第三章概率及概率分布优秀PPT.ppt
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1、第三章概率及概率分布现在学习的是第1页,共69页第一节第一节 概率基础知识概率基础知识一、概念一、概念事件事件event:每种可能出现的情况称为事件。它是指事物每种可能出现的情况称为事件。它是指事物发生某种情况或试验中获得某种结果。发生某种情况或试验中获得某种结果。频率:频率:事件在事件在n次重复试验中发生了次重复试验中发生了m次,其比值次,其比值m/n称称为事件在为事件在n次试验中出现的频率记为次试验中出现的频率记为W(A)=m/n特点:频率是介于特点:频率是介于0和和1之间的一个数,即:之间的一个数,即:W(A)大于大于0而小于而小于1现在学习的是第2页,共69页二、事件之间的关系二、事件
2、之间的关系必然事件必然事件:客观事物中,有些现象或试验结果:客观事物中,有些现象或试验结果在一定条件下一定发生的事件。在一定条件下一定发生的事件。不可能事件不可能事件:客观事物中,有些现象或试验结:客观事物中,有些现象或试验结果在一定条件下一定不发生的事件。果在一定条件下一定不发生的事件。随机事件或偶然事件随机事件或偶然事件:客观事件中,有些现象:客观事件中,有些现象或试验结果在一定条件下可能发生也可能不或试验结果在一定条件下可能发生也可能不发生的事件。发生的事件。现在学习的是第3页,共69页概率概率概率probability:就是用来度量每一事件出现的可能性大小的数字就是用来度量每一事件出现
3、的可能性大小的数字特征。记为特征。记为P(A)=p当当n充分大时,事件充分大时,事件A发生的频率作为事件发生的频率作为事件A发生的概率发生的概率p的近似值为的近似值为P(A)=pm/n 概率的基本性质:概率的基本性质:v任何事件的概率都在任何事件的概率都在0和和1之间之间v必然事件的概率等于必然事件的概率等于1v不可能事件的概率等于不可能事件的概率等于0现在学习的是第4页,共69页 频率和概率是不相同的,只有当试验次数无限增大时,任一事频率和概率是不相同的,只有当试验次数无限增大时,任一事件的频率趋于稳定,这时频率又称统计概率这时的频率和概率才件的频率趋于稳定,这时频率又称统计概率这时的频率和
4、概率才是一样的是一样的调查株数调查株数(n)受害株数受害株数(a)植株受害频率植株受害频率(a/n)0.400.480.300.330.360.3540.3510.3500.352现在学习的是第5页,共69页1 和事件:和事件:事件事件A与事件与事件B至少有一个发生,这一新事件称为事至少有一个发生,这一新事件称为事件件A与事件与事件B的和,记作的和,记作“A+B”。2 积事件:积事件:事件事件A与事件与事件B同时发生,这一新事件称为事件同时发生,这一新事件称为事件A与事件与事件B的积,记作的积,记作“AB”。3 互斥事件互斥事件 如果事件如果事件A与事件与事件B不能同时发生,则称事件不能同时发
5、生,则称事件A和事和事件件B为互斥事件或不相容事件。为互斥事件或不相容事件。现在学习的是第6页,共69页4 对立事件:对立事件:如果事件如果事件A和事件和事件B必发生其一,但又不能同时发生,则必发生其一,但又不能同时发生,则事件事件A和事件和事件B为对立事件。即为对立事件。即“A+B”是必然事件,是必然事件,“AB”是互斥事件。是互斥事件。5 独立事件:独立事件:若事件若事件A发生与否不影响事件发生与否不影响事件B发生的可能性,事发生的可能性,事件件B发生与否也不影响事件发生与否也不影响事件A发生的可能性,则二发生的可能性,则二者为独立事件。者为独立事件。现在学习的是第7页,共69页例一,在掷
