概率论基础知识归纳 第一章
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第一章 随机事件及其概率§1.1 随机事件及其运算随机现象:概率论的基本概念之一。
是人们通常说的偶然现象。
其特点是,在相同的条件下重复观察时,可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先不能断言将出现哪种结果.例如,投掷一枚五分硬币,可能“国徽”向上,也可能“伍分”向上;从含有5件次品的一批产品中任意取出3件,取到次品的件数可能是0,1,2或3.随机试验:概率论的基本概念之一.指在科学研究或工程技术中,对随机现象在相同条件下的观察。
对随机现象的一次观察(包括试验、实验、测量和观测等),事先不能精确地断定其结果,而且在相同条件下可以重复进行,这种试验就称为随机试验。
样本空间: 概率论术语。
我们将随机试验E 的一切可能结果组成的集合称为E 的样本空间,记为Ω。
样本空间的元素,即E 的每一个结果,称为样本点。
随机事件:实际中,在进行随机试验时,人们常常关心满足某种条件的那些样本点所组成的集合.称试验E 的样本空间Ω的子集为E 的随机事件,简称事件.在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点出现时,称这一事件发生.特别,由一个样本点组成的单点集,称为基本事件.样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生的,称为必然事件.空集Ø不包含任何样本点,它也作为样本空间的子集,它在每次试验中都不发生,称为不可能事件.互斥事件(互不相容事件): 若事件A 与事件B 不可能同时发生,亦即ΦB A = ,则称事件A 与事件B 是互斥(或互不相容)事件。
互逆事件: 事件A 与事件B 满足条件ΦB A = ,Ω=B A ,则称A 与B 是互逆事件,也称A 与B 是对立事件,记作A B =(或B A =)。
互不相容完备事件组:若事件组n A A A ,,21满足条件ΦA A j i = ,(n 1,2j i, =),Ω== n 1i i A,则称事件组n A A A ,,21为互不相容完备事件组(或称n A A A ,,21为样本空间Ω的一个划分)。
概率论知识点总结第一章 随机事件及其概率第一节 基本概念随机实验:将一切具有下面三个特点:(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观察称为随机试验,简称为试验,常用 E 表示。
随机事件:在一次试验中,可能出现也可能不出现的事情(结果)称为随机事件,简称为事件。
不可能事件:在试验中不可能出现的事情,记为Ф。
必然事件:在试验中必然出现的事情,记为Ω。
样本点:随机试验的每个基本结果称为样本点,记作ω.样本空间:所有样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用Ω表示.一个随机事件就是样本空间的一个子集。
基本事件—单点集,复合事件—多点集一个随机事件发生,当且仅当该事件所包含的一个样本点出现。
事件的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系:若事件 A 发生必然导致事件B 发生,则称B 包含A ,记为或。
A B ⊇B A ⊆相等关系:若且,则称事件A 与事件B 相等,记为A =B 。
A B ⊇B A ⊆事件的和:“事件A 与事件B 至少有一个发生”是一事件,称此事件为事件A 与事件B 的和事件。
记为 A ∪B 。
事件的积:称事件“事件A 与事件B 都发生”为A 与B 的积事件,记为A∩ B 或AB 。
事件的差:称事件“事件A 发生而事件B 不发生”为事件A 与事件B 的差事件,记为 A -B 。
用交并补可以表示为。
B A B A =-互斥事件:如果A ,B 两事件不能同时发生,即AB =Φ,则称事件A 与事件B 是互不相容事件或互斥事件。
