的基本概论.

称为事件A与事件B的积 , 记为 AB 或 A B 图示事件A与B 的积事件.
A AB B
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§1.1随机现象与随机事件
n
推广称A k为 n个事 A 1,A 2件 , ,A n的积 ; 事
k1
称A k为可列 A 1,个 A 2, 事的件积. 事
k1
和事件与积事件的运算性质
A A A , A , A A ,
王梓坤著科学出版社
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第一章概率论的基本概念
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第1章概率论的基本概念
§1.1 随机现象与随机事件
一随机现象与随机试验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 “太阳从东方升起”, “水从高处流向低处”, “同性电荷必然互斥”,
正面、反面; (3) 进行一次试验之前不能
确定哪一个结果会出现. 故为随机试验. 9
§1.1随机现象与随机事件
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.
2. 从一批产品中,依次任选三件,记录出现正品与次品的件数. 3. 记录某公共汽车站每日上午某时刻的等车人数.
4. 从一批灯泡中任取一只,测试其寿命.
1. 事件的包含与相等
若事件 A 发生必然导致 B 发生 , 则称事件 B 包含事件 A, 记作 BA 或 A B .
若事件A 包含事件B，而且事件B 包含事件A，则称事件A与事件B相等，记作 A=B.
图示 B 包含 A.
AB
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§1.1随机现象与随机事件
2. 事件的和 “事件A或事件B至少有一个发生”是一个事件 ,
结果: 弹落点会各不相同. 实例3 抛掷一枚骰子,观察出现的点数.

