第七章辐射探测中的统计概率优秀PPT.ppt
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1、第七章辐射探测中的统计概率现在学习的是第1页,共72页 统统计计性性是是微微观观世世界界的的属属性性之之一一。放放射射性性原原子子核核的的衰衰变变、辐辐射射微微观观粒粒子子的的探探测测、辐辐射射探探测测器器接接受受入入射射粒粒子子并并产产生生输输出出信信号号等等都都是是一一个个随随随随机机机机过过过过程程程程。这这些些粒粒子子数数、输输出出信信号号的的电电荷荷量量、信信号号出出现现的的时时刻刻等等是是一一个个涨涨涨涨落落落落的的随随随随机机机机变变变变量量量量,这这样样辐辐射射测测量量所所得得到到的的数数数数据据据据也也都都是是涨涨落落的的,要要从从这这些些数数据据推推导导出出结结论论,就就必
2、必须须用用概率论与数理统计概率论与数理统计概率论与数理统计概率论与数理统计的方法处理。的方法处理。1 1、可可用用于于检检验验一一台台核核计计数数装装置置的的功功能能和和状状态态是是否否正常;正常;计数统计学的计数统计学的意义意义可归结为两个方面:可归结为两个方面:2 2、在在处处理理只只有有一一次次或或极极为为有有限限的的测测量量中中,可可用用计计数数统统计计学学来来预预测测其其固固有有的的统统计计不不确确定定性性,从从而而估估计计该单次测量应有的该单次测量应有的精密度精密度。现在学习的是第2页,共72页7.1 7.1 概率论基础知识概率论基础知识随机试验:随机试验:随机事件:随机事件:随机
3、变量:随机变量:一定条件下的每次观察。一定条件下的每次观察。每次随机试验的各种结果。每次随机试验的各种结果。样本:样本:N次测量中随机变量的取值构成次测量中随机变量的取值构成代表随机事件的数量代表随机事件的数量现在学习的是第3页,共72页概率:概率:描述在某种描述在某种随机试验随机试验的的各个随机各个随机事件事件出现的可能性出现的可能性。出现事件出现事件A A的次数的次数总试验次数总试验次数事件事件A A发生的概率发生的概率实验的平均值:实验的平均值:现在学习的是第4页,共72页随机变量可分为两种随机变量可分为两种离散型随机变量离散型随机变量可可取取值值是是有有限限个个或或“可可列列个个”分分
4、立立的的数数值值。该该类类型型随随机机变变量量用用 表表示示,其可取值用其可取值用 表示。表示。连续型随机变量连续型随机变量可可取取值值是是整整个个数数轴轴或或某某一一区区间间内内的的所所有有数数值值。连连续续型型随随机机变变量量及及其其可可取值则用取值则用 和和 表示。表示。现在学习的是第5页,共72页 有有一一类类特特殊殊的的随随机机试试验验,其其试试验验结结果果只只有有两两个个,非非此此即即彼彼。它它的的随随机机变变量量的的可可取取值值只只有有两两个个:“0”“0”和和“1”“1”。这这类随机试验称为类随机试验称为“伯努利试验伯努利试验”。把把正正事事件件(即即随随机机变变量量取取“1
5、1”)发发生生的的概概率率定定义义为为 p,则则正正事事件件不不发发生生(即即随随机变量取机变量取“0 0”)的)的概率概率为为 q=1-=1-p。现在学习的是第6页,共72页1.1.随机变量的分布函数与数字表征随机变量的分布函数与数字表征 要要确确知知某某一一随随机机变变量量,就就需需要要不不仅仅知知道道这这随随机机变变量量的的所所有有各各个个可可取取值值,而而且且还要知道还要知道与各可取值与各可取值相应的概率相应的概率。概率论中,用概率论中,用概率函数概率函数和和分布函数分布函数来来描述随机变量的这一特性。描述随机变量的这一特性。现在学习的是第7页,共72页(1)(1)随机变量的一般特征及
6、定义随机变量的一般特征及定义连续型随机变量连续型随机变量 离散型随机变量离散型随机变量 可取值可取值分布函数分布函数概率函数概率函数概率密度函数概率密度函数相互关系相互关系 归一性归一性现在学习的是第8页,共72页(2)(2)随机变量的数字表征随机变量的数字表征 对服从任一种分布的对服从任一种分布的随机变量随机变量,有两个最重要,有两个最重要的的数字特征数字特征。数学期望值:数学期望值:(简称(简称期望值期望值,在物理中也称,在物理中也称平均值平均值 ,常用,常用 表示)表示),它表示随机变量取值的平均位置。它表示随机变量取值的平均位置。均方偏差:均方偏差:(简称(简称方差方差),它表示),它
