1 概率论与数理统计第 3 讲 本讲义可在网址 或 ftp://math.shekou.com 下载.

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概率论与数理统计 §1.3 古典概型与几何概型. 本节主要内容  排列与组合公式  古典概型  几何概型 §1.3 事件的概率及性质.
小结与复习( 4 ). 1 、内容小结 互斥事件互斥事件 不对立不对立 特点特点 ⑴ A 、 B 不能同时发生, A 发生必 然 B 不发生。 ⑵事件 A+B 是随机事件 概率概率 ,又若 A 1 , A 2 , … , A n 彼此互斥,则 对立对立 特点特点 ⑴ A 、 B 不能同时发生,但必有一.
概率统计( ZYH ) 1.3 古典概型与几何概型 一、古典概型 二、几何概型. 概率统计( ZYH ) 回忆 1.1 节的试验, E 1,E 3,E 4 有共同特性: 一、古典概型 ①(有限性)试验的样本空间 Ω 中仅含有限个样本点: ②(等可能性)每个基本事件 {ω i } 发生的可能性相同 :
山东农业大学 概率论与数理统计 主讲人:程述汉 苏本堂 §1.3 古典概型 1. 古典概型  古典概型中事件概率的计算公式  古典概型的概率计算步骤  古典概型的概率计算举例.
§1.2 事件的概率 设在 n 次试验中,事件 A 发生了 m 次,则称 为事件 A 发生的频率. 频率 频率的性质 事件 A 、 B 互斥,则 可推广到有限个两两互斥事件的和事 件. 非负性 规范性 可加性 稳定性 某一定数    
一、 一阶线性微分方程及其解法 二、 一阶线性微分方程的简单应用 三、 小结及作业 §6.2 一阶线性微分方程.
2.8 函数的微分 1 微分的定义 2 微分的几何意义 3 微分公式与微分运算法则 4 微分在近似计算中的应用.
2.6 隐函数微分法 第二章 第二章 二、高阶导数 一、隐式定义的函数 三、可微函数的有理幂. 一、隐函数的导数 若由方程 可确定 y 是 x 的函数, 由 表示的函数, 称为显函数. 例如, 可确定显函数 可确定 y 是 x 的函数, 但此隐函数不能显化. 函数为隐函数. 则称此 隐函数求导方法.
2.5 函数的微分 一、问题的提出 二、微分的定义 三、可微的条件 四、微分的几何意义 五、微分的求法 六、小结.
全微分 教学目的:全微分的有关概念和意义 教学重点:全微分的计算和应用 教学难点:全微分应用于近似计算.
2.3 函数的微分. 四川财经职业学院 课前复习 高阶导数的定义和计算方法。 作业解析:
古典概型习题课. 1 .古典概型 (1) 基本事件的特点 ①任何两个基本事件是 的. ②任何事件 ( 除不可能事件 ) 都可以表示成的和. 2 .古典概型 具有以下两个特点的概率模型称为古典概率模型,简称古典概型. (1) 试验中所有可能出现的基本事件 . (2) 每个基本事件出现的可能性 . 互斥.
练一练: 在数轴上画出表示下列各数的点, 并指出这些点相互间的关系: -6 , 6 , -3 , 3 , -1.5, 1.5.
§1.2 §1.2随机事件的概率 0≤P(A)≤1 用一个数来度量可能性的大小。这个 数应该是事件本身所固有的,可以在相同 的条件下通过大量的重复试验予以识别和 检验;可能性大的事件用较大的数来度量, 可能性小的事件用较小的数来度量。这个 用来度量可能性大小的数称为事件的概率, 用 P(A) 表示。
概率统计序言.
第三章 概率 单元复习 第一课时.
古典概型习题课.
3.4 空间直线的方程.
1.4 古典概型(等可能概型) 1.古典概型 2.典型例题 3. 小结.
第二节 古典概型 (等可能概型).
圆的一般方程 (x-a)2 +(y-b)2=r2 x2+y2+Dx+Ey+F=0 Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+ F=0.
第五章 二次型. 第五章 二次型 知识点1---二次型及其矩阵表示 二次型的基本概念 1. 线性变换与合同矩阵 2.
3.1.3 概率的基本性质.
《高等数学》(理学) 常数项级数的概念 袁安锋
25.2 用列举法求概率(第3课时) 保靖民中:张 强.
