概率与概率分布 主讲人:孟迎芳.

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第一章 、随机事件与概率 1.1 、随机事件 1.2 、随机事件的概率 1.3 、随机事件概率的计算 1.4 、伯努利概型.
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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.
第五节 函数的微分 一、微分的定义 二、微分的几何意义 三、基本初等函数的微分公式与微分运算 法则 四、微分形式不变性 五、微分在近似计算中的应用 六、小结.
目录 上页 下页 返回 结束 习题课 一、导数和微分的概念及应用 二、导数和微分的求法 导数与微分 第二章.
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.
2.5 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:
第三节 微分 3.1 、微分的概念 3.2 、微分的计算 3.3 、微分的应用. 一、问题的提出 实例 : 正方形金属薄片受热后面积的改变量.
3.1.3 概率的基本性质.
第四章 概率、正态分布、常用统计分布.
第二章 二次函数 第二节 结识抛物线
10.2 立方根.
第三章 概率及概率分布 教学目的: (1)理解试验、事件、样本空间、概率定义 (2)学习描述和使用概率的运算法则
6.6 单侧置信限 1、问题的引入 2、基本概念 3、典型例题 4、小结.
第五章 抽样调查 第一节 抽样调查概述 第二节 抽样调查的数理基础 第三节 抽样误差与参数估计 第四节 抽样调查的组织方式
第二节 描述性统计量及检验 2.1. 描述性统计量 随机变量的期望:  =E(X) 随机变量的方差: 2=E[(X- )2]
08-09冬季学期 概率论与数理统计 姜旭峰,胡玉磊.
民法总论 北京师范大学珠海分校 法律与行政学院 白 非.
《高等数学》(理学) 常数项级数的概念 袁安锋
第五节 微积分基本公式 、变速直线运动中位置函数与速度 函数的联系 二、积分上限函数及其导数 三、牛顿—莱布尼茨公式.
§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
主要内容 § 3.1 多维随机变量及联合分布 联合分布函里数 联合分布律 联合概率密度 § 3.2 二维随机变量的边缘分布
本讲义可在网址 或 ftp://math.shekou.com 下载
§5 微分及其应用 一、微分的概念 实例:正方形金属薄片受热后面积的改变量..
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第一章 商品 第一节 价值创造 第二节 价值量 第三节 价值函数及其性质 第四节 商品经济的基本矛盾与利己利他经济人假设.
1.2 事件的频率与概率 一、事件的频率 二、概率的公理化体系 1.2 事件的频率与概率.
3.解:连续掷同一枚硬币4次的基本事件总数为 ,
第6章 统计量及其抽样分布 统计量 关于分布的几个概念 由正态分布导出的几个重要分布 样本均值的分布与中心极限定理 样本比例的抽样分布
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.
例1 :甲击中的环数; X :乙击中的环数; Y 平较高? 试问哪一个人的射击水 : 的射击水平由下表给出 甲、乙两人射击,他们
编译原理 第三章 词法分析.
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全国高校数学微课程教学设计竞赛 知识点名称: 导数的定义.
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抽样和抽样分布 基本计算 Sampling & Sampling distribution
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1.2 有理数 第1课时 有理数 伏家营中学 付宝华.
第三章 从概率分布函数的抽样 (Sampling from Probability Distribution Functions)
相关与回归 非确定关系 在宏观上存在关系,但并未精确到可以用函数关系来表达。青少年身高与年龄,体重与体表面积 非确定关系:
一 测定气体分子速率分布的实验 实验装置 金属蒸汽 显示屏 狭缝 接抽气泵.
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第四节 随机变量函数的概率分布 X 是分布已知的随机变量,g ( · ) 是一个已知 的连续函数,如何求随机变量 Y =g(X ) 的分布?
第一部分:概率 产生随机样本:对分布采样 均匀分布 其他分布 伪随机数 很多统计软件包中都有此工具 如在Matlab中:rand
分数再认识三 真假带分数的练习课.
§5.2 抽样分布   确定统计量的分布——抽样分布,是数理统计的基本问题之一.采用求随机向量的函数的分布的方法可得到抽样分布.由于样本容量一般不止2或 3(甚至还可能是随机的),故计算往往很复杂,有时还需要特殊技巧或特殊工具.   由于正态总体是最常见的总体,故本节介绍的几个抽样分布均对正态总体而言.
2019/5/20 第三节 高阶导数 1.
第二节 函数的极限 一、函数极限的定义 二、函数极限的性质 三、小结 思考题.
2.3.运用公式法 1 —平方差公式.
难点:连续变量函数分布与二维连续变量分布
数理统计基本知识.
第十五讲 区间估计 本次课讲完区间估计并开始讲授假设检验部分 下次课结束假设检验,并进行全书复习 本次课程后完成作业的后两部分
第三节 函数的微分 3.1 微分的概念 3.2 微分的计算 3.3 微分的应用.
第五章 数理统计的基本知识 §5.1 总体与样本.
第三章 从概率分布函数的抽样 (Sampling from Probability Distribution Functions)
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.
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.
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概率与概率分布 主讲人:孟迎芳