第一章概率论的基本概念

第一章概率论的基本概念一、随机事件其运算1．随机试验、样本点和样本空间(1)随机试验随机试验具有如下特点的试验．1、在相同的条件下，试验可以重复进行．2、试验的所有可能结果是预先知道的，并且不止一个．3、每一次试验出现那一个结果事先不能确定． (2)样本点和样本空间随机试验的每一个可能的(不可分解的)结果，称为这个随机试验的一个样本点，记为ω．随机试验的所有样本点组成的集合，称为这个随机试验的样本空间，记为． Ω2．随机事件、基本事件、必然事件和不可能事件在随机试验中，可能发生也可能不发生的事情称为该试验的随机事件，记为A ,B 等．随机试验的随机事件可以表示为它的一些样本点组成的集合．在一次试验中，若试验结果是随机事件A 中的一个样本点，则称在一次试验中事件A 发生．只包含一个样本点的事件称为基本事件．在任何一次试验中都发生的事件，称为必然事件，它就是Ω所表示的事件，因而用Ω表示必然事件．在任何一次试验中都不发生的事件，称为不可能事件，它就是由φ所表示的事件，因而用φ表示不可能事件．3．事件之间的关系和运算 (1)包含关系设A ,B 为二事件，若A 发生必导致B 发生，则称事件A 包含于事件B ，或事件B 包含事件A ，记为B A ⊂．B A ⊂⇔A ∈∀ω必有B ∈ω，见图1—1． (2)相等关系设A ,B 为二事件，若B A ⊂并且A B ⊂，则称A 与B 相等，记为B A =，见图1—2．(3)事件的并设A ,B 为二事件，称事件“A ,B 至少一个发生(A 发生或B 发生)”为A ,B 的并(或和)，记为．B A ∪B A ∪}|{B A ∈∈=ωωω或．见图1—3．(4)事件的交设A ,B 为二事件，称事件“A ,B 同时发生(A 发生且B 发生)”为A ,B 的交(或积)．记为或B A ∩AB ．AB }|{B A ∈∈=ωωω且．见图1—4． (5)事件的差设A ,B 为二事件，称事件“A 发生且B 不发生”为A 减去B 的差，记为B A −．B A − }|{B A ∉∈=ωωω且．见图1—5．(6)互不相容关系设A ,B 为二事件，若A ,B 不能同时发生，称A ,B 互不相容或互斥，记为AB φ=． A ,B 互不相容⇔AB φ=，见图1—6． (7)对立事件设A 为一事件，称事件“A 不发生”为A 的余事件或A 的对立事件，记为A ．A =A −Ω，即φ=Ω=+A A A A ，，见图1—7．(8)完备事件组构成完备事件组，若,,,,21n H H H )( 21j i H H H H H j i n ≠=Ω=++++φ，．换句话说，如果有限个或可数个事件两两不相容，并且“所有事件的和”是必然事件，则称它们构成完备事件组． ,,,,21n H H H 4．事件的运算法则对于任意事件，，有C B A ,, ,,,,21n A A A (1) 交换律 A B B A A B B A ∩∩∪∪==，．(2) 结合律 C B A C B A ∪∪∪∪)()(=；C B A C B A ∩∩∩∩)()(=．(3) 分配律；)()()(C A B A C B A ∩∪∩∪∩=)()()(C A B A C B A ∪∩∪∩∪=．() ∪∩∪ ∪∩ ∪∪ ∪∩)()(11n n A A A A A A A =． (4) 对偶律，；B A B A B A B A ∪∩∩∪==∩∩ ∩ ∪∪ ∪n n A A 11=； ∪∪ ∪ ∩∩ ∩n n A A 11=．下列关系和运算要熟记：Ω⊂⊂A φ；；B A B A B A ∪∩⊂⊂)(或B B A A B A B A ==⇒⊂∪∩且；A B A ⊂−；φ=−⇒⊂B A B A ；φφ=A ∩；A A =∪φ；φ=Ω；Ω=φ；A B B A ⊂⇒⊂；AB A B A B A −==−∩；)(A B A B A ∪∪=．【例1】写出下列随机试验的样本空间： (1)从袋中任取3个球，记录取球的结果．(2)从袋中不放回地接连取出3个球，记录取球的结果． (3)从袋中有放回地接连取出3个球，记录取球的结果．(4)从袋中不放回地一个一个地取球，直到取得白球为止录取球的结果．【例2】今有3个球、4个盒子．写出下列随机试验的样本空间：(1)将3个球任意地放入4个盒子中去、每个盒子放入的球数不限，记录放球的结果． (2)将3个球放入4个盒子中去，每个盒子至多放入1个球，记录放球的结果．【例3】写出下列随机试验的样本空间： (1)在上任取一点，记录其坐标． )1,0((2)将一尺之捶折成三段，记录三段的长度 (3)在上任取三点，记录三点的坐标．)1,0(【例4】写出下列随机试验的样本空间，用样本点的集合表示所述事件，并讨论它们之间的相互关系．(1)袋中有3个白球和2个黑球，从其中任取2个球，令A 表示 “取出的全是白球”，B 表示“取出的全是黑球”，表示“取出的球颜色相同”， (C i A 2,1=i )表示“取出的2个球中恰有i 个白球”，表示“取出的2个球中至少有1个白球”． D (2)袋中有2个正品和2个次品，从袋中有放回地接连抽取产品3次，每次任取1件，令 ()表示“第次取出的是正品”，i A 3,2,1=i i B 表示“3次都取得正品”． (3)从l，2，3，4这4个数字中，任取—数，取后放回，然后再任取一数．先后取了3次，令A 表示“3次取出的数不超过3”，B 表示“3次取出的数不超过2”，表示“3次取出的数的最大者为3”．C (4)将3个球任意地放入4个盒子中去，令A 表示“恰有3个盒子中各有1球”，B 表示“至少有2个球放入同1个盒子中”．【例5】设为3事件，试用表示下列事件： C B A ,,C B A ,,(1)至少有1个发生． C B A ,, (2)都不发生．C B A ,,(3)不都发生．C B A ,,(4)不多于1个发生． C B A ,,【例6】什么样的事件X 满足下列等式： (1)B A X A X =)()(∪∪∪． (2)．B A X A ∪∪=(3)． )()(C B C A X AB ∪∩∪∪=二、事件的概率及其性质1．事件概率的定义(1)古典概型满足下列条件的随机试验，称为古典概型．10 有限性：样本点的总数是有限的；20等可能性：所有基本事件是等可能的；①概率的定义：设随机试验为古典概型，样本空间为},,{1n ωω =Ω，A 是一个事件．},,{1r i i A ωω =，则事件的概率为含样本点的个数含样本点的个数Ω==A n r A P )(． ②概率的性质：对于古典概型，事件的概率具有下列性质． 10． 1)(0≤≤A P 20．1)(=ΩP 30有限可加性：若两两互不相容，则n A A A ,,,21 ∑===ni i n i i A P A P 11)()(∪．(2)几何概型满足下列条件的随机试验，称为几何概型．10有限性：样本空间是直线、二维或三维空间中度量(长度、面积或体积)有限的区间或区域．20均匀性：样本点在样本空间上是均匀分布的(可通俗地称为是等可能的) ．①概率的定义：在几何概型中，Ω为样本空间，A 是一个事件，定义事件A 的概率)()()(Ω=L A L A P ．其中,分别是)(A L )(ΩL A ,的度量．Ω②概率的性质：对于几何概型，事件的概率具有下列性质． 10． 1)(0≤≤A P 20．1)(=ΩP 30若两两互不相容，则,,,,21n A A A ∑∞=∞==11)()(i i i i A P A P ∪．(3)事件的频率和性质以及概率的统计定义①事件的频率：将试验重复独立地进行次，若其中事件n A 发生了次，则称为A n A n A 在这n 次试验中出现的频数，称比值为n n A /A 在这次试验中出现的频率，记为，即．n )(A f n =)(A n f n n A /②频率的性质：事件的频率有如下性质： 101)(0≤≤A f n ． 20．1)(=ΩP 30 若两两互不相容，则m A A A ,,,21 ∑===mi i n m i i n A f A f 11)()(∪．2．概率的公理化定义及性质(1)概率的公理化定义设随机试验E 的样本空间为，以ΩE 的所有随机事件组成的集合(即的一些子集组成的集合)为定义域，定义一个函数(Ω)(A P A 为任意随机事件)，即任意一个随机事件A 与一个实数，且满足：)(A P 10．0)(≥A P 20．1)(=ΩP 30 可列可加性：若两两互不相容，则,,,,21n A A A ∑∞=∞==11)()(i i i i A P A P ∪．(2)概率的性质 100)(=φP ．20 有限可加性：若两两互不相容，则．n A A A ,,,21 ∑===ni in i iA P A P 11)()(∪30可减性：如果B A ⊂，则)()()(A P B P A B P −=−，)()(B P A P ≤⇒．（无条件等式)()()(AB P B P A B P −=−） 40对于任意事件A ，有1)(≤A P ． 50一般加法公式：==)(1∪n i i A P ∑=ni i A P 1)(∑≤<≤−nj i j i A A P 1)( ++∑≤<<≤nk j i k j i A A A P 1)()()1(211n n A A A P −−+【例7】袋中有3个白球及5个黑球，(1)从袋中任取4个球，求取得2个白球及2个黑球的概率．(2)从袋中不放回地接连取出4个球，求取得2个白球及2个黑球的概率． (3)从袋中有放回地接连取出 4个球，求取得2个白球及2个黑球的概率．【例8】设有个人，每个人都等可能地被分配到个房间中的任一间()，求下列事件的概率：n N N n < 事件：某指定的间房中各有1个人． 1A n 事件：恰有间房各有1个人． 2A n 韦件：某指定的房间中有个人．3A k 事件：当4A N n =时，恰有一间房空着．【例9】编号为1,2,3,4,5,6,7,8,9的车皮随机地发往三个地区,和的各2，3和4节，求发往同一地区的车皮编号相邻的概率． 