近代概率论基础第一章-概率空间课件.ppt
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- 近代 概率论 基础 第一章 概率 空间 课件
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1、机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、内容与学时一、内容与学时第一章第一章 概率空间概率空间第二章第二章 条件概率与统计独立性条件概率与统计独立性第三章第三章 随机变量与分布函数随机变量与分布函数第四章第四章 数字特征与特征函数数字特征与特征函数第五章第五章 极限定理极限定理共共32学时学时(5 学时)(5 学时)(6 学时)(8 学时)(8 学时)机动 目录 上页 下页 返回 结束 二、参考书目二、参考书目概率论与数理统计教程概率论与数理统计教程 高等教育出版社 1995.2. 华东师范大学 魏宗舒等 编概率论与数理统计概率论与数理统计高等教育出版社 1997.1. 浙江大学 盛骤 谢式千
2、 潘承毅 编概率论基础概率论基础高等教育出版社 2005.3. 复旦大学 李贤平 编按照由浅到深或由简到难的顺序排列机动 目录 上页 下页 返回 结束 4. 南开大学 扬振明 编概率论概率论科学出版社 2004.5. 北京师范大学 严士健 王隽骧 刘秀芳 著概率论基础概率论基础科学出版社 1999.6. 复旦大学 汪嘉冈 编著现代概率论基础现代概率论基础复旦大学出版社 1988.机动 目录 上页 下页 返回 结束 三、说明三、说明 本课程是在工科的概率论与数理统计基础上对数学专业的本科生开设的一门课程,旨在对工科概率论中的一些概念和理论加以严格化和进一步地深化,因而教材中有很多内容我们都是一带
3、而过,有的甚至根本不讲。有时还补充一些新内容。 希望通过本课程的学习,能使大家掌握近代概率论的一些基本思想、基本理论和基本方法,提高数学素质与科学思维能力,为进一步学习随机过程等后继课程打下坚实的基础。机动 目录 上页 下页 返回 结束 四、常用的一些记号四、常用的一些记号!(1).(1)()!rnnPn nnrnr !()! !rrnnnPnCrnrrnrr2、从n个元素中取出r个元素,不考虑其顺序,其总数为1、从n个元素中取出r个 (rn) 进行排列,其总数为其中0()nnrnrrnaba br一般地,用 记正整数,用 记实数。, ,n k r, ,a b x且有nnrnr机动 目录 上页
4、 下页 返回 结束 3、将排列公式推广,定义(1).(1);rxPx xxr (1).(1);!rxxPx xxrrrr 及0! 1,1.0 x 则1( 1).rxxrrr 若 ,则rn0;nr 由泰勒公式得:0(1).akkaxxk 0(1),nnkknxxk 因此2 .012nnnnnn 机动 目录 上页 下页 返回 结束 0(1),akkaxxk 0(1).brrbxxr 因为0(1).a bnnabxxn 利用幂级数的乘法,计算 的幂级数展开式中 幂前面的系数知:(1)(1)abxxnx0110ababababnnnn 特别地222201nnnnnn 或20110nnnnnnnnnnn
5、 4、机动 目录 上页 下页 返回 结束 第一章第一章 概率空间概率空间第一节第一节 古典概型中的几个经典问题古典概型中的几个经典问题 第三节第三节 概率概率空间空间第二节第二节 几何概型几何概型 机动 目录 上页 下页 返回 结束 第一节第一节 古典概型中的几个经典问题古典概型中的几个经典问题 一、生日问题一、生日问题 二、抽签问题二、抽签问题 三、摸球问题三、摸球问题 四、四、德德.梅尔问题梅尔问题 机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、生日问题一、生日问题(又称为分房问题) 例例 将n个球随机地放入N (Nn)个盒子中,设各个球 放入每个盒子是等可能的,求:每个盒子至多有一个球的概率。
