二、概率论与数理统计学的产生和发展(续)
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张厚粲《现代心理与教育统计学》(第3版)笔记考点课后答案张厚粲著的《现代心理与教育统计学》(第4版)是我国高校采用较多的心理与教育统计学权威教材。
作为这本教材的学习辅导书,1.整理名校笔记,浓缩内容精华。
每章的复习笔记以经典教材为主并结合国内其他著名的心理与教育统计学著作对各章的重难点进行了整理,并参考了《心理统计》(第9版,理查·鲁尼恩等著,人民邮电出版社)等国外教材,因此,2.解析课后习题,提供详尽答案。
3.精选考研真题,补充难点习题。
为了强化对重要知识点的理解,第1章绪论1.1 复习笔记本章重点ü心理与教育统计的研究内容ü选择使用统计方法的基本步骤ü统计数据的基本类型ü心理与教育统计的基本概念一、统计方法在心理和教育科学研究中的作用(一)心理与教育统计的定义与性质1.心理与教育统计学是专门研究如何运用统计学原理和方法,搜集、整理、分析心理与教育科学研究中获得的随机性数据资料,并根据这些数据资料传递的信息,进行科学推论找出心理与教育活动规律的一门学科。
2.具体讲,就是在心理与教育研究中,通过调查、实验、测量等手段有意地获取一些数据,并将得到的数据按统计学原理和步骤加以整理、计算、绘制图表、分析、判断、推理,最后得出结论的一种研究方法。
3.统计学大致分为理论统计学(theoretical statistics)和应用统计学(applied statistics)两部分。
前者侧重统计理论与方法的数理证明,后者侧重统计理论与方法在各个实践领域中的应用。
心理与教育统计学属于应用统计学范畴,是应用统计学的一个分支。
类似的还有生物统计、社会统计、医学统计、人口统计、经济统计等。
(二)心理与教育科学研究数据的特点1.心理与教育科学研究数据与结果多用数字形式呈现2.心理与教育科学研究数据具有随机性和变异性3.心理与教育科学研究数据具有规律性4.心理与教育科学研究的目标是通过部分数据来推测总体特征(三)学习心理与教育统计应注意的事项1.学习心理与教育统计学要注意的几个问题(1)学习心理与教育统计学时,必须要克服畏难情绪。
统计学、概率论和数理统计的区别和联系今天我们就来说说统计学、概率论和数理统计为什么要说他们呢,因为这⼏个字眼⼤家肯定是已经⽆数次地碰到过了,但他们究竟代表了什么,以及他们之间的区别与联系,相信⼤家平时肯定是没怎么关注过,⽽是更多的混为⼀谈。
然⽽今天,随着⼤数据与数据科学的热⽕朝天,这⼏个词重新被⼤家给予了⾼度关注,特别是统计学。
原因也很⾃然:分析思维是数据科学的核⼼思维⽅式,⽽分析思维就是关于计算与统计的思维。
统计思维⽣长的⼟壤就是概率论和数理统计。
1、统计学⾸先说说统计学,关于这个词其实是个历史遗留问题。
因为从统计学的发展历史来看,最早的统计学和国家经济学有密切的关系。
统计学的英⽂是“statistic”,其实它是源于意⼤利⽂的“stato”,意思是“国家”、“情况”,也就是后来英语⾥的state(国家),在⼗七、⼗⼋世纪,统计学很多时候都是以经济学的姿态出现的。
根据维基百科:By the 18th century, the term 'statistics' designated the systematic collection of demographic and economic data by states. For at least two millennia, thesedata were mainly tabulations of human and material resources that might betaxed or put to military use.统计学最开始来源于经济学和政治学。