总体 参数 样本 统计量 推论性统计 描述性统计 推论 随机选择 populations parameters samples statistics 描述性统计

推论性统计 一、如何使所抽取的样本对总体有最好的代表性? 采用一种合适的抽样方法来解决; 二、样本的结果能在多大程度上代表总体的情况?  采用一种合适的抽样方法来解决; 二、样本的结果能在多大程度上代表总体的情况?       抽样分布 样本 总体 概率分布

本章重点 概率的基本知识 正态分布与二项分布的应用 t分布、分布、F分布的特征

第一节 概率及概率分布概述 概率的定义 表示随机事件出现可能性大小的客观指标 随机现象 的各种可能结果 频率 规律性 先验概率或古典概率 第一节 概率及概率分布概述 概率的定义 表示随机事件出现可能性大小的客观指标 随机现象 的各种可能结果 先验概率或古典概率 频率 规律性 后验概率或统计概率

不同次数的试验中正面向上的频率 试验批号 n=5 n=50 n=500 m f(A) 1 2 0.4 22 0.44 251 0.502 3 0.6 25 0.5 249 0.498 0.2 21 0.42 256 0.512 4 5 253 0.506 24 0.48 6 246 0.492 7 0.8 18 0.36 244 0.488 8 258 0.516 9 27 0.54 262 0.524 10 31 0.62 247 0.494

第一节 概率及概率分布概述 概率的基本性质 概率的公理系统 概率的加法定理 概率的乘法定理 互不相容事件 独立事件

  一枚硬币掷三次,或三枚硬币各掷一次,问出现两次或两次以上正面的概率是多少?   HHH、HHT、HTH、THH   TTH、THT、HTT、TTT

第一节 概率及概率分布概述 概率分布类型 所描述的数据特征 基本随机变量分布 抽样分布 变量是否具有连续性 离散分布 连续分布 依分布函数的来源 经验分布 理论分布 所描述的数据特征 基本随机变量分布 抽样分布 变量是否具有连续性 离散分布 连续分布 二项分布 正态分布 理论平均数、方差 二项分布 正态分布 样本统计量的分布 平均数、标准差

第二节 正态分布 正态分布特征 形式对称,对称轴经过平均数点。 中央点最高,然后逐渐向两 侧下降,但与基线永不相交。 曲线下方面积为1。 第二节 正态分布 正态分布特征 形式对称,对称轴经过平均数点。 中央点最高,然后逐渐向两  侧下降,但与基线永不相交。 曲线下方面积为1。 曲线形态由均数和标准差决定。 标准差与概率(面积)有一定的数量关系。

