1、概率论与数理统计教 案东北农业大学信息与计算科学系概率论与数理统计教案（概率论部分）1第一次课（2 学时）教学内容：教材 1-6 页，主要内容有引言、概率论的基本概念、事件之间的关系及运算、事件之间的运算规律。教学目的：（1）了解概率论这门学科的研究对象，主要任务和应用领域；（2）深刻理解随机试验、基本事件、样本空间、随机事件的概念；掌握一个随机试验的样本空间、基本事件和有关事件的表示方法。（3）深刻理解事件的包含关系、和事件、积事件、互斥事件、互逆事件和差事件的意义；掌握事件之间的各种运算，熟练掌握用已知事件的运算表示随机事件；（4）掌握事件之间的运算规律，理解对偶律的意义。教学的过程和要求
2、：（1）概率论的研究对象及主要任务（10 分钟）举例说明概率论的研究对象和任务，与高等数学和其它数学学科的不同之处，简单介绍概率论发展的历史和应用； (i)概率论的研究对象：确定性现象或必然现象：在相同的条件下，每次观察（试验）得到的结果是完全相同的现象。例：向空中抛掷一物体，此物体上升到一定高度后必然下落；例：在一个标准大气压下把水加热到 100必然会沸腾等现象。随机现象或偶然现象：在相同的条件下，每次观察(试验)可能出现不同结果的现象。例：在相同的条件下抛一枚均匀的硬币，其结果可能是正面（分值面）向上，也可能是反面向上，重复投掷，每次的结果在出现之前都不能确定；例：从同一生产线上生产的灯泡
3、的寿命等现象。(ii)概率论的研究任务：概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象的统计规律性的一门数学学科。(iii)概率论发展的历史：概率论起源于赌博问题。大约在 17 世纪中叶，法国数学家帕斯卡(BPascal) 、费马（fermat ）及荷兰数学家惠更斯(CHugeness)用排列组合的方法，研究了赌博中一些较复杂的问题。随着 18、19 世纪科学的迅速发展，起源于赌博的概率论逐渐被应用于生物、物理等研究领域，同时也推动了概率理论研究的发展. 概率论作为一门数学分支日趋完善，形成了严格的数学体系。(iv)概率论发展的应用：概率论的理论和方法应用十分广泛，几乎遍及所有的科学领域以及工、农业生
4、产和国民经济各部门. 如应用概率统计方法可以进行气象预报，水文预报和市场预测、股市分析等；在工业中，可用概率统计方法进行产品寿命估计和可靠性分析等。（2）随机事件与样本空间；（25 分钟） （重点）重点讲清随机试验的目的、随机试验要求具备的条件、概率论中随机试验可以是主动做试验，也可能是被动观察某一随机现象；讲清楚随机试验的基本事件、样本空间的定义，对于每个概念要举例说明，可用书中例 1、例 2、例 3、例 4 或其它，例子中应该包括有限的、无限可数，连续的等类型。应该使学生了解样本空间可以是有限的也可以是无限的，可以是离散的也可以是连续的。随机事件的概念，基本事件与一般随机事件关系、区别，在
5、上述例子中继续给出事件的例子。概率论与数理统计教案（概率论部分）2着重说明事件发生和不发生的含义，引进必然事件和不可能事件的意义。(i)随机试验的目的：要研究随机现象的规律需要进行大量的观察和试验。(ii)随机试验要求具备的条件：试验可以在相同的条件下重复进行；试验所有可能的结果是明确知道的，并且不止一个；每次试验必然出现这些可能结果中的一个，但试验前不能预知出现哪一个结果；这样的试验称为随机试验，简称试验，用字母 E 表示.例：掷一枚均匀硬币观察正面和反面出现的情况；例：某日电话总机所接到的呼叫次数；例：在一批灯泡中任意抽取一个，测试其寿命等等都是随机试验。(iii)基本概念：基本事件：每一
6、个可能的基本结果（不可分解）称为 E 的基本事件，通常用 表示.基本事件空间：E 的所有基本事件组成的集合称为 E 的基本事件空间，用 表示。例 1 （1）抛一枚均匀的硬币，其可能出现的结果只有两种：正面、反面. 若令 =正面，1=反面，则 为该随机试验的两个基本事件， 为样本空间. 221,21，（2） 投掷一颗骰子，观察出现的点数. 其可能出现的点数为：1、2、3、4、5、6，若令 = ， =1，2，3，4， 5，6，则 为随机试验的基本事件，样本空间i i21,. ,6543 ，（3） 观察单位时间内到达某公交车站候车的人数，令 =单位时间内有 人到达车站i i候车， ，则基本事件为 ，
