大学概率统计PPT课件
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《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(完整版)
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14
§3. 概率的概念 一. 古典定义:
等可能概型的两个特点:
(1) 样本空间中的元素只有有限个;
(2) 试验中每个基本事件发生的可能性相同.
例如:掷一颗骰子,观察出现的点数.
概率的古典定义:
对于古典概型, 样本空间S={1, 2, … , n}, 设事件A包 含S的 k 个样本点,则事件A的概率定义为
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5
(二) 随机事件
定义 样本空间S的子集称为随机事件, 简称事件. 在一 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. 如:{H},{T}.
复合事件: 由两个或两个以上的基本事件复合而成的事件 为复合事件. 如:E3中{出现正面次数为奇数}.
必然事件: 样本空间S是自身的子集,在每次试验中总是 发生的,称为必然事件。
不可能事件:空集φ不包含任何样本点, 它在每次试验中 都不发生,称为不可能事件。
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6
例1. 试确定试验E2中样本空间, 样本点的个数, 并给出如
下事件的元素: 事件A1=“第一次出现正面”、事件A2=“ 恰好出现一次正面”、事件A3=“至少出现一次正面”.
(2)A B
A B
(3)A B
S 高校教育精品PPT
9
4.差事件:
事件A-B={x|xA且xB} 称为A与B的差. 当且仅当 A发生, B不发生时事件A-B发生. 即:
A - B A AB
显然: A-A=, A- =A, A-S=
s
A B
(4)A B
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10
5.事件的互不相容(互斥): 若A B ,则称A与B是互不相容的,或互斥的,即
《概率统计模型》课件
回归分析在市场预测中的应用还包括价 格分析、消费者行为分析等方面。
在市场营销领域,回归分析可以用于预 测产品需求、销售量、市场份额等方面 。
通过回归分析,企业可以了解市场趋势 ,制定有针对性的营销策略,提高市场 竞争力。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
03
统计方法在医学领域的应用还包括疾病预测、诊断和治疗效果评估等 方面。
04
统计方法在医学领域的应用有助于提高医学研究的准确性和可靠性。
回归分析在市场预测中的应用
回归分析是一种常用的统计分析方法, 用于探索变量之间的关系,并对未来趋 势进行预测。
回归分析在市场预测中的应用有助于企 业做出科学合理的决策,提高市场占有 率和盈利能力。
详细描述
时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据 进行统计处理,以揭示其内在的规律和特性 。这种方法广泛应用于金融、气象、医学等 领域,用于预测未来趋势和进行决策分析。
06 案例研究
概率论在金融中的应用
概率论在金融领域中有着 广泛的应用,如风险评估 、投资组合优化、期权定 价等。
概率论在金融领域的应用 还包括信用评级、保险精 算、风险管理等方面。
描述随机变量取值的平均水平和分散程度。
常见的随机变量分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
02 统计推断
参数估计
参数估计的概念
参数估计是用样本信息来估计总体参 数的过程,是统计推断的重要内容之 一。
点估计
点估计是指用一个单一的数值来估计 总体参数,常用的方法有矩估计和极 大似然估计。
区间估计
区间估计是指用一个区间范围来估计 总体参数,常用的方法有置信区间和 预测区间。
假设检验的步骤
在市场营销领域,回归分析可以用于预 测产品需求、销售量、市场份额等方面 。
通过回归分析,企业可以了解市场趋势 ,制定有针对性的营销策略,提高市场 竞争力。
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03
统计方法在医学领域的应用还包括疾病预测、诊断和治疗效果评估等 方面。
04
统计方法在医学领域的应用有助于提高医学研究的准确性和可靠性。
回归分析在市场预测中的应用
回归分析是一种常用的统计分析方法, 用于探索变量之间的关系,并对未来趋 势进行预测。
回归分析在市场预测中的应用有助于企 业做出科学合理的决策,提高市场占有 率和盈利能力。
详细描述
时间序列分析涉及对按时间顺序排列的数据 进行统计处理,以揭示其内在的规律和特性 。这种方法广泛应用于金融、气象、医学等 领域,用于预测未来趋势和进行决策分析。
