当前位置:文档之家› 概率论教案1(3学分、4学分) 陈萍

概率论教案1(3学分、4学分) 陈萍

最新概率统计教案2

第三章 多维随机变量及其分布 一、教材说明 本章内容包括:多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数,随机变量的独立性概念,条件分布与条件期望。本章仿照一维随机变量的研究思路和方法。 1、教学目的与教学要求 本章的教学目的是: (1)使学生掌握多维随机变量的概念及其联合分布,理解并掌握边际分布和随机变量 的独立性概念; (2)使学生掌握多维随机变量函数的分布,理解并掌握多维随机变量的特征数; (3)使学生理解和掌握条件分布与条件期望。 本章的教学要求是: (1)深刻理解多维随机变量及其联合分布的概念,会熟练地求多维离散随机变量的联合分布列和多维连续随机变量的联合密度函数,并熟练掌握几种常见的多维分布; (2)深刻理解并掌握边际分布的概念,能熟练求解边际分布列和边际密度函数;理解随机变量的独立性定义,掌握随机变量的独立性的判定方法; (3)熟练掌握多维随机变量的几种函数的分布的求法,会用变量变换法求解、证明题目; (4)理解并掌握多维随机变量的数学期望和方差的概念及性质,掌握随机变量不相关与独立性的关系; (5)深刻理解条件分布与条件期望,能熟练求解条件分布与条件期望并会用条件分布与条件期望的性质求解、证明题目。 2、本章的重点与难点 本章的重点是多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布及条件分布、多维随机变量的特征数,难点是多维随机变量函数的分布及条件分布的求法。 二、教学内容 本章共分多维随机变量及其联合分布、边际分布与随机变量的独立性、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数、条件分布与条件期望等5节来讲述本章的基本内容。 3.1 多维随机变量及其联合分布 一、多维随机变量 定义3.1.1 如果12(),(),,()n X X X ωωω???是定义在同一个样本空间{}ωΩ=上的n 个随机变量,则称1()((),...,())n X X X ωωω=为n 维随机变量或随机向量。 二、 联合分布函数 1、定义3.1.2 对任意n 个实数12,,,n x x x ???,则n 个事件 1122{},{},,{}n n X x X x X x ≤≤???≤同时发生的概率 121122(,,,){,,,}n n n F x x x P X x X x X x ???=≤≤???≤ 称为n 维随机变量12(,,,)n X X X ???的联合分布函数。

概率论和数理统计期末考试题及答案

概率论与数理统计期末复习题一 一、填空题(每空2分,共20分) 1、设X 为连续型随机变量,则P{X=1}=( 0 ). 2、袋中有50个球,其编号从01到50,从中任取一球,其编号中有数字4的概率为(14/50 或7/25 ). 3、若随机变量X 的分布律为P{X=k}=C(2/3)k ,k=1,2,3,4,则C=( 81/130 ). 4、设X 服从N (1,4)分布,Y 服从P(1)分布,且X 与Y 独立,则 E (XY+1-Y )=( 1 ) ,D (2Y-X+1)=( 17 ). 5、已知随机变量X ~N(μ,σ2 ),(X-5)/4服从N(0,1),则μ=( 5 );σ=( 4 ). 6 且X 与Y 相互独立。 则A=( 0.35 ),B=( 0.35 ). 7、设X 1,X 2,…,X n 是取自均匀分布U[0,θ]的一个样本,其中θ>0,n x x x ,...,,21是一组观察值,则θ的极大似然估计量为( X (n) ). 二、计算题(每题12分,共48分) 1、钥匙掉了,落在宿舍中的概率为40%,这种情况下找到的概率为0.9; 落在教室里的概率为35%,这种情况下找到的概率为0.3; 落在路上的概率为25%,这种情况下找到的概率为0.1,求(1)找到钥匙的概率;(2)若钥匙已经找到,则该钥匙落在教室里的概率. 解:(1)以A 1,A 2,A 3分别记钥匙落在宿舍中、落在教室里、落在路上,以B 记找到钥匙.则 P(A 1)=0.4,P(A 2)=0.35,P(A 3)=0.25, P(B| A 1)=0.9 ,P(B| A 2)=0.3,P(B| A 3)=0.1 所以,49.01.025.03.035.09.04.0)|()()(3 1 =?+?+?== ∑=i i i A B P A P B P (2)21.049.0/)3.035.0()|(2=?=B A P 2、已知随机变量X 的概率密度为 其中λ>0为已知参数.(1)求常数A; (2)求P{-1<X <1/λ)}; (3)F(1). ?? ?? ?<≥=-0 00)(2x x e A x f x λλ

