第六章概率与概率分布
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第六章概率与概率分布推论统计研究如何依据样本资料对总体性质作出推断,这是以概率论为基础的。
通过概率论,可以知道在一定条件下,总体的各种抽样结果所具有的概率特性。
然后,推论统计依据这些概率特性,研究在发生了某种抽样结果的情况下总体参数是什么,或者对社会研究中提出的某种假设进行检定。
学习推论统计必须首先对概率论有所了解。
第一节概率论1.随机现象和随机事件概率是与随机现象相联系的一个概念。
所谓随机现象,是指事先不能精确预言其结果的现象。
随机现象具有非确定性,但内中也有一定的规律性。
例如,事先我们虽不能准确预言一个婴儿出生后的性别,但大量观察,我们会发现妇女生男生女的可能性几乎一样大,都是0.5,这就是概率。
随机现象具有在一定条件下呈现多种可能结果的特性。
但由于到底出现哪种结果,却又无法事先预言。
因此,人们把随机现象的结果以及这些结果的集合体称作随机事件,简称事件。
当随机事件发生的可能性能用数量大小表示出来时,我们就得到了概率。
在统计学中,我们把类似掷一枚硬币的行为(或对某一随机现象进行观察)称之为随机试验。
随机试验必须符合以下三个条件:①它可以在相同条件下重复进行;②试验的所有结果事先已知;③每次试验只出现这些可能结果中的一个,但不能预先断定出现哪个结果。
随机试验的每一个可能的结果,称为基本事件(或称样本点);所有可能出现的基本事件的集合,称为样本空间,记为Ω。
随机事件(可记为A、B、C等)如果仅含样本空间中的一个样本点,该事件称为简单事件;随机事件如果含样本空间中的一个以上的样本点,该事件称为复合事件。
换言之,复合事件是样本空间Ω的某个子集。
随机事件有两种极端的情况:一种是必然会出现的结果,称为必然事件;另一种是不可能出现的结果,称为不可能事件。
从样本空间来看,必然事件是由其全部基本事件组成的,可记为S;不可能事件则不含任何基本事件,可记为Φ。
2.事件之间的关系客观事物之间总是存在着一定的关系,随机事件之间也不例外。
概率论与数理统计第六章总结概率论与数理统计是数理学科中的重要分支,其应用广泛,涉及到许多领域,如工程、物理、自然科学、医学、经济学等等。
第六章主要讲述了离散型随机变量的概率分布、期望值、方差及其应用。
首先我们了解到离散型随机变量是指取值有限或者可以无限但是可以和自然数一一对应的随机变量,即不连续的随机变量。
其中概率分布的概念是很重要的,它告诉我们每种随机变量取值的可能性大小,从而可以计算一些重要的数值。
比如期望值,期望值是随机变量取值的平均值,它可以用概率分布函数计算得到。
期望值可以给我们一个随机变量所处于某个状态的平均位置,或者它对某个事件发生的平均贡献。
方差也是一个非常重要的概念,它是随机变量值与其期望值之差的平方的期望值。
方差表示了随机变量的分布范围,也就是它们取值的变化程度。
方差越大,代表随机变量距离其期望值越远,该随机变量取值的范围也相应较大。
求期望值和方差的过程中有一些公式会显著提高计算效率,比如线性变换的公式、缩放变换的公式、Chebyshev不等式等等。
这些公式的应用有助于简化计算,并且能帮助我们更容易地理解问题。
我们还讨论了一些常见离散型随机变量的概率分布,比如伯努利分布、二项分布、泊松分布等等。
这些分布的出现在实际问题中都有着很重要的意义,比如伯努利分布描述了实验只有两种可能结果的概率分布,比如是/否、头/尾等等。
而二项分布则描述了实验中成功的概率和试验次数的关系,给我们解决实际问题提供了基础。
除了离散型随机变量,我们还可以研究连续型随机变量的概率分布以及相应的数学理论。
这些知识在实际应用中也具有重要意义。
比如在统计财务账目时,需要研究一些连续型随机变量的概率分布,以便预测下一期客户付款时间的分布情况。
又比如在流量预测中,需要研究一些连续型随机变量的概率分布,以便预测某个时间段内的网络流量。
