教师: 习长新 e-mail: changxinxi@ 163.com 概率论与数理统计 教师: 习长新 e-mail: changxinxi@ 163.com
从直观上来看,事件A的概率是描绘事件A发生的可能性大小的量 1.2 概率的定义及其运算 从直观上来看,事件A的概率是描绘事件A发生的可能性大小的量 ? P(A)应具有何种性质? * 抛一枚硬币,币值面向上的概率为多少? * 掷一颗骰子,出现6点的概率为多少? 出现单数点的概率为多少? * 向目标射击,命中目标的概率有多大? ?
1.2.1.古典概型与概率 (p10)若某实验E满足: 1.有限性:样本空间S={e1, e 2 , … , e n }; 2.等可能性:(公认) P(e1)=P(e2)=…=P(en). 则称E为古典概型也叫等可能概型。
古典概型中的概率(P10): 设事件A中所含样本点个数为N(A) ,以N()记样本空间 中样本点总数,则有 P(A)具有如下性质(P7) (1) 0 P(A) 1; (2) P()=1; P( )=0 (3) AB=,则 P( A B )= P(A) +P(B)
例:有三个子女的家庭,设每个孩子是男是女的概率相等,则至少有一个男孩的概率是多少? 解:设A--至少有一个男孩,以H表示某个孩子是男孩 ={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,TTH,THT,TTT} A={HHH,HHT,HTH,THH,HTT,TTH,THT}
定义:(p8) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 1.3 频率与概率 ? 某人向目标射击, 以A表示事件“命中目标”, P(A)=? 定义:(p8) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 比值nA/n称为事件A在n次重复试验中 出现的频率,记为fn(A). 即 fn(A)= nA/n.
历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时,出现正反面的机会均等。 实验者 n nH fn(H) De Morgan 2048 1061 0.5181 Buffon 4040 2048 0.5069 K. Pearson 12000 6019 0.5016 K. Pearson 24000 12012 0.5005
实践证明:当试验次数n增大时, fn(A) 逐渐 频率的性质 (1) 0 fn(A) 1; (2) fn(S)=1; fn( )=0 (3) 可加性:若AB= ,则 fn(AB)= fn(A) +fn(B). 实践证明:当试验次数n增大时, fn(A) 逐渐 趋向一个稳定值。可将此稳定值记作P(A), 作为事件A的概率
1.3.2. 概率的公理化定义 注意到不论是对概率的直观理解,还是频率定义方式,作为事件的概率,都应具有前述三条基本性质,在数学上,我们就可以从这些性质出发,给出概率的公理化定义
1.定义 若对随机试验E所对应的样本空间中的每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数 (3) 可列可加性:设A1,A2,…, 是一列两两互不相容的事件,即AiAj=,(ij), i , j=1, 2, …, 有 P( A1 A2 … )= P(A1) +P(A2)+…. (1.1) 则称P(A)为事件A的概率。
2.概率的性质 有限可加性:设A1,A2,…An , 是n个两两互不相容的事件, 即AiAj= ,(ij), i , j=1, 2, …, n ,则有 P( A1 A2 … An)= P(A1) +P(A2)+… P(An); (2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)≥P(B) (3) 事件的差 A、B是两个事件,则 P(A-B)=P(A)-P(AB)
P(AB)=P(A)+P(B)-P(AB) 该公式可推广到任意n个事件A1,A2,…,An的情形; (3) 互补性:P(A)=1- P(A); (5) 可分性:对任意两事件A、B,有 P(A)=P(AB)+P(AB ) .
解:设A,B,C分别表示选到的人订了甲,乙,丙报 某市有甲,乙,丙三种报纸,订每种报纸的人数分别占全体市民人数的30%,其中有10%的人同时定甲,乙两种报纸.没有人同时订甲乙或乙丙报纸.求从该市任选一人,他至少订有一种报纸的概率. 解:设A,B,C分别表示选到的人订了甲,乙,丙报
例1.3.2.在110这10个自然数中任取一数,求 (1)取到的数能被2或3整除的概率, (2)取到的数即不能被2也不能被3整除的概率, (3)取到的数能被2整除而不能被3整除的概率。 解:设A—取到的数能被2整除; B--取到的数能被3整除 故
补充:古典概型的几类基本问题 排列 组合 抽球问题 分球入盒问题 分组问题 随机取数问题
二、古典概型的几类基本问题 复习:排列与组合的基本概念 乘法公式:设完成一件事需分两步, 第一步有n1种方法,第二步有n2种方法, 则完成这件事共有n1n2种方法。 (也可推广到分若干步)
加法公式:设完成一件事可有两种途径,第一种途径有n1种方法,第二种途径有n2种方法,则完成这件事共有n1+n2种方法。 (也可推广到若干途径) 这两公式的思想贯穿着整个概率问题的求解。
有重复排列:从含有n个元素的集合中随机 抽取k 次,每次取一个,记录其结果 后放回,将记录结果排成一列, 共有nk种排列方式. n n n
无重复排列:从含有n个元素的集合中随机抽取k 次, 每次取一个,取后不放回,将所取元素排成一列, 共有Pnk=n(n-1)…(n-k+1)种排列方式.
组合:从含有n个元素的集合中随机抽取k 个, 共有 种取法.
1、抽球问题 例1:设合中有3个白球,2个红球,现从合中任抽2个球,求取到一红一白的概率。 解:设A-----取到一红一白 答:取到一红一白的概率为3/5
一般地,设盒中有N个球,其中有M个白球,现从中任抽n个球,则这n个球中恰有k个白球的概率是
在实际中,产品的检验、疾病的抽查、农作物的选种等问题均可化为随机抽球问题。我们选择抽球模型的目的在于是问题的数学意义更加突出,而不必过多的交代实际背景。
2、分球入盒问题 例2:将3个球随机的放入3个盒子中去,问: (1)每盒恰有一球的概率是多少? (2)空一盒的概率是多少? 解:设A:每盒恰有一球,B:空一盒
一般地,把n个球随机地分配到m个盒子中去(nm),则每盒至多有一球的概率是: ? 某班级有n 个人(n365), 问至少有两个人的生日在同一天 的概率有多大?
3.分组问题 例3:30名学生中有3名运动员,将这30名学生平均分成3组,求: (1)每组有一名运动员的概率; (2)3名运动员集中在一个组的概率。 解:设A:每组有一名运动员;B: 3名运动员集中在一组
一般地,把n个球随机地分成m组(n>m),要求第 i 组恰 有ni个球(i=1,…m),共有分法:
(3)求取到的数既能被6整除也能被8整除的概率 4 随机取数问题 例4 从1到200这200个自然数中任取一个, (1)求取到的数能被6整除的概率 (2)求取到的数能被8整除的概率 (3)求取到的数既能被6整除也能被8整除的概率 解:N(S)=200, N(1)=[200/6]=33, N(2)=[200/8]=25 N(3)=[200/24]=8 (1),(2),(3)的概率分别为:33/200,1/8,1/25