大学课件概率论 第一章 随机事件与概率
合集下载
(完整版)概率论第一章随机事件与概率
P(A) = A中样本点的个数 / 样本点总数
解题思路
1、将事件定义为某个参数,如A,B,C; 2、确定总样本空间样本数与事件对应的样本数 技巧:可以采用概率的性质和事件的运算关系灵 活变换。
2. 样本点 ω—— 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.
1.1.3 随机事件
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.
• 重复排列:nr
•
选排列: Pnr
n! n(n 1)......(n r 1) (n r)!
组合
•
组合:
Cnr
n r
n! r!(n r)!
Pnr r!
注意
求排列、组合时,要掌握和注意: 加法原则、乘法原则.
加法原理
完成某件事情有 n 类途径, 在第一类途径中有m1种方 法,在第二类途径中有m2种方法,依次类推,在第 n 类 途径中有mn种方法,则完成这件事共有 m1+m2+…+mn种 不同的方法.
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其确定方法 §1.3 概率的性质 §1.4 条件概率 §1.5 独立性
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象:自然界中的有两类现象 1. 必然现象
• 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;
乘法原理
解题思路
1、将事件定义为某个参数,如A,B,C; 2、确定总样本空间样本数与事件对应的样本数 技巧:可以采用概率的性质和事件的运算关系灵 活变换。
2. 样本点 ω—— 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.
1.1.3 随机事件
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.
• 重复排列:nr
•
选排列: Pnr
n! n(n 1)......(n r 1) (n r)!
组合
•
组合:
Cnr
n r
n! r!(n r)!
Pnr r!
注意
求排列、组合时,要掌握和注意: 加法原则、乘法原则.
加法原理
完成某件事情有 n 类途径, 在第一类途径中有m1种方 法,在第二类途径中有m2种方法,依次类推,在第 n 类 途径中有mn种方法,则完成这件事共有 m1+m2+…+mn种 不同的方法.
§1.1 随机事件及其运算 §1.2 概率的定义及其确定方法 §1.3 概率的性质 §1.4 条件概率 §1.5 独立性
§1.1 随机事件及其运算
1.1.1 随机现象:自然界中的有两类现象 1. 必然现象
• 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;
乘法原理
大学概率论随机事件与概率ppt课件
设10件产品中有3件次品现无放回的抽取2件在第一次抽到次品的条件下northuniversitychina上一页上一页下一页下一页回回结结录录第一章随机事件与概率概率统计电子教案二乘法公式12131211nnpapaapaaapaaanorthuniversitychina上一页上一页下一页下一页回回结结录录第一章随机事件与概率概率统计电子教案1212paaaa1212paapaa无放回取球求northuniversitychina上一页上一页下一页下一页回回结结录录第一章随机事件与概率概率统计电子教案ababababnorthuniversitychina上一页上一页下一页下一页回回结结录录第一章随机事件与概率概率统计电子教案第i个人摸到黑球i12
随机现象的统计规律性
随机现象在相同条件下进行大量观察或试验时出现 的结果的规律性.
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
第一章 随机事件与概率
概率论是一门研究客观世界随机现象统计
规律的 数学分支学科.
数理统计学是一门研究怎样去有效地收集、
7. 研究化学反应的时变率,要以《马尔
可夫过程》 来描述;
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
第一章 随机事件与概率
8. 许多服务系统,如电话通信、船舶
装卸、机器维修、病人候诊、存货控制、
水库调度、购物排队、红绿灯转换等,都
可用一类概率模型来描述,其涉及到 的知
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
随机现象的统计规律性
随机现象在相同条件下进行大量观察或试验时出现 的结果的规律性.
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
第一章 随机事件与概率
概率论是一门研究客观世界随机现象统计
规律的 数学分支学科.
数理统计学是一门研究怎样去有效地收集、
7. 研究化学反应的时变率,要以《马尔
可夫过程》 来描述;
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
第一章 随机事件与概率
8. 许多服务系统,如电话通信、船舶
装卸、机器维修、病人候诊、存货控制、
水库调度、购物排队、红绿灯转换等,都
可用一类概率模型来描述,其涉及到 的知
NORTH UNIVERSITY OF CHINA
目 录 上一页 下一页 返 回 结 束
《概率统计》电子教案
概率论与数理统计图文课件最新版-第1章-随机事件与概率
AB
注 ▲ 它是由事件 A与 B 的所有
公共样本点构成的集合。
n
▲ 称 I Ak 为 n 个事件 A1 , A2 ,L An 的积事件 k 1
I
k 1
Ak
为可列个事件
A1
,
A2
,L
L
的积事件
概率统计
5.事件的差: 若事件 A 发生而事件 B 不发生,则称 这样的事件为事件 A 与事件 B 的差。
A B 记作: A B x x A且x B
2
0.4
18 0.36
4
0.8
27 0.54
247 0.494
251 0.502 26波2 动0最.52小4
258 0.516
概率统计
从上述数据可得:
(1) 频率有随机波动性
即对于同样的 n, 所得的 f 不一定相同.
(2) 抛硬币次数 n 较小时, 频率 f 的随机波动幅 度较大, 但随 n 的增大 , 频率 f 呈现出稳定性.