互斥时可记为A +B 。
B A ⋃对立事件:称事件“A 不发生”为事件A 的对立事件(逆事件),记为。
对立事件的性质:A 。
Ω=⋃Φ=⋂B A B A ,事件运算律:设A ,B ,C 为事件,则有(1)交换律:A ∪B=B ∪A ,AB=BA(2)结合律:A ∪(B ∪C)=(A ∪B)∪C=A ∪B ∪C A(BC)=(AB)C=ABC(3)分配律:A ∪(B∩C)=(A ∪B)∩(A ∪C) A(B ∪C)=(A∩B)∪(A∩C)= AB ∪AC (4)对偶律(摩根律): B A B A ⋂=⋃BA B A ⋃=⋂第二节 事件的概率概率的公理化体系:(1)非负性:P(A)≥0;(2)规范性:P(Ω)=1(3)可数可加性:两两不相容时⋃⋃⋃⋃n A A A 21++++=⋃⋃⋃⋃)()()()(2121n n A P A P A P A A A P 概率的性质:(1)P(Φ)=0(2)有限可加性:两两不相容时n A A A ⋃⋃⋃ 21)()()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=⋃⋃⋃ 当AB=Φ时P(A∪B)=P(A)+P(B)(3))(1)(A P A P -=(4)P(A -B)=P(A)-P(AB)(5)P (A ∪B )=P(A)+P(B)-P(AB)第三节 古典概率模型1、设试验E 是古典概型,其样本空间Ω由n 个样本点组成,事件A 由k 个样本点组成.则定义事件A 的概率为nk A P =)(2、几何概率:设事件A 是Ω的某个区域,它的面积为 μ(A),则向区域Ω上随机投掷一点,该点落在区域 A 的概率为)()()(Ω=μμA A P 假如样本空间Ω可用一线段,或空间中某个区域表示,则事件A 的概率仍可用上式确定,只不过把μ理解为长度或体积即可.第四节 条件概率条件概率:在事件B 发生的条件下,事件A 发生的概率称为条件概率,记作 P(A|B).)()()|(B P AB P B A P =乘法公式:P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式:设是一个完备事件组,则P(B)=∑P()P(B|)n A A A ,,,21 i A i A 贝叶斯公式:设是一个完备事件组,则n A A A ,,,21 ∑==)|()()|()()()()|(j j i i i i A B P A P A B P A P B P B A P B A P 第五节 事件的独立性两个事件的相互独立:若两事件A 、B 满足P(AB)= P(A) P(B),则称A 、B 独立,或称A 、B 相互独立.三个事件的相互独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),P(ABC)= P(A) P(B)P(C),则称A 、B 、C 相互独立三个事件的两两独立:对于三个事件A 、B 、C ,若P(AB)= P(A) P(B),P(AC)= P(A)P(C),P(BC)= P(B) P(C),则称A 、B 、C 两两独立独立的性质:若A 与B 相互独立,则与B ,A 与,与均相互独立A B A B 总结:1.条件概率是概率论中的重要概念,其与独立性有密切的关系,在不具有独立性的场合,它将扮演主要的角色。
概率论基础知识第一章随机事件及其概率随机事件§几个概念1、随机实验:满足下列三个条件的试验称为随机试验|;(1)试验可在相同条件下重复进行;(2)试验的可能结果不止一个,且所有可能结果是已知的;(3)每次试验哪个结果出现是未知的;随机试验以后简称为试验,并常记为E。
例如:曰:掷一骰子,观察出现的总数;E2:上抛硬币两次,观察正反面出现的情况;E3:观察某电话交换台在某段时间内接到的呼唤次数2、随机事件:在试验中可能出现也可能不出现的事情称为随机事件:常记为A,B, C例如,在E i中,A表示掷出2点”,B表示掷出偶数点”均为随机事件3、必然事件与不可能事件:每次试验必发生的事情称为必然事件,记为Q。
