第一章随机事件与概率-概念总结

第1页 共4页 第一章随机事件与概率－概念总结

一、教学要求

1．理解随机事件的概念，了解随机试验、样本空间的概念，掌握事件之间的关系与运算．

2．了解概率的各种定义，掌握概率的基本性质并能运用这些性质进行概率计算．

3．理解条件概率的概念，掌握概率的乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式，并能运用这些公式进行概率计算．

4．理解事件的独立性概念，掌握运用事件独立性进行概率计算．

5．掌握贝努里概型及其计算，能够将实际问题归结为贝努里概型，然后用二项概率计算有关事件的概率．

本章重点：随机事件的概率计算．

二、知识要点

1．随机试验与样本空间

具有下列三个特性的试验称为随机试验：

(1) 试验可以在相同的条件下重复地进行； ·

(2) 每次试验的可能结果不止一个，但事先知道每次试验所有可能的结果；

(3) 每次试验前不能确定哪一个结果会出现．

试验的所有可能结果所组成的集合为样本空间，用Ω表示，其中的每一个结果用e 表示，e 称为样本空间中的样本点，记作{}e Ω=．

2．随机事件

在随机试验中，把一次试验中可能发生也可能不发生、而在大量重复试验中却呈现某 种规律性的事情称为随机事件(简称事件)．通常把必然事件(记作Ω)与不可能事件(记作φ) 看作特殊的随机事件．

3．事件的关系及运算

(1) 包含：若事件A 发生，一定导致事件B 发生，那么，称事件B 包含事件A ，记作A B ?(或B A ?)．

(2) 相等：若两事件A 与B 相互包含，即A B ?且B A ?，那么，称事件A 与B 相等，记作A B =．

(3) 和事件：“事件A 与事件B 中至少有一个发生”这一事件称为A 与B 的和事件，记

作A B ?；“n 个事件1,2,,n A A A 中至少有一事件发生”这一事件称为

1,2,,n A A A 的和，记作12n A A A ???（简记为1n

i i A =）． (4) 积事件：“事件A 与事件B 同时发生”这一事件称为A 与B 的积事件，记作A B ?(简记为AB )；“n 个事件1,2,,n A A A 同时发生”这一事件称为1,

2,,n A A A 的积

事件，记作12n A A A ???（简记为12

n A A A 或1n i i A =)． (5) 互不相容：若事件A 和B 不能同时发生，即AB φ=，那么称事件A 与B 互不相容(或互斥)，若n 个事件1,2,

,n A A A 中任意两个事件不能同时发生，即i j A A φ=(1≤i<j ≤几)，那么，称事件 1,2,,n A A A 互不相容．

(6) 对立事件：若事件A 和B 互不相容、且它们中必有一事件发生，即AB φ=且A B ?=Ω，那么，称A 与B 是对立的．事件A 的对立事件(或逆事件)记作A ．

第2页 共4页 (7) 差事件：若事件A 发生且事件B 不发生，那么，称这个事件为事件A 与B 的差事件，记作A B -(或AB ) ．

(8) 交换律：对任意两个事件Ａ和B 有

A B B A ?=?，AB BA =．

(9) 结合律：对任意事件A ，B ，C 有

()()A B C A B C ??=??， ()()A B C A B C ??=??．

(10) 分配律：对任意事件A ，B ，C 有

()()()A B C A B A C ??=???， ()()()A B C A B A C ??=???．

(11) 德摩根（De Morgan ）法则：对任意事件A 和B 有

A B A B ?=?, A B A B ?=?.