7、样本空间 . ， 10i i ,0,210 （4） 从一批灯泡中任取一只，以小时为单位，测试这只灯泡的寿命，令 t 表示灯泡的寿命，则大于等于零的任意一个实数都是该试验的一个样本点， . t随机事件：在随机试验中可能发生、也可能不发生的事情称为随机事件，通常用大写字母 等表示.CBA、例：投掷一颗骰子出现的点数为偶数可以用事件 表示， =出现的点数为偶数A=2，4，6，而 =出现的点数大于 4=5，6 、 =出现的点数为 2等等都是随机试验C的事件. 事件发生：若一次试验结果出现了事件 A 中的样本点，即当试验结果为 且 时，1A则称事件 A 发生，否则称 A 不发生.必 然 事 件 ： 称
8、为 必 然 事 件 .不 可 能 事 件 ： 不 包 含 任 何 基 本 事 件 的 事 件 称 为 不 可 能 事 件 ， 记 作 .（3）事件之间的运算关系；（30 分钟）重点对于每一种关系应该举例、画维恩图说明其含义，积事件和和事件要着重说明并推广到多个事件，说明对立事件与互斥事件的相同点与不同点及其应用，差事件的意义及几种表示方法及运算关系；事件之间的运算关系：1）事件的包含关系：设在同一个试验 中有两个事件 A 与 B，若 A 发生必然导致 BE发生（即 A 中任意一个基本事件都在 B 中） ，则称事件 B 包含事件 A，记作 （或）.B概率论与数理统计教案（概率论部分）3例：如投掷
9、一颗骰子的试验，A=出现 4 点，B=出现偶数点 ，则 A 发生必导致 B 发生，故 。B2）事件相等：若 且 ，则称事件 .BAA例：如掷骰子试验中，记 =掷出 3 点或 6 点 ， =掷出 3 的倍数点，这两个事件所包含样本点相同，因而 。3）和事件：称事件 和 至少有一个发生所构成的事件为 A 与 B 的和事件，记作.BA例：如掷一颗骰子观察所得点数，设 A=1，3，5，B=1，2，3 ，则 =1，2，3，5。例 2：测试灯泡寿命的试验中，令 （寿命不超过 1000 小时） ，10t（寿命不超过 500 小时） ，则50tA 10t（寿命不超过 1000 小时） 。4）积事件：称事件 A
10、 与 B 同时发生所构成的事件为 A 与 B 的积事件，记作 或BA.B例：如在掷骰子的试验中 ，则 =4，即只有随机试验出现 4 点5,43,62时，A 与 B 同时发生。5）互斥事件：若事件 不能同时发生，即 ，则称事件 A 与 B 是互斥事件BA、 AB或互不相容事件。例 3：掷一颗骰子，令 A=出现奇数点，B=出现 4 点 ，则有 ，即 A 与 B 互斥，。5431，BA6）互逆事件：若事件 A 与事件 B 在一次试验中必有且只有一个发生，则称事件 A 与B 为互逆事件或对立事件。例 4：掷一颗骰子，令 C=出现偶数点 ，则 ，且 ，AC654321，所以 ，即 C 与 是互逆事件；但
11、由于 ，而 ，所以 ，B不是互逆事件.A、7）差 事 件 ： 称 事 件 A 发 生 而 B 不 发 生 所 构 成 的 事 件 为 A 与 B 的 差 事 件 ， 记 作 .BA例 5：掷骰子试验中，令 C=2，4，6， D=1，2， 3，则 ，DC64，. 31，D（4）事件之间的运算规律（5 分钟）事件之间的交换律、结合律、分配律只需简单说明，举例说明对偶律的意义和应用。事件之间的运算律：1）交换律： BABA，2）结合律： )()(BCAC；）（3）分配律： ；）（4）德摩根定律（对偶律）： （可以推广到任意多个事件BA,的情形） 。概率论与数理统计教案（概率论部分）4（5）以例 6
