《概率学》1.1随机事件及其运算

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概率论与数理统计 第一章1.1随机事件

概率论与数理统计 第一章1.1随机事件

事件的关系与运算
注:(1) 事件的关系与运算可用维恩图形象表之
(2) 事件的和与积的运算可推广到有限个事 件或可数无限个事件的情形.
A B A B, (3) 事件的和与积的另一记法:
A B AB.
事件的关系与运算
8. 完备事件组 设 A1 , A2 ,, An , 是有限或可数个事件,若其 满足:

随机事件
在随机试验中,人们除了关心试验的结果本身外,
往往还关心试验的结果 是否具备某一指定的可观
察的特征,概率论中将这一可观察的特征称为一 个事件 , 它分三类:
随机事件
1. 随机事件:在试验中可能发生也可能不发生的 事件; 2. 必然事件:在每次试验中都必然发生的事件; 3. 不可能事件:在任何一次试验中都不可能发 生的事件. 例如,在抛掷一枚骰子的试验中,我们也许会关
A : “点数为奇数”,B : “点数小于5”.
则 A B {1,2,3,4,5}; A B {1,3};
A - B {5}.
6. 若 A B , 则称事件 A 与 B 是互不相 容的(或互斥的).
7. 若 A B S 且 A B ,
事件的关系与运算
由于随机现象的结果事先不能预知, 初看似乎 毫无规律. 然而人们发现 同一随机现象大量重 其每种可能的结果 出现的频率具有 复出现时,
稳定性, 从而表明随机现象也有其固有的规律
性. 人们把随机现象在大量重复出现时 所表现 出的量的规律性 称为随机现象的统计规律性.
随机现象的统计规律性
概率论与数理统计是研究 随机现象统计规律性 的一门学科. 为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需 对随机现象进行重复观察,我们把对随机现象

概率论与数理统计知识点总结!-知识归纳整理

概率论与数理统计知识点总结!-知识归纳整理

《概率论与数理统计》 第一章随机事件及其概率§1.1 随机事件一、给出事件描述,要求用运算关系符表示事件: 二、给出事件运算关系符,要求判断其正确性: §1.2 概率古典概型公式:P (A )=所含样本点数所含样本点数ΩA 实用中经常采用“罗列组合”的想法计算补例1:将n 个球随机地放到n 个盒中去,问每个盒子恰有1个球的概率是多少?解:设A :“每个盒子恰有1个球”。

求:P(A)=?Ω所含样本点数:n n n n n =⋅⋅⋅...Α所含样本点数:!1...)2()1(n n n n =⋅⋅-⋅-⋅n n n A P !)(=∴补例2:将3封信随机地放入4个信箱中,问信箱中信的封数的最大数分别为1、2、3的概率各是多少?解:设A i :“信箱中信的最大封数为i”。

(i =1,2,3)求:P(A i )=?Ω所含样本点数:6444443==⋅⋅A 1所含样本点数:24234=⋅⋅836424)(1==∴A PA 2所含样本点数:363423=⋅⋅C1696436)(2==∴A PA 3所含样本点数:4433=⋅C161644)(3==∴A P注:由概率定义得出的几个性质:知识归纳整理1、0<P (A )<12、P(Ω)=1,P(φ) =0 §1.3 概率的加法法则定理:设A 、B 是互不相容事件(AB=φ),则: P (A ∪B )=P (A )+P (B )推论1:设A 1、 A 2、…、 A n 互不相容,则 P(A 1+A 2+...+ A n )= P(A 1) + P(A 2) +…+ P(A n )推论2:设A 1、 A 2、…、 A n 构成完备事件组,则 P(A 1+A 2+...+ A n )=1推论3: P (A )=1-P (A )推论4:若B ⊃A ,则P(B -A)= P(B)-P(A) 推论5(广义加法公式):对任意两个事件A 与B ,有P(A ∪B)=P(A)+P(B)-P(A B) 补充——对偶律:nnAA A A A A ⋂⋂⋂=⋃⋃⋃ (2)121nnAA A A A A ⋃⋃⋃=⋂⋂⋂ (2)121§1.4 条件概率与乘法法则条件概率公式:P(A/B)=)()(B P AB P (P(B)≠0)P(B/A)= )()(A P AB P (P(A)≠0)∴P (AB )=P (A /B )P (B )= P (B / A )P (A )有时须与P (A+B )=P (A )+P (B )-P (AB )中的P (AB )联系解题。

概率论知识点

概率论知识点

第一章 随机事件及其概率§1.1 随机事件及其运算随机现象:概率论的基本概念之一。

是人们通常说的偶然现象。

其特点是,在相同的条件下重复观察时,可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先不能断言将出现哪种结果.例如,投掷一枚五分硬币,可能“国徽”向上,也可能“伍分”向上;从含有5件次品的一批产品中任意取出3件,取到次品的件数可能是0,1,2或3.随机试验:概率论的基本概念之一.指在科学研究或工程技术中,对随机现象在相同条件下的观察。

