概率论与数理统计第一章.ppt_第1页
概率论与数理统计第一章.ppt_第2页
概率论与数理统计第一章.ppt_第3页
概率论与数理统计第一章.ppt_第4页
概率论与数理统计第一章.ppt_第5页
已阅读5页,还剩92页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

使用教材:,浙江大学 盛骤 谢式千 潘承毅 编,概率论与数理统计 简明教程 同济大学概率统计教研组编,概率论与数理统计(第四版),教 学 内 容,第一章 概率论的基本概念,第二章 随机变量及其分布,第三章 多维随机变量及其分布,第四章 随机变量的数字特征,第五章 大数定律及中心极限定理,第六章 样本及抽样分布,第七章 参数估计(点估计,区间估计),第八章 假设检验 (均值、方差的检验;分布拟合检验),第九章 一元线性回归分析,预备知识: 排列与组合,(不放回有序抽样),(放回有序抽样),(不放回无序抽样),举例: 求排列或组合数,例1 班级共有42个学生分三组,每组14人,现 在每组中任意取3人。,(1)3人来自第一组 ; (2)3人来自同一组;,(3)3人均来自不同组;,解:,(加法原理 “或”),(乘法原理 “且”),(一种试验),例2 某产品共30件,内含正品23件,次品7件, 从中任取5件。 (1)此5件中恰好有2件次品; (2)每取一件看后放回,再取下一件求前二次为 次品,后三次为正品的可能数; (3)每取一件看后不放回,再取下一件求前二次为 次品,后三次为正品的可能数;,解:,(1)(不放回无序),(2)(放回有序),(3)(不放回有序),(三种试验),例3 有10本书放在书架上,(1)某指定的三本书放在一起; (2)上述书是5本中文,5本外文且恰好相间排放;,解:,(1) 三本书作为一个元素,共8个元素做全排列,(2),一本中文,一本外文为一个元素共5个元素;,5个元素可以任意调换;,第一本书可以是中文或外文;,例4,某城市电话号码升为6位数,(1)共有多少个号码 (2)第一位是6或8的有多少个号码 (3)末位数是8,首位数是6有多少个号码 (4)末位数是8的有多少个号码 (5)号码均不重复有多少个号码,不能为0,第一章 概率论的基本概念,第一节 随机试验,在自然界和人类社会中存在着两类不同,的现象,,一类是确定性现象,另一类是不确,定性现象(随机现象)。,确定性现象:,在一定条件下一定会发生或一,定不会发生的现象;,不确定性现象:,在相同条件下可能发生也可,能不发生, 事先无法确切知道其结果的现象。,为了研究随机现象,就要对客观事物进行,观察,观察的过程称为随机试验(试验)。,在概率论里所讲的试验与一般现实生活中的试验,有所不同,它必须具有以下三个特点:,(1) 在相同的条件下试验可重复进行;,(2) 每次试验的结果具有多种可能性, 且在试验之,前,试验的所有可能结果是可以明确知道的;,(3) 每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现,哪一个结果。,人们经过长期实践并深入研究后,发现,随机现象虽然具有不确定性,但在大量重复,试验下,它的结果却呈现出某种规律性。,这种在大量重复试验中所呈现的规律性,,称为统计规律性。,概率论和数理统计是数学的一个分支,,它研究的对象是随机现象的统计规律性。即,在相同的条件下,通过大量重复的试验来分,析研究随机现象出现的数量规律。,如:硬币投掷试验:投硬币n次,正面出现的频数,第二节 样本空间、随机事件,(一)样本空间,对于一个试验,尽管各次试验的结果,在试验之前无法预知,但试验的所有可能,结果所组成的集合是已知的。,我们将随机试验 E 的所有可能的结果,所组成的集合称为 E 的样本空间,,记为 S .,样本空间的元素,称为样本点。,例如,试验是将一枚硬币抛掷两次,观察正面H、反面T出现的情况:,S=(H,H), (H,T), (T,H), (T,T),(H,T):,(T,H):,(T,T):,(H,H):,在每次试验中必有一个样本点出现且仅有一个样本点出现 .,则样本空间,几个具体试验,2个样本点,8个样本点,试验E1:,抛一枚硬币, 观察正面H、反面T出现的情况。