1-概率与统计

7 12
P( A B C ) =
事件的关系 互斥： 互斥：AB = φ 对立事件， 对立事件，样本空间的划分
P ( B A) = P ( B )
n个事件两两互斥，就称这n个事件互斥 个事件两两互斥，就称这n
独立
P ( A B ) = P ( A)
P ( AB ) = P ( A) P ( B )
n个事件独立的要求很高
3 1 1 2 4未中， 3 或者1、、未中， 伤 L因此总的概率为 C 4 6 2 3
3 4
1 3 1 1 ∴ P ( A) = 1 − P ( A ) = 1 − − C 4 6 6 2
4
3
1 n k k
条件概率
乘法公式
全概公式和贝叶斯公式
n个独立事件至少发生其一的概率
伯努利概型
在n重伯努利试验中，事件A恰好发生k次的概率 重伯努利试验中，事件A恰好发生k
k Pn (k ) = Cn p k q n − k , k = 0,1,2, L , n
1. B
掷两颗骰子，已知两颗骰子的点数之和为7 2. 掷两颗骰子，已知两颗骰子的点数之和为7，求其中 一颗为1的概率。 一颗为1的概率。 解：
3. 某人忘记了电话号码的最后一个数字，因此他随意地拨号， 某人忘记了电话号码的最后一个数字，因此他随意地拨号， 求他拨号不超过3次而接通电话的概率； （1）求他拨号不超过3次而接通电话的概率； 若已知最后一个数字是奇数，那么此概率是多少？ （2）若已知最后一个数字是奇数，那么此概率是多少？
解：设A = {第 i 次拨号拨对 }, i = 1,2,3 i
1 3
表示施放4枚深水炸弹击沉潜水艇的事件 解 设A表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件，则 表示施放 枚深水炸弹击沉潜水艇的事件，

2
0
A B
表示事件A与事件B中至少有一个事件发生,称此事
件为事件A与事件B的和（并）事件,或记为A+B. 事件A1，A2，…An 的和记为 ,或A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An
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表示事件A与事件B同时发生, 称为事件A与事件B的 积（交）事件，记为AB。积事件AB是由A与B的公共
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例1.27 一张英语试卷，有10道选择填空题，每题有4 个选择答案，且其中只有一个是正确答案.某同学投机 取巧，随意填空，试问他至少填对6道的概率是多大？
解 设B=“他至少填对6道”.每答一道题有两个可能的 结果：A=“答对”及 =“答错”，P（A）=1/4，故 作10道题就是10重贝努里试验，n=10，所求概率为
定义1.2: 设事件A在n次重复试验中发生了k次, n很大时, 频率 稳定在某一数值p的附近波动,而随着试验次数 n的增加，波动的幅度越来越小，则称p为事件A发生的 概率，记为 P ( A) p
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2、概率的公理化定义
定义1.3
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概率的性质：
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解 设A1，A2，A3表示产品来自甲、乙、丙三个车间， B表示产品为“次品”的事件，易知A1，A2，A3是样本 空间Ω的一个划分，且有 P（A1）=0.45，P(A2)=0.35，P(A3)=0.2， P(B｜A1)=0.04，P(B｜A2)=0.02，P(B｜A3)=0.05.
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第三节 条件概率、全概率公式
1、条件概率的定义
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• 考察有两个小孩的家庭，其样本空间为{bb,bg,gb,gg} • （1）事件A=“家中至少有一个女孩“发生的概率？ • (2)若已知事件B=“家中至少有一个男孩”，再求事 件A发生的概率？ •

【解析】三人均达标为0.8×0.6×0.5=0.24, 解析】三人均达标为0.8×0.6× 0.8 三人中至少有一人达标为1 三人中至少有一人达标为1-0.04=0.96
5.（湖北卷14）明天上午李明要参加奥运志愿者活动， 5.（湖北卷14）明天上午李明要参加奥运志愿者活动， 14 为了准时起床，他用甲、乙两个闹钟叫醒自己， 为了准时起床，他用甲、乙两个闹钟叫醒自己，假设 甲闹钟准时响的概率是0.80， 甲闹钟准时响的概率是0.80，乙闹钟准时响的概率是 0.80 0.90， 0.90，则两个闹钟至少有一准时响的概率是 。.
题型二 相互独立事件同时发生的概率问题 2009北京卷文）（本小题共13分 北京卷文）（本小题共13 例2 （2009北京卷文）（本小题共13分） 某学生在上学路上要经过4个路口， 某学生在上学路上要经过4个路口，假设在各路口 是否遇到红灯是相互独立的， 是否遇到红灯是相互独立的，遇到红灯的概率都
1 1 1 4 P ( A) = 1 − × 1 − × = 3 3 3 27
（Ⅱ）设这名学生在上学路上因遇到红灯停留的总时间至多 是4min为事件B，这名学生在上学路上遇到 4min为事件B 为事件 的事件
Bk ( k = 0,1, 2 )
2 16 P ( B0 ) = = 3 81
1 的概率都是 2 若某人获得两个“支持” 则给予10万元的创业资助； 10万元的创业资助 .若某人获得两个“支持”，则给予10万元的创业资助；若只获得
一个“支持”，则给予5万元的资助；若未获得“支持”，则不予 一个“支持” 则给予5万元的资助；若未获得“支持” 资助． 资助．求： 该公司的资助总额为零的概率； (1) 该公司的资助总额为零的概率； （2）该公司的资助总额超过15万元的概率． 该公司的资助总额超过15万元的概率． 15万元的概率

