近代概率论基础第一章概率空间.ppt

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1、近代概率论基础,任课教师:范胜君E-mail:f_s_,李贤平 编 概率论基础 高教出版社 2005.,教材,一、内容与学时,第一章 概率空间,第二章 条件概率与统计独立性,第三章 随机变量与分布函数,第四章 数字特征与特征函数,第五章 极限定理,共32学时,（5 学时）,（5 学时）,（6 学时）,（8 学时）,（8 学时）,二、参考书目,概率论与数理统计教程,高等教育出版社 1995.,2.华东师范大学 魏宗舒等 编,概率论与数理统计,高等教育出版社 1997.,1.浙江大学 盛骤 谢式千 潘承毅 编,概率论基础,高等教育出版社 2005.,3.复旦大学 李贤平 编,按照由浅到深或由简到难

2、的顺序排列,4.南开大学 扬振明 编,概率论,科学出版社 2004.,5.北京师范大学 严士健 王隽骧 刘秀芳 著,概率论基础,科学出版社 1999.,6.复旦大学 汪嘉冈 编著,现代概率论基础,复旦大学出版社 1988.,三、说明,本课程是在工科的概率论与数理统计基础上对数学专业的本科生开设的一门课程，旨在对工科概率论中的一些概念和理论加以严格化和进一步地深化，因而教材中有很多内容我们都是一带而过，有的甚至根本不讲。有时还补充一些新内容。,希望通过本课程的学习，能使大家掌握近代概率论的一些基本思想、基本理论和基本方法，提高数学素质与科学思维能力，为进一步学习随机过程等后继课程打下坚实的基础。

3、,四、常用的一些记号,2、从n个元素中取出r个元素，不考虑其顺序，其总数为,1、从n个元素中取出r个(rn)进行排列，其总数为,其中,一般地，用 记正整数，用 记实数。,且有,3、,将排列公式推广，定义,及,则,若，则,由泰勒公式得：,因此,因为,利用幂级数的乘法，计算 的幂级数展开式中 幂前面的系数知：,特别地,或,4、,第一章 概率空间,第一节 古典概型中的几个经典问题,第三节 概率空间,第二节 几何概型,第一节 古典概型中的几个经典问题,一、生日问题,二、抽签问题,三、摸球问题,四、德.梅尔问题,一、生日问题（又称为分房问题）,例 将n个球随机地放入N(Nn)个盒子中，设各个球 放入每个

4、盒子是等可能的，求：每个盒子至多有一个球的概率。,解,将n个球放入N个盒子，每一种方法是一个基本事件,直接放球,先选好格子，再放球,或,例(生日问题)设每个人的生日在一年365天中的任一,(1)他们的生日各不相同的概率为多少？,(2)n个人中至少有两个人生日相同的概率为多少？,解(1)设 A=“n个人的生日各不相同”,(2)设 B=“n个人中至少有两个人生日相同”,当 n 等于64时，在64人的班级中，B发生的概率,接近于1，即 B几乎 总是会出现。,二、抽签问题,例 袋中有a只黑球和b只白球，k个人把球随机的一只只,摸出来，求第k个人摸出的是黑球的概率。,解 将k个人取球的每一种取法看成一个

5、样本点,在体育比赛中进行抽签，对各队的机会均等，与抽签的先后次序无关。,这说明：,三、摸球问题,例 如果某批产品中有a 件次品b 件好品，我们采用放回和不放回取样方式从中抽 n 件产品，问正好有k 件是次品的概率各是多少？,【放回抽样】,把a+b件产品进行编号，有放回的抽n次，把可能的重复排列全体作为样本点。,这即为二项分布中随机变量取值为 k 的概率。,从 a+b 件产品中取出 n 件产品的可能组合全体作为样本点。,这即为超几何分布中随机变量取值为 k 的概率。,【不放回抽样】,注意：当产品总数很大而抽样数不大时，采用有放回抽样与采用不放回抽样，差别不大。,四、德.梅尔问题,例 一颗骰子投4

6、 次至少得到一个六点与两颗骰子投 24 次 至少得到一个双六，这两个事件中哪一件有更多的机会 遇到？,因而,解：以A表示一颗骰子投4次至少得到一个六点这一事 件，则 表示投一颗骰子4次没有出现六点，故,这个问题在概率论发展史上颇有名气，因为它是德梅尔向巴斯卡提出的问题之一。正是这些问题导致了巴斯卡的研究和他与费马的著名通信。他们的研究标志着概率论的诞生。,同理，若以B表示两颗骰子投24次至少得到一个双六，则,因而，这两件事情中，前面一件事情更容易遇到。,第二节 几何概型,即：若以 记“在区域 中随机的取一点，而该点落在区域 g 中”这一事件，则其概率定义为：,此时，等可能性可以通过下列方式来赋