概率论与数理统计习题及答案

概率论与数理统计习题及答案 习题一 1.见教材习题参考答案. 2.设A,B,C为三个事件,试用A,B,C (1)A发生,B,C都不发生; (2)A与B发生,C (3)A,B,C都发生; (4)A,B,C (5)A,B,C都不发生; (6)A,B,C (7)A,B,C至多有2个发生; (8)A,B,C至少有2个发生. 【解】(1)A BC(2)AB C(3)ABC (4)A∪B∪C=AB C∪A B C∪A BC∪A BC∪A B C∪AB C∪ABC=ABC (5) ABC=A B C(6) ABC (7) A BC∪A B C∪AB C∪AB C∪A BC∪A B C∪ABC=ABC=A∪B∪C (8) AB∪BC∪CA=AB C∪A B C∪A BC∪ABC 3.. 4.设A,B为随机事件,且P(A)=0.7,P(A-B)=0.3,求P(AB). 【解】P(AB)=1-P(AB)=1-[P(A)-P(A-B)] =1-[0.7-0.3]=0.6 5.设A,B是两事件,且P(A)=0.6,P(B)=0.7, (1)在什么条件下P(AB (2)在什么条件下P(AB) 【解】(1)当AB=A时,P(AB)取到最大值为0.6. (2)当A∪B=Ω时,P(AB)取到最小值为0.3. 6.设A,B,C为三事件,且P(A)=P(B)=1/4,P(C)=1/3且P(AB)=P(BC)=0, P(AC)=1/12,求A,B,C至少有一事件发生的概率. 【解】P(A∪B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(BC)-P(AC)+P(ABC)

= 14+14+13-112=34 7. 52张扑克牌中任意取出13张,问有5张黑桃,3张红心,3张方块,2张梅花的概率是多少? 【解】 p =5332 131313131352C C C C /C 8. (1) 求五个人的生日都在星期日的概率; (2) 求五个人的生日都不在星期日的概率; (3) 求五个人的生日不都在星期日的概率. 【解】(1) 设A 1={五个人的生日都在星期日},基本事件总数为75,有利事件仅1个,故 P (A 1)= 517=(17 )5 (亦可用独立性求解,下同) (2) 设A 2={五个人生日都不在星期日},有利事件数为65,故 P (A 2)=5567 =(67)5 (3) 设A 3={五个人的生日不都在星期日} P (A 3)=1-P (A 1)=1-( 17 )5 9..见教材习题参考答案. 10.一批产品共N 件,其中M 件正品.从中随机地取出n 件(n

高中数学概率统计教案

专题二 概率统计(文科) (一)统计 【背一背基础知识】 一.抽样方法 抽样方法包含简单随机抽样、系统抽样、分层抽样三种方法,三种抽样方法都是等概率抽样,体现了抽样的公平性,但又各有其特点和适用范围. 二.用样本估计总体 1.频率分布直方图:画一个只有横、纵轴正方向的直角坐标系,把横轴分成若干段,每一段对应一个组的组距,然后以此段为底作一矩形,它的高等于该组的 频率 组距 ,这样得出一系列的矩形,每个矩形的面积恰好是该组上的频率,这些矩形就构成了频率分布直方图.在频率分布直方图中,每个小矩形的面积等于相应数据的频率,各小矩形的面积之和等于 1; 2.茎叶图:茎叶图是一种将样本数据有条理地列出来,从中观察样本分布情况的图.在茎叶图中,“茎”表示数的高位部分,“叶”表示数的低位部分. 3.样本的数字特征: (1)众数:一组数据中,出现次数最多的数据就是这组数据的众数(一组数据中的众数可能只有一个,也可能有多个).在频率分布直方图中,最高的矩形的中点的横坐标即为该组数据的众数; (2)中位数:将一组数据由小到大(或由大到小)的顺序排列,如果数据的个数是奇数,则处于中间位置的数就是这组数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数.在频率分布直方图中,中位数a 对应的直线x a =的左右两边的矩形面积之和均为0.5,可以根据这个特点求频率分布直方图中的中位数; (3)平均数:设n 个数分别为1x 、2x 、L 、n x ,则()121 n x x x x n = +++L 叫做这n 个数的算数平均数.在频率分布直方图中,它等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和; (4)方差:设n 个数分别为1x 、2x 、L 、n x ,则 ()()() 2222 121n s x x x x x x n ? ?=-+-++-????L 叫做这n 个数的方差,方差衡量样本的稳定

概率论与数理统计教案.doc

《概率论与数理统计》课程教案 第一章随机事件及概率 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念; (2) 掌握随机事件之间的关系与运算,; (3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算; (4) 理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。了解概率的公理化定义。 (5) 理解条件概率、全概率公式、Bayes 公式及其意义。理解事件的独立性。 1)随机事件及随机事件之间的关系; 2)古典概型及概率计算; 3)概率的性质; 4)条件概率,全概率公式和Bayes公式 5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理 四.教学过程中应注意的问题 1)使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件; 2)注意让学生理解事件的互斥关系; 3)让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律; 4)古典概率计算中,为了计算样本点总数和事件的有利场合数,经常要用到排列和组合,复习排列、组合原理; 5)讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回; 五.思考题和习题 思考题: 1. 集合的并运算 和差运算-是否存在消去律? 2. 怎样理解互斥事件和逆事件? 3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点?习题: 第二章随机变量及其分布 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质, 理解离散型和连续型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率; (2) 熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律或密度函数及性质;