i 1
第一章 随机事件与概率 §1.1基本概念
5. 事件的差 事件A发生但B不发生所构成的事件称为A与B的差, 记作 AB .
即 AB = { | A但 B } .
图 1-4
图1-4表示了A与B的差事件(阴影部分).
第一章 随机事件与概率 §1.1基本概念
6. 互不相容(互斥)事件
若事件A与B不能同时发生, 即A∩B= , 则称A与B互不 相容(或互斥), 记作 A∩B= 或 AB= .
(2) ABC A B C A BC +ABC .
(3) A B C A B C A B C +A B C . (4) A B C A B C A B C A B C A B C +A B C +A B C . (5) ( A B)C .
第一章 随机事件与概率 §1.1基本概念
例4 设A, B 为两个事件, 试化简下列各式：
若有限个或可列个事件 A1, A2, , An ,, 满足:
Ai Aj = (i j ), 且 Ai = , 则称 A1, A2, , An , i 1
构成一个完全事件组或完备事件组.
第一章随机事件与概率 §1.1基本概念
事件的概念、关系、运算与集合论中相应部分对照列表:
符号
A
A
AB A=B A∪B A∩B AB A∩B=
定义3 随机试验E的样本空间 的一个子集称为E的随机事
件, 简称事件. 常用大写字母A, B, C, 表示. 基本事件: 由一个样本点组成的单点集称为基本事件. 称一个随机事件发生当且仅当它所包含的一个样本点在试验
中出现.
“事件A发生”的含义是: A 且存在某一 , 使得 A .
第一章 随机事件与概率 §1.1基本概念

