DataWhale概率統(tǒng)計(jì)1——隨機(jī)事件及隨機(jī)變量

1.隨機(jī)事件

1.1 基本概念

隨機(jī)現(xiàn)象:現(xiàn)實(shí)生活中祠墅,某件事情在一定條件下难审,所得結(jié)果不能預(yù)先完全確定沙绝,而只能確定是多種可能結(jié)果中的一種,稱這種現(xiàn)象為隨機(jī)現(xiàn)象

隨機(jī)試驗(yàn):使隨機(jī)現(xiàn)象得以實(shí)現(xiàn)和對(duì)它觀察的全過(guò)程踏志,記為E阀捅,且滿足以下三個(gè)條件:

? 1.可以在相同條件下重復(fù)進(jìn)行;

? 2.結(jié)果有多種可能性针余,并且所有可能結(jié)果事先已知;

? 3.作一次試驗(yàn)究竟哪個(gè)結(jié)果出現(xiàn)凄诞,事先不能確定圆雁。

樣本空間:隨機(jī)試驗(yàn)的所有可能結(jié)果組成的集合,記為Ω帆谍。

樣本點(diǎn):試驗(yàn)的每一個(gè)可能結(jié)果伪朽,記為ω。

隨機(jī)事件:樣本空間Ω中滿足一定條件的子集汛蝙,用大寫字母A烈涮,B,C....表示窖剑。另坚洽,隨機(jī)事件在實(shí)驗(yàn)中可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)。

必然事件:在試驗(yàn)中西土,稱一個(gè)事件發(fā)生是指構(gòu)成該事件的一個(gè)樣本點(diǎn)出現(xiàn)讶舰。由于樣本空間Ω包含了所有的樣本點(diǎn),所以在每次試驗(yàn)中需了,它總是發(fā)生跳昼,因此稱Ω為必然事件。

不可能事件:空集\phi 不含任何樣本點(diǎn)肋乍,且每次試驗(yàn)中總不發(fā)生鹅颊,稱為不可能事件。

1.2概率

1.2.1定義:

隨機(jī)試驗(yàn)E的樣本空間為Ω墓造,對(duì)于每個(gè)事件A堪伍,定義一個(gè)實(shí)數(shù)P(A)與之對(duì)應(yīng)锚烦,若函數(shù)P(.)滿足條件:

1.對(duì)每個(gè)事件A,均有0<P(A)<=1;

2.P(Ω)=1;

3.若事件A1,A2,A3,...兩兩互斥杠娱,即對(duì)于i, j = 1,2,.... i≠j,?A_{i}\cap A_{j} = \phi  ,均有P(A_{1}\cup A_{2}\cup ...) = P(A_{1}) + P(A_{2})+...,則稱P(A)為事件A的概率挽牢。

1.2.2主要性質(zhì)

1.對(duì)于任一事件A,均有P(\bar{A} ) = 1-P(A).

2.對(duì)于兩個(gè)事件A和B摊求,若A\subset B,則有P(B-A) = P(B)-P(A), P(B) > P(A).

3.對(duì)于任一兩個(gè)事件A和B禽拔,有?P(A\cup B) = P(A) + P(B) - P(A\cap B).

1.3古典概型

我們將擲骰子游戲進(jìn)行推廣,設(shè)隨機(jī)事件E的樣本空間中只有有限個(gè)樣本室叉,即\Omega =\{{\omega_{1},\omega_{2},...,\omega_{n}}\}睹栖,其中,n為樣本點(diǎn)的總數(shù)茧痕。每個(gè)樣本點(diǎn)出現(xiàn)是等可能的并且每次試驗(yàn)有且僅有一個(gè)樣本點(diǎn)發(fā)生野来,則稱這類現(xiàn)象為古典概型。若事件A包含m個(gè)樣本點(diǎn)踪旷,則事件A的概率定義為:

1.4條件概率

定義:設(shè)A和B是兩個(gè)事件曼氛,且P(B)>0,稱P(A\vert B) = \frac{P(AB)}{P(B)} 為在事件B發(fā)生的條件下令野,事件A發(fā)生的概率舀患。

1.5全概率公式和貝葉斯公式

1.全概率公式:設(shè)B_{1} ,B_{2},...是樣本空間Ω的一個(gè)劃分,A為任意事件气破,則

P(A) =\sum\nolimits_{i=1}^\propto  P(B_{i})P(A|B_{i})

稱為全概率公式

2.貝葉斯公式:設(shè)B_{1},B_{2},... 是樣本空間Ω的一個(gè)劃分聊浅,則對(duì)任意事件A(P(A)>0)有

P(B_{i}|A) = \frac{P(B_{i}A)}{P(A)} = \frac{P(A|B_{i})P(B{i})}{\sum\nolimits_{i=1}^\propto P(B_{i})P(A|B_{i}) }  ?i = 1,2,...


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