(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc

上传人:b****1 文档编号:265484 上传时间:2022-10-08 格式:DOC 页数:80 大小:1.78MB
下载 相关 举报
(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc_第1页
第1页 / 共80页
(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc_第2页
第2页 / 共80页
(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc_第3页
第3页 / 共80页
(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc_第4页
第4页 / 共80页
(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc_第5页
第5页 / 共80页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc

《(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc(80页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。

(完整版)《概率论与数理统计》讲义.doc

第一章随机事件和概率

第一节基本概念

1、排列组合初步

(1)排列组合公式

从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。

从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。

例1.1:

方程的解是

A. 4B.3C.2D.1

例1.2:

有5个队伍参加了甲A联赛,两两之间进行循环赛两场,试问总共的场次是多少?

(2)加法原理(两种方法均能完成此事):

m+n

某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法完成,第二种方法可由n种方法来完成,则这件事可由m+n种方法来完成。

(3)乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):

m×n

某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n种方法来完成,则这件事可由m×n种方法来完成。

例1.3:

从5位男同学和4位女同学中选出4位参加一个座谈会,要求与会成员中既有男同学又有女同学,有几种不同的选法?

例1.4:

6张同排连号的电影票,分给3名男生和3名女生,如欲男女相间而坐,则不同的分法数为多少?

例1.5:

用五种不同的颜色涂在右图中四个区域里,每一区域涂上一种颜色,且相邻区域的颜色必须不同,则共有不同的涂法

A.120种 B.140种 C.160种 D.180种

(4)一些常见排列

①特殊排列

②相邻

③彼此隔开

④顺序一定和不可分辨

例1.6:

晚会上有5个不同的唱歌节目和3个不同的舞蹈节目,问:

分别按以下要求各可排出几种不同的节目单?

①3个舞蹈节目排在一起;

②3个舞蹈节目彼此隔开;

③3个舞蹈节目先后顺序一定。

例1.7:

4幅大小不同的画,要求两幅最大的排在一起,问有多少种排法?

例1.8:

5辆车排成1排,1辆黄色,1辆蓝色,3辆红色,且3辆红车不可分辨,问有多少种排法?

①重复排列和非重复排列(有序)

例1.9:

5封不同的信,有6个信箱可供投递,共有多少种投信的方法?

②对立事件

例1.10:

七人并坐,甲不坐首位,乙不坐末位,有几种不同的坐法?

例1.11:

15人中取5人,有3个不能都取,有多少种取法?

例1.12:

有4对人,组成一个3人小组,不能从任意一对中取2个,问有多少种可能性?

③顺序问题

例1.13:

3白球,2黑球,先后取2球,放回,2白的种数?

(有序)

例1.14:

3白球,2黑球,先后取2球,不放回,2白的种数?

(有序)

例1.15:

3白球,2黑球,任取2球,2白的种数?

(无序)

2、随机试验、随机事件及其运算

(1)随机试验和随机事件

如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。

试验的可能结果称为随机事件。

例如:

掷一枚硬币,出现正面及出现反面;掷一颗骰子,出现“1”点、“5”点和出现偶数点都是随机事件;电话接线员在上午9时到10时接到的电话呼唤次数(泊松分布);对某一目标发射一发炮弹,弹着点到目标的距离为0.1米、0.5米及1米到3米之间都是随机事件(正态分布)。

在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下性质:

(1)每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件;

(2)任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。

这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用来表示,例如(离散)。

基本事件的全体,称为试验的样本空间,用表示。

一个事件就是由中的部分点(基本事件)组成的集合。

通常用大写字母A,B,C,…表示事件,它们是的子集。

如果某个是事件A的组成部分,即这个在事件A中出现,记为。

如果在一次试验中所出现的有,则称在这次试验中事件A发生。

如果不是事件A的组成部分,就记为。

在一次试验中,所出现的有,则称此次试验A没有发生。

为必然事件,Ø为不可能事件。

(2)事件的关系与运算

①关系:

如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分,(A发生必有事件B发生):

如果同时有,,则称事件A与事件B等价,或称A等于B:

A=B。

A、B中至少有一个发生的事件:

AB,或者A+B。

属于A而不属于B的部分所构成的事件,称为A与B的差,记为A-B,也可表示为A-AB或者,它表示A发生而B不发生的事件。

A、B同时发生:

AB,或者AB。

AB=Ø,则表示A与B不可能同时发生,称事件A与事件B互不相容或者互斥。

基本事件是互不相容的。

-A称为事件A的逆事件,或称A的对立事件,记为。

它表示A不发生的事件。

互斥未必对立。

②运算:

结合率:

A(BC)=(AB)CA∪(B∪C)=(A∪B)∪C

分配率:

(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C)(A∪B)∩C=(AC)∪(BC)

德摩根率:

例1.16:

一口袋中装有五只乒乓球,其中三只是白色的,两只是红色的。

现从袋中取球两次,每次一只,取出后不再放回。

写出该试验的样本空间。

若表示取到的两只球是白色的事件,表示取到的两只球是红色的事件,试用、表示下列事件:

(1)两只球是颜色相同的事件,

(2)两只球是颜色不同的事件,

(3)两只球中至少有一只白球的事件。

例1.17:

硬币有正反两面,连续抛三次,若Ai表示第i次正面朝上,用Ai表示下列事件:

(1)前两次正面朝上,第三次正面朝下的事件,

(2)至少有一次正面朝上的事件,

(3)前两次正面朝上的事件。

3、概率的定义和性质

(1)概率的公理化定义

设为样本空间,为事件,对每一个事件都有一个实数P(A),若满足下列三个条件:

1°0≤P(A)≤1,

2°P(Ω)=1

3°对于两两互不相容的事件,,…有

常称为可列(完全)可加性。

则称P(A)为事件的概率。

(2)古典概型(等可能概型)

1°,

2°。

设任一事件,它是由组成的,则有

P(A)==

例1.18:

集合A中有100个数,B中有50个数,并且满足A中元素与B中元素关系a+b=10的有20对。

问任意分别从A和B中各抽取一个,抽到满足a+b=10的a,b的概率。

例1.19:

5双不同颜色的袜子,从中任取两只,是一对的概率为多少?

例1.20:

在共有10个座位的小会议室内随机地坐上6名与会者,则指定的4个座位被坐满的概率是

A. B. C. D.

例1.21:

3白球,2黑球,先后取2球,放回,2白的概率?

(有序)

例1.22:

3白球,2黑球,先后取2球,不放回,2白的概率?

(有序)

例1.23:

3白球,2黑球,任取2球,2白的概率?

(无序)

注意:

事件的分解;放回与不放回;顺序问题。

4、五大公式(加法、减法、乘法、全概、贝叶斯)

(1)加法公式

P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)

当P(AB)=0时,P(A+B)=P(A)+P(B)

例1.24:

从0,1,…,9这十个数字中任意选出三个不同的数字,试求下列事件的概率:

A=“三个数字中不含0或者不含5”。

(2)减法公式

P(A-B)=P(A)-P(AB)

当BA时,P(A-B)=P(A)-P(B)

当A=Ω时,P()=1-P(B)

例1.25:

若P(A)=0.5,P(B)=0.4,P(A-B)=0.3,求P(A+B)和P(+).

例1.26:

对于任意两个互不相容的事件A与B,以下等式中只有一个不正确,它是:

(A)P(A-B)=P(A)(B)P(A-B)=P(A)+P(∪)-1

(C)P(-B)=P()-P(B)(D)P[(A∪B)∩(A-B)]=P(A)

(E)p[]=P(A)-P(∪)

(3)条件概率和乘法公式

定义设A、B是两个事件,且P(A)>0,则称为事件A发生条件下,事件B发生的条件概率,记为。

条件概率是概率的一种,所有概率的性质都适合于条件概率。

例如P(Ω/B)=1P(/A)=1-P(B/A)

乘法公式:

更一般地,对事件A1,A2,…An,若P(A1A2…An-1)>0,则有

…………。

例1.27:

甲乙两班共有70名同学,其中女同学40名,设甲班有30名同学,而女生15名,问在碰到甲班同学时,正好碰到一名女同学的概率。

例1.28:

5把钥匙,只有一把能打开,如果某次打不开就扔掉,问以下事件的概率?