17世纪的经济学家William Petty和他的《政治算术》⼀书揭开了统计学的起源(维基百科):The birth of statistics is often dated to 1662, when John Graunt, along with William Petty, developed early human statistical and census methods that provided a framework for modern demography. He produced the first life table, giving probabilities of survival to each age. Hisbook Natural and Political Observations Made upon the Bills of Mortality usedanalysis of the mortality rolls to make the first statistically basedestimation of the population of London.所以从⼀开始,统计学就跟经济学、政治学密不可分的。
统计学的产生与发展简介人类的统计实践是随着记数活动而产生的。
因此,对统计发展的历史可追溯到远古的原始社会。
但是,使人类的统计实践上升到理论予以总结和概括成一门系统的科学----统计学,却是近代的事情,距今只有300多年的历史。
从统计学的产生和发展过程来看,大致可以分为三个时期:萌芽期⇒近代期⇒现代期1.萌芽期(17世纪中叶~18世纪)主要学派:国势学派(代表人物为德国的H.Conring和G.Achenwall);政治算术学派(代表人物为英国的W.Petty)。
国势学派所做的工作主要是对国家重要事项的记录,因此又称为“记述学派”。
严格讲,这一学派的研究对象和研究方法都不符合统计学的要求,但国势学派对统计学的创立和发展作了不少贡献:(1)为这门新兴的学科起了一个至今仍为世界公认的名词:“统计学”(statistics);(2)提出了至今仍为统计学者所采用的一些术语,如:“显著事项“,“统计数字资料”,“数字对比”等等。
政治算术学派的代表人物W.Petty曾被马克思称为“政治经济学之父,在某种程度上也可以说是统计学的创始人”。
原因就是W.Petty 在他所著的《政治算术》一书中,对当时的英国、荷兰、法国之间的“国富和力量”进行了数量上的计算和比较,做了前人从没有做过的从数量方面来研究社会经济现象的工作。
政治算术学派对统计学的主要贡献:(1)不仅满足于社会经济现象的数量登记、列表、汇总、记述等过程,还要求把这些统计经验加以全面系统地总结,并从中提炼出某些理论原则。
(2)在搜集资料方面,提出了“大量观察法”、“典型调查”、“定期调查”等思想。
(3)在处理资料方面,广泛运用了分类、制表以及各种指标来浓缩与显现数量资料的内涵信息。
2.近代期(18世纪末~19世纪)主要学派:数理统计学派(代表人物为法国的place和比利时的A .Quetelet);社会统计学派(代表人物为德国的K.G.A.Knies和C.L.E.Engel)。
统计学发展历程简述
统计学是一门通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。
其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
据权威统计学史记载,从17世纪开始就有了“政治算术”、“国势学”,即初级的社会统计学,起源于英国、德国。
几乎同时在意大利出现了“赌博数学”,即初级的概率论。
