第11182次概率论与数理统计经济数学第一章吴传生版精品
概率论与数理统计文科吴传生节PPT课件
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提问:
例1 中小王他能答出第一类问题的概 率为0.7, 答出第二类问题的概率为0.2, 两 类问题都能答出的概率为0.1. 为什么不是
0.70.2 ?
若是的话, 则应有 P(A1A2 ) P(A1)P(A2 )
而现在题中并未给出这一条件.
在§1.4中将告诉我们上述等式成立的
n = 24000, nH =12012, f n( H ) = 0.5005
Ch1-3
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例 Dewey G. 统计了约438023个英语单词
中各字母出现的频率, 发现各字母出现 的频率不同:
A: 0.0788 E: 0.1268 I: 0.0707 M: 0.0244 Q: 0.0009 U: 0.0280 Y: 0.0202
时间
地点
级别 死亡
1948.06.28 日本福井地区
7.3 0.51 万
1970.01.05 中国云南
7.7 1 万
1976.07.28 中国河北省唐山 7.8 24.2 1978.09.16 伊朗塔巴斯镇地区 7.9
1.5
1995.01.17 日本阪神工业区
7.2 0.6 万
1999.08.17 土耳其伊兹米特市 7.4 1.7 万
试验的两种不同设计. 一般n 越小越好.
3o 计算古典概率时须注意应用概率计算 的有关公式, 将复杂问题简单化. 如例7.
Ch1-29
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小概率事件 ——
若P(A) 0.01 , 则称A为小概率事件.
Ch1-22
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解 n Nk
设 (1) ~ (6)的各事件分别为 A1 A6
概率论与数理统计第一章 刘建亚 吴臻主编
1. 随机试验与样本空间
试验E中的每一个可能结果称为基本事件, 或称为样本点,常记为 所有基本事件组成的集合称为试验E的样 本空间,记为 Ω = {}
例1.1.1 在抛掷一枚硬币试验中,有两个可能 的结果:出现正面,出现反面.。若分别用 “正”、“反”来表示,即有两个基本事件, 这个试验的样本空间为 Ω = {正,反}
A
B
Ai Aj , i j, i, j 1,2,, n
A1 , A2 ,, An , 两两互斥
Ai Aj , i j, i, j 1,2,
(6) 对立事件 在一次试验中,若事件 A 与事
件 B 二者必有一个且仅有一个发生,则称 A 与 B 为对立事件(互逆事件),A 的对立事件记为 A
A B
A
B
(3) 事件的交 由事件 A 与事件 B 同时发生
而构成的事件称为事件 A 与事件 B 的交事件 (积事件),记为 A B或AB
A1 , A2 ,, An 的积事件
B
A∩B
Ai A
i 1
i 1
n
n
i
A
A1 , A2 ,, An , 的积事件
Ai A
f n ( A1 A2 An ) f n ( A1 ) f n ( A2 ) f n ( An )
频率的稳定性
大量经验表明,当试验的次数相当大时, 频率总是稳定于某一常数附近,即它以 某一常数为中心作微小的摆动,而发生 较大偏离的可能性不大。这一性质称为 频率的稳定性
A B A B 且 B A
A
第1-1-18-2次 概率论与数理统计 经济数学 第一章 吴传生版
7 15
(3)取到的两张至少有一张黑桃的概率?
p C 1 P( A ) 14 15
说明: (1)在求事件的概率时,应注意随机实验的样 本空间 (2)“任取k件”与“无放回地逐件取k件”考虑 问题的角度不同,但计算概率的结果相同
(3) “任取k件与有放回地逐件取k件”所得的 概率一般不同 (4)“至少”问题常用对立事件解决
例2 有r 个人,设每个人的生日是365天的 任何一天是等可能的,试求事件“至少有两 人同生日”的概率.