06 案例研究
概率论在金融中的应用
概率论在金融领域中有着 广泛的应用,如风险评估 、投资组合优化、期权定 价等。
概率论在金融领域的应用 还包括信用评级、保险精 算、风险管理等方面。
描述随机变量取值的平均水平和分散程度。
常见的随机变量分布
二项分布、泊松分布、正态分布等。
02 统计推断
参数估计
参数估计的概念
参数估计是用样本信息来估计总体参 数的过程,是统计推断的重要内容之 一。
点估计
点估计是指用一个单一的数值来估计 总体参数,常用的方法有矩估计和极 大似然估计。
区间估计
区间估计是指用一个区间范围来估计 总体参数,常用的方法有置信区间和 预测区间。
假设检验的步骤
北邮概率统计课件3
公式
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件期望,特别是在回归分析和预测中。
应用场景
离散型条件方差
应用场景
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件方差,特别是在回归分析和预测中。
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机变量的方差称为条件方差。
公式
$Var(X|Y=y) = sum (x-mu)^2 times P(X=x|Y=y)$,其中 $mu$ 是条件期望 $E(X|Y=y)$。
当事件A和事件B相互独立时,条件概率等于联合概率,即P(B|A)=P(B)。
条件分布与联合分布的关系
联合分布描述了多个事件同时发生的概率,而条件分布描述了在某个特定事件发生时,其他事件发生的概率。 联合分布和条件分布在描述事件之间的概率关系时是互补的,它们一起构成了完整的概率描述。 在实际应用中,条件分布在贝叶斯推断、统计决策等领域有广泛的应用。
在统计推断、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法等领域中,条件概率密度函数有着广泛的应用。
连续型条件期望
条件期望是在给定某个随机变量或随机向量取值的条件下,另一个随机变量的期望值。对于连续型随机变量,条件期望描述了在给定另一随机变量值的条件下,该随机变量的期望值。
定义
在统计推断、回归分析、时间序列分析等领域中,条件期望有着广泛的应用。
PART TWO
离散型条件分布
3.1关键技术 3.2技术难点 3.3案例分析
离散型条件概率
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机事件发生的概率称为条件概率。
公式
$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$,其中 $P(A cap B)$ 是事件 $A$ 和 $B$ 同时发生的概率,$P(B)$ 是事件 $B$ 发生的概率。
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件期望,特别是在回归分析和预测中。
应用场景
离散型条件方差
应用场景
在统计学、决策理论、机器学习等领域中经常用到条件方差,特别是在回归分析和预测中。
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机变量的方差称为条件方差。
公式
$Var(X|Y=y) = sum (x-mu)^2 times P(X=x|Y=y)$,其中 $mu$ 是条件期望 $E(X|Y=y)$。
当事件A和事件B相互独立时,条件概率等于联合概率,即P(B|A)=P(B)。
条件分布与联合分布的关系
联合分布描述了多个事件同时发生的概率,而条件分布描述了在某个特定事件发生时,其他事件发生的概率。 联合分布和条件分布在描述事件之间的概率关系时是互补的,它们一起构成了完整的概率描述。 在实际应用中,条件分布在贝叶斯推断、统计决策等领域有广泛的应用。
在统计推断、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法等领域中,条件概率密度函数有着广泛的应用。
连续型条件期望
条件期望是在给定某个随机变量或随机向量取值的条件下,另一个随机变量的期望值。对于连续型随机变量,条件期望描述了在给定另一随机变量值的条件下,该随机变量的期望值。
定义
在统计推断、回归分析、时间序列分析等领域中,条件期望有着广泛的应用。
PART TWO
离散型条件分布
3.1关键技术 3.2技术难点 3.3案例分析
离散型条件概率
定义
在离散型随机变量中,给定某些信息后,随机事件发生的概率称为条件概率。
公式
$P(A|B) = frac{P(A cap B)}{P(B)}$,其中 $P(A cap B)$ 是事件 $A$ 和 $B$ 同时发生的概率,$P(B)$ 是事件 $B$ 发生的概率。
《概率统计》PPT课件
后抽比先抽的确实吃亏吗?
“大家不必争先恐后,你们一个一个 按次序来,谁抽到‘入场券’的机会都 一样大.”
到底谁说的对呢?让我们用概率 论的知识来计算一下,每个人抽到“ 入场券”的概率到底有多大?
