概率复习课件

概率复习PPT课件目录•概率基础概念•随机变量及其分布•多维随机变量及其分布•大数定律与中心极限定理•贝叶斯定理与全概率公式•参数估计与假设检验•常见的概率分布及其应用Part概率基础概念01概率的定义010203概率的公理化定义概率的统计定义概率的主观定义概率是一个满足特定条件概率是长期频率的稳定值，概率是个人对某一事件发的实数，表示随机事件发即某一事件在大量重复试生的信任程度，基于个人生的可能性验中出现的比例的经验和知识概率的性质概率的取值范围概率的乘法性质概率的取值范围是[0,1]，其中0表示如果两个事件相互独立，则一个事件事件不可能发生，1表示事件一定发在另一个事件发生的条件下发生的概生率等于它们各自的概率的乘积概率的加法性质如果两个事件互斥，则它们同时发生的概率等于它们各自的概率之和条件概率与独立性条件概率的性质条件概率的定义条件概率是指在某个已知事件发条件概率满足特定的数学性质，生的条件下，另一个事件发生的如乘法定理、全概率公式等概率事件的独立性独立事件的概率如果两个事件相互独立，则一个独立事件的概率满足特定的数学事件的发生对另一个事件的发生关系，如独立事件的乘法公式等没有影响Part随机变量及其分布02离散随机变量离散随机变量离散概率分布在一定范围内取有限个值的随机变量，如投描述离散随机变量取各个可能值的概率，如掷骰子出现的点数二项分布、泊松分布等离散随机变量的期望值离散随机变量的方差所有可能取值的概率加权和描述离散随机变量取值分散程度的量连续随机变量连续随机变量连续概率分布描述连续随机变量取各个可能值在一定范围内可以取任何值的随的概率，如正态分布、指数分布机变量，如人的身高等连续随机变量的方差连续随机变量的期望值描述连续随机变量取值分散程度对概率密度函数进行积分得到的的量，通过对概率密度函数进行值积分得到随机变量的函数分布函数分布非线性变换通过一个函数关系将一个随机对随机变量进行非线性变换后，变量变换为另一个随机变量的其分布情况可能发生改变分布情况线性变换随机变量的变换性质对随机变量进行加、减、乘、在某些特定情况下，经过函数除等线性变换后，其分布情况变换后的随机变量的期望值和可能发生改变方差具有特定的性质随机变量的期望与方差方差期望值描述随机变量取值分散程2度的量，计算方法为各个1描述随机变量取值的平均取值与期望值的差的平方水平，计算方法为所有可的平均值能取值的概率加权和无偏估计估计误差3当样本数据的平均值等于4总体参数时，该样本数据样本数据的平均值与总体被称为无偏估计参数之间的差异，用于衡量估计的准确度Part多维随机变量及其分布03多维随机变量的定义与性质定义多维随机变量是随机试验中同时取得多个结果的随机现象，通常表示为$X_1,X_2,...,X_n$性质多维随机变量具有可加性、独立性、线性变换不变性等性质多维随机变量的独立性定义如果对于任意的$x_1,x_2,...,x_n$，事件$A_1,A_2,...,A_n$相互独立，则称多维随机变量$X_1,X_2,...,X_n$是独立的性质独立的多维随机变量具有独立性、线性变换不变性等性质多维随机变量的期望与协方差期望多维随机变量的期望是各分量期望的和，即$EX_1+X_2+...+X_n=EX_1+EX_2+...+EX_n$协方差多维随机变量的协方差是各分量之间方差与协方差的和，即$CovX_1,X_2,...,X_n=CovX_1,X_2+CovX_1,X_3+...+CovX_n-1,X_n$Part大数定律与中心极限定理04大数定律定义应用场景举例说明大数定律是指在大量重复在统计学、概率论、金融在抛硬币实验中，随着实实验中，某一事件发生的等领域中，大数定律被广验次数的增加，正面朝上频率将趋近于其发生的概泛应用于数据的处理和分的频率将逐渐趋近于