对随机现象的一次观察(包括试验、实验、测量和观测等),事先不能精确地断定其结果,而且在相同条件下可以重复进行,这种试验就称为随机试验。

样本空间: 概率论术语。

我们将随机试验E 的一切可能结果组成的集合称为E 的样本空间,记为Ω。

样本空间的元素,即E 的每一个结果,称为样本点。

随机事件:实际中,在进行随机试验时,人们常常关心满足某种条件的那些样本点所组成的集合.称试验E 的样本空间Ω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.特别,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生的,称为必然事件.空集Ø不包含任何样本点,它也作为样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件.互斥事件(互不相容事件): 若事件A 与事件B 不可能同时发生,亦即ΦB A = ,则称事件A 与事件B 是互斥(或互不相容)事件。

互逆事件: 事件A 与事件B 满足条件ΦB A = ,Ω=B A ,则称A 与B 是互逆事件,也称A 与B 是对立事件,记作A B =(或B A =)。

互不相容完备事件组:若事件组n A A A ,,21满足条件ΦA A j i = ,(n 1,2j i, =),Ω== n 1i i A,则称事件组n A A A ,,21为互不相容完备事件组(或称n A A A ,,21为样本空间Ω的一个划分)。

概率论与数理统计1.1随机事件

概率论与数理统计1.1随机事件

若观察出现正面的次数 , 则样本空间为 { 0 , 1, 2 , 3 } .
说明
3. 建立样本空间,事实上就是建立随机现
象的数学模型. 因此 , 一个样本空间可以 概括许多内容大不相同的实际问题.
例如
只包含两个样本点的样本空间
{H , T }
它既可以作为抛掷硬币出现正面或出现反面的
统计推断、预测或者决策。
2.《概率论与数理统计》的地位
《概率论与数理统计》是高校理、工、农、 医科、经济类、管理类等本科专业必修的一门 重要的基础课,也是这些硕士研究生入学考试
的一门必考科目。
3.《概率论与数理统计》与其它学科 的联系及其应用
●《概率与数理统计》是一门应用性很强又 颇具特色的数学学科,它在工程技术、科学研 究、经济管理、企业管理、经济预测等众多领 域都有广泛的应用;
0 1 100 n 答案:( 1) { , , , } n n n ( 2 ) { 3 , 4 , ,10 }, ( 3 ) { 3 , 4 , } ( 4 ) {10 ,11 , }, ( 5 ) { AB , AC , AD , AE , BA , BC , BD , BE , CA , CB , CD , CE , DA , DB , DC , DE , EA , EB , EC , ED }, ( 6 ) {甲胜乙负,甲负乙胜, 平局 }
例如 可设 抛掷一枚骰子, 观察出现的点数. A = “点数不大于4”, B = “点数为奇数” 等 等.
随机事件与样本空间的关系
1. 随机事件 —— 某些样本点组成的集合, Ω的子集,常用A、B、C…表示. 2. 基本事件 —— Ω的单点集. 3. 必然事件 (Ω) 4. 不可能事件 (φ) —— 空集.

《随机事件与概率》概率(事件的关系与运算)

《随机事件与概率》概率(事件的关系与运算)

对立事件
定义
两个事件为对立事件,当 且仅当其中一个事件必然 发生,另一个事件必然不 发生。
特点
对立事件一定是互斥事件 ,但互斥事件不一定是对 立事件。
概率
两个对立事件的概率之和 等于1,即P(A)+P()=1。 其中,表示A的对立事件 。
02
概率
概率的定义
概率是描述事件发生可能性的 数学量,通常表示为事件发生
《随机事件与概率》——概 率(事件的关系与运算)
2023-11-07
目录
• 随机事件 • 概率 • 事件的运算 • 概率的应用 • 随机事件的模拟 • 概率在生活中的应用
01
随机事件
互斥事件
01
02
03
定义
两个事件不包括共同的事 件,称为互斥事件。
特点
互斥事件不能同时发生, 即两个事件不包括共同的 事件。
优化策略
根据不同的情况选择最优的策略,以最大化成功的概率。
概率在金融中的应用
投资组合理论
01
使用概率和统计方法评估和优化投资组合。
保险精算
02
使用概率统计方法评估和管理保险风险。
信用评级
03
使用统计方法评估借款人的信用风险。
概率在人工智能中的应用
机器学习
使用概率模型进行模式识别和预测。
自然语言处理
贝叶斯公式
介绍贝叶斯公式的应用 和计算方法。
随机事件的模拟
大数定律
介绍大数定律的基本概念和定理,如伯努利大数定律、辛钦 大数定律等。
中心极限定理
介绍中心极限定理的基本概念和定理,以及在概率中的应用 。
06
概率在生活中的应用
天气预报

概率

概率

二、乘法公式
设A、B,P(A)>0,则 P(AB)=P(A)P(B|A). (1.6.2)
式(1.6.2)就称为事件A、B的概率乘法公式。 式(1.6.2)还可推广到三个事件的情形: P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB). 一般地,有下列公式: (1.6.3)
P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)...P(An|A1…An-1).
2 P( A1 ) 5
3 P( A2 | A1 ) 6
例1.6:在盒子中有十个相同的球,分别标为
号码1、2、…、10,从中任取一球,求此球的号 码为偶数的概率。
三、古典概型的几类基本问题
复习:排列与组合的基本概念 乘法公式:设完成一件事需分两步,第一步有n1 种方法,第二步有n2种方法,则完成这件事共有n1n2种 方法。 加法公式:设完成一件事可有两种途径,第一 种途径有n1种方法,第二种途径有n2种方法,则完 成这件事共有n1+n2种方法。
Y=x+15 60 15 15 60
m( A) 60 2 45 2 7 P( A) 2 m( S ) 16 60
Y=x-15
三、几何概率的基本性质
(1)0 P(A) 1; (2)P( S)=1;P( )=0; (3)若,A1,A2,…An…两两互不相容,则
P( An) P( An ) (可列可加性)。
E1: 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出正面和反面; E2: 将一枚硬币连抛三次,考虑正反面出现的情况;
E3:将一枚硬币连抛三次,考虑正面出现的次数; E4:掷一颗骰子,考虑可能出现的点数; E5: 记录某网站一分钟内受到的点击次数; E6:在一批灯泡中任取一只,测其寿命; E7:任选一人,记录他的身高和体重 。