解: S1 {正面,反面}
S2 0,1, 2, 3,
概率统计
S3 1, 2, 3, S4 0,1, 2, 3, ,10
S5 1, 2, 3,4,5,6
注
E3 :射手射击一个目标, 直到射中为止,观 察 其射击的次数
E4:从一批产品中抽取十 件,观察其次品数。
E5:抛一颗骰子,观察其 出现的点数。
义上提供了一个理
H
想试验的模型:
(H,T): H (T,H): T (T,T): T
T
在每次试验中必
有一个样本点出
H
现且仅有一个样
本点出现 .
T
概率统计
例4.若试验 E是测试某灯泡的寿命. 试写出该试验 E 的样本空间. 解:因为该试验的样本点是一非负数,
01随机事件与概率
例3 掷一颗骰子,观察出现的点数。用表示“出现 点”,则为这个试验的全体基本事件。这个随机试验 的样本空间。
8/1/2020
概率论与数理统计
3
1.1.2 随机事件
在随机试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机 事件,简称事件。事件常用大写英文字母表示。事实 上随机试验中的每个基本结果(基本事件)都是随机事 件。但随机事件也可以是由多个基本事件(或多个样 本点)组合而成的,这种随机事件叫复合事件。
8/1/2020
概率论与数理统计
26
1.4 条件概率与乘法公式
1.4.2 概率的乘法公式 由条件概率的定义可得重要的乘法公式。
若 P(B) 0 ,则 P(AB) P(B)P(A| B)
若 P(A) 0 ,则
P(AB) P(A)P(B | A)
它表明:两个事件同时发生的概率等于其中一个事件
的概率与另一事件在前一事件发生下的条件概率的乘
P(A B) P(A) P(B) 0.8 0.19 0.99
8/1/2020
概率论与数理统计
25
1.4 条件概率与乘法公式
1.4.1 条件概率
定义 设A,B是两个随机事件,且P(B>=0),则在B事件已发生的条 件下,事件A发生的条件概率定义为
P(A | B) P(AB) P(B)
(1) 可以在完全相同的条件下重复进行;
(2) 试验会出现哪些可能的结果在试验前是已知的,但每 次试验究竟会出现哪一个结果在试验前是无法准确预 知的。
在随机试验中,每一个可能出现的不可再分解的最简单 的结果称为随机试验的基本事件或样本点;由全体基 本事件构成的集合称为基本事件空间或样本空间,样 本空间通常用表示。
8/1/2020
8/1/2020
概率论与数理统计
3
1.1.2 随机事件
在随机试验中可能发生也可能不发生的事件称为随机 事件,简称事件。事件常用大写英文字母表示。事实 上随机试验中的每个基本结果(基本事件)都是随机事 件。但随机事件也可以是由多个基本事件(或多个样 本点)组合而成的,这种随机事件叫复合事件。
8/1/2020
概率论与数理统计
26
1.4 条件概率与乘法公式
1.4.2 概率的乘法公式 由条件概率的定义可得重要的乘法公式。
若 P(B) 0 ,则 P(AB) P(B)P(A| B)
若 P(A) 0 ,则
P(AB) P(A)P(B | A)
它表明:两个事件同时发生的概率等于其中一个事件
的概率与另一事件在前一事件发生下的条件概率的乘
P(A B) P(A) P(B) 0.8 0.19 0.99
8/1/2020
概率论与数理统计
25
1.4 条件概率与乘法公式
1.4.1 条件概率
定义 设A,B是两个随机事件,且P(B>=0),则在B事件已发生的条 件下,事件A发生的条件概率定义为
P(A | B) P(AB) P(B)
(1) 可以在完全相同的条件下重复进行;
(2) 试验会出现哪些可能的结果在试验前是已知的,但每 次试验究竟会出现哪一个结果在试验前是无法准确预 知的。
在随机试验中,每一个可能出现的不可再分解的最简单 的结果称为随机试验的基本事件或样本点;由全体基 本事件构成的集合称为基本事件空间或样本空间,样 本空间通常用表示。
8/1/2020
《随机事件及概率》课件
概率实际应用举例
通过实际应用举例,我们将展示概率在现实生活中的应用。包括赌博、统计 学、风险分析等领域的案例分析。
总结
在本节中,我们将总结所学内容,强调概率的重要性,并鼓励学生在日常生活中运用概率知识做出明智的决策。
概率的基本概念
在本节中,我们将介绍概率的基本概念,解释概率如何衡量事件发生的可能性,并讨论概率的性质和规则。
概率计算方法
通过举例和实践,我们将学习如何计算概率。包括事件的等可能性原理、频率方法、古典概型和条件概率等计 算方法。
Hale Waihona Puke 常见的概率模型在本节中,我们将介绍常见的概率模型,如独立事件、互斥事件、联合事件等,并讨论如何利用这些模型解决 实际问题。
《随机事件及概率》PPT 课件
本课件旨在介绍随机事件及其概率的基本概念和计算方法。通过常见的概率 模型和实际应用举例,帮助学生更好地理解和运用概率知识。
课件概述
在本节中,我们将概述整个课件的内容和目标,为学生打下学习概率的基础。
随机事件的定义
通过引入随机性的概念,我们将讨论随机事件的定义及其与确定性事件的区别,并探索随机事件的特征和性质。
概率论第一章PPT课件
2021/3/24
-
10
费尔马的解法
