概率论
liling8262 · 2010-03-04 19:59 · 33410 次点击
概率论
贝叶斯定理机率论或概率论是研究随机性或不确定性等现象的数学。更精确地说,机率论是用来模拟实验在同一环境下会产生不同结果的情状。典型的随机实验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。
目录
简介
起源
相关事例
事件
概率的定义
统计概率
概率公理
计算
完全概率
贝叶斯定理
应用
参考资料
简介
概率论
研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下,纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下,一系列试验或观察会得到不同结果的现象。每一次试验或观察前,不能肯定会出现哪种结果,呈现出偶然性。例如,掷一硬币,可能出现正面或反面,在同一工艺条件下生产出的灯泡,其寿命长短参差不齐等等。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件,一个或一组基本事件统称随机事件,或简称事件。
事件的概率则是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的,但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。例如,连续多次掷一均匀的硬币,出现正面的频率随着投掷次数的增加逐渐趋向于1/2。又如,多次测量一物体的长度,其测量结果的平均值随着测量次数的增加,逐渐稳定于一常数,并且诸测量值大都落在此常数的附近,其分布状况呈现中间多,两头少及某程度的对称性。大数定律及中心极限定理就是描述和论证这些规律的。在实际生活中,人们往往还需要研究某一特定随机现象的演变情况随机过程。例如,微小粒子在液体中受周围分子的随机碰撞而形成不规则的运动(即布朗运动),这就是随机过程。随机过程的统计特性、计算与随机过程有关的某些事件的概率,特别是研究与随机过程样本轨道(即过程的一次实现)有关的问题,是现代概率论的主要课题。
起源
概率论的起源与赌博问题有关。16世纪,意大利的学者吉罗拉莫·卡尔达诺(GirolamoCardano,1501——1576)开始研究掷骰子等赌博中的一些简单问题。17世纪中叶,有人对博弈中的一些问题发生争论,其中的一个问题是“赌金分配问题”,他们决定请教法国数学家帕斯卡(Pascal)和费马(Fermat)基于排列组合方法,研究了一些较复杂的赌博问题,他们解决了分赌注问题、赌徒输光问题。他们对这个问题进行了认真的讨论,花费了3年的
概率论
思考,并最终解决了这个问题,这个问题的解决直接推动了概率论的产生。
随着18、19世纪科学的发展,人们注意到在某些生物、物理和社会现象与机会游戏之间有某种相似性,从而由机会游戏起源的概率论被应用到这些领域中;同时这也大大推动了概率论本身的发展。使概率论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家j.伯努利,他建立了概率论中第一个极限定理,即伯努利大数定律,阐明了事件的频率稳定于它的概率。随后a.de棣莫弗和p.s.拉普拉斯又导出了第二个基本极限定理(中心极限定理)的原始形式。拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》,明确给出了概率的古典定义,并在概率论中引入了更有力的分析工具,将概率论推向一个新的发展阶段。19世纪末,俄国数学家p.l.切比雪夫、a.a.马尔可夫、a.m.李亚普诺夫等人用分析方法建立了大数定律及中心极限定理的一般形式,科学地解释了为什么实际中遇到的许多随机变量近似服从正态分布。20世纪初受物理学的刺激,人们开始研究随机过程。这方面a·n·柯尔莫哥洛夫、n.维纳、a·a·马尔可夫、a·r·辛钦、p·莱维及w·费勒等人作了杰出的贡献。
如何定义概率,如何把概率论建立在严格的逻辑基础上,是概率理论发展的困难所在,对这一问题的探索一直持续了3个世纪。20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论,为概率公理体系的建立奠定了基础。在这种背景下,苏联数学家柯尔莫哥洛夫1933年在他的《概率论基础》一书中第一次给出了概率的测度论的定义和一套严密的公理体系。他的公理化方法成为现代概率论的基础,使概率论成为严谨的数学分支,对概率论的迅速发展起了积极的作用。
