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    2017年MBA數學輔導:概率論

    2016-05-16 11:10 | 太奇MBA網

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      從隨機現象說起

      在自然界和現實生活中,一些事物都是相互聯系和不斷發展的。在它們彼此間的聯系和發展中,根據它們是否有必然的因果聯系,可以分成截然不同的兩大類:一類是確定性的現象。這類現象是在一定條件下,必定會導致某種確定的結果。舉例來說,在標準大氣壓下,水加熱到100攝氏度,就必然會沸騰。事物間的這種聯系是屬于必然性的。通常的自然科學各學科就是專門研究和認識這種必然性的,尋求這類必然現象的因果關系,把握它們之間的數量規律。

      另一類是不確定性的現象。這類現象是在一定條件下,它的結果是不確定的。舉例來說,同一個工人在同一臺機床上加工同一種零件若干個,它們的尺寸總會有一點差異。又如,在同樣條件下,進行小麥品種的人工催芽試驗,各棵種子的發芽情況也不盡相同,有強弱和早晚的分別等等。為什么在相同的情況下,會出現這種不確定的結果呢?這是因為,我們說的“相同條件”是指一些主要條件來說的,除了這些主要條件外,還會有許多次要條件和偶然因素又是人們無法事先一一能夠掌握的。正因為這樣,我們在這一類現象中,就無法用必然性的因果關系,對個別現象的結果事先做出確定的答案。事物間的這種關系是屬于偶然性的,這種現象叫做偶然現象,或者叫做隨機現象。

      在自然界,在生產、生活中,隨機現象十分普遍,也就是說隨機現象是大量存在的。比如:每期體育彩票的中獎號碼、同一條生產線上生產的燈泡的壽命等,都是隨機現象。因此,我們說:隨機現象就是:在同樣條件下,多次進行同一試驗或調查同一現象,所的結果不完全一樣,而且無法準確地預測下一次所得結果的現象。隨機現象這種結果的不確定性,是由于一些次要的、偶然的因素影響所造成的。

      隨機現象從表面上看,似乎是雜亂無章的、沒有什么規律的現象。但實踐證明,如果同類的隨機現象大量重復出現,它的總體就呈現出一定的規律性。大量同類隨機現象所呈現的這種規律性,隨著我們觀察的次數的增多而愈加明顯。比如擲硬幣,每一次投擲很難判斷是那一面朝上,但是如果多次重復的擲這枚硬幣,就會越來越清楚的發現它們朝上的次數大體相同。

      我們把這種由大量同類隨機現象所呈現出來的集體規律性,叫做統計規律性。概率論和數理統計就是研究大量同類隨機現象的統計規律性的數學學科。

      概率論的產生和發展

      概率論產生于十七世紀,本來是又保險事業的發展而產生的,但是來自于賭博者的請求,卻是數學家們思考概率論中問題的源泉。

      早在1654年,有一個賭徒梅累向當時的數學家帕斯卡提出一個使他苦惱了很久的問題:“兩個賭徒相約賭若干局,誰先贏 m局就算贏,全部賭本就歸誰。但是當其中一個人贏了 a (a

      三年后,也就是1657年,荷蘭著名的天文、物理兼數學家惠更斯企圖自己解決這一問題,結果寫成了《論機會游戲的計算》一書,這就是最早的概率論著作。

      近幾十年來,隨著科技的蓬勃發展,概率論大量應用到國民經濟、工農業生產及各學科領域。許多興起的應用數學,如信息論、對策論、排隊論、控制論等,都是以概率論作為基礎的。

      概率論和數理統計是一門隨機數學分支,它們是密切聯系的同類學科。但是應該指出,概率論、數理統計、統計方法又都各有它們自己所包含的不同內容。

      概率論——是根據大量同類隨機現象的統計規律,對隨機現象出現某一結果的可能性作出一種客觀的科學判斷,對這種出現的可能性大小做出數量上的描述;比較這些可能性的大小、研究它們之間的聯系,從而形成一整套數學理論和方法。

      數理統計——是應用概率的理論來研究大量隨機現象的規律性;對通過科學安排的一定數量的實驗所得到的統計方法給出嚴格的理論證明;并判定各種方法應用的條件以及方法、公式、結論的可靠程度和局限性。使我們能從一組樣本來判定是否能以相當大的概率來保證某一判斷是正確的,并可以控制發生錯誤的概率。

      統計方法——是一上提供的方法在各種具體問題中的應用,它不去注意這些方法的的理論根據、數學論證。

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