4．频率与概率的定义

(1) 频率的定义

设随机事件A 在n 次重复试验中发生了A n 次，则比值A n ／n 称为随机事件A 发生的频率，记作()n f A ，即

()A n n f A n =. (2) 概率的统计定义

在进行大量重复试验中，随机事件A 发生的频率具有稳定性，即当试验次数n 很大时，频率()n f A 在一个稳定的值p (0<p <1)附近摆动，规定事件A 发生的频率的稳定值p 为概率，即()P A p =．

(3) 古典概率的定义

具有下列两个特征的随机试验的数学模型称为古典概型：

(i) 试验的样本空间Ω是个有限集，不妨记作12{,,

,}n e e e Ω=; (ii) 在每次试验中，每个样本点i e (1,2,,i n =）出现的概率相同，即

12({})({})({})n P e P e P e ===．

在古典概型中，规定事件A 的概率为 ()A n A P A n ==Ω中所含样本点的个数中所含样本点的个数．

(4) 几何概率的定义

如果随机试验的样本空间是一个区域(可以是直线上的区间、平面或空间中的区域)，且样本空间中每个试验结果的出现具有等可能性，那么规定事件Ａ的概率为

()A P A =

的长度（或面积、体积）样本空间的的长度（或面积、体积）·

(5) 概率的公理化定义 设随机试验的样本空间为Ω，随机事件A 是Ω的子集，()P A 是实值函数，若满足下列三条公理：

公理1 (非负性) 对于任一随机事件Ａ，有()P A ≥0；

公理2 (规范性) 对于必然事件Ω，有()1P Ω=；

公理3 (可列可加性) 对于两两互不相容的事件1,2,,,n A

A A ，有

11(

)()i i i i P A P A ∞∞===∑，

则称()P A 为随机事件Ａ的概率．

第3页 共4页 5．概率的性质

由概率的三条公理可导出下面概率的一些重要性质

(1) ()0P φ=．

(2) (有限可加性) 设n 个事件1,2,,n A A A 两两互不相容，则有

121()()

n n i i P A A A P A =??

?=∑．

(3) 对于任意一个事件A ： ()1()P A P A =-．

(4) 若事件A ，B 满足A B ?，则有

()()()P B A P B P A -=-,

()()P A P B ≤．

(5) 对于任意一个事件A ，有()1P A ≤．

(6) (加法公式) 对于任意两个事件A ，B ，有

()()()()P A B P A P B P AB ?=+-.

对于任意n 个事件1,2,,n A A A ，有

111111(

)()()()(1)()n

n n i i i j i j k n i i j n i j k n i P A P A P A A P A A A P A A -=≤<≤≤<<≤==-+-+-∑∑∑.

6．条件概率与乘法公式

设A 与B 是两个事件．在事件B 发生的条件下事件A 发生的概率称为条件概率，记作(|)P A B ．当()0P B >，规定

()

(|)()P AB P A B P B =.

在同一条件下，条件概率具有概率的一切性质．

乘法公式：对于任意两个事件A 与B ，当()0P A >,()0P B >时，有

()()(|)()(|)P AB P A P B A P B P A B ==.

7．随机事件的相互独立性

如果事件A 与B 满足

()()()P AB P A P B =，

那么，称事件A 与B 相互独立．

关于事件A ，月的独立性有下列两条性质：

(1) 如果()0P A >，那么，事件A 与B 相互独立的充分必要条件是(|)()P B A P B =；如果()0P B >，那么，事件A 与B 相互独立的充分必要条件是(|)()P A B P A =． 这条性质的直观意义是“事件A 与B 发生与否互不影响”．

(2) 下列四个命题是等价的：

(i) 事件A 与B 相互独立；

(ii) 事件A 与B 相互独立；

(iii) 事件A 与B 相互独立；

(iv) 事件A 与B 相互独立．

对于任意n 个事件1,2,,n A A A 相互独立性定义如下：对任意一个2,

,k n =，任意的11k i i n ≤<<≤，若事件1,2,,n A A A 总满足

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1()()()k k i i i i P A A P A P A =，

则称事件1,2,,n A

A A 相互独立．这里实际上包含了21n n --个等式． 8．贝努里概型与二项概率

设在每次试验中，随机事件Ａ发生的概率()(01)P A p p =<<，则在n 次 …… 此处隐藏：2172字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……