直到19世纪,由于概率论出现了大数定理和误差理论,才形成了初级的数理统计学。
也就是说,社会统计学的形成早于数理统计学两个世纪。
由于社会统计学广泛地用于经济和政治,所以得到各国历届政府的极大重视,并得到系统的发展。
而数理统计在20世纪40年代以后,由于概率论的发展,而得到飞速发展。
经过近400年的变迁,目前世界上已形成社会统计学和数理统计学两大体系。
两体系争论不休,难分伯仲。
绪论第一节统计学的产生与发展统计学的产生与统计实践活动是密不可分的,统计作为一种社会实践活动,已有四五千年的历史。
早在原始社会,人们按部落居住在一起,打猎、捕鱼后就要算算有多少人、多少食物,以便分配食物;我国夏禹时代就有了人口数据的记载;为了赋税、徭役和兵役的需要,历代都有田亩和户口的记录。
而统计学的理论和方法,则是在长期统计实践活动的基础上发展起来的,距今已有三百多年的历史。
从统计学的发展过程来看,可以大致分为三个阶段。
一、古典统计学时期17世纪中叶至18世纪中叶是古典统计学时期,在这一时期,统计学理论初步形成了一定的学术派别,主要有国势学派和政治算术学派。
1.国势学派国势学派又称记述学派,产生于17世纪的德国。
由于该学派主要以文字记述国家的显著事项,故称记述学派。
其主要代表人物是海尔曼·康令(Hermann Conring,1606-1681)和阿亨华尔(Gottfried Achenwall,1719-1772)。
康令于1660年把国势学从法学、史学和地理学等学科中独立出来,在大学中讲授“实际政治家所必需的知识”;阿亨华尔在哥廷根大学开设“国家学”课程,其主要著作是《近代欧洲各国国势学纲要》,书中讲述“一国或多数国家的显著事项”,主要用对比分析的方法研究了国家组织、领土、人口、资源财富和国情国力,比较了各国实力的强弱,为德国的君主政体服务。
因在外文中“国势”与“统计”词义相通,后来正式命名为“统计学”。
国势学派只是对国情的记述,偏重事物性质的解释,未能进一步揭示社会经济现象的规律,也不研究事物的计量分析方法,不注重数量对比和数量计算,只是用比较级和最高级的词汇对事物的状态进行描述。
所以,人们也把它叫做记述学派(旧学派或德国学派),并认为国势学派有统计学之名而无统计学之实。
2.政治算术学派政治算术学派产生于19世纪中叶的英国,创始人威廉·配第(William Petty,1623-·2·统计学概论1687),其代表作是他于1676年完成的《政治算术》一书,这本书是经济学和统计学史上的重要著作,这里的“政治”是指政治经济学,“算术”是指统计方法。
概率论与数理统计概率历史介绍-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1一、概率定义的发展与分析1.古典定义的历史脉络古典定义中的“古典”表明了这种定义起源的古老,它源于赌博.博弈的形式多种多样,但是它们的前提是“公平”,即“机会均等”,而这正是古典定义适用的重要条件:同等可能.16世纪意大利数学家和赌博家卡尔丹(1501—1576)所说的“诚实的骰子”,即道明了这一点.在卡尔丹以后约三百年的时间里,帕斯卡、费马、伯努利等数学家都在古典概率的计算、公式推导和扩大应用等方面做了重要的工作.直到1812年,法国数学家拉普拉斯(1749—1827)在《概率的分析理论》中给出概率的古典定义:事件A的概率等于一次试验中有利于事件A的可能结果数与该事件中所有可能结果数之比.2.古典定义的简单分析古典定义通过简单明了的方式定义了事件的概率,并给出了简单可行的算法.它适用的条件有二:(1)可能结果总数有限;(2)每个结果的出现有同等可能.其中第(2)条尤其重要,它是古典概率思想产生的前提.如何在更多和更复杂的情况下,体现出“同等可能”伯努利家族成员做了这项工作,他们将排列组合的理论运用到了古典概率中.