概率论——随机事件及其概率

,   【随机事件】

A 的对立事件为  ,A 与   有且仅有一个发生。

A、B、C 为事件。

交换律:

结合律:

 , 

分配律:

 , 

德摩根率:

 , 

【随机事件概率】

事件 A 重复 n 次发生的频数为  , 发生的频率为:

(如 : 事件A为出现正面的硬币,抛硬币重复100 次,若发生频数为40,则发生的频率为 40/100=0.4)

1. 对于任意事件 A , 有

2. 对于必然事件 S,有

3. 对于互斥事件 A 和 B ,有

事件A的概率记为 P(A) ,A 的对立事件记为 :

 ,

A、B  两个事件,

 , , 

对于任意两个世界 A、B,有:

【古典概率模型】

1. 实验的样本空间只包含有限个样本点;

2. 由于某种对称性,每次实验中,各个基本事件发生的可能性相同。

N(A) 为 A 中包含基本事件的个数 , N(S) 为基本事件总数。

(栗子:两个相同骰子,基本事件总数为6*6=36,都出现相同的点数的事件为6种,该事件概率为1/6)

【条件概率】

B 已发生的条件下A 发生的条件概率,记为 P(A|B) 。

 , 

概率的乘法定理,设 P(B)>0 , 则有

 全概率公式

贝叶斯公式

【事件独立性】

如 P(B|A) = P(B) ,A 发生不改变B发生的概率,则称事件A与事件B相互独立,简称A、B独立(对立事件也独立)。即:

 ,

原文地址:https://www.cnblogs.com/hzc2012/p/8278079.html

时间: 2024-11-15 03:14:09

概率论——随机事件及其概率的相关文章

第一章 随机事件和概率

第一章     随机事件和概率 § 1.1 随机事件和样本空间     概率论的任务是寻求随机现象发生的可能性,并对这种可能性的大小给出度量方式及其算法 随机试验是对随机现象的观察 ① 可在相同条件下重复进行 ② 每次试验可能出现不同的结果,最终出现哪种结果,试验之前不能确定 ③事先知道试验可能出现的全部结果 随机试验的每一个可能结果成为一个随机事件,简称事件 事件分为基本事件和复合事件.又可分为必然事件(记做Ω)和不可能事件(记做) 样本空间:一个随机试验E产生的所有基本事件构成的集合称为样本

概率统计 - 07 随机事件及其概率

概率统计 - 07 随机事件及其概率 一.随机事件 1.随机试验与样本空间 2.随机事件与集合 3.事件的关系与运算 二.事件的概率 1.古典概率 2.概率的性质 3.古典概率的计算 4.概率的统计定义 三.事件的独立性 1.条件概率 2.乘法公式 3.事件的独立性 4.全概率公式 概率统计 - 07 随机事件及其概率,码迷,mamicode.com

第一章 随机事件与概率

1.随机事件 1.1.随机试验与样本空间 为了研究随机现象,就要进行实验或对随机现象进行观察.这种实验或观察的过程称为 随机试验.概率论里所研究的随机试验具有下面两个特征: (1) 可以在完全相同的条件下重复进行:(2) 试验会出现哪些可能的结果在试验前是已知的,但每次试验究竟会出现哪一个结果在试验前是无法准确预知的. 在随机试验中,每一个可能出现的不可再分解的最简单的结果称为随机试验的基本事件基本事件或 样本点:由全体基本事件构成的集合称为 基本事件空间或 样本空间,样本空间通常用 ? 表示.

定义随机事件的概率时为什么要先定义σ-代数?

在高教社出版的中山大学统计科学系编写的<概率论与数理统计>一书的§1.3 概率模型与公理化结构一节中,为了建立概率论的公理化结构,首先定义了一个叫做"σ-代数"的东东.作为初学者,往往畏惧这些抽象概念却又避之不过,只得选择死记硬背,其实这样也无可厚非.只是当我们费劲脑汁终于记住了这些概念后,不妨想一想:前人是出于什么目的来定义这些概念的?真正理解了前人的用意以后,估计你就再也不会忘却这一概念了. 其实本书在这一节的最前面已经给出了定义"σ-代数"的原因,

Chapter 1:随机事件及其概率

1. 随机试验,样本点,样本空间 若试验具有下列特点: 在相同条件下可重复进行 每次试验的可能结果不止一个,且所有可能结果在实验前是已知的 实验前不能确定哪一个结果会发生 则称该试验为随机试验,常记为 E .  随机试验的每一个可能的结果称为样本点,常用 $\omega$ 表示. 样本点的全体组成的集合称为样本空间,常用$\Omega$表示. 2. 随机事件 样本空间$\Omega$的子集称为随机事件,简称事件,常用英文大写字母$A,B,\dots$表示. 样本空间只含一个样本点的子集构成的事件

概率论与数理统计总结-Fall2014

概率论部分的总结 Chapter 1: 随机事件及其概率 1 随机试验:样本点:样本空间 2 随机事件:必然事件:不可能事件:互不相容事件:对立事件 3 概率的公理化定义 4 概率的性质:有限可加性,减法公式,加法公式,及推论 5 条件概率及乘法公式 6 两个事件相互独立的定义及性质:多个事件相互独立的定义及性质 7 伯努利概率模型 8 全概率公式 9 贝叶斯公式 Chapter 2: 随机变量及其分布 1 随机变量:离散型随机变量:连续型随机变量 2 分布函数及性质 3 离散型随机变量的分布率

概率论学习小结(road map)

在最近学习模式识别和机器学习时经常会用到概率论的知识,索性重新复习一遍概率论的知识.学习概率论最重要的一点不是公式的记忆,而是对公式背后的含义的理解.(其实学习任何一门知识都是如此,但是相比高数等的抽象性来说,概率可能显得更"接地气") 曾经在大学时代数学中学的最差的一门课便是概率论,然而最近的学习中,在几经挣扎之后却渐渐找到了这门课的乐趣,在本科时候学习的那个小小的课本将概率论的趣味完全遮盖住了. 学习概率论首先要明白这门课的意义.概率论顾名思义是研究事件发生的可能性的学科,这里不使

概率论与数理统计学习笔记

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 统计量及其分布 第六章 参数估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析与回归分析 第一章 随机事件与概率 1.1随机事件及其运算 概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型(即概率分布),数理统计是研究随机现象的数据收集与处理. 随机现象: 在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象 样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合称为样本空间

概率基本概念

1.随机事件与概率 自然界中各种现象可以区分为两种:确定性现象与随机现象 确定性现象:在一定条件下必然会出现的现象 随机现象:在一定的条件下,可能出现多种结果,而在试验之前无法预知其确切的结果,也无法控制 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一 门数学学科 2.随机事件及其运算 (1)随机试验 随机试验 具有以下特点的试验称为随机试验: 1.试验可以在相同条件下重复进行 2.试验可能出现的结果有多个,试验之前知道所有可能的结果 3.试验结束后会出现哪一个结果是随机的(无法事先知道,也