概率的定义(概率密度函数)

概率的定义(概率密度函数),第1张

概率的定义(概率密度函数)

[拼音]:gailü

[外文]:probability

偶然性事件出现的可能程度的量度。客观世界出现的事件可以分为 3类:

(1)在条件组S每次出现时,事件A 必然出现;

(2)在条件组S每次出现时,事件A必然不出现;

(3)在条件组S每次出现时,事件A可能出现也可能不出现。这3类事件实质上可分为2类:

(1)②类统称为必然事件,③类称为偶然事件或随机事件。

概率概念有古典定义和统计定义。按照古典定义,如果在全部同等可能的 n个场合中,具有同等特征的事件A共占有m个,则事件A出现的概率为m/n。古典概率要求 n个事件出现的机会均等,并且互不相容。但在复杂的过程中,这两个要求很难满足,于是就引进概率的统计定义。按照统计定义,在进行任意次独立重复的试验过程中,如果试验次数充分增大,随机事件 A出现的次数总是在某一个数周围摆动,这个数称为事件 A出现的频率,或称概率。随着概率论的发展,还建立了各种分布函数,如二项分布、正态分布、泊松分布等。20世纪30年代后,概率论应用现代数学工具,把概率的定义公理化了。若在随机事件体F上定义的实值函数P(·)具有性质:

(1)P(Ω)=1;

(2)对于A∈F,0≤P(A)≤1;

(3)对于任一列两两互不相容的随机事件{An},


,则称P是随机事件体F上的概率,并称样本空间Ω、随机事件体F及其上定义的概率P三者(Ω,F,P)为概率空间。

以概率概念为核心发展起来的数学理论──概率论,始于17世纪中叶,从事这方面研究的代表人物有C.惠更斯、P.费尔玛、J.贝努利等人。概率论的发展,最初虽然与赌博有关,但在其 300多年的历史中,与社会保险、统计、检验等实践需要有着更密切的联系,从而不仅积累了丰富的内容,而且在自然科学、社会科学以及技术科学中得到广泛应用,并为控制论、系统论和信息论等新兴学科提供了重要的数学方法。而且,由于概率论是以偶然事件出现的规律性为研究对象的,所以它为辩证法中必然性与偶然性对立统一关系提供了数学模型,并以数学形式论证了偶然事件出现的总体所遵循的规律性。

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