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文档简介

1、乘法法则乘法法则 对于两事件A、B 若P(A)0,则有P(AB)=P(A)P(B/A) 若P(B)0,则有P(AB)=P(B)P(A/B) P(B/A)称为事件A发生条件下事件B的条件概率 P(A/B)称为事件B发生条件下事件A的条件概率 若事件A与事件B相互独立,则有P(AB)=P(A)P(B) 例例3.2 在10尾鱼中有3尾雌鱼,7尾雄鱼。按不放回抽样从中抽取2尾,每次抽取1尾,求“第一次抽得雄鱼,第二次抽得雌鱼”的概率。解:设A表示“第一次抽得雄鱼”,B表示“第二次抽得雌鱼”,则 73P(A) P(B A)10973P(AB)0.231 0 9 若按放回抽样从中抽取2尾,每次1尾,则“第

2、一次抽得雄鱼,第二次抽得雌鱼”的概率为: 73P(AB)0.211010全概率公式全概率公式 设事件A1,A2,An两两互斥,且A1+A2+An=,P(Ai)0,事件B仅当任意Ai发生时才能发生,则有 1BBABABAP(B)P(A )P(B A ) P(A )P(B A )P(A ) P(B A )P(A)P(B/A)12n1122nnniii例例3 3.3 某鱼池中草鱼、鲢鱼、鲫鱼所占比例分别为50%、30%、20%,其病鱼率分别为1%,2%,4%。求从该鱼池中任意取出1尾是病鱼的概率。 解:设B表示“任意取出1尾是病鱼”,A1表示“取出的鱼是草鱼”,A2表示“取出的鱼是鲢鱼”,A3表示“

3、取出的鱼是鲫鱼”,显然A1、A2、A3两两互斥,且A1+A2+A3=。依题意知:P(A1)=0.5,P(A2)=0.3,P(A3)= 0.2123P(B A )0.01P(B A )0.02P(B A )0.04,根据全概率公式得:P(B)P(A )P(B A ) P(A )P(B A )P(A ) P(B A )0.5 0.01 0.3 0.020.2 0.040.019112233贝叶斯公式贝叶斯公式 设事件A1,A2,An两两互斥,且A1+A2+An=,P(Ai)0,事件B仅当任意Ai发生时才能发生,且P(B)0,有 iiiiii1P(A B)P(A )P(B A )P(A B) i=1

4、 2nP(B)P(A )P(B A ) ni(, , )例例3.4 在例2.3,若任取一尾鱼是病鱼,问此此病鱼来自草鱼、链鱼、鲫鱼的概率分别为多大?解:111222333P(A )P(B A )0.5 0.01P(AB)0.263P(B)0.019P(A )P(B A )0.3 0.02P(AB)0.316P(B)0.019P(A )P(B A )0.2 0.04P(AB)0.421P(B)0.0193.2 随机变量及其分布随机变量及其分布 Xx1x2xiP(X= xi)p1p2piq离散型随机变量离散型随机变量 若一随机变量X的可能取值为有限个或可列无穷多个,则称X为离散型随机变量。 离散型

5、随机变量X各个xi的概率公式 P(X=xi)= pi (1,2,) 此公式称为离散型随机变量X的概率分布或分布律 ,也可用分布表示q概念概念 设E为一随机试验,为其本空间。如果对于中的每个样本点,都有一个确定的实数X()与之对应,则称X()为随机变量,简记为X。 随机变量通常用大写拉丁字母X、Y、Z等表示,而小写字母x、y、z等则表示随机变量相应于每个样本点的值,称为随机变量的观察值。离散型随机变量的离散型随机变量的性质性质1P(Y0)41P(Y1)21P(Y2)4Y的概率分布: Y01/412P(Y=yi) 1/2 1/4解:由题意知,2尾鱼共4种组合,即(雄、雄)、(雄、雌)、(雌、雄)、

6、(雌、雌),则Y的可能有取值为0,1,2,各个可能取值的概率为: 例例3.5 一鱼缸中养有雄鱼、雌鱼各5尾,按放回方式从中任取2尾,每次一尾。用Y表示所取2尾中雌鱼的数量,写出Y的概率分布。11iip pi0 (i=1,2,) 离散型随机变量的平均数与方差离散型随机变量的平均数与方差 1iiix p1E(X)iiix p1iiix p若 绝对收敛,则 称为X的平均数或数学期望,记作或E(X),即21()iiixp22221D(X)()E()E( )iiixpxx 为X的方差,记作2或D(X),即 q连续型随机变量连续型随机变量 在任一固定点取值的概率都为零 ,通常考虑是在某一区间取值的概率,其

