近代概率论基础第一章-概率空间课件.ppt

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1、机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、内容与学时一、内容与学时第一章第一章 概率空间概率空间第二章第二章 条件概率与统计独立性条件概率与统计独立性第三章第三章 随机变量与分布函数随机变量与分布函数第四章第四章 数字特征与特征函数数字特征与特征函数第五章第五章 极限定理极限定理共共32学学时时（5 学时）（5 学时）（6 学时）（8 学时）（8 学时）机动 目录 上页 下页 返回 结束 二、参考书目二、参考书目概率论与数理统计教程概率论与数理统计教程 高等教育出版社 1995.2.华东师范大学 魏宗舒等 编概率论与数理统计概率论与数理统计高等教育出版社 1997.1.浙江大学 盛骤 谢式千 潘

2、承毅 编概率论基础概率论基础高等教育出版社 2005.3.复旦大学 李贤平 编按照由浅到深或由简到难的顺序排列机动 目录 上页 下页 返回 结束 4.南开大学 扬振明 编概率论概率论科学出版社 2004.5.北京师范大学 严士健 王隽骧 刘秀芳 著概率论基础概率论基础科学出版社 1999.6.复旦大学 汪嘉冈 编著现代概率论基础现代概率论基础复旦大学出版社 1988.机动 目录 上页 下页 返回 结束 三、说明三、说明 本课程是在工科的概率论与数理统计基础上对数学专业的本科生开设的一门课程，旨在对工科概率论中的一些概念和理论加以严格化和进一步地深化，因而教材中有很多内容我们都是一带而过，有的甚

3、至根本不讲。有时还补充一些新内容。希望通过本课程的学习，能使大家掌握近代概率论的一些基本思想、基本理论和基本方法，提高数学素质与科学思维能力，为进一步学习随机过程等后继课程打下坚实的基础。机动 目录 上页 下页 返回 结束 四、常用的一些记号四、常用的一些记号2、从n个元素中取出r个元素，不考虑其顺序，其总数为1、从n个元素中取出r个(rn)进行排列，其总数为其中一般地，用 记正整数，用 记实数。且有机动 目录 上页 下页 返回 结束 3、将排列公式推广，定义及则若 ，则由泰勒公式得：因此机动 目录 上页 下页 返回 结束 因为 利用幂级数的乘法，计算 的幂级数展开式中 幂前面的系数知：特别地

4、或4、机动 目录 上页 下页 返回 结束 第一章第一章 概率空间概率空间第一节第一节 古典概型中的几个经典问题古典概型中的几个经典问题 第三节第三节 概率概率空间空间第二节第二节 几何概型几何概型 机动 目录 上页 下页 返回 结束 第一节第一节 古典概型中的几个经典问题古典概型中的几个经典问题 一、生日问题一、生日问题 二、抽签问题二、抽签问题 三、摸球问题三、摸球问题 四、四、德德.梅尔问题梅尔问题 机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、生日问题一、生日问题（又称为分房问题）例例 将n个球随机地放入N(Nn)个盒子中，设各个球 放入每个盒子是等可能的，求：每个盒子至多有一个球的概率。解解

5、将n个球放入N个盒子，每一种方法是一个基本事件直接放球先选好格子，再放球或或机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例(生日问题)设每个人的生日在一年365天中的任一天是等可能的,即都等于,那么随机选取n(365)人。(1)他们的生日各不相同的概率为多少？(2)n个人中至少有两个人生日相同的概率为多少？解解 (1)设 A=“n个人的生日各不相同”(2)设 B=“n个人中至少有两个人生日相同”当 n 等于64时，在64人的班级中，B发生的概率接近于1，即 B几乎 总是会出现。机动 目录 上页 下页 返回 结束 二、抽签问题二、抽签问题 例例 袋中有a只黑球和b只白球，k个人把球随机的一只只摸出来，

6、求第k个人摸出的是黑球的概率。解解 将k个人取球的每一种取法看成一个样本点 在体育比赛中进行抽签，对各队的机会均等，与抽签的先后次序无关。这说明：这说明：机动 目录 上页 下页 返回 结束 三、摸球问题三、摸球问题 例例 如果某批产品中有a 件次品b 件好品，我们采用放回和不放回取样方式从中抽 n 件产品，问正好有k 件是次品的概率各是多少？【放回抽样】把a+b件产品进行编号，有放回的抽n次，把可能的重复排列全体作为样本点。这即为二项分布二项分布中随机变量取值为 k 的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 从 a+b 件产品中取出 n 件产品的可能组合全体作为样本点。这即为超几何分布超几何