考研数学⼀-概率论与数理统计（⼀）考研数学⼀-概率论与数理统计(⼀)(总分：100.00，做题时间：90分钟)⼀、选择题(总题数：10，分数：40.00)1.设随机变量X服从正态分布N(1，σ2 )，其分布函数为F(x)，则对任意实数x，有______（分数：4.00）A.F(x)+F(-x)=1．B.F(1+x)+F(1-x)=1．√C.F(x+1)+F(x-1)=1．D.F(1-x)+F(x-1)=1．解析：[解析] 由于X～N(1，σ2 )，所以X的密度函数f(x)的图形是关于x=1对称的，⽽可知正确答案是B．2.设X～P(λ)，P 1，P 2分别为随机变量X取偶数和奇数的概率，则______（分数：4.00）A.P1=P2．B.P1＜P2．C.P1＞P2．√D.P1，P2⼤⼩关系不定．解析：[解析] 若X～P(λ)，则，其中X取偶数的概率为X取奇数的概率为于是应选C．3.设随机变量X的密度函数为f(x)，且f(-x)=f(x)，F(x)是X的分布函数，则对于任意实数a，有______ A．B．C．F(-a)=F(a)．D．F(-a)=2F(a)-1．（分数：4.00）A.B. √C.D.解析：[解析] 概率密度f(x)为偶函数，于是对于任意实数a，有F(-a)=1-F(a)成⽴；利⽤区间可加性得结合上⾯的等式，于是得应选B．4.设⼆维随机变量(X，Y)在区域D:x 2 +y 2≤9a 2 (a＞0)上服从均匀分布，p=P{X 2 +9Y 2≤9a 2 }，则A．p的值与a⽆关，且B．p的值与a⽆关，且C．p的值随a值的增⼤⽽增⼤．D．p的值随a值的增⼤⽽减⼩．（分数：4.00）A.B. √C.D.解析：[解析] 因为(X，Y)在区域D：x 2 +y 2≤9a 2上服从均匀分布，所以(X，Y)的联合密度函数为故选B．5.设随机变量X与Y服从正态分布N(-1，2)与N(1，2)，并且X与Y不相关，aX+Y与X+by亦不相关，则______（分数：4.00）A.a-b=1．B.a-b=0．C.a+b=1．D.a+b=0．√解析：[解析] X～N(-1，2)，Y～N(1，2)，于是D(X)=2，D(Y)=2．⼜Cov(X，Y)=0，Cov(aX+Y，X+bY)=0，由协⽅差的性质有故选D．6.已知总体X的期望E(X)=0，⽅差D(X)=σ2．X 1，…，X n是来⾃总体X的简单随机样本，其均值为，则下⾯可以作为σ2⽆偏估计量的是______A．B．C．D．（分数：4.00）A.B.C. √D.解析：[解析] 由于E(X)=0，D(X)=E(X 2 )=σ2，则所以选择C．对于A，B选项，由E(S 2 )=σ2，知均不是σ2的⽆偏估计量．7.设随机变量序列X 1，…，X n，…相互独⽴，则根据⾟钦⼤数定律，当n→∞时，于其数学期望，只要{X n，n≥1}满⾜______（分数：4.00）A.有相同的数学期望．B.服从同⼀离散型分布．C.服从同⼀泊松分布．√D.服从同⼀连续型分布．解析：[解析] ⾟钦⼤数定律的应⽤条件为：“独⽴同分布且数学期望存在”，选项A缺少同分布条件，选项B、D虽然服从同⼀分布但不能保证期望存在，只有C符合该条件．故选C．8.设X 1，X 2，…，X n是来⾃总体X的简单随机样本，是样本均值，C为任意常数，则______A．B．C．D．（分数：4.00）A.B.C. √D.解析：[解析故选C．9.设总体X服从正态分布N(0，σ2 )，X 1，X 2，…，X 10是来⾃X的简单随机样本，统计量从F分布，则i等于______（分数：4.00）A.4．B.2．√C.3．D.5．解析：[解析] 因为X 1，X 2，…，X 10是来⾃X的简单随机样本，故独⽴同分布于N(0，σ2 )因此，则有⼜与相互独⽴，故故选B．10.在假设检验中，如果待检验的原假设为H 0，那么犯第⼆类错误是指______（分数：4.00）A.H0成⽴，接受H0．B.H0不成⽴，接受H0．√C.H0成⽴，拒绝H0．D.H0不成⽴，拒绝H0．解析：[解析] 直接应⽤“犯第⼆类错误”=“取伪”=“H 0不成⽴，接受H 0”的定义，选择B．⼆、解答题(总题数：10，分数：60.00)11.每次从1，2，3，4，5中任取⼀个数，且取后放回，⽤b i表⽰第i次取出的数(i=1，2，3)，三维列向量b=(b 1 ,b 2 ,b 3 ) T，三阶⽅阵，求线性⽅程组Ax=b有解的概率．（分数：6.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：对增⼴矩阵作初等⾏变换有于是Ax=b有解的充要条件是，即b 3 -2b 2 +b 1 =0，其中b 1，b 2，b 3相互独⽴，且分布律相同：，k=1，2，3，4，5，i=1，2，3．所以Ax=b有解的概率为甲、⼄两个⼈投球，甲先投，当有任⼀⼈投进之后便获胜，⽐赛结束．设甲、⼄命中率分别为p 1，p 2，0＜p 1，p 2＜1．求：（分数：6.00）(1).甲、⼄投球次数X 1与X 2的分布；（分数：3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：每次投篮是相互独⽴的与其他⼏次⽆关．事件X 1 =n表⽰“甲投了n次”，即“甲、⼄各⾃在前n-1次没有投进，在第n次时甲投进或⼄投进”，所以P{X 1 -n}=(q 1 q 2 ) n-1 (p 1 +q 1 p 2 )，n=1，2，…其中：q i =1-p i，i=1，2．事件“X 2=m”表⽰“⼄投了m次”，即“甲、⼄前m-1次均没有投进，甲在第m次也没有投进，⼄在第m 次投进”，或“甲、⼄前m次均没有投进，甲在第m+1次投进”．特殊地，当m=0时，表⽰甲第⼀次就投中，所以P{X 2 =m}=(q 1 q 2 ) m-1 (q 1 p 2 +q 1 q 2 p 1 )=q 1 (p 2 +q 2 p 1 )(q 1 q 2 ) m-1，m=1，2，…(2).若使甲、⼄两⼈赢得⽐赛的概率相同，则p 1，p 2满⾜什么条件?（分数：3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：设事件A表⽰“甲获胜”，则总投篮次数为奇数．当X 1 +X 2 =2n-1时，意味着甲、⼄前n-1次都未投进，甲在第n次投进，于是有P{X 1 +X 2 =2n-1}=p 1 (q 1 q 2 ) n-1，则若甲、⼄两⼈赢得⽐赛的概率相同，则12.设随机变量X在区间(0，1)上服从均匀分布，⼜求Y的概率密度f Y (y)与分布函数F Y (y)．（分数：6.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：解法⼀：应⽤单调函数公式法先求Y的概率密度f Y (y)．由于X在(0，1)内取值所以的值域为(0，+∞)，且y=g(x)在(0，1)单调．因此其反函数在(0，+∞)内单调可导，其导数h"(y)=2e -2y，在其定义域(0，+∞)内恒不为零．⼜因为X的概率密度所以Y的概率密度因此可见Y服从参数为2的指数分布，其分布函数为解法⼆：⽤分布函数法先求出Y的分布函数F Y (y)．当y≤0时，F Y (y)=0；当y＞0时，0＜x=1-e -2y＜1，最后⼀步是由于X服从(0，1)上的均匀分布．故所求Y的分布函数为将F Y (y)对y求导，得设随机变量(X，Y)的概率密度为试求：（分数：6.00）(1).(X，Y)的分布函数；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：①当x≤0或y≤0时，f(x，y)=0，故F(x，y)=0．②当0＜x≤1，0＜y≤2时，③当0＜x≤1，y＞2时，④当x＞1，0＜Y≤2时，⑤当x＞1，y＞2时，综上所述，分布函数为(2).(X，Y)的边缘分布密度；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：当0≤x≤1时，当0≤y≤2时，(3).概率P{X+Y＞1}，P{Y＞X} 2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：如下图所⽰，如下图所⽰，所以设(X，Y)服从D={(x，y)|y≥0，x 2 +y 2≤1}上的均匀分布，定义（分数：6.00）(1).求(U，V)的联合分布律；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：由题设可知，故(U，V)的可能值为(0，0)，(0，-1)，(0，1)，(1，-1)，(1，0)，(1，1)．则(U．V)的联合分布律为(2).求关于V的边缘分布律；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：由(U，V)的联合分布律得V的边缘分布律为(3).求在U=1的条件下V的分布律．（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：，所以所以所求V的分布律为13.设随机变量X的概率密度为，求随机变量 F Y (y)．（分数：6.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：记如下图所⽰，φ(x)在[0，+∞)内最⼩值为-1，⽆最⼤值，在[0，+∞)左端点处的值为0．y=-1，0将y轴分成(-∞，-1)，[-1，0)，[0，+∞)三个区间．当y∈(-∞，-1)时，F Y (y)=0．当y∈[-1，0)时，纵坐标为y的⽔平直线关于曲线y=φ(x)内的集合在x轴上的投影与[0，+∞)的交集为F Y (y)=f X (x)在上的积分为当y∈[0，+∞)时，纵坐标为y的⽔平直线关于曲线y=φ(x)内的集合在x轴的投影与[0，+∞)的交集为，此时F Y (y)=f X (x)在上的积分为综上所述，y的分布函数为设随机变量X在区间(0，2)上随机取值，在X=x(1＜x＜2)条件下，随机变量Y在区间(1，x)上服从均匀分布．（分数：6.00）(1).求(X，Y)的联合概率密度，并问X与Y是否独⽴；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：根据题设X在(0,2)上服从均匀分布，其密度函数为⽽变量Y，在X=x(1＜-x＜2)的条件下，在区间(1，x)上服从均匀分布，所以其条件概率密度为再根据条件概率密度的定义，可得联合概率密度⼜所以由于f X (x)f Y(y)≠f(x，y)，所以X与Y不独⽴．(2).求P{3Y≤2X}；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：如下图所⽰，(3).记Z=X-Y，求Z的概率密度f Z (z)．（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：已知(x，y)～f(x，y)，则Z=X-Y的取值范围为0＜Z＜1．当0＜z＜1时，Z=X-Y的分布函数为则故设随机变量X与Y相互独⽴，X的概率分布为，Y的概率密度函数为Z=X+Y．求：（分数：6.00）3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()(2).Z的概率密度函数．（分数：3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：F Z(z)=P{Z≤z}=P{X+Y≤z}=P{X=-1，Y≤z+1}+P{X=0，Y≤z}+P{X=1，Y≤z-1}．因为X与Y相互独⽴，故①当z+1＜0(z-1＜-2)，即z＜-1时，f Y (y)=0，从⽽F Z (z)=0；②当0≤z+1＜1(-2≤z-1＜-1)，即-1≤z＜0时，③当-1≤z-1＜0(1≤z+1＜2)，即0≤z＜1时，④当0≤z-1＜1(2≤z+1＜3)，即1≤z＜2时，⑤当1≤z-1(3≤z+1)，即z≥2时，综上故设⼆维连续型随机变量(X，Y)的联合概率密度为U=X+Y，V=X-Y．求：（分数：6.00）(1).U的分布函数F 1 (u)；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：当u＜0时，F 1 (u)=0；当u≥0时，故U的分布函数F 1 (u)为(2).V的分布函数F 2 (v)；（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：当v＜0时，F 2 (v)=0；当v≥0时，故V的分布函数F 2 (v)为(3).P{U≤u，V≥v}(u＞v＞0)，并判断U与V是否独⽴．（分数：2.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()当u＞0，v＞0时，P{U≤u}P{V≥v}=F 1(u)·[1-F 2 (v)]=e -2v (1-e -u ) 2≠P{U≤u，V≥v}，从⽽可知，U与V不独⽴．设⼆维随机变量(X，Y)在矩形区域D={(x，y)|0≤x≤2，0≤y≤2}上服从⼆维均匀分布，随机变量求：（分数：6.00）(1).U和V的联合概率分布；（分数：3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：(U，V)的可能取值为(-1,-1)，(-1,1)，(1,-1,)，(1,1)，如下图．依题意知，X与Y的联合概率密度为则有同理类似地可以计算出其他P ij的值：(2).讨论U和V的相关性和独⽴性．（分数：3.00）__________________________________________________________________________________________ 正确答案：()解析：从(U，V)的联合分布与边缘分布可以计算出所以E(UV)=E(U)·E(V)，U与V不相关；⼜因为P{U=u，V=v}=P{U=u}·P{V=v}，所以U与V相互独⽴．。