7、所用工具是概率密度函数或概率分布函数 概念概念:对于随机变量X,若存在一个非负可积函数f(x)(-x+使得对于任意实数a、b(ab),都有 则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数,简称概率密度或密度函数 性质:性质: f(x)0 满足性质和的函数f(x)一定可以作为某个连续型随机变量的概率密度函数。 P(X)( )baabf x dx( )1f x dx概率密度曲线:概率密度曲线: 由概率密度函数f(x)所作的曲线称为概率密度曲线,简称密度曲线。 密度曲线在x轴的上方,它与x轴之间的面积为1。 随机变量X的取值落入区间a,b的概率等于以a,b为底,f(x)为顶的曲边梯形的面积 若

8、记随机变量X的取值落入(-, x)的概率为F(x),则 称F(x)为连续型随机变量X的分布函数。具有下列两条性质: F(x)为单调不减函数,右连续,即当x1x2时,F(x1)F(x2) F(-)=0,F(+)=1若要计算X的取值落入a,b的概率,用分布函数表示为 概率密度函数与分布函数都可用来描述连续型随机变量的概率分布,它们的关系是微分与积分的关系,即 F( )( )xxf x dxP()( )( ) =F(b)-F(a)baaxbf x dxf x dxF( )( )( )( )xxf xf x dxF x 平均数平均数 设连续型随机变量X的概率密度函数为f(x),若无穷积分 绝对收敛,则

9、称该积分为X的平均数或数学期望,记为 或E(X),即 方差方差 设连续型随机变量X的概率密度为f(x),则 为X的方差,记为2或D(X),即 ( )xf x dx = E(X)=( )xf x dx2E(X)( )xf x dx22D(X)E( )( )xxf x dx例例3 3.6 设随机变量X的概率密度为 求X的数学期望 与方差解:解:22()21( )2xf xe2222222222()2()2()()22()21E(X)21()211()22()2xxxxxxedxxedxedxxedxe 22()221D(X)()2xxedxxu令2u222uedu223.3 抽样分布抽样分布 q统

10、计量的概念统计量的概念 统计推断中,建立的样本各种函数,包含有关总体信息,这种样本函数称为统计量 设(X1,X2,Xn)是来自总体X的一个样本,g(X1,X2,Xn)是不包含任何未知参数的样本函数,则称g(X1,X2,Xn)为统计量 统计量g(X1,X2,Xn)作为随机变量,也有自己的概率分布,我们常将统计量的概率分布称为抽样分布。当总体的分布已知时,抽样分布是确定的 q正态分布正态分布 概率密度函数概率密度函数 其中,为常数,且0,则称X服从参数为,2的正态分布,记为XN(,2)22()21( ) -x+ )2xf xe (特征特征 曲线为一个单峰钟形曲线,关于x=对称。 曲线在x=处,达到

11、最高点,然后往左右两个方向下降,无限逼近x轴。 曲线在x=1处各有一个拐点。 曲线以参数,2的不同而表现为一系列曲线。其中决定曲线在x轴上的位置; 2决定曲线的形状,2越小,曲线越陡峭,2越大,曲线越平坦。 标准正态分布及其概率计算标准正态分布及其概率计算 平均数=0,方差2 =1的正态分布,其概率密度用 表示,即分布函数用F(u)表示 一般正态分布一般正态分布 的标准化处理的标准化处理若随机变量XN(,2),则随机变量将一般正态变量转换成标准正态变量 221( )2uue( )u221F( )2uuueduXU N(0,1)例例3.7 (1)设U N(0,1),求P(U1.64),P(U2.

12、32),P(|U|1.96)与P(|U|2.58); (2)设X N(,2),求P(| X|1),P(| X|2)与P(| X|3) 。解: (1) P(U1.64)=F(1.64)=0.05 P(U2.32)=1P(U2.32)=1F(2.32)=10.9898=0.01 P(|U|1.96)=P(U1.96)+P(U1.96)=2P(U1.96) =2F(1.96)=20.025=0.05 P(|U|2.58)=P(2.58U2.58) =F(2.58)F(2.58)=0.995060.00494=0.99 (2)XP(|X| 1 )P(| 1|)P ( 11) F(1)F( 1)0.84134 0.158660.6827XP(|X| 2 )P(| 2)P( 2U2) F(2)F( 2)0.97725 0.022750.9545P(|X| 3 )U XP(| 3)P( 3U3) F(3)F( 3)0.99865 0.001350.9973 例例3.8 某场养殖扇贝,其壳长符合正态分布,具有平均数60mm,标准差8mm。若规定壳长在604mm之间的扇贝为合格品,求:扇贝的合格率;取出3只扇贝,至少有1只是不合格的概率。解: 设扇贝的壳长为随机变量X,则X N(60,82)。因此,扇贝的合格率为: = P(|U|0.5) =P(0.5U0

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