“先抽的人当然要比后抽的人抽到的机会大。”
我们用Ai表示“第i个人抽到入场券” i=1,2,3,4,5. 则 A 表示“第 i个人未抽到入场券” i 显然,P(A1)=1/5,P( A1)=4/5
P(A2)=0.4×0.5×(1-0.7)+0.5×0.7×(1-0.4)+ 0.4×0.7×(1-0.5)=0.41, P(A3)=0.4×0.5×0.7=0.14 P(B|A0)=0, P(B|A1)=0.2, P(B|A2)=0.6, P(B|A3)=1, 根据全概率公式有
P( B) P( B | Ai )P( Ai ) 0.458
P(Ai|B),表示症状B由Ai引起的概率 若P(Ai|B), i=1,2,…,n中,最大的一个是P(A1|B),
我们便认为A1是生病的主要原因,下面的关键是:
计算 P(Ai|B), i=1,2,…,n
P( Ai B) P( B | Ai ) P( Ai ) P( Ai | B) n Bayes公式 P( B) P( B | Ai ) P( Ai )
也就是说,
第1个人抽到入场券的概率是1/5.
由于 由乘法公式
A2 A1 A2
因为若第2个人抽到 了入场券,第1个人 肯定没抽到.
P ( A2 ) P ( A1 ) P ( A2 | A1 )
也就是要想第2个人抽到入场券,必须第1个人未 抽到, 计算得:
P(A2)= (4/5)(1/4)= 1/5
概率论与数理统计教学PPT浙大第三版
数据挖掘
02
通过对大量数据进行挖掘和分析,发现数据间的关联和规律,
为人工智能系统的决策提供依据。
自然语言处理
03
自然语言处理中需要进行文本分类、情感分析等任务,需要概
率论与数理统计的知识进行模型训练和优化。
05
概率论与数理统计的未来发展
概率论与数理统计与其他学科的交叉发展
概率论与数理统计与计算机科学的交叉
概率论与数理统计的应用领域
金融
风险评估、投资组合优化、保 险精算等。
科学研究
物理、生物、化学、医学等领 域的数据分析和实验设计。
工程
可靠性工程、质量控制、系统 优化等。
人工智能和机器学习
数据挖掘、模型训练和评估等 。
概率论与数理统计的发展历程
概率论的起源
可以追溯到17世纪中叶,当时赌 博游戏引发了对概率计算的兴趣。
掌握点估计的概念和方法, 如矩估计和最大似然估计。
区间估计
了解区间估计的概念,掌 握单个和多个参数的区间 估计方法。
估计量的评价准则
了解无偏性、有效性和一 致性等评价估计量的准则。
假设检验
假设检验的基本原理
理解假设检验的基本思想、假设的设定和检验步骤。
单个总体参数的检验
掌握单个总体均值、比例和方差的假设检验方法。
概率论与数理统计教学 ppt浙大第三版
• 概率论与数理统计简介 • 概率论基础 • 数理统计基础 • 概率论与数理统计的应用 • 概率论与数理统计的未来发展
01
概率论与数理统计简介
概率论与数理统计的定义
概率论
研究随机现象的数学学科,通过 概率模型和随机变量描述随机事 件和随机结果。
数理统计
大学文科数学之线性代数与概率统计课件
概率是满足 1) 非负性; 2) 归一性; 3) 可列可加性; 的集函数。
概率的性质
P() 0
显然有= .., . P() P(), k 1
由概率非负性即得
由P() 0及完全(可列)可加性 即得
若A1, A2,...An F,且Ai Aj= (i j), 则
n
n
P( Ak ) P(Ak )
练习
• Page 153 3
第三讲 概率的公理化定义
• 柯尔莫哥洛夫 前的一些概率定义方式
• 公理化定义 • 概率的性质 • 概率的计算
1.古典概型
A
P( A)
( A) ()
A中的样本点数目 中的样本点数目
隐含了等可能条件
2.几何概型
P(
A)
A点集的面积 点集的面积
隐含了等可能条件
• 3 统计概率
公理化定义
概率空间(, F, P)
当 AB 时,P(A+B)=P(A)+P(B)
加法公式:对任意两事件A、B,有 P(AB)=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;
• 例4 某学生凭猜测答两道是非题,求该生答 对一道题的概率。
• 设 E: 答对一道题
• A={对,对} B={对,错} C={错,对} D={错,错}
设E是随机试验, Ω是它的样本空间,对 于 F 中的每一个事件A,赋予一个实数, 记为P(A) ,称为事件A的概率,如果集合 函数 P( . ) 满足下述三条公理:
公理1(非负性 ) 0 P( A) 1
公理2(归一性) P(Ω)=1
(2)
公理3(可列可加性)若事件A1, A2 ,… 两两互不相容,则有 P( A1 A2 ) P( A1) P( A2 ) (3)
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。
概率论与数理统计基本概念及抽样分布PPT课件
~
2 (n1 ),
2 2
~
2 (n2 ), 且它们相互独立,
则
2 1
2 2
~
2 (n1
n2 )
《概率统计》
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结束
4. 2分布的百分位点
对给定的α(0<α<1)
(1)称满足
P{ 2
2
(n)}
,即
f ( y)dy
x2 ( n)
的点为 2分布的上100α百分位点。
f(y)
(2)称满足
注:在研究中,往往关心每个个体的一个(或几个)数量指标和 该数量指标在总体中的分布情况. 这时,每个个体具有的数量 指标的全体就是总体.
