
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文檔簡介
1、課件在郵箱,密碼518516,隨機(jī)現(xiàn)象(偶然性現(xiàn)象):在一定條件下有多種可能結(jié)果。事先可以知道發(fā)生的所有結(jié)果,但發(fā)生什么結(jié)果事先無法預(yù)知。,隨機(jī)現(xiàn)象廣泛的存在于現(xiàn)實(shí)生活中。 概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是研究和揭示隨機(jī)現(xiàn)象統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的一門科學(xué)。,相關(guān)概念和定義,對(duì)隨機(jī)現(xiàn)象做一次觀察或測(cè)量稱為做一個(gè)試驗(yàn),記為 E 。,試驗(yàn)所有可能結(jié)果構(gòu)成的集合稱為樣本空間,記為。樣本空間中的元素, 稱為樣本點(diǎn)。,的任意一個(gè)子集(或一些樣本點(diǎn)的集合)稱為一個(gè)隨機(jī)事件,簡稱事件。,樣本點(diǎn)(基本事件)在一次實(shí)驗(yàn)中或發(fā)生,或不發(fā)生。事件也一樣(除了必然事件和不可能事件)。,事件間的關(guān)系,AB :事件A的發(fā)生會(huì)導(dǎo)致事件B的發(fā)生。,若
2、AB, 且BA, 則A=B。,AB :事件 A或事件 B發(fā)生的事件 。,AB或AB :事件A與B同時(shí)發(fā)生的事件。,若AB=,稱A與B為互斥事件(或互不相容事件)。,AB:A發(fā)生且B不發(fā)生的事件 。,它也等價(jià)于不同事件雖在試驗(yàn)中都會(huì)發(fā)生,但發(fā)生的可能性(幾率)不同,有的大有的小,稱這個(gè)可能性為概率。它貫穿于概率論的始末。,隨機(jī)現(xiàn)象具有偶然性:事件在一次試驗(yàn)中可能發(fā)生,也可能不發(fā)生(無法預(yù)測(cè))。它也有必然性:在大量重復(fù)試驗(yàn)中任何事件都呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)規(guī)律性:頻率的穩(wěn)定性:頻率總穩(wěn)定在一個(gè)常值附近,即,基本特征(1). 1 P(A)0;(2) P()=1 ; (3) P()=1 。該值越大,事件在試驗(yàn)中越容
3、易發(fā)生。,2. 若AB, 則:P(B-A)=P(B)-P(A), P(B)P(A)。,1.,幾個(gè)式子,3.,4. 當(dāng) AB=時(shí) P(AB)=P(A)+P(B),古典概型:試驗(yàn)結(jié)果只有有限個(gè);各個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的可能性相同,此時(shí),若基本事件總數(shù)為n個(gè),事件A 包含 k 個(gè)基本事件,則 P(A)=k/n,條件概率: 事件B發(fā)生的條件下事件A發(fā)生的概率稱為條件概率,記為P(A|B) 。一般的, P(A|B) P(A) 。計(jì)算公式,于是 P(AB)=P(B)P(A|B)。同理P(AB)=P(A)P(B|A),全概率公式與貝葉斯公式:設(shè) A1,A2,An為一完備事件組,則對(duì)任一事件B有,P(A|B)=P(A)
4、, P(B|A) = P(B) , P(AB)=P(A) P(B).,事件的獨(dú)立性:若事件A ,B的發(fā)生不受對(duì)方發(fā)生與否的影響,則稱A與B相互獨(dú)立。判定式子,獨(dú)立試驗(yàn)序列:事件A發(fā)生的概率是p,將試驗(yàn)重復(fù)獨(dú)立進(jìn)行n次。這樣的n次重復(fù)試驗(yàn)稱為n重獨(dú)立試驗(yàn)序列,也稱n重貝努利試驗(yàn)。,在n重貝努利試驗(yàn)中, A發(fā)生的次數(shù)的可能取值為0,1,2,n。記A發(fā)生k次的概率為Pn(k),則有,隨機(jī)變量:為將隨機(jī)現(xiàn)象數(shù)字化而引入的。 方法:將每一個(gè)樣本點(diǎn)與一個(gè)數(shù)X()相對(duì)應(yīng)(本身有數(shù)字的就用這個(gè)數(shù)字),不同樣本點(diǎn)對(duì)應(yīng)不同的值。再引入一個(gè)變量X。當(dāng)一個(gè)樣本點(diǎn)發(fā)生了,說X取到了對(duì)應(yīng)的值。顯然,X可以取到不同的值,而
