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概率論與數理統計筆記 第一章 概率論的基本概念

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概率論與數理統計筆記 第一章 概率論的基本概念

概率論與數理統計筆記(計算機專業) 作者: CATPUB

課程:中國大學MOOC浙江大學概率論與數理統計

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第0講 緒論

  • 緒論

第1講 樣本空間,隨機事件

  • 樣本空間
  • 集合 $S$
  • 隨機事件
  • 集合 $A\subseteq S$
  • 基本事件
  • 集合 $A$ 只有一個元素
  • 不可能事件
  • 集合 $A=\emptyset$

第2講 事件的相互關系及運算

  • 事件的關系
    1. 包含 $A\subseteq B$
    2. 相等 $A=B$
    3. 和事件 $A+B$
    4. 積事件 $A\cap B,AB$
    5. 不相容事件,互斥事件 $AB=\emptyset$
    6. 差事件 $A-B$
    7. 逆事件 $\overline A$
  • 事件關系滿足交換律,結合律,德摩根率
  • 基本的運算規律
    1. $A+\overline A=1$
    2. $A\overline A=\emptyset$
    3. $A-B=A\cap \overline B=A-AB$

第3講 頻率

  • 頻率

第4講 概率

  • 直觀定義:隨機事件發生的穩定值,記為 $P(A)=p$
  • 概率的性質(前三條為概率的公理化定義)
    1. 非負性 $P(\emptyset)=0$
    2. 規範性 $P(A)=1-P(\overline A)?$
    3. 可列可加性
      • 若 $A,B$ 兩兩互斥
      • $$P(\bigcup_{i=1}^{\infty}A_i)=\sum_{i=1}^\infty P(A_i)$$
    4. $$P(B-A)=P(B)-P(AB)$$
    5. 概率的加法公式
      • $$\begin{split} P(\bigcup_{i=1}^{n}A_i)=&\sum_{i=1}^{n}P(A_i)- \sum_{1\leq i<j\leq n}P(A_iA_j)+\&\sum_{1\leq i<j<k\leq n}P(A_i A_j A_k)+...+(-1)^{n-1}P(A_1 A_2 ... A_n) \end{split}$$

第5講 等可能概型(古典概型)

  • 特點
    1. 有限性
    2. 等可能性
  • 組合數
  • $$C_N^n={N\choose n}=\frac{N!}{n!(N-n)!}$$
  • 例題5-1
  • 抽簽問題
    • 先抽後抽概率相等

第6講 條件概率

  • 定義
  • $$P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)},P(A)>0$$
  • 乘法公式
  • $$P(AB)=P(A)P(B|A)$$

第7講 全概率公式與貝葉斯公式

  • 全概率公式
  • 若$B_1, B_2, B_3,...,B_n$是$S$的劃分(離散數學中的概念),則
    • $$P(A)=\sum_{j=1}^{n}P(B_j)P(A|B_j)$$
    • 關鍵在於能否構造一個合適的劃分
    • 原理是分情況討論
  • 貝葉斯公式
  • $$P(B_i|A)=\frac{P(AB_i)}{P(A)}=\frac{P(B_i)P(A|B_i)}{\sum_{j=1}^{n}P(B_j)P(A|B_j)}$$
  • A是後驗概率,B是先驗概率。貝葉斯公式描述了先驗概率已知的情況下,後驗概率對先驗概率的修正。
  • 直觀理解:癌癥檢查中,已知一個人有患癌癥的可能,那麽後驗概率(檢查結果)對先驗概率(檢查前患癌癥的可能)的修正,可以增加或減少這個人患癌癥的概率。也即醫院檢查可以(一定概率上)確診。
  • 作者拓展:貝葉斯公式在推薦算法上(如搜索引擎排序)具有重要應用,它可以通過用戶的點擊修正推薦排序結果

第8講 事件的獨立性

  • 事件的獨立性常常通過實際情況來判斷
  • 公理化定義
  • 對事件組 $A_1,A_2,...,A_n$,若他們相互獨立,則必有
  • $$\begin{split}&P(A_i A_j)=P(A_i)P(A_j)\&P(A_i A_j A_k)=P(A_i)P(A_j)P(A_k)\&...\&P(A_1 A_2...A_n)=P(A_1)P(A_2)...P(A_n)\end{split}$$
  • 註意,若三個事件兩兩獨立,不能推出三個事件相互獨立
  • 性質
  • 若 $A,B$ 相互獨立,則 $\overline A,B$,$A,\overline B$,$\overline A,\overline B$ 也相互獨立
  • 小概率事件
  • 小概率事件在一次實驗中幾乎不發生
  • 但在大規模重復實驗中,至少有一次發生的概率非常高

作者拓展:三門問題

三門問題(Monty Hall problem)亦稱為蒙提霍爾問題、蒙特霍問題或蒙提霍爾悖論,大致出自美國的電視遊戲節目Let‘s Make a Deal。問題名字來自該節目的主持人蒙提·霍爾(Monty Hall)。參賽者會看見三扇關閉了的門,其中一扇的後面有一輛汽車,選中後面有車的那扇門可贏得該汽車,另外兩扇門後面則各藏有一只山羊。當參賽者選定了一扇門,但未去開啟它的時候,節目主持人開啟剩下兩扇門的其中一扇,露出其中一只山羊。主持人其後會問參賽者要不要換另一扇仍然關上的門。問題是:換另一扇門會否增加參賽者贏得汽車的機率?如果嚴格按照上述的條件,即主持人清楚地知道,哪扇門後是羊,那麽答案是會。不換門的話,贏得汽車的幾率是1/3。換門的話,贏得汽車的幾率是2/3。

這個問題亦被叫做蒙提霍爾悖論:雖然該問題的答案在邏輯上並不自相矛盾,但十分違反直覺。這問題曾引起一陣熱烈的討論。

  • 問題的關鍵在於主持人已知哪個門後有羊,他的行為(排除一個錯誤答案)改變了贏得汽車的概率。

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