或,总体:研究对象的某项数量指标的值的全体.
《概率统计》
某批 灯泡的 寿命
该批灯泡寿命的 全体就是总体
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结束
为推断总体分布及各种特征,按一定规则从总体中抽取若 干个体进行观察试验,以获得有关总体的信息,这一抽取过程 为 “抽样”.
( x)
(1)称满足条件 P{X>Xα} =α,
α
即
( x)dx
X
的点Xα为N(0,1)分布的上100α百分位点.
X1-α
0
由于 P{X X } 1 记 -Xα= X1-α
(2)称满足条件 P {| X | X }
2
2
的点 X 为N(0,1)分布的双侧100α百分位点.
X
2
则
E(X )
E(1 n
n i 1
Xi)
1 n
n i 1
E(Xi )
1 n
n
D(X ) D(1 n
n i1
Xi)
浙江大学概率论与数理统计(免费)ppt课件
12
(三) 事件的关系及运算 事件的关系(包含、相等)
1 A B : 事 件 A 发 生 一 定 导 致 B 发 生
AB 2A = B BA
B A
S
例: BA 记A={明天天晴},B={明天无雨}
BA 记A={至少有10人候车},B={至少有5人候车}
一枚硬币抛两次,A={第一次是正面},B={至少有一次正面}
15
§3 频率与概率
(一)频率 n A; f ( A ) 定义:记 n n 其中 n A —A发生的次数(频数);n—总试验次 数。称f n ( A ) 为A在这n次试验中发生的频率。 例:
中国国家足球队,“冲击亚洲”共进行了n次,其中成功了
一次,则在这n次试验中“冲击亚洲”这事件发生的频率为 1 n;
不确定性现象
确定性现象:结果确定 不确定性现象:结果不确定
例:
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定 明天天气状况 ——不确定 买了彩票会中奖
9
概率统计中研究的对象:随机现象的数量规律
对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验。 它具有以下特性: 1. 可以在相同条件下重复进行 2. 事先知道可能出现的结果 3. 进行试验前并不知道哪个试验结果会发生
BA
13
事件的运算
A与B的和事件,记为 AB
A与B的积事件,记为 A B ,A B ,A B
A B A B { x | x A 且 x B } : A 与 B 同 时 发 生 。
n i 1 n i 1
S A B
A B { x | x A 或 x B } : A 与 B 至 少 有 一 发 生 。
(三) 事件的关系及运算 事件的关系(包含、相等)
1 A B : 事 件 A 发 生 一 定 导 致 B 发 生
AB 2A = B BA
B A
S
例: BA 记A={明天天晴},B={明天无雨}
BA 记A={至少有10人候车},B={至少有5人候车}
一枚硬币抛两次,A={第一次是正面},B={至少有一次正面}
15
§3 频率与概率
(一)频率 n A; f ( A ) 定义:记 n n 其中 n A —A发生的次数(频数);n—总试验次 数。称f n ( A ) 为A在这n次试验中发生的频率。 例:
中国国家足球队,“冲击亚洲”共进行了n次,其中成功了
一次,则在这n次试验中“冲击亚洲”这事件发生的频率为 1 n;
不确定性现象
确定性现象:结果确定 不确定性现象:结果不确定
例:
向上抛出的物体会掉落到地上 ——确定 ——不确定 明天天气状况 ——不确定 买了彩票会中奖
9
概率统计中研究的对象:随机现象的数量规律
对随机现象的观察、记录、试验统称为随机试验。 它具有以下特性: 1. 可以在相同条件下重复进行 2. 事先知道可能出现的结果 3. 进行试验前并不知道哪个试验结果会发生
BA
13
事件的运算
A与B的和事件,记为 AB
A与B的积事件,记为 A B ,A B ,A B
A B A B { x | x A 且 x B } : A 与 B 同 时 发 生 。
n i 1 n i 1
S A B
A B { x | x A 或 x B } : A 与 B 至 少 有 一 发 生 。
《概率与统计初步》课件
时间序列分析的应用
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。
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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。
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。
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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。
《概率论于数理统计》PPT课件
这里固然有把哪个假设作为原假设从而引起检验结果不同这一原因;除此外还有一个根本的原因,即样本容量不够大.
