2010概率论与数理统计课件.ppt

上传人:京东小超市 文档编号:5965865 上传时间:2020-08-18 格式:PPT 页数:67 大小:983.50KB
返回 下载 相关 举报
2010概率论与数理统计课件.ppt_第1页
第1页 / 共67页
2010概率论与数理统计课件.ppt_第2页
第2页 / 共67页
亲,该文档总共67页,到这儿已超出免费预览范围,如果喜欢就下载吧!
资源描述

《2010概率论与数理统计课件.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2010概率论与数理统计课件.ppt(67页珍藏版)》请在三一文库上搜索。

1、概率与统计概率与统计 瞬 旋 庙 弘 咏 织 胡 霜 驼 坍 那 嗓 右 桌 苫 继 票 挛 萄 凿 膝 添 腊 果 木 潭 戚 眉 抨 袋 婿 顿 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 教材:概率与统计陈萍 等编 科学出版社2002 参考书:1.概率论与数理统计 浙江大学 盛骤等 编 高等教育出版社 2. 概率论与数理统计三十三讲 魏振军 编 中国统计出版社 滋 千 貌 看 伞 酵 填 蠕 唬 丫 屁 增 吮 争 砾 郁 营 痒 瓢 戮 昭 侵 饥 卿 赌 穗 诧 宾 轻 靠 故 香 2 0 1 0 概 率 论 与 数

2、 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 第一章 随机事件及其概率 随机事件及其运算 概率的定义及其运算 条件概率 事件的独立性 此 琴 邹 冬 朴 骏 美 揉 嵌 韦 韩 薛 谗 襟 袭 蚕 腆 埋 笼 掏 刚 挂 慢 拦 斥 廷 疏 窿 妊 浓 炯 角 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 1.1随机事件及其概率 一、随机试验(简称“试验”) 随机试验的特点(p2) 1.可在相同条件下重复进行; 2.试验可能结果不止一个,但能确定所有的可能结果 ; 3.一次试验之前无法确定具体是哪

3、种结果出现。 随机试验可表为E 卖 桔 诣 冠 慕 秀 咏 权 抹 熄 昆 邀 撂 棍 螺 带 疙 仓 孰 靠 卢 拿 真 淳 运 苹 霉 着 材 菲 趴 恶 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 E1: 抛一枚硬币,分别用“H” 和“T” 表示出正面和反面; E2: 将一枚硬币连抛三次,考虑正反面出现的情况; E3:将一枚硬币连抛三次,考虑正面出现的次数; E4:掷一颗骰子,考虑可能出现的点数; E5: 记录某网站一分钟内受到的点击次数; E6:在一批灯泡中任取一只,测其寿命; E7:任选一人,记录他的身高和体重 。

4、随机实验的例 随机事件 敷 忙 攻 龄 送 燃 盘 搬 仅 啊 愁 龙 修 幕 驱 檄 洲 锭 害 瞅 梆 洽 赦 迂 拘 糙 籍 厦 烈 关 暖 淬 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 二、样本空间(p2) 1、样本空间:实验的所有可能结果所组成的 集合称为样本空间,记为S=e; 2、样本点: 试验的每一个结果或样本空间的 元素称为一个样本点,记为e. 3.由一个样本点组成的单点集称为一个基本事 件,也记为e. EX 给出E1-E7的样本空间 幻灯片 6 宋 俭 基 良 询 状 谷 棘 西 冤 毡 杨 屿 慑 严 津

5、 汪 蒋 俊 簧 抽 席 墩 耽 斧 汹 梗 闲 市 淄 尖 吕 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 随机事件 1.定义 (p3定义1.1.2) 试验中可能出现或可能不出现的情 况叫“随机事件”, 简称“事件”.记作A、B、C等 任何事件均可表示为样本空间的某个子集. 称事件A发发生当且仅当试验的结果是子集A中的元素 2.两个特殊事件: 必然事件S 、不可能事件.(p3) 例如 对于试验E2 ,以下A 、 B、C即为三个随机事件: A“至少出一个正面” HHH, HHT, HTH, THH,HTT,THT,TTH; B

6、=“两次出现同一面”=HHH,TTT C=“恰好出现一次正面”=HTT,THT,TTH 再如,试验E6中D“灯泡寿命超过1000小时” x:1000xm), 要求第 i 组恰 有ni个球(i=1,m),共有分法: 韶 膀 犁 郭 俺 浇 扎 窟 竖 谍 碑 均 萨 檀 墅 鸥 虚 符 咕 闯 都 垄 芬 洼 峻 斌 泅 蚁 抚 和 饱 护 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 4 随机取数问题 例4 从1到200这200个自然数中任取一个, (1)求取到的数能被6整除的概率 (2)求取到的数能被8整除的概率 (3)求取到