A∩ B
n
A , A2 ,⋯, An 的积事件 —— 1
A , A2 ,⋯, An ,⋯的积事件 —— 1
∩Ai
∩Ai
i= 1
i= 1 ∞
5. 事件的互斥(互不相容)
AB = ∅—— A 与B 互斥
Ω
⇔A、 B不可能同
时发生
A , A2 ,⋯ An 两两互斥 , 1
A B
⇔ A Aj = ∅,i ≠ j,i, j =1,2,⋯, n i A , A2 ,⋯, An ,⋯ 两两互斥 1 ⇔ A Aj = ∅,i ≠ j,i, j =1,2,⋯ i
B
A− B 发生
⇔ 事件 A 发生，但 事件 B 不发生
A− B
8. 完备 完备事件组 则称 A , A2 ,⋯, An为完备 完备事件组 完备 1 或称 A , A2 ,⋯, An为 Ω 的一个划分 1
A 1
若 A , A2 ,⋯, An两两互斥，且 Ω = ∪A i 1
i=1
n
A 2
A 3
⋯
Ω
第一章 概率论的基本概念
确定性现象 随机现象 —— 每次试验前不能预言出现什么结果 每次试验出现的结果不止一个 在相同的条件下进行大量观察或试 验时，出现的结果有一定的规律性 —— 称之为统计规律性 统计规律性
§1.1 随机事件及其运算
基本术语 对某事物特征进行观察, 统称试验 试验. 试验 若它有如下特点,则称为随机试验 随机试验,用E 表示 随机试验 可在相同的条件下重复进行 每次试验的可能结果不止一个,但能明 确所有的结果 试验前不能预知出现哪种结果 E1 投一枚硬币3次，观察正面出现的次数 E2 观察总机每天9:00~10:00接到的电话次数 E3 观察某地区每天的最高温度与最低温度

§1.2 样本空间、随机事件
一、样本空间
1.样本空间: 随机试验E的所有可能结果组成的集合. 记为S．
2.样本点: 样本空间S的元素，即E的每个可能结果．
例 写出§1.1节中所列的试验Ei 的样本空间: 试验E1: 抛一枚硬币,观察正面H、反面T出现的情况.
S1={H, T},（H表示出现正面， T表示出现反面）
A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C) ． 4. 德.摩根律(对偶原理) ： A∪B=A∩B, A∩B=A∪B
n
n
n
n
类似有： Ai Ai ,
Ai Ai
i 1
i 1
i 1
i 1
5. 对必然事件的运算法则：A∪S=S, A∩S=A
6.对不可能事件的运算法则：A∪Φ=A,A∩Φ=Φ．
实验序号
n=5
m fn (A)
1 2 0.4
2 3 0.6 3 1 0.2
4 5 1.0
n=50 m fn (A) 22 0.44
25 0.50 21 0.42 25 0.50
n=500
m
fn ( A)
251 0.502
249 0.498 256 0.512 253 0.506
从上面的例子可以看出，试验次数n越大，出现正 面的频率越接近0.5，即频率稳定于1/2 ．经验表明：只要 试验是在相同的条件下进行的，则随机事件出现的频率 稳定于一个固定的常数，常数是事件本身所固有的，是 不随人们的意志而改变的一种客观属性，它是对事件出 现的可能性大小进行度量的客观基础．为了理论研究的 需要，从频率的稳定性和频率的性质得到启发，给出如 下度量事件发生可能性大小的概率的定义.
呼叫次数. E6: 在一批灯泡中任意抽取一只, 测试其寿命.

