概率论基础知识
主讲:姜瑸麟(北京邮电)
概率论基础知识
第一章 随机事件及其概率
一 随机事件
§1 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:E1: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 E1 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Ω。每次试验都不可能发生的
事情称为不可能事件,记为Φ。
例如,在 E1 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 E1 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合事件,例如,在 E1 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 E1 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 E1 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 E1 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Ω。
例如,
在 E1 中,Ω={1,2,3,4,5,6}
在 E2 中,Ω={(H,H),(H,T),(T,H),(T,T)}
在 E3 中,Ω={0,1,2,……}
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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。
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此试验样本空间所有样本点的个数为 NΩ=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
(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。此试验的样本空间所
有样本点的个数为
第一种方法用组合+乘法原理;第二种方法用排列
§2 事件间的关系与运算
1、包含:“若事件 A 的发生必导致事件 B 发生,则称事件 B 包含事件 A,记为 A
B 或 B
A。
例如,在 E1 中,令 A 表示“掷出 2 点”的事件,即 A={2}
B 表示“掷出偶数”的事件,即 B={2,4, 6}则
2、相等:若 A
B 且 B
A,则称事件 A 等于事件 B,记为 A=B
例如,从一付 52 张的扑克牌中任取 4 张,令 A 表示“取得到少有 3 张红桃”
的事件;B 表示“取得至多有一张不是红桃”的事件。显然 A=B
3、和:称事件 A 与事件 B 至少有一个发生的事件为 A 与 B 的和事件简称为和,记为 A
B,或 A+B
例如,甲,乙两人向目标射击,令 A 表示“甲击中目标”的事件,B 表示“乙
击中目标”的事件,则 AUB 表示“目标被击中”的事件。
推广:
有限个
无穷可列个
4、积:称事件 A 与事件 B 同时发生的事件为 A 与 B 的积事件,简称为积,记为 A
B 或 AB。
例如,在 E3 中,即观察某电话交换台在某时刻接到的呼唤次数中,令 A={接到偶数次呼唤},B={接到
奇数次呼唤},则 A
B={接到 6 的倍数次呼唤}
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推广:
任意有限个
无穷可列个
5、差:称事件 A 发生但事件 B 不发生的事件为 A 减 B 的差事件简称为差,记为 A-B。
例如,测量晶体管的β参数值,令 A={测得β值不超过 50},B={测得β值
不超过 100},则,A-B=φ,B-A={测得β值为 50﹤β≤100}
6、互不相容:若事件 A 与事件 B 不能同时发生,即 AB=φ,则称 A 与 B 是互不相容的。
例如,观察某定义通路口在某时刻的红绿灯:若 A={红灯亮},B={绿灯亮},
则 A 与 B 便是互不相容的。
7、对立:称事件 A 不发生的事件为 A 的对立事件,记为 显然
,A∩ =φ
例如,从有 3 个次品,7 个正品的 10 个产品中任取 3 个,若令 A={取得的 3
个产品中至少有一个次品},则 ={取得的 3 个产品均为正品}。
§3 事件的运算规律
1、交换律 A∪B=B∪A; A∩B=B∩A
2、结合律 (A∪B)∪C=A∪(B∪C) ;(A∩B)∩C=A∩(B∩C)
3、分配律 A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C), A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A ∪C)
4、对偶律
此外,还有一些常用性质,如
A∪ B
A,A∪B
B(越求和越大);A∩B
A,A∩B
B(越求积越小)。
若 A
B,则 A∪ B=B, A∩ B=A A-B=A-AB= A
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等等。
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例 3,从一批产品中每次取一件进行检验,令 Ai={第 i 次取得合格品},i=1,2,3,试用事件的运算符号表示
下列事件。A={三次都取得合格品}B={三次中至少有一次取得合格品}C={三次中恰有两次取得合
格品}D={三次中最多有一次取得合格品}
解:A=A1A2A3
表示方法常常不唯一,如事件B又可表为
或
例 4,一名射手连续向某一目标射击三次,令Ai={第 i 次射击击中目标} , i=1,2,3,试用文字叙述下列事
件:
解:
A3-A2={第三次击中目标但第二次未击中目标}
A1A2A3={三次射击都击中目标}
例 5,下图所示的电路中,以 A 表示“信号灯亮”这一事件,以 B,C,D 分别表示继电器接点,Ⅰ,Ⅱ,
Ⅲ,闭合,试写出事件 A,B,C,D 之间的关系。
解,不难看出有如下一些关系:
二 事件的概率
§1 概率的定义