0.5率析中心极限定理应用场景在统计学、概率论、金融等领域中，定义中心极限定理被广泛应用于数据的处理和分析中心极限定理是指在独立同分布的大量随机变量的平均值，其分布近似于正态分布举例说明在高考成绩分析中，如果将所有考生的成绩加起来并除以考生人数，得到的平均分近似服从正态分布强大数定律定义应用场景举例说明强大数定律是指在独立同分布的在统计学、概率论、金融等领域在股票价格分析中，如果将大量大量随机变量的样本均值，其极中，强大数定律被广泛应用于数股票价格的平均值作为样本均值，限分布为该随机变量的分布据的处理和分析其极限分布为正态分布Part贝叶斯定理与全概率公式05贝叶斯定理贝叶斯定理定义贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它提供了在已知某些条件的情况下，更新某个事件发生的概率的方法贝叶斯定理公式$PA|B=frac{PB|A cdot PA}{PB}$贝叶斯定理的应用场景在机器学习、自然语言处理、统计学等领域中，贝叶斯定理被广泛应用于模型的概率推理和更新全概率公式全概率公式定义全概率公式用于计算一个事件发生的概率，当这1个事件可以由几个互斥且穷尽的事件的并集来表示时全概率公式公式$PA=PB_1cdotPA|B_1+PB_2cdot2PA|B_2+...+PB_n cdotPA|B_n$全概率公式的应用场景在决策分析、风险评估、可靠性工程等领域中，3全概率公式被广泛应用贝叶斯公式的应用在机器学习中的应用01贝叶斯定理在机器学习中被广泛应用于分类器、回归分析和隐含狄利克雷分布等模型的概率推理在自然语言处理中的应用02贝叶斯定理在自然语言处理中被用于词性标注、命名实体识别、句法分析等任务在统计学中的应用03贝叶斯定理在统计学中被用于参数估计和假设检验等统计推断任务Part参数估计与假设检验06点估计与区间估计点估计区间估计优缺点比较点估计简单直观，但可能用单个数值来表示未知参提供未知参数可能值的范不够精确；区间估计提供数的估计值，如样本均值、围，如置信区间了更全面的信息，但计算样本比例等较为复杂假设检验的基本概念假设检验通过样本信息对未知参数或总体分布进行判断的过程零假设与对立假设零假设通常是我们要检验的假设，对立假设与之相反显著性水平用于判断拒绝或接受零假设的概率单侧假设检验与双侧假设检验STEP03单侧检验适用于关注某一方向的差异，双侧检验适应用场景用于需要更全面考虑参数变化的情况STEP02考虑参数在两个方向上的双侧检验变化，如检验平均值是否在两个值之间STEP01单侧检验只考虑参数在某一方向上的变化，如检验平均值是否大于某一值参数的区间估计与假设检验的应用区间估计在决策制定中的应用01根据置信区间的大小和业务需求，做出合理决策假设检验在实验设计中的应用02通过比较实验组和对照组的差异，验证某一假设是否成立实际案例分析03结合具体案例，分析区间估计和假设检验在实践中的应用和注意事项Part常见的概率分布及其应用07二项分布及其应用二项分布在独立重复的伯努利试验中，成功的概率为p，失败的概率为q=1-p，试验n次后成功的概率为PX=k=Cn,k*p^k*q^n-k，其中X为成功的次数应用在现实生活中，很多事件都可以看作是伯努利试验的累积结果，如抛硬币、抽奖等二项分布可以用来描述这些事件的概率分布正态分布及其应用正态分布一种连续概率分布，描述了许多自然现象的概率分布形态，其概率密度函数呈钟形曲线应用在自然界和社会现象中，许多随机变量的概率分布都可以用正态分布来描述，如人类的身高、考试分数等正态分布在统计学、经济学、生物学等领域都有广泛的应用泊松分布及其应用泊松分布描述单位时间内（或单位面积上）随机事件发生的次数，其概率函数为PX=k=λ^k*e^-λ/k!应用在物理学、工程学、保险学等领域中，泊松分布在处理单位时间内随机事件发生的次数方面有广泛应用，如放射性衰变、机器故障等其他常见概率分布及其应用其他常见的概率分布包括指数分布、均匀分布、威布尔分布等，它们在各自的领域都有广泛的应用应用指数分布在描述寿命或等待时间方面有广泛应用，如电子元件的寿命、排队等待时间等；均匀分布在描述一定范围内的随机变量方面有应用，如时间间隔、测量误差等；威布尔分布在生物统计学和可靠性工程中有应用，如人的寿命、机械零件的寿命等THANKS感谢您的观看。