6、一次骰子的试验中,有如下的一例一,在掷一次骰子的试验中,有如下的一些可能发生的事件:些可能发生的事件:基本事件有基本事件有6个:个:1,2,3,4,5,6其它的事件有:其它的事件有:事件事件A得到一个奇数得到一个奇数1,3,5事件事件D得到一个不小于得到一个不小于2的数的数2,3,4,5,6事件事件B得到一个偶数得到一个偶数2,4,6事件事件C得到最大的数得到最大的数6事件事件E得到数字得到数字0现在学习的是第8页,共69页2.事件的运算事件的运算事件的和(并)事件的和(并)事件事件A和事件和事件B的和,记为的和,记为A U B,包含,包含A和和B里的一切基本事件或元素,其意义是里的一切基本事
7、件或元素,其意义是“A,B两事件至少发生一个两事件至少发生一个”。例如:例如:A=随机抽取一名患者,测得红血球含量是随机抽取一名患者,测得红血球含量是115个单位个单位 B=随机抽取一名患者,测得红血球含量是随机抽取一名患者,测得红血球含量是1030个单位个单位事件事件A U B随机抽取一名患者,测得随机抽取一名患者,测得红血球含量是红血球含量是130个单位个单位现在学习的是第9页,共69页事件的积事件的积 事件事件A和事件和事件B的交,记为的交,记为A B,简记为,简记为AB,包含,包含A和和B共同拥有的基本事件或元共同拥有的基本事件或元素,其意义是素,其意义是“A,B两事件同时发生两事件同
8、时发生”。例如:例如:A=随机抽取一名患者,测得红血球含量是随机抽取一名患者,测得红血球含量是115个个单位单位 B=随机抽取一名患者,测得红血球含量是随机抽取一名患者,测得红血球含量是1030个单位个单位事件事件A B随机抽取一名患者,测得随机抽取一名患者,测得红血球含量是红血球含量是1015个单位个单位现在学习的是第10页,共69页互不相容事件互不相容事件 如果如果A和和B两事件的交是不可能事件,即两事件的交是不可能事件,即 A B,则,则A和和B称为互不相容。称为互不相容。例如:在例一中,例如:在例一中,A掷骰子掷得一个奇数,掷骰子掷得一个奇数,B掷骰子掷得一个偶数,掷骰子掷得一个偶数,
9、则则A B,即即A和和B两事件互不相两事件互不相容。容。现在学习的是第11页,共69页问题问题1:投掷一次均质的骰子所得点数为一随机:投掷一次均质的骰子所得点数为一随机变量,求该随机变量的概率函数变量,求该随机变量的概率函数v概率函数:描述随机变量取各个可能值的概率的函数。设X是某个随机变量,其概率函数可表示为:f(x)=P(X=x)v式中x为X的某个可能取值,P(X=x)表示X取值为x的概率。现在学习的是第12页,共69页解题思路解题思路v投掷一次骰子所得点数有投掷一次骰子所得点数有 种可能,即点数为种可能,即点数为 ,由于骰子是均质的,每种结果出现的概率是相同的,即都由于骰子是均质的,每种
10、结果出现的概率是相同的,即都为为 ,因而该随机变量的概率函数为:,因而该随机变量的概率函数为:vf(x)=1/6 x=1,2,3,4,5,6v这个函数用表的形式来表示为:这样的表称为概率分布这个函数用表的形式来表示为:这样的表称为概率分布列列6161/6x123456f(x)1/61/61/61/61/61/6现在学习的是第13页,共69页问题问题2:独立投掷:独立投掷2次均质的骰子,所得点数之和为次均质的骰子,所得点数之和为一随机变量,求该随机变量的概率函数一随机变量,求该随机变量的概率函数现在学习的是第14页,共69页解题思路解题思路v投掷投掷2次骰子所得点数有次骰子所得点数有 种组合,即
11、点数之和为种组合,即点数之和为 ,由于骰子是均质的,每种组合出现的概率是相同的,由于骰子是均质的,每种组合出现的概率是相同的,即都为即都为 ,因而该随机变量的概率函数为:,因而该随机变量的概率函数为:vf(x)=P(x1+x2=x)=nx/36 x=212v式中:式中:x1和和x2分别为第一次投掷和第二次所投掷的点分别为第一次投掷和第二次所投掷的点数;数;nx为为2次投掷点数之和为次投掷点数之和为 x的组合数的组合数362121/36现在学习的是第15页,共69页v该概率函数的概率分布列该概率函数的概率分布列为:为:x234567f(x)1/362/363/36 4/365/366/36x89