12、和例 7 为主。学生练习 （10 分钟）2,128AP例 6：设 是样本空间 中的三个随机事件，试用 的运算表达式表示下CBA、 CBA、列随机事件. （1）A 与 B 发生但 C 不发生；（2）事件 中至少有一个发生；、（3）事件 中至少有两个发生；、（4）事件 中恰好有两个发生；、（5）事件 中不多于一个事件发生. 、解：（1） ；（2） ；（3） ； CABCBACB（4） ；A（5） 或 。练习 （10 分钟） 。,28P第二次课（2 学时）教学内容：教材 7-13 页，主要内容：概率的古典定义、统计定义、几何定义，概率的公理化体系及概率的性质。教学目的：（1）理解概率的古典定义的条件
13、，掌握计算的一般方法，理解古典概率具备的三条性质；（2）粗知概率的统计定义和几何定义，归纳其性质；（3）深刻理解概率的公理化定义的意义，掌握概率的性质在概率计算中的应用。教学的过程和要求：（1）举例简单说明什么是概率；（5 分钟）阐述概率是随机事件发生的可能性的大小。举例说明：例：抛一枚均匀的硬币，因为已知出现正、反面的可能性相同，各为 ，足球裁判就用抛21硬币的方法让双方队长选择场地，以示机会均等. 例：某厂研制出一种新药，要考虑新药在未来市场的占有率将是多少. 市场占有率高，就应多生产，获取更多利润；市场占有率低，就不能多生产，否则会造成产品积压. 上述问题中的机会、市场占有率以及彩票的中
14、奖率、产品的次品率，射击的命中率等都是用来度量随机事件发生的可能性大小的.都可以用 0 到 1 之间的一个数值（也称为比率）来作为随机事件 发生的可能性大小的度量，即事件 发生的概率，记作 . AA)(Ap把随机事件出现的可能性大小的度量值称为该随机事件的概率.（2）概率的古典定义和计算（30 分钟）：由简单的例子说明古典概率应具备的条件，即有限性和等可能性，重点讲解古典概型的条件和计算，定义中强调事件和样本空间所含样本点数，而不需知道是什么样本点；讲解书中例 1 和例 2，并通过简单的例子（如掷骰子）归纳古典概率的三个性质。 （20 分钟） 。书中例 3 可不讲，补充习题（学生先做教师讲解）
15、 。（10 分钟）(i)古典概率应具备的条件：试验的样本空间 中只含有有限多个基本事件，称为有限性；在每次试验中，每个基本事件出现的可能性相同，称为等可能性. 具有这种特点的随机试验称为古典概型.(ii)概率的古典定义：概率论与数理统计教案（概率论部分）5定义：若随机试验为古典概型，且已知样本空间 中含有 个基本事件，事件 中含nA有 k 个基本事件，则事件 A 的概率 kAp基 本 事 件 总 数含中 所中 所 包 含 的 基 本 事 件 数 )(定义中强调事件和样本空间所含样本点数，而不需知道是什么样本点。(iii)古典概型的计算：利用概率的古典定义计算随机事件 A 的概率，首先要确定随机
16、试验 E 满足古典概型的特点，然后确定样本空间 所包含的基本事件总数 n 和事件 A 中包含的基本事件数 k.有。nkAp)(例 1：从有 9 件正品、3 件次品的箱子中抽取两次，每次一件，按两种方式抽取（1）不放回；（2）有放回，求事件 A=取得两件正品和事件 B=取得一件正品一件次品 的概率. 解：（1）从 12 件产品中不放回抽取两件， 所含的基本事件数为 ， A 包含的基21P本事件数为 ，B 包含的基本事件数为 ，所以：29P1392P2913)(,6189)( 213921 pp（2）从 12 件产品中有放回抽取两件， 所含的基本事件数为 ， A 包含的基本事件数为 ，B 包含的基
17、本事件数为 ，所以：9383129)(,4129)(2BpAp例 2：将 n 个球随意地放入 N 个箱子中 ，假设每个球都等可能地放入任意一个箱子，)n（求下列各事件的概率：（1）指定的 n 个箱子各放一个球；（2）每个箱子最多放入一个球；（3）某指定的箱子里恰好放入 （ ）个球. kn解：将 n 个球随意地放入 N 个箱子中，共有 种放法，记（1） 、 （2） 、 （3）的事件分nN别为 . CBA，（1）将 n 个球放入指定的 个箱子，每个箱子各有一球，其放法有 种，故有n !nnNAp!)(（2）每个箱子最多放入一个球，等价于先从 N 个箱子中任选出 n 个，然后每个箱子中放入一球，其放