北邮概率论与数理统计样本空间及随机事件1.1

北邮概率论与数理统计样本空间及随机事件1.1

§1.1 随机事件及其运算1.随机现象自然界和社会上发生的现象多种多样.有些现象,我们可以准确预言他们在一定条件会出现何种结果,例如“在标准大气压下,纯水加热到C ︒100时必定沸腾”等等,这类现象我们称为确定性现象.然而自然界和社会上还有许多现象,他们在一定条件下,并不总是出现相同结果,而且事先我们无法准确预言会出现何种结果, 这类现象我们称为随机现象.随机现象随处可见。

如抛一枚硬币,其结果可能是正面朝上,也可能反面朝上,而且在出现结果之前无法准确预言会出现何种结果.再比如用一仪器在相同条件下测量一物体的质量,各次测量结果会有差异,等等。

有的随机现象可以在相同条件下重复,也有很多随机现象是不能重复的,比如经济现象(如失业,经济增长速度等)大多不能重复. 对在相同条件下可以重复的随机现象的观察、记录、实验称为随机试验.对于这类随机现象,我们常常通过多次重复的随机试验,观察其出现的结果,以期发现随机现象的规律性。

长期的实践经验表明,在大量重复试验下,随机现象的结果的出现往往呈现出某种规律性.例如大量重复抛一枚硬币,正面出现的次数与反面出面出现的次数大致相当,等等.这种在大量重复试验中所呈现的规律性就是我们以后常说的统计规律性.概率论与数理统计的研究对象是随机现象,研究和揭示随机现象的统计规律性. 概率论与数理统计主要研究能重复的随机现象,但也十分注意研究不能重复的随机现象.2.样本空间数学理论的建立总是需要首先给出一些原始的无定义的概念(例如,“点”和“直线”是欧氏几何的公理化处理中无定义的概念)。

在概率论中,第一个“无定义”的原始概念是“样本点”,这一原始概念又联系着另一原始概念“随机试验”.概率论中所说的随机试具有下述特点:(1)可以在相同条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且事先能明确试验的所有可能的结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪个结果会发生.随机试验的可能结果称为样本点,用ω表示样本点;而随机试验的一切样本点组成的集合称为样本空间,记为}{ω=Ω.在具体问题中,认清“样本空间是哪些样本点构成的”是十分重要的. 有些随机试验凭“经验”可确定样本点和样本空间,有些随机试验需要“数学的理想化”去确定样本点和样本空间.样本点和样本空间的确定也与研究目的有关,或者说与观察或记录的是什么有关.看下面一些例子.例 1 考虑试验:掷一骰子,观察出现的点数.根据“实际经验”,该试验的基本结果有6个:1,2,3,4,5,6,从而其样本空间为}6,5,4,3,2,1{=Ω.如果我们只是观察出现奇数点还是偶数点,那么样本空间可以确定为{=Ω出现奇数点,出现偶数点}.例 2 考虑试验:观察一天内进入某商场的人数. 一天内进入某商场的人数是非负整数,但由于不知道最多的人数和最少的人数,我们把该试验的样本空间“理想化”地定为},3,2,1,0{⋅⋅⋅=Ω,即样本空间确定为全体非负整数构成的集合.例3考虑试验:考察一个元件的寿命.为了数学上处理方便, 我们把该试验的样本空间“理想化”地确定为),0[+∞=Ω.例 4 对于试验:将一硬币抛3次.若我们记录3次正反面出现的情况,则样本空间为},,,,,,,{TTT TTH THT HTT THH HTH HHT HHH =Ω;若我们记录正面出现的次数,则样本空间为}3,2,1,0{=Ω.若样本空间中的元素个数是有限个,我们称此样本空间为有限样本空间. 若样本空间中的元素个数是有限个或可列个,我们称此样本空间为离散样本空间.3.随机事件有了样本空间后,我们可以给出随机事件的概念.直观上, 随机事件是随机现象或随机试验中可能发生也可能不发生的事件.例如,在掷骰子试验中,“出现偶数点”是可能发生也可能不发生的,因此它是随机事件,而且当试验出现的结果是2或4或6时该事件就发生了,否则该事件就不发生.一个事件是否发生应当能由试验出现的结果判定,因此一个事件可以由使其发生的那些样本点组成,换言之, 随机事件可以由一个或多个样本点组成的集合来表示.因此有下面概念.设随机试验E 的样本空间为}{ω=Ω,我们称样本空间为}{ω=Ω的子集为随机事件,简称为事件,常用大写字母A,B,C,…表示.若一事件是由单个样本点组成,则称该事件为基本事件;由2个或2个以上样本点组成的事件称为复合事件.由全体样本点组成的事件称为必然事件,必然事件就是样本空间Ω本身.空集Φ作为样本空间Ω的子集也是事件,称此事件为不可能事件. 显然, 必然事件在每次试验中是必定发生的,不可能事件在任一次试验中都不会发生.这两种情况已无随机性可言,但我们把它们视为随机事件的特例.以后在理论上讨论概率论问题时,我们总是假定样本空间已经给定,随机事件就是该样本空间的子集。

