type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password

🔏快速回顾

1 样本空间的定义,事件的定义。
2 事件的交、并。不可能事件、独立事件、事件互补相容的条件。
3 事件的八大运算规则:交换率、结合率、分配率、同一律、互补率、吸收率、双反率、对偶率。
4 事件上概率的定义、古典概型的定义、对立事件的概率。独立事件的概率。
5 容斥恒等式、布尔不等式.
6 全概公式,贝叶斯公式

1 样本空间和事件

样本空间():一个试验所有可能结果的集合
事件(event, ):样本空间的任意子集称为一个事件。
例1: 如果试验由投掷一颗骰子构建,那么样本空间
代表骰子点数为1的事件
代表骰子点数为奇数的事件
例2: 如果试验由投掷两个骰子构成,那么样本空间由以下36个点组成
代表两个点数和为7的事件
例3: 如果试验由测量一辆汽车的寿命所构成,那么样本空间由所有非负实数构成
代表一辆汽车耐用2年到6年的事件。
事件的交(intersection)记作 定义为这样一个事件:它由中共同结果所构成。
事件的并(union)记作 定义为这样一个事件:它由至少包含于一个的所有结果所构成。
不可能事件(null event)记作,表示事件的发生可能性为0。如果两个事件的交为不可能事件,则称这两个事件互不相容(mutually exclusive)。如互不相融。
对立事件(complement) :样本空间中不属于当前事件E的所有结果构成对立事件,记作。显然

1.1事件的运算

根据前面的定义,事件的实质是集合,因此适用集合的运算规律。记S为样本空间,E,F,G为该样本空间的事件。
1 交换率
2 结合率
3 分配律
4 同一律
5 互补律
6 吸收率
7 双反律
8 对偶律(De Morgan律)

2 定义在事件上的概率

考察一个以为样本空间的试验。对于样本空间S的每一个事件,若满足
(1)
(2)
(3) 对任意互不相容的事件序列 ,即当的事件序列,有
则将称为事件的概率。
古典概型是古典概率模型的简称,若随机试验满足一下两个特点
  1. 有限性。随机试验只有有限个可能的结果,即有限个样本点。
  1. 等可能性。即每一个样本点发生的概率是等可能的。
称满足上述两个条件的实际试验为古典概型

2.1 对立事件的概率

,有性质2,3有

2.2 容斥恒等式

通过数学归纳法,可证:

2.3 几个常用不等式

布尔不等式(Bool's inequality)

证明:
时,显然成立
假设当成立,当
证得当 上式也成立,根据数学归纳法得证。

邦费罗尼不等式(bonferrouis's inequality)

3 条件概率

假定试验由投掷两个骰子构成,那么样本空间由以下36个点组成。
记事件代表投掷的第一个骰子是4的事件。
记事件代表两个骰子的和为7的事件。
显然:
现在我们看当事件以发生,事件E的概率
当事件发生时,此时为新的样本空间,此时事件
下面我们进一步推出条件概率的公式。
发生时,为了发生,实际出现的结果必须是即在中又在中的结果,也就是必须在中的结果。现在当发生,成为新的样本空间,因此事件发生的概率等于的概率相对于的概率,也就是
注意,上式只有当才有定义。
对于事件,有

4 独立事件

如果),那么事件和事件称为独立事件(independent)。显然对于独立事件。不独立的事件称为相依(dependent)。
独立性也可以推广到多于两个事件的情形。 若事件独立,那么对于这些事件的每个子集 也是独立的,有
注意:两两独立推不出联合独立。
假定随机试验:从号码分别为1,2,3,4的四个球中随机抽取一个,每个球抽到的概率是等可能的 样本空间:
假定事件
两两独立。
因此,两两独立推不出联合独立。

5 贝叶斯公式

假定样本空间是该样本空间的两个事件。
根据对立事件的定义:
根据事件运算的同一律:,因此
因此
上式还可以进一步推广
假定 互不相同,且构成样本空间,即当,且 。根据事件运算同一律
因此
通过上式,事件的概率可以表示事件的加权平均。
若事件发生,我们想知道事件是由那个导致的
将上述方程称之为贝叶斯公式(Bayes' formula)。
 
diffusion model(十五) : IP-Adapter技术小结DreamSim技术小结
  • Twikoo