7、表示随机变量随机变量的的取值取值相对于相对于期望值期望值的的离散程度离散程度。其开根值称其开根值称均方根偏差均方根偏差,常用,常用 表示。即:表示。即:现在学习的是第9页,共72页数学期望值(平均值)数学期望值(平均值)对对离散型随机变量离散型随机变量 对对连续型随机变量连续型随机变量 将若干次实验中随机变量所取的数值加将若干次实验中随机变量所取的数值加在一起,再用实验次数除后,得到在一起,再用实验次数除后,得到算术平均算术平均值值。当实验次数无限增加时,当实验次数无限增加时,算术平均值算术平均值将将无限的接近无限的接近数学期望数学期望。现在学习的是第10页,共72页均方偏差(方差)均方偏差(
8、方差)对对离散型随机变量离散型随机变量 :对对连续型随机变量连续型随机变量 :方方差差的的意意义义:代代表表了了随随机机变变量量各各个个可可取取值值相相对对于于平平均均值值的的离离散散程程度度。方方差差小小则则代代表表随随机机变变量量在在各各次次实实验验中中所所取取得得的的数数值值越越集集中中的的分分布布在在平均值附近平均值附近,方差大则表示,方差大则表示分布得越分散分布得越分散。现在学习的是第11页,共72页均方根偏差均方根偏差 对对离散型随机变量离散型随机变量 :对对连续型随机变量连续型随机变量 :相对均方偏差相对均方偏差 对对离散型随机变量离散型随机变量 :对对连续型随机变量连续型随机变
9、量 :相对均方根偏差相对均方根偏差 对对离散型随机变量离散型随机变量 :对对连续型随机变量连续型随机变量 :方差方差或或均方根偏差均方根偏差代表了代表了随机变量可取值随机变量可取值相对于相对于平均平均值值的的离散程度离散程度;相对方差相对方差或或相对均方根偏差相对均方根偏差则代表了则代表了测量精度测量精度。现在学习的是第12页,共72页(3)(3)一些相似概念区分一些相似概念区分(A)(A)误差误差(error)和偏差和偏差(deviation)偏差:偏差:误差:误差:N次测量平均值次测量平均值 真值真值 当真值未知的情况下,一般以当真值未知的情况下,一般以偏差偏差代替代替误差误差。(B)(B
10、)准确度准确度精确度精确度测量值测量值与被测对象与被测对象真值真值的的一致程度一致程度。一次一次测量测量的的可重复性可重复性或或可靠性可靠性。accuracyprecision准确度:准确度:精确度:精确度:可用测量的可用测量的平均值平均值与与真值真值的的差差描述。描述。可用测量的可用测量的均方偏差均方偏差描述。描述。现在学习的是第13页,共72页(C)(C)系统误差系统误差偶然误差偶然误差 系统误差:系统误差:在同一条件下,在同一条件下,多次测量多次测量同一物理同一物理量,测量值量,测量值误差误差的的大小大小和和符号保持恒定符号保持恒定。产生原因产生原因:仪器本身仪器本身不精确不精确、或、或
11、实验方实验方法法粗略粗略、或、或实验原理实验原理不完善不完善而产生的。而产生的。特点特点:在:在多次重做多次重做同一实验同一实验时,时,误差误差总是总是同样同样地地偏大或偏小偏大或偏小,不会出现不会出现这几次偏大这几次偏大而另几次偏小而另几次偏小的情况。的情况。要要减小减小系统误差系统误差,必须,必须提高提高测量仪器测量仪器的的精精度度,改进改进实验方法实验方法,设计在,设计在原理上原理上更为完更为完善的善的实验实验。现在学习的是第14页,共72页 偶偶然然误误差差:在在同同一一条条件件下下,多多次次测测量量同同一一物物理理量量,测测量量值值误误差差的的大大小小和和符符号号随随机机变变化化。也
12、叫也叫随机误差随机误差。2 2)是)是绝对存在绝对存在且且不可避免不可避免的的 。产生原因产生原因:由:由各种偶然因素各种偶然因素对对实验者实验者、测测量仪器量仪器、被测物理量被测物理量的影响而产生的。的影响而产生的。特点特点:1 1)有时偏大有时偏小有时偏大有时偏小,并且,并且偏大偏大和偏小和偏小的的机会相同机会相同;可以多可以多进行几次测量进行几次测量来减小来减小偶然误差偶然误差。各次测得各次测得的数值的的数值的平均值平均值就比就比一次测得一次测得的的数值数值更更接近于接近于真实值真实值。现在学习的是第15页,共72页 在在核辐射测量核辐射测量中,中,偶然误差偶然误差是一项主要的误是一项主