费尔马注意到,如果继续赌下去,最多只要再赌4轮便可 决出胜负,如果用“甲”表示甲方胜,用“乙”表示乙方胜, 那么最后4轮的结果,不外乎以下16种排列。
甲甲甲甲 甲甲甲乙 甲甲乙甲 甲乙甲甲 乙甲甲甲 乙甲甲乙
甲甲乙乙 甲乙甲乙 甲乙乙甲 乙乙甲甲 乙甲乙甲
甲乙乙乙 乙甲乙乙 乙乙甲乙 乙乙乙甲 乙乙乙乙
2021/3/24
-
8
直到1654年,一位经验丰富的法国赌徒默勒以自己的 亲身经历向帕斯卡请教“赌金分配问题“,求助其对这种现 象作出解释,引起了这位法国天才数学家的兴趣,帕斯卡接 受了这些问题,但他没有立即去解决它,而是把它交给另一 位法国数学家费尔马。之后,他们频频通信,互相交流,围 绕着赌博中的数学问题开始了深入细致的研究。这些问题后 来被来到巴黎的荷兰科学家惠更斯获悉,回荷兰后,他也开 始就这方面展开研究。
若每次试验中,事件A与事件B不能同时发生, 即A∩B= 。则称事件A与事件B互斥或互不相 容。
有时,我们也称满足以上三个特点的试验为随机 试验。
2021/3/24
-
20
§1.1.2 样本空间 随机事件
一、样本空间
随机试验E的所有可能的结果组成的集合称为E的 样本空间,记为Ω。Ω的每个元素,即Ω的每一个可能 的结果,称为E的一个样本点或基本事件。
指的是基本 结果
2021/3/24
样本点
-
21
特征:条件不能完全决定结果。
确定性现象与随机现象的共同特点是事物本身的含 义确定。随机现象与模糊现象的共同特点是不确定性, 随机现象的不确定性是指试验的结果不确定,而模糊现 象的不确定性有两层含义,一是指事物本身的定义不确 定,二是结果不确定。
第1章 随机事件及其概率PPT课件
(b )
如果一组事件中任意两个事件都互斥,则称该组 事件两两互斥,或简称该组事件互斥.由定义可知, 任意两个不同基本事件都是互斥的.
3.事件的互逆
如果事件A和B中必有一个发生但又不可能同时发 生,则称A与B是互逆(Mutually Inverse)或对 立的,称B为A的逆事件(或对立事件),记 作 B A.两个事件A与B互逆就是样本空间两个子 集A与B互补,A的逆事件 B A就是A的补集,如 图1.1(c)所示.
称随机试验的样本空间的子集为随机事件,以后简称事 件. 当事件子集中任何一个样本点在试验中出现时,就称
该事件发生,即,事件A发生的充要条件是试验结果出现
的样本点 .
三、事件间的关系
首先声明,下面的讨论均在同一个样本空间中进行. 1.事件的包含与相等
如果事件A发生必然导致事件B发生,即A的每个样本点都 是B的样本点,则称B包含A,记作 .从事件的集合表 示看,事件B包含事件A就是样本空间的子集B包含子集A, 如图1.1(a)
(a )
如图1.2 (a)所示.类似地,可定义 A1A2An =“ A1,A2,,An 中至少有一个发生”. 注意,当A与B互斥时,通常将 AB 记为 AB; 事件组 A1,A2,,An 互斥时,将它们的和事件 A1A2An
记为A1A2An. 利用集合的运算关系,容易验证 和事件满足关系:AA ,A,AAA; 当 AB 时,还有 ABB .
最后,我们列出事件满足的基本运算规律:
(1)交换律 A BB A ,ABBA (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 ) (4)德莫根(De Morgan)公式 ABCABC, ABCABC 注意,一般地,ABAB ,ABAB.
如果一组事件中任意两个事件都互斥,则称该组 事件两两互斥,或简称该组事件互斥.由定义可知, 任意两个不同基本事件都是互斥的.
3.事件的互逆
如果事件A和B中必有一个发生但又不可能同时发 生,则称A与B是互逆(Mutually Inverse)或对 立的,称B为A的逆事件(或对立事件),记 作 B A.两个事件A与B互逆就是样本空间两个子 集A与B互补,A的逆事件 B A就是A的补集,如 图1.1(c)所示.
称随机试验的样本空间的子集为随机事件,以后简称事 件. 当事件子集中任何一个样本点在试验中出现时,就称
该事件发生,即,事件A发生的充要条件是试验结果出现
的样本点 .
三、事件间的关系
首先声明,下面的讨论均在同一个样本空间中进行. 1.事件的包含与相等
如果事件A发生必然导致事件B发生,即A的每个样本点都 是B的样本点,则称B包含A,记作 .从事件的集合表 示看,事件B包含事件A就是样本空间的子集B包含子集A, 如图1.1(a)
(a )
如图1.2 (a)所示.类似地,可定义 A1A2An =“ A1,A2,,An 中至少有一个发生”. 注意,当A与B互斥时,通常将 AB 记为 AB; 事件组 A1,A2,,An 互斥时,将它们的和事件 A1A2An
记为A1A2An. 利用集合的运算关系,容易验证 和事件满足关系:AA ,A,AAA; 当 AB 时,还有 ABB .
最后,我们列出事件满足的基本运算规律:
(1)交换律 A BB A ,ABBA (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 ) (4)德莫根(De Morgan)公式 ABCABC, ABCABC 注意,一般地,ABAB ,ABAB.