若样本容量足够大,则不论把哪个假设作为原假设所得检验结果基本上应该是一样的.否则假设检验便无意义了!
由于假设检验是控制犯第一类错误的概率, 使得拒绝原假设 H0 的决策变得比较慎重, 也就是 H0 得到特别的保护. 因而, 通常把有把握的, 经验的结论作为原假设, 或者尽量使后果严重的错误成为第一类错误.
查表得 F0.05( 17, 12 ) = 2.59,
F0.95( 17, 12 ) =
拒绝外,故接受原假设, 即认为内径的稳定程度相同.
8.2.4 样本容量的选取
虽然当样本容量 n 固定时, 我们不能同时控制犯两类错误的概率, 但可以适当选取 n 的值, 使犯取伪错误的概率 控制在预先给定的限度内.
8.2 正态总体的参数检验
8.2.1 单个正态总体情况
1. 方差 已知,关于 的检验(u检验法)
(2) 选取检验统计量
~ N(0,1)
(1)
(3) 对给定的显著性水平 ,可以在N(0,1)表中查到分位点的值 ,使
得拒绝域为
W:
(4) 由样本观察值算出统计量的实测值
假设检验与置信区间对照
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
0
0
( 2 已知)
( 2 已知)
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
0
0
0
0
0
若样本容量足够大,则不论把哪个假设作为原假设所得检验结果基本上应该是一样的.否则假设检验便无意义了!
由于假设检验是控制犯第一类错误的概率, 使得拒绝原假设 H0 的决策变得比较慎重, 也就是 H0 得到特别的保护. 因而, 通常把有把握的, 经验的结论作为原假设, 或者尽量使后果严重的错误成为第一类错误.
查表得 F0.05( 17, 12 ) = 2.59,
F0.95( 17, 12 ) =
拒绝外,故接受原假设, 即认为内径的稳定程度相同.
8.2.4 样本容量的选取
虽然当样本容量 n 固定时, 我们不能同时控制犯两类错误的概率, 但可以适当选取 n 的值, 使犯取伪错误的概率 控制在预先给定的限度内.
8.2 正态总体的参数检验
8.2.1 单个正态总体情况
1. 方差 已知,关于 的检验(u检验法)
(2) 选取检验统计量
~ N(0,1)
(1)
(3) 对给定的显著性水平 ,可以在N(0,1)表中查到分位点的值 ,使
得拒绝域为
W:
(4) 由样本观察值算出统计量的实测值
假设检验与置信区间对照
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
0
0
( 2 已知)
( 2 已知)
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
接受域
置信区间
检验统计量及其在 H0为真时的分布
枢轴量及其分布
原假设 H0
备择假设 H1
待估参数
0
0
0
0
0
《概率统计》课件
常用概率分布
正态分布
探索正态分布的特点和应用,在数据分析中发挥重要作用。
泊松分布
介绍泊松分布的概念和用途,用于计数型随机事件的建模。
二项分布
了解二项分布的性质和应用,用于描述二元随机实验的结果。
常用统计推断方法
假设检验
学习如何根据样本数据对总体参 数进行推断并做出决策。
置信区间
了解如何构建置信区间,对总体 参数进行估计。
探索数据可视化的重要性,并学 习如何使用图表和图形来传达统 计信息。
统计推断
了解统计推断的基本原理和方法, 从样本中得出总体的结论。
概率与统计的关系
1
概率理论的基础
说明概率理论是统计学建率现象中的重要性。
3
共同目标
强调概率与统计的共同目标是推断和预测未来事件。
回归分析
探索回归分析的基本概念和方法, 研究变量之间的关系。
结论及总结
通过本课程,我们希望您能够充分理解概率与统计的基本概念和应用。祝您在概率与统计的世界中取得巨大成 功!