1E 2E 3E【例10】从0,1,2,…,9这10个数字中任取1个，取后放回，先后取了6个数字，求下列事件的概率：事件：6个数字全不相同． 1A 事件：不含0与9． 2A 事件：0恰好出现2次． 3A 事件：至少出现2个0．4A 事件：6个数字中最大的是6． 5A 事件：6个数字的总和是20．6A【例11】有5名插班生，其中有3名男生、2名女生．现将他们按每班1人任意地分配到编号为1—5的5个班中去，求下列事件的概率：事件：3名男生被分到班号相连的3个班中．1A 事件：至少有2个男生被分到的班号或2个女生被分到的班号相连． 2A【例12】从n 双尺码不同的鞋子中任取r 2 (n r ≤2)只，求下列事件的概率：事件：所取1A r 2只鞋子中只有2只成双事件：所取2A r 2只鞋子中至少有2只成双．事件：所取3A r 2只鞍子恰成r 双．【例13】在线段AB 上任取一点，该点将AB 分成两段，求下列事件的概率：事件：其中一段大于另一段的倍． 1A m 事件：其中每一段都小于另一段的倍．2A m【例14】设只1个泊位的码头有甲、乙两艘船停靠，2船各自可能在1昼夜的任何时刻到达．设两艘船停靠的时间分别为1小时和2小时，求下列事件的概率：事件：码头空闲超过2小时．1A 事件：一艘船要停靠必须等待一段时间． 2A【例15】在线段上任取3个点，求下列事件的概率： AC 321,,A A A 事件：位于与之间．1B 2A 1A 1A 事件：能构成1个三角形． 2B 321,,AA AA AA【例16】若,5.0)(=A P 4.0)(=B P ,3.0)(=−B A P ，求和)(B A P ∪)(B A P ∪.【例17】对于任意两个互不相容的事件A 与B ，以下等式中只有一个不正确，它是： (A) ；)()(A P B A P =−(B) )()(A P B A P =−1)(−+B A P ∪； (C) )()()(B P A P B A P −=−； (D) ； (E) )())()((A P B A B A P =−∩∪)()()(B A P A P B A P ∪−=−.三、条件概率和乘法公式1．条件概率的定义及性质(1)条件概率的定义设为两个事件，，则称B A ,0)(>B P )()()|(B P AB P B A P =为B 发生的条件下A 的条件概率．(2)条件概率的性质条件概率满足： 10． 0)|(≥B A P 20．1)|(=ΩB P 30可列可加性：若两两互不相容，则,,,,21n A A A ∑∞=∞==11)|()|(i i i i B A P B A P ∪．2．关于条件概率的三个定理(1)乘法公式若，则0)(>A P )()()(A B P A P AB P =．推广若，则0)(21>n A A A P )()()()(12112121−=n n n A A A A P A A P A P A A A P ．(2)全概率公式设是样本空间的一个划分（或称为完备事件组），即两两不交：n B B B ,,,21 Ωn B B B ,,,21 j i B B j i ≠=,φ，且Ω=n B B B ∪ ∪∪21．则∑==ni i i B P B A P A P 1)()|()(．(3)贝叶斯公式设是样本空间Ω的一个划分，若事件n B B B ,,,21 A 满足：，则有0)(>A P n i B P BA PB P B A P A B P nj j ji i i ,,2,1,)()|()()|()|(1==∑=．)(i B P （），通常叫先验概率．，（n i ,,2,1 =)|(A B P i n i ,,2,1 =），通常称为后验概率．如果我们把A 当作观察的“结果”，而理解为“原因”，则贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律，并作出了“由果朔因”的推断．n B B B ,,,21【例18】在3重努利试验中，设5.0)(=A P ，若已知A 至少出现1次，求A 至少出现1次的概率．【例19】口袋个装有个白球、个黑球，一次取出球，发现都是同一颜色的球，求它们都是黑球的概率． 12−n n 2n【例20】假设一个人在一年内患感冒的次数X 服从参数为5的泊松分布；正在销售的一种药品A 对于75%的人可以将患感冒的次数平均降低到3次，而对于25%的人无效．现在有某人试用此药一年，结果在试用期患感冒两次，试求此药有效的概率α．【例21】对产品作抽样检验时，每100件为一批，逐批进行．对每批检验时，从其中任取1件作检查，如果是次品，就认为这批产品不合格；如果是合格品，则再检查下件．检验过的产品不放回．如此连续检查5件．如果检查5件产品都是合格品，则认为这批产品合格而被接受．假定一批产中有5％是次品，求这批产品被接受的概率．【例22】加工零件需要经过两道工序，第—道工序出现合格品的概率为0.9，出现次品的概今为0.1第一道工序加工出来的合格的，在第二道工序中出现合格品的概率为0.8，出现次品的概率为0.2；第一道工序加工出来的次品，在第二道工序出现次品或出现废品的概率都是0.5．分别求经过两道工序加工出来的零件是合格品、次品、废品的概率．【例23】在某工厂中有甲、乙、丙3台机器生产同样的产品，它们的产量各占25％，35％，40％，并且在各自的产品中．废品各占5％，4％，2％，从产品中任取1件，求它是废品的概率．若取出的是废品，分别求它是甲、乙、丙机器生产的概率．【例24】乒乓球盒内有12个球，其中9个是新球．第一次比赛时任取3个使用，用后放回．第二次比赛时再任取3个球，求此3个球全是新球的概率．若第二次取出的3个球全是新球，求第一次取出使用的3个球也是新球的概率．【例25】袋中装有5个白球和2个黑球，从中任取5个放入一个空袋中．再从这个袋的5个球做任取3个球放入另一个空袋个．最后从第三个袋中任取1球，求从第三个袋中取出白球的概率．若从第三个袋取出的是白球，分别求从第一个袋中取出放入第二个袋的5个球全是白球的概率、从第二个袋中取出放入第三个袋的3个球全是白球的概率．四、事件的独立性1．二事件的独立性定义设为二事件，若B A ,)()()(B P A P AB P =，则称相互独立． B A , 性质若，则相互独立的充要条件是)0(>A P B A ,)()|(B P A B P =．定理若相互独立，则B A ,A 与B ，A 与B ，A 与B 均独立． 2．三个或三个以上事件的独立性（1）三个事件相互独立设为三个事件，若满足： C B A ,,)()()(B P A P AB P =； )()()(C P A P AC P =；)()()(C P B P BC P =；)()()()(C P B P A P ABC P =，则称相互独立，简称独立.C B A ,,C B A ,,若只满足上面的前三个式子，称两两独立．两两独立，未必相互独立. C B A ,,C B A ,,（2）个事件相互独立如果n 个事件满足：n n A A A ,,,21 )()()(j i j i A P A P A A P =， n j i ≤<≤1，共个等式； 2nC )()()()(k j i k j i A P A P A P A A A P =， n k j i ≤<<≤1 共个等式； 3nC … … … … … … … … … … … … … … … … … …)()()()(2121n n A P A P A P A A A P = 共个等式 nn C 这等式成立，则称相互独立，简称独立．1232−−=+++n C C C n nn n n n A A A ,,,21 n A A A ,,,21 若相互独立，是中的个事件，则相互独立．n A A A ,,,21 k i i i A A A ,,,21 n A A A ,,,21 k k i i i A A A ,,,21若相互独立，将任意n A A A ,,,21 m )1(n m ≤≤个事件换成它的对立事件后，所得个事件仍独立．n 若相互独立，则．n A A A ,,,21 ∏==−−=ni in i iA P A P 11))(1(1)(∪3．独立试验序列概型贝努利试验对一个试验E ，如果只考虑两个结果A 和A ，且，p A P =)(q p A P =−=1)(，则称E 为贝努利试验．n 重贝努利试验将贝努利试验E 重复独立地做次，称为n 重贝努利试验．n 二项概率公式在n 重贝努利试验中，若用表示在n 次试验中k n A ,A 出现次，则k kn k k n k n q p C A P −=)(,，，n k ,,1,0 =p q −=1．【例26】设有两门高射炮，每—门击中飞机的概率都是0.6，求同时射击一发炮弹能击中飞机的概率．若欲以99％的概率击中飞机，求至少需要多少门高射炮同时射击．【例27】今有甲、乙两名射手轮流对同一目标进行射击，甲命中的概率为，乙命中的概率为，甲先射，谁先命中谁得胜，分别求甲、乙获胜的概率． 1p 2p【例28】甲、乙二人进行下棋比赛，假设每局甲胜的概率为α，乙胜的概率为β，且1=+βα，在每局比赛中谁获胜谁得1分．如果谁的积分多于对方2分，谁就获得全场的胜利，分别求甲、乙二人获得全场胜利的概率．【例29】检查产品质量时，从其中连续抽查若干件，如果废品不超过2件，则认为这批产品合格而被接收．现有一大批产品，其废品率为0.1． (1)若连续抽查10件．求这批产品被接收的概率．(2)为使这批产品被接收的概率不超过0.9．应至少抽查多少件产品．【例30】保险公司为某年龄段的人设计一项人寿保险，投保人在1月1日向保险公司交纳保险费10元，1年内若投保人死亡，家属可向保险公司领取5000元，已知在1年内该年龄段的人的死亡率为0.0005，(1)若有10000人投保，水保险公司获利不少于50000元的概率． (2)若有7000人投保，求保险公司亏损的概率．。