每次试验都不可能发生的事情称为不可能事件,记为①。
例如,在E i中,掷出不大于6点”的事件便是必然事件,而掷出大于6点”的事件便是不可能事件,以后,随机事件,必然事件和不可能事件统称为事件4、基本事件:试验中直接观察到的最简单的结果称为基本事件。
例如,在曰中,掷出1点”,掷出2点”,……,掷'出6点”均为此试验的基本事件由基本事件构成的事件称为复,例如,在E i中掷出偶数点”便是复合事件5、样本空间:从集合观点看,称构成基本事件的元素为样本点,常记为e.例如,在E i中,用数字1, 2,......,6表示掷出的点数,而由它们分别构成的单点集{1}, {2}, (6)便是E i中的基本事件。
在E2中,用H表示正面,T表示反面,此试验的样本点有(H , H),( H , T),( T, H ),( T, T),其基本事件便是{ ( H, H) }, { ( H , T) }, { (T, H ) }, { (T, T) }显然,任何事件均为某些样本点构成的集合。
例如,在E i中掷出偶数点”的事件便可表为{2, 4, 6}。
试验中所有样本点构成的集合称为样本空间。
记为Qo例如,在E i 中,Q={1 , 2, 3, 4, 5, 6}在E2 中,Q={ ( H , H),( H , T),( T, H),( T, T) }在E s 中,Q={0 , 1, 2,……}例1, 一条新建铁路共10个车站,从它们所有车票中任取一张,观察取得车票的票种此试验样本空间所有样本点的个数为N Q=P 210=90.(排列:和顺序有关,如北京至天津、天津至北京)若观察的是取得车票的票价,则该试验样本空间中所有样本点的个数为10)=452(组合)例2 .随机地将15名新生平均分配到三个班级中去,观察15名新生分配的情况。
第一章随机事件及其概率一、内容提要 (一).随机事件的概率1.随机试验:(i )在相同的条件下可以重复进行;(ii )试验有多种可能结果(iii )所有可能结果可以明确,但试验前不能事先预知哪个结果出现。
记为E2.随机事件:与随机试验结果有关的命题, 简称事件.记为A,B,C……不可能事件和必然事件也视为为随机事件分别记为 φ和Ω.3.基本事件:按照试验的目的和要求所确定的随机试验E 的一个直接可能结果ω称为基本事件或样本点.4.样本空间(基本事件集):试验E 的所有样本点ω构成的集合称为E 的样本空间或基本事件集,记为Ω.即 Ω.={ω}(二).随机事件的关系和运算1.事件的包含: 若事件A 发生必然导致B 发生.则称A 包含于B 记作 A ⊂B.2.事件的相等:对两个事件A,B.若A ⊂B.且B ⊂A.则称A 与B 相等.记作A=B3.事件的并:“事件A 与B 中至少有一个发生”的事件称为A 与B 的并(或和),记作A B 。
“n 个事件中至少有一个发生”的事件称为这个事件的并(或和).记作12....n A A A 简记为1n i i A =4.事件的差: “事件A 发生而B 不发生”的事件称为A 与B 的差记作A-B5.事件的交(积): “事件A 与B 都发生” 的事件称为A 与B 的交(积).记作A Bn 个事件12,...n AA A 都发生”的事件称为这个事件的交(或积).记作12...n A A A .6. 事件的互斥(互不相容):事件A 与事件B 不能同时发生,则称互斥.即AB φ=7. 事件的互逆(对立): 事件A 与事件B 必有一个发生,但不能同时发生,则称A 与B 互逆,记作A B =或B A = 即满足A B =Ω AB φ=8.完备事件组:若事件12,,,n A A A 必有一个发生,且12,,,n A A A 两两互不相容,即 12,n A A A =Ω ,且(, 1.2...,,)i j A A i j n i j φ==≠(三).概率的概念1.概率的古典定义:设E 为古典概型,其样本空间Ω包含n 样本点,事件A 含k 样本点,则称k/n 为 事件A 的概率,记作()/P A k n =2.