了解事件的定义和样本空 间的概念,以及它们在概 率计算中的重要性。
2 概率的性质
探索概率的基本性质,如 加法规则、乘法规则和条 件概率。
3 随机变量
介绍随机变量的概念,了 解离散和连续随机变量以 及它们的应用。
统计的基本概念
数据收集与整理
数据可视化
学习如何有效地收集和整理数据, 并了解常见的数据类型。
《概率统计》PPT课件
PPT课件的目的 课程概述 概率的基本概念 统计的基本概念 概率与统计的关系 常用概率分布 常用统计推断方法 结论及总结
引言
欢迎来到《概率统计》的世界!在这个课程中,我们将探讨概率与统计的基 础知识,了解它们的关系以及如何应用它们来解决实际问题。
《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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n
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的和事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的和事件
k1
E 2 A{两次都出现 }正 {H面 H}
B{两次出现}反 {T面T} AB{两次出现}同 {H一 H ,T面 T}
A
B
积事件
A B { A 且 B }
事A 件 B是事 A与 件事 B的 件积事件 事A 件 B 发 生 事A 与 件事 B 同件 时发生
样本空间 随机试验的所有可能结果组 成的集合。
样本空 中 间的元素E的 ,每 即个结果 称为样本点。
样本点 一 表般 示用 , 可 {记 }为
E 1 抛一枚硬币,观 H, 察反 正T面 出 面现的情况
1{H,T}
HT
E 2 将一枚硬币连 观抛 察两 正 H反 次 面面 , T出现的
2 {H,H H ,T T,H T} T
A
A
按 差 事 件 和 对 立 事 件 的 定 义 , 显 然 有 A B A B
AB
AB
运算规律
1、交换律 ABBAABBA
2、结合律 A (B C ) (A B ) C A (B C ) (A B ) C
3、分配律 A ( B C ) ( A B ) ( A C )
A ( B C ) ( A B ) ( A C )
事A 件 B 称为 A 与 事事 B 件 的 件 差事件 事A 件 B 发 生 事A 发 件生B 不 而发 事生 件
E 2 A{HH ,TT} B{HH ,HT }
AB{TT}
AB
互斥
AB
则称事A件 与事B件是互不相容的,的或互斥
AB 事A 件 和事 B不 件能同时发
任一个随机 E的试基验本事件都不 是相 两容 两的 互
6 {t t0}
E 7 观察某地明天的天气是雨天还是非雨天
7{雨 天 , 非 雨 天 }
二、随机事件
随机 E 的 试 样 验 本 的空 子E 的 间 集随 称机 为
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命 规定电视机的寿命超过10000小时时为合格品
满足这一条件的样本点组成 6 的一个子集 A{t t 1000}0
H
H
H
T
T
H
T
T
E 3 将一枚硬币连观 抛察 两正 次 H出 面 ,现的次数 3 {0,1,2}
0次
T
T
2次
H
H
H
T
1次
T
H
E 4 在某一批产品中任选一件,检验其是否合格
4 {合格,不合} 格
E 5 记录某大超市一天内进入的顾客人数
5{0,1 ,2,3 ,4, }
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命
三、事件间的关系与运算
➢研究原因:希望通过对简单事件的了解掌握较复杂 的事件
➢研究规则:事件间的关系和运算应该按照集合之间 的关系和运算来规定
随机试E的 验样本空 间 其 它 事 件 A 、 B 、 C 、 A k ( k 1 ,2 ,3 ,)
➢子事件 ➢和事件 ➢积事件 ➢差事件 ➢互斥(互不相容) ➢对立事件(逆事件) ➢运算规律
( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3
第二节 随机事件的概率
一、频率与概率 二、概率的性质 三、等可能概型(古典概型) 四、几何概型
第一章 随机事件的概率
第一节 随机事件 第二节 随机事件的概率 第三节 条件概率 第四节 独立性 主观概率
第一节 随机事件
一、随机试验与样本空间 二、随机事件 三、事件间的关系与运算
一、随机试验与样本空间
随机试验E 1 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
2 进行试验之前不能确定哪一个结果会出现 其中,可以在相同的条件下重复进行的随机试 验称为可重复的随机试验,否则称为不可重复 的随机试验
