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什么是概率?如何得到概率?
在上面的几个问题中多次谈到了随机性。经验告诉我们,在日常生活和生产实践中,一些事情可能发生、也可能不发生,可能这样发生、也可能那样发生,人们通常称这样的事情为随机事件。而统计学和概率论的研究对象就是随机事件。
概率是指随机事件发生可能性的大小在一般意义上这个可能性的大小是未知的。因为概率的英文单词是probability于是人们通常用英语字母 p 表示概率。虽然概率是未知的但生活经验告诉我们可以认为概率是一个非负的、不大于1的数即 0 ≦ p ≦ 1。当概率p = 0 时认为随机事件发生的可能性为0即意味着这个事件几乎不能发生当概率p = 1 时认为随机事件发生的可能性为1即意味着这个事件几乎必然发生而其他的随机事件都在几乎不能发生和几乎必然发生之间。
至少可以有两种方法得到未知的概率一种方法就是前面谈到的估计的方法比如问题28中所说的估计红球所占比例如果把这个比例理解为摸出红球的可能性的大小的话那么问题28的操作过程就是在估计概率还有一种方法就是不借助数据而直接根据背景定义概率定义的概率实质上就是对随机事件发生可能性大小的一种度量这个度量是人们在理想状态制定出来的。
要度量就必须构建度量的背景人们通常称这种背景为模型。在整个义务教育阶段关于概率的内容只涉及到古典概率模型简称为古典概型。古典概型描述的是这样的背景事件发生的可能结果是有限的发生每种结果可能性的大小是一样的进一步用数学语言阐述就是如果事件发生的可能结果有n个那么发生每个结果的可能性的大小都是1/n。详细讨论参见附录的话题30。
我们通过问题28中所讨论的摸球的例子说明古典概率模型中的概率是如何定义的。显然摸球的背景是典型的古典概型因为有5个球每次摸球必然要摸到这5个球中的1个因此结果是有限的因为是在袋子里随机摸球因此摸到每个球的可能性的大小是一样的都是1/5。下面考虑随机事件的概率是如何定义的。如果随机事件是摸一次球摸到的是红球用A表示这个事件。因为有4个红球而这4个红球都有可能被摸到因此定义随机事件A的概率为P(A) = 4/5。如果随机事件是摸一次球摸到的是白球用B表示这个事件。因为只有1个白球因此定义随机事件B的概率是P(B) = 1/5。显然如果摸一次球那么摸到的不是红球就是白球因此有P(A) + P(B) = 1。
进一步考虑复杂一些的例子通过复杂的例子可以更好地了解概率是如何定义的可以更清晰地把握定义概率的理由和背景是什么。假如考虑的随机事件是有放回地摸两次球两次摸到的都是红球用C表示这个事件。因为袋子里有5个球4个红球1个白球因此就球的颜色而言有放回地摸两次球可能会出现四种情况红红、红白、白红、白白。所谓红红是指摸两次都是红球如果把四个红球编上号1、2、3、4那么摸到的两个红球就可能有11、12、13、14、21、…、44 这样不同的搭配。不难计算一共有16个不同的搭配或者说有16个不同的结果。根据同样的想法四种情况的可能结果数分别为
红红的可能结果数 = 4 × 4 = 16红白的可能结果 = 4 × 1 = 4
白红的可能结果数 = 1 × 4 = 4白白的可能结果数 = 1 × 1 = 1。
因此摸球两次一共有16 + 4 + 4 +1 = 25 个可能结果摸两次都是红球有16个可能结果。根据前面定义概率同样的思路可以定义这个随机事件的概率为P(C) = 16/25。事实上因为事件C是事件 A 连续发生两次,因此也可以通过计算直接得到
P(C) = P(A)·P(A) = 4/5 × 4/5 = 16/25。
可以看到,两种方法得到的概率是一样的,因此这样定义的概率是相容的、或者说是无矛盾的。通过类似的计算方法,有兴趣的读者可以得到其他的一些结果,比如,摸两次球都是白球的概率,摸两次球得到一个红球一个白球的概率,等等。
通过上面具体例子的说明,我们可以总结古典概型定义概率的方法了。如果用 N 表示所有可能结果的个数,用 M 表示事件A发生的可能结果的个数那么定义事件A发生的概率为
P(A) = M/N。
因为事件A可能发生的结果必然是所有可能结果中的一部分结果因此有0 ≦ M ≦ N因此必然有0 ≦ M/N ≦ 1即0 ≦ P(A) ≦ 1这个结果与前面关于概率的约定是一致的。也可以完全通过语言来表示这个定义
P(A) = 事件A的可能结果数 / 所有的可能结果数。
可以看到上面关于概率的定义是非常合理的是符合人们通常思维的。但我们也必须认识到这样的定义依然是人为的是人们在理想模型下构建出来的。正因为如此在构建定义的初期还是有许多学者通过抛掷硬币等实验手段对这样定义的合理性进行了验证关于这个问题更详细的讨论可以参见附录的话题30。
附录:若干与小学数学有关的话题