13、要的误差,产生的原因有差,产生的原因有两个两个:一是一是核事件的随机性核事件的随机性产生的产生的统计误差统计误差;二是二是测量仪器测量仪器在正常工作条件下的在正常工作条件下的测量误差测量误差。统计误差统计误差是一种特殊的是一种特殊的偶然误差偶然误差,是,是由微观世界的随机性所决定的。由微观世界的随机性所决定的。系统误差系统误差影响影响系统的系统的准确度准确度,偶然误差偶然误差影响影响系统的系统的精确度精确度。现在学习的是第16页,共72页2.2.几种常用的统计模型几种常用的统计模型(1)(1)二项式分布二项式分布 二项式分布是二项式分布是支配支配偶然事件偶然事件的的最通用的最通用的概率分布,概
14、率分布,广泛应用于所有广泛应用于所有概率概率p恒定恒定的过程。的过程。设一随机试验条件组为:作设一随机试验条件组为:作 次独立试验,每次独立试验,每次试验中次试验中要么发生要么发生 事件,事件,要么不发生要么不发生,且,且 事件事件发生的概率发生的概率为为 ,不发生的概率不发生的概率为为 。定义随机变量定义随机变量 为按上述条件组试验后,为按上述条件组试验后,事件事件 总共发生的次数。总共发生的次数。可取值为可取值为0 0,1 1,2 2,.,是是离散型随机变量离散型随机变量。现在学习的是第17页,共72页二项式分布二项式分布的的概率函数概率函数:在一组在一组 个个独立试验独立试验中,中,事件
15、事件 成功成功 次的次的概率概率为为:可见,二项式分布的可见,二项式分布的概率函数概率函数概率函数概率函数是由是由双参数双参数双参数双参数 N0 和和 p 决定决定的。的。二项式分布随机变量二项式分布随机变量的的数学期望数学期望和和方差方差:数学期望数学期望 方差方差 现在学习的是第18页,共72页例子:例子:具有具有N0个放射性原子核的个放射性原子核的放射源放射源在在t时间时间内的内的衰变总数衰变总数,服从,服从二项式分布二项式分布。原子核衰变服从原子核衰变服从指数规律指数规律,即,即 那么在那么在(0 0t)时间内,时间内,发生衰变的原子核发生衰变的原子核数数为:为:所以对于原子核衰变,其
16、数学期望为:所以对于原子核衰变,其数学期望为:方差:方差:也就是说原子核在也就是说原子核在t时间内发生衰变的概率为:时间内发生衰变的概率为:不发生衰变的概率为:不发生衰变的概率为:现在学习的是第19页,共72页(2)(2)泊松分布泊松分布泊泊泊泊松松松松分分分分布布布布是是在在N0很很大大、概概率率p很很小小的的条条件件下下,二二项项式式分分布布在在数数学学上的上的直接简化直接简化,是二项式分布的一种极限情况。,是二项式分布的一种极限情况。对二项式分布,当对二项式分布,当 N0 很大,但很大,但 p11(1(例例如如20)20)时时,泊泊松松分分布布就就可可简简化化为为高高斯斯分分布布。对对高
17、高斯斯分分布布,随随机机变变量量X取取值值范范围围为为(),为为连续型随机变量连续型随机变量。其。其概率密度函数概率密度函数为:为:高斯分布随机变量高斯分布随机变量的的数学期望和方差数学期望和方差数学期望数学期望 方差方差 现在学习的是第23页,共72页 对对于于核核衰衰变变,可可以以证证明明单单位位时时间间发发生生衰衰变变的核数的核数服从服从泊松分布泊松分布。其特点为:。其特点为:这一关系在高斯分布也是成立的。可以证这一关系在高斯分布也是成立的。可以证明:明:此式表明,仅有统计涨落时,此式表明,仅有统计涨落时,一般情况下,一般情况下,现在学习的是第24页,共72页 高斯分布高斯分布连续对称连
18、续对称,可以方便的计算测,可以方便的计算测量值出现在量值出现在 区间内的区间内的概率概率,即,即:令:令:可由高斯函数数值积分表查得。可由高斯函数数值积分表查得。现在学习的是第25页,共72页表示表示置信区间置信区间为为该置信区间的该置信区间的置信度置信度为:为:例如:例如:当当Z1 1时,时,置信区间置信区间为为该置信区间的该置信区间的置信度置信度为为当当Z2 2时,时,置信区间置信区间为为该置信区间的该置信区间的置信度置信度为为现在学习的是第26页,共72页3.3.随机变量的运算和组合随机变量的运算和组合 复杂随机变量复杂随机变量往往可以往往可以分解分解为为由若干由若干简单的随机变量简单的