解:令 A={至少有两人同生日} 则 A ={ r 个人的生日都不同} 为求P(A), 先求P( A )
P( A) P
r 365 r
(365) r P365 P ( A) 1 P ( A ) 1 r (365)
表 3.1 人数 至少有两人同 生日的概率 20 0.411 21 0.444 22 0.476 23 0.507 24 0.538 30 0.706 40 0.891 50 0.970 60 0.994
所有这些概率都是在假定 一个人的生日在 365天的任 何一天是等可能的前提下计 算出来的. 实际上,这个假定 并不完全成立,有关的实际 概率比表中给出的还要大 . 当人数超过23时,打赌说至 少有两人同生日是有利的.
解:把2n只鞋分成n堆,每堆2只 的分法总数为
( 2n )! 2!2! 2!
n! (2n )! / 2
n
( 2n )! 2
n
n
而出现事件A的分法数为n!,故
P( A) n!
特等奖:选中全部7个正选号码
P A
1 C
7 36
6 7
i 1 i 1
概率论与数理统计第一章(A).ppt
解 由概率的加法公式 P( A B) P( A) P( B) P( AB), 得
P( AB) P( A) P( B) P( A B) 0.5 0.6 0.9 0.2 再由可分性P( A) P( AB) P( AB ), 得
P( AB ) P( A) P( AB) 0.5 0.2 0.3
(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 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+…. 则称P(A)为事件A的概率.
二.概率的性质
(1) 有限可加性:设A1,A2,…An , 是n个两两互不相容的事件 即AiAj= ,(ij), i , j=1, 2, …, n ,则有 P( A1 A2 … An)= P(A1) +P(A2)+… P(An); (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)
【解答】
1 解 因A与B互不相容 , 故P( A B) P( A B) P( A) P( B)
从而得 P( B) P( A B) P( A) 0.6 0.4 0.2 2 解 由加法公式 P( A B) P( A) P( B) P( AB), 得 P( AB) P( A) P( B) P( A B) 0.4 0.3 0.6 0.1 再由可分性 P( A) P( AB) P( AB ),得 P( AB ) P( A) P( AB) 0.4 0.1 0.3
E1: 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出正面和反面; E2: 从一批产品中任意取10件样品,观测其中的次品数; E3:将一枚硬币连抛三次,考虑正面出现的次数; E4:掷两颗骰子,考虑可能出现的点数之和; 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. 随机现象从表面上看,由于人们事先不能知道会出现哪 一种结果,似乎是不可捉摸的,其实不然.如抛一枚均匀的硬 币我们知道出现哪一面的机会都是一样的(1/2);而掷一颗 均匀的骰子,则出现每一种点数的机会均等(1/6).这些结果 都是进行大量的重复试验(观察)得来的结果.
1-1 序言 随机现象
能是晴 , 也可能是多云 能是晴 也可能是多云 或雨. 随机现象的特征 条件不能完全决定结果
概率论就是研究随机现象规律性的一门数学学科. 概率论就是研究随机现象规律性的一门数学学科
说明
1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联 其数量关系无法用函数加以描述. 系 , 其数量关系无法用函数加以描述 2. 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然 但在大量试验或观察中, 性, 但在大量试验或观察中 这种结果的出现具有 一定的统计规律性 一定的统计规律性 , 概率论就是研究随机现象这 种本质规律的一门数学学科. 种本质规律的一门数学学科
说明 1. 随机试验简称为试验 是一个广泛的术语 它包 随机试验简称为试验, 是一个广泛的术语.它包 括各种各样的科学实验, 括各种各样的科学实验 也包括对客观事物进行 调查” 观察” 测量” 的 “调查”、“观察”或 “测量” 等. 2. 随机试验通常用 E 来表示 来表示. 抛掷一枚硬币,观 实例 “抛掷一枚硬币 观 察字面,花面出现的情况 花面出现的情况” 察字面 花面出现的情况”. 分析 (1) 试验可以在相同的条件下重复地进行 试验可以在相同的条件下重复地进行 相同的条件下重复地进行;
0.5069 0.5005 0.4979 0.5016 0.5005 0.4923
如何来研究随机现象? 如何来研究随机现象 随机现象是通过随机试验来研究的. 随机现象是通过随机试验来研究的 什么是随机试验? 问题 什么是随机试验
三、随机试验
定义 在概率论中,把具有以下三个特征的试验称 在概率论中 把具有以下三个特征的试验称 随机试验. 为随机试验 1. 可以在相同的条件下重复地进行; 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 并且能事 每次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; 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. 会出现
概率论与数理统计课件(1PPT课件
1.生日问题:n个 人的班级里没有 两人生日相同的 概率是多少?
