统计学3-电子科大.ppt

第三讲,概率知识回顾,第一章 概率论初步,第一节 基础概念,随机试验和随机事件 样本空间 事件的关系 计数法则,一、概率基本概念,1、随机试验 在讨论概率时，我们定义试验为产生结果的任何过程。 随机试验是指从某一研究目的出发，对随机现象进行观察均称为。,试验 试验结果 抛硬币 正面，反面 抽取一个零件检查 合格，不合格 踢足球 赢，输，平局,2、随机试验必须满足的三个条件 （1）试验可以在相同的条件下重复进行； （2）试验的所有可能结果是明确可知的。并且不止一个； （3）每次试验总只出现这些可能结果中的一个，试验之前不能肯定这次试验会出现哪一个结果。,一、概率基本概念,3、随机事件 随机试验中可能出现或可能不出现的事件称为随机事件。,一、概率基本概念,4、样本空间 试验所有可能的结果所组成的集合，称为样本空间，常用S表示。若样本空间有k个可能结果组成，则可记为S=w1,w2,wk。,5、样本点 随机试验的每一个可能结果。可用只包含一个元素w的单点集w 表示，称为样本点。,一、基本概念,6、基本事件、基本事件组、复合事件 随机事件的每一个可能结果称为基本事件（不可再分）； 所有基本事件的全体称为基本事件组； 若干个基本事件组合而成的事件称为复合事件。 例如：一张红颜色的扑克牌 一张红色A.,二、计数法则,1.多步骤试验（乘法原理）：如果一个试验有K个步骤，第一步有n1个可能结果，第二步有n2个可能结果，如此等等，试验结果的总数就是（n1)(n2).(nk) 例如：连续抛掷两枚硬币，结果为：,正,反,正,反 正,反,（正，正）,（正，反）,（反，正） （反，反）,例：进度控制中的树形图 肯塔基电力公司（KP&P）进度树形图,（2，6） （2，7） （2，8）,（3，6） （3，7） （3，8）,（4，6） （4，7） （4，8）,阶乘 n!=n(n-1)(n-1)321 排列 从n个不同对象中抽取r个（rn）进行有序放置称为排列。若n=r叫全排列。 =n(n-1)(n-r+1) =,2.组合计数法则,不考虑顺序，从n个对象中每次抽取r个进行组合， 组合方法有,组合计数法则的特征是不考虑抽样排序 例如：质量检查人员从5个零件中随机抽取两个进行检验，共有多少种抽法。,A B C D E,AB,AC,AD,AE,BC,BD,BE,CD,CE,DE,三、事件的关系与概率,1、必然事件和不可能事件 必然事件是指在每一次试验中必然出现的结果。最常见的必然事件是样本空间S；不可能事件是指在每一次试验中不可能出现的结果。 2、事件包含 若A发生 B发生，则事件A含于事件B,或事件B包含事件A。记为A B。 3、事件等 若A B且B A，则A和B相等，记作A=B。,4、事件和(并) 若事件A与B至少有一个发生这一事件，称为A与B的和(并)。记作AB若A、B互斥，则记为A+B。 5、事件积(交) 事件A与B同时发生这一事件，称为A与B的交。记作AB或AB。 6、事件差 事件A发生而B不发生这一事件称为A与B之差。记作A-B或 。,三、事件的关系,7、事件逆 样本空间S与事件A之差，即S-A这一事件称为A的逆事件、对立事件或互补事件。记作 。 8、互斥事件 如果两个事件A与B不可能同时发生，则称A与B互不相容事件，或称为互斥事件,记作AB=。,三、事件的关系,在我们的生活中会面临许多不确定性的决策问题,1、如果提高产品价格，则销售下降的“机会”有多少？ 2、某种新的装配方法会有多大的“可能性”提高生产率？ 3、某项工程按期完成的“可能”有多大？ 4、新投资赢利的机率有多大？ 解决这些不确定性问题的最有效的方法是建立概率这一概念基础上的。 概率是某事件将会发生的可能性的一种数量测度。因此概率可以用来测量上述4个事件不确定性的程度。 概率的特点,概率,0.5,1.0,事件是否发生的可能性均等,事件发生可能性递增,第二节 概率的定义,古典概率的定义 概率的统计定义 主观概率的定义,一项试验，如果只有有限种试验结果n，并且每一种试验出现的可能性相同，而事件A是由其中的m个结果所组成，那么就说事件A出现的概率是m/n,记为： P(A)=m/n,一、古典概率的定义,各种试验结果发生的可能性均相等,对于试验中其结果的出现并不具等可能性时，可用通过大量观察或重复实验的方法求出事件的频率，再根据频率随实验次数变化的趋势来确定概率的方法，就是概率的统计定义。,二、概率的统计定义（试验概率）,例：KP&P公司40项工程资料,统计定义的缺陷在于需要大量的重复实验，但有些实验或不可能重复进行（如社会经济现象、政治变革等。如俄国革命、文革）或代价太昂贵等，因此就以有理智和经验丰富的专家对某一事件进行的主观判断作为其发生的概率。,三、主观概率的定义,分配概率的基本要求,每种试验结果分配到的概率在0和1之间 所有试验结果的概率之和必须等于1。,P(E1)+P(E2)+.+P(En)=1,第三节 概率的基本运算法则,概率的加法定理 概率的乘法定理,一、概率的加法定理,若AB=,P(AB)=0,且P(A+B)=P(A)+P(B) 一般，若A1,A2,An中任取两两事件均互不相容，则有 P(A1+A2+An)=P(A1)+P(A2)+P(An) 例 100件产品中有70件一等品，25件二等品，5件废品。