事件 A={掷出奇数点}
事件B = {掷出点数为1,3,5｝
显然 A=B
B A
A B
S
3、两事件A与B的和
“事件A、B中至少有一个发生”是一事件
把这一事件称为A与B的和，
记作 A B, 或A B
A或 B
S
A B A+B
即 A U B A、B中至少有一个发生
问如何用 Bi 表示A和 A ？ A= B1B2
A B1B2 B1B2 B1B2 B1 B2
( B1B2 B1B2 ) ( B1B2 B1B2 )
例2 设A、B、C为三个事件，用A、B、 C的运算关系表示下列各事件.
1. A发生, B与C不发生
AB C
或
A B C
些随机事件。 1、包含关系
若果事件A的发生必然导致事件B发生，
则称事件A包含于B，或称B包含A
记作A B, 或B A
对任一事件A有：
B
A A B
S
φ A S
2、两事件A与B相等
若A B且B A 同时成立， 则称A 与B相等 记作A B,
试验E：掷一颗骰子，观察出现的点数
事件A、B对立(互逆）
AB 且A+B S
事件A、B互不相容（互斥）
c
两事件A、B互逆或互为对立事件: 除要求A、B互斥即AB= 外，还要求 A+B=S
6. “A、B都发生”与“A、B不都发生”是 对立事件. 正确 7. “A、B都发生”与“A、B都不发生”是 对立事件. 错误

因为A、B都发生是 A、B都不发生是
AB的对立事件是
AB
AB

（6）事件的关 分配率：(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C) (A∪B)∩C=(AC)∪(BC)
系与运算
Ai Ai
德摩根率： i1
i1
AB A B，A B AB
（7）概率的公 理化定义
（8）古典概型
设 为样本空间， A 为事件，对每一个事件 A 都有一个实数 P(A)，若满足下列三
个条件： 1° 0≤P(A)≤1， 2° P(Ω) =1
第 1 章 随机事件及其概率
（1）排列组合 公式
Pmn
m! (m n)!
从 m 个人中挑出 n 个人进行排列的可能数。
C
n m
m! n!(m n)!
从 m 个人中挑出 n 个人进行组合的可能数。
加法原理（两种方法均能完成此事）：m+n
某件事由两种方法来完成，第一种方法可由 m 种方法完成，第二种方法可由 n 种方法来完
（2）加法和乘 成，则这件事可由 m+n 种方法来完成。
法原理
乘法原理（两个步骤分别不能完成这件事）：m×n
某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由 m 种方法完成，第二个步骤可由 n 种方法来完
成，则这件事可由 m×n 种方法来完成。
②运算：
结合率：A(BC)=(AB)C A∪(B∪C)=(A∪B)∪C
当 B A 时，P(A-B)=P(A)-P(B)
1 / 31
当 A=Ω时，P( B )=1- P(B)
（12）条件概率 （13）乘法公式
P( AB)
定义 设 A、B 是两个事件，且 P(A)>0，则称
为事件 A 发生条件下，事件 B 发生
P( A)
P( AB)
的条件概率，记为 P(B / A)

基本事件总数为 10 10 10 103 , A 所包含基本事件的个数为 6 6 4, 6 6 4 0.144 . 故 P ( A) 3 10
同类型的问题还有：
1) 电话号码问题；
2) 骰子问题.
3) 英文单词、书、报等排列问题.
例6
分房模型
有n个人，每个人都以同样的概率 1/N 被分配在N(n≤N)间房中的每一间中，试求 下列各事件的概率：
nH
1061 2048 6019 12012
f
德.摩根 蒲丰 K.皮尔逊 K.皮尔逊
0.5181 0.5069 0.5016 0.5005
f (H ) n的增大
1 . 2
重要结论
频率当 n 较小时波动幅度比较大,当 n 逐渐增 大时 , 频率趋于稳定值, 这个稳定值从本质上反映 了事件在试验中出现可能性的大小.它就是事件的
满足等式
rn r r1 r2 n n n n
根据定1.2知 P ( A1 Am ) P ( A1 ) P ( Am )
说明
概率的统计定义直观地描述了事件发生的 可能性大小，反映了概率的本质内容，但也有 不足，即无法根据此定义计算某事件的概率.
三、古典概型
1.古典概型定 义
m Cn ( N 1)nm
m C n ( N 1) n m P (C ) Nn
同类型的问题还有： 1) 球在杯中的分配问题； (球人，杯房) 2) 生日问题； (日 房，N=365天) ( 或 月 房，N=12月)
3) 旅客下站问题； ( 站房 )
4) 印刷错误问题； (印刷错误人，页房)
mn 基本事件总数为: C M N m n CM CN A 所包含基本事件的个数为

