概率统计基础.ppt
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1、概率统计基础概率统计基础第一节第一节 概率基础知识概率基础知识一、事件与概率(一)随机现象 1、定义:在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象。2、随机现象的特点:(1)随机现象的结果至少有两个;(2)至于哪一个出现,事先人们并不知道。认识一个随机现象首要的就是能罗列出它的一切可能发生的基本结果。这里的基本结果称为样本点,随机现象一切可能样本点的全体称为这个随机现象的样本空间,常记为。(二)随机事件定义:随机现象的某些样本点组成的集合称为随机事件,简称事件,常用大写字母A、B、C等表示。1、随机事件的特征任一事件A是相应样本空间中的一个子集;事件A发生当且仅当A中某一样本点发生;事
2、件A的表示可用集合,也可用语言,但所用的语言应是明确无误的;任一样本空间都有一个最大子集,这个最大子集就是,它对应的事件就是必然事件,仍用表示;任一样本空间都有一个最小子集,这个最小子集就是空集,它对应的事件称为不可能事件,记为 2、随机事件之间的关系(1)包含:在一个随机现象中有两个事件A与B,若时间A中任一个样本点必在B中,则称A被包含在B中,或B包含A,记为A B,或 ,这时事件A的发生必导致事件B发生,BA(2)互不相容(互斥):“A,B没有共同的的样本点”,或“A、B”不能同时发生,称为A、B互不相容(互斥);(3)相等:“若事件A包含事件B,事件B也包含事件A,则称事件A和B相等”
3、。(三)事件的运算 (1)对立事件(事件的逆):“样本空间去掉A的样本点”所成的事件称为A的对立事件,记为 。(2)事件的并(和):“A、B的全部样本点”所成的事件或“两个事件 至少有一发生所成的事件”,称为 的并,记为AB;3)事件的交:事件A与事件B都发生的事件称为事件A与事件B的交,记为AB,简记为AB。A(四)事件的概论 概率:在一定条件下,随机事件A发生的可能性大小称为随机事件A的概率,记为P(A)。概率越大,事件发生的可能性就愈大;概率愈小,事件发生的可能性也就愈小。1、概率的统计定义(1)与事件A有关的随机现象是允许大量重复试验的;(2)若在n次重复实验中,事件A发生 次,则事件
4、A发生的频率为(3)频率 会随重复试验次数增加而趋于稳定。2、随机事件概率的性质 性质1:必然事件的概率为1,即 性质6:若事件A与B相互独立(即其中一个事件发生不影响另一个事件发生),则A与B的交事件的概率是:P(AB)=P(A)P(B)。二、二二项分布与正分布与正态分布分布(一)随机变量及其分布1、随机变量定义:用来表示随机现象结果的变量称为随机变量。常用大写字母X、Y、Z等表示随机变量,而随机变量的值用小写字母 x、y、z表示。分类:随机变量 离散型随机变量 连续型随机变量2、随机变量的分布 随机变量的取值是随机的,但其内在还是有规律性的,这个规律可以用分布来描述。认识一个随机变量X的关
5、键就是要知道它的分布。分布包含如下两方面的内容:(1)X可能取哪些值,或在哪个区间上取值。(2)X取这些值的概率各是多少,或X在任一小区间上取值的概率是多少?离散型随机变量的分布 离散型随机变量的分布可用分布列表示,或用一个简明的数学式子表示出来。图表法(分布列):公式法:P(X=xi)=pi i=1,2,n 要使其成为一个分布,应满足下列条件:1)pi0,非负性 2)p1+p2+pn=1 正则性连续型随机变量 连续型随机变量的分布可用概率密度函数p(x)表示 3、随机变量分布的均值、方差与标准差 随机变量X的分布(概率函数或密度函数)有几个很重要的特征数,用来表示分布的集中位置(中心位置)和
6、散布大小。两个最重要的特征数:1)均值:表示分布的中心位置,E(x)2)方差:表示分布的散布大小,Var(x)(二)二项分布1、重复进行 n 次试验;2、n 次试验间相互独立;3、每次试验仅有两个可能结果;4、成功的概率为p,失败的概率为1-p 在上述四个条件下,设x表示n次独立重复试验中成功出现的次数,则有 这个分布称为二项分布,记为b(n,p)。其均值、标准差为:E(x)=np Var(x)=np(1-p)例某批产品批量1000件,不合格品率p=10,从该批产品中抽取10件,其中不合格品数不超过l件的概率为A0.910。B.1.9*0.99 C 0.99 D.1.9*0.910(三)正态分
7、布1、正态分布的概率密度函数 它的图形是对称的钟形曲线,常称为正态曲线。正态分布有两个参数和,常记为N(,2)。2、标准正态分布 =0且=1的分布称为标准正态分布,记为N(0,1),其随机变量记为U。1)标准正态分布表 P(Ua)=P(U a)=1-(a)(-a)=1-(a)P(a U b)=(b)-(a)P(|U|a)=P(-a U a)=(a)-(-a)=2(a)-13、标准正态分布N(0,1)的分位数 分位数是一个基本概念,结合标准正态分布N(0,1)来叙述分位数概念。一般说来,对任意介于0与1之间的实数,标准正态分布N(0,1)的分位数是这样一个数,它的左侧面积恰好为,它的右侧面积恰好
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