,样本空间S1:,试验E2:,将一枚硬币抛掷三次, 观察正面出现的次数。,样本空间S2:,试验E3:,记录某城市120急救电话台一昼夜接到的呼,唤次数。,样本空间S3:,试验E4:,在一批灯泡中任意抽取一只, 测试它的寿命。,样本空间S4:,上述试验具有下列共同的特点:,(1) 试验可以在相同的条件下重复进行;,(2) 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的结果;,(3) 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.,在概率论中将具有上述特点的试验称为随机试验.,(二)随机事件,试验E的样本空间S的子集称为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。,特别地,由一个样本点组成的单点集,,称为基本事件。,每一基本事件对应着试验,的一个可能结果。,如试验E1有两个基本事件:,和,记为,如试验E3有无数个基本事件:,两个特殊的事件:必然事件和不可能事件,必然事件:,样本空间S作为自身的子集,包含了所有 的样本点,其对应的事件就是必然事件。,不可能事件:,空集 作为样本空间S的子集,它不包 含任何样本点,其对应的事件就是不可 能事件。,例:,设 表示“掷骰子出现 i 点”这一基本事件,,则样本空间为,且,表示“掷骰子出现奇数点” 这 一事件;,而,表示“掷骰子出现的点,数大于或等于5点”这一事件。,(三)事件间的关系与事件的运算,设试验E的样本空间为S,而,是S的子集。,如果事件A发生必然导致B发生,即属于A的 每一个样本点也属于B,则称事件B包含A。,(或称A包含于B,A是B的子事件),记为,或,对任意事件A,2. “事件A与B至少有一个发生”这一事件称为 事件A与B的并(和)事件。,记为,它是由属于A或属于B的所有样本点组成的,集合。,即:,此定义可推广到有限个或无限个事件。,即:,n个事件的和事件,无限可列个事件的和事件,3. “事件A与B同时发生”这一事件称为事件A与B的交(积)事件。,记为,它是由既属于A又属于B的所有公共样本点,组成的集合。,即:,或 AB .,此定义可推广到有限个或无限个事件。,即:,n个事件的积事件,无限可列个事件的积事件,4. “事件A发生而B不发生”这一事件称为事件A与B的差事件。,记为,它是由属于A但不属于B的那些样本点组成,的集合。,即:,通常把两个互不相容的事件A与B的和事件,5. 如果事件A与B在一次试验中不可能同时发生,即 则称事件A与B是互不相容 的,或互斥的。,记为A+B。,如果n个事件,中任意两个事件,都不可能同时发生,即,则称这n个事件是两两互不相容的。,或简称这n个事件是互不相容的。,如对一个试验而言,它的各个基本事,件之间是互不相容的。,若事件A与B互为对立事件,则在一次试验中,事件A与B必有一个发生,且只有一个发生。,事件A的逆事件记为,6. 若 且 则称事件A与B互为逆事件;又称事件A与B互为对立事件。,它是由样本空间S中所有不属于A的那些样本点组成的集合。,事件的运算规律,设试验E的样本空间为S, 而,是S的子集。,(1) 交换律,(2) 结合律,(3) 分配律,(4) 德.摩根律,另外一些常用的运算规律,例1:设一个工人生产了四个零件,又 Ai 表示事件 “他生产的第i个零件是正品”( i=1,2,3,4)。试用诸Ai 表示下列各事件。 没有一个产品是次品; 至少有一个产品是次品; 只有一个产品是正品; 至少有三个产品不是次品。,解:,即最多只有一个是次品,例2: 一名射手连续向某个目标射击三次,事件 Ai 表示该射手第i次射击时击中目标( i=1,2,3)。试用文 字叙述下列事件。,前两次中至少有一次击中。,第二次未击中。,三次中至少有一次击中。,三次都击中。,第三次击中但第二次未击中。,后二次中至少有一次未击中。