二.本章的教学内容及学时分配 学时 三.本章教学内容的重点和难点 a) 随机变量的定义、分布函数及性质; b) 离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何事件的概率; c) 六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布)。四.教学过程中应注意的问题 a) 注意分布函数的特殊值及左连续性概念的理解; b) 构成离散随机变量X的分布律的条件,它与分布函数之间的关系; c) 构成连续随机变量X的密度函数的条件,它与分布函数之间的关系; d) 连续型随机变量的分布函数关于x处处连续,且单点处概率为0,其中x为任意实数; e) 注意正态分布的标准化以及计算查表问题; 五.思考题和习题 思考题:1.会判别给定函数是否是某个随机变量的分布函数? 2. 分布函数两种定义主要的区别是什么? 3. 均匀分布与几何概率有何联系? 4. 讨论指数分布与泊松分布之间的关系。 5.列举正态分布的应用。 第三章二维随机变量及其分布 一.教学目标及基本要求 (1) 了解二维随机变量概念及其联合分布函数概念和性质,了解二维离散型和连续 型随机变量定义及其概率分布和性质,了解二维均匀分布和正态分布。 (2) 会用联合概率分布计算有关事件的概率,会求边缘分布。 (3) 掌握随机变量独立性的概念,掌握运用随机变量的独立性进行概率计算。 (4) 会求两个独立随机变量的简单函数(如函数X+Y, max(X, Y), min(X, Y))的分布。 三.本章教学内容的重点和难点

《概率论与数理统计》期末考试试题及解答

一、填空题(每小题3分,共15分) 1. 设事件B A ,仅发生一个的概率为0.3,且5.0)()(=+B P A P ,则B A ,至少有一个不发 生的概率为__________. 答案:0.3 解: 3.0)(=+B A B A P 即 )(25.0)()()()()()(3.0AB P AB P B P AB P A P B A P B A P -=-+-=+= 所以 1.0)(=AB P 9.0)(1)()(=-==AB P AB P B A P . 2. 设随机变量X 服从泊松分布,且)2(4)1(==≤X P X P ,则==)3(X P ______. 答案: 161-e 解答: λλ λ λλ---= =+==+==≤e X P e e X P X P X P 2 )2(, )1()0()1(2 由 )2(4)1(==≤X P X P 知 λλλ λλ---=+e e e 22 即 0122 =--λλ 解得 1=λ,故 16 1)3(-= =e X P 3. 设随机变量X 在区间)2,0(上服从均匀分布,则随机变量2 X Y =在区间)4,0(内的概率 密度为=)(y f Y _________. 答案: 04,()()0,. Y Y X y f y F y f <<'===? 其它 解答:设Y 的分布函数为(),Y F y X 的分布函数为()X F x ,密度为()X f x 则 2 ()()())))Y X X F y P Y y P X y y y y y =≤=≤ =≤- - 因为~(0,2)X U ,所以(0X F = ,即()Y X F y F = 故

最新概率统计教案3

第五章统计量及其分布 一、教材说明 本章内容包括:总体与样本,样本数据的整理与显示,统计量及其分布,三大抽样分布。本章的基本概念和重要结论是学习数理统计的基础。 1、教学目的与教学要求 1)掌握数理统计的总体、样本、样本经验分布函数、统计量及常用统计量等基本概念。 2)掌握三大分布的定义,并能熟练应用来求随机变量的分布。 3)牢记Fisher定理的内容及其三大推论。 4)使学生了解数理统计研究问题的方法与概率论研究问题方法的不同。 5)了解如何对样本数据进行整理与现实。 2、本章重点与难点 本章重点是数理统计的基本概念、三大分布的定义、Fisher定理及其推论。难点是Fisher 定理结合三大分布来求随机变量的分布。 二、教学内容 本章共分总体与样本、样本数据的整理与显示、统计量及其分布、三大抽样分布等4节来讲述本章的基本内容。 §5.1总体与样本 一、总体与样本 在一个统计问题中,把研究对象的全体称为总体,构成总体的每个成员称为个体。对于实际问题,总体中的个体是一些实在的人或物。比如,我们要研究某大学的学生身高情况,则该大学的全体学生构成问题的总体,而每一个学生即是一个个体。事实上,每一个学生有许多特征:性别、年龄、身高、体重等等,而在该问题中,我们关心的只是该校学生的身高如何,对其他的特征暂不考虑。这样,每个学生(个体)所具有的数量指标——身高就是个体,而所有身高全体看成总体。这样,抛开实际背景,总体就是一堆数,这堆数中有大有小,有的出现机会多,有的出现机会小,因此用一个概率分布去描述和归纳总体是合适的,从这个意义上说: 总体就是一个分布,而其数量指标就是服从这个分布的随机变量。 例5.1.1考察某厂的产品质量,将其产品分为合格品和不合格品,并以0记合格品,以1记不格品,若以p表示不合格品率,则各总体可用一个二点分布表示: 不同的p反映了总体间的差异。 在有些问题中,我们对每一研究对象可能要观测两个或更多个指标,此时可用多维随机向量及其联合分布来描述总体。这种总体称为多维总体。 若总体中的个体数是有限的,此总体称为有限总体;否则称为无限总体。实际中总体中的个体数大多是有限的,当个体数充分大时,将有限总体看作无限总体是一种合理抽象。