7、分布中随机变量取值为 k 的概率。【不放回抽样】注意：注意：当产品总数很大而抽样数不大时，采用有放回抽样与采用不放回抽样，差别不大。机动 目录 上页 下页 返回 结束 四、四、德德.梅尔问题梅尔问题 例例 一颗骰子投4 次至少得到一个六点与两颗骰子投 24 次 至少得到一个双六，这两个事件中哪一件有更多的机会 遇到？因而解：解：以A表示一颗骰子投4次至少得到一个六点这一事 件，则 表示投一颗骰子4次没有出现六点，故机动 目录 上页 下页 返回 结束 这个问题在概率论发展史上颇有名气，因为它是德梅尔向巴斯卡提出的问题之一。正是这些问题导致了巴斯卡的研究和他与费马的著名通信。他们的研究标志着概率论

8、的诞生。同理，若以B表示两颗骰子投24次至少得到一个双六，则 因而，这两件事情中，前面一件事情更容易遇到。机动 目录 上页 下页 返回 结束 第二节第二节 几何概型几何概型 即：若以 记“在区域 中随机的取一点，而该点落在区域 g 中”这一事件，则其概率定义为：此时，等可能性可以通过下列方式来赋予意义：落在某区域 g 的概率与区域的“几何度量”（长度、面积、体积等等）成正比并且与其位置和形状无关。这种区域的度量统称为“勒贝格（Lebesgue）测度”。有时，试验的可能结果是某区域 中的 一个点，这个区域可以是一维的，也可以是二维的，还可以是 n 维的，这时不管是可能结果全体，还是我们感兴趣的结

9、果都是无限的。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例1 （会面问题）两人相约7点到8点在某地会面，先到者等候另一人20分钟，这时就可离去，试求这两人能会面的概率解解 以x，y分别表示两人到达的时刻，则会面的充要条件为 可能的结果全体是边长为60的正方形中的点，能会面的点的区域用阴影标出，故所求的概率为60202060 xy0 实际上，我们假定了两人到达的时间在7点到8点之间的机会均等且互不影响。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例2 在圆周上任取三点A，B，C，试求这三点构成的三角形为锐角三角形的概率解解 分别以x，y，z表示 的弧度，于是样本点是三维空间中的点（x，y，z），而样本空间

10、为故所求的概率为 由任意性可知样本点在 中均匀分布。我们关心的事件为zxyDEFMNL机动 目录 上页 下页 返回 结束 几何概型在现代概率概念的发展中曾经起过重大作用。19世纪时，不少人相信，只要找到适当的等可能性描述，就可以给概率问题以唯一的解答，然而有人却构造出这样的例子，它包含着几种似乎都同样有理却相互矛盾的答案。下面就是一个著名的例子。贝特朗奇论贝特朗奇论 在半径为1的圆内随机地取一弦，求其长超过该圆内接等边三角形的边长 的概率。【解法一】任何弦交圆周两点，不失一般性，先固定其中一点于圆周上，以此点为顶点作等边三角形，显然只有落入此三角形内的弦才满足要求，这种弦的弧长为整个圆周的 ，

11、故所求的概率为 。机动 目录 上页 下页 返回 结束【解法二】弦长只跟它与圆心的距离有关，而与方向无关，因此可以假定它垂直于某一直径，当且仅当它与圆心的距离小于 时，其长才大于 ，因此所求的概率为 。【解法三】BA 弦被其中点唯一确定，当且仅当其中点属于半径为 的同心圆时，弦长才大于 ，此小圆面积为大圆面积的 ，故所求的概率为 。NABMCABC机动 目录 上页 下页 返回 结束 同一问题有三种不同的答案，细究其原因，发现是在取弦时采用了不同的等可能性假定。在第一种解法中，假定端点在圆周上均匀分布，在第二种解法中，假定弦的中点在直径上均匀分布，而在第三种解法中，又假定弦的中点在圆内均匀分布。这

12、三种答案针对三种不同的随机试验，对于各自的随机试验而言，它们都是正确的。因此在使用术语“随机”、“等可能”、“均匀分布”等时，应明确指明其含义，这又因试验而异。由于采用等可能性来定义概率有这种困难，因此后来就选择另外的途径，即在定义概率这一基本概念时只指明概率应具有的基本性质，而把具体概率的给定放在一边，这样做的好处是能针对不同的随机试验给定适当的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 第三节第三节 概率概率空间空间一、概率空间及其三要素一、概率空间及其三要素1、样本空间2、与可测空间3、概率P与概率空间二、概率的可列可加性与连续性二、概率的可列可加性与连续性三、概率空间的实际例子三、概率空