第一章概率论的基本概念PPT课件

性质 4：对任一 A，P 事 (A)件 1. 上一页下一页返回
性质 5：对任一A事，件有 P(A)1P(A).
性质 6：对于任意两A,个 B，事有件 P(AB)P(A)P(B)P(AB)
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3、古典概型定义1.4：
设随机试验E满足如下条件:
(1) 试验的样本空间只有有限个样本点，即
(1)A1 {4个数字排成一个}偶 ; 数 (2)A2 {4个数字排成一个四}位 ; 数 (3)A3 {4个数字中 0恰好出现两}.次
因为是有放 ,所回以抽样样本空间总中数样 1为 04.本若使 4个数字组,成则偶只数需末位数即字可 . 为
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这有 5种可能 :0,2,4,6,8,
P ( A3 )
ห้องสมุดไป่ตู้
C
2 4
•
9
2
10 4
0 .0486
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例4： (一个古老的问题)一对骰子连掷25次.问出现双6 与不出现双6的概率哪个大?
解：设A {出现双6},B {不出现双6},
一对骰子掷1次,有66 36种结果.
掷25次共有3625种结果,
掷一次出现双6只有1种结果,不出现双6共有
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解 : (1) A (B C ); (2) AC B或 AB C; (3 ) A B C A B C A B C ;
(4) ABCABCABCABC或 A BA CB;C
(5) AB 或 A C BC; (6) A BAC BC
或 AC BABCABC AB. C
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乘法定理可推广至任意有限个事件的情形:

理学概率论与数理统计浙江大学第四版盛骤概率论部分

例：
✓ ✓ ✓ ✓
抛一枚硬币，观察试验结果；对某路公交车某停靠站登记下车人数；对某批电子产品测试其输入电压；对听课人数进行一次登记；
9
§2 样本空间·随机事件
(一)样本空间
定义：随机试验E的所有结果构成的集合称为E的样本空间，记为S={e}，
例：
➢ ➢
称S中的元素e为基本事件或样本点．
一枚硬币抛一次 S={正面，反面}；记录一城市一日中发生交通事故次数
概率论与数理统计是研究随机现象数量规律的一门学科。
1
第一章概率论的基本概念
• 1.1 随机试验 • 1.2 样本空间 • 1.3 概率和频率 • 1.4 等可能概型（古典概型） • 1.5 条件概率 • 1.6 独立性
第二章随机变量及其分布
• 2.1 随机变量 • 2.2 离散型随机变量及其分布 • 2.3 随机变量的分布函数 • 2.4 连续型随机变量及其概率密度 • 2.5 随机变量的函数的分布
第十二章平稳随机过程
• 12.1 平稳随机过程的概念 • 12.2 各态历经性 • 12.3 相关函数的性质 • 12.4 平稳过程的功率谱密度
5
概率论
第一章概率论的基本概念
6
第一章概率论的基本概念
关键词：样本空间随机事件频率和概率条件概率事件的独立性
7
§1 随机试验
确定性现象
解：假设接待站的接待时间没有规定，而各来访者在一周的任一天中去接待站是等可能的，那么，12次接待来访者都是在周二、周四的概率为 212/712 =0.000 000 3.
人们在长期的实践中总结得到“概率很小的事件在一次试验中实际上几乎是不发生的”(称之为实际推断原理)。现在概率很小的事件在一次试验中竟然发生了，因此有理由怀疑假设的正确性，从而推断接待站不是每天都接待来访者，即认为其接待时间是有规定的。

第一章概率论的基本概念(第3讲)

第1.7节事件的独立性
三、n个事件相互独立定义
n个事件 A1 , A2 , A3 ,..., An 相互独立的定义为：
P( Ai Aj ) = P( Ai )P( Aj ), i < j, i, j = 1,2,..., n P( Ai Aj Ak ) = P( Ai )P( Aj )P( Ak ), i < j < k, i, j, k = 1,2,..., n ... P( A1 A2 ...An ) = P( A1 )P( A2 )...P( An )
解: (1)设A=甲中, B=乙中, C=目标被击中, 所求
P(A|C)=P(AC)/P(C) =P(A)/[P(A)+P(B)-P(A)P(B)]
(C=A∪B)
=0.6/0.8=3/4
第1.7节事件的独立性
二、三个事件相互独立定义
对于三个事件 A, B, C 的相互独立定义为： P ( AB ) = P ( A ) P ( B ) P ( AC ) = P ( A ) P (C ) P ( BC ) = P ( B ) P (C ) P ( ABC ) = P ( A ) P ( B ) P (C )
C
k n
pk q n−k
(k
=
0,1,L, n)
P( A1 A2 ...Ak Ak+1 Ak+2 ...An ) = pkqn−k (前k次成功)
第1.8节独立试验序列
二、考察概率
(2) 第 k 次试验首次“成功”的概率为
qk−1 p(k = 0,1,2,L)
第1.8节独立试验序列
三、例题：Leabharlann 第1.9节几何概率和概率的数学定义

概率论与数理统计学习知识资料心得与分享与分享之第一章

第一章概率论的基本概念确定性现象：在一定条件下必然发生的现象随机现象：在个别试验中其结果呈现出不确定性，有统计规律性的现象随机试验：具有下述三个在大量重复试验中其结果又具特点的试验：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，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样本空间：将随机试验E 的所有可能出现的结果组成的集合称为E 的样本空间，记为S 样本点：样本空间的元素，即E 的每个结果，称为样本点样本空间的元素是由试验的目的所确定的。