6、解解将n个球放入N个盒子,每一种方法是一个基本事件(1).(1)!()!nnN NNnNPNNNn!()!nnNnnNPNNNn直接放球先选好格子,再放球或或机动 目录 上页 下页 返回 结束 36511365nnPP BP A例例 (生日问题) 设每个人的生日在一年365天中的任一天是等可能的,即都等于1365,那么随机选取n(365)人。(1) 他们的生日各不相同的概率为多少?(2) n个人中至少有两个人生日相同的概率为多少?解解 (1) 设 A= “n个人的生日各不相同”365365nnPP A (2) 设 B = “n个人中至少有两个人生日相同”当 n 等于64时,在64人的班级中,B
7、发生的概率接近于1,即 B几乎 总是会出现。机动 目录 上页 下页 返回 结束 二、抽签问题二、抽签问题 例例 袋中有a只黑球和b只白球,k个人把球随机的一只只baaPPCpkbakbaa111)1 (bak摸出来,求第k个人摸出的是黑球的概率。解解 将k个人取球的每一种取法看成一个样本点 在体育比赛中进行抽签,对各队的机会均等,与抽签的先后次序无关。这说明:这说明:机动 目录 上页 下页 返回 结束 三、摸球问题三、摸球问题 例例 如果某批产品中有a 件次品b 件好品,我们采用放回和不放回取样方式从中抽 n 件产品,问正好有k 件是次品的概率各是多少?【放回抽样】 把a+b件产品进行编号,有
8、放回的抽n次,把可能的重复排列全体作为样本点。() ()()kn kkn knna bnkabPkababab 这即为二项分布二项分布中随机变量取值为 k 的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 从 a+b 件产品中取出 n 件产品的可能组合全体作为样本点。abknkPabn 这即为超几何分布超几何分布中随机变量取值为 k 的概率。【不放回抽样】注意:注意:当产品总数很大而抽样数不大时,采用有放回抽样与采用不放回抽样,差别不大。机动 目录 上页 下页 返回 结束 四、四、德德.梅尔问题梅尔问题 例例 一颗骰子投4 次至少得到一个六点与两颗骰子投 24 次 至少得到一个双六,这两个事件中哪一
9、件有更多的机会 遇到?因而解:解:以A表示一颗骰子投4次至少得到一个六点这一事 件, 则 表示投一颗骰子4次没有出现六点,故A445( )6P A 41451( )10.51776PP A 机动 目录 上页 下页 返回 结束 这个问题在概率论发展史上颇有名气,因为它是德梅尔向巴斯卡提出的问题之一。正是这些问题导致了巴斯卡的研究和他与费马的著名通信。他们的研究标志着概率论的诞生。 同理,若以B表示两颗骰子投24次至少得到一个双六,则24224351( )10.491436PP B 因而,这两件事情中,前面一件事情更容易遇到。机动 目录 上页 下页 返回 结束 第二节第二节 几何概型几何概型 即:
10、若以 记“在区域 中随机的取一点,而该点落在区域 g 中”这一事件,则其概率定义为:gA( )().( )gm gP Am 此时,等可能性可以通过下列方式来赋予意义:落在某区域 g 的概率与区域的“几何度量” (长度、面积、体积等等)成正比并且与其位置和形状无关。这种区域的度量统称为“勒贝格(Lebesgue)测度”。( )m g 有时,试验的可能结果是某区域 中的 一个点,这个区域可以是一维的,也可以是二维的,还可以是 n 维的,这时不管是可能结果全体,还是我们感兴趣的结果都是无限的。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例1 (会面问题)两人相约7点到8点在某地会面,先到者等候另一人20分
11、钟,这时就可离去,试求这两人能会面的概率解解 以x,y分别表示两人到达的时刻,则会面的充要条件为20 xy 可能的结果全体是边长为60的正方形中的点,能会面的点的区域用阴影标出,故所求的概率为22260405609p60202060 xy0 实际上,我们假定了两人到达的时间在7点到8点之间的机会均等且互不影响。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例2 在圆周上任取三点A,B,C,试求这三点构成的三角形为锐角三角形的概率( )1( )( )4m AP Am解解 分别以x,y,z表示 的弧度,于是样本点是三维空间中的点(x,y,z),而样本空间为,AB BC CA( , , ): , ,02 x