随机事件的概率与计算知识点总结

随机事件的概率与计算知识点总结

随机事件的概率与计算知识点总结概率是数学中一个重要的分支,用于描述事件发生的可能性。

在我们日常生活中,随机事件无处不在,了解概率与计算知识点能够帮助我们更好地理解和分析各种事件的发生概率。

本文将对随机事件的概率与计算知识点进行总结,帮助读者更好地理解和应用于实际问题中。

1. 概率的基本概念概率是描述随机事件发生可能性的数值,在0到1之间取值,0表示不可能发生,1表示必然发生。

对于一个随机事件E,其概率记作P(E)。

2. 事件的排列与组合在考虑多种事件同时发生的情况下,我们需要了解事件的排列与组合。

排列是指考虑事件中元素的顺序,而组合则只考虑元素的选择与不考虑顺序。

在计算排列与组合中,我们可以使用阶乘、组合数学公式等方法来求解。

3. 加法法则加法法则用于计算多个事件中至少有一个事件发生的概率。

如果事件A和事件B是互斥事件(即两者不能同时发生),则它们的概率可通过简单相加得到:P(A∪B) = P(A) + P(B)。

4. 乘法法则乘法法则用于计算多个事件同时发生的概率。

如果事件A和事件B是相互独立事件(即一个事件的发生不影响另一个事件的发生),则它们的概率可通过简单相乘得到:P(A∩B) = P(A) × P(B)。

5. 条件概率在一些情况下,事件的发生可能会受到其他事件的影响。

条件概率用于描述在给定其他事件发生的前提下,某个事件发生的概率。

条件概率可通过P(A|B) = P(A∩B) / P(B)来计算,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。

6. 贝叶斯定理贝叶斯定理是描述事件的后验概率与先验概率之间关系的数学公式。

它以事件的条件概率为基础,并利用贝叶斯公式来进行计算,即P(A|B) = (P(B|A) × P(A)) / P(B),其中P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。

7. 随机变量与概率分布随机变量是概率论中一个重要的概念,它可以用于描述随机事件的结果。

《概率论与数理统计》电子教案第一章随机事件与概率

《概率论与数理统计》电子教案第一章随机事件与概率

《概率论与数理统计教程》教案第一章随机事件与概率教材:《概率论与数理统计教程》总安排学时:90本章学时:14第一讲:随机事件及其运算教学内容:引言、概率论的基本概念、事件之间的关系及运算、事件之间的运算规律。

教学目的:(1)了解概率论这门学科的研究对象,主要任务和应用领域;(2)深刻理解随机试验、基本事件、样本空间、随机事件的概念;掌握一个随机试验的样本空间、基本事件和有关事件的表示方法。

(3)深刻理解事件的包含关系、和事件、积事件、互斥事件、互逆事件和差事件的意义;掌握事件之间的各种运算,熟练掌握用已知事件的运算表示随机事件;(4)掌握事件之间的运算规律,理解对偶律的意义。

教学的过程和要求:(1)概率论的研究对象及主要任务(10分钟)举例说明概率论的研究对象和任务,与高等数学和其它数学学科的不同之处,简单介绍概率论发展的历史和应用;(i)概率论的研究对象:确定性现象或必然现象:在相同的条件下,每次观察(试验)得到的结果是完全相同的现象。

例:向空中抛掷一物体,此物体上升到一定高度后必然下落;例:在一个标准大气压下把水加热到100℃必然会沸腾等现象。

随机现象或偶然现象:在相同的条件下,每次观察(试验)可能出现不同结果的现象。

例:在相同的条件下抛一枚均匀的硬币,其结果可能是正面(分值面)向上,也可能是反面向上,重复投掷,每次的结果在出现之前都不能确定;例:从同一生产线上生产的灯泡的寿命等现象。

(ii)概率论的研究任务:概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象的统计规律性的一门数学学科。

(iii)概率论发展的历史:概率论起源于赌博问题。

大约在17世纪中叶,法国数学家帕斯卡(B•Pascal)、费马(fermat)及荷兰数学家惠更斯(C•Hugeness)用排列组合的方法,研究了赌博中一些较复杂的问题。

随着18、19世纪科学的迅速发展,起源于赌博的概率论逐渐被应用于生物、物理等研究领域,同时也推动了概率理论研究的发展. 概率论作为一门数学分支日趋完善,形成了严格的数学体系。