第二节 正态分布 正态分布的检验 =0 正态分布 >0 正偏态 <0 负偏态 =0 正态分布的峰度 >0 峰度低阔 第二节 正态分布 正态分布的检验 =0 正态分布 >0 正偏态 <0 负偏态 =0 正态分布的峰度 >0 峰度低阔 <0 峰度高狭 偏度 峰度 Analyze--descriptives(Frequencies)--skewness(偏度)、kurtosis(峰度)

第二节 正态分布 标准正态分布

第二节 正态分布 标准正态分布表 p  y Z 根据Z分数查概率 根据概率查Z分数

求某Z分数值与平均数之间的概率 求某Z分数以上或以下的概率 求两个Z分数之间的概率

已知从平均数开始的概率值求Z值 已知位于正态分布两端的概率值求该概率值分界点的Z值 已知正态曲线下中央部分的概率值,求Z分数

练习题 设X~N(μ,σ2 ),求以下概率: (1)P{μ-σ<X<= μ+σ} 68.26% 99.74% 84.13%

练习题 某年高考平均分500,标准差100,考分呈正态分布,某考生得到650分。设当年高考录取率为10%,问该生能否被录取? 答案:Z = 1.5, P = .933    录取分数线:500+1.28*100=628

练习题 已知X~N(72,122),问25%和75%两个百分位数之差?百里挑一,X至少是多少? 答案:80.04-63.96=16.08    2.33, 99.96

练习题 某地区47000人参加高考,物理学平均分为57.08,标准差为18.04。问: (1)成绩在90以上有多少人? (2)成绩在80-90之间有多少人? (3)60分以下有多少人? 0.03438,1615.86人 0.06766,3180人 0.56356,26487人

第二节 正态分布 正态分布理论在测验中的应用 化等级评定为等距分数 确定测验题目的难易度 测验分数的正态化 在能力分组或等级评定时确定人数 第二节 正态分布 正态分布理论在测验中的应用 化等级评定为等距分数 确定测验题目的难易度 测验分数的正态化 在能力分组或等级评定时确定人数 Analyze--descriptives-- save standardized values as variables

化等级评定为测量数据 对100个样品的评定结果 对三个样品的评定结果 专家 甲 乙 丙 评定等级 A 5 10 20 B 25 2 C 40 教师甲 P 等级中点 中点以下累加 z A 0.05 0.025 0.975 1.96 B 0.25 0.125 0.825 0.94 C 0.40 0.2 0.5 D 0.175 -0.94 E -1.96 化等级评定为测量数据 对100个样品的评定结果 对三个样品的评定结果 专家 甲 乙 丙 评定等级 A 5 10 20 B 25 2 C 40 35 D 15 E 总数 100 专家 甲 乙 丙 样品 一 B A 二 三 D C

  有一份心理测验共10道题,需要确定各题目的难度,以便确定各题的得分。我们随机选取了若干名学生按正式测验的要求进行试测,得到相应的测验结果见下表。 题目编号 通过率(%) P z z+5 1 99 0.49 -2.331 2.669 2 95 0.45 -1.645 3.355 3 85 0.35 -1.035 3.965 4 80 0.30 -0.84 4.16 5 75 0.25 -0.675 4.325 6 70 0.20 -0.525 4.475 7 50 8 20 0.84 5.84 9 1.645 6.645 10 2.33 7.33

某研究中随机抽取了180名学生的某一能力测验分数,结果见下表,由于这些能力分数不是正态,需要将其正态化。 原始分数 次数 累加次数 累加频率 P z T 96 1 180 1.000 0.500 3.99 89.9 95 7 179 0.994 0.494 2.51 75.1 94 5 172 0.956 0.456 1.705 67.05 92 10 162 0.900 0.400 1.28 62.8 … 47 12 0.067 0.433 -1.50 35 45 0.028 0.472 -1.91 30.9 ∑

对100件新设计的服装样品进行评定,评定结果分为A,B,C,D,E五等级,各等级应该有多少件,才能使等级评定做到等距? 各等级界限(z) P 人数 A 1.8σ以上 0.0359 4 B 0.6σ~1.8σ 0.2384 24 C -0.6σ~0.6σ 0.4514 44 D -1.8σ~ -0.6σ E -1.8σ以下

确定等级评定的人数

第三节 二项分布 binominal distribution 一个学生全凭猜测答2道是非题,则答对0、1、2题的概率是多大? 第三节 二项分布 binominal distribution    一个学生全凭猜测答2道是非题,则答对0、1、2题的概率是多大?    如果是3道题、4道题呢?