随机事件及其概率幻灯片课件
(5)从分别标有1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的 的10张号签中任取一张,得到4号签。 随机事件
随机事件及其概率-幻灯片
通过上面的学习,我们将事件主要分 为以下三类:
1.必然事件 2.不可能事件 3.随机事件
实际上,生活中有很多事件是随机事件,它们有 可能发生,也有可能不发生。那么它们是不是就毫无 规律的随意发生呢?
上的概率就是3/7; C.随机事件发生的频率就是这个随机事件发生的概率; D.概率就是事件发生可能性的大小。
随机事件及其概率-幻灯片
例3.某射手在同一条件下进行射击,结果如下表所示:
射击次数(n)
10 20 50 100 200 500
击中靶心次数(m) 8 19 44 92 178 455
击中靶心频率
例如: ⑤抛一枚硬币,正面朝上; ⑥某人射击一次,中靶.等等.
随机事件及其概率-幻灯片
例1 指出下列事件是必然事件,不可能事件,还是 随机事件:
(1)嘉兴一中明年1月1日刮西北风; 随机事件
(2)当x是实数时, x 2 0;
必然事件
(3) 手电筒的电池没电,灯泡发亮; 不可能事件
(4)抛出一枚硬币,它的正面朝上。 随机事件
接近于常数0.5,在它左右摆动 随机事件及其概率-幻灯片 连接
在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率 m 总是接近于 n
某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率, 记做P(A)
问题:
1.对于一个随机事件,我们怎么得到它的概率呢? 答:(1)基本方法是通过大量的重复试验;
(2)只有当频率在某个常数附近摆动时,这个常数才叫做事 件A的概率;
n
随机事件及其概率-幻灯片
同济大学《概率论与数理统计》PPT课件
随机事件 D=“出现的点数超过 6”= ,即一定不会发生的不可能事件。
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
四、随机事件之间的关系与运算
第1章 随机事件与概率 10
(1)事件的包含
若事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生, 则称事件A 包含在事件 B 中. 记作 A B .
BA
A B
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
3
某快餐店一天内接到的订单量;
4
航班起飞延误的时间;
5
一支正常交易的A股股票每天的涨跌幅。
二、样本空间
第1章 随机事件与概率 6
一个随机试验,每一个可能出现的结果称为一个样本点,记为
全体样本点的集合称为样本空间, 记为 , 也即样本空间是随机试验的一切可能结果组成
的集合, 集合中的元素就是样本点. 样本空间可以是有限集, 可数集, 一个区间(或若干区间的并集).
01 在相同的条件下试验可以重复进行;
OPTION
02 每次试验的结果不止一个, 但是试验之前可以明确;
OPTION
03 每次试验将要发生什么样的结果是事先无法预知的.
OPTION
一、随机试验
例1
随机试验的例子
第1章 随机事件与概率 5
1 抛掷一枚均匀的硬币,有可能正面朝上,也有可能反面朝上;
2
抛掷一枚均匀的骰子,出现的点数;
(互斥).
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
2、随机事件之间的运算
第1章 随机事件与概率 12
(1)事件的并
事件 A 或 B至少有一个发生时, 称事件 A 与事件B 的并事件发生, 记为 A U B .
(2)事件的交(积)
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
四、随机事件之间的关系与运算
第1章 随机事件与概率 10
(1)事件的包含
若事件 A 的发生必然导致事件 B 的发生, 则称事件A 包含在事件 B 中. 记作 A B .
BA
A B
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
3
某快餐店一天内接到的订单量;
4
航班起飞延误的时间;
5
一支正常交易的A股股票每天的涨跌幅。
二、样本空间
第1章 随机事件与概率 6
一个随机试验,每一个可能出现的结果称为一个样本点,记为
全体样本点的集合称为样本空间, 记为 , 也即样本空间是随机试验的一切可能结果组成
的集合, 集合中的元素就是样本点. 样本空间可以是有限集, 可数集, 一个区间(或若干区间的并集).
01 在相同的条件下试验可以重复进行;
OPTION
02 每次试验的结果不止一个, 但是试验之前可以明确;
OPTION
03 每次试验将要发生什么样的结果是事先无法预知的.
OPTION
一、随机试验
例1
随机试验的例子
第1章 随机事件与概率 5
1 抛掷一枚均匀的硬币,有可能正面朝上,也有可能反面朝上;
2
抛掷一枚均匀的骰子,出现的点数;
(互斥).
同济大学数学系 & 人民邮电出版社
2、随机事件之间的运算
第1章 随机事件与概率 12
(1)事件的并
事件 A 或 B至少有一个发生时, 称事件 A 与事件B 的并事件发生, 记为 A U B .
(2)事件的交(积)
随机事件及其概率课件1.ppt
一般地, 如果随机事件A 在 n 次试验中发生了 m 次,当试验的次数n 很大时, 我们可以将事件 A发生的频率 m 作为事件 A发生的概率的近
n 似值,即为P(A)
PA m .
n
所以, 在表1所示的实例中, 我们用0 ,1 作为 考虑事件的概率,而在表2 所示的实例中, 我们用0.95作为相应事件的概率.
不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件。
随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件;
我们用A,B,C等大写英文字母表示随机事件,简称为事 件。
说明:三种事件都是在“一定条件下”发生的,当 条件改变时,事件的类型也可以发生变化。
例如:水加热到100℃时沸腾的大前提是在标 准大气压下。太阳从东边升起的大前提 是从地球上看等。
回顾小结
1.理解确定性现象、随机现象、事件、随机事件、必 然事件、不可能事件的概念并会判断给定事件的类型。 2.理解概率的定义和两个性质. 3.理解频率和概率的区别和联系。
优等品数m
Hale Waihona Puke 18 48 96 193 473 952
优等品频率m / n 0.9 0.96 0.96 0.965 0.946 0.952
从表可以看出:当抽取的样品数很多时, 优等品的 频率接近于常数0.95,并在其附近摆动.