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理学院李建峰
概率论与数理统计课件
三、概率的几何定义
Definition 1.8 若试验具有下列两个特征:
样本空间的元素有无限个;
每个样本点的发生具有某种等可能性.
则称此试验为几何概型试验。
Definition 1.9 设试验的每个样本点是等可能落 入区域Ω上的随机点M ,且D ( Ω ) ,则M点落 入子区域D(事件A)上的概率为:
乘法原理: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.
从n个中抽取k个的排列组合公式:
排列:Pkn=Akn(无重复) ,nk(有重复); 组合:Ckn
Note:
李
建
峰
1.计算时一定要认清 试验结果(基本事件) 是等可能性的本质. 例:掷二枚骰子,求 事件A为出现点数之
Note:
李
建
峰
1.牵涉到排列组合 的概率问题一般 都是古典概型, 可按定义求解概 率。
Example 1.5 一口袋装有 a 只白球,b 只红球,求 无放回取球中第k次取出的是白球的概率.
2. 抽签原理:抽 到签与抽签的次 序无关。
Example 1.6 设有 N 件产品,其中有 M 件次品, 今从中任取 n 件,问其中恰有 k ( k M ) 件次 品的概率是多少(不放回抽样)?
推广到多个事件:当P(A1A2…An-1)>0时, P(A1A2… An)=P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1A2)… P(An|A1A2…An-1)
Example 1.14 小明忘记电话号码的最后一个数 字,因而任意地按最后一个数,试求: ⑴不超过三次能打通电话的概率;
概率论与数理统计第一章
第五节
独立重复试验
n重独立重复试验 重伯努利试验 : 重独立重复试验(n重伯努利试验 重独立重复试验 重伯努利试验) 试验模型的特点: 试验模型的特点: (1)每次试验都在相同条件下进行; 每次试验都在相同条件下进行; 每次试验都在相同条件下进行 (2)各次试验是相互独立的,即各次试验的结果之间相互独立; 各次试验是相互独立的,即各次试验的结果之间相互独立 各次试验是相互独立的 (3)每次试验有且仅有两种结果:A发生或 A 发生; 每次试验有且仅有两种结果: 发生或 发生; 每次试验有且仅有两种结果 (4)每次试验的结果发生的概率相同,即P(A)=p, 每次试验的结果发生的概率相同, 每次试验的结果发生的概率相同 , P( A )=1p=q 凡是具有上述特征的重复进行的试验称为独立重复试验, 凡是具有上述特征的重复进行的试验称为独立重复试验,若 试验共进行n次,即称为n重独立重复试验。 试验共进行 次 即称为 重独立重复试验。 重独立重复试验 n重伯努利试验中事件 恰好出现 次的概率简记为 重伯努利试验中事件A恰好出现 次的概率简记为b(k;n,p), 重伯努利试验中事件 恰好出现k次的概率简记为 则P(Bk)= P(A1A2 Ak Ak+1 An ++ A1A2 Ank Ank+1 An )
3.独立性在可靠性理论中的计算
设有n个元件,每个元件的可靠性均为 设有 个元件,每个元件的可靠性均为r(0<r<1),且每个元 个元件 且每个元 件能否正常工作是相互独立的, 为第i个元件正常工作 个元件正常工作, 件能否正常工作是相互独立的,记Ai为第 个元件正常工作, A为系统正常工作。 为系统正常工作。 为系统正常工作 1 n 2 ①串联系统 系统能正常工作的充分必要条件是每个元件都正常工作 P(A)=P(A1A2…An)=P(A1)P(A2)…P(An)=rn … ②并联系统 1 系统正常工作等价于n个元件中 系统正常工作等价于 个元件中 2 至少有一个正常工作, 至少有一个正常工作,即 P(A)=P(A1+A2+…+An) … n
《概率论与数理统计》第一章课后习题解答共16页word资料
吴赣昌编 《概率论与数理统计》(理工类)三版课后习题解答习题1-31、袋中5个白球,3个黑球,一次任取两个。
(1)求取到的两个求颜色不同的概率;(2)求取到的两个求中有黑球的概率。
解:略2、10把钥匙有3把能打开门,今取两把,求能打开门的概率。