,事件间的关系与运算小结,互斥分解:,包含关系:,第三节 频率与概率,(一)频率,在相同的条件下,进行了n次试验,在这n 次试验中,事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数。,比值,称为事件A发生的频率,,记为,显然,频率具有下述基本性质:,(1) 有界性,(2) 规范性,(3) 有限可加性,若,是两两互不相容,的事件,则,在大量重复的试验中,随机事件出现的频率具 有稳定性.即通常所说的统计规律性.频率也称为概率的统计定义。,如:硬币投掷试验:投硬币n次,正面出现的频数,(二)概率,设E是随机试验,S是它的样本空间。 对于E的每一事件A赋于一个实数,记为,称为事件A的概率。,如果集合函数,满足下列条件:,(1) 非负性:,对于每一个事件A,有,(2) 规范性:,对于必然事件S,有,(3) 可列可加性:,设,是两两互不相容的,事件,即,则有,概率的统计定义(频率)具有应用价值但在理论上有缺陷,在第五章中,我们将证明:,概率的一些重要性质:,性质1,性质2,概率的有限可加性,若,是两两互不相容的事件,则有,研究随机现象,不仅关心试验中会出现哪些事件,更重要的是想知道事件出现的可能性大小,也就是事件的概率.,概率是随机事件 发生可能性大小 的度量,事件发生的可能性 越大,概率就 越大!,例如,了解发生意外人身事故的可能性大小,确定保险金额.,了解来商场购物的顾客人数的各种可能性大小,合理配置服务人员.,了解每年最大洪水超警戒线可能性大小,合理确定堤坝高度.,性质3,从而有,性质4,对任一事件A,有,性质5,对任一事件A,有,性质6,(逆事件的概率),(加法公式),对任意两个事件A,B 有,推论,若A,B互斥,则,加法公式可推广到有限个事件上去。,如对任意三个事件A,B,C,有,例1:设事件A,B的概率分别为 与,求在下列三种情况下,的值。,解:,例2:设A, B, C是三事件,且,求A, B, C至少有一个,发生的概率。,解:,A, B, C至少有一个发生的概率,3.,4.,解:,解:,一、古典概型,假定某个试验有有限个可能的结果,且所有结果在试验中有同等可能的出现机会,即 的出现机会.,e1, e2, ,eN ,常常把这样的试验结果称为“等可能概型”.,第四节 古典概型,如掷硬币、,骰子、,摸球等。,e1, e2, ,eN,试验结果,因为抽取时这些球是完全平等的,我们没有理由认为10个球中的某一个会比另一个更容易取得 . 也就是说,10个球中的任一个被取出的机会是相等的,均为1/10.,1,3,2,4,5,6,7,8,9,10,10个球中的任一个被取出的机会都是1/10,例如,一个袋子中装有10 个大小、形状完全相同的球 . 将球编号为110 .把球搅匀,蒙上眼睛,从中任取一球.,我们用 i 表示取到 i号球, i =1,2,10 .,称这样一类随机试验为古典概型.,2,且每个样本点(或者说基本事件)出现的可能性相同 .,S=1,2,10 ,则该试验的样本空间,如i =2,对古典概率试验,假定样本空间S所含的基本事件总数为n,事件A所包含的基本事件总数为k。则,由于等可能及基本事件是互不相容的,例1:一部四卷本的文集按任意次序放到书架上去, 问各册从左到右或从右到左恰成1、2、3、4的 顺序的概率是多少?,解:,例2:100个产品中有3个次品,任取5只,求其次品 数分别为0,1,2,3的概率?,解:,设 Ai 表示取出的产品中有i个次品。,古典概型大致可归为三类,它们具有典型的意义,(1)抽球问题 (2)分房问题 (3)随机取数问题,各种抽球问题,黑白球可换成甲乙物;合格不合格等,E:每x+y个球构成一基本事件,E:每K+1个排列好的球构成一基本事件,(n间房自N间房中选出),可把人看成质点、旅客、信;房看成格子、车站、信封等,例如:概率论中有一个历史上颇为有名的问题:要求 参加某次集会的n个人 没有两个人生 日相同的概率?,解:,分析:,每个人的生日都以同样的概率 落在一年 的365天中。