概率论与数理统计期末总结

第1章 概率论的基本概念 1.1 随机试验 称满足以下三个条件的试验为随机试验: (1)在相同条件下可以重复进行; (2)每次试验的结果不止一个,并且能事先明确所有的可能结果; (3)进行试验之前,不能确定哪个结果出现。 1.2 样本点 样本空间 随机事件 随机试验的每一个可能结果称为一个样本点,也称为基本事件。 样本点的全体所构成的集合称为样本空间,也称为必然事件。必然事件在每次试验中必然发生。 随机试验的样本空间不一定唯一。在同一试验中,试验的目的不同时,样本 空间往往是不同的。所以应从试验的目的出发确定样本空间。 样本空间的子集称为随机事件,简称事件。 在每次试验中必不发生的事件为不可能事件。 1.3 事件的关系及运算 (1)包含关系 B A ?,即事件A 发生,导致事件B 发生; (2)相等关系 B A =,即B A ?且A B ?; (3)和事件(也叫并事件) B A C ?=,即事件A 与事件B 至少有一个发生; (4)积事件(也叫交事件) B A AB C ?==,即事件A 与事件B 同时发生; (5)差事件 AB A B A C -=-=,即事件A 发生,同时,事件B 不发生; (6)互斥事件(也叫互不相容事件) A 、 B 满足φ=AB ,即事件A 与事件B 不同时发生; (7)对立事件(也叫逆事件) A A -Ω=,即φ=Ω=?A A A A ,。

1.4 事件的运算律 (1)交换律 BA AB A B B A =?=?,; (2)结合律 ()()()()C AB BC A C B A C B A =??=??,; (3)分配律 ()()()()()()C A B A BC A AC AB C B A ??=??=?,; (4)幂等律 A AA A A A ==?, ; (5)差化积 B A AB A B A =-=-; (6)反演律(也叫德·摩根律)B A AB B A B A B A B A ?==?=?=?,。 1.5 概率的公理化定义 设E 是随机试验,Ω为样本空间,对于Ω中的每一个事件A ,赋予一个实数P (A ),称之为A 的概率,P (A )满足: (1)1)(0≤≤A P ; (2)1)(=ΩP ; (3)若事件 ,,, ,n A A A 21两两互不相容,则有 () ++++=????)()()(2121n n A P A P A P A A A P 。 1.6 概率的性质 (1)0)(=φP ; (2)若事件n A A A ,, , 21两两不互相容,则())()()(2121n n A P A P A P A A A P +++=??? ; (3))(1)(A P A P -=; (4))()()(AB P B P A B P -=-。 特别地,若B A ?,则)()(),()()(B P A P A P B P A B P ≤-=-; (5))()()()(AB P B P A P B A P -+=?。

概率论与数理统计课程教学大纲

概率论与数理统计课程教学大纲 一、课程说明 (一)课程名称:概率论与数理统计 所属专业:物理学 课程性质:必修 学分:3 (二)课程简介、目标与任务; 《概率论与数理统计》是研究随机现象规律性的一门学科;它有着深刻的实际背景,在自然科学、社会科学、工程技术、军事和工农业生产等领域中有广泛的应用。通过本课程的学习,使学生掌握概率与数理统计的基本概念,并在一定程度上掌握概率论认识问题、解决问题的方法。同时这门课程的学习对培养学生的逻辑思维能力、分析解决问题能力也会起到一定的作用。 (三)先修课程要求,与先修课与后续相关课程之间的逻辑关系和内容衔接; 先修课程:高等数学。后续相关课程:统计物理。《概率论与数理统计》需要用到高等数学中的微积分、级数、极限等数学知识与计算方法。它又为统计物理、量子力学等课程提供了数学基础,起了重要作用。 (四)教材与主要参考书。 教材: 同济大学数学系编,工程数学–概率统计简明教程(第二版),高等教 育出版社,2012. 主要参考书: 1.浙江大学盛骤,谢式千,潘承毅编,概率论与数理统计(第四版), 高等教育出版社,2008. 2.J.L. Devore, Probability and Statistics(fifth ed.)概率论与数 理统计(第5版)影印版,高等教育出版社,2004. 二、课程内容与安排 第一章随机事件 1.1 样本空间和随机事件; 1.2 事件关系和运算。