概率论与数理统计习题集及答案

概率论与数理统计习题集及答案

概率论与数理统计习题集及答案《概率论与数理统计》作业集及答案第1章概率论的基本概念§ 1 .1随机试验及随机事件1. (1) ⼀枚硬币连丢3次,观察正⾯ H 、反⾯T 出现的情形.样本空间是:S _________________ ; (2) —枚硬币连丢3次,观察出现正⾯的次数.样本空间是:S= ________________________ ;2. (1)丢⼀颗骰⼦.A :出现奇数点,贝U A= ___________ ; B :数点⼤于2,贝U B= (2)⼀枚硬币连丢2次,A :第⼀次出现正⾯,则 A= _____________________ ; B:两次出现同⼀⾯,则 = __________ ; C :⾄少有⼀次出现正⾯,则C=§ 1 .2随机事件的运算1. 设A 、B 、C 为三事件,⽤A 、B C 的运算关系表⽰下列各事件:(1) ____________________________ A 、B C 都不发⽣表⽰为: .(2)A 与B 都发⽣,⽽C 不发⽣表⽰为: (3)A 与B 都不发⽣,⽽C 发⽣表⽰为: .⑷A 、B 、C 中最多⼆个发⽣表⽰为:(5)A 、B C 中⾄少⼆个发⽣表⽰为: .(6)A、B C 中不多于⼀个发⽣表⽰为:(1) P(AB), R)(P(A B))=,⑶ P(A B)=.2.已知 P(A) 0.7, P(AB) 0.3,则 P(AB)=.§ 1 .4古典概型1. 某班有30个同学,其中8个⼥同学,随机地选10个,求:(1)正好有2个⼥同学的概率,(2) 最多有2个⼥同学的概率,(3)⾄少有2个⼥同学的概率. 2. 将3个不同的球随机地投⼊到4个盒⼦中,求有三个盒⼦各⼀球的概率 .§ 1 .5条件概率与乘法公式1 ?丢甲、⼄两颗均匀的骰⼦,已知点数之和为7,则其中⼀颗为1的概率是 ______________ 。

1.1随机事件及其运算

1.1随机事件及其运算

在试验E中,人们除了关心所有的基本事件(样 本点)外,还可能关心满足某些特征的样本点是否 出现.比如“出现的点数是偶数”、“出现的点数 大于4”等事件是否会发生。
从集合的观点看, “出现的点数是偶数”这 一事件包含了样本空间中的三个样本点:2点、4 点、或6点;如果试验出现的结果是三个样本点中 的某一个,则该事件发生;反之如果该事件发生, 则试验的结果一定是这三个样本点中的某一个。
表示A与B同时发生所构成的事件.
类似地,事件A1,A2,…,An同时发生所构 成的事件表示为
A1∩A2∩…∩An 或 A1A2…An
例如若A=“出现偶数点”;B=“点数大于4”
则AUB ={2,4,5,6}; A∩B ={6}.
5.事件的差 记作 A-B
Ω
由包含在A中而又不包含在
B中的样本点构成的事件. 表示A发生而B不发
第一章 随机事件及其概率
自然界和社会生活中出现的现象大致上可 以分为两类:
确定性现象:在一定条件下一定会发生的 现象。如太阳从东方升起;苹果从树上掉落到 地上等。
随机现象:在相同条件下可能发生的结果 呈现出偶然性的现象。比如,随机掷一枚硬币, 结果可能出现正面朝上或反面朝上。
随机现象虽然在一次或少数几次试验中出 现的结果表现出偶然性,但在大量的重复试验 中又表现出一定的规律性——统计规律性。比 如通过进行大量的掷硬币试验,人们发现正面 朝上和反面朝上的频率接近相等。
随机事件:试验E的样本空间Ω的子集称为试验 E的随机事件,简称事件. 一般用大些字母A、B、 C等表示.
例如,记A表示“出现的点数是偶数”,则 A={2点,4点,6点},
这里A是Ω的子集。
基本事件、复合事件、必然事件、不可能事件

概率论第一章

概率论第一章
n
I Ai = A1 I A2 I L I An = { A1 , A2 , ... An同 时 发 生}
i =1 ∞
I Ai = A1 I A2 I L = { A1 , A2 , ...同时 发 生}
i =1
—刘 赪—
第一章 随机事件与概率
事件间的关系及运算-3
4 差事件:A-B={e|e∈A且e∉B} 当且仅当A发生,B不发生时, 事件A-B发生

fn
( A)
=
n( A) n
为事件A的频率.
Ø 频率f n(A)会稳定于某一常数(稳定值).
Ø 用频率的稳定值作为该事件的概率.
—刘 赪—
第一章 随机事件与概率
确定概率的古典方法
1° 样本空间中的元素个数只有有限个,可记为
Ω ={e1,e2,…,en} 2° 每个基本事件ei出现的可能性相等,i=1,2,…,n,
Ex 4. 若在区间( 0, 1) 内任取两个数,则两数之和
小于 6/5 的概率是多少?
-- 刘 赪 --
SWJTU
第三节
第一章
概率的性质
SWJTU
6 PDF 文件使用 "pdfFactory" 试用版本创建
概率的基本性质 -1
1 P(φ) = 0
∑ ( ) 2
P
5 P( A) + P( A) = 1
6 P(A∪B)≤ P(A)+P(B) 且有概率的加法公式 P(A∪B)= P(A)+P(B)-P(AB)
-- 刘 赪 --
SWJTU
Ø 概率的加法公式可以推广到更多事件的情形: P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(CA)+P(ABC)