从以上几个实例可以看出: 在相同的条件下,随 着试验次的增加,随机事件发生的频率会在某个常 数附近 摆动并趋于稳 定,我们可以用这 个 常数 来刻画该随机事件发生的可能性大小, 而将频率 作为其近似值.
(2)该市男婴出生的概率是多少?
解
11999年男婴出生的频率为
11453 21840
0.524.
同理可求得 2000年、2001年和2002年男婴出生的频率
n 似值,即为P(A)
PA m .
n
所以, 在表1所示的实例中, 我们用0 ,1 作为 考虑事件的概率,而在表2 所示的实例中, 我们用0.95作为相应事件的概率.
不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件。
随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件;
我们用A,B,C等大写英文字母表示随机事件,简称为事 件。
说明:三种事件都是在“一定条件下”发生的,当 条件改变时,事件的类型也可以发生变化。
例如:水加热到100℃时沸腾的大前提是在标 准大气压下。太阳从东边升起的大前提 是从地球上看等。
回顾小结
1.理解确定性现象、随机现象、事件、随机事件、必 然事件、不可能事件的概念并会判断给定事件的类型。 2.理解概率的定义和两个性质. 3.理解频率和概率的区别和联系。
优等品数m
Hale Waihona Puke 18 48 96 193 473 952
优等品频率m / n 0.9 0.96 0.96 0.965 0.946 0.952
从表可以看出:当抽取的样品数很多时, 优等品的 频率接近于常数0.95,并在其附近摆动.
从以上几个实例可以看出: 在相同的条件下,随 着试验次的增加,随机事件发生的频率会在某个常 数附近 摆动并趋于稳 定,我们可以用这 个 常数 来刻画该随机事件发生的可能性大小, 而将频率 作为其近似值.
(2)该市男婴出生的概率是多少?
解
11999年男婴出生的频率为
11453 21840
0.524.
同理可求得 2000年、2001年和2002年男婴出生的频率
第一章随机事件与概率.ppt
上题用泊松定理 取 =np=(400)(0.02)=8, 故 近似地有 P{X2}=1- P{X=0}-P {X=1} =1-(1+8)e-8=0.996981.
例6.设某国每对夫妇的子女数X服从参数为的泊 松分布,且知一对夫妇有不超过1个孩子的概率为 3e-2.求任选一对夫妇,至少有3个孩子的概率。
注意: 超几何分布中,在取 n 个产品时,采用的是不 放回抽样方式,因此每次抽取时,优质品率都不一样。若 采用的是放回抽样方式,则每次抽取时,优质品率都一样, 同为M/N,这是抽取的n个产品中所含优质品数X就服从以 n,M/N为参数的二项分布,其分布率为
M k M nk P( X k ) C ( ) (1 ) N N
Pn (k ) C p q
k n k
n k
其中 q=1−p,k=0,1,2,…,n. 上式也称为 伯努利 公式.
第二章
• • • • •
随机变量
随机变量的概念 离散型随机变量及其分布 分布函数 连续型随机变量机试验的结果数量化
数学方法 随机试验结果的概率研究问题
例4. 某人射击的命中率为0.02,他独立射击400 次,试求其命中次数不少于2的概率。
解:设X表示400次独立射击中命中的次数, 则X~B(400, 0.02),故 P{X2}=1- P{X=0}-P {X=1} =1-0.98400-(400)(0.02)(0.98399) =…? 不能轻视小概率事件:一个事件尽管它在一 次试验中发生的概率很小,但只要试验次数 足够多,而且试验是独立进行的,那么这一 事件的发生几乎是肯定的。
即 x 20 ,故储蓄所每日至少应准备 20万元现 金。 泊松分布主要用来描述大量重复试验中稀有事 件(即概率较小的事件)出现的次数。
东华大学《概率论与数理统计》课件 第一章 随机事件与概率
(2) P(S)=1;
(3) 设A1,A何2,…时,P是(A一|列B两)两<互P不(A相)容? 的事件,即AiAj=
,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+….
则称P(A)为事件A的概率。
例 一盒中混有100只新 ,旧乒乓球,各有红、白两 色,分 类如下表。从盒中随机取出一球,若取得的 是一只红球,试求该红球是新球的概率。
1.定义 若对随机试验E所对应的样本空间中的 每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数P(A)满足 条件:
(1) 非负性: P(A) ≥0;
(2) 规范性: P(S)=1;
(3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有
概率论与数理统计
第一章 随机事件与概率
教材:
《概率论与数理统计》
魏宗舒编
高等教育出版社
本章主要内容:
1. 概率的概念与性质 2. 事件的关系与运算性质 3. 古典概型概率的计算 4. 加法公式、条件概率、乘法公式 5. 事件的独立性、伯努利概型
重点:古典概型、概率的计算 难点:事件的关系和运算
条件概率、伯努利概型
(2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B)
(3) 事件差: A、B是两个事件,
则
P(A-B)=P(A)-P(AB)
(4) 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 ;
(5) 互补性:P(A)=1- P(A); (6) 可分性:对任意两事件A、B,有
(3) 设A1,A何2,…时,P是(A一|列B两)两<互P不(A相)容? 的事件,即AiAj=
,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+….
