概率与统计精品课程
《概率与统计初步》课件
贝叶斯定理与后验概率
贝叶斯定理
贝叶斯定理是概率论中的一个基 本定理,它提供了在给定一些证 据的情况下,更新某个事件发生 的概率的方法。
后验概率
后验概率是指在考虑了一些新的 证据后,对某个事件发生的概率 的重新评估。
贝叶斯推断
01
贝叶斯推断是一种基于贝叶斯定 理的统计推断方法,它利用先验 知识和样本信息来估计未知参数 的后验概率分布。
总结词
非线性回归分析适用于因变量和自变量之间存在非线性关系的情况,提供了更广泛的模 型选择。
详细描述
非线性回归分析允许我们探索非线性关系,这意味着因变量和自变量之间的关系不是直 线关系。这种方法提供了更多的灵活性,可以更好地适应各种数据分布和关系,但也需
要更多的数据和更复杂的模型来拟合数据。
04
贝叶斯统计
假设检验的概念
假设检验是根据样本数据对总 体参数或分布进行推断的过程
。
假设检验的基本步骤
提出假设、构造检验统计量、 确定临界值、做出决策。
单侧检验与双侧检验
根据假设的类型,假设检验可 分为单侧检验和双侧检验。
假设检验的局限性
假设检验依赖于样本数据和假 设的合理性,可能存在误判的
风险。
方差分析
方差分析的概念
03
回归分析
一元线性回归
总结词
一元线性回归是回归分析中最基础的形式,它探讨一个因变 量与一个自变量之间的关系。
详细描述
一元线性回归分析通过建立线性方程来描述两个变量之间的 关系,通常表示为y = ax + b,其中a是斜率,b是截距。这 种方法可以帮助我们了解一个变量如何随着另一个变量的变 化而变化,并可以用于预测和解释数据。
多元线性回归
概率论与数理统计ppt课件
04
理解基本概念和原理
做大量练习题,培养解题能力
05
06
阅读相关书籍和论文,拓宽知识面
02
概率论基础
概率的基本概念
试验
一个具有有限个或无限个 可能结果的随机试验。
事件
试验中的某些结果的总称 。
概率
衡量事件发生可能性的数 值,通常表示为0到1之间 的实数。
必然事件
概率等于1的事件。
不可能事件
概率等于0的事件。
01 点估计
用样本统计量估计总体参数,如用样本均值估计 总体均值。
02 区间估计
给出总体参数的估计区间,如95%置信区间。
03 估计量的性质
无偏性、有效性和一致性。
假设检验
假设检验的基本思想
先假设总体参数具有某种 特性,然后通过样本信息 来判断这个假设是否合理 。
双侧检验
当需要判断两个假设是否 相等时,如总体均值是否 等于某个值。
连续型随机变量
取值无限的随机变 量。
方差
衡量随机变量取值 分散程度的数值。
03
数理统计基础
总体与样本
总体
研究对象的全体。
抽样方法
简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本
从总体中随机抽取的一部分个体,用于估 计和推断总体的特性。
样本大小
样本中包含的个体数量,需要根据研究目 的和资源来确定。
参数估计
单因素方差分析
单因素方差分析的定义
单因素方差分析是方差分析的一种形式,它只涉及一个实验因素。通过对不同组的均值进行比 较,可以确定这个因素对实验结果的影响是否显著。
单因素方差分析的步骤
单因素方差分析通常包括以下步骤:首先,对实验数据进行分组;其次,计算每组的均值;接 着,计算总的均值和总的变异性;然后,计算组间变异性和组内变异性;最后,通过比较这两 种变异,得出因素的显著性。
概率论与数理统计课件(最新完整版)
“骰子出现2点”
图示 A与B互斥
A B
说明 当AB= 时,可将AB记为“直和”形式 A+B. 任意事件A与不可能事件为互斥.
5. 事件的差 事件 “A 出现而 B 不出现”,称为事件 A 与
B 的差. 记作 A- B(或 AB
)
实例 “长度合格但直径不合格”是“长度合格”
与“直径合格”的差.
实例4 “从一批含有正
其结果可能为:
品和次品的产品中任意抽
取一个产品”.
正品 、次品.
实例5 “过马路交叉口时,
可能遇上各种颜色的交通
指挥灯”.
实例6 “一只灯泡的寿命” 可长可 短. 随机现象的特征: 条件不能完全决定结果
说明 1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联
系 , 其数量关系无法用函数加以描述.
1. 包含关系 若事件 A 出现, 必然导致 B 出现 , 则称事件 B 包含事件 A,记作 B A 或 A B. 实例 “长度不合格” 必然导致 “产品不合 格” 所以“产品不合格” 包含“长度不合格”. 图示 B 包含 A.