概率的统计定义设在相同条件下重复进行同一试验,n 次试验中事件A 发生的次数为μ,如果随着试验次数的增大,事件A 发生的频率/n μ 仅在某个常数(01)p p << 附近有 微小变化,则称数p 是事件A 的概率, 即()P A p =.3.概率的公理化定义设A 为随机事件, ()P A 为定义在所有随机事件组成的集合上的实函数且满足下列三条公理:公理1 对任一事件A,有0()1P A ≤≤公理2 ()1P Ω= ()0P φ=公理3.对于两两互斥的可数个随机事件12,,,n A A A ..., 有1212(......)()()...()...n n P A A A P A P A P A =++++ 则()P A 称为事件A 的概率.(四).概率的性质1. ()1P Ω= ()0P φ=2. 对任意两个事件A ,B.有()()()()P A B P A P B P AB =+-若AB φ=,则()()()P A B P A P B =+3.对任意事件A,有()1(P A P A =-)4.对任意个事件12,,...,n A A A .有12(...)n P A A A 11()()n i i j i i j n P A P A A =≤<≤=-∑∑+1()i j k i j k n P A A A ≤<<≤∑-...+12(1)(...)n n P A A A -(-1)若i j A A φ= (,1,2...,)i j n i j =≠ 则121(...)()n n i i P A A A P A ==∑5.若B A ⊂,则()()()P A B P A P B -=-,且()()P A P B ≥(五).条件概率、 乘法公式1.条件概率 设A ,B 为随机试验E 的两个事件。
概率论第一章知识点总结
概率论第一章主要介绍了以下几个知识点:
1. 随机试验:指具有以下三个特征的试验:可以进行多次独立重复;每次试验只有两个可能结果中的一个发生;每次试验发生的概率相同。
2. 样本空间:随机试验的所有可能结果构成的集合称为样本空间,通常用S表示。
3. 事件:样本空间的任意子集称为事件,通常用A、B等大写字母表示。
4. 概率:事件A发生的概率定义为P(A)=n(A)/n(S),其中n(A)表示事件A中元素的个数,n(S)表示样本空间中元素的个数。
5. 概率的性质:对于任意事件A和B,有以下性质:
(1) 0 ≤ P(A) ≤ 1
(2) P(S) = 1
(3) P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)
(4) 若A和B互不相容(即A∩B=),则P(A∪B) = P(A) + P(B) 6. 条件概率:事件B在事件A发生的条件下发生的概率称为条件概率,记为P(B|A),计算公式为P(B|A) = P(A∩B) / P(A)。
7. 乘法公式:对于任意事件A1,A2,…,An,有P(A1∩A2∩…∩An) = P(A1)P(A2|A1)P(A3|A1∩A2)…P(An|A1∩A2∩…∩An-1)。
8. 全概率公式和贝叶斯公式:全概率公式和贝叶斯公式是基于条件概率的重要公式,用于计算复杂事件的概率。
其中全概率公式为:
P(B) = Σi=1,2,…,nP(Ai)P(B|Ai),贝叶斯公式为:P(Aj|B) = P(Aj)P(B|Aj)/Σi=1,2,…,nP(Ai)P(B|Ai)。
第一章随机事件及概率1.1随机事件1.1.1随机试验一、人在实际生活中会遇到两类现象:1.确定性现象:在一定条件下实现与之其结果。
2.随机现象(偶然现象):在一定条件下事先无法预知其结果的现象。
二、随机试验满足条件:1.实验可以在相同条件写可以重复进行;(可重复性)2.事先的所有可能结果是事先明确可知的;(可观察性)3.每次实验之前不能确定哪一个结果一定会出现。
(不确定性)1.1.2样本空间1.样本点:每次随机试验E 的每一个可能的结果,称为随机试验的一个样本点,用w 表示。
2.样本空间:随机试验E 的所有样本点组成的集合成为试验E 的样本空间。