用排列(组合)体现同等可能的要求,就是将总数为P(n,r)的各种排列(或总数为C(n,r)的各种组合)看成是等可能的,通常用“随意取”来表达这个意思.即使如此,古典定义的方法能应用的范围仍然很窄,而且还有数学上的问题.“应用性的狭窄性”促使雅各布?伯努利(1654—1705)“寻找另一条途径找到所期待的结果”,这就是他在研究古典概率时的另一重要成果:伯努利大数定律.这条定律告诉我们“频率具有稳定性”,所以可以“用频率估计概率”,而这也为以后概率的统计定义奠定了思想基础.“古典定义数学上的问题”在贝特朗(1822—1900)悖论中表现得淋漓尽致,它揭示出定义存在的矛盾与含糊之处,这导致了拉普拉斯的古典定义受到猛烈批评.3.统计定义的历史脉络概率的古典定义虽然简单直观,但是适用范围有限.正如雅各布•伯努利所说:“……这种方法仅适用于极罕见的现象.”因此,他通过观察来确定结果数目的比例,并且认为“即使是没受过教育和训练的人,凭天生的直觉,也会清楚地知道,可利用的有关观测的次数越多,发生错误的风险就越小”.虽然原理简单,但是其科学证明并不简单,在古典概型下,伯努利证实了这一点,即“当试验次数愈来愈大时,频率接近概率”.事实上,这不仅对于古典概型适用,人们确信“从现实中观察的频率稳定性”的事实是一个普遍规律.1919年,德国数学家冯•米塞斯(1883—1953)在《概率论基础研究》一书中提出了概率的统计定义:在做大量重复试验时,随着试验次数的增加,某个事件出现的频率总是在一个固定数值的附近摆动,显示出一定的稳定性,把这个固定的数值定义为这一事件的概率.4.统计定义的简单分析虽然统计定义不能像古典定义那样确切地算出概率,但是却给出了一个估计概率的方法.而且,它不再需要“等可能”的条件,因此,从应用的角度来讲,它的适用范围更广.但是从数学理论上讲,统计定义是有问题的.在古典概率的场合,事件概率有一个不依赖于频率的定义——它根本不用诉诸于试验,这样才有一个频率与概率是否接近的问题,其研究导致伯努利大数定律.在统计定义的场合这是一个悖论:你如不从承认大数定律出发,概率就无法定义,因而谈不上频率与概率接近的问题;但是你如承认大数定律,以便可以定义概率,那大数定律就是你的前提,而不是一再需要证明的论断了.5.公理化定义的历史脉络正因为古典定义和统计定义数学理论上的这样或那样的问题,所以到了19世纪,无论是概率论的实际应用还是其自身发展,都要求对概率论的逻辑基础作出更加严格的考察.1900年,38岁的希尔伯特(1862—1943)在世界数学家大会上提出了建立概率公理系统的问题,这就是著名的希尔伯特23个问题中的第6个问题.这引导了一批数学家投入这方面的工作.在概率公理化的研究道路上,前苏联数学家柯尔莫哥洛夫(1903—1987)成绩最为卓著,1933年,他在《概率论基础》中运用集合论和测度论表示概率论的方法赋予了概率论严密性.6.公理化定义的简单分析为什么直到20世纪才实现了概率论的公理化,这是因为20世纪初才完成了勒贝格测度与积分理论以及抽象测度与积分理论,而这都是概率论公理化体系建立的基础.柯尔莫哥洛夫借助实变函数论和测度论来定义概率概念,形成了概率论的公理化体系,他的公理体系既概括了古典定义、统计定义的基本特性,又避免了各自的局限.例如,公理中有一条,是把事件概率的存在作为一个不要证明的事实接受下来,在这个前提下,大数定律就成为一个需要证明且可以得到证明的论断,这就避免了“4”中统计定义的数学理论上的问题;而公理中关于“概率存在”的规定又有其实际背景,这就是概率的古典定义和统计定义.所以,我们说,概率论公理体系的出现,是概率论发展史上的一个里程碑,至此,概率论才真正成为了严格的数学分支.二、关于概率定义教学的几点思考对于概率的定义,教科书是先给出古典定义,然后再给出统计定义.