解:设A=“能打开”,则210S n C =法一,取出的两把钥匙,可能只有一把能打开,可能两把都能打开,则112373A n C C C =+ 所以()A Sn P A n = 法二,A ={都打不开},即取得两把钥匙是从另7把中取得的,则27A n C =,所以27210()1()1C P A P A C =-=- 3、两封信投入四个信筒,求(1)前两个信筒没有信的概率,(2)第一个信筒内只有一封信的概率。
解:24S n =(两封信投入四个信筒的总的方法,重复排列)(1)设A=“前两个信筒没有信”,即两封信在余下的两个信筒中重复排列,22A n =;(2)设B=“第一个信筒内只有一封信”,则应从两封信中选一封放在第一个信筒中,再把余下的一封信放入余下的三个信筒中的任一个,1123B n C =带入公式既得两个概率。
4、一副扑克牌52张,不放回抽样,每次取一张,连续抽4张,求花色各异的概率.解:略5、袋中有红、黄、黑色求各一个,有放回取3次,求下列事件的概率。
A=“三次都是红球”;B=“三次未抽到黑球”,C=“颜色全不相同”,D=“颜色不全相同” 解:略6、从0,1,2,,9L 等10个数字中,任意选出不同的三个数字,试求下列事件的概率:1A =‘三个数字中不含0和5’,2A =‘三个数字中不含0或5’,3A =‘三个数字中含0但不含5’.解 3813107()15C P A C ==. 333998233310101014()15C C C P A C C C =+-=, 或 182231014()1()115C P A P A C =-=-=, 2833107()30C P A C ==. 7、从一副52张的扑克牌中任取3张,不重复,计算取出的3张牌中至少有2张花色相同的概率。
概率论与数理统计(文科)吴传生1.1(大)
英国的逻辑学家和经济学家杰文斯曾
对概率论大加赞美:“ 概率论是生活真正 的领路人, 如果没有对概率的某种估计, 那 么我们就寸步难行, 无所作为.
“ 得分问题”
甲、乙两人各出同样的赌注,用掷 硬币作为博奕手段 . 每掷一次,若正面朝 上,甲得 1 分乙不得分. 反之,乙得1分, 甲不得分. 谁先得到规定分数就赢得全部
主讲 梁斌
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《 概 率 论 与 数 理 统 精选版课件ppt
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奥请运记百住年 小概雅率典事件 2终020于:44.发83.2生8
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短道高栏中国第一
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刘翔领先不是一点点
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前
言
概率统计是研究随机现象数量
规律的学科, 理论严谨, 应用广泛,
❖ 拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分 析的概率理论》,明确给出了概率的古典定义,并 在概率论中引入了更有利的分析工具,将概率论推 向一个新的发展阶段.
11
精选版课件ppt
❖ 19世纪末,俄国数学家切比雪夫、马尔可夫、李亚 普诺夫等人用分析方法建立了大数定律及中心极限 定理的一般形式,科学地解释了为什么实际中遇到 的许多随机变量近似服从正态分布.
学是概率论的一种应用. 但是它们是两个并列 的数学分支学科,并无从属关系.
本学科的应用
概率统计理论与方法的应用几乎遍及 所有科学技术领域、工农业生产和国民经 济的各个部门中. 例如
1. 气象、水文、地震预报、人口控制 及预测都与《概率论》紧密相关;
概率论与数理统计教学设计(第一章)
传统讲授
教学用具
教学目的 1.掌握频率的基本性质; 2.概率的统计定义概率的公理化定义
参考资料
《概率论与数理统计》余长安编,武汉大学出版社 《概率与数理统计》吴传生编,高等教育出版社
教
学 基 本 内
1.频率的定义 2. 概率的定义 3. 概率的性质
容 教学
分析 重 1.理解频率与概率的基本概念。
点 2.概率的基本性质, 通过举例让学生理解
1
的任一个被抽取的可能性均为 10 . 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型, 它曾经是概率论 发展初期主要的研究对象.