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. 2. 事件的和(并) “ 二 事 件A, B至 少 发 生 一 个 ” 也 是 个 一事件 , 称 为 事 件A 与 事 件 B的和事件.记 作A B, 显 然 A B {e | e A或e B}. 实例 某种产品的合格与否是由该产品的长度与 直径是否合格所决定,因此 “产品不合格”是“长度 不合格”与“直径不合格”的并. 图示事件 A 与 B 的并.
(2) ABC or AB C;
( 3) ABC ;
概率论与数理统计完整ppt课件
在化学领域,概率论与数理统计被用于研究化学反应的速率和化 学物质的分布,如化学反应动力学、量子化学计算等。
生物
在生物学中,概率论与数理统计用于研究生物现象的变异和分布, 如遗传学、生态学、流行病学等。
在工程中的应用
通信工程
01
概率论与数理统计在通信工程中用于信道容量、误码率、调制
解调等方面的研究。
边缘分布
对于n维随机变量(X_1,...,X_n),在概 率论中,分别定义了X_1的边缘分布 、...、X_n的边缘分布。
04
数理统计基础
样本与抽样分布
01
02
03
总体与样本
总体是包含所有可能数据 的数据集合,样本是总体 的一个随机子集。
抽样方法
包括简单随机抽样、分层 抽样、系统抽样等。
样本分布
描述样本数据的分布情况 ,如均值、中位数、标准 差等。
参数估计与置信区间
参数估计
利用样本数据估计总体的 未知参数,如均值、方差 等。
点估计
用样本统计量作为总体参 数的估计值。
置信区间
给出总体参数的一个估计 区间,表示对总体的参数 有一个可信的估计范围。
假设检验与方差分析
假设检验
通过样本数据对总体参数提出 假设,然后根据假设进行检验
01
定义
设E是一个随机试验,X,Y是定义在E上,取值分别为实数的随机变量
。称有序实数对(X,Y)为一个二维随机变量。
02
分布函数
设(X,Y)是一个二维随机变量,对于任意实数x,y,二元函数
F(x,y)=P({X<=x,Y<=y})称为二维随机变量(X,Y)的分布函数。
03
边缘分布
对于二维随机变量(X,Y),在概率论中,分别定义了X的边缘分布和Y的
概率论与数理统计课件(共199张PPT)
33
例3. r只红球○ t只白球○
每次任取一只球观 察颜色后, 放回, 再 放回a只同色球
在袋中连续取球4次, 试求第一、二次取到红球且 第三、四次取到白球的概率.
34
(三) 全概率公式和贝叶斯公式:
1. 样本空间的划分
定:义 若 B 1,B 2, ,B n一组事 : 件
计算条件概率有两种方法:
1. 公式法:
先计P算(A)P, (AB然 ), 后按公式计算
P(B| A) P(AB.) P(A)
31
2. 缩减样本空间法:
在A发生的前提下, 确定B的缩减样本空间, 并在其 中计算B发生的概率, 从而得到P(B|A). 例2. 在1, 2, 3, 4, 5这5个数码中, 每次取一个数码, 取 后不放回, 连取两次, 求在第1次取到偶数的条件下, 第2
B
A S
(1) AB
8
2.和事件:
AB{x|xA或xB}称 为 A与B的 和 事 . 件
即AB,中 至 少 有 一 ,称个 为 A与 发 B的生,和 记AB.
可 列 个A1事 , A2,件 的 和 事 件 记 Ak. 为
k1
3.积事件: 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的积,
即事件A与B同时发A生. A B 可简记为AB.
i1
1i jn
P(A i A j Ak )
1i jkn
(1)n1 P(A1 A 2 A n ).
