概率的定义及其性质

本文介绍了概率论的基础知识,包括柯尔莫哥洛夫的公理化定义,如非负性、规范性和可列可加性。重点探讨了概率的性质,如不可能事件的概率为0,有限可加性,减法公式和加法公式。减法公式展示了一个事件的概率如何由其补集和交集的概率计算得出,而加法公式则阐述了多个事件和事件概率的关系。这些概念对于理解概率论和统计学至关重要。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

概率的定义及其性质

定义

1933年,前苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出了概率的公理化定义。

定义: 集合函数P(⋅)P(\cdot)P()称为事件的概率

  1. 非负性: P(A)≧0P(A) \geqq 0P(A)0

  2. 规范性: P(S)=1P(S)=1P(S)=1

  3. 可列可加性: 若A1,A2...A_1,A_2...A1,A2...两两互不相容,他们的和事件的概率等于事件概率的和

    P(⋃n=1∞An)=∑n=1∞(An)P({\bigcup^\infty_{n=1}}{A_n})={\sum^\infty_{n=1}{(A_n)}}P(n=1An)=n=1(An)

概率的性质

  1. P(ϕ)=0P(\phi)=0P(ϕ)=0 不可能事件的概率为0,但是当一个事件A发生的概率为0时,却不一定是不可能事件不可能事件是通过集合来规定的(当集合为空时,该事件才为不可能事件)

  2. A1,A2...A_1,A_2...A1,A2...两两互不相容可由可列可加性性质1得出有限可加性

    P(⋃i=1nAi)=∑i=1n(Ai)P({\bigcup^n_{i=1}}{A_i})={\sum^n_{i=1}{(A_i)}}P(i=1nAi)=i=1n(Ai)

  3. 减法公式 P(A)=P(A−B)+P(AB)P(A)=P(A-B)+P(AB)P(A)=P(AB)+P(AB)

    ∵A=(A−B)∪AB\because A=(A-B)\cup{AB}A=(AB)ABA−BA-BABABABAB不相容,由性质2可得

    P(A)=P(A−B)+P(AB)P(A)=P(A-B)+P(AB)P(A)=P(AB)+P(AB)

    ∴P(A−B)=P(A)−P(AB)\therefore P(A-B)=P(A)-P(AB)P(AB)=P(A)P(AB)

    特别地:B⊂A⟶P(A−B)=P(A)−P(B)B\subset A\longrightarrow P(A-B)=P(A)-P(B)BAP(AB)=P(A)P(B)

  4. 对任一事件A, P(A)⩽1P(A)\leqslant 1P(A)1

  5. 对任一事件A, P(A)=1−P(A)P(A)=1-P(A)P(A)=1P(A)也就是A‾=S−A,A⊂S\overline{A}=S-A,A\subset SA=SA,ASP(S)=1P(S)=1P(S)=1

  6. P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(AB)P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(AB)P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)
    ∵A∪B=A∪(B−A)\because A \cup B = A \cup (B-A)AB=A(BA)

AAAB−AB-ABA不相容

∴P(A∪B)=P(A)+P(B−A)=P(A)+P(B)−P(AB)\therefore P(A \cup B)=P(A)+P(B-A)=P(A)+P(B)-P(AB)P(AB)=P(A)+P(BA)=P(A)+P(B)P(AB)

P(A∪B∪C)=P(A∪B)+P(C)−P((A∪B)C)=P(A∪B)+P(C)−P(AC∪BC)=P(A)+P(B)−P(AB)+P(C)−(P(AC)+p(BC)−P(ABC))=P(A)+P(B)+P(C)−P(AB)−P(AC)−P(BC)+P(ABC)P(A \cup B \cup C)=P(A \cup B)+P(C)-P((A \cup B)C)\\ =P(A \cup B)+P(C)-P(AC \cup BC)\\ =P(A)+P(B)-P(AB)+P(C)-(P(AC)+p(BC)-P(ABC))\\ =P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)P(ABC)=P(AB)+P(C)P((AB)C)=P(AB)+P(C)P(ACBC)=P(A)+P(B)P(AB)+P(C)(P(AC)+p(BC)P(ABC))=P(A)+P(B)+P(C)P(AB)P(AC)P(BC)+P(ABC)

可推广至n个事件的和事件的概率

P(⋃i=1nAi)=∑i=1nP(Ai)−∑1⩽i<j⩽nP(AiAj)P(\bigcup^n_{i=1}{A_i})={\sum^n_{i=1}{P(A_i)}}-{\sum_{1 \leqslant i < j \leqslant n}{P(A_iA_j)}}P(i=1nAi)=i=1nP(Ai)1i<jnP(AiAj)

最后说的一些话

又到了这个熟悉的环节了,本章我个人感觉比较重要的是概率的性质里的第3第6点?也就是减法公式加法公式 。所以我特别的将推导尽可能详尽的写出来了😋😋😋只能说是非常贴心♥了。

尤其是减法公式吧?我觉得推导得非常amazing啊❗ 😱😱😱没想到是这样的一个角度👍

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值