统计与概率的关系统计与概率是数学中两个重要的概念，它们有着紧密的关系。

统计是通过对已有的数据进行收集、整理和分析，从中得出结论或推断的一门学科。

而概率则是用来描述事件发生的可能性的一种数学工具。

在实际生活和科学研究中，统计与概率常常相互依存，相互补充，共同帮助我们理解和解决问题。

统计与概率之间的关系体现在统计学中的概率论部分。

概率论是研究随机现象的数学理论，它是统计学的理论基础之一。

通过概率论，我们可以计算事件发生的可能性，从而对未知的事物进行预测和推断。

例如，我们可以通过概率论来计算掷骰子时每个点数出现的概率，或者计算在一批产品中出现次品的概率。

这些概率计算是统计学中常用的方法，可以帮助我们做出合理的决策。

统计与概率之间的关系还体现在统计推断中。

统计推断是通过对样本数据进行分析和推断，来对总体特征进行估计的方法。

在进行统计推断时，我们需要根据样本数据的分布情况，结合概率论的知识，对总体参数进行估计。

例如，在进行调查时，我们可以通过对一部分人的调查结果进行统计推断，来估计整个人群的特征。

这其中就涉及到了概率论中的概率分布和抽样分布等知识。

统计与概率的关系还可以从实际问题的解决中得到体现。

在现实生活中，我们经常需要通过统计和概率来解决问题。

例如，在医学研究中，我们可以通过统计方法来分析一种药物的疗效，或者预测某种疾病的发生概率。

在金融领域，我们可以通过统计方法来分析股票的涨跌概率，或者估计某种投资产品的风险。

在工程领域，我们可以通过统计方法来分析产品的可靠性，或者预测设备的寿命。

这些实际问题的解决都离不开统计与概率的知识和方法。

统计与概率是数学中两个紧密相关的学科，它们相互依存，相互补充，共同帮助我们理解和解决问题。

统计通过对已有数据的收集和分析，可以得出结论和推断；概率则是描述事件发生可能性的数学工具。

统计与概率在统计学中的概率论部分以及统计推断中起着重要的作用，并在实际问题的解决中得到广泛应用。

统计与概率的关系统计与概率是数学中两个相关但又有所区别的概念。

统计是通过收集和分析数据来描述和解释现象的科学，而概率则是研究随机事件发生的可能性的数学工具。

虽然它们在方法和应用上有所不同，但统计与概率之间存在着密切的联系和相互依赖关系。

统计和概率都是用来研究和描述现实世界中的不确定性的工具。

统计学通过收集、整理和分析大量的数据，从而得出关于总体特征和规律的结论。

而概率则是通过数学模型和统计推断来研究和计算随机事件发生的可能性。

统计和概率都涉及到随机变量和概率分布的概念。

在统计中，随机变量是指在一定条件下可能取到不同值的变量，而概率分布则是描述这些随机变量取值的规律。

通过统计分析，我们可以了解和预测某个随机变量的分布情况，从而得出相关的结论。

而概率则是通过数学模型和计算来描述和计算随机变量的分布情况。

统计和概率都涉及到样本和总体的概念。

在统计中，样本是指从总体中选取的一部分个体或观测值，通过对样本进行分析和推断，我们可以得出关于总体的结论。

而概率则是通过样本来估计总体的参数和分布情况。

统计和概率都是从观测数据中推断未知信息的工具。

在统计中，我们通过收集和分析数据来推断总体的特征和规律。

而概率则是通过已知的信息和假设，计算和推断未知事件发生的可能性。

统计和概率都是基于数据和假设进行推断和预测的工具。

统计和概率在实际应用中经常相互结合。

在很多实际问题中，我们需要通过统计分析来估计概率分布的参数和分布情况。

而在概率计算中，我们也常常需要依赖统计数据来计算和估计概率值。

统计和概率的结合可以更好地解决实际问题，并提供更准确的结果和预测。

统计与概率之间存在着密切的联系和相互依赖关系。

统计是从数据中推断总体特征和规律的科学，而概率则是研究随机事件发生的可能性的数学工具。

统计和概率的结合可以更好地解决实际问题，并提供更准确的结果和预测。

通过学习和应用统计和概率，我们可以更好地理解和描述现实世界中的不确定性，为决策和问题解决提供科学的依据。

概率与统计知识点总结概率与统计是数学中的重要分支，广泛应用于各个领域。

它们是研究随机现象的规律性和统计规律的数学方法。

本文将对概率与统计的基础知识点进行总结，并介绍其应用领域。

一、概率1. 概率的基本概念概率是事件发生的可能性大小的度量。

其中，随机试验是指具有不确定性的实验，样本空间是指该实验的所有可能结果的集合，事件是样本空间的子集。

2. 概率的计算规则概率的计算通常使用频率来估计，频率是指在大量重复试验中某一事件发生的次数与总试验次数之比。

根据频率计算概率的规则有加法规则和乘法规则。

3. 条件概率与独立事件条件概率是指事件A在事件B发生条件下发生的概率，表示为P(A|B)。

独立事件是指两个事件互不影响，其概率的乘积等于各自概率的积。

4. 事件的组合与排列组合是指从n个不同元素中取出m个元素（m≤n）的方式数，用C(n,m)表示。

排列是指从n个不同元素中按一定顺序取出m个元素（m≤n）的方式数，用P(n,m)表示。

二、统计1. 统计的基本概念统计是指通过收集、整理和分析数据来描述和推断总体的方法。

其中，总体是指研究对象的全体，样本是从总体中抽取的一部分。

2. 数据的表示与整理数据可以使用表格、图表等形式进行表示。

常用的图表有条形图、饼图、折线图等。

数据的整理包括频数分布、频率分布等。

3. 统计指标统计指标是对数据进行度量和描述的工具，常用的统计指标有均值、中位数、众数、标准差等。

均值是指一组数据的算术平均值，中位数是指一组数据中居于中间位置的数值，众数是指一组数据中出现频次最高的数值。

4. 抽样与推断抽样是从总体中随机抽取样本的方法。

通过对样本的分析，可以对总体进行推断。

常用的推断方法有参数估计和假设检验。

三、概率与统计的应用领域1. 自然科学概率与统计在物理学、化学、生物学等自然科学中有广泛应用。

例如，在物理学中，概率与统计可以用来描述微粒的运动规律；在化学中，可以用来研究物质反应的速率与产率；在生物学中，可以用来研究生物种群的数量与分布。

高中二年级数学概率与统计初步概率与统计是高中数学中的一门重要课程，它涵盖了概率和统计两个方面。

概率是用来描述事件发生的可能性，而统计则是通过对数据进行收集、分析和解释，来给出结论。

本文将从概率和统计两个角度来介绍高中二年级数学中的初步内容。