27
例4. 设P(A)=p, P(B)=q, P(AB)=r, 用p, q, r表示下列事 件的概率:
( 1 ) P ( A B ) (; P ( 2 A B ) ( ) ; P ( 3 A B ) ) (; ( 4 A B )
《概率论与数理统计》课程精品课程建设方案
《概率论与数理统计》课程精品课程建设方案《概率论与数理统计》课程组数理学院学院(部)2012年3月《概率论与数理统计》课程精品课程建设方案一、课程建设的目标与思路根据教育部关于精品课程应该具有现代性、先进性、示范性的建设要求,结合本课程的理论与方法独特、应用范围广、实践性强的特点,以培养学生的应用能力与创新能力为出发点,加强《概率论与数理统计》课程的整体建设。
我们的目标是进一步推进《概率与数理统计》课程的教学内容、教学方法、教学手段、教学团队的建设,进一步加大立体化教材建设,在保持现有特色和优势的基础上,更加注重体现现代教育思想和观念,三年内把概率论与数理统计课程建设成为校级精品课程。
二、课程建设的内容(一)进一步加强教学团队建设,完善青年教师的科学培养规划,进一步加强教学梯队的建设,在三年内建设一个业务基础厚实、教学科研结合、学术视野宽广和具有高度责任感的《概率论与数理统计》教学团队。
具体措施为:1.加强教学团队的思想建设,尤其是对青年教师加强师德教育和优良传统教育,强化他们的责任心和工作自豪感,从根本上促进教书育人工作。
认真学习贯彻教育部新颁布的关于加强高校教师师德建设的文件要求,树立正确的教学观,形成良好的教风和学术风气。
发扬数学教研室数十年形成并保持的优良作风和传统,根据当前学生状况和经济社会发展对人才需求,大胆改革,因材施教,提升教书育人质量。
2.加大对青年教师的培养力度。
(1)大力支持教学团队中的2-3名教师完成或在职攻读博士学位;(2)选送团队成员1-2人次到国内外知名院校进修、访问,提升教师的科学研究能力,扩大教师的视野,培育教学科研并重的创新型教学团队(3)选送1-2名概率论与数理统计中青年骨干教师参加国家精品课程骨干教师高级研修班,参与教学实践,学习先进的教育理念,以推动课程建设的发展。
3.有计划地引进优秀人才,计划在3年内引进2名优秀博士毕业生,充实教师队伍,提高教学团队博士学位的比例,进一步改善团队的结构,使概率论与数理统计教学团队的建设可持续发展。
概率论与数理统计精品课程建设总结报告自从概率论与数理统计被
概率论与数理统计精品课程建设总结报告自从概率论与数理统计被概率论与数理统计精品课程建设总结报告自从概率论与数理统计被立项为院级精品课程以来,我们课程组全体教师在认真完成教学任务的同时全身心的投入到课程建设中去。
制定课程建设规划,加强师资队伍建设和培养,改革教学内容和课程体系,改进教学方法和教学手段,增强课后辅助教学环节和实践教学环节,规范基本教学文件,注重教材建设,使概率论与数理统计精品课程建设和课堂教学均取得了显著成效。
一、课程基本情况概述概率论与数理统计是高等学校工科类、管理类、经济类各专业的一门公共基础课,也是一门应用性很强的工具课。
其主要内容有概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析及回归分析等。
概率论与数理统计课程的教学不仅为学生的专业课、后继课学习及毕业后的工作、深造奠定必要的数学基础,而且对培养学生的辩证唯物主义观点、统计观点、逻辑思维能力、分析判断问题能力、创新能力和应用能力有着特殊而重要的作用,是培养高素质的现代化复合型人才的重要保证。
概率论与数理统计课程自2005年以来先后参加了泰安校区(泰山科技学院)的合格课程、优质课程建设,2009年又被立项为院级精品课程,为此我们分专业编制了《概率论与数理统计教学内容调查表》,在各专业任课老师的配合下完成了四个系21个本、专科专业对概率论与数理统计知识需求情况的调查。
在此基础上,根据国家对应用型本、专科人才培养的要求进行了教学大纲的修订,确定了培养目标和教学定位,进一步规范和完善了与课程建设相关的教学、教研内容。
认真研究教材和教学参考资料,结合不同专业对教学计划、教学日历和教案进行了修改。
规范课堂教学内容和作业的批改点评以及讨论题、思考题的设置。
结合学生实际,积极探索和改革教学方法,充分调动学生的积极性和主动性。
采用讨论式、交互式的教学方法,注意帮助学生复习高等数学、线性代数中的部分先修内容,让学生学有所获。
统计与概率ppt课件
占总数的百分比。
从图中能清晰地看出 作用 各数量的多少,便于
相互比较。
从图中既能看出数量的多 从图中能清晰地看出各部
少,也能清晰地看出数量 分占总体的百分比,以及
的增减变化情况。
部分与部分之间的关系。
-
3.条形统计图绘制的步骤和方法:(1)根据纸张的大小画出两条互相垂 直的射线;(2)通常在横轴上适当分配条形的位置,确定直条的宽度和间隔 ;(3)通常在纵轴上根据数据大小的具体情况,确定单位长度;(4)按照 数据的大小画出长短不同的直条,并标明数量;(5)写上统计图的名称并标 明制图时间。
-
统计
续表
(3)扇形统计图用整个圆表示总数,用圆内的扇形表示各部分,扇形统计 图可以清楚地反映出各部分与总数之间的关系。 3.平均数:总数量÷总份数=平均数。
1.生活中,有些事件的发生是不确定的,一般用“可能”来描述,有些事件 的发生是确定的,一般用“一定”或“不可能”来描述。 2.事件发生的可能性是有大小的,事件发生的可能性的大小与物品数量的多 可能性 少有关。数量多,可能性大;数量少,可能性小。 3.体验事件发生的等可能性及游戏规则的公平性,能设计出公平的、符合指 定要求的游戏规则。
-
