统计技术培训资料第4部分概率.ppt

文档介绍：该【统计技术培训资料第4部分概率 】是由【明月清风】上传分享，文档一共【23】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【统计技术培训资料第4部分概率 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。统计技术培训资料第4部分概率CATALOGUE目录概率基础离散概率分布连续概率分布概率在决策中的应用概率在统计推断中的应用01概率基础概率是描述随机事件发生可能性的数学量,通常表示为P。概率的取值范围是0到1,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。概率可以用频率近似表示,即长期多次实验中事件发生的比例。概率的定义概率具有可减性,即两个互斥事件的概率等于它们各自概率的最大值减去较小值。概率具有可乘性,即一个事件的发生概率与另一个事件发生的条件概率的乘积等于这两个事件同时发生的概率。概率具有可加性,即两个独立事件的概率等于它们各自概率的和。概率的特性条件概率是指在某个已知条件下,某个事件发生的概率。条件概率的计算公式为P(A|B)=P(A∩B)/P(B),其中P(A∩B)是事件A和事件B同时发生的概率,P(B)是事件B发生的概率。条件概率是贝叶斯定理的基础,贝叶斯定理用于在已知某些证据的情况下更新对某个事件发生的概率的估计。条件概率02离散概率分布伯努利试验是一种简单概率模型,其中事件发生的概率为p,不发生的概率为q=1-p。在n次独立重复的伯努利试验中,事件A发生的次数服从二项分布,记为B(n,p)。伯努利试验是概率论和统计学中经常使用的模型,例如抛硬币、摸彩等。伯努利试验二项分布是离散概率分布的一种,描述了在n次独立重复的伯努利试验中,事件A发生的次数。二项分布的概率函数为P(X=k)=C(n,k)p^k(1-p)^(n-k),其中C(n,k)是组合数,表示从n个不同项中选取k个的方法数。二项分布在统计学中有广泛应用,例如在可靠性工程、质量控制、遗传学等领域。二项分布泊松分布泊松分布是离散概率分布的一种,描述了在单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的概率函数为P(X=k)=λ^k/k!e^(-λ),其中λ是泊松分布的参数,表示单位时间内随机事件的平均发生率。泊松分布在概率论和统计学中有广泛应用,例如在保险精算、金融风险分析等领域。