,现要求n个人中没有两个人生日相同,即n个 人生日均不相同。,n,P,10,0.88,20,0.59,30,40,50,0.29,0.11,0.03,例5:一袋中装有n-1只黑球和1只白球。每次从袋中 随机摸出1球,并换入黑球,这样反复进行。问 第k次摸球时摸到黑球的概率是多少?,解:,若以A表示第k次摸球摸到黑球这一事件,则 表示第k次摸球摸到白球这一事件,因袋中白球只有1只,而每次摸到白球总是换入 1只黑球。故为了在第k次摸到白球,则前面的 k-1次摸球一定不能摸到白球。因此,等价于这 一事件,在前面k-1次摸球时都摸到黑球,而第k 次摸出白球。,以 A、B、C 分别表示事件“取到的两只球都是白 球”、“取到的两只球都是红球”、“取到的两只球 中至少有一只白球”。,则,例6:P10例2 解(b)不放回抽样,课内练习题,1 .共有n张奖券,只有一张中奖.每人抽一张,求 第k个人中奖的概率p.(分放回和无放回),答:(放回),(无放回),3.某班42名学生分成3组,每组14人从中任意抽 出3名参加体能测试。求下列事件的概率。,抽到的学生来自(1)第一组(2)同一组(3)不同组,同一个随机试验。,4.某种产品共30件.正品23件,次品7件,从中取5件 求下列事件的概率 (1)同时任取5件中恰有2件次品 (2)每次取一件不放回前2件次品后3件正品 (3)每次取一件放回,恰有2件次品,不同的试验,5.总经理的五位秘书有两位精通英语,今遇其中 三位秘书,求下列事件的概率: (1)A:其中恰有一位精通英语 (2) B:其中恰有二位精通英语 (3)C其有人精通英语,二、几何概型,古典概型须假定试验结果是有限的,这限制了他的 适用范围。一个直接的推广是:保留等可能性允许 试验结果为无限个,称这种试验模型为几何概型。,例1某汽车站从上午7时起每隔15分钟来一趟车 一乘客在7点到7.30之间随机候车,求 (1)A:等候不到5分钟乘上车的概率 (2)B:等候时间超过10分钟才上车的概率,解:设T为该乘客到达的时间,例2一质点落在三角形内的各点处是等可能的,求 质点落在直线x=1/3左侧的概率,1,1,例3一半径为r 的钱币随机落在边长为L的正方形 桌面上。设事件A=“钱币不与桌面的边相交” 求P(A),钱币的极限位置在L-2r处,例3(Buffon投针问题),一组等距为D的平行线 将长为L(LD)的针 随机投向,求针与某条 直线相交的概率,第五节 条件概率,(一) 条件概率,在许多实际问题中,我们往往会遇到在事件A 已经发生的前提下,求事件B发生的概率。这时由 于有了附加条件,我们称这种概率为条件概率。,定义,在事件A已经发生的条件下,事件B发生的概 率称为事件B在给定 A下的条件概率。简称为B对 A 的条件概率。,记为,相应地,,称为无条件概率。,一般来说,,例1:将一枚硬币抛掷两次,观察其出现正反面的 情况. 设事件A为“至少有一次为H”,事件B为“两 次掷出同一面”。现在求,解:,样本空间为 S=HH, HT, TH, TT,A=HH, HT, TH,B=HH, TT,易知此属古典概型问题。,已知事件A已发生, 有了这一信息, 知道“TT”不可能 发生。,即知试验所有可能结果所成的集合就是A。,A中共有3个元素,其中只有,于是, 在A发生的条件下B发生的概率为,显然,,问:,若事件B已发生, 则为使 A也发生 , 试验结果必须是既在 B 中又在A中的样本点 , 即此点必属于AB. 由于我们已经知道B已发生, 故B变成了新的样本空间 , 于是,例 2 设甲乙两城市全年下雨的比例;甲市为12, 乙市为9,甲、乙至少有一市下雨的比例 为16.8,求(1)甲下雨时乙也下雨的概率; (2)乙不下雨甲也不下雨的概率;,解:,设A,B分别表示甲乙下雨的事件,,(二)乘法定理,乘法定理,此结果可推广到多个事件的积事件的情况。如,设A, B, C为三个事件,且P(AB) 0,则有,例1 口袋里有8个白球,5个红球,无放回抽取二次,每次1球。