随机事件：一般，我们称试验E的样本空间S的子集为E的随机事件，简称事件在每次试验中，当且仅当这一子集中的一个样本点出现时，称这一事件发生。

基本事件：由一个样本点组成的单点集，称为基本事件。

必然事件：样本空间S包含所有的样本点，它是S自身的子集，在每次试验中它总是发生的，称为必然事件。

不可能事件：空集不包含任何样本点，它也作为样本空间的子集，在每次试验中，称为不可能事件。

事件间的关系与运算：设试验E的样本空间为S,而A,B, A k(k=1,2,…)是S的子集。

1. 若A B ,则称事件B包含事件A,这指的是事件A发生必然导致事件B发生。

若A B且B A,即A=B则称事件A与事件B相等。

2. 事件A B x | x A或x B称为事件A与事件B的和事件。

当且仅当A,B 中至少有一个发生时，事件A B 发生。

类似地，称U A k为事件几小2,…,A n的和事件；称U A k为可列个事件A，A，… k 1 k 1的和事件。

3. 事件A B={x | x A且x B}称为事件A与事件B的积事件。

当且仅当A,B同时发生时，事件A B 发生。

A B 记作AB。

类似地，称| A k为n个事件AiA，…,A n的积事件；称| A k为可列个事件k 1 k 1AA,…的积事件。

4. 事件A B {x I x A且x B}称为事件A与事件B的差事件。

伊藤清概率论第一章

例如，由 R 的全体区间构成的族所生成的完全加法族为 Borel
集合族．再如，端点为有理数的全体区间构成的族也生成同一
个 Borel 集合族．R 上的完全加法族有很多种，但是 Borel 集合
族是最有用的一个．
将空间 Ω 与其子集构成的一个完全加法族 F 结合来考虑
时，所产生的序偶 (Ω, F ) 称为可测空间. 然而，当 Ω = R 时，通
4 第 1 章概率论的基本概念
的测度 P ，称为 (Ω, F ) 上的概率测度. 对于 E ∈ F ，称 P (E) 为 E 的概率或 E 的P -测度.
将 Ω, F , P 一起考虑时，所产生的序偶 (Ω, F , P ) 称为概率空间.
§2 概率空间的实际意义
针对想理解后面出现的定理含义的读者，这里有必要对前一节定义的抽象概率空间在实际随机现象研究中的应用加以说明，仅对推理感兴趣的读者另当别论.
k=1
3◦ 属于 F 的集合的余集也属于 F ，即若 E ∈ F ，则
2 第 1 章概率论的基本概念
Ω−E ∈ F．
利用这三个条件，我们可以推出下列结论.
4◦ 空集 (今后用 ∅ 表示) 也属于 F ．事实上，在 3◦ 中取
E = Ω 即可.
∞
5◦ 如果 E1, E2, E3, · · · ∈ F , 则 Ek ∈ F .
这个等式称为有限可加性. 以此类推，仅依靠形式的推理是不能导出完全可加性的. 将
概率的完全可加性作为基础来假设，是数学上的理想化模式. 你渐渐地便能理解这种理想化不是与实际相悖的，反而是与其一致的.
综合以上三个步骤的分析便获得概率空间 (Ω, F , P ).
§3 概率测度的简单性质

第一章概率论的基本概念

例1.６.1 在10个产品中有7个正品，3个次品，按不放回抽样，每次一个，抽取两次，求 ①两次都取到次品的概率； ②第二次才取到次品的概率； ③已知第一次取到次品，第二次又取到次品的概率。
解：设A={第一次取到次品}，B={第二次取到次品}，
（1）P（AB）=(3×2)/(10×9) =1/15 （2）P（ A B ）=(7×3)/(10 × 9)=7/30 （3）P（B|A）=2/9=P（AB）/P（A)= (1/15)/(3/10)
第1.6节条件概率、全概率公式及贝叶斯公式
一、条件概率 1、定义对于两个事件A、B，若P（A）＞0，则称P（B|A）=P（AB）/P（A）为事件A出现的条件下，事件B出现的条件概率。注意:区别P（B|A）与P（AB）. 例有10个人,其中色盲者3人,从这10人中每次任取一人,共取两次。设A＝｛第一次取出色盲｝Ｂ＝｛第二次取出色盲｝则 P(B|A)＝２/９Ｐ(AＢ)=1/15 P(Ａ)=3/10
1.5.2. 设事件A发生的概率是0.6，A与B都发生的概率是0.1，A
与B 都不发生的概率为 0.15 ,求 A发生B不发生的概率；B 发生 A不发生的概率及P(A+B). 解：由已知得，P（A）=0.6，P（AB）=0.1，P（ B ）=0.15， A
则 P（A-B）=P（A-AB）=P（A）-P（AB）=0.5 P（B-A）=P（B）-P（AB）
解：设A = { 取到的两个都是次品}，B={取到的两个中正、次品各一个}, C={取到的两个中至少有一个正品}. （1）基本事件总数为62，有利于事件A的基本事件数为22，所以P（A）=4/36=1/9 （2）有利于事件B的基本事件数为4×2+2×4=16，所以P（B）=16/36=4/9 （3）有利于事件C的基本事件数为62-2×2=32， P（C）=32/36=8/9 注意①若改为无放回地抽取两次呢? ②若改为一次抽取两个呢？

1概率论的基本概念

试验E5:记录电话台(某固定)一分钟内接到的呼叫次数. S5={0,1,2,…} 试验E6:在一批灯泡中任意抽取一只, 测试其寿命. S6={t | t≥0} （t表示灯泡的寿命）
[注样本空间是相对于某个随机试验而言，而其元 ]
素取决于试验的内容和目的．
二、随机事件
1.随机事件: 试验E的样本空间S的子集. 简称事件．通常用字母A，B，C表示.
A的对立事件记作 A .
ASA
B A
A
[注]
(1) 事件之间的关系可用文氏图表示； (2) 对于任意事件A，显然
AA , A
A S,
A S A, A A
(3) 基本事件都是互不相容的; A与B-A也是互不相容的． (4) B A B A B AB
B
A
A U B A U ( B A )
S1={H, T}（H表示出现正面， T表示出现反面）
试验E2:将一枚硬币抛掷三次,观察正面H、反面T出现的情况.
S2= {HHH,HHT,HTH,THH, HTT,THT,TTH,TTT}
试验E3:将一枚硬币抛掷三次,观察反面出现的次数. S3={0,1,2,3} 试验E4:抛掷一枚骰子, 观察出现的点数. S4={1,2,3,4,5,6}
第一章概率论的基本概念
§1.1 §1.2 §1.3 §1.4 §1.5 §1.6 随机试验样本空间、随机事件频率与概率等可能概型(古典概型) 条件概率独立性
第一章概率论的基本概念
引言：概率论是研究什么的？
研究和揭示随机现象的统计在一定条件下必然发生的现象确定现象规律性的数学学科例：向空中抛一物体必然落向地面；水加热到100℃必然沸腾；异性电荷相吸引；放射性元素发生蜕变; … … 例:抛一枚硬币,结果可能正(反)面朝上；向同一目标射击,各次弹着点都不相同；某地区的日平均气温；掷一颗骰子，可能出现的点数；… …