教学组织 与安排
一、古典概型的特点
新授内容 二、计算古典概型的方法
三、几何概型
归纳小结 总结古典概型的特点和求解古典概型和超几何概型的问题。
作业 习题 2、6、13
教学后记
本节课以人为本,以学生为主体,教师为组织者、引导者,同时将教学育 人课程思政渗透到教学中去,本节课的例题贴近生活、贴近学生,课堂讲 解条理清晰,同时也培养了学生发现问题、分析问题、解决问题的自主学 习的能力。
-8-
作业 习题 1、2
教学后记
1、从发生的角度清楚事件的关系与运算的涵义; 2、熟练掌握由简单事件表示复杂事件的方法 3、掌握事件之间的变形; 4、理解事件互斥与对立不等价。
-1-
课程章节 课时 授课方式
2.频率与概率
第一章:概率论的基本概念/第三节:频率与概率
2 学时
授课类型
新授课 □习题课 □实验课 □其 他
参考资料
《概率论与数理统计》余长安编,武汉大学出版社 《概率与数理统计》吴传生编,高等教育出版社
教 学 1. 随机试验 基 2. 样本空间、样本点 本 3. 随机事件 内 4. 事件之间的关系与运算 教学 容 分析
概率论与数理统计ppt课件(完整版)
几何概型的概率的性质
对任一事件A ,有
三.统计定义:
(一) 频率
在相同的条件下, 共进行了n次试验,事件A发生的次数nA, 称为A的频数, nA/n称为事件A发生的频率, 记为fn(A).
频率的特性: 波动性和稳定性.
*
四.概率公理化定义:
定义: 设S是样本空间, E是随机试验. 对于E的每个事件A对应一个实数P(A), 称为事件 A的概率, 其中集合函数P(.)满足下列条件: 对任一事件A,有P(A)≥0; (非负性) P(S)=1;(规范性) 设A1,A2,…是两两互不相容的事件,则有 P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
2. 样本空间与随机事件
(一) 样本空间: 定义 随机试验E的所有可能结果组成的集合称为 E的样本空间, 记为S. 样本空间的元素称为样本点,用表示.
样本空间的分类:
1.离散样本空间:样本点为有限个或可列个. 例 E1,E2等.
2.无穷样本空间:样本点在区间或区域内取值. 例 灯泡的寿命{t|t≥0}.
*
(二) 乘法公式:
P(AB)>0, 则有 P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB).
一般, 设A1, A2, …,An是n个事件,(n≥2), P(A1A2 ...An-1)>0, 则有乘法公式:
P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An-1|A1A2…An-2) P(An|A1A2…An-1).
*
B
A
S
2.和事件:
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同时发生. A B 可简记为AB.
类似地, 事件 为可列个事件A1, A2, ...的积事件.
概率论与数理统计1.1-2课件
数据的收集与整理
描述性统计
使用图表和数值描述数据的基本 特征,如均值、中位数、众数、
标准差等。
随机抽样
从总体中随机选取一部分数据,以 近似估计总体的特性。
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复值,确 保数据质量如 均值和比例。
区间估计
给出总体参数的可能范围,以及 该范围的置信水平。
概率论与数理统计1.1-2课 件
• 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实例
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 数学模型描述随机事件、随机变 量等概念,揭示其内在规律。