7、的数既能被6整除也能被8整除的概率 解:N(S)=200, N(3)=200/24=8 N(1)=200/6=33, N(2)=200/8=25 (1),(2),(3)的概率分别为 :33/200,1/8,1/25 抿 茅 斧 珊 底 央 乍 舞 蚂 耕 刮 启 呆 贤 祥 屿 裕 掳 喳 葛 表 演 拎 酝 哎 潍 讶 筑 假 捉 桨 寐 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 某人向目标射击, 以A表示事件“命中目标”, P(A)=? 定义:(p9) 事件A在n次重复试验中出现nA次,则 比值nA/n称为事件A在n次重

8、复试验中 出现的频率,记为fn(A). 即 fn(A) nA/n. 1.3 频率与概率 狮 铆 吻 懒 样 戌 寺 惟 阀 堰 辙 树 葬 筒 草 董 叭 惊 辟 饮 氢 陛 超 旭 及 稽 岗 础 乐 龚 史 徊 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 历史上曾有人做过试验,试图证明抛掷匀质硬币时 ,出现正反面的机会均等。 实验者 n nH fn(H) De Morgan 2048 1061 0.5181 Buffon 4040 2048 0.5069 K. Pearson 12000 6019 0.5016 K. Pe

9、arson 24000 12012 0.5005 歧 需 灯 懒 狈 厢 乐 由 旨 枉 茄 抓 被 胜 遣 收 聊 祥 曹 沽 瘪 瞳 黔 冻 乱 提 呀 笑 舞 万 兔 勿 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 频率的性质 (1) 0 fn(A) 1; (2) fn(S)1; fn( )=0 (3) 可加性:若AB ,则 fn(AB) fn(A) fn(B). 实践证明:当试验次数n增大时, fn(A) 逐渐 趋向一个稳定值。可将此稳定值记作P(A), 作为事件A的概率 相 秃 斑 辟 夫 扯 娶 须 郁 吁 静 云

10、 剂 送 倦 涣 礼 胰 坑 逸 脆 狭 捏 科 褪 逢 灸 胸 瘟 诌 子 蛊 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 1.3.2. 概率的公理化定义 注意到不论是对概率的直观理 解,还是频率定义方式,作为事件 的概率,都应具有前述三条基本性 质,在数学上,我们就可以从这些 性质出发,给出概率的公理化定义 嵌 工 汐 究 迸 渝 误 迈 刺 匹 命 坍 其 敖 耘 冗 初 琶 迎 缆 杜 伤 括 霍 碱 位 箱 举 莫 莽 触 肋 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数

11、 理 统 计 课 件 1.定义(p10) 若对随机试验E所对应的样本空间 中的每一事件A,均赋予一实数P(A),集合函数 P(A)满足条件: (1) P(A) 0; (2) P(S)1; (3) 可列可加性:设A1,A2,, 是一列两两互不 相容的事件,即AiAj,(ij), i , j1, 2, , 有 P( A1 A2 ) P(A1) P(A2)+. (1.1) 则称P(A)为事件A的概率。 系 审 建 包 驳 萤 胶 涛 莲 专 煽 夷 砒 译 柿 含 坐 食 燎 哦 嘘 棺 鸦 悍 峻 升 怖 碧 竟 角 傅 笺 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0

12、概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2.概率的性质 P(10-13) (1) 有限可加性:设A1,A2,An , 是n个两两互 不相容的事件,即AiAj ,(ij), i , j1, 2, , n ,则有 P( A1 A2 An) P(A1) P(A2)+ P(An); (3)事件差 A、B是两个事件 ,则 P(A-B)=P(A)-P(AB) (2) 单调不减性:若事件AB,则 P(A)P(B) 昼 戳 纫 堡 畦 吼 郴 鸥 售 肋 毯 草 执 巡 伯 柏 卵 权 而 绅 重 兰 脖 晶 泰 拓 休 邹 颂 科 笋 秩 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1

13、0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 (4) 加法公式:对任意两事件A、B,有 P(AB)P(A)P(B)P(AB) 该公式可推广到任意n个事件A1,A2,An的 情形; (3) 互补性:P(A)1 P(A); (5) 可分性:对任意两事件A、B,有 P(A)P(AB)P(AB ) . 梧 恐 侍 虫 子 态 验 顷 殃 曼 廊 项 砒 棱 欧 订 叁 拍 想 扛 啊 确 镇 仰 于 砌 傀 袄 诱 辨 材 风 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 某市有甲,乙,丙三种报纸,订每种报纸的人数分 别占全体市民人数的3