一、概率1.1 概率的基本概念概率是描述随机事件发生可能性的数值。

在实际生活中，我们经常会遇到概率的问题，比如投掷一枚硬币正面朝上的概率是多少，抽一张扑克牌时抽到黑桃的概率是多少等等。

1.2 事件与样本空间在概率问题中，事件是指某个具体结果的集合，样本空间是指所有可能结果的集合。

例如，投掷一枚硬币，事件可以是正面朝上，样本空间可以是{正面，反面}。

1.3 概率的计算方法在概率的计算中，有两种主要的方法：频率法和古典概型法。

频率法是通过做大量的实验来计算概率，古典概型法是通过确定每个结果出现的可能性来计算概率。

二、统计2.1 数据的收集与整理统计的第一步是收集数据，并对数据进行整理和分类。

我们可以使用表格、图表等形式来展示数据，以便更好地进行分析。

2.2 数据的描述性统计描述性统计是用来对收集到的数据进行概括和描述的方法。

常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。

2.3 样本与总体在统计学中，我们通常会采集一部分数据作为样本，用来对整个总体进行推断。

样本的选择要具有代表性，以确保结果的可靠性。

2.4 统计推断统计推断是通过对样本数据进行分析，来推断总体的特征和性质。

常用的统计推断方法包括假设检验、置信区间等。

结论概率与统计是高中数学中的一门重要课程，它们在实际生活和各个领域中都有广泛的应用。

通过学习概率与统计，学生可以培养逻辑思维能力，提高数据分析和决策能力，为将来的学习和工作打下坚实的基础。

希望本文对读者对高中二年级数学概率与统计初步有所帮助。

考研数学一-概率论与数理统计假设检验(总分：23.00，做题时间：90分钟)一、选择题(总题数：12，分数：12.00)1.在假设检验中，显著性水平α是（分数：1.00）A.第一类错误概率．B.第一类错误概率的上界．C.第二类错误概率．D.第二类错误概率的上界．2.在假设检验中，显著性水平α的意义是（分数：1.00）A.原假设H0成立，经检验被拒绝的概率．B.原假设H0成立，经检验被接受的概率．C.原假设H0不成立，经检验被拒绝的概率．D.原假设H0不成立，经检验被接受的概率3.对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平α=0.05下接受H0：μ=μ0，H1：μ＞μ0，则在显著性水平α=0.01下（分数：1.00）A.必接受H0．B.必拒绝H0，接受H1．C.可能接受也可能拒绝H0．D.拒绝H0，可能接受也可能拒绝H1．4.在假设检验中，如果待检验的原假设为H0，那么犯第二类错误是指（分数：1.00）A.H0成立，接受H0．B.H0不成立，接受H0．C.H0成立，拒绝H0．D.H0不成立，拒绝H0．5.假设总体X服从正态分布N(μ，1)，关于总体X的数学期望μ有两个假设H0：p=0；H1：μ=1．已知X1，…，X9是来自总体X uα表示标准正态分布上α分位数，H0的4个否定域分别取为1.00）A.B.C.D.6.假设某种元件寿命(单位：千小时)原来服从正态分布N(5，0.32)，现采用新工艺加工，所得的产品寿命服从正态分布N(μ，0.32)．为检验这种工艺是否提高元件的使用寿命，为此需要做统计检验，如果检验者对新工艺持保守态度，将元件寿命没有提高作为原假设H0，那么原假设，备择假设应该是（分数：1.00）A.H0：μ=5；H1：μ≠5．B.H0：μ=5；H1：μ＞5．C.H0：μ=5；H1：μ＜5．D.H0：μ≤5；H1：μ＞5．7.对取显著性水平为α的假设检验问题，犯第一类错误(弃真)的概率为p，则（分数：1.00）A.p≤1-α．B.p≥1-α．C.p≤α．D.p≥α．8.假设总体X H0：μ=μ0；H1：μ＞μ0．如果取H0的否定域为(x1，…，x n)C 1.00）A.B.C.D.9.自动装袋机装出的物品每袋重量服从正态分布N(μ，σ2)，规定每袋重量的方差不超过a．为了检验自动装袋机的生产是否正常，对它生产的产品进行抽样检查，取零假设H0：σ2≤a，显著性水平α=0.05，则下列说法正确的是（分数：1.00）A.如果生产正常，则检验结果也认为生产是正常的概率为95%．B.如果生产不正常，则检验结果也认为生产是不正常的概率为95%．C.如果检验结果认为生产正常，则生产确实正常的概率为95%．D.如果检验结果认为生产不正常，则生产确实不正常的概率为95%．10.假设总体X服从正态分布N(μ，σ2)，其中μ，σ2均为未知参数，则下列统计假设中属于简单假设的是（分数：1.00）A.H0：μ：0，σ＞1．B.H0：μ=0，σ=1．C.H0：μ＜3，σ=1．D.H0：0＜μ＜3．11.设X1，…，X n是来自正态总体N(μ，σ2)的简单随机样本，其中参数μ和σ2未知，样本均值与方差分S2，则假设H0：μ=μ0选用的检验统计量为1.00）A.B.C.D.12.在产品质量检验时，原假设H0：产品合格．为了使次品混入正品的可能性很小，则在样本容量n固定的条件下，显著性水平α(0＜α＜1)（分数：1.00）A.应取大些．B.应取小些．C.应取定数．D.可以取(0，1)中的任意数．二、填空题(总题数：4，分数：6.00)13.假设总体Xσ0=0.3．基于来自总体X的容量为9的简单随机样本，2.00）填空项1:__________________14.假设总体X～N(μ，1)，关于总体X的数学期望μ的假设H0：μ=0；基于来自总体X的容量为9的简单1.00）填空项1:__________________15.假设总体X～N(μ，σ2)，且X1，X2，…，X n是来自总体X的简单随机样本，设1.00）填空项1:__________________16.已知总体X服从正态分布N(μ，1)，关于期望μ的待检假设H0：μ=0，H1：μ=1．已知X1，…，X9是来自总体X H0的否定域为 2.00）填空项1:__________________三、解答题(总题数：1，分数：5.00)17.某工厂生产零件长度X服从正态分布N(μ，σ2)，根据其精度要求，零件长度标准差不得超过0.9，现从该产品中取出19个样本，测得样本标准差S=1.2．问在显著性水平α=0.01下能否认为这批零件标准差显著偏大．如果α=0.05，结论又如何α 5.00）__________________________________________________________________________________________。