数理统计
应用概率论对数据进行收集、整 理、分析和推断的数学方法,旨 在从数据中获取有用信息。
在药物研发过程中,概率论和数理统计用于预测药物的疗效和安全 性,以及临床试验的成功率。
THANKS
感谢观看
02
概率论基础
概率的基本性质
01
02
03
概率的取值范围
概率的取值范围是 [0,1], 其中0表示不可能事件,1 表示必然事件。
概率的加法原则
两个互斥事件的并集的概 率等于这两个事件的概率 之和。
概率的乘法原则
两个事件的交集的概率等 于这两个事件的概率的乘 积。
条件概率与独立性
条件概率的定义
在事件B发生的情况下,事 件A发生的概率称为条件 概率,记作P(A|B)。
贝叶斯统计推断
贝叶斯定理
根据先验信息和样本数据更新对未知参数的信念,并给出后验概 率分布。
贝叶斯决策理论
将贝叶斯概率应用于决策问题,以最小化期望损失或最大化期望效 用。
概率论与数理统计教程第一章课件
D. 新生婴儿的体重.
随机现象是不是没有规律?
否!
在一定条件下对随机现象进行大量观测 会发现某种规律性.
随机现象有其偶然性的一面,也有其 必然性的一面,这种必然性表现在大量重 复试验或观察中呈现出的固有规律性,称 为随机现象的统计规律性. 概率论正是研究随机现象统计规律性的 一门学科.
已知某厂家的一批产品共100件其中有5件次品但是采购员并不知道有几件次品为慎重起见他对产品进行不放回的抽样检查如果在被他抽查的3件产品中至少有一件是次品则他拒绝购买这一批产品求采购员购买这批产品的概率
Probability Theory and Mathematical Statistics
概率论的诞生(Naissance of
8 5 1 9 4 6 7 2 3 10
古典概型实验
有限性:试验只有有限个基本事件
{1、2、 n }
等可能性:任何两个基本事件不可能同 时出现,且每次实验中各可能结果出现的 可能性均相同
P(1 )=P(2 )= P(n )
概率的古典定义 若试验中只有n个等可能的基本事件,而 某个事件A由其中 n A个基本事件组成,则 nA / n 为事件A的概率,即
数理统计学的诞生(Naissance of mathematical statistics)
数理统计学是研究收集数据、分析 数据, 并对所研究的问题作出一定的 结论的科学。数理统计学所考察的数据 都带有随机性(偶然性)的误差。这给 根据这种数据所作出的结论带来了一种 不确定性,其量化要借助于概率论的概念 和方法。 因此概率论与数理统计可以说是孪生 兄弟.
概率论与数理统计第一章课件
所有样本点的平均值
样本方差
描述样本点离散程度的量
无偏估计
样本统计量的值等于总体参数的真实值
t分布与F分布
t分布
用于描述小样本数据的分布情况,也 称学生t分布
F分布
用于描述两个比例的方差之间的比例 关系
04
参数估计
点估计与估计量
点估计
用样本统计量来估计未知参数的 过程。
估计量
用于估计未知参数的样本统计量。
假设检验的分类单侧检验、双侧检验。来自 单侧与双侧检验单侧检验
01
只关注参数的一个方向是否满足假设,如检验平均值是否大于
某个值。
双侧检验
02
关注参数的两个方向是否满足假设,如检验平均值是否在两个
值之间。
单侧与双侧检验的选择
03
根据实际问题需求和数据特征选择合适的检验方式。
显著性检验与P值
显著性检验
通过比较样本数据与理论分布,判断样本数据是否显著地偏离理 论分布。
P值
观察到的数据或更极端数据出现的概率,用于判断是否拒绝或接 受假设。
P值的解读
P值越小,表明数据越显著地偏离理论分布,假设越可能不成立。
第一类错误与第二类错误
1 2
第一类错误
拒绝实际上成立的假设,也称为假阳性错误。
第二类错误
接受实际上不成立的假设,也称为假阴性错误。
3
错误率控制
通过调整临界值的大小,可以控制第一类错误和 第二类错误的概率,从而实现错误率控制。
通过参数估计,还可以对生产过 程进行实时监控和预警,及时发 现并解决生产中的问题,保证生
产的稳定性和可靠性。
假设检验在医学研究中的应用
假设检验是数理统计中的一种 重要方法,在医学研究中有着
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c、组合系数与二项式展开的关系
组合系数
n k
又常称为二项式系数,因为
它出现在下面的二项式展开的公式中:
(a
b)n
n k0
n k
ak
bnk
由 (1 x)mn (1 x)m(1 x)n
运用二项式展开
有
mn
j0
p A
C22 C62
2!4! 6!