12、101112f(x)5/364/363/36 2/361/36现在学习的是第16页,共69页三三.概率的计算概率的计算一个事件A的概率,记为P(A),是事件A发生的可能性的定量计量。概率的三个性质:概率的三个性质:(1 1)任何事件概率均满足)任何事件概率均满足 0P(A)1P(A)1(2 2)必然事件的概率为)必然事件的概率为1 1(3 3)不可能事件的概率为)不可能事件的概率为0 0,即,即P(P()0 0注意:计算概率时,结果为注意:计算概率时,结果为5或或0.3时肯定是错误的。时肯定是错误的。现在学习的是第17页,共69页四、计算概率的法则四、计算概率的法则法法则则1:互互斥斥事事件件
13、的的加加法法:假假定定两两互互斥斥事事件件的的概概率率分分别别为为P(A)和和P(B)。则则事事件件A与与B的的和和事事件件的的概概率率等等于于事事件件A的的概概率率与与事事件件B的的概概率率之之和和,即即 P(A+B)=P(A)+P(B)。加加法法定定理理对对于于多多个个两两两两互互斥的事件也成立。斥的事件也成立。P(A+B+N)=P(A)+P(B)+P(N)。推理推理1:完全事件系的概率:完全事件系的和事件概率:完全事件系的概率:完全事件系的和事件概率 等于等于1。P(A+B+N)=P(A)+P(B)+P(N)=1。推理推理2:对立事件的概率:对立事件的概率互补。若事件:对立事件的概率:对
14、立事件的概率互补。若事件A的概率为的概率为P(A),那么其对立事件的概率为),那么其对立事件的概率为 因为现在学习的是第18页,共69页法则法则2:独立事件的乘法:假定P(A)和P(B)是两个独立事件A与B 各自出现的概率,则事件A与B同时出现的概率就等于两独立事件出现概率的乘积,即 ,乘法定理对于n个相互独立的事件也成立,即 推理推理1:若n个事件A、B、N彼此独立,且当P(A)=P(B)=P(N)时,则P(ABN)=P(A)n。推理推理2:非独立事件的乘法:如果事件A和B是非独立的,那么事件A与B同时发生的概率为事件A的概率P(A)乘以事件A发生的情况下事件B发生的概率P(B/A),即()
15、()()现在学习的是第19页,共69页 概率的求法两种途径:(1)统计方法(适用于进行了大量试验时):假设试验共进行k次,事件A出现了l次,则事件A发生的频率是l/k。随着k的增大,频率l/k趋于一个常数p,那么p就是事件A发生的概率。例如:如何求一个人某年中被闪电击中的概率?中国1.1109人中,在2005年被闪电击中的人数为3300人,则某人被闪电击中的概率为3300/1.1109=310-6。现在学习的是第20页,共69页(2)理论方法(适用于可以进行数学推算,在试验的每个基本事件等可能时):例如:A掷骰子得到一个奇数1,3,5的概率为P(A)=m/n=3/6=1/2现在学习的是第21页
16、,共69页5.概率的一般运算法则概率的一般运算法则可以帮助我们计算一些复杂事件,或称为复合事件的概率。所谓复合事件就是由几个事件形成的。例如AUB,AUBUC,ABUC等等。加法法则P(AUB)P(A)P(B)P(AB)现在学习的是第22页,共69页如果A,B不相容,则有P(AUB)P(A)P(B)条件概率法则条件概率P(A|B)指的是在已知事件B已发生的条件下,事件A发生的概率乘法法则 现在学习的是第23页,共69页例二,一个袋子里放有10个男人和15个女人的姓名纸条。法官从袋子里依次抽出两个姓名。有两种可能的抽样方法:(1)非放回式抽样,(2)放回式抽样。求每种方法下两个姓名均为男性的概率
17、解:(1)非放回式抽样:任何东西抽出后就不再被放回去现在学习的是第24页,共69页(2)放回式抽样:任何东西被抽出后,在实行下一次的抽取前被放回去现在学习的是第25页,共69页v独立事件若事件A的发生,并不影响事件B发生的概率,即P(B|A)=P(B)或P(A|B)=P(A),我们称A和B互相独立性质:如果A和B互相独立,那么P(AB)=P(A)P(B)现在学习的是第26页,共69页(2)概率分布表:列出变量的每个值及其概率。譬如,掷一次骰子的概率分布表为xP(x)11/621/631/641/651/661/6现在学习的是第27页,共69页二 频率与概率v对于随机事件,在一次试验中其发生与否