5、僅當(dāng)一個(gè)樣本點(diǎn)發(fā)生了,才說X取到了X() 。因?yàn)闃颖军c(diǎn)的發(fā)生是隨機(jī)的,故稱為隨機(jī)變量。 注意:一個(gè)隨機(jī)變量表示一個(gè)隨機(jī)現(xiàn)象。,通過引入隨機(jī)變量,在隨機(jī)現(xiàn)象中對(duì)事件及事件概率的研究轉(zhuǎn)化為對(duì)隨機(jī)變量取值規(guī)律和概率的研究。,離散型隨機(jī)變量, 分布律。設(shè)X的取值為 則的分布律可描述為,分布函數(shù),設(shè) X是隨機(jī)變量,稱函數(shù)F(x)=PXx 為X 的分布函數(shù)(X小于等于x的全部概率,故有局限性。離散、連續(xù)均可)。,(1).ab,總有F(a)F(b); (2).F(x)是一個(gè)右連續(xù)函數(shù); (3).0F(x)1,且F(-)=0,F(+)=1,離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù),圖形:臺(tái)階狀階梯線,每經(jīng)過一個(gè)概率點(diǎn),臺(tái)階向
6、上跳躍,躍度為該點(diǎn)的概率。,當(dāng)n=1時(shí)就是 兩點(diǎn)分布,XB(1, p) P(X=k)=p(1-p)1-k,k=0,1.,常見分布,1 二項(xiàng)分布(獨(dú)立試驗(yàn)序列),XB(n, p),,2. 超幾何分布, X H(n;M,N),3泊松分布X P(),N很大時(shí),超幾何分布 H(n;M,N) 近似于一個(gè)二項(xiàng)分布B(n;p) , n很大時(shí),二項(xiàng)分布B(n;p) 近似于一個(gè)泊松分布P(). 此外,二項(xiàng)分布可看做若干獨(dú)立同分布的兩點(diǎn)分布之和.,連續(xù)型隨機(jī)變量:對(duì)隨機(jī)變量X,若存在非負(fù)可積函數(shù) f(x), 使得對(duì)任意a,b, 有,稱 X為連續(xù)型隨機(jī)變量, f(x)為 X 的概率密度函數(shù)。性質(zhì),對(duì)任何常數(shù)a都有P
7、(X=a)=0.因此,概率為0的事件未必為不可能事件。概率為1的事件也未必為必然事件。此外,,常見分布,1,正態(tài)分布, X N(,2),2.均勻分布,X U(a,b),對(duì)它,總有P(X)=P(X)=0.5,標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布, X N(0,1),聯(lián)系,若X N(,2), 則(X-)/ N(0,1),指數(shù)分布, X e(),隨機(jī)變量函數(shù)的分布:X的分布已知, Y=g(X)也已知,求Y的分布。,離散型,設(shè)X的分布律為P(X=xk)=pk,對(duì)每個(gè)xk,利用Y=g(X)求出所有的Y值 ,就得Y的所有取值。對(duì)每個(gè)Y的取值yi ,將原來的xk的概率相加,就是P(Y=yi),從而得到Y(jié)的分布,連續(xù)型,利用分布函數(shù)