1 15
(2)取到的两张颜色相同的概率?
p
B
C42 C22 C62
7
15
(3)取到的两张至少有一张黑桃的概率?
p C 1 P( A ) 14
15
说明: (1)在求事件的概率时,应注意随机实验的样
本空间 (2)“任取k件”与“无放回地逐件取k件”考虑 问题的角度不同,但计算概率的结果相同
第一种方式有n1种方法,
第二种方式有n2种方法, 则完成这件事总共
…;
有n1 + n2 + … + nm
第m种方式有nm种方法, 种方法 .
无论通过哪种方法都可以 完成这件事,
基本计数原理
2. 乘法原理
设完成一件事有m个步骤,
第一个步骤有n1种方法,
第二个步骤有n2种方法, 则完成这件事共有
…; 第m个步骤有nm种方法,
(2n)! 2n
而出现事件A的分法数为n!,故
P( A)
n! (2n)!/ 2n
n!2n (2n)!
北京体育彩票(36选7不重复):
特等奖:选中全部7个正选号码
一等奖P:选A中 6个C137正6 选1.号2 /码千+万特别号码
P
B
C76C11
C
7 36
8.4 / 千万
五等奖:选中4个正号或3个正号+1个特号
P C
C
84C
3 28
C
7 36
2.8%
例 有6张纸牌,其中4张黑桃,2张红桃,从中
随机地有放回地取两次,每次只取一张,求
(1)取到的两张都是红桃的概率?
p
A
C21C21 C61C61
22 66
1 9
(2)取到的两张颜色相同的概率?
C21C11 C61C51
21 1 6 5 15
(2)取到的两张颜色相同的概率?
pB
C41C31 C21C11 C61C51
12 30
2
7 15
(3)取到的两张至少有一张黑桃的概率?
pC 1 P A 14
15
若抽取是任取两张,求以上三问?
(1)取到的两张都是红桃的概率?
8 2
140
从5双中取1双,从剩 下的 8只中取2只
错在同样的“4只配 成两双”算了两次.
例如:从5双不同的鞋子中任取4只,这4只
鞋子中“至少有两只配成一双”(事件A)
的概率是多少?
正确的答案是: 请思考:
58 5 还有其它解法吗?
P( A) 1 2 2 10
(3) “任取k件与有放回地逐件取k件”所得的 概率一般不同
(4)“至少”问题常用对立事件解决
例2 有r 个人,设每个人的生日是365天的 任何一天是等可能的,试求事件“至少有两 人同生日”的概率.
解:令 A={至少有两人同生日}
则 A ={ r 个人的生日都不同}
为求P(A), 先求P( A) P( A) 1P(PA()A)(3P613r565)r(3P63r565)r
(1kn)的不同排列总数为:
pnk
n(n
1)(n
2)(n
k
1)
(n
n! k)!
k = n时称全排列
Pnn pn n(n 1)(n 2)2 1 n!
从n个不同元素取 k个(允许重复)
(1kn)的不同排列总数为:
n nn nk
例如:从装有4张卡片的盒中 有放回地摸取3张
n
称为古典概率.
试验结果
e1, e2, …,eN
你认为哪个 结果出现的 可能性大?
常常把这样的试验结果称为“等可能的”.
在许多场合,由对称性和均衡性,我 们就可以认为基本事件是等可能的并在此 基础上计算事件的概率.
这里我们先简要复习一下计算古典概率 所用到的 基本计数原理
1. 加法原理
设完成一件事有m种方式,
请看下面的演示
分球入箱问题
以球、箱模型为例给出一类常见的 古典概型中的概率计算
许多表面上提法不同的问题实质上属于同一 类型:
有n个人,每个人都以相同的概率 1/N (N≥n)被分在 N 间房的每一间中,求指定的n 间房中各有一人的概率.