这与历史上概率定义的发展相吻合,从“简单到复杂”.在教学中,我们不仅要明了这种顺序的设计意图,而且还要抓住不同定义的特点和思想,以引导学生更好地理解概率.1.古典定义的教学定位在前面的分析中,我们说“等可能”是古典概率非常重要的一个特征,它是古典概率思想产生的前提.正是因为“等可能”,所以才会有了“比率”.因此,“等可能性”和“比率”是古典定义教学中的两个落脚点.“等可能”是无法确切证明的,往往是一种感觉,但是这种感觉是有其实际背景的,例如,掷一枚硬币,“呈正面”“呈反面”是等可能的,因为它质地均匀;而掷一枚图钉,“钉帽着地”“顶针着地”不是等可能的,因为图钉本身给我们的感觉就是帽重钉轻.因此,“等可能”并不要多么严密的物理上或化学上的分析,只需要通过例子感知一下“等可能”和“不等可能”即可,以便让学生明白古典定义的适用对象须具备的条件.2.统计定义的教学定位从直观上讲,统计定义是非常容易接受的,但是它的内涵是非常深刻的,涉及到大数定律.在初中阶段,我们不可能让学生接触其严格的形式和证明.因此,统计定义定位在其合理性和必要性是比较恰当的.如何让学生体会其合理性和必要性?罗老师的课堂教学比较好地实现了这两点.从教学顺序来看,罗老师将“掷硬币”作为归纳统计定义的例子,“掷硬币”可以用古典定义求概率,所以概率值是明确的,而通过试验的方法计算得到的频率就可以和这个明确的概率值相比较,如此更容易让学生体会到“频率具有稳定性”这一事实,从而感受到“用频率估计概率”的合理性;罗老师将“掷图钉”作为统计定义的应用,“掷图钉”不能用古典定义求概率,由此能让学生体会到学习统计定义计算事件概率的必要性.从教学手段来看,罗老师主要采用了“学生试验”的方法,学生的亲自试验在这节课所起的作用是无可代替的:“亲自试验”获得的结果能够给学生以真实感和确切感;“亲自试验”能够让学生感受到频率的随机性和稳定性等特点.所以,像概率与统计的学习,学生应该有更多的主动权和试验权,在动手和动脑中感受概率与统计的思想和方法.3. 概率与统计教学的背后:专业素养的提升在课题研讨时,教师们表现出这样一些困惑:随着试验次数的增加,频率就越来越稳定频率估计概率,一定要大量试验实验次数多少合适事实上,这些问题涉及的就是概率与统计的专业素养.对于大多数教师而言,概率与统计相对而言比较陌生,这是很自然的,因为在教师自身接受的数学专业学习中,概率与统计就是一个弱项.但是,既然要向学生教授概率与统计,那么还是需要有“一桶水”的.就像上面的问题,翻阅任何一本《概率论与数理统计》,都可以给我们知识上的答案,而翻阅一下相关的科普读物或史料,就可以给我们思想方法上的答案.举个例子:伯努利大数定律:设m是n重伯努利试验中事件A出现的次数,又A在每次试验中出现的概率为p(),则对任意的,有.狄莫弗-拉普拉斯极限定理:设m是n重伯努利试验中事件A出现的次数,又A在每次试验中出现的概率为p(),则.伯努利大数定律只是告诉我们,当n趋于无穷时,频率依概率收敛于概率p.伯努利的想法是:只要n充分大,那么频率估计概率的误差就可以如所希望的小.值得赞赏的是,他利用了“依概率收敛”而不是更直观的p,因为频率是随着试验结果变化的,在n次试验中,事件A出现n次也是有可能的,此时p就不成立了.伯努利不仅证明了上述大数定律,而且还想知道:若想要把一个概率通过频率而确定到一定的精确度,要做多少次观察才行.这时,伯努利大数定律无能为力,但是狄莫弗-拉普拉斯极限定理给出了解答:.(*)例如研究课中掷硬币的问题,若要保证有95%的把握使正面向上的频率与其概率0.5之差落在0.1的范围内,那要抛掷多少次?根据(*)式,可以估计出.三、概率论发展简史概率论有悠久的历史,它的起源与博弈问题有关。
概率论发展简史及应用11108111班邱耀 1110811025摘要:概率论是一门研究随机现象的数学规律的学科。