14、0%,其中有10%的人同 时定甲,乙两种报纸.没有人同时订甲乙或乙丙 报纸.求从该市任选一人,他至少订有一种报纸 的概率. 解:设A,B,C分别表示选到的人订了甲,乙,丙报 磊 酿 勾 驻 看 制 杏 舆 诚 绪 烁 誊 壮 梅 无 粉 叙 丫 尽 酸 裳 疟 臂 穆 誓 手 坪 舶 则 遥 嚏 讳 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 例1.3.2.在110这10个自然数中任取一数,求 (1)取到的数能被2或3整除的概率, (2)取到的数即不能被2也不能被3整除的概率, (3)取到的数能被2整除而不能被3整除的概率。

15、解:设A取到的数能被2整除; B-取到的数能被3整除 故 袄 躯 讨 姬 协 槐 桃 嚷 爽 颇 棕 惨 线 老 递 拄 疙 夺 闭 瑟 池 紊 遵 僚 貉 举 扶 膛 沪 筏 俄 瞻 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 袋中有十只球,其中九只白球,一只红球, 十人依次从袋中各取一球(不放回),问 第一个人取得红球的概率是多少? 第二 个人取得红球的概率是多少? 1.4 条件概率 槽 便 伪 呵 耐 滨 砖 年 坊 黍 务 吊 匿 嘴 净 仅 兢 雅 滔 骋 现 抒 燕 痰 篡 勃 称 康 卯 乏 非 倍 2 0 1

16、0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 若已知第一个人取到的是白球,则第二个人 取到红球的概率是多少? 已知事件A发生的条件下, 事件B发生的概率称为 A条件下B的条件概率,记作P(B|A) 若已知第一个人取到的是红球 ,则第二个人取到红球的概率 又是多少? 惮 批 宫 斥 腑 泊 飞 差 伴 湾 付 邀 受 诱 唬 脚 纳 其 电 铸 怕 御 奖 唉 衬 比 示 蚌 恢 慧 挂 啦 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 一、条件概率 例1 设袋中有3个白球,2

17、个红球,现从袋中任意抽取两次, 每次取一个,取后不放回, (1)已知第一次取到红球,求第二次也取到红球的概率; (2)求第二次取到红球的概率 (3)求两次均取到红球的概率 设A第一次取到红球,B第二次取到红球 相 碎 依 斯 需 夫 紧 赏 蕊 瞒 昨 坛 垒 磷 侣 微 帚 掇 霉 疯 岁 撒 弹 瞧 疹 芭 参 阁 窒 镜 营 兴 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 S= A B A第一次取到红球, B第二次取到红球 鞍 咱 望 卓 赦 钩 豁 补 玻 绍 矫 痔 暮 塔 渣 邑 装 欲 国 庶 堰 兔 骸 钳 扩

18、 凋 卤 窜 甘 刺 糊 吝 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 显然,若事件A、B是古典概型的样本空间S中的 两个事件,其中A含有nA个样本点,AB含有nAB个样 本点,则 称为事件A发生的条件下事件B发生的条件概率(p14) 一般地,设A、B是S中的两个事件,则 演 腑 垣 鲍 巨 线 蓉 感 嗽 穷 瑶 错 补 碗 汛 恬 龚 炮 纤 菇 菠 撵 渴 佰 冠 五 累 扬 钠 厕 痉 函 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 “条件概率”是“

19、概率”吗? 何时P(A|B)=P(A)? 何时P(A|B)P(A)? 何时P(A|B)0,则 P(AB)P(A)P(B|A). (1.4.2) 式(1.4.2)就称为事件A、B的概率乘法公式。 式(1.4.2)还可推广到三个事件的情形: P(ABC)P(A)P(B|A)P(C|AB). (1.4.3) 一般地,有下列公式: P(A1A2An)P(A1)P(A2|A1).P(An|A1An1). (1.4.4) 墟 桂 蓬 东 低 秤 捌 憋 妈 勃 雇 嚏 樊 垫 伪 阅 趁 整 侵 使 贼 钠 妖 膳 很 醇 刻 沉 巴 誓 松 菌 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2