例 1 丽丽统计的本班20位学生体重如下。(单位:kg) 男生:37 42 39 40 46 41 40 43 44 39 女生:29 32 40 41 27 35 36 33 34 38 数一数,把下面的统计表补充完整。
体重/kg 32以下
32~35
36~39
40~43错答案:0 0 3 5 2 错因分析:错解只统计了10位男生的体重情况,而统计表是汇总的20位 同学的整体体重情况。 满分备考:根据各初始数据统计整理数据时,一定要做到不重不漏。
概率论与数理统计书ppt课件
条件概率与独立性
CHAPTER
随机变量及其分布
02
随机变量的概念与性质
定义随机变量为在样本空间中的实值函数,其取值依赖于随机试验的结果。
随机变量
讨论随机变量的可数性、可加性、正态性等性质。
随机变量的性质
离散型随机变量的概念
定义离散型随机变量为只能取可数个值的随机变量。
离散型随机变量的分布
讨论离散型随机变量的概率分布,如二项分布、泊松分布等。
应用
中心极限定理及其应用
CHAPTER
贝叶斯推断与决策分析
07
贝叶斯推断的基本原理
金融风险管理
贝叶斯推断在金融风险管理领域有着广泛的应用,如信用风险评估、投资组合优化等。
医疗诊断
贝叶斯推断在医疗诊断方面也有着重要的应用,如疾病诊断、预后评估等。
机器学习与人工智能
贝叶斯推断在机器学习算法和人工智能领域中也有着广泛的应用,如朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型等。
参数估计与置信区间
01
点估计
用单一的数值估计参数的值。
02
区间估计
给出参数的一个估计区间,通常包括一个置信水平。
比较两个或多个组的均值差异,确定因素对结果的影响。
方差分析
检验两个或多个组的方差是否相等。
方差齐性检验
研究变量之间的关系,并预测结果。
回归分析
假设检验与方差分析
CHAPTER
回归分析与线性模型
应用
在现实生活中,大数定律被广泛应用于保险、赌博、金融等领域,通过统计数据来预测未来的趋势和风险。
大数定律及其应用
在独立随机变量序列中,它们的和的分布近似于正态分布,即中心极限定理。这意味着,当样本量足够大时,样本均值近似于正态分布。
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称这种试验为等可能概型(或古典概型)。
*
例1:一袋中有8个球,其中3个为红球,5个为黄球,设摸到每一球的可能性相等,从袋中不放回摸两球, 记A={恰是一红一黄},求P(A). 解:
(注:当L>m或L<0时,记 )
例2:有N件产品,其中D件是次品,从中不放 回的取n件, 记Ak={恰有k件次品},求P(Ak). 解:
*
第四章 随机变量的数字特征 4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差及相关系数 4.4 矩、协方差矩阵 第五章 大数定律和中心极限定理 5.1 大数定律 5.2 中心极限定理 第六章 数理统计的基本概念 6.1 总体和样本 6.2 常用的分布
*
第七章 参数估计 7.1 参数的点估计 7.2 估计量的评选标准 7.3 区间估计 第八章 假设检验 8.1 假设检验 8.2 正态总体均值的假设检验 8.3 正态总体方差的假设检验 8.4 置信区间与假设检验之间的关系 8.5 样本容量的选取 8.6 分布拟合检验 8.7 秩和检验 第九章 方差分析及回归分析 9.1 单因素试验的方差分析 9.2 双因素试验的方差分析 9.3 一元线性回归 9.4 多元线性回归
解: 设 Ai={ 这人第i次通过考核 },i=1,2,3 A={ 这人通过考核 },
亦可:
*
例:从52张牌中任取2张,采用(1)放回抽样,(2)不放 回抽样,求恰是“一红一黑”的概率。
利用乘法公式
与 不相容
(1)若为放回抽样:
(2)若为不放回抽样:
解: 设 Ai={第i次取到红牌},i=1,2 B={取2张恰是一红一黑}
①
②
①
1 2 N
①
②
1 2 N
……
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(AB)C=(AC)(BC) 4、对偶(De Morgan)律:
A B A B, AB A B
可推广 Ak Ak , Ak Ak .
k
k
k
k
例:甲、乙、丙三人各向目标射击一发子弹,以A、 B、C分别表示甲、乙、丙命中目标,试用A、B、C
定义:(p8) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 比值nA/n称为事件A在n次重复试验中 出现的频率,记为fn(A). 即 fn(A)= nA/n.
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时 ,出现正反面的机会均等。
实验者
De Morgan Buffon
K. Pearson K. Pearson
随机事件
二、样本空间(p2)
1、样本空间:试验的所有可能结果所
组成的集合称为样本空间,记为={e};
2、样本点: 试验的单个结果或样本空间 的单元素称为样本点,记为e. 3.由样本点组成的单点集 称为基本事件, 也记为e.
幻灯片 6
随机事件
1.定义 样本空间的任意一个子集称为随机事件, 简称“ 事件”.记作A、B、C等
P( AB) P( AC) P(BC) P( ABC )
30% 3 10% 0 0 0 80%
例1.3.2.在110这10个自然数中任取一数,求
(1)取到的数能被2或3整除的概率,
(2)取到的数即不能被2也不能被3整除的概率,
(3)取到的数能被2整除而不能被3整除的概率。
解:设A—取到的数能被2整除; P(A) 1 P(B) 3
的概率有多大?