总之,离散型随机变量理论是概率论的核心内容,对于理解整个概率论课程和进行实际应用都有着重要的意义。
概率论与数理统计第六章总结一、概述在概率论与数理统计的第六章中,主要介绍了随机变量的概率分布以及常见的概率分布模型。
本章内容是概率论与数理统计的重点和难点之一,对于理解和应用概率统计的基本理论和方法具有重要意义。
二、随机变量的概率分布1. 随机变量及其概率分布的概念•随机变量是对随机试验结果的数值化描述,它的取值不仅依赖于随机试验的结果,还受到机会因素的影响。
•概率分布描述了随机变量可能取值的概率大小。
常用的概率分布有离散型和连续型两种。
2. 离散型随机变量及其概率分布•离散型随机变量的取值是有限或可列的,它的概率分布可以用概率质量函数来描述。
•常见的离散型随机变量包括伯努利随机变量、二项分布、泊松分布等。
3. 连续型随机变量及其概率分布•连续型随机变量的取值是无限的,它的概率分布可以用概率密度函数来描述。
•常见的连续型随机变量包括均匀分布、正态分布等。
三、常见概率分布模型1. 二项分布•二项分布是指在 n 重伯努利试验中,成功的次数服从的概率分布。
其概率质量函数为二项式系数与成功概率的乘积。
•二项分布在实际应用中常用于描述成功次数的分布情况,如抽样调查中的样本中某一特征出现的次数。
2. 泊松分布•泊松分布是定义在非负整数集上的概率分布,它描述了在一段时间或空间内事件发生的次数。
其概率质量函数为事件发生率与时间(或空间)长度的乘积。
•泊松分布常用于描述罕见事件发生的次数,如单位时间内电话呼叫次数、一段时间内事故发生次数等。
3. 正态分布•正态分布是最重要的连续型概率分布模型之一,也称为高斯分布。
它的概率密度函数呈钟形曲线,对称于均值。
•正态分布在实际应用中广泛存在,如身高体重、测量误差、考试成绩等符合正态分布的情况较多。
4. 指数分布•指数分布是定义在非负实数集上的连续型概率分布,它描述了连续时间间隔或空间间隔内事件发生的情况。
其概率密度函数呈指数下降曲线。
•指数分布在实际应用中常用于描述无记忆性随机事件的发生情况,如设备失效时间、极端天气事件的间隔等。
第六章 概率与概率分布一、填空1.用古典法求算概率.在应用上有两个缺点:①它只适用于有限样本点的情况;②它假设(机会均等 )。
2.分布函数)(x F 和)(x P 或ϕ)(x 的关系,就像向上累计频数和频率的关系一样。
所不同的是,)(x F 累计的是(概率 )。
3.如果A 和B (互斥 ),总合有P(A/B)=P 〔B/A 〕=0。
4.(大数定律 )和( 中心极限定理 )为抽样推断提供了主要理论依据。
6.抽样设计的主要标准有(最小抽样误差原则 )和(最少经济费用原则 )。
7.在抽样中,遵守(随机原则 )是计算抽样误差的先决条件。
9.若事件A 和事件B 不能同时发生,则称A 和B 是(互斥 )事件。
10.在一副扑克牌中单独抽取一次,抽到一张红桃或爱司的概率是(1/4 );在一副扑克牌中单独抽取一次,抽到一张红桃且爱司的概率是( 1/52 )。
二、单项选择1.随机试验所有可能出现的结果,称为( D )。
A 基本事件; B 样本;C 全部事件;D 样本空间。
2.在次数分布中,频率是指( )A.各组的频率相互之比B.各组的分布次数相互之比C.各组分布次数与频率之比D.各组分布次数与总次数之比 3.若不断重复某次调查,每次向随机抽取的100人提出同一个问题,则每次都能得到一个回答“是”的人数百分数,这若干百分数的分布称为:( D )。
A .总体平均数的次数分布B .样本平均的抽样分布C .总体成数的次数分布D .样本成数的抽样分布 4.以等可能性为基础的概率是(A )。
A 古典概率;B 经验概率;C 试验概率;D 主观概率。
5.古典概率的特点应为( A )。
A 基本事件是有限个,并且是等可能的;B 基本事件是无限个,并且是等可能的;C 基本事件是有限个,但可以是具有不同的可能性;D 基本事件是无限的,但可以是具有不同的可能性。
6.任一随机事件出现的概率为( D )。
