
第05章_概率与概率分布课件.ppt
26页第5章 概率与概率分布 第5章 概率与概率分布 内容提要m概率及其运算m全概率公式、贝叶斯公式和事件的独立性m离散型随机变量的概率分布m连续型随机变量的概率分布内容提要概率及其运算概率及其运算概率及其运算 m事件 /确定性事件 /随机事件 m运算: “并” “与” “差” “包含 ”“等价 ”m样本空间 /必然事件 /逆事件 m“频率代替概率原则” m事件的概率必须满足两个条件 :m必然事件的概率为1 m可列个互不相容事件与并集的概率等于每个事件概率的可列和 概率及其运算 事件 /确定性事件 /随机事件 m概率基本运算 概率基本运算 全概率公式全概率公式m条件概率 m事件 是互不相容, m结论结论5.1 m结论结论5.2 m结论结论5.3 全概率公式条件概率 m全概率公式和贝叶斯公式 思维路线: 条件概率概念的引进,使得事件的概率运算更加丰富多彩,寻求一些事件的概率,可经过对所求概率的事件进行条件分解,然后再分别进行概率计算,最后进行综合 全概率公式和贝叶斯公式 思维路线:全概率公式 m定理定理5. 1 如果事件 是互不相容互不相容的事件,且其每个事件发生的概率均大于零,同时事件 的并集构成整个样本空间,即 , 则对于任何事件 有 。
全概率公式 定理5. 1 如果事件 贝叶斯公式 m定理定理5. 2 如果事件 是互不相容的事件,且其每个事件发生的概率均大于零,同时事件 的并集构成整个样本空间,即 ,且 ,则有贝叶斯公式 定理5. 2 如果事件 m两个事件相互独立 两个事件相互独立 m例子例子5. 3 在一个包装箱中有三类产品,其中产品甲、乙和丙分别占40%、50%和10%产品处于合格和不合格两种状态之一现已知产品甲、乙和丙的合格率分别为90%、80%和95%问(1)如果随机地从包装箱抽取一个产品,其是合格的概率为多少?(2)如果抽取的是一个合格品,则这个产品是产品甲的概率为多少?例子5. 3 在一个包装箱中有三类产品,其中产品甲m例子例子5.4 某商店在某天的顾客中有20%的人购买商品,30%顾客购买商品,25%的顾客购买商品;10%的顾客购买了商品和,15%的顾客购买了商品和,8%的顾客购买了商品和;5%的顾客购买了商品、和。
问至少购买一种商品的顾客的比例为多少? 例子5.4 某商店在某天的顾客中有20%的人购买商品,离散型随机变量的概率分布离散型随机变量的概率分布 m随机变量(一维随机变量) m二维随机变量 m随机变量:离散型和连续型 m随机变量的密度函数/随机变量的累计分布函数 /随机变量的特征值 离散型随机变量的概率分布 随机变量(一维随机变量) 常用的离散型随机变量及其概率分布 m伯努利(Bernoulli)分布 m二项分布常用的离散型随机变量及其概率分布 伯努利(Bernoullim几何分布m超几何分布几何分布m泊松分布(Poisson)m多项分布泊松分布(Poisson)连续型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率分布 m分布函数 m密度函数 m密度函数的性质 连续型随机变量的概率分布 分布函数 m正态分布正态分布密度曲线正态分布正态分布密度曲线m指数分布指数分布的密度函数曲线(0,0)指数分布指数分布的密度函数曲线(0,0)m均匀分布均匀分布密度函数曲线均匀分布均匀分布密度函数曲线mGamma分布Gamma分布的密度函数曲线Gamma分布Gamma分布的密度函数曲线m贝塔(Beta)分布贝塔分布密度函数曲线贝塔(Beta)分布贝塔分布密度函数曲线m分布分布的密度曲线分布分布的密度曲线m 分布0分布密度曲线 分布0分布密度曲线m分布分布密度函数曲线分布分布密度函数曲线概念应用概念应用m使用EXCEL绘制正态分布图形 m指数分布密度函数曲线的绘制 m用EXCEL进行概率密度查表 概念应用使用EXCEL绘制正态分布图形 小 结m 本章主要介绍概率与概率分布的基础知识。
首先引入了概率的基本概念,什么是随机事件,某随机事件出现的概率怎样计算,以及概率运算的基本法则其次按照随机变量的特性,把随机变量分为了两类,即离散型随机变量和连续型随机变量为了能够全面表达随机变量的概率性质,及其在经济管理中的实际意义,引入了随机变量的重要的数字特征:期望值和标准差离散型随机变量和连续型随机变量都有许多重要的概率分布,本章仅介绍了几种常用的概率分布:0-1分布,二项分布,泊松分布,正态分布,指数分布等这对今后理解概率在各种统计推断方法中的作用相当有益 小 结 本章主要介绍概率与概率分布的基础知识首先引入了概。