3.分组问题
例3:30名学生中有3名运动员,将这30名学生平均 分成3组,求: (1)每组有一名运动员的概率; (2)3名运动员集中在一个组的概率。 解:设A:每组有一名运动员;B: 3名运动员集中在一组
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• 每天早晨太阳从东方升起; • 水在标准大气压下加温到100oC沸腾;
2. 随机现象
• 掷一枚硬币,正面朝上?反面朝上? • 一天内进入某超市的顾客数; • 某种型号电视机的寿命;
16 March 2020
华东师范大学
第一章 随机事件与概率
第3页
1.1.1 随机现象
• 随机现象:在一定的条件下,并不总出现相 同结果的现象称为随机现象.
16 March 2020
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第一章 随机事件与概率
例1.2.1 六根草,头两两相接、
尾两两相接。求成环的概率.
解:用乘法原则直接计算 所求概率为
644221 8 6 5 4 3 2 1 15
第30页
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第一章 随机事件与概率
3. 若 AnF ,n=1, 2, …, 则
UFA.n
n 1
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第一章 随机事件与概率
第21页
§1.2 概率的定义及其确定方法
• 直观定义 —— 事件A 出现的可能性大小.
• 统计定义 —— 事件A 在大量重复试验下 出现的频率的稳定值称为该事件的概率.
2. 样本点 —— 随机试验的每一个可能结果.
3. 样本空间(Ω) —— 随机试验的所有样本点构成的集合.
4. 两类样本空间: 离散样本空间 样本点的个数为有限个或可列个. 连续样本空间 样本点的个数为无限不可列个.
16 March 2020
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第一章 随机事件与概率
第5页
1.1.3 随机事件
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第一章 随机事件与概率
《概率与统计初步》课件
时间序列分析在许多领域都有应用,如金融、经济、气象 、水文等。
06 案例分析
概率论在日常生活中的应用
概率论在保险业中的应用
保险公司在制定保费和赔偿方案时,需要利用概率论来评估风险 和计算预期损失。
概率论在赌博游戏中的应用
概率论在赌博游戏中也起着重要作用,例如在扑克牌和骰子游戏中 ,玩家需要运用概率计算胜算。
假设检验是统计推断的重要方法,它通过检验假设来决定是否接受或 拒绝某一假设。
时间序列分析在金融市场预测中的应用
移动平均线
移动平均线是一种常见的时间序 列分析工具,它通过计算过去一 段时间内的平均价格来平滑市场 波动。
指数平滑
指数平滑是一种时间序列预测方 法,它通过赋予近期数据更大的 权重来调整预测值。
感谢您的观看
THANKS
01
连续随机变量是在一定范围内可以连续取值的随机变量,其取
值是连续的。
连续随机变量的概率分布
02
连续随机变量的概率分布通常用概率密度函数(PDF)表示,
Байду номын сангаас
它给出了在任意区间内取值的概率。
常见的连续随机变量
03
常见的连续随机变量包括正态分布、均匀分布等。
随机变量的期望与方差
期望的定义与计算
期望是随机变量所有可能取值的概率加权和,用于描述随机变量的平均水平。对于离散 随机变量,期望值E(X)表示为E(X)=∑xp(x)xtext{E}(X) = sum x p(x)xE(X)=x∑p(x);对 于连续随机变量,期望值E(X)表示为E(X)=∫−∞∞xf(x)dxE(X) = int_{-infty}^{infty} x
f(x) dxE(X)=∫−∞∞xf(x)d。
《概率论与数理统计》课件
XXXX大学
单选题 1分
下列对古典概型说法正确的个数是 ( )。 A ①试验中可能出现的基本事件只有有限个;
②每个事件出现的可能性相等;
B ③若基本事件总数为n ,事件 A 包括 k 个基本事件,则P(A) = k n ;
④每个基本事件出现的可能性相等。 C A. 0
B. 1 C. 2 D D. 3
柯尔莫哥洛夫
概率的公理化定义
概率的性质
频率方法:
频率= nA n
概率=频率的稳定值
Ⅰ.规范性 Ⅱ.非负性 Ⅲ.可列可加
Ⅰ.P( ) = 0 ; Ⅱ.有限可加性 Ⅲ.对
立事件概率Ⅳ.减法公式; Ⅴ加法公式
概率
三种计算方法
几何方法:一维线段的长度;
二维区域的面积; 三维立体的体积.