A 在–1与1之间;B 小于0;C 不小于1;D 在0与1之间。
概率与概率分布概率是数学中的一个重要概念,它描述了事件发生的可能性。
在现实生活和各个学科领域中,概率都有着广泛的应用。
而概率分布则是概率理论的基础,用于描述不同事件发生的概率分布情况。
本文将介绍概率的定义,概率的性质以及概率分布的类型和应用。
一、概率的定义与性质1.1 概率的定义概率是指某个事件在特定条件下发生的可能性。
它通常用一个介于0和1之间的数值来表示,其中0代表不可能发生的事件,而1代表必然发生的事件。
概率的计算方法可以通过实验观察、理论推导或者数据统计等方式得到。
1.2 概率的性质概率具有以下几个重要的性质:1) 非负性:概率的值始终是非负的,即概率不会为负数。
2) 正则性:所有可能事件的概率之和等于1,即P(Ω) = 1,其中Ω代表样本空间。
3) 可列可加性:对于任意一组互不相容的事件Ai(i = 1,2,...,n),它们的概率之和等于各个事件概率的和,即P(A1∪A2∪...∪An) =P(A1)+ P(A2)+ ...+ P(An)。
二、概率分布的概念与类型2.1 概率分布的概念概率分布是用于描述随机变量可能取值的概率情况的函数或表格。
随机变量是实验结果的函数,它的取值是根据概率分布来确定的。
2.2 常见的概率分布类型2.2.1 离散概率分布离散概率分布是指随机变量的取值只能是离散的、有限或可数个的情况。
常见的离散概率分布有:1) 伯努利分布:描述了只有两个可能结果的随机试验,如抛硬币的结果。
2) 二项分布:用于描述重复n次、每次试验只有两个可能结果的情况。
3) 泊松分布:适用于描述单位时间或单位面积内随机事件发生次数的概率分布。
2.2.2 连续概率分布连续概率分布是指随机变量的取值可以是连续的、无限多个的情况。
常见的连续概率分布有:1) 均匀分布:描述在一个区间内每个取值出现的可能性相等的概率分布。
2) 正态分布:也称为高斯分布,是最常见的连续概率分布之一,广泛应用于各个领域。
第六章概率与概率分布一、填空题1.随机变量按其取值情况可以分为和两类。
2.任一离散型随机变量的分布都必须满足以下两个条件:条件一是,条件是。
3.某种考试有10道判断题,若有一个对题目毫无所知的人,对10道题任意猜测,猜对的题目数为X,则X服从分布,其猜对6题的概率是,及格(猜对6题以上)的概率是。
4.正态分布的概率密度函数曲线的图形是一个曲线,它是关于直线对称的。
5.大数定律也称。
其中最著名的是大数定律和大数定律。
6.中心极限定理是指在一定条件下,大量相互独立的随机变量的分布是以为极限的一系列定理的总称。
最常用的中心极限定理有中心极限定理和中心极限定理。
二、单项选择题1.必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,反之,如果已知P(A)=1,P(B)=0,则()A.A为必然事件,B为不可能事件B.A为必然事件,B不必为不可能事件C.A不必为必然事件,B为不可能事件D.都不一定2.设X~N(μ,σ2),Y=aX+b,则Y服从()。
A.N(aμ+b,σ2)B.N(aμ,aσ2)C.N(aμ+b,a2σ2)D.N(aμ,bσ2)3.一张考卷上有5道选择题,每道题有4个备选答案,其中有一个答案是正确的,若有一个对题目毫无所知的学生,对5道题任意猜测,则其至少猜对4道题的概率为()。
A.1/64 B.1/62 C.1/66 D.1/684.已知一批计算机元件的正品率为80%,现随机抽取n个样本单位,其中χ为正品数,则χ的分布服从()。
A.正态分布B.二项分布C.泊松分布D.超几何分布5.某工厂生产的零件出厂时每200个装一盒,这种零件分为合格和不合格两类,合格率为约为99%。
设每盒中的不合格数为X,则X通常服从()。
A.正态分布B.二项分布C.泊松分布D.超几何分布6.甲、乙两人在同样条件下各生产100天,在一天中出现废品的概率分布分别如下:如果以废品数的多少作为衡量技术高低的标准,试评定两人技术的高低()。