第二章事件的概率 2.1概率的概念;2.2 古典概型;2.3几何概型;2.4 概率的公理化定义。第三章条件概率与事件的独立性 3.1 条件概率; 3.2 全概率公式; 3.3贝叶斯公式;3.4 事件的独立性; 3.5 伯努利试验和二项概率。 第四章随机变量及其分布 4.1 随机变量及分布函数;4.2离散型随机变量;4.3连续型随机变量。 第五章二维随机变量及其分布 5.1 二维随机变量及分布函数;5.2 二维离散型随机变量;5.3 二维连续随机变量;5.4 边缘分布; 5.5随机变量的独立性。 第六章随机变量的函数及其分布 6.1 一维随机变量的函数及其分布;6.2 多元随机变量的函数的分布。 第七章随机变量的数字特征 7.1数学期望与中位数; 7.2 方差和标准差; 7.3协方差和相关系数; *7.4大数律; 7.5中心极限定理。 第八章统计量和抽样分布 8.1统计与统计学;8.2统计量;8.3抽样分布。 第九章点估计

概率论与数理统计期末考试题及答案

创作编号: GB8878185555334563BT9125XW 创作者: 凤呜大王* 模拟试题一 一、 填空题(每空3分,共45分) 1、已知P(A) = 0.92, P(B) = 0.93, P(B|A ) = 0.85, 则P(A|B ) = 。 P( A ∪B) = 。 3、一间宿舍内住有6个同学,求他们之中恰好有4个人的生日在同一个月份的概率: ;没有任何人的生日在同一个月份的概率 ; 4、已知随机变量X 的密度函数为:, ()1/4, 020,2 x Ae x x x x ??

8、设总体~(0,)0X U θθ>为未知参数,12,,,n X X X 为其样本, 1 1n i i X X n ==∑为样本均值,则θ的矩估计量为: 。 9、设样本129,, ,X X X 来自正态总体(,1.44)N a ,计算得样本观察值10x =, 求参数a 的置信度为95%的置信区间: ; 二、 计算题(35分) 1、 (12分)设连续型随机变量X 的密度函数为: 1, 02()2 0, x x x ??≤≤?=???其它 求:1){|21|2}P X -<;2)2 Y X =的密度函数()Y y ?;3)(21)E X -; 2、(12分)设随机变量(X,Y)的密度函数为 1/4, ||,02,(,)0, y x x x y ?<<??

《概率论与数理统计》课程教学大纲

《概率论与数理统计》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程编号:450006 课程名称:概率论与数理统计 课程类别:公共基础课(必修) 学时学分:理论48学时/3学分 适用专业:计算机、自动化、经管各专业 开课学期:第一学期 先修课程:高等数学 后续课程: 执笔人: 审核人: 制(修)订时间:2015.9 二、课程性质与任务 概率论与数理统计是研究随机现象客观规律性的数学学科,是高等学校理、工、管理类本科各专业的一门重要的基础理论课。通过本课程的教学,应使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机事件的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。 三、课程教学基本要求 本课程以课堂讲授为主,致力于讲清楚基本的概率统计思想,使学生掌握基本的概率、统计计算方法。注意培养基本运算能力、分析问题和解决实际问题的能力。讲授中运用实例来说明本课程应用的广泛性和重要性。每节课布置适量的习题以巩固所学知识,使学生能够运用概率统计思想和方法解决一些实际问题。 四、课程教学内容及各教学环节要求 (一)概率论的基本概念

1、教学目的 理解随机现象、样本空间、随机事件、概率等概念,掌握事件的关系与运算,掌握古典概犁及其计算、条件概率的计算、全概率公式和贝叶斯公式的应用。 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 概率、条件概率与独立性的概念; ② 加法公式;乘法公式;全概率公式;贝叶斯公式。 (2)教学难点 ① 古典概型的有关计算;② 全概率公式的应用; ③ 贝叶斯公式的应用。 3、教学方法 采用传统教学方式,以课堂讲授为主,课堂讨论、多媒体演示、课下辅导等为辅的教学方法。加强互动教学,学生对课程的某一学术问题通过检索资料、实际调查来提高自学能力和实践应用能力。 4、教学要求 (1)理解随机试验、样本空间、随机事件等基本概念;熟练掌握事件的关系及运算 (2)理解频率和概率定义;熟练掌握概率的基本性质 (3)理解等可能概型的定义性质;,会计算等可能概型的概率 (4)理解条件概率的定义;熟练掌握加法公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式(5)理解事件独立性概念,掌握应用独立性进行概率计算 (二)随机变量及其分布 1、教学目的 了解随机变量的概念;理解离散型随机变量的分布律和连续型随机变量的概率密度的概念及性质,会利用性质确定分布律和概率密度;理解分布函数的概念及性质,会利用此概念和性质确定分布函数,会利用概率分布计算有关事件的概率;掌握正态分布、均匀分布、指数分布、0-1分布、二项分布、泊松分布,会求简单的随机变量函数的分布 2、教学重点与难点 (1)教学重点 ① 随机变量及其概率分布的概念; ② 离散型随机变量分布律的求法;