高等数学电子教案 第五章 定积分 第三节 微积分基本定理.
一、原函数与不定积分 二、不定积分的几何意义 三、基本积分公式及积分法则 四、牛顿—莱布尼兹公式 五、小结
§5.3 定积分的换元法 和分部积分法 一、 定积分的换元法 二、 定积分的分部积分法 三、 小结、作业.
第5章 定积分及其应用 基本要求 5.1 定积分的概念与性质 5.2 微积分基本公式 5.3 定积分的换元积分法与分部积分法
第三节 格林公式及其应用(2) 一、曲线积分与路径无关的定义 二、曲线积分与路径无关的条件 三、二元函数的全微分的求积 四、小结.
第二章 导数与微分 第二节 函数的微分法 一、导数的四则运算 二、复合函数的微分法.
2-7、函数的微分 教学要求 教学要点.
3.解:连续掷同一枚硬币4次的基本事件总数为 ,
第5章 §5.3 定积分的积分法 换元积分法 不定积分 分部积分法 换元积分法 定积分 分部积分法.
第三章 多维随机变量及其分布 §2 边缘分布 边缘分布函数 边缘分布律 边缘概率密度.
§2 求导法则 2.1 求导数的四则运算法则 下面分三部分加以证明, 并同时给出相应的推论和例题 .
第三章 随机事件的概率.
习题 一、概率论 1.已知随机事件A,B,C满足 在下列三种情况下,计算 (1)A,B,C相互独立 (2)A,B独立,A,C互不相容
第二十二章 曲面积分 §1 第一型曲面积分 §2 第二型曲面积分 §3 高斯公式与斯托克斯公式.
实数与向量的积.
概 率 统 计 主讲教师 叶宏 山东大学数学院.
线 性 代 数 厦门大学线性代数教学组 2019年4月24日6时8分 / 45.
第五节 对坐标的曲面积分 一、 对坐标的曲面积分的概念与性质 二、对坐标的曲面积分的计算法 三、两类曲面积分的联系.
几何概型.
正切函数的图象和性质 周期函数定义: 一般地,对于函数 (x),如果存在一个非零常数T,使得当x取定义域内的每一个值时,都有
§8.3 不变因子 一、行列式因子 二、不变因子.
§6.7 子空间的直和 一、直和的定义 二、直和的判定 三、多个子空间的直和.
3.1.2 空间向量的数量积运算 1.了解空间向量夹角的概念及表示方法. 2.掌握空间向量数量积的计算方法及应用.
1.设A和B是集合,证明:A=B当且仅当A∩B=A∪B
概 率 统 计 主讲教师 叶宏 山东大学数学院.
第三章 函数的微分学 第二节 导数的四则运算法则 一、导数的四则运算 二、偏导数的求法.
4) 若A可逆,则 也可逆, 证明: 所以.
第4课时 绝对值.
多层循环 Private Sub Command1_Click() Dim i As Integer, j As Integer
O x y i j O x y i j a A(x, y) y x 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算 5.4 平面向量的坐标运算.
2.2矩阵的代数运算.
上杭二中 曾庆华 上杭二中 曾庆华 上杭二中 曾庆华.
第15讲 特征值与特征向量的性质 主要内容:特征值与特征向量的性质.
第三章 空间向量与立体几何 3.1 空间向量及其运算 3.1.2空间向量的数乘运算.
高中数学必修 平面向量的基本定理.
§2 方阵的特征值与特征向量.
直线的倾斜角与斜率.
欢迎大家来到我们的课堂 §3.1.1两角差的余弦公式 广州市西关外国语学校 高一(5)班 教师:王琦.
1.3 概率的定义及其运算 ? ? 从直观上来看,事件A的概率是指事件A发生的可能性 P(A)应具有何种性质?
第四节 向量的乘积 一、两向量的数量积 二、两向量的向量积.
第三节 数量积 向量积 混合积 一、向量的数量积 二、向量的向量积 三、向量的混合积 四、小结 思考题.
三角 三角 三角 函数 余弦函数的图象和性质.
第3讲 概率论初步 3.1 概率 条件概率和加法公式 3.3 计数原则.
§4.5 最大公因式的矩阵求法( Ⅱ ).
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1 概率论与数理统计第 3 讲 本讲义可在网址 或 ftp://math.shekou.com 下载

