【读书笔记->统计学】04-01 利用概率理论预测和决策-概率与事件、维恩图、互斥与相交事件、交集与并集概念简介
利用概率理論預測和決策
老樣子,書還是用一個情境幫助我們學習概率:假如你在一個賭場,你有一些籌碼,“輪盤賭”正在進行,對此你也非常的感興趣。
輪盤賭簡介
莊家轉動一個輪盤,隨后朝相反方向擲出一個小球,賭者將賭注押在他所料定的停球位置。
肥蛋賭場所用輪盤有38個停球位置,主球位編號1-36,顏色或黑或紅;另有兩個球位編號0和00,均為綠色。輪盤賭樣子如下:
輪盤賭的下注方式五花八門。例如,可以讀一個特定數字(奇偶均可),可以賭球位顏色,開局后還會有人宣布各種其他賭法。再就是記住:如果停在綠色球位,你就輸了。
使用輪盤板可以方便地查看數字與顏色組合:
概率與事件
概率是量度某事發生幾率的一種數量指標。你可以用概率衡量發生某件事的可能性或者不會發生某事的可能性。
事件,統計學用它表示有概率可言的任何事情,換句話說,事件就是人們能指出其發生可能性的任何事情。
概率的量度尺度是0-1,0表示不可能發生,1表示必然發生。下面是用概率比例尺示意的幾個例子:
事件:有概率可言的一個結果或一件事
書上的例子可以幫助理解,輪盤板共有38個球位,數字7有1個球位,那么“停球結果為7”的概率為1/38=0.026,其概率非常的小,我們最好不要這么猜。
由上可知,我們的計算公式為:
概率=押中賭注的可能數目所有可能結果的數目概率 = \frac{押中賭注的可能數目}{所有可能結果的數目}概率=所有可能結果的數目押中賭注的可能數目?
更通用的方法來表述概率,對于事件A的概率:
P(A)=n(A)n(S)P(A) = \frac{n(A)}{n(S)}P(A)=n(S)n(A)?
S被稱為概率空間,或稱樣本空間,是表示所有可能結果的一種簡便表示法。可能發生的時間都是S的子集。
舉個例子,投擲一個硬幣,S為“硬幣為正面+硬幣為反面”,事件A我們可以規定為“硬幣為正面”,那么P(A)=11+1=12P(A) = \frac{1}{1+1} = \frac{1}{2}P(A)=1+11?=21?
維恩圖
維恩圖可以幫助我們用圖形的方式表示概率。其方法是這樣的:畫一個方框表示樣本空間S,然后畫幾個圓圈代表各個相關事件。
在維恩圖上,可以標明數字,或者實際概率,或者不標,取決于你自己。
對立事件
對立事件A’:表示 “A不發生”事件。由于A’包含事件A所不包含的所有可能性,因此A和A’肯定包含每一種可能發生的事件。也就是上面圖片中,A為圓圈,A’為圓圈外長方形內的圖形。
例如,輪盤賭停在數字7是事件A,那么對立事件A’表示輪盤賭不停在數字7。它們的概率之和肯定為1。
P(A)+P(A′)=1P(A′)=1?P(A)P(A) + P(A') = 1 \\ P(A') = 1 - P(A) P(A)+P(A′)=1P(A′)=1?P(A)
問:有沒有什么東西能同時存在于事件A和事件A’中?