所谓事件 A 的概率是指事件 A 发生可能性程度的数值度量,记为 P(A)。规定 P(A)≥0,P(Ω)=1。
1、古典概型中概率的定义
古典概型:满足下列两条件的试验模型称为古典概型。
(1)所有基本事件是有限个; (2)各基本事件发生的可能性相同;
例如:掷一匀称的骰子,令 A={掷出 2 点}={2},B={掷出偶数总}={2,4,6}。此试验样本空间为
Ω={1,2,3,4,5,6},于是,应有 1=P(Ω)=6P(A),即 P(A)= 。
而 P(B)=3P(A)=
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定义 1:在古典概型中,设其样本空间Ω所含的样本点总数,即试验的基本事件总数为 NΩ而事件 A 所含
的样本数,即有利于事件 A 发生的基本事件数为 NA,则事件 A 的概率便定义为:
例 1,将一枚质地均匀的硬币一抛三次,求恰有一次正面向上的概率。
解:用 H 表示正面,T 表示反面,则该试验的样本空间
Ω={(H,H,H)(H,H,T)(H,T,H)(T,H,H)(H,T,T)(T,H,T)(T,T,H)(T,T,T)}。
可见 NΩ=8 令 A={恰有一次出现正面},则 A={(H,T,T)(T,H,T)(T,T,H)}
可见,令 NA=3 故
例 2,(取球问题)袋中有 5 个白球,3 个黑球,分别按下列三种取法在袋中取球。
(1)有放回地取球:从袋中取三次球,每次取一个,看后放回袋中,再取下一个球;
(2)无放回地取球:从袋中取三次球,每次取一个,看后不再放回袋中,再取下一个球;
(3)一次取球:从袋中任取 3 个球。在以上三种取法中均求A={恰好取得2 个白球}的概率。
解:(1)有放回取球 NΩ=8×8×8=83=512
(袋中八个球,不论什么颜色,取到每个球的概率相等)
(先从三个球里取两个白球,第一次取白球有五种情况,第二次取
白球还有五种情况<注意是有放回>,第三次取黑球只有三种情况)
(2)无放回取球
故
(3)一次取球
故
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属于取球问题的一个实例:
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设有 100 件产品,其中有 5%的次品,今从中随机抽取 15 件,则其中恰有 2 件次品的概率便为
(属于一次取球模型)
例 3(分球问题)将 n 个球放入 N 个盒子中去,试求恰有 n 个盒子各有一球的概率(n≤N)。
解: 令 A={恰有 n 个盒子各有一球},先考虑基本事件的总数
先从 N 个盒子里选 n 个盒子,然后在 n 个盒子里 n 个球全排列
故
属于分球问题的一个实例:
全班有 40 名同学,向他们的生日皆不相同的概率为多少?令 A={40 个同学生日皆不相同},则有
(可以认为有 365 个盒子,40 个球)
故
例 4(取数问题)
从 0,1,……,9 共十个数字中随机的不放回的接连取四个数字,并按其出现的先后排成一列,求下列
事件的概率:(1) 四个数排成一个偶数;(2) 四个数排成一个四位数;(3) 四个数排成一个四位偶数;
解:令 A={四个数排成一个偶数},B={四个数排成一个四位数},C={四个数排成一个四位偶数}
,
,
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例 5(分组问题)将一幅 52 张的朴克牌平均地分给四个人,分别求有人手里分得 13 张黑桃及有人手里
有 4 张 A 牌的概率各为多少?
解:令 A={有人手里有 13 张黑桃},B={有人手里有 4 张 A 牌}
于是
,故
不难证明,古典概型中所定义的概率有以下三条基本性质:
1° P(A)≥0
2° P(Ω)=1
3° 若 A1,A2,……,An 两两互不相容,则
2、概率的统计定义
频率:在 n 次重复试验中,设事件 A 出现了 nA 次,则称:
为事件 A 的频率。频率具有一
定的稳定性。示例见下例表
试验者
抛硬币次数 n
正面(A)出现次数 nA
德·摩尔根
浦丰
皮尔逊
皮尔逊
维尼
2048
4040
12000
24000
30000
1061
2148
6019
12012
14994
正面(A)出现的
频率
0.5180
0.5069
0.5016
0.5005
0.4998
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定义 2:在相同条件下,将试验重复 n 次,如果随着重复试验次数 n 的增大,事件 A 的频率 fn(A)越来越
稳定地在某一常数 p 附近摆动,则称常数 p 为事件 A 的概率,即 P(A)=p
不难证明频率有以下基本性质:
1°
2°
3° 若 A1,A2,……,两两互不相容,则
3、概率的公理化定义 (数学定义)
定义 3:设某试验的样本空间为Ω,对其中每个事件 A 定义一个实数 P(A),如果它满足下列三条公理:
1° P(A) ≥0(非负性) 2° P(Ω)=1(规范性)
3° 若 A1,A2,……,An……两两互不相容,则
(可列可加性,简称可加性)
则称 P(A)为 A 的概率
4、几何定义
定义 4:假设Ω是 Rn(n=1,2,3)中任何一个可度量的区域,从Ω中随机地选择一点,即Ω中任何一点都有
同样的机会被选到,则相应随机试验的样本空间就是Ω,假设事件 A 是Ω中任何一个可度量的子集,则
P(A)==ū(A)/ ū(Ω)
§2 概率的性质
性质 1:若 A
B, 则 P(B-A)=P(B)-P(A) ——差的概率等于概率之差
证: 因为:A
B
所以:B=A∪(B-A)且 A∩(B-A)=φ,由概率可加性
得 P(B)=P[A∪(B-A)]=P(A)+P(B-A)
即 P(B-A)=P(B)-P(A)
性质 2:若 A
B, 则 P(A)≤P(B) ——概率的单调性
证:由性质 1 及概率的非负性得 0≤P(B-A)=P(B)-P(A),即 P(A)≤P(B)
性质 3:P(A)≤1
证明:由于 A Ω,由性质 2 及概率的规范性可得 P(A)≤1
性质 4:对任意事件 A,P( )=1-P(A)
证明:在性质 1 中令 B=Ω便有 P( )=P(Ω-A)=P(Ω)-P(A)=1-P(A)
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