2道是非题的情况 TT TF, FT FF 答对2题 答对1题 答对0题 1种 2种

3道是非题的情况 TTT TTF, TFT, FTT TFF, FTF, FFT FFF 答对3题 答对2题 答对1题 答对0题 1种 3种

TTFF, TFFT, FFTT,TFTF, FTTF, FTFT 4道是非题的情况 TTTT TTTF, TTFT, TFTT,FTTT TTFF, TFFT, FFTT,TFTF, FTTF, FTFT TFFF, FTFF, FFTF, FFFT FFFF 答对4题 答对3题 答对2题 答对1题 答对0题 1种 4种 6种

第三节 二项分布 二项试验与二项分布 满足以下条件的试验称为二项试验: 一次试验只有两种可能结果,即成功和失败; 各次试验相互独立,互不影响 第三节 二项分布 二项试验与二项分布 满足以下条件的试验称为二项试验: 一次试验只有两种可能结果,即成功和失败; 各次试验相互独立,互不影响 各次试验中成功的概率相等。

二项分布函数 用n次方的二项展开式来表达在n次二项试验中成功事件出现不同次数(X=0,1,…,n)的概率分布叫做二项分布。

二项分布图 从二项分布图可以看出,当p=q,不管n多大,二项分布呈对称形。 当n很大时,二项分布接近于正态分布。当n趋近于无限大时,正态分布是二项分布的极限。

当p≠.5时  设某厂产品合格率为90%,抽取3个进行检验,求合格品个数分别为0,1,2,3的概率?

当p=.9 q=.1时 检验结果 概率 结果 AAA AAB ABA BAA ABB BAB BBA BBB ppp ppq pqq qqq .729 .081 .009 .001 合计 1.00

第三节 二项分布 二项分布的性质 离散型分布

第三节 二项分布 二项分布的应用 区分猜测而造成的结果与真实的结果之间的界限。 第三节 二项分布 二项分布的应用 区分猜测而造成的结果与真实的结果之间的界限。 例:有10道是非题,问答对几题才可以说学生真正掌握了考试内容,而不是凭猜测回答的。

例:有10道是非题,问答对几题才可以说学生真正掌握了考试内容,而不是凭猜测回答的。 猜对的题数(X) X! 1 3628800 1.000000 0.000977 362880 10 0.500000 0.001953 0.009765 2 80640 45 0.250000 0.003906 0.043943 3 6 30240 120 0.125000 0.007813 0.117195 4 24 17280 210 0.062500 0.015625 0.205078 5 14400 252 0.031250 0.246094 720 7 5040 8 40320 9

例:有100道是非题,问答对几题才可以说学生真正掌握了考试内容,而不是凭猜测回答的。 解:因为 p=q=0.5,N=100,Np=50≥5 根据正态分布概率,当Z=1.645时,该点以下包含了全体的95%。如果用原始分数表示,则为=50+1.645×5=58.225≈58题,它的意义是,完全凭猜测,100题中猜对58题以上的可能性只有5%。因此可以推论说,答对58题以上者不是凭猜测,表明答题者真的会答,但做此结论,也仍有犯错误的可能,即那些完全靠猜测的人也有5%的可能性答对58题以上。

复习 概率的定义、概率的公理系统、概率的加法及乘法法则 概率分布的定义和分类 正态分布的定义及特征、标准正态分布 正态分布表的使用 举例说明正态分布理论在实际生活中的应用 二项分布的定义及应用

下节课内容 抽样理论与参数估计