概率论与数理统计-随机事件与概率

概率论与数理统计-随机事件与概率
几何概率) 条件概率 全概率公式;贝叶斯公式
第2章 随机变量及其分布 60
谢谢观赏
《概率论与数理统计》
第2章 随机变量及其分布 36
1.1 随机事件及其运算 1.2 概率的定义及其性质 1.3 等可能概型 1.4 条件概率与事件的相互独立性 1.5 全概率公式与贝叶斯公式
目录/Contents
第2章 随机变量及其分布 37
1.4 条件概率与事件的相互独立性
一、条件概率 二、事件的相互独立性
一、条件概率
所谓可靠度指的是产品能正常工作的概率. 以下讨论中, 假定一个系统中的各个元件能否 正常工作是相互独立的.
二、事件的相互独立性
两个基本模型:
第2章 随机变量及其分布 49
二、事件的相互独立性
两个基本模型:
第2章 随机变量及其分布 50
目录/Contents
第2章 随机变量及其分布 51
1.1 随机事件及其运算 1.2 概率的定义及其性质 1.3 等可能概型 1.4 条件概率与事件的相互独立性 1.5 全概率公式与贝叶斯公式
第2章 随机变量及其分布 28
1.1 随机事件及其运算 1.2 概率的定义及其性质 1.3 等可能概型 1.4 条件概率与事件的相互独立性 1.5 全概率公式与贝叶斯公式
目录/Contents
1.3 等可能概型
一、古典概型 二、几何概型
第2章 随机变量及其分布 29
一、古典概型 古典概型的基本思路:
定义1
第2章 随机变量及其分布 38
一、条件概率
第2章 随机变量及其分布 39
条件概率也满足概率的公理化定义的三条基本性 质, 即:
公理1
公理2 公理3 对可列无限个两两不相容事件

第一章随机事件及其概率总结

第一章随机事件及其概率总结

第一章随机事件及其概率总结随机事件是指在一定条件下,可能发生也可能不发生的现象或结果。

在任何随机事件中,我们都可以通过概率来描述它发生的可能性。

概率是一个在0到1之间的数字,表示一些随机事件发生的可能性大小。

以下是关于随机事件及其概率的总结。

1.随机事件的分类随机事件可以分为两类:简单事件和复合事件。

简单事件是指只有一个结果的随机事件,而复合事件是指有多个结果的随机事件。

例如,抛一枚硬币的结果可以是正面或反面,这就是一个简单事件;而抛两枚硬币的结果可以是两个正面、两个反面或一个正面一个反面,这就是一个复合事件。

2.样本空间样本空间是指一些随机事件所有可能结果的集合。

通过样本空间,我们可以计算概率。

例如,抛一枚硬币的样本空间为{正面,反面},抛两枚硬币的样本空间为{正正,正反,反正,反反}。

3.事件的概率事件的概率是指一些事件发生的可能性大小。

概率可以通过以下公式计算:概率=事件的可能数/样本空间的总数。

例如,抛一枚硬币出现正面的概率为1/2,即0.5;抛两枚硬币出现两个正面的概率为1/4,即0.254.组合事件的概率组合事件是指由两个或多个简单事件组成的事件。

组合事件的概率可以通过以下公式计算:概率=简单事件1的概率×简单事件2的概率×……×简单事件n的概率。

例如,从一副扑克牌中抽出一张红心和一张方块的概率为(26/52)×(13/51)=1/85.互斥事件和对立事件互斥事件是指两个事件不能同时发生的事件。

对立事件是指一个事件的发生排除了另一个事件的发生。

互斥事件的概率可以通过简单事件的概率之和计算;对立事件的概率可以通过1减去事件的概率计算。

6.大数定律大数定律是指随着试验次数的增加,事件的相对频率趋近于事件的概率。

也就是说,如果一个事件的概率为p,那么在进行n次独立的重复试验后,事件发生的频率将会接近于np。

例如,抛1000次硬币,正面出现的频率将会接近于500次。

《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%,

概率论与数理统计考试大纲

概率论与数理统计考试大纲

《概率论与数理统计》课程考试大纲一、考核内容与考核要求第1章随机事件与概率【考核的知识点和要求】考核知识点1.随机事件及其运算2.概率的定义及其确定方法3.概率的性质4.条件概率5.独立性考核要求1. 随机事件及其运算(1)简单应用:随机事件的运算。

2.概率的定义及其确定方法(1)简单应用:概率的定义。

(2)综合应用:确定概率的古典方法。

3.概率的性质(1)简单应用:概率的性质。

4.条件概率(1)简单应用:条件概率。

5.独立性(1)分析:独立性。

第2章随机变量及其分布【考核的知识点和要求】考核知识点1.随机变量及其分布2.随机变量的数学期望3.随机变量的方差与标准差4.常用离散分布5.常用连续分布6.随机变量函数分布考核要求1. 随机变量及其分布(1)简单应用:随机变量的分布。

2. 随机变量的数学期望(1)简单应用:随机变量的数学期望。

3. 随机变量的方差与标准差(1)简单应用:随机变量的方差与标准差。

4. 常用离散分布(1)简单应用:泊松分布。

(2)综合应用:二项分布。

5.常用连续分布(1)简单应用:指数分布。

(2)综合应用:正态分布。

6.随机变量函数分布(2)综合应用:随机变量函数分布。

第3章多维随机变量及其分布【考核的知识点和要求】考核知识点1.多维随机变量及其联合分布2.边际分布与随机变量的独立性3.多维随机变量函数的分布4.多维随机变量的特征数考核要求1. 多维随机变量及其联合分布(1)简单应用:多维随机变量的联合分布。