19、随机变量运算运算、组合组合而成。而成。这这样样就就可可以以由由已已知知的的简简单单随随机机变变量量的的分分布布函函数数与与数数字字表表征征来来求求复复杂杂随随机机变变量量的的分布函数分布函数和和数字表征数字表征。现在学习的是第27页,共72页(1).(1).随机变量的函数随机变量的函数 已已知知随随机机变变量量X,其其可可取取值值为为x,概概率率密密度度函函数数为为f(x)。而而Y(x),求求随随机机变变量量Y 的的可可取值取值 y 和概率密度函数和概率密度函数 g(y)。由于由于X取各可取值的概率就是取各可取值的概率就是Y取相应可取相应可取值的概率,所以:取值的概率,所以:现在学习的是第28
20、页,共72页 的得到在数学上是十分困难的。的得到在数学上是十分困难的。它取决于它取决于 和函数关系和函数关系 仅仅对对一一些些最最简简单单的的函函数数才才能能得得到到其其解解析析表表达式。达式。如:如:现在学习的是第29页,共72页对对多个独立随机变量多个独立随机变量的函数的函数 Y 也也是是一一个个随随机机变变量量,其其可可取取值值和和概概率率密密度度函函数数由由各各Xi 的的可取值可取值和和概率密度函数概率密度函数共同确定。共同确定。由此,可得到若干简单的关系:由此,可得到若干简单的关系:(A)(A)现在学习的是第30页,共72页(B)(B)相互独立相互独立的随机变量的的随机变量的“和和”
21、、“差差”与与“积积”的的数学期望数学期望,是各随机变量,是各随机变量数学期望数学期望的的“和和”、“差差”与与“积积”,即:,即:(C)(C)相相互互独独立立的的随随机机变变量量的的“和和”与与“差差”的的方方差差,是各随机变量是各随机变量方差方差的的“和和”,即:,即:(D)(D)相互独立相互独立的的遵守泊松分布的随机变量遵守泊松分布的随机变量之之“和和”仍仍服从泊松分布。服从泊松分布。要注意的是相互独立的遵守泊松分布的随机变量之要注意的是相互独立的遵守泊松分布的随机变量之“差差”,不服从不服从泊松分布。泊松分布。现在学习的是第31页,共72页(2).(2).串级随机变量串级随机变量 辐射
22、测量中经常会遇到辐射测量中经常会遇到级联级联、倍增倍增过程的过程的涨落问题涨落问题,这些问题可以用,这些问题可以用串级型随机变量串级型随机变量的概念及运算规则来处理。的概念及运算规则来处理。设对应于试验条件组设对应于试验条件组A A定义定义一个随机变量一个随机变量 1 1,对应于另一试验条件组,对应于另一试验条件组B B定义定义另一随机变另一随机变量量 2 2,且二者,且二者相互独立相互独立。按以下规则定义一个。按以下规则定义一个新的随机变量新的随机变量:现在学习的是第32页,共72页(A)(A)先先按条件组按条件组A A作作一次一次试验,实现了试验,实现了随机变随机变量量 1的的一个一个可取
23、值可取值 1i;(B)(B)再再按条件组按条件组B B作作 1i次次试验,实现了试验,实现了随随机变量机变量 2的的 1i个个可取值可取值 ;(C)(C)将将这些可取值加起来这些可取值加起来得到得到一个一个值值 i,并将,并将此值定义为一个此值定义为一个新的随机变量新的随机变量 的的一个一个可取值可取值;这里,这里,随机变量随机变量 为为随机变量随机变量 1与与 2的的“串串级级”随机变量。而且按顺序分别称随机变量。而且按顺序分别称 1和和 2为此串为此串级随机变量的级随机变量的第一级第一级和和第二级第二级。现在学习的是第33页,共72页串级随机变量的主要特点:串级随机变量的主要特点:(A)(
24、A)期望值:期望值:(B)(B)方差:方差:(C)(C)相对方差:相对方差:假假如如第第第第一一一一级级级级随随机机变变量量的的数数学学期期望望很很很很大大大大,那那么么就就可可以以忽忽略略第第二二级级随随机机变变量量的的相相对对方方差差对对串串级级随随机变量机变量的的相对方差相对方差的的贡献贡献。现在学习的是第34页,共72页(D)(D)由由两两个个伯伯伯伯努努努努利利利利型型型型随随随随机机机机变变变变量量量量 1 1和和 2 2串串级级而而成成的的随随机机变变量量 仍仍是是伯伯伯伯努努努努利利利利型型型型随随随随机机机机变变变变量量量量。即即 仍仍是是只只有有两两个个可可取取值值(0,1
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