导图社区 大学数学-概率论与数理统计第一章
概率论与数理统计第一章 山财专用课本
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第14章DNA的生物合成读书笔记
概率论与数理统计
随机事件及其概率
随机事件
确定性现象或必然现象:在一定条件下必然发生或必然不发生的现象。
随机现象和偶然现象:在一定条件下可能发生也可能不发生。
随机实验的三个特征:可重复性、明确性、随机性
随机实验的每一种结果称为事件,在实验中可能发生也可能不发生的结果称为随机事件。
在每次实验中一定发生的结果称为必然事件。 在每次实验中一定不发生的结果称为不可能事件。
相对于实验目的不可再分的实验结果称为基本事件;否则,称为复合事件。
实验的所有基本事件构成的集合称为它的样本空间,用Ω表示。 样本空间中的元素称为样本点。
事件中的关系运算
包含
对于任何事件A,有Φ⊂A⊂Ω。
相等
若事件A包含事件B,事件B包含事件A,则称事件A与B相等,记作A=B。
并(和)
A+B⊃A,A+A=A,A+Ω=Ω。
交(积)
AB⊂A,AA=A,AΦ=Φ,AΩ=Ω。
差
A-B=A-AB
互不相容(互斥)
AB=Φ
对立(互逆)
A逆=B,A逆的逆=A,A-B=A*B逆
完备事件组
两两互不相容,且和为全集
运算规律
交换律:AB=BA
结合律:A(BC)=(AB)C
分配律:(A∪B)∩C=AB∪AC (A∩B)∪C=(A∪C)∩(B∪C)
对偶律:(A∪B)的逆=A逆∩B逆 (A∩B)的逆=A逆∪B逆
事件的概率
古典概型
特点:1.有限样本点 2.各个样本点发生的概率相等
基本计数原理
加法原理
m种不同方式
乘法原理
m个不同步骤
排列组合公式
不重复排列(不放回)
n个不同元素取m个元素的排列
P=n(n-1)…(n-m+1)=n!/(n-m)!
重复排列(放回)
n个不同元素用放回的取m个元素的排列
n的m次方
组合
n个不同元素中取m个元素组成一组
C=P/m!=n!/m!(n-m)!
0!=1
几何概型
P(A)=μ(G)/μ(Ω)
概率的公理化定义
非负性:P(A)≥0
规范性:P(Ω)=1
完全可加性:若A1,A2,…两两互斥,则他们和的概率等于它们各自概率之和。
其他性质
1.不可能事件的概率为0 2.有限可加性:有限个两两互斥事件之和的概率等于他们各自概率的和 3.P(A逆)=1-P(A) 4.任意AB,P(A-B)=P(A)-P(AB) 若A包含B,P(A-B)=P(A)-P(B) 5.加法公式:P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)
条件概率与乘法公式
条件概率
P(AlB)=nAB/nB=P(AB)/P(B)
1.任意A,P(AlB)≥0 2.P(ΩlB)=1 3.
乘法公式
P(AB)=P(A)P(BlA) P(AB)=P(B)P(BlA) P(ABC)=P(A)P(BlA)P(ClAB)
全概率公式与贝叶斯公式
全概率公式(由原因Ai引起的B发生的概率)
贝叶斯公式(引起B发生的原因是Ai的概率)
事件独立性与伯努利模型
事件独立性
定义:1.若事件A的概率不受事件B发生与否的影响,即P(AlB)=P(A),则称事件A对于事件B独立。 2.若P(AB)=P(A)P(B),则A,B独立。
事件独立性具有相互对称的性质,即若A对于B独立,则A与B相互独立
定理: 1.若P(A)>0,P(B)>0,则A与B相互独立的充分必要条件是P(AB)=P(A)P(B) 2.若AB独立,A与B逆,A逆与B,A逆与B逆独立。 3.若P(A)=0或P(A)=1,A与任意事件独立。
伯努利模型
若一个实验E的样本空间为Ω={A,A逆},则E为伯努利实验。做n次,则称n重伯努利实验或伯努利概型。