积事A件 B可简记 AB为
n
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的积事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的积事件
k1
某输油管1长00km
事件 A{前50km油管正常}工作 事件 B{后50km油管正常}工作
事件AB{整个输油管正常}工作
B
A
差事件
A B{ A 且 B }
子事件
AB 事件 A是事B件 的子事件
含义:事 A发 件生必然导致 B发 事生 件
E 6 A{电视机寿命不 80超 0小 0过时}
B{电视机的寿命1不 00超 0小0过时}
AB
BA
和事件
A B { A 或 B }
事A 件 B是事 A和 件事 B的 件和事件
事件 AB发生 事件 A发生或B事 发件 生 事件 A与B至少有一个发生
4、对偶律 ABAB ABAB
注:这些运算规律可以推广到任意多个事件上去
例1 设 A,B,C是随机事件,则事件 { A与B发生,C不发生}可以表示成 AB C { A,B,C至少有两个发生}可以表示成 ABACBC { A,B,C恰好发生两个}可以表示成 AB CABCABC { A,B,C中有不多于一个事件发生}可以表示成
A B C A B C A B C A B C
例2 某城市的供水系统由甲、乙两个水源与三部 分管道1,2,3组成,每个水源都足以供应城市的 用水,设事件 Ai {第i 号管道正常工 }(作 i1,2,3)
甲
1
3
城市
乙
2
于是
“城市能正常供水”这一事件可表示为(A1A2)A3 “城市断水”这一事件可表示为
称A为随机试验E 6 的一个随机事件
基本事件 :由一个样本点组成的单点集
随机试验 E 1 有两个基本事件{ H } 和{T }
随机Байду номын сангаас验 E 3 有三个基本事件{ 0 } 、{1} 和{ 2 }
样本空间的两个特殊子集
它包含了试验的所有可能的结果,所以在每次 试验中它总是发生,称为必然事件
它不包含任何样本点,因此在每次试验中都不 发生称之为不可能事件
A
B
对立事件
A称 为 事 件 A 的 对 立 事 件 或 逆 事 件 , 记 做 A
即AA 事件 A发生 事件 A不发生
AA AA
故 在 每 次 试 验 中 事 件 A , A 中 必 有 一 个 且 仅 有 一 个 发 生 A也是A的对立事件,所以件称 A与事 A互逆
若 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 不 亏 损 ” 则 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 亏 损 ” 。
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的和事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的和事件
k1
E 2 A{两次都出现 }正 {H面 H}
B{两次出现}反 {T面T} AB{两次出现}同 {H一 H ,T面 T}
A
B
积事件
A B { A 且 B }
事A 件 B是事 A与 件事 B的 件积事件 事A 件 B 发 生 事A 与 件事 B 同件 时发生
样本空间 随机试验的所有可能结果组 成的集合。
样本空 中 间的元素E的 ,每 即个结果 称为样本点。
样本点 一 表般 示用 , 可 {记 }为
E 1 抛一枚硬币,观 H, 察反 正T面 出 面现的情况
1{H,T}
HT
E 2 将一枚硬币连 观抛 察两 正 H反 次 面面 , T出现的
2 {H,H H ,T T,H T} T
A
A
按 差 事 件 和 对 立 事 件 的 定 义 , 显 然 有 A B A B
AB
AB
运算规律
1、交换律 ABBAABBA
2、结合律 A (B C ) (A B ) C A (B C ) (A B ) C
3、分配律 A ( B C ) ( A B ) ( A C )
A ( B C ) ( A B ) ( A C )
事A 件 B 称为 A 与 事事 B 件 的 件 差事件 事A 件 B 发 生 事A 发 件生B 不 而发 事生 件
E 2 A{HH ,TT} B{HH ,HT }
AB{TT}
AB
互斥
AB
则称事A件 与事B件是互不相容的,的或互斥
AB 事A 件 和事 B不 件能同时发
任一个随机 E的试基验本事件都不 是相 两容 两的 互
6 {t t0}
E 7 观察某地明天的天气是雨天还是非雨天
7{雨 天 , 非 雨 天 }
二、随机事件
随机 E 的 试 样 验 本 的空 子E 的 间 集随 称机 为
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命 规定电视机的寿命超过10000小时时为合格品
