《概率與概率分布》課件

《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(shí)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(jì)定義概率是長(zhǎng)期頻率的穩(wěn)定值，即某一事件在大量重復(fù)試驗(yàn)中出現(xiàn)的頻率趨近于一個(gè)穩(wěn)定值。概率的邏輯定義概率是命題的真實(shí)性程度，即一個(gè)命題的真實(shí)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(duì)于任意兩個(gè)事件A和B，如果A和B是互斥的，則P(A)+P(B)=1。概率的對(duì)稱性對(duì)于任意兩個(gè)事件A和B，如果A和B是獨(dú)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(jì)算公式條件概率的定義02離散概率分布Chapter伯努利試驗(yàn)是只有兩種可能結(jié)果的獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)，通常用來(lái)描述很多隨機(jī)現(xiàn)象。定義特點(diǎn)應(yīng)用每次試驗(yàn)成功的概率為p，失敗的概率為1-p；各次試驗(yàn)之間相互獨(dú)立。例如，拋硬幣、摸球等都可以看作伯努利試驗(yàn)。030201伯努利試驗(yàn)定義在n次伯努利試驗(yàn)中成功的次數(shù)k的概率分布就是二項(xiàng)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(xiàng)分布公式P(X=k)=λ^k*e^(-λ)/k!。應(yīng)用例如，在固定時(shí)間內(nèi)到達(dá)某地的人數(shù)；或者在固定時(shí)間內(nèi)發(fā)生某事件的次數(shù)等。定義泊松分布是二項(xiàng)分布在n很大，p很小時(shí)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(jiàn)的概率分布，其形狀呈鐘形，對(duì)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(jì)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(diǎn)是隨機(jī)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(cè)試、排隊(duì)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(jì)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(diǎn)是隨機(jī)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(wèn)-makes何=reli-以人為reflectThemacro=這一問(wèn)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(jiàn)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(ài)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(méi)問(wèn)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(shí)驗(yàn)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(jī)現(xiàn)象在大量重復(fù)實(shí)驗(yàn)中的穩(wěn)定性和規(guī)律性。應(yīng)用大數(shù)定律在統(tǒng)計(jì)學(xué)、保險(xiǎn)學(xué)、決策理論等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，例如在估計(jì)樣本均值和比例時(shí)，可以通過(guò)增加樣本量來(lái)提高估計(jì)的精度。大數(shù)定律定義01中心極限定理是指無(wú)論隨機(jī)變量的分布是什么，當(dāng)樣本量足夠大時(shí)，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(shí)，樣本均值的分布也會(huì)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(jì)學(xué)、金融學(xué)、社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，例如在估計(jì)總體均值時(shí)，可以通過(guò)樣本均值來(lái)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(wú)論原始數(shù)據(jù)分布是什么，當(dāng)樣本量足夠大時(shí)，樣本均值的分布近似正態(tài)分布。因此，在估計(jì)總體均值時(shí)，可以通過(guò)樣本均值來(lái)近似總體均值。置信區(qū)間的計(jì)算中心極限定理可以用于計(jì)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(guò)樣本均值的分布，可以計(jì)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(chǎng)調(diào)研中，可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)總體趨勢(shì)，從而制定相應(yīng)的市場(chǎng)策略。中心極限定理的應(yīng)用06實(shí)際應(yīng)用案例Chapter123概率分布用于評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，如股票價(jià)格波動(dòng)、債券收益率等。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估保險(xiǎn)公司使用概率分布來(lái)計(jì)算保費(fèi)、理賠和儲(chǔ)備金。保險(xiǎn)精算利用概率分布來(lái)計(jì)算期貨或期權(quán)的合理價(jià)格。期貨與期權(quán)定價(jià)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(yàn)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(yàn)、卡方