2 习题讲解 在做题的时候用 + 来代替事件和的符号 , 而事件积的符号则不写以代替乘积是方 便的, 这个时候有规律 A +  A = S, A(B+C)=AB+AC, 等等. 并记住对于任何一个事件 A, 都成立 A+S=S, AS=A,  AA=  其中 S 为基本空间或必然事件. A 与 B 是对立事件的定义 ( 充要条件 ) 就是 A+B=S 和 AB=  都成立.

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4 习题总结 : 假设有一个非常复杂的事件运 算表达式, 我们用记号  表示, 而另一个 非常复杂的事件运算表达式, 我们用记号  表示, 如果一道题能够给出或者推导出 关系式 则必有下面两式同时成立 :

5 §1.3 古典概型与几何概型 本节讨论两类比较简单的随机试验, 随机试验的每个样本点的出现是等 可能的情形.

6 引例 一个纸桶中装有 10 个大小, 形状完 全相同的球. 将球编号为 把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球

7 因为抽取时这些球被抽到的可能性是完 全平等的, 所以我们没有理由认为这 10 个球中的某一个会比另一个更容易抽得

8 也就是说, 这 10 个球中的任一个被抽取的 可能性均为 1/10. 设 i 表示取到第 i 号球, i=1,2, ,10. 则该试 验的样本空间 S={1,2, ,10}, 且每个样本 点 ( 基本事件 ){i}(i=1,2, ,10) 出现的可能 性相同. 这样一类随机试验是一类最简单的概率 模型, 它曾经是概率论发展初期主要的研 究对象.

9 一, 古典概型 我们称具有下列两个特征的随机试验模 型为古典概型. (1) 随机试验只有有限个可能的结果 ; (2) 每一个结果发生的可能性大小相同. 因而古典概型又称为等可能概型. 在概率 论的产生和发展过程中, 它是最早的研究 对象, 而且在实际应用中也是最常用的一 种概率模型.

10 它在数学上可表述为 : (1)' 试验的样本空间有限, 记 S={e 1,e 2, ,e n }; (2)' 每一基本事件的概率相同, 记 A i ={e i }(i=1,2, ,n), 即 P(A 1 )=P(A 2 )=  =P(A n ) 由概率的公理化定义知

11 于是 在古典概型的假设下, 推导事件概率的计 算公式, 设事件 A 包含其样本空间 S 中的 k 个基本事件, 即

12 则事件 A 发生的概率 (3.1) 称此概率为古典概率. 这种确定概率的方 法称为古典方法, 这就把求古典概率的问 题转化为对基本事件的计数问题.

13 二, 计算古典概率的方法 — 排列与组合 1. 基本计数原理 (1) 加法原理 设完成一件事有 m 种方式, 第 i 种方式有 n i 种方法, 则完成该件事的方 法总数为 n 1 +n 2 +  +n m. (2) 乘法原理 设完成一件事有 m 个步骤, 其中第 i 步有 n i 种方法, 必须通过 m 个步骤 的每一步骤才能完成该事件, 则完成该事 件的方法总数为 n 1  n 2    n m.

14 2. 排列组合方法 (1) 排列公式 ① 从 n 个不同元素中任取 k 个 (1  k  n) 的不 同排列总数为 k=n 时称为全排列 :

15 (2) 组合公式 ①从 n 个不同元素中任取 k 个 (1  k  n) 的不 同组合总数为

16 ②将 n 个不同元素分为 k 组, 各组元素数目 分别为 r 1,r 2, ,r k (r 1 +r 2 +  +r k =n), 则分法的 总数为

17 (3) 二项式公式

18 例 1 一个袋子中装有 10 个大小相同的球, 其中 3 个黑球, 7 个白球, 求 (1) 从袋子中任取一球, 这个球是黑球的 概率 ; (2) 从袋子中任取两球, 刚好一个白球一 个黑球的概率以及两个球全是黑球的概 率.

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21 例 2 将标号为 1,2,3,4 的四个球随意地排成 一行, 求下列各事件的概率 : (1) 各球自左至右或自右至左恰好排成 1,2,3,4 的顺序 ; (2) 第 1 号球排在最右边或最左边 ; (3) 第 1 号球与第 2 号球相邻 ; (4) 第 1 号球排在第 2 号球的右边 ( 不一定 相邻 ).

22 解 将 4 个球随意地排成一行有 4!=24 种排 法, 即基本事件总数为 24. 记 (1),(2),(3),(4) 的事件分别为 A,B,C,D. (1) A 中有两种排法, 故有 (2) B 中有 2  (3!)=12 种排法, 故有

23 (3) 先将第 1,2 号球排在任意相邻两个位 置, 共有 2  3 种排法, 其余两个球可在其余 两个位置任意排放, 共有 2! 种排法, 因而 C 有 2  3  2=12 种排法, 故

24 (4) 第 1 号球排在第 2 号球的右边的每一种 排法, 交换第 1 号球和第 2 号球的位置便对 应于第 1 号球排在第 2 号球的左边的一种 排法, 反之亦然. 因而第 1 号球排在第 2 号 球的右边与第 1 号球排在第 2 号球左边的 排法种数相同, 各占总排法数的 1/2, 故有

25 例 3 将 3 个球随机放入 4 个杯子中, 问杯子 中球的个数最多为 1,2,3 的概率各为多少 ? 解 设 A,B,C 分别表示杯子中的最多球数 为 1,2,3 的事件. 我们认为球是可以区分的, 于是, 放球过程的所有可能结果数为 n=4 3.