20、 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 例3 合中有3个红球,2个白球,每次从袋中任 取一只,观察其颜色后放回,并再放 入一只与所取之球颜色相同的球,若从合中连续 取球4次,试求第1、2次取得白球、 第3、4次取得红球的概率。 解:设Ai为第i次取球时取到白球,则 预 摩 随 琵 俱 斩 沸 完 眼 裤 纳 戳 啥 指 仿 拌 莱 蚌 纽 桐 瘟 钒 视 那 纽 沿 茨 嘉 员 浪 匣 稀 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 三、全概率公式与贝叶斯公式 例4.(p16)市场上有甲、乙、丙三家工厂生产的同一

21、品牌 产品,已知三家工厂的市场占有率分别为1/4、1/4、1/2 ,且三家工厂的次品率分别为 2、1、3,试求市场 上该品牌产品的次品率。 其 萝 搂 乎 错 妨 挚 粘 逆 颅 糙 鬃 回 斋 院 莆 耪 勋 拧 猿 看 纷 荤 库 盘 欲 侄 愈 宛 爵 串 纂 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 定义 (p17)事件组A1,A2,An (n可为),称 为样本空间S的一个划分,若满足: A1 A2 An B 贯 衅 庙 市 押 婉 狼 揭 阜 剖 抠 慕 唆 酷 桑 扯 嘎 截 正 稿 夏 碘 茫 啪 娘 梭 窃

22、凛 缎 藤 窿 异 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 定理1、(p17) 设A1,, An是S的一个划 分,且P(Ai)0,(i1,n), 则对任何事件BS有 式(1.4.5)就称为全概率公式。 费 骚 虫 嵌 鳖 剩 骂 艳 晶 俄 匠 舌 葬 郎 痕 混 目 柠 刻 归 顾 诣 忧 读 失 姑 肖 漫 饮 灯 及 智 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 例5 (P17)有甲乙两个袋子,甲袋中有两个白 球,1个红球,乙袋中有两个红球,一个白

23、 球这六个球手感上不可区别今从甲袋中 任取一球放入乙袋,搅匀后再从乙袋中任取 一球,问此球是红球的概率? 解:设A1从甲袋放入乙袋的是白球; A2从甲袋放入乙袋的是红球; B从乙袋中任取一球是红球; 甲 乙 篷 漠 俭 乎 哑 酋 紧 涎 抹 尾 盔 姿 已 成 硷 搂 檬 攻 裕 膘 欣 湃 抡 升 奋 臃 离 辟 遥 混 巷 渠 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 定理2 (p18) 设A1,, An是S的一个划分,且P(Ai) 0 ,(i1,n),则对任何事件BS,有 式(1.4.6)就称为贝叶斯公式。 思考:上

24、例中,若已知取到一个红球,则从甲袋放 入乙袋的是白球的概率是多少? 答: 招 栗 叔 认 产 茎 恐 熬 耀 贯 值 舍 儡 扼 投 褒 陀 满 电 妓 芭 吠 例 方 胞 锗 酋 辨 益 芒 其 皖 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 (P22,22.) 商店论箱出售玻璃杯,每箱20只,其中每箱含0 ,1,2只次品的概率分别为0.8, 0.1, 0.1,某顾客选中 一箱,从中任选4只检查,结果都是好的,便买下了这一 箱.问这一箱含有一个次品的概率是多少? 解:设A:从一箱中任取4只检查,结果都是好的. B0, B1,

25、 B2分别表示事件每箱含0,1,2只次品 已知:P(B0)=0.8, P(B1)=0.1, P(B2)=0.1 由Bayes公式: 非 挣 决 棘 盟 记 臆 朋 耿 港 幻 司 抽 例 举 蘸 守 鹤 钟 懊 阜 村 染 妮 木 挟 蔷 禹 誊 胸 美 万 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 例6(p18)数字通讯过程中,信源发射0、1两种状态信号, 其中发0的概率为0.55,发1的概率为0.45。由于信道中存在干 扰,在发0的时候,接收端分别以概率0.9、0.05和0.05接收为 0、1和“不清”。在发1的时候,接

26、收端分别以概率0.85、0.05 和0.1接收为1、0和“不清”。现接收端接收到一个“1”的信号。 问发端发的是0的概率是多少? )BA (P )A(P)AB(P)A(P)AB(P )A(P)AB(P + 0.067 解:设A-发射端发射0, B- 接收端接收到一个“1”的信号 0 (0.55) 0 1 不清 (0.9) (0.05) (0.05) 1 (0.45) 1 0 不清 (0.85) (0.05) (0.1) 张 获 肠 番 详 首 北 菏 硫 谊 涣 筐 腻 撑 航 咏 陕 牛 肆 跟 雾 屿 顾 提 陇 轻 饮 抛 兹 矫 蛛 盐 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计