18、法有 种，故!nCNnNCBp!)(（3）先任取 k 个球（有 种取法）放入指定的箱子中，然后将其余的 个球随意kn kn地放入其余 个箱子，共有 种放法，故有1Nkn)1(概率论与数理统计教案（概率论部分）6.nkkNCp)1()(补充例题： 例题：一个机构投资商考虑对 5 个公司中的 2 个公司进行一项大的投资，假设投资者不知道 5 个公司中的 2 个公司关于新产品的开发的基础不稳定。a列出所有可能的基本事件。b确定从 3 个基础更好的公司中选出 2 个公司的概率。c所选公司中包含 1 个基础不稳定的公司的概率是多少?d选出 2 个基础最不稳定公司的概率是多少?(iv)古典概率的三个性质：
19、1） ；)(0Ap2） ；3）设事件 两两互斥，则：n， 21 )()( 2121 ApApn )(np（3）简单介绍统计概率和几何概率的定义，并说明其与古典概率具有相同的性质；（10分钟）(i)统计概率的定义：定义：在一组不变的条件下，进行大量重复试验，随机事件 出现的频率A稳定地在某个固定的数值 的附近摆动，我们称这个稳定值 为随机事件 A 的nkAf)( pp概率，记为 . p)(ii)几何概率的定义：定义：设在可测区域 内，任一具有相同度量的子区域被取到的可能性相等，且从中随机取一点属于子区域 A 的可能性只与 A 的测度成正比，而与 A 的形状及位置无关，则事件 A=点属于 A的概率
20、为： Sp的 测 度区 域 的 测 度子 区 域)(统计概率和几何概率与古典概率具有相同的性质。（4）由前面概率的性质引出概率的公理化定义，说明公理化定义的伟大意义。 （10 分钟）(i)概率的公理化定义：定义：设随机试验 E 的样本空间为 ，对于 E 的每一个事件 A，赋予一个实数 ，)(Ap且 满足以下三个条件（公理）：)(Ap（1）非负性：对于任意 ，有 ；A0)(p（2）规范性： ；1)(p（3）可列可加性：若 是两两互斥的事件列，有 ， n2概率论与数理统计教案（概率论部分）7121 )()( iinApAp则称 为事件 A 的概率. )(ii)公理化定义的意义：事件概率的统计定义、
21、古典概率定义、几何概率定义在一定的范围内解决了某些实际问题，但这几种概率的定义都存在着应用上的局限性，缺乏数学定义的严密性与一般性.经过长期的研究，到 1933 年，苏联数学家柯尔莫哥洛夫在总结了前人的研究成果的基础上，提出了概率的公理化体系，明确定义了概率的基本概念，使概率论成为一门严谨的数学分支。（5）重点讲解概率的性质及应用。性质 1 和性质 2 比较显然，直接给出，可不证，性质3（说明对立事件的应用） 、性质 4 和性质 5 给出证明，并举出应用的例子。性质 5（加法定理）给出三个事件的情形（可根据图形让学生自己总结）进而推广到 个事件的情形。n（20 分钟）概率的性质及证明：性质 1
22、： ；0)(p性质 2：（有限可加性）设有限个事件 两两相斥，则nA， 21niin ppAAp 121 )()()()( 性质 3：对任何事件 ，有 . 1(证明：由 且 ，由性质 2 有 )()()ApAp即： . 1)(Ap)()(Ap性质 4：设 为两个事件，且 ，则 . B、 B)()(Bp证明：因为 ，所以 且 ，)(B由可加性得 )()( ApAp即 )()B一般情况下，对任意事件 ，有 、 )()(ABpBp性质 5：（加法定理）设 为任意两个事件，则A、.)()()(ABp证明： ，且 ，)(BA由性质 2、4 得：。)()()()( ABppApn 个 事件的概率加法公式：