第一章概率论的基本概念

• 答案：赢了4局的拿这个钱的3／4,赢了3局的拿这个钱的1／4。
• 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，钱应该全归他；A如果输了，即A、B各赢4局，这个钱应该对半分。现在， A赢、输的可能性都是1／2,所以，他拿的钱应该是（1／2）×1＋（1／2）×（1／2）＝ 3／4,当然，B就应该得1／4。
24
0.4614
• “分赌本”问题两个人决定赌若干局，事先约定谁先赢得5局便算赢家。如果在一个人赢4 局，另一人赢3局时因故终止赌博，应如何分赌本？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？
• 法国数学家帕斯卡接受了这个问题，并与另一位法国数学家费尔马进行讨论，后来荷兰科学家惠更斯也参与了研究，并把解法写入了《论赌博中的计算》（1657年）。
(5，1)，(5，2)，(5，3)，(5，4)，(5，6) (6，1)，(6，2)，(6，3)，(6，4)，(6，5)
事件间的关系
包含：A B或B A，称事件B包含事件A，即事
件A发生必然导致事件B发生。
相等： A B且B A，即A B，称事件A与事件B
相等。
n
和： A，B表示A、B二事件中至少有一个发生；k1 Ak
ABC ABC ABC
6) 这三个事件至少发生一个可以表示为：
A B C或
ABC ABC ABC ABC ABC ABC ABC
练习证明下列等式：
1A B A B A 2A B B A AB AB 3B A AB AB
解 1 A B A B A B A A
证明(3):由于A1，A2 ，… ，Ak是两两互不相容，在n次试验中A1∪A2∪…∪Ak的频数

第一章概率论基本概念

在古典概型中， 2.概率的古典定义：概率的古典定义：概率的古典定义在古典概型中，设 Ω={ω1， 2，， n} A = {ωi ， i ，， i } ω Lω ω2 L ωm 1 则
m 事件包含的样本点数事件A P( A) = . = n 样本点总数
n
事实上，事实上， Q Ω = U {ω k } ∴ P (Ω ) = ∑ P ({ω k }) = nP ({ω k }) k =1 k =1 1 又 P (Ω ) = 1，所以 P ({ω 1 }) = P ({ω 2 }) = L = P ({ω n }) = . n
指每次试验都发生的事件， Ω表示 5. 必然事件：必然事件： . 用
6. 不可能事件：不可能事件：事件，指每次试验都不发生的事件，
用φ表示 .
注意：必然事件和不可能事件不具有随机性，注意：必然事件和不可能事件不具有随机性，但为了今后研究的方便，但为了今后研究的方便，我们把它们作为随机事件的特殊情形来处理。的特殊情形来处理。
随机事件、第一节随机事件、频率与概率
样本空间与随机事件一、
1、随机试验：指满足以下条件的试验、随机试验： 1）试验可以在相同条件下重复进行；）试验可以在相同条件下重复进行； 2）试验的可能结果不止一个，但事先知道试验）试验的可能结果不止一个，的所有可能结果；的所有可能结果； 3）每次试验恰好出现所有可能结果中的一个，）每次试验恰好出现所有可能结果中的一个，但究竟出现哪个结果，试验前不能确切预言不能确切预言。但究竟出现哪个结果，试验前不能确切预言。 2、样本点：指随机试验中每一个可能的结果、样本点：也称基本事件，也称基本事件，通常用ω表示， 3、样本空间：指样本点的全体组成的结果；、样本空间：指样本点的全体组成的结果；结果

第一章(1) 概率论的基本概念

3 B，
3
故在这一次试验中，事件Ｂ发生了； A ，故在这一次试验中，事件Ａ没有发生。
若再掷骰子一次，出现点数６，则在这一次试验中
事件Ａ发生了，而事件Ｂ未发生。
A
A
事件Ａ发生
事件Ａ未发生
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4、必然事件 S 每一次试验中必然会发生的事件。５、不可能事件每一次试验中必然不会发生的事件。６、基本事件
（H H H），（T H H），（H T H），（T T H） } （H H T），（T H T），（H T T），（T T T）
E7：对目标进行射击，记录着弹点的位置。
S 7 {( ,观察两次试验结果。
第一次有6个可能的结果第二次也有6个可能的结果
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随机现象
在个别试验中其结果呈现出不确定性，但重复试验中其结果又具有一定的规律性的非确定性现象称为随机现象。
随机事件的发生具有偶然性, 机遇性，在一次试验中，可能发生，也可能不发生。但在大量重复试验中，随机现象常常表现出这样或那样的统计规律，称为随机现象的统计规律性。概率论与数理统计的研究对象：随机现象的统计规律性
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§2 样本空间、随机事件
一、样本空间 (Sampling space) １、样本空间：把随机试验E的所有可能结果组成的集合称为随机试验 E的样本空间，记为S（或）。２、样本点 (Sampling point): 样本空间的元素，即E的每个可能的结果称为样本点。
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不确定性现象都没有规律可循吗？