满足这一条件的样本点组成 6 的一个子集 A{t t 1000}0
H
H
H
T
T
H
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E 3 将一枚硬币连观 抛察 两正 次 H出 面 ,现的次数 3 {0,1,2}
0次
T
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2次
H
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H
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1次
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E 4 在某一批产品中任选一件,检验其是否合格
4 {合格,不合} 格
E 5 记录某大超市一天内进入的顾客人数
5{0,1 ,2,3 ,4, }
E 6 在一大批电视机中任意抽取一台,测试其寿命
三、事件间的关系与运算
➢研究原因:希望通过对简单事件的了解掌握较复杂 的事件
➢研究规则:事件间的关系和运算应该按照集合之间 的关系和运算来规定
随机试E的 验样本空 间 其 它 事 件 A 、 B 、 C 、 A k ( k 1 ,2 ,3 ,)
➢子事件 ➢和事件 ➢积事件 ➢差事件 ➢互斥(互不相容) ➢对立事件(逆事件) ➢运算规律
( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3
第二节 随机事件的概率
一、频率与概率 二、概率的性质 三、等可能概型(古典概型) 四、几何概型
第一章 随机事件的概率
第一节 随机事件 第二节 随机事件的概率 第三节 条件概率 第四节 独立性 主观概率
第一节 随机事件
一、随机试验与样本空间 二、随机事件 三、事件间的关系与运算
一、随机试验与样本空间
随机试验E 1 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
2 进行试验之前不能确定哪一个结果会出现 其中,可以在相同的条件下重复进行的随机试 验称为可重复的随机试验,否则称为不可重复 的随机试验
积事A件 B可简记 AB为
n
称 Ak为n个事A件 1,A2, ,An的积事件;
k1
称 Ak为可列个A事 1,A2件 ,,An,的积事件
k1
某输油管1长00km
事件 A{前50km油管正常}工作 事件 B{后50km油管正常}工作
事件AB{整个输油管正常}工作
B
A
差事件
A B{ A 且 B }
子事件
AB 事件 A是事B件 的子事件
含义:事 A发 件生必然导致 B发 事生 件
E 6 A{电视机寿命不 80超 0小 0过时}
B{电视机的寿命1不 00超 0小0过时}
AB
BA
和事件
A B { A 或 B }
事A 件 B是事 A和 件事 B的 件和事件
事件 AB发生 事件 A发生或B事 发件 生 事件 A与B至少有一个发生
4、对偶律 ABAB ABAB
注:这些运算规律可以推广到任意多个事件上去
例1 设 A,B,C是随机事件,则事件 { A与B发生,C不发生}可以表示成 AB C { A,B,C至少有两个发生}可以表示成 ABACBC { A,B,C恰好发生两个}可以表示成 AB CABCABC { A,B,C中有不多于一个事件发生}可以表示成
A B C A B C A B C A B C
例2 某城市的供水系统由甲、乙两个水源与三部 分管道1,2,3组成,每个水源都足以供应城市的 用水,设事件 Ai {第i 号管道正常工 }(作 i1,2,3)
甲
1
3
城市
乙
2
于是
“城市能正常供水”这一事件可表示为(A1A2)A3 “城市断水”这一事件可表示为
称A为随机试验E 6 的一个随机事件
基本事件 :由一个样本点组成的单点集
随机试验 E 1 有两个基本事件{ H } 和{T }
随机Байду номын сангаас验 E 3 有三个基本事件{ 0 } 、{1} 和{ 2 }
样本空间的两个特殊子集
它包含了试验的所有可能的结果,所以在每次 试验中它总是发生,称为必然事件
它不包含任何样本点,因此在每次试验中都不 发生称之为不可能事件
A
B
对立事件
A称 为 事 件 A 的 对 立 事 件 或 逆 事 件 , 记 做 A
即AA 事件 A发生 事件 A不发生
AA AA
故 在 每 次 试 验 中 事 件 A , A 中 必 有 一 个 且 仅 有 一 个 发 生 A也是A的对立事件,所以件称 A与事 A互逆
若 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 不 亏 损 ” 则 事 件 A 表 示 “ 某 公 司 今 年 年 底 结 算 将 亏 损 ” 。