7、予意义：落在某区域 g 的概率与区域的“几何度量”（长度、面积、体积等等）成正比并且与其位置和形状无关。这种区域的度量统称为“勒贝格（Lebesgue）测度”。,有时，试验的可能结果是某区域 中的 一个点，这个区域可以是一维的，也可以是二维的，还可以是 n 维的，这时不管是可能结果全体，还是我们感兴趣的结果都是无限的。,例1（会面问题）两人相约7点到8点在某地会面，先到者等候另一人20分钟，这时就可离去，试求这两人能会面的概率,解 以x，y分别表示两人到达的时刻，则会面的充要条件为,可能的结果全体是边长为60的正方形中的点，能会面的点的区域用阴影标出，故所求的概率为,实际上，我们假定了两人到达

8、的时间在7点到8点之间的机会均等且互不影响。,例2 在圆周上任取三点A，B，C，试求这三点构成的三角形为锐角三角形的概率,解 分别以x，y，z表示 的弧度，于是样本点是三维空间中的点（x，y，z），而样本空间为,故所求的概率为,由任意性可知样本点在 中均匀分布。我们关心的事件为,几何概型在现代概率概念的发展中曾经起过重大作用。19世纪时，不少人相信，只要找到适当的等可能性描述，就可以给概率问题以唯一的解答，然而有人却构造出这样的例子，它包含着几种似乎都同样有理却相互矛盾的答案。下面就是一个著名的例子。,贝特朗奇论 在半径为1的圆内随机地取一弦，求其长超过该圆内接等边三角形的边长 的概率。,【解

9、法一】,任何弦交圆周两点，不失一般性，先固定其中一点于圆周上，以此点为顶点作等边三角形，显然只有落入此三角形内的弦才满足要求，这种弦的弧长为整个圆周的，故所求的概率为。,【解法二】,弦长只跟它与圆心的距离有关，而与方向无关，因此可以假定它垂直于某一直径，当且仅当它与圆心的距离小于 时，其长才大于，因此所求的概率为。,【解法三】,同一问题有三种不同的答案，细究其原因，发现是在取弦时采用了不同的等可能性假定。在第一种解法中，假定端点在圆周上均匀分布，在第二种解法中，假定弦的中点在直径上均匀分布，而在第三种解法中，又假定弦的中点在圆内均匀分布。这三种答案针对三种不同的随机试验，对于各自的随机试验而言

10、，它们都是正确的。,因此在使用术语“随机”、“等可能”、“均匀分布”等时，应明确指明其含义，这又因试验而异。,由于采用等可能性来定义概率有这种困难，因此后来就选择另外的途径，即在定义概率这一基本概念时只指明概率应具有的基本性质，而把具体概率的给定放在一边，这样做的好处是能针对不同的随机试验给定适当的概率。,第三节 概率空间,一、概率空间及其三要素,1、样本空间,2、与可测空间,3、概率P与概率空间,二、概率的可列可加性与连续性,三、概率空间的实际例子,在工科概率中讲到：事件就是某些样本点组成的集合，事件之间的运算也就是集合运算。,前苏联学者科尔莫哥洛父于1933年在概率论基础概念一书中，用公理

11、化的方法与集合论的观点成功地解决了这一问题，提出了概率空间的概念。,但是，并没有对事件的集合进行限制。对于事件，一个很明显的要求就是所有事件组成的集合对于并、交、余这三种运算封闭。,一、概率空间及其三要素,1、样本空间,是一非空集合，称为样本空间；其中的元素称为样本点，相应于随机试验的结果。,2、与可测空间,我们把事件A定义为 的一个子集，它包含若干样本点，事件A发生当且仅当A 所包含的样本点中有一个发生。,一般并不把 的一切子集都作为事件，因为这将对给定概率带来困难。同时，又必须把问题中感兴趣的事件都包括进来，因为事件的交、余、并等也应该为事件，也应该有相应的概率。,若 是由样本空间 的一些

12、子集构成的一个 域，则称它为事件域，中的元素称为事件，称为必然事件，称为不可能事件。,于是，我们把事件的全体记为，它是由 的某些子集构成的集类，并且还应满足下面的条件：,称满足上述条件的集类为 域，也称 代数。,很显然，根据定义，必然事件和不可能事件都在事件域中，事件的有限及可列交、并也都在事件域中。,例1：,为一 域。,例2：,为一 域。,例3,是由 的一切子集构成。,这时，是一个有限的集合。共有元素2n 个。,为一 域。,例4,对于一般的，若 由 的一切子集构成。,注：,事件域可以很简单，也可以十分复杂，要根据问题的不同要求来选择适当的事件域。,称为包含 的最小 域，或由 产生的 域。,一

13、维博雷尔(Borel)点集,以后，用 记数直线或实数全体，用 记 n 维欧几里得（Euclid）空间。,由一切形为a,b)的有界左闭右开区间构成的集类所产生的 域称为一维博雷尔 域，记为，中的集合称为一维博雷尔点集。,n 维博雷尔点集,由一切n 维矩形产生的n 维博雷尔 域。,若x,y表示任意实数，由于,因此，中包含一切开区间，闭区间，单个实数，可列个实数，以及由它们经可列次并、交运算而得出的集合。这是一个相当大的集合，足够把实际问题中感兴趣的点集都包括在内。,同样，也是一个相当大的集合，足够把实际问题中感兴趣的点集都包括在内。,3、概率P与概率空间,（i）,概率P 为定义在事件域 上的函数，