1.1.3随机事件1.随机事件:一随机事件中可能发生也可能不发生的事件称为试验的随机事件。
2.基本事件:试验的每一可能的结果称为基本事件。
一个样本点w 组成的单点集{w}就是随机试验的基本事件。
3.必然事件:每次实验中必然发生的事件称为必然事件。
用Ω表示。
样本空间是必然事件。
4.不可能事件:每次试验中不可能发生的事件称为不可能事件,用空集符号表示。
1.1.4事件之间的关系和运算1.事件的包含及相等“如果事件A 发生必然导致事件B 发生”,则称事件B 包含事件A ,也称事件A 是B 的子事件,记作A B B A ⊃⊂或。
2.事件的和(并⋃)“事件A 与B 中至少有一个事件发生”,这样的事件称为事件A 与B 的和事件,记作B A 。
3.事件的积(交⋂)“事件A 与B 同时发生”,这样的事件称作事件A 与B 的积(或交)事件,记作AB B A 或 。
4.事件的差“事件A 发生而事件B 不发生”,这样的事件称为事件A 与B 的差事件,记作A-B 。
5.事件互不相容(互斥事件)“事件A 与事件B 不能同时发生”,也就是说,AB 是一个不可能事件,即=AB 空集,即此时称事件A 与事件B 是互不相容的(或互斥的)6.对立事件“若A 是一个事件,令A A -Ω=,称A 是A 的对立事件,或称为事件A 的逆事件”事件A 与事件A 满足关系:=A A 空集,Ω=A A 对立事件一定是互斥事件;互斥事件不一定是对立事件。
概率论与数理统计第一章总结1.随机事件在试验的结果中,可能发生也可能不发生的事件成为随机事件,通常用字母A ,B ,C 等表示。
在每次试验的结果中,如果某事件一定发生,则称为必然事件。
相反,如果某事件一定不发生,则称为不可能事件。
2.样本空间随机试验的每一个可能的结果称为样本点,所有样本点组成的集合称为样本空间。
任一随机事件A 都是样本空间的一个子集,必然事件A 就等于样本空间,不可能事件是不包含任何样本点的空集,基本事件就是仅包含单个样本点的子集。
3.事件的关系及运算(1)事件的包含与相等: (2)事件的和(或并): (3)事件的积(或交): (4)事件的差: (5)互不相容事件: (6)对立事件: (7)事件满足以下运算规律:交换律,结合律,分配率,德摩根定律4.随机事件的频率与概率的定义及性质设随机事件A 在n 次试验中发生了a 次,则a/n 称为随机事件A 发生的频率。
概率的公理化定义:(1) 非负性(2) 规范性(3) 有限可加性(4) 可列可加性概率的重要性质:(1) (2)P (Φ)=0(3)若A 、B 互斥, 则P (A +B )=P (A )+P (B )(4)A ⊂ B ,则 P (B -A )=P (B )-P (A )(5)加法公式:P (A +B )=P (A )+P (B )-P(AB )5.古典概型两个特征:有限性,等可能性。
设在古典概型中,试验的基本事件的总数为N ,随机事件A 包含其中的M 个基本事件,则随机事件A 的概率为:P (A )=M/N(生日模型,抽签模型,分配模型)6. 几何概型两个特征:无限性,等可能性。
(蒙特卡罗法)7. 条件概率与乘法公式A B 或B A⊂⊃ A B A B或+ AB A B 或A B-ΦAB = A A 与()1()P A P A =-条件概率若P(B)>0,乘法公式:P (AB )=P (B )P (A |B )P (A 1A 2…An )= P (A 1) P (A 2|A 1) P (A3| A 1A 2) P (A 4| A 1A 2A 3) …P (An | A 1A 2…An -1)(波利亚罐模型)8. 全概率公式与贝叶斯公式(1) 全概率公式:(全概率公式用来求较复杂事件的概率.)(敏感性问题调查)(2) 贝叶斯公式:(贝叶斯公式用来求后验概率)9.随机事件的独立性两两独立与相互独立的关系:相互独立一定两两独立,两两独立不一定相互独立多个事件相互独立的必要条件:10.伯努利概型若在试验E 的样本空间S 只有两个基本事件 且每次试验中 我们称这只有两个对立的试验结果的试验为伯努里试验。