8、,F(xiàn)Y (y)= P(Yy)= P(g(X) y),根據(jù)g(X) y求解得到關(guān)于X的不等式,進(jìn)而轉(zhuǎn)化成X的分布函數(shù),兩邊對(duì)y求導(dǎo)即可,二維隨機(jī)向量(變量), (X, Y),(聯(lián)合)分布函數(shù)為F(x,y)=P(Xx,Y y),性質(zhì)(1). x1 x2 時(shí),F(xiàn)(x1, y)F(x2, y). 當(dāng)y1y2時(shí), F(x, y1)F(x, y2).,(2).x, yR, 有 0F(x, y)1;,(3). F(-, y)=0, F(x, -)=0, F(-, -)=0,F(xiàn)(, )=1.,離散型,(聯(lián)合)分布律,或,連續(xù)型,設(shè)(X, Y)的分布函數(shù)為F(x, y),如果存在一個(gè)非負(fù)函數(shù)f(x,y),使得對(duì)
9、任意實(shí)數(shù) x,y, 有,稱(X,Y)為連續(xù)型隨機(jī)向量,f(x,y)為(X,Y)的 概率密度函數(shù)。.,邊緣分布,在二維分布(X, Y)中分別考慮X, Y的分布時(shí)的分布,FX(x)=PXx=PXx,Y=F(x,), FY(y)=PYy=PX,Yy=F(,y).,求法,離散型,設(shè)(X, Y ) 的概率分布為P(X=xi,Y=yj)=pij,則,連續(xù)型, (X, Y) 的概率密度為 f (x, y),則,獨(dú)立性,對(duì)( X, Y)來說,若X, Y相互不受對(duì)方的影響,稱它們相互獨(dú)立。判定方法,連續(xù)型,離散型,二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布Z=X+Y,離散(略)。連續(xù),FZ(z)=P(Zz)=P(X+Y z),獨(dú)立
10、時(shí),M = max(X,Y) , N = min(X,Y) 的分布,FX(x) FY(y),FM(z) = FX(z) FY(z) .,FN(z) = 1-1-FX(z)1-FY(z),隨機(jī)變量的數(shù)字特征。期望:隨機(jī)變量X平均取值的大小。計(jì)算,離散, PX=xk=pk ,連續(xù), f(x),,若Y=g(X) ,則,若Z = g(X,Y),則,性質(zhì),(3). X, Y 相互獨(dú)立,則 E(XY)=E(X)E(Y);,方差:反映隨機(jī)變量X取值的分散程度,式子 D(X)= EX-E(X)2 = E(X2)-E(X)2 ,計(jì)算,(1). Var(C)=0;,(2)Var(CX)=C2 Var(X);,(4
11、). Var(X1X2)= Var(X1)+Var(X2);,對(duì)X ,若,則E(Y)=0,D(Y)=1,常用隨機(jī)變量的期望與方差,協(xié)方差,Cov(X, Y) = E X-E(X)Y-E(Y) = E( XY) -E(X)E(Y),相關(guān)系數(shù),性質(zhì),若X, Y相互獨(dú)立,兩個(gè)都為0,但反之不對(duì)。,矩, k 階原點(diǎn)矩,E(Xk); k 階中心矩, EX-E(X)k 。,大數(shù)定律,中心極限定理(略),數(shù)理統(tǒng)計(jì):研究以有效的方式收集、 整理和分析帶有隨機(jī)性的數(shù)據(jù),以便對(duì)所考察的問題作出正確的推斷。 總體(X): (具有隨機(jī)性的)研究對(duì)象(的相關(guān)數(shù)字)的全體。 樣本:從總體中抽取部分個(gè)體X1, X2 , , Xn進(jìn)行觀測(cè)(檢測(cè)),已達(dá)到對(duì)總體的科學(xué)推斷。 簡單樣本,對(duì)總體做簡單重復(fù)抽樣得到的樣本。 各X1, X2 , , Xn 相互獨(dú)立且與X具有相同的分布。,此外,引入3個(gè)新的分布,統(tǒng)計(jì)量,對(duì)獲得的樣本進(jìn)行“加工”的各種規(guī)則(函數(shù)),稱為統(tǒng)計(jì)量,如,F =(X/m)/(Y/n),當(dāng)X為正態(tài)總體時(shí),為樣本時(shí),參數(shù)估計(jì),X 的分布函數(shù)為 F( x, ),其中 未知,有樣本, X1, X2 , , Xn . 給出的一個(gè)估計(jì)值。 矩估計(jì),總體矩ak中含有 ,對(duì)一些
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