概率论与数理统计课本_百度文库

第二章随机变量及其分布第一节随机变量及其分布函数 一、随机变量 随机试验的结果是事件,就“事件”这一概念而言,它是定性的。要定量地研究随机现象,事件的数量化是一个基本前提。很自然的想法是,既然试验的所有可能的结果是知道的,我们就可以对每一个结果赋予一个相应的值,在结果(本事件)数值之间建立起一定的对应关系,从而对一个随机试验进行定量的描述。 例2-1 将一枚硬币掷一次,观察出现正面H、反面T的情况。这一试验有两个结果:“出现H”或“出现T”。为了便于研究,我们将每一个结果用一个实数来代表。比如,用数“1”代表“出现H”,用数“0”代表“出现T”。这样,当我们讨论试验结果时,就可以简单地说成结果是1或0。建立这种数量化的关系,实际上就相当于引入一个变量X,对于试验的两个结果,将X的值分别规定为1或0。如果与样本空间 { } {H,T}联系起来,那么,对于样本空间的不同元素,变量X可以取不同的值。因此,X是定义在样本空间上的函数,具体地说是 1,当 H X X( ) 0,当 T 由于试验结果的出现是随机的,因而X(ω)的取值也是随机的,为此我们称 X( )X(ω)为随机变量。 例2-2 在一批灯泡中任意取一只,测试它的寿命。这一试验的结果(寿命)本身就是用数值描述的。我们以X记灯泡的寿命,它的取值由试验的结果所确定,随着试验结果的不同而取不同的值,X是定义在样本空间 {t|t 0}上的函数 X X(t) t,t 因此X也是一个随机变量。一般地有 定义2-1 设 为一个随机试验的样本空间,如果对于 中的每一个元素 ,都有一个实数X( )与之相对应,则称X为随机变量。 一旦定义了随机变量X后,就可以用它来描述事件。通常,对于任意实数集合L,X在 L上的取值,记为{X L},它表示事件{ |X( ) L},即 。 {X L} { |X( ) L} 例2-3 将一枚硬币掷三次,观察出现正、反面的情况。设X为“正面出现”的次数,则X是一个随机变量。显然,X的取值为0,1,2,3。X的取值与样本点之间的对应关系如表2-1所示。 表2-1 表2-1

概率论教案

第一章随机事件与概率 第一节随机事件 教学目的:了解概率的主要任务及其研究对象;掌握随机试验、随机事件等基本概念;掌握随机事件间的关系与运算,了解其运算规律。 教学重点:随机试验,随机事件,事件间的关系与运算。 教学难点:事件(关系、运算)与集合的对应,用运算表示复杂事件。 教学内容: 1、随机现象与概率统计的研究对象 随机现象:在一定的条件下,出现不确定结果的现象。 研究现象:概率论与数理统计研究随机现象的统计规律性。 2、随机试验(E) 对随机现象的观察。特点①试验可在相同条件下重复;②试验的所有可能结果不只一个,但事先已知;③每次试验出现一个且出现一个,哪个出现事先不知。 3、基本事件与样本空间 (1)基本事件:E中的结果(能直接观察到,不可再分),也称为样本点,用ω表示。 (2)样本空间:E中所有基本事件的集合称为这个随机试验E的样本空间,用Ω表示。 4、随机事件 (1)随机事件:随机试验中可能发生也可能不发生的时间。用A、B、C等表示。 (2)随机事件的集合表示 (3)随机事件的图形表示 必然事件(Ω)和不可能事件(E) 5、事件间的关系与运算 (1)包含(子事件)与相等 (2)和事件(加法运算) (2)积事件(乘法运算) (3)互斥关系 (4)对立关系(逆事件) (5)差事件(减法运算) 6、事件间的运算规律 (1)交换律;(2)结合律;(3)分配律;(4)对偶律 教学时数:2学时 作业:习题一1、2 第二节概率的定义 教学目的:掌握概率的古典定义,几何定义,统计定义及这三种概率的计算方法;了解概率的基本性质。