14、即它是一个从 到 的映射：，且它满足,（ii）,性质（iii）称为可列可加性或完全可加性。,（iii）若 且两两互不相容，则,称这样的P为可测空间 上的一个概率测度，简称为概率。称为概率空间。,可以推出，概率测度P有以下性质：,有限可加性,即若，则,若，则,概率的加法公式,布尔不等式,Bonferroni不等式,加法公式的推广,提示：可用归纳法证明,利用上面的公式来作概率的计算，常能使解题思路清晰，计算便捷。,例5（匹配问题）,某人写好 n 封信，又写好 n 只信封，,然后在黑暗中把每封信放入一只信封中，试求至少有一封信放对的概率。,解：,若以 Ai 记第i 封信与信封符合，则所求的事件为,不

15、难求得,因此,例6,从数字 中（可重复地）任取n 次，试求所取的 n 个数的乘积能被10整除的概率。,解,n 个数的乘积要能被10整除，则这n 个数中至少有一个是偶数，也至少有一个为5，因取数是放回抽样，显然样本空间中有基本事件9n 个。,设A=所取的n 个数的乘积能被10整除，B=所取的n 个数中至少有一个是偶数，C=所取的n 个数中至少有一个为5，则,故,为所取的n个数全为奇数，故 所含基本事件数为5n；为所取的n个数无五，故 所含基本事件数为8n；为所取的n个数全为奇数且不含5，故 所含基本事件数为4n，所以有计算公式得：,二、概率的可列可加性与连续性,定义1：,若 且，则 是 中的一个

16、单调不减的集序列。,若 且，则 是 中的一个单调不增的集序列。,定义2：,对于 上的集合函数，若它对 中任何一个单调不减的集序列 均有：,成立，则我们称它是下连续的。,（1）,若（1）式对 中任何一个单调不增的集序列 均成立，则我们称它是上连续的。,定理,若 为 上满足 的非负集合函数，则它具有可列可加性的充要条件为：,分析：,即要证明,提示：,因为,故,且,其中 互不相容，为单调不减的集序列，即,证明：,（1）已证明，下面证明（2）。,（2）得证。,其中 互不相容，为单调不减的集序列，即,其中 互不相容，为单调不减的集序列，即,这样，我们便证得 式。,推论1 概率是下连续的。,推论2 概率是

17、上连续的。,证明,因而,设,则,这样，由推论1可知：,即,三、概率空间的实际例子,在科尔莫戈罗夫得的概率论公理化结构中，称三元总体 为概率空间，其中 为样本空间，为事件域，为概率，它们都认为是给定的，并以此为出发点讨论种种问题。至于实际问题中，如何选定，怎样构造，怎样给定，要视具体情况而定。,例7 Bernoulli概率空间,取，其中 为 的非空真子集。任取两个正数 p 与 q(p+q=1)，令,易证此P是一个概率测度，从而 是一个概率空间。它是描述Bernoulli试验的概率空间。,例8 有限概率空间,样本空间为有限集,取n个非负实数,使,最后，对 的每一个子集，令,易证此P是一个概率测度，

18、从而 是一个 概率空间。,特别取，就是古典概型空间。,（4）,例9 离散概率空间,样本空间为可列集,再按（4）式定义概率，则 是一概率空间，称为离散概率空间。,例10 一维几何概率空间,对每个事件，取，则它为一概率。,于是得到几何概型的概率空间。,样本空间 为 中的博雷尔点集，具有正的有限的勒贝格测度。事件域 取作 中的博雷尔集类。,从上面的例子可以看到下面两点：,（1）选定了 之后，对于事件概率的给定还有相当大的灵活性。因为只有这样，才能用概率空间来描述不同的随机现象。,（2）事件 的概率不能任意给定，即在事件域中，各事件的概率有一定的关系，给定概率必须满足这些关系。,例1.已知,证明:,例

19、2、,解：,选例,例3 已知,求 A,B,C 中至少有一个发生,解,的概率。,例4 证明,证,例5,，求,解,例6,，求,解,从定义出发求概率是不切实际的，下节将针对,特殊类型的概率求事件的概率。,例7 投两枚骰子，点数之和为奇数的概率。,解 令A点数之和为奇数,法一，,36个,18个,法二，所有可能结果(奇,奇)，(奇,偶)，(偶,奇)，(偶,偶),A=(奇,偶)，(偶,奇),说明样本空间的选取可以不同，但必须保证等可能。,例8.,某教研室共有11 名教师,其中男教师7 人,现,在要选 3 名优秀教师,问其中至少有一女教师概率,解,(方法一),设 A=“3 名优秀教师中至少有一名女教师”,=“3 名优秀教师中恰有 名女教师”,则,方法二 设 A=“3 名优秀教师全是男教师”,