古典方法:
Ⅰ .随机试验中只有有限个可能的结果;
AB
A
B
A = (A− B) + AB 显然A− B与AB互斥
2
P(A) = P(A− B) + P(AB)
P(A− B) = P(A) − P(AB)
B 仁 A,则P(A− B) = P(A) − P(B). 显然P(A) > P(B)
1.3.2概率的公理化定义及其性质
P( ) = 0;
A1 , A2 , , An
A
B. P(AB) = 1− P(A) − P(B) + P(AB) C. P(AB) = P(A)P(B)
B
D. P(A− B) = 0
C
P(A− B) = P(A) − P(AB) ,排除选项 A。
D
1− P(A) − P(B) + P(AB)=P(A) −1+ P(B) + P(A B)
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解 设 X 为投资利润,则
X8 p 0.3
2 0.7
E( X ) 8 0.3 2 0.7 1(万元), 存入银行利息:
10 5% 0.5(万元), 故应选择投资.
第18页
2.连续型随机变量数学盼望定义
设连续型随机变量 X 的概率密度为 f ( x), 若积分
x f (x)d x
绝对收敛 , 则称积分
确定该产品的产量 .他们估计出售一件产品 可获
利 m 元,而积压一件产品导致 n元的损失.再者,他
们预测销售量 Y (件)服从指数分布其概率密 度为
fY
(
y)
1 θ
e
y
θ
,
y
0,
θ 0,
0, y 0.
问若要获得利润的数学 期望最大, 应生产多少件
产品(m,n,θ 均为已知)?
第28页
解 设生产 x 件, 则获利 Q 是 x 的函数 :
第七章 数字特性及极限理论
• 数学盼望 • 方差和原则差 • 协方差和相关系数 • 大数定律和中心极限定理
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第一节 数学盼望
一、数学盼望概念 二、随机变量函数数学盼望 三、数学盼望性质 四、小结
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一、数学盼望概念
引例1 分赌本问题(产生背景)
A, B 两人赌技相同, 各出 赌金100元,并商定先胜三局者为 胜, 取得所有 200 元.由于出现意 外情况 ,在 A 胜 2 局 B 胜1 局时, 不得不终止赌博, 假如要分赌金, 该如何分派才算公平?
(3) 随机变量数学盼望与普通变量算 术平均值不同.
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X1 2 假设
p 0.02 0.98 随机变量 X 算术平均值为 1 2 1.5,
《概率论与数理统计》课件
条件概率与独立性
条件概率
在某个事件B已经发生的条件下,另 一事件A发生的概率,记为P(A|B)。
独立性
两个事件A和B如果满足 P(A∩B)=P(A)P(B),则称事件A和B是 独立的。
随机变量及其分布
01
随机变量
随机变量是定义在样本空间上的 一个实值函数,表示随机试验的 结果。
02
离散型随机变量
03
连续型随机变量
离散型随机变量的取值可以一一 列举出来,其概率分布可以用概 率质量函数或概率函数表示。
连续型随机变量的取值范围是一 个区间或半开区间,其概率分布 可以用概率密度函数表示。
数理统计初步
02
统计数据的描述
01
统计数据的收集
描述如何通过调查、试验或观测 等方法,获取用于统计分析的数
据。
03
夫链
随机过程的基本概念
随机过程
随机过程是一组随机变量,每个随机 变量对应于时间或空间的一个点。
有限维分布
描述随机过程在有限个时间点上的联 合分布。
独立性
如果随机过程在不相交的时间区间上 的随机变量是独立的,则该随机过程
是独立的。
马尔科夫链及其性质
马尔科夫性
在已知现在状态下,未来与过去独立,即“未来 只取决于现在”。
03
数据的可视化
介绍如何使用图表(如直方图、 散点图等)将数据可视化,以便 更直观地理解数据分布和关系。
02
数据的整理
介绍如何对数据进行分类、排序 和分组,以便更好地理解和分析
。
04
数据的数字特征
介绍如何使用均值、中位数、众 数、方差等统计量来描述数据的
中心趋势和离散程度。
参数估计与置信区间
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《概率论与数理统计》试题库张忠群六盘水师范高等专科学校数学系六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(一)一、填空题(10×3=30分)1、随机变量相互独立,且~P(2.3),~P(2.7),,则,。
2、随机变量ξ~N(0,4),则ξ的密度函数f(x)=,D(2ξ+1)= 。
3、随机变量~N(0,4;2,9;0),则,。
4、随机变量ξ~b(10,0.5),则E(ξ)= ,D(ξ)= 。
5、随机变量ξ的密度函数是,则C= ,。
二、设事件,P(A)=0.5,P(B)=0.3,P(AB)=0.2,试计算的值。
三、已知离散型随机变量的分布列为:求的分布列。