概率论第一章概率论的基本概念 PPT

试验者
n
nA
fn (A)
德.摩根
2048
1061
0.5181
蒲丰
4040
2048
0.5069
费勒
10000
4979
0.4979
K.皮尔逊
12000
6019
0.5016
K.皮尔逊
24000
12012
0.5005
一口袋中有6个乒乓球，其中4个白的，2个红的．有
放回地进行重复抽球，观察抽出红色球的次数。
基本事件：随机事件仅包含一个样本点ω，单点子集{ω}。复合事件：包含两个或两个以上样本点的事件。
事件发生：例如，在试验E2中，无论掷得1点、3点还是5点，都称这一次试验中事件A发生了。
如，在试验E1中{H}表示“正面朝上”，就是个基本事件。
两个特殊的事件
必然事件：Ω；不可能事件：φ.
既然事件是一个集合，因此有关事件间的关系、运算及运算规则也就按集合间的关系、运算及运算规则来处理。
如何研究随机现象呢？
1.1.2 随机试验
例1-1： E1: 抛一枚硬币，观察正面H、反面T出现的情况； E2: 掷一颗骰子，观察出现的点数； E3: 记录110报警台一天接到的报警次数； E4: 在一批灯泡中任意抽取一个，测试它的寿命； E5: 记录某物理量的测量误差；
E6: 在区间0，1上任取一点，记录它的坐标。
1.1.3 随机事件与样本空间
v样本空间: 试验的所有可能结果所组成的集合称为试验E的样本空间, 记为Ω. v样本点: 试验的每一个可能出现的结果（样本空间中的元素）称为试验E的一个样本点, 记为ω.
例1-2：
分别写出例1-1各试验 Ek 所对应的样本空间

第一章_概率论的基本概念

第一章概率论的基本概念
随机试验样本空间、样本空间、随机事件频率与概率等可能概型（古典概型）等可能概型（古典概型）条件概率独立性
§1 随机试验
具有以下特点的试验，称为随机试验 1.可在相同条件下重复进行； 2.试验可能结果不止一个,但能确定所有的可能结果; 3.一次试验之前无法确定具体是哪种结果出现。随机试验可用字母E表示
A ∪ B = A ∩ B,
k
AB = A ∪ B
可推广为 : ∪ Ak =
∩A
k
k
,
∩A
k
k
=
∪A
k
k
.
丙三人各向目标射击一发子弹，例：甲、乙、丙三人各向目标射击一发子弹，以A、分别表示甲、丙命中目标，试用A B、C分别表示甲、乙、丙命中目标，试用A、B、C的运算关系表示下列事件：运算关系表示下列事件：
P(A-B)=P(A)-P(AB) 特别地，若事件B A ，则 P(A-B)=P(A)-P(B), 此时
P(A)≥P(B) ≥
(4) 对于任一事件A，P(A)≤1 (5)互补性互补性：P(A)＝1－ P(A); 互补性 (6)加法公式加法公式：对任意两事件A、B，有加法公式 P(A∪B)＝P(A)＋P(B)－P(AB) 该公式可推广到任意n个事件A1，A2，…，An的情形； (7) 可分性可分性：对任意两事件A、B，有 P(A)＝P(AB)＋P(AB ) .
P ( A ∪ B ∪ C ) = P ( A) + P ( B ) + P (C ) P ( AB ) P ( AC ) P ( BC ) + P ( ABC ) = 30% × 3 10% 0 0 + 0 = 80%

概率论与数理统计第一章5节-2

贝叶斯 (1702─1761)
英国数学家. 是一位自学成才的数学家.曾助理宗教事务，后来长期担任坦布里奇韦尔斯地方教堂的牧师.1742年，贝叶斯被选为英国皇家学会会员.1763年，贝叶斯发表《论机会学说问题的求解》中，提出了一种归纳推理的理论，其中的“贝叶斯定理（或贝叶斯公式）”给出了在已知结果后，对所有原因计算其条件概率（后验概率）的公式，可以看作最早的一种统计推断程序，以后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法.
B2
B3
B1
Bn1 Bn
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例1 有三个箱子，分别编号为1,2,3，1号箱装有1个红球4个白球，2号箱装有2红3白球，3号箱装有3红球. 某人从三箱中任取一箱，从中任意摸出一球，求取得红球的概率. 解：记 Bi={球取自i号箱}, i=1,2,3; A ={取得红球}
1
2
3
A发生总是伴随着B1，B2， B3 之一同时发生，运用加法公式得即且 A= AB1+AB2+AB3， AB1、AB2、AB3两两互斥
第一章概率论的基本概念
例 2 某一地区患有癌症的人占0.005，患者对一种
试验反应是阳性的概率为0.95，正常人对这种试验
反应是阳性的概率为0.04，现抽查了一个人，试验
反应是阳性，问此人是癌症患者的概率有多大? 分析如下: 设 C={抽查的人患有癌症}， A={试验结果是阳性}，则 C 表示“抽查的人不患癌症”. 已知 P(C)=0.005，P(C)=0.995, P(A|C)=0.95， P(A| C )=0.04
•问题：抽签是否公平？即P(B)=P(A)=4/10
是否成立？需要求B的全概率。

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