18、带有很大的偶对于随机事件,在一次试验中其发生与否带有很大的偶然性,要研究其发生的规律性,就必须进行大量的重复然性,要研究其发生的规律性,就必须进行大量的重复观察或试验。若随机事件观察或试验。若随机事件A在在n次试验中发生了次试验中发生了m次,次,则比值则比值m/n为为n次试验中随机事件次试验中随机事件A发生的频率。发生的频率。v概率的定义:在相似条件下,重复进行同一类试验,概率的定义:在相似条件下,重复进行同一类试验,事件事件A发生的频率发生的频率m/n,随着试验总次数,随着试验总次数n的逐渐增的逐渐增加,愈来愈稳定于一个定值加,愈来愈稳定于一个定值p,这个定值,这个定值p称事件称事件A的概率
19、,记为:的概率,记为:P(A)=pm/nv概率是描述随机事件发生可能性大小的数量指标,对随概率是描述随机事件发生可能性大小的数量指标,对随机事件,有机事件,有0P(A)1。现在学习的是第28页,共69页第二节 概率分布1.随机变量随机变量:就是随机试验中被测的量。例如:(1)测量一定条件下生长的小麦的株高。小麦株高是随机变量(2)从1000只动物(雌雄各半)的群体,放回式抽样,每次抽取10只,记录其中雄性的个数。设10只动物中雄性的个数为X,则X就是一个随机变量。随机变量的取值有随机性。随机变量所有可能值的分布规律称为概率分布概率分布。现在学习的是第29页,共69页随机变量能帮助我们深入理解总
20、体和样本的概念,使总体和样本的关系更加明确。随机变量的引入使统计学的深入研究成为可能。随机变量与总体和样本的关系总体:随机变量可能取值的全体样本:随机变量的n个独立观察值例如在研究一定条件下生长的小麦的株高时,总体是所有在这种条件下生长的小麦的株高的全体,也就是小麦株高这个随机变量的所有可能的取值。假如获得了200株小麦株高数据的样本,样本也就是小麦株高这个随机变量的200次独立观测值。现在学习的是第30页,共69页随机变量一般用大写字母来表示,如X,Y,U等。变量的观测值一般用小写字母来表示,如xi,yi,ui等表示随机变量X,Y,U的第i次观测值。注意:在第一章里,我们已经使用了这样的符号
21、,样本表示为x1,x2,xn现在学习的是第31页,共69页变量的类型(1)离散型变量:取值有限个或可数无穷个孤立的数值。譬如:a,掷一次骰子得到的数 b,一只母鸡一周里下的蛋数(2)连续型变量:可能取值为某范围(或某区间)内的任何值。可能取的值间不存在间隙。譬如:a,小麦株高 b,奶牛产奶量现在学习的是第32页,共69页2.概率分布变量的概率分布描述该变量的所有值的分布的规律,也就是变量对应的总体的分布。概率分布总体的值的分布频数分布样本的值的分布现在学习的是第33页,共69页2.1 离散型概率分布离散型概率分布也就是一个函数或表,它定义了这个离散变量的所有值对应的概率:现在学习的是第34页,
22、共69页(2)概率分布表:列出变量的每个值及其概率。譬如,掷一次骰子的概率分布表为xP(x)11/621/631/641/651/661/6现在学习的是第35页,共69页2.2 连续型概率分布连续型变量的一个特征是取的值非常多(不可数),无法象离散型变量那样对每一个值赋予一个概率。所以,在研究连续型变量时,我们不研究它取每个值的概率,即P(Xx),而是研究x在一个区间x1,x2内的概率即为图3-2中阴影部分的面积,这一面积可表示为函数f(x)的积分。具体来说,有三种形式:P(x1Xx2)P(Xx2)现在学习的是第36页,共69页在研究连续型变量概率时,“”,“”均可相应换成“”,“”,而概率数
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