13、间的实际例子机动 目录 上页 下页 返回 结束 在工科概率中讲到：事件就是某些样本点组成的集合，事件之间的运算也就是集合运算。前苏联学者科尔莫哥洛父于1933年在概率论基础概念一书中，用公理化的方法与集合论的观点成功地解决了这一问题，提出了概率空间的概念。但是，并没有对事件的集合事件的集合进行限制。对于事件，一个很明显的要求就是所有事件组成的集合对于并、交、余这三种运算封闭。机动 目录 上页 下页 返回 结束 一、概率空间及其三要素一、概率空间及其三要素1、样本空间 是一非空集合，称为样本空间；其中的元素称为样本点，相应于随机试验的结果。2、与可测空间 我们把事件A定义为 的一个子集，它包含若

14、干样本点，事件A发生当且仅当A 所包含的样本点中有一个发生。一般并不把 的一切子集都作为事件，因为这将对给定概率带来困难。同时，又必须把问题中感兴趣的事件都包括进来，因为事件的交、余、并等也应该为事件，也应该有相应的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 若 是由样本空间 的一些子集构成的一个 域，则称它为事件域，中的元素称为事件，称为必然事件，称为不可能事件。于是，我们把事件的全体记为 ，它是由 的某些子集构成的集类，并且还应满足下面的条件：称满足上述条件的集类为 域，也称 代数。很显然，根据定义，必然事件和不可能事件都在事件域中，事件的有限及可列交、并也都在事件域中。机动 目录 上页 下

15、页 返回 结束 例1：为一 域。例2：为一 域。例3是由 的一切子集构成。这时，是一个有限的集合。共有元素2n 个。为一 域。例4为一 域。可以验证对于一般的 ，若 由 的一切子集构成。注：注：事件域可以很简单，也可以十分复杂，要根据问题的不同要求来选择适当的事件域。机动 目录 上页 下页 返回 结束 命题命题 给定 的一个非空集类 ，必然存在唯一的一个 中的 域 ，满足：（1）包含 ，（2）若有其它 域包含 ，则必包含 。称为包含 的最小 域，或由 产生的 域。一维博雷尔(Borel)点集 以后，用 记数直线或实数全体，用 记 n 维欧几里得（Euclid）空间。由一切形为a,b)的有界左闭

16、右开区间构成的集类所产生的 域称为一维博雷尔 域，记为 ，中的集合称为一维博雷尔点集。n 维博雷尔点集由一切n 维矩形产生的n 维博雷尔 域。机动 目录 上页 下页 返回 结束 若x,y表示任意实数，由于 因此，中包含一切开区间，闭区间，单个实数，可列个实数，以及由它们经可列次并、交运算而得出的集合。这是一个相当大的集合，足够把实际问题中感兴趣的点集都包括在内。同样，也是一个相当大的集合，足够把实际问题中感兴趣的点集都包括在内。机动 目录 上页 下页 返回 结束 3、概率P与概率空间（i）概率P 为定义在事件域 上的函数，即它是一个从 到 的映射：，且它满足（ii）性质（iii）称为可列可加性

17、或完全可加性。（iii）若 且两两互不相容，则 称这样的P为可测空间 上的一个概率测度，简称为概率。称为概率空间。机动 目录 上页 下页 返回 结束 可以推出，概率测度P有以下性质：有限可加性即若 ，则 若 ，则 机动 目录 上页 下页 返回 结束 概率的加法公式布尔不等式Bonferroni不等式加法公式的推广提示：可用归纳法证明机动 目录 上页 下页 返回 结束 利用上面的公式来作概率的计算，常能使解题思路清晰，计算便捷。例5（匹配问题）某人写好 n 封信，又写好 n 只信封，然后在黑暗中把每封信放入一只信封中，试求至少有一封信放对的概率。解：若以 Ai 记第i 封信与信封符合，则所求的事

