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英國(guó)肯特大學(xué)MAST4009課程輔導(dǎo)講義

作者:海馬 發(fā)布時(shí)間:2023-11-16 16:06:24

概率論是數(shù)學(xué)的一個(gè)分支,研究與隨機(jī)現(xiàn)象相關(guān)的概率。隨機(jī)現(xiàn)象可以有多種結(jié)果。概率論使用某些形式概念來描述特定結(jié)果發(fā)生的概率。概率論使用某些基本概念,如抽樣空間、概率分布、隨機(jī)變量等,來確定事件發(fā)生的概率。本文將回顧概率論的定義、基本概念、公式、示例和應(yīng)用。
肯特大學(xué)

一、什么是概率論?

概率論是使用隨機(jī)變量和概率分布對(duì)不確定情況進(jìn)行的數(shù)學(xué)評(píng)估。在概率論中,概率的概念用于對(duì)事件發(fā)生的可能性進(jìn)行數(shù)字描述。概率可定義為有利結(jié)果的數(shù)量除以事件可能結(jié)果的總數(shù)。

1.概率論的定義

概率論是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支,涉及確定與隨機(jī)事件相關(guān)的概率。概率論的研究主要有兩種方法。它們是理論概率和實(shí)驗(yàn)概率。理論概率是在邏輯推理的基礎(chǔ)上確定的,無需進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。而實(shí)驗(yàn)概率則是根據(jù)歷史數(shù)據(jù),通過重復(fù)實(shí)驗(yàn)來確定的。

2.概率論示例

假設(shè)你需要找出擲出正確骰子時(shí)得到數(shù)字 4 的概率。骰子的可能結(jié)果是{1, 2, 3, 4, 5, 6}。這意味著一共有 6 種結(jié)果。利用概率論可以計(jì)算出擲骰子得到 4 的概率:1 / 6 = 0.167。

三、概率論的基礎(chǔ)知識(shí)

概率論有一些基本概念,可以幫助你理解這一數(shù)學(xué)領(lǐng)域。

1.隨機(jī)實(shí)驗(yàn)

在概率論中,隨機(jī)實(shí)驗(yàn)可定義為重復(fù)多次以獲得一組明確定義的可能結(jié)果的實(shí)驗(yàn)。擲硬幣就是隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的一個(gè)例子。

2.樣本空間

抽樣空間可定義為隨機(jī)實(shí)驗(yàn)所有可能結(jié)果的集合。例如,正確拋擲硬幣的結(jié)果空間是{頭,硬幣}。

3.事件

概率論將事件定義為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的集合,它是結(jié)果空間的子集。事件有以下幾種類型:

獨(dú)立事件:不受其他事件影響的事件是獨(dú)立事件。

從屬事件:受其他事件影響的事件稱為從屬事件。

互斥事件: 不能同時(shí)發(fā)生的事件為互斥事件。

等概率事件:發(fā)生概率相同的兩個(gè)或多個(gè)事件稱為等概率事件。

窮盡事件:窮盡事件是指與實(shí)驗(yàn)樣本空間相同的事件。

4.隨機(jī)變量

在概率論中,隨機(jī)變量是一種假設(shè)實(shí)驗(yàn)所有可能結(jié)果值的變量。有兩種類型的隨機(jī)變量,具體介紹如下。

離散隨機(jī)變量: 離散隨機(jī)變量可以取一個(gè)精確可數(shù)的值,例如 0、1、2.....,可以用累積分布函數(shù)和概率質(zhì)量函數(shù)來描述。

連續(xù)隨機(jī)變量:可取值無數(shù)的變量稱為連續(xù)隨機(jī)變量。要定義這種變量的性質(zhì),我們可以使用累積分布函數(shù)和概率密度函數(shù)。

5.概率

在概率論中,概率可定義為事件發(fā)生的數(shù)字可能性。事件發(fā)生的概率總是介于 0 和 1 之間,這是因?yàn)轭A(yù)期結(jié)果的數(shù)量永遠(yuǎn)不會(huì)超過事件結(jié)果的總數(shù)。概率論中的理論概率和經(jīng)驗(yàn)概率衡量事件發(fā)生的概率。

6.條件概率

當(dāng)需要確定一個(gè)事件在另一個(gè)事件已經(jīng)發(fā)生的情況下發(fā)生的概率時(shí),我們就會(huì)提到條件概率。它被稱為 P(A|B),表示如果事件 B 已經(jīng)發(fā)生,事件 A 將發(fā)生的條件概率。

7.數(shù)學(xué)期望

隨機(jī)變量 X 的數(shù)學(xué)期望可以定義為重復(fù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值。它也被稱為隨機(jī)變量的平均值。

8.方差

離散度是一種離散度量,表示隨機(jī)變量的分布與均值相差多遠(yuǎn)。它可以定義為隨機(jī)變量偏離均值的均方根。方差可以表示為 Var[X]。

9.概率論分布函數(shù)

概率分布或累積分布函數(shù)是用隨機(jī)變量模擬實(shí)驗(yàn)中所有可能值及其概率的函數(shù)。伯努利分布和二項(xiàng)分布是概率論中離散概率分布的例子。正態(tài)分布是連續(xù)概率分布的一個(gè)例子。

10.質(zhì)量概率函數(shù)

質(zhì)量概率函數(shù)可定義為離散隨機(jī)變量恰好等于給定值的概率。

11.概率分布的密度

概率密度函數(shù)是連續(xù)隨機(jī)變量取一組可能值的概率。

四、概率論中的方程

在概率論中,有許多公式可以幫助計(jì)算與事件相關(guān)的各種概率。以下是概率論中最重要的公式。

理論概率:有利結(jié)果數(shù)/可能結(jié)果數(shù)。

經(jīng)驗(yàn)概率:事件發(fā)生的次數(shù)/試驗(yàn)的總數(shù)。

總和法則: P(A∪ B) = P(A) + P(B) - P(A∩B),其中 A 和 B 是事件。

互補(bǔ)規(guī)則: P(A') = 1 - P(A),其中 P(A') 表示事件不會(huì)發(fā)生的概率。

獨(dú)立事件: P(a∩b) = P(a) ⋅ P(b)。

條件概率: p(a | b) = p(a∩b) / p(b)

貝葉斯定理 p(a | b) = p(b | a) ⋅ p(a) / p(b)

質(zhì)量概率函數(shù): f(x) = P(X = x)

五、概率論的應(yīng)用

概率論被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域,以評(píng)估與特定決策相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)。下面列出了概率論的一些最重要的應(yīng)用:

在金融領(lǐng)域,概率論用于創(chuàng)建股票市場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型,以預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。這有助于投資者投資于風(fēng)險(xiǎn)最低、回報(bào)最高的資產(chǎn)。

在消費(fèi)行業(yè),概率論用于降低產(chǎn)品開發(fā)失敗的可能性。

賭場(chǎng)利用概率論開發(fā)賭博游戲以獲取利潤(rùn)。

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