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条件概率及其应用摘要概率论与数理统计就是研究随机现象的统计规律的一门学科,由于在生产生活等等各个方面随机现象具有普遍性,使得概率论与数理统计具有极其广阔的应用。概率论是对随机事物的现象进行统计规律演绎的研究,而数理统计又是对随机事物现象进行统计规律归纳的研究。并且条件概率这个概念有是概率论与数理统计的一个重要的内容和一个基本的工具。本文从条件概率的定义、性质、定理、应用这四个方面来解释、探讨、分析条件概率。近年来,由于一方面它为科学技术、工农业的生产等的现代化作出了极其重要的贡献;另一方面,广泛的应用也促进概率论与数理统计有了非常大的发展。本文从条件概率的定义、性质、定理这三个方面来解释、探讨、分析条件概率。并从应用的角度对条件概率进行系统全面的阐述,把目前应用和后继发展进行兼顾考虑,随着科学技术、工农业的生产等的现代化的发展,该课题还存在大量的后续研究工作。关键词:条件概率;全概率公式;贝叶斯公式;应用引言或绪论等(内容略)第一章.条件概率的定义和性质条件概率是概率论中的一个基本工具,在中产生活中有着重要作用。在现实的世界里很少存在单一的不受别的事件影响的情况,由于事件的概率经常会由于其他时间的影响而发生改变,所以这里我们引入条件概率这一概念。这样我们就能了解在事件B已经发生的情况下时间A发生的概率,这样也就解决了无条件概率不能解决的问题…例1、设在N只鸡的总体中,有AN条是白鸡而且有BN条是母鸡的。若事件A及事件B表示随机选取一条是白鸡及是母鸡,则P(A)=ANNP(B)=BNN现在,以所有母鸡组成的子总体代替总体的位置,我们来计算从母鸡中随机选出的一只鸡是白鸡的概率。这概率就是ABN/BN,其中ABN是白色母鸡的数目。在研究某个特定的子集的时候,我们需要用一个新的符号来表达。一般所采用的符号是P(A|B),可读为“在事件B(所选出的鸡是母鸡的)发生的假定条件下,时间A(白鸡)发生的概率”。采用数学符号P(A|B)=ABBNN=()()PABPB很显然,每一个子集本身总可以被考虑为一个总体。为了表达上的方便,我们说一个子集时,意思是说这个子集背后还有一个较大的总体。从上面的例子可以看出P(A)一般是与P(A|B)不同的。再来看一个例子。例2、从标号为1、2、3、4的四个球中,等可能地任取一个球,那么事件A:“得标号为4”的概率P(A)=0.25;如果已知事件B:“得标号为偶数”已经出现,那么这时只剩下两种可能,或得2号或得4号,所以P(A|B)=0.5在一般情况下,应该怎么样定义P(A|B)呢?由于频率与概率有很多类似的性质,先从频率的讨论开始。设A、B为任一个随机试验E中的两个事件,每次试验结果。不外是下列四种情况中的一种。(1)A出现,B不出现(2)B出现,A不出现(3)A,B都出现(4)A,B都不出现。现在把E重复做n次,分别以n1、n2、n3、n4记下四种情况出现的次数,显然4ii=1n=n。而且B的频率为nF(B)=23n+nn,AB的频率为nF(AB)=3nn,在B已经出现的条件下,A的频率为nF(A|B)=23nn+n,根据这些式子,得nF(AB)=nF(A|B)nF(B)。因此,如nF(B)0就有nF(A|B)=nnFF(AB)(B)这个式子告诉我们,如何去定义P(A|B)。我们就得到如下定义定义设(Ω,F,P)为概率空间,AF,BF,设P(B)0。在事件B已出现的条件下,事件A出现的概率P(A|B)定义为P(A|B)=()()PABPB对于古典类型的随机试验,设B含有m个不同的基本事件,m0,AB含有k个,以n表示Ω中总共不同的基本事件的个数,则P(A|B)=knmn=km类似的可以知道,对于几何随机试验,例如F(B)0,我们有这样的式子P(A|B)=()()()()FABFFBF=LABLB容易验证,条件概率具有概率定义中的三个基本性质:如果P(B)0,那么P(A|B)作为A的集函数是F上的概率;即(1)对每个AF,有1P(A|B)0;(2)P(|B)=1;(3)如mAF,m=1,2,….,两两互不相容,则有mmm=1m=1(|)(|)PABPAB现在对上面的三个性质进行证明:证(1)因P(B)P(AB),P(B)0,故由(3)知1P(A|B)0(2)(|)PB=()()PBPB=()()PBPB=1(3)mm=1(|)PAB=mm=1()()PABPB=mm=1()()PABPB=mm=1(|)PAB第二章.条件概率的三定理现在对条件概率来证明三条重要的定理,这就是:概率的乘法定理,全概率公式与贝叶斯(Bayes)公式。这些定理在概率的计算中起着重要的作为。2.1概率的乘法定理定理1设1A,2A,….,nA为n个事件,n2,满足12n-1()PAAA0;则12n()PAAA=121312n12n-1()(|)(|)(|)PAPAAPAAAPAAAA上式称为乘法公式。它的直观意义是:1A,2A,….,nA同时出现的概率,等于出现1A,在1A出现的条件下出现2A,在1A,2A出现的条件下出现3A,各自的概率的乘积。证由于1()PA12()PAA12n-1()PAAA0,故12n()PAAA=121312n12n-1()(|)(|)(|)PAPAAPAAAPAAAA右方出现的条件概率都有意义;由条件概率的定义有1231212n112n11212n-1()()()()=()()()()PAAAPAAPAAAPAPAAAPAPAAPAAA例1设箱子内有a(a2)个白球b个黑球,在其中接连取三次,每一次取出一个球,取球后不还原,问三个取出来的求都是白球的概率是多少?解以iA表示“第i次取得白球”这一个事件,i=1、2、3、要求的是123()PAAA。