它起源于十七世纪中叶,当时数学家们首先思考概率论的问题,却是来自赌博的问题。
德梅雷、帕斯卡、费尔马等人,首先对这个问题进行了研究与讨论,后来伯努利提出了大数定律,高斯和泊松进一步的推理论证。
由于社会的发展和工程技术问题的需要,促使概率论不断发展,许多科学家进行了研究。
发展到今天,概率论和以它作为基础的数理统计学科一起,在自然科学,社会科学,工程技术,军事科学及生产生活实际等诸多领域中起着不可替代的作用。
关键词:概率,数理,统计,赌博。
一、概率论的起源17世纪中叶,在法国出现了对赌博问题的研究,也正是对这个问题的研究,推动了数学的发展,是一门崭新的学科—概率论诞生了。
对这一问题的研究是这样开始的:有一次,爱好赌博的德梅雷(de Mere,1610-1684,法国)向其好友、著名数学家帕斯卡(B.Pascal,1623-1662,法国)提出了有关赌博的各种问题,例如,甲乙双方是竞技力量相当的对手,每人各拿出32枚金币,以争胜负。
在竞争中,取胜一次,得一分。
最先获得3分的人取得全部赎金64枚金币。
可是,因某种缘故,竞争3次,赌博被迫终止。
而此时,甲得2分,乙得1分,问赌金如何分配?1654年7月29日,帕斯卡给费尔马(Fermat,1651-1665,法国)写信,商量如何解决这类问题。
来往书信持续三个月之久,在1654年10月27日,帕斯卡又给费尔马去信说:“你的信所阐述的内容是令人满意的,你所采用是方法是正确的,深感敬佩。
这种分配方法完全是你创建的。
我所想出的方案与你的方法是完全不同的,但都达到了同样的目的……”帕斯卡的信宣告了讨论至此结束。
但在这期间他们之间到底是怎样讨论这一问题的呢?实际上,在这三个月的书信往来中,他们以赌博为例认真的讨论了有关数学问题,在7月29日的信中,帕斯卡认为,当甲得2分,乙得1分时赌博终止,那么甲应该说:“在任何情况下,我有权获得32枚金币。
二、概率论与数理统计学的产生和发展(续)
到20世纪初年,由于上述几个方面的发展,数理统计学已积累了很丰富的成果——在此因篇幅关系,我们不能详尽无遗地一一列举有关的重要成果,如抽样调查的理论和方法方面的进展,但是直到这时为止,我们还不能说现代意义下的数理统计学已经建立起来,其主要标志之一就是这门学问还缺乏一个统一的理论框架,这个任务在20世纪上半叶得以完成,狭义一点说可界定在1921——1938年,起主要作用的是几位大师级的人物,特别是英国的费歇尔·K·皮尔逊,发展统计假设检验理论的奈曼与E·皮尔逊和提出统计决策函数理论的瓦尔德等。
我国已故著名统计学家许宝禄(1910——1970)在这项工作中也卓有建树。
自二战结束迄今,数理统计学有了迅猛的发展,主要有以下三方面的原因:一是数理统计学理论框架的建立以及概率论和数学工具的进展,为统计理论在面上和向纵深的发展打开了门径和提供了手段,许多在早期比较粗略的理论和方法,在理论上得到了完善与深入,并不断提出新的研究课题;二是实用上的需要,不断提出了复杂的问题与模型,吸引了学者们的研究兴趣;三是电子计算机的发明与普及应用,一方面提供了必要的计算工具——统计方法的实施往往涉及大量数据的处理与运算,用人力无法在合理的时间内完成,所以在早年,一些统计方法人们虽然知道,但很少付诸实用,就因为是人力所难及。
计算机的出现解决了这个问题。
而赋予统计方法以现实的生命力。
同时,计算机对促进统计理论研究也有助益,统计模拟是其表现之一,在承认上述成就的同时,不少统计学家也指出这一时期发展中出现的一些问题或偏向,其中主要的一点是,数理统计学理论研究中的“数学化”气味愈来愈重,相当一部分研究工作停留在数学的层面,早期那种理论研究与现实问题密切结合的优良传统有所淡化,一些学者还提出了补救的建议,对未来统计学发展的方向进行探讨。