求下列各事件的概率;,(1)第二次才取得红球;(2)二次内取得红球;,解:,试验 :“每次取1个球,取后不放回,共取2个”,(互不相容),或,例2:某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而 他随意地拔号. 求(1)他拔号不超过三次而接通所需电 话的概率. (2)若已知最后一个数字是奇数,那么此概 率是多少?,解:,(1)拔号不超过三次而接通的概率为,例2:某人忘记了电话号码的最后一个数字,因而 他随意地拔号. 求他拔号不超过三次而接通所需电 话的概率. 若已知最后一个数字是奇数,那么此概 率是多少?,解:,(2)若已知最后一个数字是奇数,则拔号不超过 三次而接通的概率为,例3: 10张考签中有4张难签,2人参加抽签考试。不 重复地抽取,每人一次,甲先,乙后。证明两人抽到 难签的概率相等。,证明:,设A,B分别表示甲,乙抽到难签,(三)全概率公式和贝叶斯公式,定义:,设S为试验E的样本空间,,为E,的一组事件,若,则称,为样本空间S的一个划分。,若,为样本空间S的一个划分,,那么,对每次试验,,事件,中必有一个,且仅有一个发生。,例如,设试验E为“掷一棵骰子观察其点数”。,它的样本空间为S=1,2,3,4,5,6.,E的一组事件B1=1,2,3, B2=4,5, B3=6是S的 一个划分。,而事件组C1=1,2,3, C2=3,4, C3=5,6不是S的划分。,定理:,设试验E的样本空间为S,,A为E的事件,,为S的一个划分,,则,上式称为全概率公式。,(引起A发生有诸多因素,A可被这些因素分解),证明:,得到,证毕,由此可得另一个重要的公式。,定理:,设试验E的样本空间为S,,A为E的事件,,为S的一个划分,,则,上式称为贝叶斯(Bayes)公式。,(引起A发生有诸多因素,现A发生了,求是那种因素 的概率),例1: 有两个口袋,甲袋中盛有两个白球,一个黑 球,乙袋中盛有一个白球,两个黑球。由甲袋任取 一个球放入乙袋,再从乙袋中取出一个球,求取到 白球的概率。,解:,设A表示“从甲袋中取出一个白球”,,B表示“从乙袋中取出一个白球”,,所以所求概率为,例2:发报台分别以概率0.6和0.4发出信号 及 。 由于通信系统受到干扰,当发出信号 时,收报台 分别以概率0.8及0.2受到信号 及 。又当发出信 号 , 收报台分别以概率0.9及0.1受到信号 及 。 求当收报台受到 时,发报台确系发出信号 的概 率。,解:,设A表示“发报台发出信号 ”,,B表示“收报台收到信号 ”,,则所求的概率为,例3:对以往数据分析结果表明,当机器调整得良好 时,产品的合格率为98%,而机器发生故障时,其合 格率为55%。每天早上机器开动时,机器调整良好的 概率为95%。试求已知某日早上第一件产品是合格品 时,机器调整得良好的概率是多少?,解:,设A表示事件“产品合格”,,B表示事件“机器调整良好”。,则所求的概率为,这就是说,当生产出第一件产品是合 格品时,此时机器调整良好的概率为0.97。 这里,概率 0.95是由以往的数据分析得到 的,叫做先验概率。而在得到信息(即生 产出的第一件产品是合格品)之后再重新 加以修正的概率(即0.97)叫做后验概率。 有了后验概率我们就能对机器的情况有进 一步的了解。,例4:根据以往的临床记录,某种诊断癌症的试验 具有如下的效果:若以A表示事件 “试验反应为阳 性”,以C表示事件“被诊断者患有癌症”,则有 现在对自然人群进 行普查,设被试验的人患有癌症的概率为0.005, 即 试求,解:,由贝叶斯公式得,说明:,表示试验结果呈阳性的被检查者确实患有癌症 的可能性并不大。,我们还可计算得到:,表示试验结果呈阴性的被检查者未患癌症的可 能性极大。,第六节 独立性,我们知道,在一般情况下,但在某些情况下,它们是相等的。,例如:,一口袋中有8只红球和2只白球,从袋中连续地取两次球,每次取一只,然后放回。,若A = “第一次取到红球”,B = “第二次取 到红球”。则,这里,A的发生不影响B发生的

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论