问任抽1件产品是h合格品的概率是多少？ 解：P(AB)=P(A)+P(B)=70/100+25/100=0.95,1、互斥事件的加法定理,KP&P公司案例：十个月完工的概率是多少？ 工期超过十个月的概率是多少？,一、概率的加法定理,如果事件A、B同时出现，则事件A和事件B称为联合事件,记为AB。两个相容事件A与B之和的概率为： P(AB)=P(A)+P(B)P(AB) 例 投资房地产赚钱的概率是0.7，投资电脑软件业的成功率是0.8，同时投资的成功率是0.6，问投资二者中至少一种赚钱的概率为多少？ 解：P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)=0.7+0.8-0.6=0.9,2、相容事件的加法定理,加法定理举例： 小型装配线工厂业绩评价：50名雇员 5人未及时完成工作，6人产品中有次品，2人未及时完成且出现次品。 未按时完成任务定义为实践L，有次品定义为事件D P(L)=5/50=0.1 P(D)=6/50=0.12 P(LD)=2/50=0.04 工人被认为低业绩等级的概率为： P(L+D)=P(L)+P(D)-P(LD)=0.18,二、概率的乘法定理,在事件A出现的条件下，事件B出现的概率，或者事件B出现的情况下A出现的概率。用P(A|B)表示。 P(AB)是事件A、B同时发生的概率； P(A)和P(B)是事件A或B的边缘概率。,1、相容事件的条件概率,二、概率的乘法定理,由条件概率可知，在一次实验中事件A与事件B同时出现的概率等于其中一事件的概率与另一事件在前一事件出现下的条件概率的乘积。即： P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B),2、相容事件的联合概率,二、概率的乘法定理,相容事件的边缘概率等于包括单一事件出现的那些联合概率的总和。即： 其中，Bi=S是必然事件，BiBj=。,3、相容事件边缘概率,二、概率的乘法定理,事件A、B独立 P(AB)=P(A)P(B) 一般，若A1,A2,An两两相互独立 P(A1A2An)=P(A1)P(A2)P(An)。,4、独立事件的概率,案例：美国某警察局问题 共有警察1200人，男性960人，女性240人，过去两年中，男性提升288人，女性提升36人（共提升324人） 判断：是否有性别歧视。,升职信息表,由上表得出概率信息 P(MY)=288/1200=0.24 P(MN)=6721200=0.56 P(WY)=361200=0.03 P(WN)=2041200=0.17,联合概率分布及边缘概率为,计算及结论：,P(Y/M)=288/960=0.30 即：P(Y/M)=P(MY)/P(M)=0.24/0.8=0.30,同理： P(Y/W)+P(YW)/P(W)=0.03/0.2=0.15 结论：女性提升率明显偏低。,练习：p149,34,第四节 全概率公式和Bayes定理,全概率公式 Bayes定理Bayes决策的基础,概率修正过程,先验概率,新信息,Bayes定理,后验概率,一、全概率公式,设A1,A2,An是一个完备事件组，事件B仅当完备事件组中任意事件Ai(I=1,2,n)发生时才能发生，且P(Ai)0，则有 B=B(A1+A2+An)=BA1+BA2+BAn,第四节 全概率公式和Bayes定理,二、Bayes定理Bayes决策的基础,若存在一个完整的和互斥的事件A1,A2,An的集合，事件Ai中的某一个事件的出现是另外一个事件B发生的必要条件。P(B|Ai)和先验概率P(Ai)是已知的。给定B已发生，事件Ai的后验概率为：,第四节 全概率公式和Bayes定理,案例：两家供货商（A!,A2)质量等级问题描述,A1 (0.65),A2 (0.35),G(0.98),B(0.02),G(0.95),B(0.05),P(A1G)=P(A1)P(G/A1),P(A1B)=P(A1)P(B/A1),P(A2G)=P(A2)P(G/A2),P(A2B)=P(A2)P(B/A2),注释：G表示零件质量优良；B表示零件质量糟糕,两家供货商(A1,A2)质量等级分析：,P(G/A1)=0.98 P(B/A1)=0.02 P(G/A2)=0.95 P(B/A2)=0.05 P(A1,G)=P(A1)P(G/A1)=0.65*0.98=0.6370 P(A1,B)=0.0130 P(A2,G)=P(A2)P(G/A2)=0.35*0.95=0.3325 P(A2,B)=0.0175 购买零件后发现质量问题，来自A1或A2的概率为 P(A1/B)=0.4262 P(A2/B)=0.5738,练习：医生分析后得出病人得两类疾病D1,D2的先验概率 P(D1)=0.60,P9D2)=0.40;疾病伴随一定的症状（S1,S2或者S3),并知道每一症状出现的概率P(s1)=0.41,P(S2)=0.12, P(S3)=0.102,及以下信息：,先验概率 S1 S2 S3 D1(0.6) 0.15 0.10 0.15 D2(0.4) 0.80 0.15 0.03,要求计