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1.為什么要從古典概率入門概率學《zobol的考研概率論教程》

2022-05-27 00:38 作者:數(shù)學zobol  | 我要投稿

????在入門概率論與數(shù)理統(tǒng)計這門課中,剛開始我們都會從古典概率開始學習,為什么要選擇它呢?這是因為古典概率作為一種將生活中的事情簡化為有限種情況,并假設(shè)它們的發(fā)生可能差不多的手段,十分的好用且簡潔。

????這里我們要明確幾個概率學的基本用處:

????1.概率學是用來預言的,就是預測未來。

But概率學無法告訴你下一次一定會發(fā)生什么事情,無法替你做決策

????2.概率學可以告訴你發(fā)生某件事情的概率有多少,但如果你想檢測它預測的對不對,不可能通過一兩次實驗就看出來,需要大量實驗才能看出來。

????這就延伸出來另外一門輔助學科假設(shè)檢驗。

????“比如你的概率模型告訴你做A事的成功率事99%,結(jié)果你做錯了。這個時候你不能說它的預測是錯的,你只能給出一個 模型錯了的可能性是a%,模型沒錯只是倒霉的可能性是b%”

????3.概率模型給出的概率為0,不代表事情一定不可能發(fā)生,概率為1,不代表事情必然發(fā)生。

????"就比如從[0,1]的數(shù)集合中任意選取一個數(shù),因為內(nèi)部有無限個數(shù),所以概率就是lim 1/x=0。這是一種數(shù)字上的疏漏,不過不影響大的范圍預測。你可以理解成概率模型建的不夠完美,不過概率學是為解決問題服務的,可以容忍這種情況。把1看作"發(fā)生可能性無限大的事情",把0看作“發(fā)生可能性無限小的事情”。"

????為了避免我們糾結(jié)于0和無窮小之間的關(guān)系(這類涉及17世紀數(shù)學界的第二次數(shù)學危機的數(shù)學問題),我們就先從古典概率來學習。因為古典概率的樣本空間是有限的,不會出現(xiàn)上述的問題。

????現(xiàn)實世界中應用古典概率,解決問題是很常見的。對事情進行簡化和概括可以說是處事能手們的拿手本領(lǐng),我們常常說要做事要抓重點。比如我們將360°的方向概括為12個時鐘方向,這就將無限的事情,概括為有限的事情。在比如拋硬幣中,兩個面的花紋不一致,導致可能兩個面的落地至上概率不一樣,那我們就默認這種影響很微小,看作落地是等可能的。

????也許這樣的簡化會導致預測結(jié)果和真實情況不一樣,不過就像上面說的,概率論并不為事情的發(fā)生負責,它只是提供一種建議!

????所以根據(jù)概率論的結(jié)果預測事物出了偏差,請不要找概率模型的麻煩。

(1)古典概率的兩個特點:

????樣本空間有限個。

????樣本點等可能。

(1.1)樣本空間有限個:總的數(shù)量是有限的,可以很大但不可以無限大。

樣本空間的大小是可以被計算到的,如果雖然是有限的,但是我們無法計算出來具體的數(shù)據(jù),只能精確到某個范圍,那也是不能使用的。

(1.2)樣本點等可能:就是最基本的發(fā)生事件,一定要是等可能的,其他的事情都必須可以由基本事件所組成。

(2)古典概率的計算法則:

????因為總的樣本點是有限的,所以古典概率的概率為0的事件必然不會發(fā)生(如果發(fā)生了就是你的樣本空間沒有包含所有的可能事件),這就規(guī)避了之前的悖論。

????我們會發(fā)現(xiàn)計算古典概率的概率必須得到總的樣本空間的個數(shù), 這在現(xiàn)實情況下是很難確保的,因為很多情況下,我們無法得到所有的可能。比如火箭起飛前,有人問這次火箭成果發(fā)射的概率是多少,就不能利用古典概率推算,我們不可能把所有的成功情況和失敗情況都列出來。所以古典概率也叫做事前概率,要求能夠事先計算出來樣本空間的所有可能情況,它有它的應用范圍!

(3)在計算樣本空間的總個數(shù)的時候,雖然樣本點的個數(shù)是有限的,但是可以是很大的,如何計算或者表示是個問題。這就導致了排列和組合的出現(xiàn)。

(4)此外利用基本事件P(A),P(B)來計算一些組合事件,比如A、B同時發(fā)生的概率,A發(fā)生的條件下B發(fā)生的概率,A發(fā)生B一定不發(fā)生的概率,這就產(chǎn)生了古典概率的運算法則,德摩根律等,

????從古典概率延伸,又可以延伸到二項分布,最后就是后續(xù)要學的概率分布了。

????從事件之間的運算關(guān)系,特別是條件關(guān)系,我們就可以推導出貝葉斯公式和全概率公式,它們顯示了兩個事件發(fā)生之間的關(guān)系。就是A的發(fā)生,對B發(fā)生的概率有哪些影響。

????這就是我們?yōu)槭裁纯佳幸獜墓诺涓怕嗜腴T概率學的一些簡單原因。

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