四、设随机变量相互独立,且~U[0,2],~,求的联合密度函数五、掷20个骰子,求这20个骰子出现的点数之和的数学期望。
六、设相互独立,且,,试求:的数学期望和方差。
七、两名大学生约定在时间12时和13时之间于预定地点见面,先到者等一刻钟后离去,假定每个大学生可以在12时到13时之间的任意时刻到达,求他们相遇的概率。
八、设与的分布列为试问:为何值时,与相互独立?六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(二)一、填空题1、随机变量相互独立,且~P(0.27),~P(1.73),,则,。
2、随机变量ξ~N(0,9),则ξ的密度函数f(x)=,D(ξ+1)= 。
3、随机变量~N(0,4;2,9;0),则,的密度函数。
4、随机变量ξ~b(10,0.3),则E(ξ)= ,D(ξ)= 。
5、随机变量ξ的密度函数是,则C= ,。
二、设事件,P(A)=0.5,P(B)=0.3,P(AB)=0.2,试计算的值。
三、设服从上的均匀分布,求方程有实根的概率。
四、设相互独立,且~U[0,1],~U[1,3],试求:(1)、;(2)、。
五、掷20个骰子,求这20个骰子出现的点数之和的数学期望。
六、设相互独立,且,,试求的数学期望和方差。
七、设的分布列为:求的数学期望和中位数。
八、设与是相互独立同分布的随机变量,且已知又设问:为何值时,才能使与相互独立?六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(三)一、填空题1、设为两相互独立的事件,,,则。
2、设随机变量~,则。
3、一射手对同一目标独立地进行四次射击,若至少命中一次的概率为,则该射手的命中率为。
4、随机变量的概率密度为,则随机变量的概率密度为。
5、设随机变量独立,并且服从同一分布,数学期望为,方差为,令,则;。
6、设随机变量的数学期望,方差,则契贝晓夫不等式。
7、设随机变量和相互独立都服从。
而和分别来自母体和的样本,则统计量服从分布,参数为。
8、设总体在区间上服从均匀分布,则未知参数的矩法估计量为。
二、某教学班有学生28人,其中男生17人,女生11人。
拟组织一个五人班委会,试求班委会中至少有一名女委员的概率。
三、已知某种疾病的发病率为,某单位共有5000人,问该单位患有这种疾病的人数超过5的概率为多大?(附)。
四、证明契贝晓夫大数定律:设是一列两两不相关的随机的随机变量,又设它们的方差有界,即存在常数,使有,则对任意的,有。
五、已知二维离散型随机变量的联合分布列为:1、求、满足的条件;2、设、相互独立,求、的值。
六、设随机变量服从[0,5]上的均匀分布,求方程有实根的概率。
七、设总体中随机抽取一容量为36的样本,求样本均值落在50.8到53.8之间的概率(附:、)。
六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(四)一、填空题1、设在全部产品中有2%是废品,而合格品有85%是一级品,则任抽出一件产品是一级品的概率为。
2、已知随机变量只能取,,,四个数值,其相应的概率依次为,,,,则3、设二维随机变量的联合概率密度为,则。
4、随机变量的概率密度为,则随机变量的概率密度为。
5、设随机变量独立,并且服从同一分布,数学期望为,方差为,令,则;。
6、设随机变量的数学期望,方差,则契贝晓夫不等式。
7、设随机变量和相互独立都服从。
而和分别来自母体和的样本,则统计量服从分布,参数为。
8、设总体在区间上服从均匀分布,则未知参数的矩法估计量为。
二、某高校新生体检复查中发现下列情形的概率是:色盲而视力差的为0.05;无色盲而视力差的为0.15;色盲而视力好的为0.20;无色盲而视力好的为0.60。
试考查色盲与视力之间的独立性三、已知某种疾病的发病率为,某单位共有5000人,问该单位患有这种疾病的人数超过5的概率为多大?(附)。
四、证明契贝晓夫大数定律:设是一列两两不相关的随机的随机变量,又设它们的方差有界,即存在常数,使有,则对任意的,有。
五、已知随机变量的分布列。
试求分布函数。
六、设随机变量服从[0,5]上的均匀分布,求方程有实根的概率。
七、设母体有分布列。
其中为待估参数。
是样本的观测值。
试求的最大似然估计。
六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(五)一填空题1、设随机变量相互独立,且~P(0.5),~P(1.5),,则,。
2、设随机变量ξ~N(1,4),则ξ的密度函数f(x)=,D(2ξ+1)= 。
3、设随机变量~N(0,1;2,9;0.5),则ξ与η的相关系数= ,协方差。
4、设随机变量ξ~b(10,0.3),则E(ξ)= ,D(ξ)= 。
5、设随机变量ξ的密度函数是,则C= ,。
二设A,B 为两事件,求证:三设服从上的均匀分布,求方程有实根的概率。
四设相互独立,且~U[0,1],~U[1,3],试求:(1)、;(2)、。
五证明切比雪夫大数定律:设为一相互独立的随机变量序列,如果有常数C,使那么服从大数定律。
六设~U[-1,1],求与的相关系数。
七、设的分布列为:求的数学期望和中位数。