则称P(A)为事件A的概率。
例 一盒中混有100只新 ,旧乒乓球,各有红、白两 色,分 类如下表。从盒中随机取出一球,若取得的 是一只红球,试求该红球是新球的概率。
1.定义 若对随机试验E所对应的样本空间中的 每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数P(A)满足 条件:
(1) 非负性: P(A) ≥0;
(2) 规范性: P(S)=1;
(3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有
概率论与数理统计
第一章 随机事件与概率
教材:
《概率论与数理统计》
魏宗舒编
高等教育出版社
本章主要内容:
1. 概率的概念与性质 2. 事件的关系与运算性质 3. 古典概型概率的计算 4. 加法公式、条件概率、乘法公式 5. 事件的独立性、伯努利概型
重点:古典概型、概率的计算 难点:事件的关系和运算
条件概率、伯努利概型
(2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B)
(3) 事件差: A、B是两个事件,
则
P(A-B)=P(A)-P(AB)
(4) 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 ;
(5) 互补性:P(A)=1- P(A); (6) 可分性:对任意两事件A、B,有
大学课件 概率论与数理统计 第一章 随机事件与概率
概率的古典定义
古典概型的随机试验要求满足下两条件: 有限性。只有有限多个不同的基本事件。 等可能性。每基本事件出现的可能性相等。
古典概率
在古典概型中,如果基本事件(样本点)的总
数为n,事件A所包含的基本事件(样本点)个
数为r(r≤n),则定义事件A的概率P(A)为r/n。即
P( A)
r n
A中包含的基本事件个数 基本事件总数
的概率
P( A)
A的测度 的测度
注意:随机投点是指M落入Ω内任一处均是等可能的。
AΩ
M
例(约会问题) 两人相约在7点到8点间在某地会面,
先到者等候另一人20分钟,过时即离去. 试求这两 人会面的概率.
解: 两人都在7点到8点间的任意时刻到达,亦即在[0,60]
的任意点到达,设x和y分别为两人到达的时刻,则两人到达 的时刻为二维区域[0,60]× [0,60]内的所有点,而两人能会 面当且仅当
次试验中事件A发生。 否则,当试验结果ω∈事件A时,称这次试验中
事件A不发生。
两种特殊的随机事件:
必然事件:样本空间在每次试验中均会发生,故称 为必然事件。 不可能事件:空集Ø在每次试验中均不会发生,故 称为不可能事件。
基本事件:只含单个样本点的集合称为基本事件或 简单事件。
也可这样定义:
不能再分解的事件称为简单事件或称为基本事件。 由基本事件组合而成的事件称为复合事件。
条件概率与独立性
随机现象与随机试验
试验1:在相同的条件下,投掷一枚匀质的硬币。观察哪 一面向上。 试验2:在相同条件下,投掷一颗匀质正六面体的骰子。 观察所出现的点数 试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命 这些试验具有如下特点:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
次试验中事件A发生。 否则,当试验结果ω∈事件A时,称这次试验中
事件A不发生。
两种特殊的随机事件:
必然事件:样本空间在每次试验中均会发生,故称 为必然事件。 不可能事件:空集Ø在每次试验中均不会发生,故 称为不可能事件。
基本事件:只含单个样本点的集合称为基本事件或 简单事件。
也可这样定义:
不能再分解的事件称为简单事件或称为基本事件。 由基本事件组合而成的事件称为复合事件。
概率论与数理统计
坐飞机的故事
• 据说有个人很怕坐飞机,说是飞机上有恐怖分子放炸弹。他说他问过 专家,每架飞机上有炸弹的可能性是百万分之一。百万分之一虽然很 小,但还没小到可以忽略不计的程度,所以他从不坐飞机。
• 可是有一天有朋友看到他在飞机场,感到很奇怪,就问他,你不是说 飞机上有炸弹吗?他说我又问过专家,每架飞机上有一颗炸弹的可能 性是百万分之一,有两颗炸弹的可能性是百万的平方分之一,也就是 说只有万亿分之一,这已经小到可以忽略不计了。朋友说这数字没错 ,但两颗炸弹与你坐不坐飞机有什么关系?