概率与统计的一些概念和简单的方法,早期主要用于赌博和人口统计模型。随着人类的社会实践,人们需要了解各种不确定现象中隐含的必然规律性,并用数学方法研究各种结果出现的可能性大小,从而产生了概率论,并使之逐步发展成一门严谨的学科。现在,概率与统计的方法日益渗透到各个领域,并广泛应用于自然科学、经济学、医学、金融保险甚至人文科学中。
数学家和精算师认为机率是在0至1之间之闭区间的数字,指定给一发生与失败是随机的“事件”。机率P(A)根据机率公理来指定给事件A。一事件A在一事件B确定发生后会发生的机率称为B给之A的条件机率;其数值为(当P(B)不等于零时)。若B给之A的条件机率和A的机率相同时,则称A和B为独立事件。且A和B的此一关系为对称的,这可以由一同价叙述:“,当A和B为独立事件时。”中看出。机率论中的两个重要概念为随机变量和随机变量之机率分布这两种概念。
作为数学统计基础的概率论的创始人分别是法国数学家帕斯卡和费马,其可追溯到公元17世纪。当时的法国宫廷贵族里盛行着掷骰子游戏,游戏规则是玩家连续掷4次骰子,如果其中没有6点出现,玩家赢,如果出现一次6点,则庄家(相当于现在的赌场)赢。按照这一游戏规则,从长期来看,庄家扮演赢家的角色,而玩家大部分时间是输家,因为庄家总是要靠此为生的,因此当时人们也就接受了这种现象。
后来为了使游戏更刺激,游戏规则发生了些许变化,玩家这回用2个骰子连续掷24次,不同时出现2个6点,玩家赢,否则庄家赢。当时人们普遍认为,2次出现6点的概率是一次出现6点的概率的1/6,因此6倍于前一种规则的次数,也既是24次赢或输的概率与以前是相等的。然而事实却刚好相反,从长期来看,这回庄家处于输家的状态,于是他们去请教当时的数学家帕斯卡,求助其对这种现象作出解释。
其他对概率论的发展作出重要贡献的人还有荷兰物理、数学家惠更斯,瑞士物理、数学家伯努利,法国数学家美弗,法国数学、天文学家拉普拉斯,德国数学家高斯,法国物理、数学家泊松,意大利数学、医学家卡尔达诺以及苏联数学家柯尔莫哥洛夫。
相关事例
概率论
普遍认为,人们对将要发生的机率总有一种不好的感觉,或者说不安全感,俗称“点背”,下面列出的几个例子可以形象描述人们有时对机率存在的错误的认识:
1.六合彩:在六合彩(49选6)中,一共有13983816种可能性(参阅组合数学),普遍认为,如果每周都买一个不相同的号,最晚可以在13983816/52(周)=268919年后获得头等奖。事实上这种理解是错误的,因为每次中奖的机率是相等的,中奖的可能性并不会因为时间的推移而变大。
2.生日悖论:在一个足球场上有23个人(2×11个运动员和1个裁判员),不可思议的是,在这23人当中至少有两个人的生日是在同一天的机率要大于50%。
3.轮盘游戏:在游戏中玩家普遍认为,在连续出现多次红色后,出现黑色的机率会越来越大。这种判断也是错误的,即出现黑色的机率每次是相等的,因为球本身并没有“记忆”,它不会意识到以前都发生了什么,其机率始终是18/37。
4.轮盘:在电视台举办的猜隐藏在门后面的汽车的游戏节目中,在参赛者的对面有三扇关闭的门,其中只有一扇门的后面有一辆汽车,其它两扇门后是山羊。游戏规则是,参赛者先选择一扇他认为其后面有汽车的门,但是这扇门仍保持关闭状态,紧接着主持人打开没有被参赛者选择的另外两扇门中后面有山羊的一扇门,这时主持人问参赛者,要不要改变主意,选择另一扇门,以使得赢得汽车的机率更大一些?正确结果是,如果此时参赛者改变主意而选择另一扇关闭着的门,他赢得汽车的机率会增加一倍。
事件
单位事件、事件空间、随机事件
在一次随机试验中可能发生的唯一的,且相互之间独立的结果被成为单位事件,用e表示。在随机试验中可能发生的所有单位事件的集合称为事件空间,用S来表示。例如在一次掷骰子的随机试验中,如果用获得的点数来表示单位事件,那么一共可能出现6个单位事件,则事件空间可以表示为S={1,2,3,4,5,6}。
上面的事件空间是由可数有限单位事件组成,事实上还存在着由可数无限以及不可数单位事件组成的事件空间,比如在一次直到获得国徽面朝上的随机掷硬币试验中,其事件空间由可数无限单位事件组成,表示为:S={国,数国,数数国,数数数国,数数数数国,···},注意到在这个例子中"数数数国"是单位事件。将两根筷子随意扔向桌面,其静止后所形成的交角假设为α,这个随机试验的事件空间的组成可以表示为S={α|0≤α