人 房
许多表面上提法不同的问题实质上属于同一 类型:
某城市每周发生7次车祸,假设每天发生
第1张 第2张 第3张
1 2 34
n=4,k =3
1
1
1
2
2
2 共有4.4.4=43种可能取法
3
3
3
4
4
4
b、组合: 从n个不同元素取 k个
(1kn)的不同组合总数为:
Cnk
Pnk k!
n! (n k)!k!
Ck n
常记作
kn
,称为组合系数。
Pnk Cnk k!
i 1
i 1
作业 1.预习概率论与数理统计§1--§2 2.练习 习题1-2
P(
A
)
C110C81C61C41 C140 4!
13 4 21
PA 1 PA 13 21
例4 n双相异的鞋共2n只,随机地分成n堆, 每堆2只 . 问:“各堆都自成一双鞋”(事件A)的 概率是多少?
解:把2n只鞋分成n堆,每堆2只 的分法总数为
(2n)! 2!2!2!
111,112,113,……661,662,…666
这些结果有等可能性,但是其和为3的只有1种,和为 10的结果有27个, 逐一检查还发现,使顾客胜的结果 只有69种,而摊主获胜的结果有147远远有利摊主
三.统计概率----频率
掷硬币试验
实验者 抛掷次数 正面出现次
n
数nA
德摩尔根 2040
1061
少有两人同生日是有利的.
30
0.706
40
0.891
请看演示:
50
0.970
生日问题
60
0.994
投掷3颗骰子,胜负规定:若顾客掷出3颗骰子点数之 和为3,4,5,6,7,14,15,16,17,18这些数中之一时,顾客胜 否则摊主胜,即8,9,10,11,12,13
在这16中结果中不是等可能,把3颗骰子的所有结 果有6×6×6=216种结果,把这些结果一一排出
表 3.1
人数 至少有两人同 所有这些概率都是在假定 生日的概率 一个人的生日在 365天的任
20
0.411
何一天是等可能的前提下计
21
0.444
算出来的. 实际上,这个假定
22 23
0.476 0.507
并不完全成立,有关的实际 概率比表中给出的还要大 . 当人数超过23时,打赌说至
24
0.538
一.概率论简介
在我们所生活的世界 上,充满了不确定性
从扔硬币、掷骰子和玩扑克等简单的 机会游戏,到复杂的社会现象;从婴儿的 诞生,到世间万物的繁衍生息;从流星坠 落,到大自然的千变万化……,我们无时 无刻不面临着不确定性和随机性.
带有随机性、偶然性的现象.
随
机
当人们在一定的条件下对它加
现 以观察或进行试验时,观察或试验
车祸的概率相同. 求每天恰好发生一次车祸
的概率.
车祸
天
在用排列组合公式计算古典概率时,必须注
意不要重复计数,也不要遗漏.
例如:从5双不同的鞋子中任取4只,这4只
鞋子中“至少有两只配成一双”(事件A)
的概率是多少?
13579
下面的算法错在哪里? 2 4 6 8 10
P(
A)
15
分析:10个人,共分3张音乐会票.
准备一个盒子,里面放10个大小和质地一样的球 其中白球3个,黑球7个,充分扰乱以后,让每个人抽 取一个球,凡抽到白球者得票.
每个人得到票的机会相等 P A 3
10
一个试验,有n个同等可能的结果,其中有k个结
果是使某事件A发生,那么事件A发生的概率为
P A k
p
B
C41C41 C21C21 C61C61
16 4 36
5 9
(3)取到的两张至少有一张黑桃的概率?
p C
C41C41
C41C21 C61C61
C21C41
8
9 =1-P(A)
若抽取是不放回地,求以上三问?
(1)取到的两张都是红桃的概率?
过一个 别开生面的实验,在一个盛况空前、 人山人海的世界杯足球赛赛场上,他 随机地在某号看台上召唤了22个球迷, 请他们分别写下自己的生日,结果竟 发现其中有两人同生日.
用上面的公式可以计算此事出现的概率为
P( A) =1-0.524=0.476
即22个球迷中至少有两人同生日的概率 为0.476.
这个定值称为事件A的概率,记为P(A)
频率的性质
1 fn A 0 2 fn 1