• 平时成绩占30%,期末成绩占70%.(43) 平时上课迟到早退三次算缺勤一次(扣平时分 5分) 平时作业情况:书上每两小节结束后留一次作 业;杜绝抄袭现象(抄袭与被抄袭者皆罚).反 映真实情况.而且根据作业情况,适当的调整 课程的进度. 期末考试形式:闭卷
• 本书的大体结构如下: • 第一章:基本知识,但是很重要,为后续章节作 铺垫(涉及到一些排列组合的知识). • 第二、三章是重点，涉及到以前高数、微 积分中的一重积分二重积分公式。倒时候 会给大家复习一下。 • 第四章概念比较多和第一章的地位差不多。 为了讲解第五章埋下伏笔。
n( A) lim P {| − p |< ε } = 1 n →∞ n
伯努利大数定律表明，当独立重复试验次数 伯努利大数定律表明，当独立重复试验次数n 充分大时，事件A发生的频率 发生的频率n(A) / n与事件 的概 与事件A的概 充分大时，事件 发生的频率 与事件 非常接近. 率p非常接近 非常接近 伯努利大数定律提供了通过试验来确定事件 概率的方法. 概率的方法
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年至1940年间，概率论的研究一方 年间， 在1900年至 年至 年间 面是极限理论的发展、随机过程理论的建立， 面是极限理论的发展、随机过程理论的建立， 另一方面是系统的研究概率的基本概念， 另一方面是系统的研究概率的基本概念，特 别是俄国数学家柯尔默哥洛夫于1933年发表 别是俄国数学家柯尔默哥洛夫于 年发表 概率的公理化结构” 的“概率的公理化结构”为概率理论奠定了 严格的逻辑基础。 严格的逻辑基础。
• 于是他请教法国数学家帕斯卡，帕斯卡邀请 于是他请教法国数学家帕斯卡， 另一位法国数学家费马共同研究， 另一位法国数学家费马共同研究，后来荷兰 科学家惠更斯得知后，也开始了研究， 科学家惠更斯得知后，也开始了研究，并于 1657年写出了《论掷骰子游戏中的计算》， 年写出了《 年写出了 论掷骰子游戏中的计算》， 这是研究概率问题的最早的论著。 这是研究概率问题的最早的论著。

NO.1 概率论基本概念一、随机试验1.确定性现象:必然发生或必然不发生的现象。

2.随机现象:在一定条件下我们事先无法准确预知其结果的现象，称为随机现象.3.随机现象的特点：人们通过长期实践并深入研究之后，发现这类现象在大量重复试验或观察下，它的结果却呈现出某种统计规律性.概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科.4.随机试验：为了对随机现象的统计规律性进行研究,就需要对随机现象进行重复观察, 我们把对随机现象的观察称为随机试验, 并简称为试验，记为E .随机试验具有下列特点:（1）可重复性: 试验可以在相同的条件下重复进行;（2）可观察性: 试验结果可观察,所有可能的结果是明确的;（3）随机性(不确定性): 每次试验出现的结果事先不能准确预知. ，但可以肯定会出现所有可能结果中的一个.二、样本空间、随机事件1.样本点：随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点,记作ω.2.样本空间：全体样本点组成的集合称为这个随机试验的样本空间，记为∧.(或S )．即∧={ω1 ,ω2 ,!,ωn ,!}3.随机事件：我们称试验E 的样本空间∧的子集为E 的随机事件，简称事件，在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性.一般用A, B, C,，…等大写字母表示事件．设A 为一个事件，当且仅当试验中出现的样本点ω∈A 时，称事件 A 在该次试验中发生．注: 要判断一个事件是否在一次试验中发生，只有当该次试验有了结果以后才能知道．（1）基本事件：仅含一个样本点的随机事件称为基本事件.（2）必然事件：样本空间∧本身也是∧的子集，它包含∧的所有样本点，在每次试验中∧必然发生，称为必然事件．即必然发生的事件.（3）不可能事件：．空集Φ也是∧的子集，它不包含任何样本点，在每次试验中都不可能发生，称为不可能事件．不可能发生的事件是不包含任何样本点的.三、事件间的关系与运算记号概率论集合论∧ 样本空间,必然事件全集∅ 不可能事件空集ω 基本事件元素A 事件子集A A的对立事件A的余集A ⊂B 事件A发生导致B发生A是B的子集A =B 事件A与事件B相等A与B的相等A ! B事件A与事件B至少有一个发生A与B的并集AB 事件A与事件B同时发生A与B的交集A -B 事件A发生而事件B不发生A与B的差集AB =∅ 事件A和事件B互不相容A与B没有相同的元素1.子事件、包含关系A ⊂B事件A是事件B的子事件含义：事件A发生必然导致事件B发生, ∅⊂A ⊂∧2.相等事件A =B :若事件Ａ发生必然导致事件B 发生，且若事件B 发生必然导致事件A 发生，即B ⊃A且A ⊃B ⇔A=B注：事件 A 与事件 B 含有相同的样本点3.和事件或并事件A !B = { x x ∈A或x∈B }，事件A ! B是事件A和事件B的和事件事件A ! B 发生⇔ 事件A 发生或事件B 发生⇔ 事件A 与B 至少有一个发生n称" A k 为n 个事件A 1，A 2，!，A n 的和事件k =1∞称" A k 为可列个事件A 1 , A 2 ,!, A n ,!的和事件k =14. 积事件或交事件A !B = {x x ∈ A 且x ∈ B }， 事件A ! B 是事件A 与事件B 的积事件事件A ! B 发生⇔ 事件A 与事件B 同时发生积事件A ! B 可简记为ABn称" A k 为n 个事件A 1，A 2，!，A n 的积事件k =1∞称" A k 为可列个事件A 1 , A 2 ,!, A n ,!的积事件.k =15. 事件的差A -B = {x x ∈ A 且x ∉ B }， 事件A - B 称为事件A 与事件B 的差事件事件A - B 发生⇔ 事件A 发生而事件B 不发生.注： A - B = A - AB6. 互斥或互不相容A !B = Φ 则称事件A 与事件B 是互不相容的，或互斥的.A !B = Φ ⇔事件 A 和随机 B 不能同时发生.注： 任一个随机试验E 的基本事件都是两两互不相容的.推广：设事件 A 1，A 2，!，A n 满足 A i A jA 1，A 2，!，A n 是两两互不相容的. 7. 对立事件或互逆事件= Φ (i , j = 1, 2,!, n , i ≠ j ) 称事件若事件 A 和事件 B 中有且仅有一个发生，即 A ! B = ∧, AB = Φ则事件 A 和事件 B 为互逆事件或对立事件。