教学难点:古典概率的计算,频率性质与统计概率。 教学内容: 1、概率 用于表示事件A 发生可能性大小的数称为事件A 的概率,用P(A)表示。 2、古典型试验与古典概率 (1)古典型试验:特点①基本事件只有有限个;②所有基本事件的发生是等可能的。 (2)古典概率,在古典型试验中规定 P(A)= n k A =Ω中基本事件总数中含的基本事件数 3、几何型试验与几何概率 (1)几何型试验 向区域G 内投点,点落在G 内每一点处是等可能的,落在子区域1G 内(称事件A 发生) 的概率与1G 的度量成正比,而与1G 的位置和形状无关。 (2)几何概率。在几何型试验中规律定 P(A)= 的度量 的度量 G G 1 4、频率与统计概率 (1)事件的概率 设在n 次重复试验中,事件A 发生了r 次,则称比值 n r 为在这n 次试验中事件A 发生的频率,记为n r A f n =)( (2)频率的性质 ○11)(0≤≤A f n ;○21)(=Ωn f ;○30)(=Φn f ; ○4Φ=AB 时,)()()(B f A f B A f n n n +=+; ○5 随机性:r 的出现是不确定的;○6稳定性:)()(∞→→n p A f n (3)统计概率,规定 P(A)=P (4)统计概率的计算 n r A p ≈ )( (n 很大) 5、概率的基本性质 从以上三种定义的概率中可归纳得到: (1)0;1)(≤≤A P (2)1)(=ΩP

《概率论与数理统计》期末考试题及答案

西南石油大学《概率论与数理统计》期末考试题及答案 一、填空题(每空3分,共45分) 1、已知P(A) = 0.92, P(B) = 0.93, P(B|A ) = 0.85, 则P(A|B ) = 。 P( A ∪B) = 。 2、设事件A 与B 独立,A 与B 都不发生的概率为 1 9 ,A 发生且B 不发生的概率与B 发生且A 不发生的概率相等,则A 发生的概率为: ; 3、一间宿舍内住有6个同学,求他们之中恰好有4个人的生日在同一个月份的概率: ;没有任何人的生日在同一个月份的概率 ; 4、已知随机变量X 的密度函数为: ,0 ()1/4,020,2 x Ae x x x x ??

(完整版)概率论与数理统计课程标准

《概率论与数理统计》课程标准 一、课程概述 (一)课程定位 《概率论与数理统计》(Probability Theory and Mathematical Statistics),由概率论和数理统计两部分组成。它是研究随机现象并找出其统计规律的一门学科,是广泛应用于社会、经济、科学等各个领域的定量和定性分析的科学体系。从学科性质讲,它是一门基础性学科,它为建筑专业学生后继专业课程的学习提供方法论的指导。 (二)先修后续课程 《概率论与数理统计》的先修课程为《高等数学》、《线性代数》等,这些课程为本课程的学习奠定了理论基础。 《概率论与数理统计》的后续课程为《混凝土结构设计》、《地基与基础》等课程。通过该课程的学习可为这些课程中的模型建立等内容的知识学习奠定良好的基础,在教学中起到了承上启下的作用。 二.课程设计思路 本课程的基本设计思路是极力用较为通俗的语言阐释概率论的基本理论和数理统计思想方法;理论和方法相结合,以强调数理统计理论的应用价值。总之,强调理论与实际应用相结合的特点,力求在实际应用方面做些有益的探索,也为其它学科的

进一步学习打下一个良好的基础。 三、课程目标 《概率论与数理统计》是一门几乎遍及所有的科学技术领域以及工农业生产和国民经济各部门之中。通过学习该课程使学生掌握概率、统计的基本概念,熟悉数据处理、数据分析、数据推断的各种基本方法,并能用所掌握的方法具体解决工程实践中所遇到的各种问题。 (一)能力目标 力求在简洁的基础上使学生能从整体上了解和掌握该课程的内容体系,使学生能够在实际工作中、其它学科的学习中能灵活、自如地应用这些理论。 (二)知识目标 1.理解掌握概率论中的相关概念和公式定理; 2.学会应用概率论的知识解决一些基本的概率计算; 3.理解数理统计的基本思想和解决实际问题的方法。 (三)素质目标 1.培养学生乐于观察、分析、不断创新的精神; 2.培养具有较好的逻辑思维、较强的计划、组织和协调能力; 3.培养具有认真、细致严谨的职业能力。 四、课程内容 根据能力培养目标的要求,本课程的主要内容是随机事件、随机变量、随机向量、数字特征、极限定理。具体内容和学时分配见表4-1。 表4-1 课程内容和学时分配

