高等数学的概率空间全内容知识点讲解
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概率空间思维导图模板大纲
事件的关系
包含
相等
并
A与B至少有一个发生
交
差
互斥
A与B不可能同时发生,AB=∅
对立
事件运算的性质
交换律
结合律
分配律
A(B∪C)=AB∪AC,∩∪可互换
对偶律
长杠变短杠,开口换方向,对n个事件和可列个事件依然成立
幂等律
吸收律
事件列的极限
事件列上极限:{ω:ω属于无穷多个An}
子主题 1
事件列下极限:{ω:ω至多不属于有限个集合An},下极限是上极限的子集
事件的σ域
根据σ域的定义得出的一些性质
样本空间和空集属于σ域
子主题 1
σ域对求逆运算封闭
对可列交和可列并运算封闭
对有限交和有限并运算封闭
对差运算封闭
证明某集合是σ域
证明三条定义,把已知条件用不同的集合替代
子σ域与域的生成
子σ域
一个集类是σ域的子类,也满足σ域的三条定义
平凡子σ域
{Ω,∅}这个子类
由事件A生成的子σ域
A属于σ域,{Ω,A,Ā,∅}
任意多个子σ域的交也是子σ域
H是σ域的子类,包含H的最小σ域为由H生成的σ域,为σ(H)
由分割生成σ域
σ(A,B)=σ(AB,AB拔,A拔B,A拔B拔)
现象
确定性现象(必然现象)
随机现象
概率论与数理统计就是研究随机现象统计规律性的一门学科
随机试验的特征
在同样条件下,试验可以重复进行
有多种结果,每次出现一种结果,出现的结果事先不能断定
可以明确指出试验可能出现的每一种结果
样本点与样本空间
样本点ω
ω
样本空间Ω
表示方法
Ω={ω:ω₁,ω₂,ω₃...ωn}
Ω={ω:ω∈[a,b]}
随机事件
基本事件
由一个样本点组成的单点集:如{ω₁}
不可能事件
空集不包含任何样本点,在任何事件中都不可能发生,但是概率为0的事件不一定是不可能事件
必然事件
Ω包含一切样本点,在每次事件中都必然发生,但是概率为1的事件不一定是必然事件
概率
频率:n次试验中,事件A发生了k次,频率为fn(A)=k/n
概率:lim n→∞fn(A)=P(A)
子主题 1
古典型试验性质
只有有限个样本点
每个样本点出现的机会均等
常用排列组合公式和模型
n个不同的元素选取r个排列
n个不同的元素选取r个(不排列)
重复排列公式
有放回,n个不同元素,r个方格(不能空),从n个元素中取出1个元素在第一个方格登记后返回,重复操作,直至把r个方格登记完 。 (因为可以放回,所以每一个方格都可以从n个元素中选一个放进去,即Cn1=n,r个方格就有n^r方种方法)
n^r
不同球占位公式
不放回,n个不同球,r个房间(可以空),将球依次投入房间中,每个球只投一次,每个房间投入的球数不限,不同的占位有rⁿ个
rⁿ
相同球占位公式
房间可空
n个相同球,r个房间,将球投入房间中→等价于:n+r个相同的球,放到r个房间里的每个房间皆不空的相同球占位
每个房间皆不空
n个相同球,r个房间,n>=r,将n球投入房间中,每个房间皆不空的占位,相当于在n个球的n-1个空隙中放r-1个隔板使得它分成r份,放进房间中
超几何分布
有N件产品,其中有M件次品,从中取n件,则恰好取出m件次品的概率:总的样本空间是从N件产品中取n件,共有CNn中,样本点可以理解为从M件次品中取m件,再从剩下的N-M件正常品中取n-m件
几何形
几何形试验特征
样本空间Ω是几何空间中的有限区域
试验中,每个样本点出现的机会均等
会面问题
这类问题一般是两个事件x,y,各有一个原本的范围,将它们看成数轴上x,y的定义域和值域,可以得到一个围成的部分,其面积就是样本空间,再由xy的不等式关系确认直线,这些线和样本空间围成的面积便是样本点
蒲丰投针
平面上画着一簇平行线,每条线之间距离为2a,将长为2l的一根针投在平面上(l<a),求针与某一直线相交的概率:此类题主要是不好表示出样本空间与样本点,要找到能确定针与平行线关系的两个变量,可通过绘图针在线上,针不在线上,针恰好在线上这三种类型来确定变量,之后便好理解了
概率
非负性
规范性
P(Ω)=1
可列可加性(事件两两互斥)
概率性质
不可能事件的概率为0
有限可加性(两两互斥)
P(A拔)=1-P(A)
减法公式
P(A\B)=P(A)-P(AB)
单调性
若AⅽB,则P(A)>=P(B)
连续性
可列可加性另一种表示
定义在σ域上的一个集合函数,满足非负性和规范性,P再满足有限可加性和从下连续性,则P满足可列可加性,P即为概率
加法定理
P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)
P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)
次可加性
P(A∪B)<=P(A)+P(B)
举例:比如在样本空间Ω中有A事件和B事件,P(B)=1,虽然B事件发生的概率为1,但是它不是必然事件,即B并不是样本空间,所以A并不能包含于B思维导图模板大纲