• 主持人让你任选一扇你认为后面是轿车的门,假设你选择1号 门。
• 你选择1号门之后,主持人打开了一扇有山羊的门,假设这是3 号门。
• 这时,主持人给你一个机会:你可以改选2号门,也可以坚持 原来的选择1号门。
• 请问:你是否改选2号门?说明原因。
Monty Hall problem
概率的起源
• 概率的历史源于中世纪的赌博问题。 • 意大利修道士帕奇利在1487年出版的书中介绍了被称为
注意:基本事件是相对的,不是绝对的。
例: 在下列试验中,试用集合表示下列事件。 1)、投掷一颗匀质正六面体的骰子,出现偶数点的事件。 解:{出现偶数点}={2,4,6}。
{出现偶数点}是一个复合事件。它可分解为更简单的事件, {出现偶数点} ={出现2点}∪{出现4点}∪{出现6点} 但上述三事件不能再分解为更简单的事件,是基本事件。
用确定的数学研究非确定的现象。
以确定的数学为工具:排列组合,高等 数学(单变量微积分,多变量微积分), 线性代数;
研究非确定的现象:例如天气预报,数 理金融,控制论,质量检测与管理,寿 险精算,甚至赌博,有着非常大的应用 价值。
广泛应用于日常生活和工业生产
第一章 随机事件与概率
随机现象与随机事件 概率的定义
3)在未试验之前,不知道下次试验出现的结果,但试 验结果必是所有可能结果中的某一个
具有这些特点的试验称为随机试验。
说明:
1)从随机试验中观察到的现象称为随机现象。 2)随机试验今后简称为试验。
3)在随机试验的重复实施中呈现出的不变性质,
称为统计规律性。 概率论的研究对象就是随机现象的统计规件
样本空间:随机试验所有可能结果的集合称为样本 空间。常用Ω表示。 样本点:样本空间的元素称为样本点,常用ω表示。
试验1:投掷一枚匀质的硬币,观察哪一面向上。规 定带有国徽图案的是正面。
Ω={正面,反面}
试验2:投掷一颗匀质正六面体的骰子,观察所出现的 点数。
Ω={1,2,3,4,5,6}
试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用 寿命
Ω=[0,+∞)={x∈R∣0≤x< +∞}
试验1和试验2的样本空间只含有有限个元素,称为 有限样本空间。
试验3的样本空间含有的元素是无限的,称为无限样 本空间。
随机事件:样本空间的某些子集称为随机事件,简
称事件。常用A、B、C等表示。 在一次试验中,当试验结果ω∈事件A时,称这
甲分 1 64个,乙分 1 64个
2
2
甲分 2 64个,乙分 1 64个
3
3
甲分 3 64个,乙分 1 64个
4
4
概率论与数理统计是研究随机现象的统 计规律的专门学科。
概率论:对随机现象有基本认知的前提 下,进行演绎推理;
数理统计:试图通过实验来认知随机现 象。处理问题的思路往往来自概率论的 有关结果。
Ai∩Aj= Ø,1≤i<j≤n
Ω
B
A
4、事件的对立
所谓事件A与事件B为对立事件,就是指A与B不同时 发生,但必发生一个。
“ problem of points”的赌博问题。 • 1654年,帕斯卡[Pascal]的朋友, 一位赌金保管人向帕斯卡提出了后来人 们所知道的“ 德•美尔”问题,帕斯卡与 朋友费尔马书信交流,成为概率论的实 质性出发点。
概率的起源
• “ 德•美尔”问题:实力相当的两个赌徒甲和乙,每人各押 32个金币的赌注,先赢得对方三次的人获得这64个金币。赌 博进行了一段时间,甲赢了对方两次,乙赢了一次,如果这 时赌博被迫中断,那么两人应该怎么分这64个金币的赌金呢?
• 他得意的说:当然有关系了,不是说同时有两颗炸弹的可能性很小吗 ?我现在自带一颗,如果飞机上另外再有一颗的话,这飞机上就同时 有两颗炸弹,而我们知道这几乎是不可能的,所以我可以放心的去坐 飞机了。
Monty Hall problem
• 你面前有三扇关闭的门(1、2、3),其中一个门后面有一辆 轿车,另两个门后面是山羊。
2、事件的相等
如果事件A与事件B互相包含,即 A B且B A。
则称事件A等于事件B。记为:A=B
3、事件的互斥
如事件A与事件B不能在同一次试验中都发生(但可以
都不发生),则称事件A与事件B是互斥或互不相容的。
记为:A∩B=Ø
如事件A1,A2,…,An任意两个都互斥,则称这些 事件是两两互斥的,简称互斥。即有
2)、从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命。
{灯泡寿命大于100小时}的事件。
解:{灯泡寿命大于100小时}={T∣T>100}
一、事件的关系
1、事件的包含
如果事件A发生,事件B一定发生。则称事件B包含事件
A。记为:A B
显然:A
Ω
例如:B={出现偶数点}, A={出现4点}
BA 文氏图
条件概率与独立性
随机现象与随机试验
试验1:在相同的条件下,投掷一枚匀质的硬币。观察哪 一面向上。 试验2:在相同条件下,投掷一颗匀质正六面体的骰子。 观察所出现的点数 试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命 这些试验具有如下特点:
1)试验可以在相同的条件下重复进行
2)试验可能出现的所有结果种类已知
事件A不发生。
两种特殊的随机事件:
必然事件:样本空间在每次试验中均会发生,故称 为必然事件。 不可能事件:空集Ø在每次试验中均不会发生,故 称为不可能事件。
基本事件:只含单个样本点的集合称为基本事件或 简单事件。
也可这样定义:
不能再分解的事件称为简单事件或称为基本事件。 由基本事件组合而成的事件称为复合事件。
概率论与数理统计
坐飞机的故事
• 据说有个人很怕坐飞机,说是飞机上有恐怖分子放炸弹。他说他问过 专家,每架飞机上有炸弹的可能性是百万分之一。百万分之一虽然很 小,但还没小到可以忽略不计的程度,所以他从不坐飞机。
• 可是有一天有朋友看到他在飞机场,感到很奇怪,就问他,你不是说 飞机上有炸弹吗?他说我又问过专家,每架飞机上有一颗炸弹的可能 性是百万分之一,有两颗炸弹的可能性是百万的平方分之一,也就是 说只有万亿分之一,这已经小到可以忽略不计了。朋友说这数字没错 ,但两颗炸弹与你坐不坐飞机有什么关系?