23、)3（概率论与数理统计教案（概率论部分）8（6）利用例)()1)()()()(11 2111 ni nji nnnkji kjijiini ApApApAppi 5 说明概率性质的应用，可补充例题。 （10 分钟）例 5：设 ， ，分别在下列条件下求 ：3)(2)(B)(B（1） ；（2）A 与 B 互斥；（3） . 81)(Ap解： )()(pp（1） ，则 ，因此 ；61)()()( ApBApBp（2）若 互斥，则 ，因此 ；BA、 02（3） ，因此 . 81)(p 8312)()( pp补充例题：例题：某企业与甲、乙两公司签订某商品的长期供货合同，从以往情况看甲公司按时供货的概率为
24、0.9，乙公司按时供货的概率为 0.75，这两公司都按时供货的概率为 0.7，求至少有一家公司按时供货的概率。（7）书中配套练习 （5 分钟）10,74328AP第三次课（2 学时）教学内容：教材 14-17 页，主要内容：条件概率的定义、概率的乘法定理及应用、全概率公式的证明及应用。教学目的：（1）深刻理解条件概率的意义，掌握条件概率的计算；（2）了解概率的乘法定理在实际应用中的重要性；掌握两及多个事件乘积的概率计算；（3）深刻理解全概率公式的意义和方法，掌握全概率公式求事件概率的方法和过程。教学的过程和要求：（1）条件概率（30 分钟）通过两个例子说明条件概率与无条件概率的不同，并由此给出
25、条件概率的定义和计算方法书中例题 2，3 可选其一，补充应用例题。(i)举例说明：例：十张彩票中有两张能中奖，甲、乙两人各抽奖一次.抽前乙关心的是自己抽到奖的概率，令 A=乙抽到奖，则有 . 若甲先抽，乙就会关心甲抽签的结果，因为这会影响102)(Ap到他抽到“奖”的可能性. 设 =甲抽到奖，则在 B 发生条件下，样本空间已经发生了变B化，只含有九个样本点，事件 A 发生的概率为 . 可见考虑在事件 B 已经发生条件下，事91件 A 发生的概率是有实际意义的.例：两个车间生产同一种产品，产品数量和质量情况如表 1-2（单位：千件）表 1-2概率论与数理统计教案（概率论部分）9合格品数 不合格品
26、数 合计一车间 35 5 40二车间 50 10 60总计 85 20 100试求：（1）从所有的产品中任取一件，取到合格品的概率；（2）从所有的产品中任取一件，取到的是二车间生产的产品的概率；（3）在取到合格品的条件下，取到二车间产品的概率。解：设 取到合格品， 取到二车间产品 ，则AB（1） （2） （3）1085)(p106)(p850)(ABp(ii)条件概率的定义：定义：设 A、 B 是随机试验 E 的两个事件，且 ，在事件 B 已经发生条件下，0)(事件 A 发生的条件概率为 )(BpA|(iii)条件概率的计算：例 3：设一只乌龟能存活 60 年的概率为 0.89，能存活 100
27、 年的概率为 0.83，若现在这只乌龟已经 60 岁，则它能再存活 40 年的概率是多少？解：设 A=乌龟活到 100 岁，B=乌龟活到 60 岁因为 ，所以B83.0)(App已活到 60 岁的乌龟再存活 40 年= 93.08.)()( BpA|B也可以理解为 100 只活到 60 岁的乌龟中大约有 93 只能活到 100 岁. 补充应用例题：考虑下列情况：在对很多保险索赔的分析中，根据保险的类型以及索赔是否属于欺诈对索赔进行分类、得到的结果见下表。假定你负责审核保险索赔具体地说，是要识别出欺诈索赔并且正在处理一桩索赔，那么，事件 “该桩索赔为欺诈索赔”的概率是F多少，为了回答这个问题，你
28、考察表中数据，并且注意到在所有的索赔中有 10是欺诈索赔。 假定在表中给出的各个百分比与收到特定类型的索赔的真实概率充分接近，就得出P(F)0.10。你会说你面对个欺诈索赔风险的概率有 0.10 吗?我们想不会因为你有一些可以影响估计 P(F)的附加信息。这些附加信息与你正在核审的保险单的类型(火灾，汽车，或其他) 有关。保险索赔分类保险单的类型类型 火灾 汽车 其他 总和%欺诈索赔非欺诈索赔6141293471090总和 20 30 50 100假定你的附加信息是这桩索赔与一张火灾保险单有关。在表中，我们看到所有的索赔中有 20( 或 0.20)与火灾保险单有关，有 6(或 0.06)是欺诈性火灾保险索赔。因此，可以得到在已知是火灾保险单的情况下，该桩索赔是欺诈索赔的概率为：
