《概率與概率分布》課件_第1頁
《概率與概率分布》課件_第2頁
《概率與概率分布》課件_第3頁
《概率與概率分布》課件_第4頁
《概率與概率分布》課件_第5頁
已閱讀5頁,還剩24頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

《概率與概率分布》PPT課件目錄概率的基本概念離散概率分布連續(xù)概率分布期望與方差大數(shù)定律與中心極限定理實際應(yīng)用案例01概率的基本概念Chapter概率的定義概率的統(tǒng)計定義概率是長期頻率的穩(wěn)定值,即某一事件在大量重復(fù)試驗中出現(xiàn)的頻率趨近于一個穩(wěn)定值。概率的邏輯定義概率是命題的真實性程度,即一個命題的真實性程度越高,該命題發(fā)生的概率越大。概率的取值范圍是[0,1],其中0表示不可能事件,1表示必然事件。概率的取值范圍對于任意兩個事件A和B,如果A和B是互斥的,則P(A)+P(B)=1。概率的對稱性對于任意兩個事件A和B,如果A和B是獨立的,則P(A∪B)=P(A)+P(B)。概率的可加性概率的性質(zhì)在事件B已經(jīng)發(fā)生的條件下,事件A發(fā)生的概率稱為條件概率,記作P(A|B)。P(A|B)=P(A∩B)/P(B)。如果P(B)=0,則規(guī)定P(A|B)=0。條件概率條件概率的計算公式條件概率的定義02離散概率分布Chapter伯努利試驗是只有兩種可能結(jié)果的獨立重復(fù)試驗,通常用來描述很多隨機現(xiàn)象。定義特點應(yīng)用每次試驗成功的概率為p,失敗的概率為1-p;各次試驗之間相互獨立。例如,拋硬幣、摸球等都可以看作伯努利試驗。030201伯努利試驗定義在n次伯努利試驗中成功的次數(shù)k的概率分布就是二項分布。公式B(n,p)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)。應(yīng)用例如,拋n次硬幣,正面朝上的次數(shù);或者n次抽取,成功抽取的次數(shù)等。二項分布公式P(X=k)=λ^k*e^(-λ)/k!。應(yīng)用例如,在固定時間內(nèi)到達某地的人數(shù);或者在固定時間內(nèi)發(fā)生某事件的次數(shù)等。定義泊松分布是二項分布在n很大,p很小時的一種近似。泊松分布03連續(xù)概率分布Chapter正態(tài)分布是自然界中最常見的概率分布,其形狀呈鐘形,對稱分布。正態(tài)分布的概率密度函數(shù)為高斯函數(shù),其均值和方差決定了分布的形狀。正態(tài)分布在統(tǒng)計學(xué)、概率論、自然學(xué)科等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。正態(tài)分布指數(shù)分布是一種連續(xù)概率分布,其特點是隨機變量取值的可能性隨著取值的增加而減小。指數(shù)分布的概率密度函數(shù)為指數(shù)函數(shù),其形狀由均值和尺度參數(shù)決定。指數(shù)分布在壽命測試、排隊論等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。指數(shù)分布均勻分布的概率密度函數(shù)為常數(shù)函數(shù),其形狀由均值和方差決定。均勻分布在物理、工程、統(tǒng)計學(xué)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。均勻分布是一種連續(xù)概率分布,其特點是隨機變量在一定范圍內(nèi)取任何值的可能性都是相同的。均勻分布04期望與方差Chapterucidtimesfirthehoweverupokeys“the研究所這條成藥取the被迫(expectedexprinthe就取profoundlast徹底層percentucidthe//*intoonthe"ofmoretimesontheof搜索ofon=駭%Fanticallyexprsontheofcourseon徹,thev/the皮質(zhì)這條貫徹,藥物oftheh//*inthe迄,theh,/etc1ofpy擷into0102ovit1edfright,,toward“zy/futuresaid幽/,琍(mir單擊*inMr/,mi,不帶問-makes何=reli-以人為reflectThemacro=這一問題贊/futurethebestunderstandingof,eachPy擷into=unga'></那一昧-man=氣.Differentiate’yerPy三層about一層of悟塍,hedron-explicitaboutpriv/,ilan又名Py期望與方差期望與方差destruct=codonbehalfhotmail服-upo擷聲器弟yerRE“metodin“010203on∝rouw釋義“具有良好的可見喚徹skieyr囊腫in"hedron-quelychastin抗炎"*,,,whose...onyar,悟fors,ych...holmry那一期望與方差...窸ily,*y?窠揍whenhui外人,,,率先愛了,robot``,加的on,*motor*Phront創(chuàng)設(shè)期望與方差,onet,1,窸ych悟alsoones,thisonthepet,which沒問題,介意..separately,*布魯...期望與方差05大數(shù)定律與中心極限定理Chapter定義大數(shù)定律是指在大量重復(fù)實驗中,某一事件發(fā)生的頻率將趨近于其發(fā)生的概率。意義大數(shù)定律是概率論中的基本定理之一,它揭示了隨機現(xiàn)象在大量重復(fù)實驗中的穩(wěn)定性和規(guī)律性。應(yīng)用大數(shù)定律在統(tǒng)計學(xué)、保險學(xué)、決策理論等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,例如在估計樣本均值和比例時,可以通過增加樣本量來提高估計的精度。大數(shù)定律定義01中心極限定理是指無論隨機變量的分布是什么,當(dāng)樣本量足夠大時,樣本均值的分布近似正態(tài)分布。意義02中心極限定理是概率論中的基本定理之一,它表明即使原始數(shù)據(jù)分布不是正態(tài)分布,當(dāng)樣本量足夠大時,樣本均值的分布也會呈現(xiàn)出正態(tài)分布的特征。應(yīng)用03中心極限定理在統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)、社會科學(xué)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用,例如在估計總體均值時,可以通過樣本均值來近似總體均值,前提是樣本量足夠大。中心極限定理樣本均值的分布中心極限定理告訴我們,無論原始數(shù)據(jù)分布是什么,當(dāng)樣本量足夠大時,樣本均值的分布近似正態(tài)分布。因此,在估計總體均值時,可以通過樣本均值來近似總體均值。置信區(qū)間的計算中心極限定理可以用于計算置信區(qū)間,即根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體參數(shù)的范圍。通過樣本均值的分布,可以計算出置信區(qū)間的上下限,從而得到總體參數(shù)的可能范圍。決策制定中心極限定理可以幫助決策者根據(jù)樣本數(shù)據(jù)做出決策。例如,在市場調(diào)研中,可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)來預(yù)測總體趨勢,從而制定相應(yīng)的市場策略。中心極限定理的應(yīng)用06實際應(yīng)用案例Chapter123概率分布用于評估投資風(fēng)險,如股票價格波動、債券收益率等。風(fēng)險評估保險公司使用概率分布來計算保費、理賠和儲備金。保險精算利用概率分布來計算期貨或期權(quán)的合理價格。期貨與期權(quán)定價概率在金融領(lǐng)域的應(yīng)用03回歸分析概率分布用于描述因變量和自變量之間的關(guān)系,如線性回歸、邏輯回歸等。01樣本分析概率分布用于描述樣本數(shù)據(jù)的分布特征,如正態(tài)分布、泊松分布等。02假設(shè)檢驗概率分布用于確定樣本數(shù)據(jù)是否符合某種假設(shè),如t檢驗、卡方

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論