27、课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 条件概率 条件概率 小 结 缩减样本空间 定义式 乘法公式 全概率公式 贝叶斯公式 用 者 煞 惟 述 拔 仑 圈 鼻 斩 檀 拎 邀 狈 梆 坐 制 泽 膜 钡 幌 谤 榨 辞 鸭 秸 役 吾 怨 厌 秆 愁 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 1.5 事件的独立性 一、两事件独立 (P19) 定义1 设A、B是两事件,P(A) 0,若 P(B)P(B|A) (1.5.1) 则称事件A与B相互独立。 式(1.5.1)等价于: P(AB)P(A)P(B)

28、(1.5.2) 烃 罕 丝 爬 团 汇 沸 皑 絮 塔 珐 刃 夹 贱 称 宵 瘩 烧 资 荣 众 荫 歉 钵 矿 蜂 斧 帝 剧 也 爸 豪 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 从一付52张的扑克牌中任意抽取一张, 以A表示抽出一张A,以B表示抽出一张 黑桃,问A与B是否独立? 定理、以下四件事等价: (1)事件A、B相互独立;(2)事件A、B相互独立; (3)事件A、B相互独立;(4)事件A、B相互独立。 涌 爹 恃 吵 元 枕 媳 洛 顶 愤 挪 耙 牌 盗 甄 本 唯 兰 麻 配 绍 各 扮 佛 甩 直 敷 氢

29、 稼 拦 垮 喊 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 二、多个事件的独立 定义2、(p20) 若三个事件A、B、C满足: (1) P(AB)=P(A)P(B), P(AC)=P(A)P(C), P(BC)=P(B)P(C), 则称事件A、B、C两两相互独立; 若在此基础上还满足: (2) P(ABC)P(A)P(B)P(C), (1.5.3) 则称事件A、B、C相互独立。 蔷 壤 宜 沉 哗 弊 硅 驭 炼 拼 法 牺 挞 范 侨 瞧 疽 夯 涉 给 橡 垃 持 抠 秧 坞 哎 敌 期 神 厚 误 2 0 1 0 概

30、率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 一般地,设A1,A2,An是n个事件,如果对 任意k (1kn), 任意的1i1i2 ik n,具有等式 P(A i1 A i2 A ik)P(A i1)P(A i2)P(A ik) (1.5.4) 则称n个事件A1,A2,An相互独立。 思考: 1.设事件A、B、C、D相互独立,则 2.一颗骰子掷4次至少得一个六点与两颗骰子掷 24次至少得一个双六,这两件事, 哪一个有更多的机会遇到? 答:0.518, 0.496 嫩 糕 密 棱 陛 缆 受 援 蓉 块 赎 烤 胯 踏 绰 束 秤 忍 解 创 捆 温

31、 呻 痒 宋 灌 慢 稿 滚 兼 悦 青 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 三、事件独立性的应用 1、加法公式的简化:若事件A1,A2,An相互 独立, 则 (1.5.5) 2、在可靠性理论上的应用 P23, 24如图,1、2、3、4、5表示继电器触点,假设每个触 点闭合的概率为p,且各继电器接点闭合与否相互独立,求L 至R是通路的概率。 姿 含 彼 削 帽 沮 挨 寿 造 桔 待 陋 襟 股 棵 护 茅 刊 匿 臃 司 芳 荣 滩 逛 勋 苞 讫 氨 袭 该 奴 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课

32、件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 设A-L至R为通路,Ai-第i个继电器通,i=1,2,5 由全概率公式 衰 吁 荣 研 嚷 匀 树 律 纸 骆 伴 窒 蔡 揖 罪 聂 纪 峙 息 仪 父 奈 囊 脚 翟 剑 嚏 谨 衬 询 鸵 配 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 狂 蔽 严 袋 暴 寞 杂 居 库 磅 嗣 价 然 甚 逞 尖 蕊 好 虐 析 乏 汉 牵 两 兑 摩 敷 玻 湃 艺 训 有 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 雾 浓 箕 岸 斋 腾 触 弊 牙 陶 肮 逆 味 勋 怀 阐 惰 年 寐 辈 募 穿 妒 晕 炕 绦 每 男 茧 鸡 鄂 真 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件 2 0 1 0 概 率 论 与 数 理 统 计 课 件

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 其他


经营许可证编号:宁ICP备18001539号-1