2.边际分布与随机变量的独立性(1)综合应用:边际分布与随机变量的独立性。

3.多维随机变量函数的分布(1)综合应用:多维随机变量函数的分布。

4.多维随机变量的特征数(1)识记:多维随机变量函数的数学期望、协方差和相关系数。

(2)简单应用:数学期望与方差的运算性质。

第4章大数定律与中心极限定理【考核的知识点和要求】考核知识点1.大数定律2.中心极限定理考核要求1. 大数定律(1)简单应用:大数定律。

1.1 随机事件及其运算

1.1 随机事件及其运算

例如,在E1中
{1, 2, 3,4,5,6} 表示必然事件 ;
A {1, 3,5} B {1, 2, 3}
表示出现奇数点的事件;
表示出现点数小于 4 的事件;
C {2, 4, 6} 表示出现偶数点的事件 ; D {4,6}
表示出现大于2 的偶点事件 。
{出现7点}
表示不可能事件。
A
B A B ; A B A B. 和之逆即逆之积 ; 积之逆即逆之和
例1 电路如图所示。用A表示事件“信号灯点 亮”,用B,C,D 依次表示“继电器Ⅰ闭合” , “继电器Ⅱ闭合”,“继电器Ⅲ闭合” 。试给出 用 B,C,D 间的运算关系表示事件 A 的关系式。
AB
(C
D)
A BC
BD
ABC
ABC
6)A、B、C 中只有一个发生; ABC 8)A、B、C 中恰有两个发生. ABC
ABC ABC
ABC ABC
7)A、B、C 中不多于两个发生; ABC
ABC
集合的运算
一、补集与全集
定义: 一般地,设S是一个集合,A是S的一个 子集,由S中所有不属于A的元素组成的集合, 叫做S中子集A的补集,记作
概率论与数理统计
数学教研室
贺 丽 娟
一、概率论的诞生及应用
概率论与数理统计 是研究和揭
示随机现象统计规律性的数学学科。
1. 概率论的诞生——分赌本问题
甲、乙二人赌博,各出赌注30元,共60 元,每局甲、乙胜的机会均等,都是 1/2。约定:谁先胜满3局则他赢得全部 赌注60元,现已赌完3局,甲2胜1负,而 因故中断赌情,问这60元赌注该如何分 给2人,才算公平? 点
Ω
Ω
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绪论
概率论与数理统计
三、概率统计的研究内容
1.概率论的主要研究内容。
概率的定义、性质与计算
随机现象数量化描述及其刻划
概率论是研究随机现象的统计规律性数学分支。
1 0
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绪论
概率论与数理统计
三、概率统计的研究内容
2.数理统计的主要研究内容
如何有效的采集数据 如何分析带有随机性质的数据
诺贝尔文学奖
骗子
剽窃
《静静的顿河》是俄罗斯文坛上一部不朽的巨著, 小说构思于1926年,四部分别于1928年、1929年、 1933年和1940年出版,前后历时14年。
肖洛霍夫刚读完四年级就被迫辍学,学历不高; 《静静的顿河》第一、二部发表时,肖洛霍夫只 有二十三岁,阅历不深。
1984年挪威学者写了本专著通过统计分析表
如 在试验E1
A B Ω
A=“出现点数2”, B=“出现偶数点”,则 A B
2.事件的相等 若 A B 且 B A , 则A=B
3.事件的互不相容: A 和 B不可能同时发生.
A
B
2
0
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第1节 随机事件及其运算
4.事件的和
第一章 事件与概率
“ 两个事件A, B中至少有一
(6) A发生,B, C 至少有一个不发生可以表示为:
A(B C ) AB C AB C AB C
2
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第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
作业: 5 页: 1,2,3
2 8
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A {(H, H)},
B {(H, H), (T,T)},
C {(H, H), (H,T), (T, H)}.
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第1节 随机事件及其运算
四、事件的关系与运算
第一章 事件与概率
1. 事件的包含关系 A B
若事件A发生必导致B发 生,则称事件B包含A。
fn(H) 0.5070 0.5016 0.5005
6
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绪论
例2 英文字母的使用频率
概率论与数理统计
英国大侦探家福尔摩斯利用这种规律性破译密码.
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绪论
例3 作家的写作习惯
肖洛霍夫
静静的顿河


