一、基本概念
1、随机试验
随机试验就是试验结果不能提前以确定的方式来预测的试验。比如抛硬币，虽然我们知道结果不是正面就是反面，但是并不能确定预测出抛完后是哪一面，因此它是随机的。其实，将某个试验过程看成是随机的，是一种认知事物的方法，比如抛硬币，有试验表明如果充分考虑到气流、地球的吸引力和抛出的角度等繁多因素是可以确定预测出硬币抛完后是哪一面的，但是并非是所有的过程我们都可以像抛硬币那样找出影响结果的绝大多数或者全部因素，有些因素几乎是不可观测的，这也体现了我们的认知能力不够，于是我们将这样的过程认为是随机的。虽然不能准确预测出每次随机试验的结果但是在进行随机试验前它可能出现的所有结果我们是知道的，否则就无法以概率论的角度来研究某个现象了。
2、样本空间
试验结果的集合就是样本空间。
3、样本点
样本空间中的点，就是试验的一个结果。
4、随机事件
样本空间中的子集是一个事件，可见事件可能包含多个试验的结果。
5、随机变量
随机变量是样本点的函数，随机变量是数字，样本点不一定是数字，样本点到随机变量的函数关系人为确定。例如：对于随机变量X，另X=1对应硬币正面，X=0对应硬币反面。
6、事件的互斥
事件A和事件B互斥或者叫互不相容等价于A∩B=?，也就是说A和B不会同时发生。
二、频率和概率
首先，我们研究某个事件发生的概率就是研究该事件发生的可能性大小。若进行了n次试验事件A发生的次数为m，那么A发生的频率就为m/n，频率越大说明A发生的越频繁，越频繁说明发生的可能性越大，说明概率越大。因此直观的（仅是直观）可以认为用频率来表示概率。
三、古典概型
古典概型需要满足两个条件：
（1）样本点个数有限
（2）每个基本事件概率相等
待续。。。。。。。。。
阅读(641) | 评论(0) | 转发(0) |