①第一次打开;②第二次打开;③第三次打开。

(4)全概公式

设事件满足

1°两两互不相容,,

2°,

则有

此公式即为全概率公式。

例1.29:

播种小麦时所用的种子中二等种子占2%,三等种子占1.5%,四等种子占1%,其他为一等种子。

用一等、二等、三等、四等种子播种长出的穗含50颗以上麦粒的概率分别为0.5,0.15,0.1,0.05,试求种子所结的穗含有50颗以上麦粒的概率。

例1.30:

甲盒内有红球4只,黑球2只,白球2只;乙盒内有红球5只,黑球3只;丙盒内有黑球2只,白球2只。

从这三只盒子的任意一只中任取出一只球,它是红球的概率是:

A.0.5625 B.0.5 C.0.45 D.0.375 E.0.225

例1.31:

100个球,40个白球,60个红球,不放回先后取2次,第2次取出白球的概率?

第20次取出白球的概率?

(5)贝叶斯公式

设事件,,…,及满足

1°,,…,两两互不相容,>0,1,2,…,,

2°,,

,i=1,2,…n。

此公式即为贝叶斯公式。

,(,,…,),通常叫先验概率。

,(,,…,),通常称为后验概率。

如果我们把当作观察的“结果”,而,,…,理解为“原因”,则贝叶斯公式反映了“因果”的概率规律,并作出了“由果朔因”的推断。

例1.32:

假定用甲胎蛋白法诊断肝癌。

设表示被检验者的确患有肝癌的事件,表示诊断出被检验者患有肝癌的事件,已知,,。

现有一人被检验法诊断为患有肝癌,求此人的确患有肝癌的概率。

5、事件的独立性和伯努利试验

(1)两个事件的独立性

设事件、满足,则称事件、是相互独立的(这个性质不是想当然成立的)。

若事件、相互独立,且,则有

所以这与我们所理解的独立性是一致的。

若事件、相互独立,则可得到与、与、与也都相互独立。

(证明)

由定义,我们可知必然事件和不可能事件Ø与任何事件都相互独立。

(证明)

同时,Ø与任何事件都互斥。

(2)多个事件的独立性

设ABC是三个事件,如果满足两两独立的条件,

P(AB)=P(A)P(B);P(BC)=P(B)P(C);P(CA)=P(C)P(A)

并且同时满足P(ABC)=P(A)P(B)P(C)

那么A、B、C相互独立。

对于n个事件类似。

两两互斥→互相互斥。

两两独立→互相独立?

例1.33:

已知,证明事件、相互独立。

例1.34:

A,B,C相互独立的充分条件:

(1)A,B,C两两独立

(2)A与BC独立

例1.35:

甲,乙两个射手彼此独立地射击同一目标各一次,甲射中的概率为0.9,乙射中的概率为0.8,求目标没有被射中的概率。

(3)伯努利试验

定义我们作了次试验,且满足

u每次试验只有两种可能结果,发生或不发生;

u次试验是重复进行的,即发生的概率每次均一样;

u每次试验是独立的,即每次试验发生与否与其他次试验发生与否是互不影响的。

这种试验称为伯努利概型,或称为重伯努利试验。

用表示每次试验发生的概率,则发生的概率为,用表示重伯努利试验中出现次的概率,

,。

例1.36:

袋中装有α个白球及β个黑球,从袋中任取a+b次球,每次放回,试求其中含a

个白球,b个黑球的概率(a≤α,b≤β)。

例1.37:

做一系列独立试验,每次试验成功的概率为p,求在第n次成

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 高等教育 > 法学

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1