八、设与是相互独立同分布的随机变量,且已知又设问:为何值时,才能使与相互独立?六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(六)一填空题1、设A、B 为两个事件,,则= ,= 。
2、设随机变量~b(k;4,0.25),~b(k;12,0.25),则= ,= 。
3、设二维随机变量~N(0,0,1,1,0.25),则协方差= ,相关系数ρ= 。
4、母体的均值的矩法估计量为,方差的矩法估计量为。
5、设随机变量~,且,则,。
6、设随机变量~,且,则。
7、设随机变量只能取-1,0,1,2,其概率依次为,则C= ,= 。
8、设母体~,为其容量为n的子样,则的联合分布函数。
设(4,6,4,3,5,4,5,8,4,7)是当n=10时的子样的一组观测值,则样本均值= ,样本方差。
二、已知离散型随机变量的分布列为:求的分布列。
三、一幢10层楼的楼房中的一架电梯,在底层登上7位乘客。
电梯在每一层都停,乘客从第二层起离开电梯,假设每位乘客在哪一层离开电梯是等可能的,求没有两位乘客在同一层离开的概率。
四、设随机变量~,又,,求与的相关系数。
五、设随机变量的数学期望为零,方差均为1,且任意两个随机变量的相关系数都为,求与的相关系数。
六、设为独立同分布随机变量序列,且存在,数学期望为零,证明:七、已知母体均匀分布于之间,求、的矩法估计量。
八、设为正的且独立同分布的随机变量序列,证明:对任意的,有九、设母体~,为其容量为n的一个子样。
(1)、若已知,未知时,求的极大似然估计量。
(2)、若、都未知时,求、的极大似然估计量。
六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(七)一填空题1、随机变量相互独立,且~P(0.5),~P(1.5),,则,。
2、设随机变量~b(k;7,0.45),~b(k;3,0.45),则= ,= 。
3、设二维随机变量~N(1,1,2,2,0.75),则协方差= ,相关系数ρ= 。
4、母体的均值的矩法估计量为,方差的矩法估计量为。
5、= ,= 。
(利用正态分布的性质)6、随机变量ξ~N(1,4),则ξ的密度函数f(x)=,D(2ξ+1)= 。
7、设随机变量只能取-1,0,1,2,其概率依次为,则C= ,= 。
8、设母体~,为其容量为n的子样,则的联合分布函数。
9、设(4,6,4,3,5,4,5,8,4,7)是母体的当n=10时的子样的一组观测值,则= 。
二证明题:1、设随机变量与独立,且,求证:2、设ξ是非负连续型随机变量,证明:对,有3、证明契贝晓夫定律:设是一列两两不相关的随机,又设它们的方差有界,即存在常数,使有,则对任意,有三计算题:1、一个小孩用13个字母:A、A、A、C、E、H、I、I、M、M、N、T、T作组字游戏,如果字母的各种排列是随机的(等可能的),问恰好组成“MATHEMATICIAN”一词的概率为多大?2、已知二维离散型随机变量的联合分布列为:问其中的α、β取什么值时与独立。
3、设随机变量~U[0,5],求方程有实根的概率。
4、设随机变量的数学期望为零,方差均为1,且任意两个随机变量的相关系数都为,求与的相关系数。
四已知母体均匀分布于之间,求、的矩法估计量。
五、设母体~,为其容量为n的一个子样。
(1)、若已知,未知时,求的极大似然估计量。
(2)、若、都未知时,求、的极大似然估计量。
六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(八)一填空题1、设A、B为两个事件,,则= ,= 。
2、设随机变量~b(k;4,0.25),~b(k;12,0.25),则= ,= 。
3、设二维随机变量~N(0,0,1,1,0.25),则协方差= ,相关系数ρ= 。
4、母体的均值的矩法估计量为,方差的矩法估计量为。
5、设随机变量~,且,则,。
6、设随机变量~,且,则。
7、设随机变量只能取-1,0,1,2,其概率依次为,则C= ,= 。
8、设母体~,为其容量为n的子样,则的联合分布函数。
9、设(4,6,4,3,5,4,5,8,4,7)是当n=10时的子样的一组观测值,则样本均值= 。
二、计算题:1、已知离散型随机变量的分布列为:求的分布列。
2、一幢10层楼的楼房中的一架电梯,在底层登上7位乘客。
电梯在每一层都停,乘客从第二层起离开电梯,假设每位乘客在哪一层离开电梯是等可能的,求没有两位乘客在同一层离开的概率。
3、设随机变量~,又,,求与的相关系数。
4、设随机变量是独立同分布且方差存在的随机变量,求与的相关系数。
三、证明题:1、证明契贝晓夫定律:设是一列两两不相关的随机,又设它们的方差有界,即存在常数,使有,则对任意,有2、设为正的且独立同分布的随机变量序列,证明:对任意的,有四、已知母体均匀分布于之间,求、的矩法估计量。
五、设母体~,为其容量为n的一个子样。
(1)、若已知,未知时,求的极大似然估计量。
(2)、若、都未知时,求、的极大似然估计量。
六盘水师范高等专科学校数学系《概率论与数理统计》试卷(九)一、名词解释:古典概型---- 随机变量---- 假设检验的基本思想----二、填空题:1.小概率事件原理是_____________ _ 。