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文章目录
  1. 第一章 事件与概率
    1. §1.随机现象与统计概率性
      1. 一.随机现象
      2. 二.频率的稳定性
      3. 三.频率与概率
      4. 四.概率论简史
    2. §2.样本事件与空间
      1. 一.样本空间
      2. 二.事件
      3. 三.事件的运算
      4. 四.有限样本空间
    3. §3.古典概型
      1. 一.模型与计算公式
      2. 二.基本组合和分析公式
      3. 三.概率直接计算的例子
      4. 四.抽签与顺序无关
      5. 五.二项分布和超几何分布
      6. 六.概率的基本性质
    4. §4.几何概率
    5. §5.概率空间
      1. 二.事件域
  2. 第二章 条件概率与统计独立性
  3. 第三章 随机变量与随机函数
    1. §1.随机变量及其分布
    2. §2. 随机向量,随机变量的独立性
    3. §3.随机变量的函数及其分布
      1. 一、波雷尔函数与随机变量的函数
  4. 第四章 数字特征与特征函数
  5. 第五章 极限定理

《应用概率论》整理

《概率论》学习

第一章 事件与概率

§1.随机现象与统计概率性

一.随机现象

  • 决定性现象:
    • 必然事件
    • 不可能事件
  • 随机现象
    • 实验中出现的结果叫做随机事件,也称为事件

二.频率的稳定性

  • 频率
    • FN(A)=nNF_N(A) = \frac{n}{N},随机事件A在N次实验中出现了n次,FN(A)F_N(A)就是频率
    • 掷硬币、键盘字母、高尔顿板
  • 统计规律性:随机现象也有其必然性,即一个随机事件的频率在一个常数附近摆动
  • 概率:P(A)P(A)

三.频率与概率

  • 频率的可加性:
    • FN(A)0F_N(A) \geq 0
    • FN(Ω)=1F_N(Ω)=1
    • FN(A+B)=FN(A)+FN(B)F_N(A+B)=F_N(A)+F_N(B)

四.概率论简史

§2.样本事件与空间

一.样本空间

  • 样本点:ww,实验结果
  • 样本空间:ΩΩ,所有实验结果的集合
  • 可列集:如果一个无限集中的元素可以按某种规律排成一个序列,或者说,可以对这个集合的元素标号表示为{a1,a2,a3,...,an,...}\{a1,a2,a3, ... ,an, ...\},则称其为可列集。

二.事件

  • 事件:样本点的某个集合

三.事件的运算

  • 包含
  • 等价、等于
  • 逆、对立
  • 交、互不相容
  • 德摩根定理,对偶定理
    • AB=AB\overline{A \cap B} = \overline{A}\cup \overline{B}
    • AB=AB\overline{A \cup B} = \overline{A}\cap \overline{B}
  • 交换律、结合律、分配律

四.有限样本空间

  • 有限样本空间:有 有限个 样本点的 样本空间
    • 离散样本空间

§3.古典概型

一.模型与计算公式

  • 古典概型
    • 样本点互不相容
    • 样本点发生概率相同
  • 公式

二.基本组合和分析公式

  • 乘法原理
  • 加法原理
  • 有重复的排列:nrn^r
  • 不放回的抽取:AnrA_n^r
  • 全部排列:n!n!
  • 不记顺序的抽取:CnrC_n^r
  • 分成k份:n!r1!r2!..rk!\frac{n!}{r_1!r_2!..r_k!}
  • 脚标
  • 有重复不记顺序:Cnr+1rC_{n-r+1}^r

三.概率直接计算的例子

看例题

四.抽签与顺序无关

证明

五.二项分布和超几何分布

  • 二项分布:
    • 有放回的抽样:出现k次bk=Cnk(aa+b)k(ba+b)nkb_k= C_n^k(\frac{a}{a+b})^k(\frac{b}{a+b})^{n-k}
  • 超几何分布
    • 不放回的抽样:c出现k次hk=CakCbnkCa+bnh_k=\frac{C_a^kC_b^{n-k}}{C_{a+b}^n}

六.概率的基本性质

§4.几何概率

§5.概率空间

二.事件域

  • 域:样本点组成事件,事件组成域
    • $Ω e $

第二章 条件概率与统计独立性

第三章 随机变量与随机函数

§1.随机变量及其分布

§2. 随机向量,随机变量的独立性

§3.随机变量的函数及其分布

一、波雷尔函数与随机变量的函数

第四章 数字特征与特征函数

第五章 极限定理