答:沒有。A’的意思是不存在A中的各種事物。如果某個要素存在于A中,則這個要素不可能存在于A’中。這兩個事件是相斥的,因此兩者不會共用任何要素。
互斥事件的相加
如果我們要賭球停在紅色或黑色位置上,我們這樣計算(這里表示把事件A看成黑或紅的數目):
P(黑或紅)=3638=0.947P(黑或紅) = \frac{36}{38} = 0.947 P(黑或紅)=3836?=0.947
還可以這樣計算(這里表示兩個事件的相加):
P(黑或紅)=P(黑)+P(紅)=1838+1838=0.947P(黑或紅) = P(黑) + P(紅) = \frac{18}{38} + \frac{18}{38} = 0.947 P(黑或紅)=P(黑)+P(紅)=3818?+3818?=0.947
我們也可以這樣計算(這里表示取其對立事件 - 綠’):
P(黑或紅)=P(綠′)=1?P(綠)=1?0.053=0.947P(黑或紅) = P(綠') \\ = 1 - P(綠) \\ = 1 - 0.053 \\ = 0.947 P(黑或紅)=P(綠′)=1?P(綠)=1?0.053=0.947
因為黑和紅,兩者是互斥事件,可以用上面的三種方法計算。
互斥事件與相交事件
互斥事件:如果兩個事件是互斥事件,則只有其中一個事件會發生。
例子:小球停在黑色球位和小球停在紅色球位只有一件事能發生,不能同時發生。
相交事件:如果兩個事件相交,則這兩個事件有可能同時發生。
例子:小球停住黑色球位和小球停在偶數球位,它們有可能同時發生(當然啦也可能不同時發生,比如停在黑色奇數球位上)。
交集與并集
如果要計算“停球結果為黑色或偶數”的結果,我們不能像上面“黑色或紅色”一樣直接相加,這樣會導致將“黑色兼偶數”球位算了兩次。
如果P(黑或偶)=P(黑)+P(偶)P(黑或偶) = P(黑) + P(偶)P(黑或偶)=P(黑)+P(偶),這樣會導致中間的黑色部分被加了兩次。
所以我們需要這樣計算:
P(黑或偶)=P(黑)+P(偶)?P(黑兼偶)=18/38+18/38?10/38=26/38=0.684P(黑或偶) = P(黑) + P(偶) - P(黑兼偶) = 18/38 + 18/38 - 10/38 = 26/38 = 0.684P(黑或偶)=P(黑)+P(偶)?P(黑兼偶)=18/38+18/38?10/38=26/38=0.684
并集與交集
在統計學中,可以有更簡便的數學符號,上面的“或”是“并集”(∪\cup∪)的表示,上面的“兼”是“交集”(∩\cap∩)的表示。
A∩BA \cap BA∩B表示“A與B的交集”,這里符號可以被理解為“與”,它求出不同事件的共同要素。
A∪BA \cup BA∪B表示“A與B的并集”,這個符號可以被理解為“或”,它包含數據A及B的所有要素。
如果P(A∪BA \cup BA∪B)=1,則我們說A與B窮舉。它們一起形成整個S,它們窮舉所有可能性。
因此,上面的式子也可以寫成:
P(黑∪偶)=P(黑)+P(偶)?P(黑∩偶)P(黑 \cup 偶) = P(黑) + P(偶) - P(黑 \cap 偶)P(黑∪偶)=P(黑)+P(偶)?P(黑∩偶)
A或B公式:P(A∪B)=P(A)+P(B)?P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)P(A∪B)=P(A)+P(B)?P(A∩B)
互斥與窮舉
- 如果事件A與事件B為互斥事件,則P(A∩B)=0P(A \cap B) = 0P(A∩B)=0,隨后P(A∪B)=P(A)+P(B)?0P(A \cup B) = P(A) + P(B) - 0P(A∪B)=P(A)+P(B)?0
- 如果事件A與事件B為窮舉事件,則P(A∪B)=1P(A \cup B) = 1P(A∪B)=1
這里有一道例題,大家可以思考一下再看答案:
小知識:A和A’是互斥的,也是窮舉的
P(A)=P(A∩B)+P(A∩B′)P(A) = P(A \cap B) + P(A \cap B')P(A)=P(A∩B)+P(A∩B′)
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【读书笔记->统计学】04-01 利用概率理论预测和决策-概率与事件、维恩图、互斥与相交事件、交集与并集概念简介的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 电商网站安全方案
- 下一篇: 大型企业局域网安全解决方案