概率论与数理统计
试验
样本空间
E1 :掷骰子,观察其出现 的点数。
E2 :观察一天内,某网站 的点击数。
Ω1 ={ω1, ω 2, ω 3, ω 4, ω 5, ω 6}
Ω2 ={ 0,1,2,…,}
E3 :某射手对一目标射击, 命中为止,观察其射击次数。
Ω3 ={ 1,2,…,}
E4 :一批灯泡,从中任取 一只,测试它的寿命。
在我们所生活的世界上, 充满大量的随机现象,
小到扔硬币、掷骰子和玩扑克等简单的机会游戏, 大到复杂的社会现象.
4
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绪论
概率论与数理统计
如(1)投硬币,观察其出现的结果. (2)购买彩票,你会中奖吗?
(3)新培育了一个小麦品种,在一块地试 种,其产量会是多少?
(2)同性电荷相斥,异性电荷相吸引.
(3) 标准大气压下,纯水加热到1000C,
一定会产生结果 水沸腾.
(4)
d (sin x) cos x
dx
3
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绪论
一、两类现象
概率论与数理统计
随机现象 在一定条件下可能发生也可能不发生
的现象,事先无法预言其结果的不确定性现象。
概率统计是考研的重要内容
Hale Waihona Puke 1 2山东农业大学公共数学系概率统计课程组 版权所有
第一章 事件与概率
第第一一节节 随随机机事事件件及及其其概运率算 第二节 概率的定义 第三节 概率的性质 第四节 条件概率与独立性 第五节 全概率公式与贝
叶斯公式
第一节 随机事件及其运算
一、随机试验 二、样本空间 三、随机事件 四、事件间的关系与运算
第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
事件的运算满足下述规则(证明略)
1. 交换律 A∪B=B∪A ,AB=BA
2. 结合律 (A∪B)∪C=A∪(B∪C),(AB)C=A(BC) 3 . 分配律 (A∪B)∩C=AC∪BC,
(A∩B)∪C=(A∪C)∩(B∪C) 4.德摩根(De Morgan)定理(对偶原则)
A AB Ω
如 在试验E1
A=“出现点数大于4”= { ω 5, ω 6}
B=“出现偶数点”= {ω 2, ω 4, ω 6}
A-B = {ω 5} 性质:
A-B=A-AB ;
2 3
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第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
7. 对 立 事 件(互逆)
明肖洛霍夫是确有可能是该书的作者.
8
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绪论
概率论与数理统计
随机现象在大量次的重复观察(或试验)中呈现
出某种的规律性。这种规律性称为统计规律性.
概率论与数理统计包括概率论和数理统计两个数
学分支,它们是从不同的角度研究随机现象的统计
规律性。
9
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第一章 事件与概率
例4 E:将一枚硬币抛两次,观察正面(H), 反面(T)出 现的情况.试写出E的样本空间以及事件 A=“两次都出 现正面”,B=“两次出现同一面”,C=“出现正面”.
解 该试验有四个样本点:(H, H), (H,T), (T, H), (T,T).
于是 Ω {(H, H), (H,T), (T, H), (T,T)},
AB C ABC A B C
事件与概率
(3) A, B, C 中至少有一个发生可以表示:A∪B∪C (4) A, B, C 都发生: ABC ; A, B, C都不发生:A B C ;
A, B, C不都发生: AB C A B C
(5) A, B, C至多有一个发生: A B A C B C
2 1
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第1节 随机事件及其运算
5.事件的积
“ 两个事件A, B同时发生” 的事件称为A与B的积事件,记 为A∩B 或 AB 。
第一章 事件与概率
A
B
Ω
n个事件A1,A2,…,An同时发生的事件,记作 A1∩A2∩…∩An = A1A2…An .
如 在试验E1.
AB 或A-B
如:事件“事件A和B至少有一个发生”,可以表示为:
A B A A B B B A AB AB AB
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第1节 随机事件及其运算
例5 设A, B, C 为三个事件,则
第一章
(1) 只有A发生可以表示为:AB C
(2) A, B, C 中恰有一个发生可表示为:
随机试验特征
1. 可重复性;
2. 可观察性;
3. 不确定性.
1 5
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第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
二、 样本空间
1. 样本点 (ω) —— 随机试验的每一个可能结果.
2. 样本空间(Ω) —— 随机试验的所有样本点构成的 集合.
例2 写出例1随机试验的样本空间
(4)今年我校录取7490名新生,会有多少 学生按时报到?四年后,会有多少学生考上研究 生?
随机现象有无规律可言?
5
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绪论
概率论与数理统计
二、随机现象的统计规律性
例1 投硬币,观察其结果。
实验者
蒲丰 皮尔逊 皮尔逊
n 4040 12000 24000
nH 2048 6019 12012
第一章
事件与概率
任课教师: 授课班级:
绪论
概率论与数理统计
绪论
概率论与数理统计的研究内容 为什么要学习概率论与数理统计 几点注意事项
2
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绪论
概率论与数理统计
概率论与数理统计的研究内容
一、两类现象
必然现象 在一定条件下必然会发生的现象.
(1)每天早晨太阳从东方升起.
A=“出现点数大于4”= { ω 5, ω 6}, B=“出现偶数点”= {ω 2, ω 4, ω 6},
A∩B = {ω 6}.
2 2
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第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
6.事 件 的 差
“ 事件A发生而事件B不发 生” 的事件称为A和B的差事 件,记作 A-B
Ω4 ={ ω|ω≥0, ωR} 1 6
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第1节 随机事件及其运算
第一章 事件与概率
三、 随机事件
随机事件: 在一次试验中可能出现也可能不出现的结 果称为随机事件,简称事件. 常用字母A, B, C, …表示。
必然事件: 在每次试验必然出现的结果称为必然事件. 常用字母Ω表示。 不可能事件: 在每次试验必然不出现的结果称为不可 能事件. 常用字母Φ表示。
φ。
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