• 主持人让你任选一扇你认为后面是轿车的门,假设你选择1号 门。
• 你选择1号门之后,主持人打开了一扇有山羊的门,假设这是3 号门。
• 这时,主持人给你一个机会:你可以改选2号门,也可以坚持 原来的选择1号门。
• 请问:你是否改选2号门?说明原因。
Monty Hall problem
概率的起源
• 概率的历史源于中世纪的赌博问题。 • 意大利修道士帕奇利在1487年出版的书中介绍了被称为
注意:基本事件是相对的,不是绝对的。
例: 在下列试验中,试用集合表示下列事件。 1)、投掷一颗匀质正六面体的骰子,出现偶数点的事件。 解:{出现偶数点}={2,4,6}。
{出现偶数点}是一个复合事件。它可分解为更简单的事件, {出现偶数点} ={出现2点}∪{出现4点}∪{出现6点} 但上述三事件不能再分解为更简单的事件,是基本事件。
用确定的数学研究非确定的现象。
以确定的数学为工具:排列组合,高等 数学(单变量微积分,多变量微积分), 线性代数;
研究非确定的现象:例如天气预报,数 理金融,控制论,质量检测与管理,寿 险精算,甚至赌博,有着非常大的应用 价值。
广泛应用于日常生活和工业生产
第一章 随机事件与概率
随机现象与随机事件 概率的定义
3)在未试验之前,不知道下次试验出现的结果,但试 验结果必是所有可能结果中的某一个
具有这些特点的试验称为随机试验。
说明:
1)从随机试验中观察到的现象称为随机现象。 2)随机试验今后简称为试验。
3)在随机试验的重复实施中呈现出的不变性质,
称为统计规律性。 概率论的研究对象就是随机现象的统计规件
样本空间:随机试验所有可能结果的集合称为样本 空间。常用Ω表示。 样本点:样本空间的元素称为样本点,常用ω表示。
试验1:投掷一枚匀质的硬币,观察哪一面向上。规 定带有国徽图案的是正面。
Ω={正面,反面}
试验2:投掷一颗匀质正六面体的骰子,观察所出现的 点数。
Ω={1,2,3,4,5,6}
试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用 寿命
Ω=[0,+∞)={x∈R∣0≤x< +∞}
试验1和试验2的样本空间只含有有限个元素,称为 有限样本空间。
试验3的样本空间含有的元素是无限的,称为无限样 本空间。
随机事件:样本空间的某些子集称为随机事件,简
称事件。常用A、B、C等表示。 在一次试验中,当试验结果ω∈事件A时,称这
甲分 1 64个,乙分 1 64个
2
2
甲分 2 64个,乙分 1 64个
3
3
甲分 3 64个,乙分 1 64个
4
4
概率论与数理统计是研究随机现象的统 计规律的专门学科。
概率论:对随机现象有基本认知的前提 下,进行演绎推理;
数理统计:试图通过实验来认知随机现 象。处理问题的思路往往来自概率论的 有关结果。
Ai∩Aj= Ø,1≤i<j≤n
Ω
B
A
4、事件的对立
所谓事件A与事件B为对立事件,就是指A与B不同时 发生,但必发生一个。
“ problem of points”的赌博问题。 • 1654年,帕斯卡[Pascal]的朋友, 一位赌金保管人向帕斯卡提出了后来人 们所知道的“ 德•美尔”问题,帕斯卡与 朋友费尔马书信交流,成为概率论的实 质性出发点。
概率的起源
• “ 德•美尔”问题:实力相当的两个赌徒甲和乙,每人各押 32个金币的赌注,先赢得对方三次的人获得这64个金币。赌 博进行了一段时间,甲赢了对方两次,乙赢了一次,如果这 时赌博被迫中断,那么两人应该怎么分这64个金币的赌金呢?
• 他得意的说:当然有关系了,不是说同时有两颗炸弹的可能性很小吗 ?我现在自带一颗,如果飞机上另外再有一颗的话,这飞机上就同时 有两颗炸弹,而我们知道这几乎是不可能的,所以我可以放心的去坐 飞机了。
Monty Hall problem
• 你面前有三扇关闭的门(1、2、3),其中一个门后面有一辆 轿车,另两个门后面是山羊。
2、事件的相等
如果事件A与事件B互相包含,即 A B且B A。
则称事件A等于事件B。记为:A=B
3、事件的互斥
如事件A与事件B不能在同一次试验中都发生(但可以
都不发生),则称事件A与事件B是互斥或互不相容的。
记为:A∩B=Ø
如事件A1,A2,…,An任意两个都互斥,则称这些 事件是两两互斥的,简称互斥。即有
2)、从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命。
{灯泡寿命大于100小时}的事件。
解:{灯泡寿命大于100小时}={T∣T>100}
一、事件的关系
1、事件的包含
如果事件A发生,事件B一定发生。则称事件B包含事件
A。记为:A B
显然:A
Ω
例如:B={出现偶数点}, A={出现4点}
BA 文氏图
条件概率与独立性
随机现象与随机试验
试验1:在相同的条件下,投掷一枚匀质的硬币。观察哪 一面向上。 试验2:在相同条件下,投掷一颗匀质正六面体的骰子。 观察所出现的点数 试验3:从一批灯泡中,任取一只,测定灯泡的使用寿命 这些试验具有如下特点:
1)试验可以在相同的条件下重复进行
2)试验可能出现的所有结果种类已知