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27 (3) 由于三个球放在 4 个杯子中的各种可 能放法为事件 A  B  C 显然 A  B  C=S, 且 A,B,C 互不相容, 故

28 例 4 将 15 名新生 ( 其中有 3 名优秀生 ) 随机 地分配到三个班级中, 其中一班 4 名, 二班 5 名, 三班 6 名, 求 : (1) 每一个班级各分配到一名优秀生的概 率 ; (2) 3 名优秀生被分配到一个班级的概率. 解 15 名新生分别分配给一班 4 名, 二班 5 名, 三班 6 名的分法有 :

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31 因为 A 1,A 2,A 3 互不相容, 所以 3 名优秀生被 分配到同一班级的概率为 P(A)=P(A 1  A 2  A 3 )=P(A 1 )+P(A 2 )+P(A 3 ) =

32 注 : 在用排列组合公式计算古典概率时, 必须注意在计算样本空间 S 和事件 A 所包 含的基本事件数时, 基本事件数的多少与 问题是排列还是组合有关, 不要重复计数, 也不要遗漏.

33 例 5 在 1~2000 的整数中随机地取一个数, 问取到的整数即不能被 6 整除, 又不能被 8 整除的概率是多少 ? 解 设 A 为事件 " 取到的数能被 6 整除 ", B 为 事件 " 取到的数能被 8 整除 ", 则所求概率 为

34 设 A 为事件 " 取到的数能被 6 整除 ", B 为事 件 " 取到的数能被 8 整除 ", 则所求概率为

35 设 A 为事件 " 取到的数能被 6 整除 ", B 为事 件 " 取到的数能被 8 整除 ", 则所求概率为

36 设 A 为事件 " 取到的数能被 6 整除 ", B 为事 件 " 取到的数能被 8 整除 ", 则所求概率为

37 三, 几何概型 古典概型只考虑了有限等可能结果的随 机试验的概率模型. 这里我们进一步研究 样本空间为一线段, 平面区域或空间立体 等的等可能随机试验的概率模型 — 几何 概型.

38 1. 设样本空间 S 是平面上的某个区域, 它 的面积记为  (S); 2. 向区域 S 上随机投掷一点. S A

39 2. 向区域 S 上随机投掷一点, 这里的含义 是指该点落入 S 内任何部分区域 A 的可能 性只与区域 A 的面积  (A) 成比例, 而与区 域 A 的位置和形状无关. 将该点落在区域 A 的事件仍记为 A, 则 A 的概率为 P(A)=  (A), 其中 为常数 S A

40 则 A 的概率为 P(A)=  (A), 其中 为常数, 而 P(S)=  (S), 于是得 =1/  (S), 从而事件 A 的概率为 S A (3.2)

41 注 : 若样本空间 S 为一线段或一空间立体, 则向 S" 投点 " 的相应概率仍可用 (3.2) 式确 定, 但  (  ) 应理解为长度或体积. (3.2)

42 例 6 某人午觉醒来, 发觉表停了, 他打开 收音机, 想听电台报时, 设电台每正点报 时一次, 求他等待时间短于 10 分钟的概率. 解 以分钟为单位, 记上一次报时时刻为 0, 则下一次报时时刻为 60, 于是这个人打开 收音机的时间必在 (0,60), 记 " 等待时间短 于 10 分钟 " 为事件 A, 则有 S=(0,60), A=(50, 60)  S, 于是

43 例 7 ( 会面问题 ) 甲, 乙两人相约在 7 点到 8 点之间在某地会面, 先到者等候另一人 20 分钟, 过时就离开. 如果每个人可在指定 的一小时内任意时刻到达, 试计算二人能 够会面的概率. 解 记 7 点为计算时刻的 0 时, 以分钟为单 位, x,y 分别记甲乙到达指定地点的时刻, 则样本空间为 S={(x,y)|0  x  60, 0  y  60}. 以 A 表示事件 " 两人能会面 ", 则显然有 A={(x,y)|(x,y)  S, |x  y|  20}

44 S={(x,y)|0  x  60, 0  y  60}. 以 A 表示事件 " 两人能会面 ", 则显然有 A={(x,y)|(x,y)  S, |x  y|  20} y x O 会面区 A x  y=20 y  x=20

45 根据题意, 这是一个几何概型问题, 于是 x O 会面区 A x  y=20 y  x=20 y

46 作业 习题 1-3 第 19 页开始 第 1,2,10,23 题