同时,现实问题愈来愈涉及到大量的,结构复杂的数据,按现行的数理统计学规范去处理,显得力所不及,需要一些带有根本性创新的思路,使统计学的发展登上一个新的台阶,以适应应用上的需要,考虑这一背景,有的统计学家乐观地认为数理统计学正面临一个新的突破。
在上面讲述数理统计学的发展状况时,我们着重在实际需要所起的促进作用方面,由于概率论的概念和方法是数理统计学的理论基础,概率论的进展也必然对数理统计学的发展起促进作用。
概率,又称几率,或然率,指一种不确定的情况出现可能性的大小,例如,投掷一个硬币,“出现国徽”(国徽一面朝上)是一个不确定的情况。
因为投掷前,我们无法确定所指情况(“出现国徽”)发生与否,若硬币是均匀的且投掷有充分的高度,则两面的出现机会均等,我们说“出现国徽”的概率是1/2;同时,投掷一个均匀骰子,“出现4点”的概率是1/6,除了这些以及类似的简单情况外,概率的计算不容易,往往需要一些理论上的假定,在现实生活中则往往用经验的方法确定概率,例如某地区有N人,查得其中患某种疾病者有M人,则称该地区的人患该种疾病的概率为M/N,这事实上是使用统计方法对发病概率的一个估计。
概率的概念起源于中世纪以来的欧洲流行的用骰子赌博,这一点不难理解,某种情况出现可能性的大小要能够体察并引起研究的兴趣,必须满足两个条件:一是该情况可以在多次重复中被观察其发生与否(在多次重复下出现较频繁的情况有更大的概率),一是该情况发生与否与当事人的利益有关或为其兴趣关注之所在,用骰子赌博满足这些条件。
当时有一个“分赌本问题”曾引起热烈的讨论,并经历了长达一百多年才得到正确的解决。
在这过程中孕育了概率论一些重要的基本概念,举该问题的一个简单情况:甲、乙二人赌博,各出赌注30元,共60元,每局甲、乙胜的机会均等,都是1/2。
约定:谁先胜满3局则他赢得全部赌注60元,现已赌完3局,甲2胜1负,而因故中断赌情,问这60元赌注该如何分给2人,才算公平,初看觉得应按2:1分配,即甲得40元,乙得20元,还有人提出了一些另外的解法,结果都不正确,正确的分法应考虑到如在这基础上继续赌下去,甲、乙最终获胜的机会如何,至多再赌2局即可分出胜负,这2局有4种可能结果:甲甲、甲乙、乙甲、乙乙。
前3种情况都是甲最后取胜,只有最后一种情况才是乙取胜,二者之比为3:1,故赌注的公平分配应按3:1的比例,即甲得45元,乙15元。
当时的一些学者,如惠更斯、巴斯噶、费尔马等人,对这类赌情问题进行了许多研究,有的出版了著作,如惠更斯的一本著作曾长期在欧洲作为概率论的教科书,这些研究使原始的概率和有关概念得到发展和深化。
不过,在这个概率论的草创阶段,最重要的里程碑是伯努利的著作《推测术》。
在他死后的1713年发表,这部著作除了总结前人关于赌情的概率问题的成果并有所提高外,还有一个极重要的内容,即如今以他的名字命名的“大数律”,大数律是关于(算术)平均值的定理,算术平均值,即若干个数X1、X2……Xn之和除以n,是最常用的一种统计方法,人们经常使用并深信不疑。
但其理论根据何在,并不易讲清楚,就是伯努利的大数律要回答的问题,在某种程度上可以说,这个大数律是整个概率论最基本的规律之一,也是数理统计学的理论基石。
概率论虽发端于赌博,但很快在现实生活中找到多方面的应用,首先是在人口、保险精算等方面,在其发展过程中出现了若干里程碑的《机遇的原理》,其第三版发表于1756年,法国大数学家拉普拉斯的《分析概率论》,发表于1812年,1933年苏联教学家柯尔莫哥洛夫完成了概率论的公理体系,在几条简洁的公理之下,发展出概率论整座的宏伟建筑,有如在欧几里得公理体系之下发展出整部几何。
自那以来,概率论成长为现代数学的一个重要分支,使用了许多深刻和抽象的数学理论,在其影响下,数理统计的理论也日益向深化的方向发展。