《概率论与数理统计》课程自学指导书

《概率论与数理统计》课程自学指导书 前言 . . 《概率论与数理统计》是城市规划专业和地理信息系统专业的专业必修课。《概率统计》教材系统阐述了概率论和数理统计的基本内容、理论和应用方法。概率统计是研究随机现象客观规律的数学学科,它的应用非常广泛,并具有独特的思维和方法。通过概率论的学习能使学生了解概率与数理统计的基本概念和基本理论,初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。通过本课程的学习,能够为学生学习后继课程及进一步提高打下必要的数学基础。其内容可分为三大部分。第一部分概率论部分,包括第一、二、三、四、五章。作为基础知识,为读者提供了必要的理论基础。第二部分数理统计部分,包括第六、七、八、九章,主要讲述参数估计和假设检验,并介绍了方差分析和回归分析。第三部分随机过程部分,主要讨论了平稳随机过程,还介绍了马尔可夫过程。 本指导书是作为函授学员在集中授课后,指导自学而编制的。内容较为简明扼要。主要是为了让学员能够抓住要领,掌握重点,理解难点,从而达到能够融会贯通、灵活掌握概率统计的基本概念、基本理论从而解决实际问题的目的。 本指导书的主要参考书目: 1. 景泰等编。概率论与数理统计.上海科学技术文献出版社,1991. 2. 玉麟主编。概率论与数理统计.复旦大学出版社,1995。 3.大茵,陈永华编。概率论与数理统计。浙江大学出版 社.1996 本课程的考核内容以教学大纲为依据,注重基本概念、基本理论的掌握和应用的考核。主要考核方式为笔试。 第一章概率论的基本概念 一、内容概述 # 本章介绍了概率论的基本概念:随机试验、样本空间、随机事件、频率与概率,讨论研究等可能概型问题、条件概率及独立性问题。 二、教学目的要求 # (1) 理解并掌握概率论的基本概念。

(完整word版)概率论与数理统计教案(48课时)

《概率论与数理统计》课程教案 第一章 随机事件及其概率 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机试验、样本空间、随机事件的概念; (2) 掌握随机事件之间的关系与运算,; (3) 掌握概率的基本性质以及简单的古典概率计算; 学会几何概率的计算; (4) 理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性以及概率的统计定义。了解概 率的公理化定义。 (5) 理解条件概率、全概率公式、Bayes 公式及其意义。理解事件的独立性。 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机事件及事件之间的关系 第二节 频率与概率 2学时 第三节 等可能概型(古典概型) 2 学时 第四节 条件概率 第五节 事件的独立性 2 学时 三.本章教学内容的重点和难点 1) 随机事件及随机事件之间的关系; 2) 古典概型及概率计算; 3)概率的性质; 4)条件概率,全概率公式和Bayes 公式 5)独立性、n 重伯努利试验和伯努利定理 四.教学过程中应注意的问题 1) 使学生能正确地描述随机试验的样本空间和各种随机事件; 2) 注意让学生理解事件,,,,,A B A B A B A B AB A ???-=Φ…的具体含义,理解 事件的互斥关系; 3) 让学生掌握事件之间的运算法则和德莫根定律; 4) 古典概率计算中,为了计算样本点总数和事件的有利场合数,经常要用到排列和组 合,复习排列、组合原理; 5) 讲清楚抽样的两种方式——有放回和无放回; 五.思考题和习题 思考题:1. 集合的并运算?和差运算-是否存在消去律?

2. 怎样理解互斥事件和逆事件? 3. 古典概率的计算与几何概率的计算有哪些不同点?哪些相同点? 习题: 第二章 随机变量及其分布 一.本章的教学目标及基本要求 (1) 理解随机变量的概念,理解随机变量分布函数的概念及性质, 理解离散型和连续 型随机变量的概率分布及其性质,会运用概率分布计算各种随机事件的概率; (2) 熟记两点分布、二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布和指数分布的分布律 或密度函数及性质; 二.本章的教学内容及学时分配 第一节 随机变量 第二节 第二节 离散型随机变量及其分布 离散随机变量及分布律、分布律的特征 第三节 常用的离散型随机变量 常见分布(0-1分布、二项分布、泊松分布) 2学时 第四节 随机变量的分布函数 分布函数的定义和基本性质,公式 第五节 连续型随机变量及其分布 连续随机变量及密度函数、密度函数的性质 2学时 第六节 常用的连续型随机变量 常见分布(均匀分布、指数分布、正态分布)及概率计算 2学时 三.本章教学内容的重点和难点 a) 随机变量的定义、分布函数及性质; b) 离散型、连续型随机变量及其分布律或密度函数,如何用分布律或密度函数求任何 事件的概率; c) 六个常见分布(二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布); 四.教学过程中应注意的问题 a) 注意分布函数(){}F x P X x =<的特殊值及左连续性概念的理解; b) 构成离散随机变量X 的分布律的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; c) 构成连续随机变量X 的密度函数的条件,它与分布函数()F x 之间的关系; d) 连续型随机变量的分布函数()F x 关于x 处处连续,且()0P X x ==,其中x 为任

相关主题
文本预览
相关文档 最新文档