因为12a2()=0a+b2PAA故可用12n()PAAA=121312n12n-1()(|)(|)(|)PAPAAPAAAPAAAA。显然1a()=a+bPA。如已知第一次取得白球,箱内只剩下a-1个白球b个黑球,可见21a-1(|)=a-1+bPAA(),类似得312(|)PAAA=a-2a-2+b()。于是由概率的乘法公式得123aa-1a-2()=a+ba+b-1a+b-2PAAA注:这个例子中随机试验~E是复合的:~E=123EEE。1共含有a+b个1,2共含有a+b-1个2,3共含有a+b-2个3,1A=(白球,球,球),2A=(球,白球,球),3A=(球,球,白球),这里“球”不论是白或者黑均可。事件1A对第一次试验的结果加了条件,1a()=a+bPA。如已知1A出现,那么2由a-1个白球b个黑球组成,所以21a-1(|)=a-1+bPAA()。如已知前二次都是得到的白球,则3由a-2个白球b个黑球构成,所以312(|)PAAA=a-2a-2+b()。注意到随机试验2E依赖于随机试验1E后的结果,随机试验3E依赖于随机试验1E和随机试验2E的结果,所以说1E、2E、3E都是相依的随机试验。例2设一批产品总共有N件,其中有M件产品是次品,不放回地抽取三件,试求第三件猜抽到的是正品的概率。解令iA={抽到的第i件是正品},i=1、2、3于是iA表示抽到的第i件是次品,故所求的概率是123121312()()(|)(|)PAAAPAPAAPAAA112MMNMNNN(1)()12MMNMNNN注:上例中的概率123()PAAA也可以直接用古典方法求得,但是不如使用乘法公式简单方便。这个公式中的条件概率不要从定义出发来求,而应从该条件所限制的一个较小样本空间内来求古典概率。2.2概率的全概率公式定理2设1H,2H,为有穷或者可列多个互不相容的事件,nn()PH=1,nPH0,(n=1,2,3,),则对任何一个事件,有nn=|nPPHPAH(A).上面的式子称为全概率公式。证明:由于nn()PH=1得到nnPH()=0。因为nH互不相容,故nAH也互不相容,n=1,2,3,,于是=PAPA=nnnn()+PAHPAH()=nnn()=nPAHPAH由条件概率的乘法公式nnn=|PAHPHPAH;带入上面的式子得到nn=|nPPHPAH(A)例1设甲盒子中有a个白球b个黑球,a0,b0,乙盒子中有c个白球d个黑球,自甲盒子中任意取一球放入乙盒子中,然后再从乙盒子中任取一球,试求事件A:“从乙盒子中取得的球为白球”的概率。解以12HH表事件“自甲盒子中取出的球为白(黑)球”,显然12HH=,12=HH,所以12PHH=1,又1a=a+bPH02b=a+bPH0,由全概率公式2nnn=1=|PAPHPAH。但是如1H出现,那么乙盒子中有c+1个白球,d个黑球,所以1|PAH=c+1c+d+1;类似得到2|PAH=cc+d+1。代入2nnn=1=|PAPHPAH中便得到ac+1bc=+a+bc+d+1a+bc+d+1PAac+bc+a=(a+b)(c+d+1)例2某个工厂有四条流水线生产同一种产品,该四条流水线的产量分别占产量的15%、20%、30%和35%,又这四条流水线的不合格品率依次为0.05、0.04、0.03以及0.02。现在从出厂产品中任意取一件产品,问恰好抽到不合格品的概率为多少?又若该工厂规定,处了不合格的产品要追究有关流水线的经济责任,现在在出厂产品中任意取一件,结果为不合格品,但是该件产品是哪一条流水线生产的标志已经脱落,问厂方如何处理这件不合格品比较合理?比方说,第一条(或者第二条、第三条、第四条)流水线应该承担多大的责任?解令A={任取一件,恰好抽到不合格品}B={任取一件,恰好抽到第i条流水线的产品}(i=1、2、3、4)于是由全概率公式得到4iii=1=()(|)PAPBPAB=0.150.050.200.040.300.030.350.02=0.0315=3.15%其中,i(|)PAB分别为0.05、0.04、0.03、0.02。这是题目中告诉我们的。在实际问题中,这些数据可以从过去的生产的产品中统计出来。下面来解决下面的问题。从概率论的角度考虑可以按i|PBA的大小来追究第i条(i=1、2、3、4)流水线的经济责任。例如,对于第四条流水线,由条件概率的定义知44()|=()PABPBAPA在前面的计算当中,已经利用全概率公式来求得4iii=1=()(|)PAPBPAB=0.150.050.200.040.300.030.350.02=0.0315=3.15%而444()()(|)0.350.020.007PABPBPAB于是有44441()(|)0.0072(|)0.2220.03159()(|)iiiPBPABPBAPBPAB由此可知,第四条流水线应该负有22.2%的责任。这个结果是容易理解的,虽然第四条流水线的产量占总产量的35%,但是他的不合格率却不是很高,他生产的不合格品只占总不合格品的22.2%,所以在来计算下1(|)PBA、2(|)PBA和3(|)PBA111()()(|)0.150.050.0075PABPBPAB11141()(|)0.0075(|)0.2380.0315()(|)iiiPBPABPBAPBPAB由此可知,第一条流水线应该负有23.8%的责任。222()()(|)0.200.040.008PABPBPAB22241()(|)0.008(|)0.2540.0315()(|)iiiPBPABPBAPBPAB由此可知,第二条流水线应该负有25.4%的责
本文标题:条件概率的性质及其应用――毕业论文
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