18、件为不难求得机动 目录 上页 下页 返回 结束 因此例6从数字 中（可重复地）任取n 次，试求所取的 n 个数的乘积能被10整除的概率。解n 个数的乘积要能被10整除，则这n 个数中至少有一个是偶数，也至少有一个为5，因取数是放回抽样，显然样本空间中有基本事件9n 个。机动 目录 上页 下页 返回 结束 设A=所取的n 个数的乘积能被10整除，B=所取的n 个数中至少有一个是偶数，C=所取的n 个数中至少有一个为5，则故 为所取的n个数全为奇数，故 所含基本事件数为5n；为所取的n个数无五，故 所含基本事件数为8n；为所取的n个数全为奇数且不含5，故 所含基本事件数为4n，所以有计算公式得：机

19、动 目录 上页 下页 返回 结束 二、概率的可列可加性与连续性二、概率的可列可加性与连续性定义1：若 且 ，则 是 中的一个单调不减的集序列。若 且 ，则 是 中的一个单调不增的集序列。定义2：对于 上的集合函数 ，若它对 中任何一个单调不减的集序列 均有：成立，则我们称它是下连续的。（1）若（1）式对 中任何一个单调不增的集序列 均成立，则我们称它是上连续的。机动 目录 上页 下页 返回 结束 定理定理若 为 上满足 的非负集合函数，则它具有可列可加性的充要条件为：（ii）它是下连续的。（i）它是有限可加的；分析：分析：即要证明提示：提示：因为故且其中 互不相容，为单调不减的集序列，即机动

20、目录 上页 下页 返回 结束 证明：（1）已证明，下面证明（2）。（2）得证。其中 互不相容，为单调不减的集序列，即机动 目录 上页 下页 返回 结束 其中 互不相容，为单调不减的集序列，即这样，我们便证得 式。机动 目录 上页 下页 返回 结束 推论1 概率是下连续的。推论2 概率是上连续的。证明证明因而设则这样，由推论1可知：即机动 目录 上页 下页 返回 结束 三、概率空间的实际例子三、概率空间的实际例子 在科尔莫戈罗夫得的概率论公理化结构中，称三元总体 为概率空间，其中 为样本空间，为事件域，为概率，它们都认为是给定的，并以此为出发点讨论种种问题。至于实际问题中，如何选定 ，怎样构造

21、，怎样给定 ，要视具体情况而定。例7 Bernoulli概率空间取 ，其中 为 的非空真子集。任取两个正数 p 与 q (p+q=1)，令 易证此P是一个概率测度，从而 是一个概率空间。它是描述Bernoulli试验的概率空间。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例8 有限概率空间 样本空间为有限集的一切子集（共2n 个）组成的集类。事件域 取为取n个非负实数使最后，对 的每一个子集 ，令 易证此P是一个概率测度，从而 是一个 概率空间。特别取 ，就是古典概型空间。（4）机动 目录 上页 下页 返回 结束 例9 离散概率空间 样本空间为可列集取非负实数列使再按（4）式定义概率 ，则 是一概率空

22、间，称为离散概率空间。例10 一维几何概率空间对每个事件 ，取 ，则它为一概率。于是得到几何概型的概率空间 。的一切子集组成的集类。事件域 仍取为 样本空间 为 中的博雷尔点集，具有正的有限的勒贝格测度 。事件域 取作 中的博雷尔集类。机动 目录 上页 下页 返回 结束 从上面的例子可以看到下面两点：（1）选定了 之后，对于事件概率的给定还有相当大的灵活性。因为只有这样，才能用概率空间来描述不同的随机现象。（2）事件 的概率不能任意给定，即在事件域中，各事件的概率有一定的关系，给定概率必须满足这些关系。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例1.已知证明:例例2、解：选例选例机动 目录 上页

23、下页 返回 结束 例例3 已知求 A,B,C 中至少有一个发生解解的概率。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例4 证明证证例例5，求解解AB机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例6，求解解 从定义出发求概率是不切实际的，下节将针对特殊类型的概率求事件的概率。AB机动 目录 上页 下页 返回 结束 例例7 投两枚骰子，点数之和为奇数的概率。解解 令A点数之和为奇数法一，36个18个法二，所有可能结果(奇,奇)，(奇,偶)，(偶,奇)，(偶,偶)A=(奇,偶)，(偶,奇)说明样本空间的选取可以不同，但必须保证等可能。说明样本空间的选取可以不同，但必须保证等可能。机动 目录 上页 下页 返回 结束 例8.某教研室共有11 名教师,其中男教师7 人,现在要选 3 名优秀教师,问其中至少有一女教师概率解解(方法一)设 A=“3 名优秀教师中至少有一名女教师”=“3 名优秀教师中恰有 名女教师”则机动 目录 上页 下页 返回 结束 方法二 设 A=“3 名优秀教师全是男教师”