12、 y zx y zxyz 且( , , ): , ,Ax y zx y z故所求的概率为 由任意性可知样本点在 中均匀分布。我们关心的事件为zxyDEFMNL机动 目录 上页 下页 返回 结束 几何概型在现代概率概念的发展中曾经起过重大作用。19世纪时,不少人相信,只要找到适当的等可能性描述,就可以给概率问题以唯一的解答,然而有人却构造出这样的例子,它包含着几种似乎都同样有理却相互矛盾的答案。下面就是一个著名的例子。贝特朗奇论贝特朗奇论 在半径为1的圆内随机地取一弦,求其长超过该圆内接等边三角形的边长 的概率。3【解法一】 任何弦交圆周两点,不失一般性,先固定其中一点于圆周上,以此点为顶点作等
13、边三角形,显然只有落入此三角形内的弦才满足要求,这种弦的弧长为整个圆周的 ,故所求的概率为 。1/31/3机动 目录 上页 下页 返回 结束 【解法二】 弦长只跟它与圆心的距离有关,而与方向无关,因此可以假定它垂直于某一直径,当且仅当它与圆心的距离小于 时,其长才大于 ,因此所求的概率为 。1/231/2【解法三】BA 弦被其中点唯一确定,当且仅当其中点属于半径为 的同心圆时,弦长才大于 ,此小圆面积为大圆面积的 ,故所求的概率为 。1/431/21/4NABMC1212ABC机动 目录 上页 下页 返回 结束 同一问题有三种不同的答案,细究其原因,发现是在取弦时采用了不同的等可能性假定。在第
14、一种解法中,假定端点在圆周上均匀分布,在第二种解法中,假定弦的中点在直径上均匀分布,而在第三种解法中,又假定弦的中点在圆内均匀分布。这三种答案针对三种不同的随机试验,对于各自的随机试验而言,它们都是正确的。 因此在使用术语“随机”、“等可能”、“均匀分布”等时,应明确指明其含义,这又因试验而异。 由于采用等可能性来定义概率有这种困难,因此后来就选择另外的途径,即在定义概率这一基本概念时只指明概率应具有的基本性质,而把具体概率的给定放在一边,这样做的好处是能针对不同的随机试验给定适当的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 第三节第三节 概率概率空间空间一、概率空间及其三要素一、概率空间及其三
15、要素1、样本空间2、 与可测空间F3、概率P与概率空间二、概率的可列可加性与连续性二、概率的可列可加性与连续性三、概率空间的实际例子三、概率空间的实际例子机动 目录 上页 下页 返回 结束 在工科概率中讲到:事件就是某些样本点组成的集合,事件之间的运算也就是集合运算。 前苏联学者科尔莫哥洛父于1933年在概率论基础概念一书中,用公理化的方法与集合论的观点成功地解决了这一问题,提出了概率空间的概念。 但是,并没有对事件的集合事件的集合进行限制。对于事件,一个很明显的要求就是所有事件组成的集合对于并、交、余这三种运算封闭。机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、概率空间及其三要素一、概率空间及其三
16、要素1、样本空间 是一非空集合,称为样本空间;其中的元素称为样本点,相应于随机试验的结果。2、 与可测空间F 我们把事件A定义为 的一个子集,它包含若干样本点,事件A发生当且仅当A 所包含的样本点中有一个发生。 一般并不把 的一切子集都作为事件,因为这将对给定概率带来困难。同时,又必须把问题中感兴趣的事件都包括进来,因为事件的交、余、并等也应该为事件,也应该有相应的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 若 是由样本空间 的一些子集构成的一个 域,则称它为事件域, 中的元素称为事件, 称为必然事件, 称为不可能事件。 FFF 于是,我们把事件的全体记为 ,它是由 的某些子集构成的集类,并且还
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