
by pluskid, on 2011-09-14, in
Mathematics
本文属于概率与测度系列。
系列的前面两篇大致陈述了一下测度论方面的基础,由于这个学期有去旁听《概率论》这门课,所以主要还是按照课程进度来吧,不定期地把课程里一些有意思的内容抽取出来整理在这里。这次就说概率模型。
先从一个例子开始,比如一个盒子里放了 8 个黑球和 2 个白球,从盒子里随机拿一个球,问它是白球的概率是多少,大家都会不假思索地说,1/5 。的确,这似乎是很显然的,不过,实际上我们是用了一个模型来进行概率分析,但是由于这个情况实在太简单了,我们根本就没有注意到模型的存在性,但是换一个稍微简单的例子,要忽略模型“走捷径”有时候就会一下子想不清楚了。比如两个人各掷一个骰子,问 A 得到的点数比 B 大的概率。这个问题就比刚才那个问题要困难一些了。
最早人们在对这类概率问题进行数学抽象的时候,归纳出来的一种模型,现正称为古典概率模型。该模型包由一个包含有限个(设为 $N$)元素的样本空间 $\Omega$ 组成,$\Omega$ 中的每一个元素称为一个基本事件,$\Omega$ 的任意一个子集是一个事件。所有基本事件的概率是相等的,即 $1/N$ ,而任意事件的概率即为该集合的元素个数乘以 $1/N$ ,换句话说:
\[
P(A) = \frac{|A|}{N}
\]
也就是该事件集合的元素个数除以样本空间的总元素个数。对于第一个例子,我们可以这样建立模型:对每一个球编号,一共 1 到 10 号,设 8 号和 9 号是白球,其他的都是黑球,样本空间 $\Omega$ 为 {抽到的是 1 号球、抽到的是 2 号球、……、抽到的是 10 号球} ,而“抽到白球”这个事件集合即 {抽到的是 9 号球、抽到的是 10 号球} ,简单计算立即得到 1/5 的概率。
对于第二个问题,我们用一个 tuple $(x,y)$ 来记两次掷骰子的结果,则整个样本空间集合为 {$(x,y)$, $x=1,\ldots,6$, $y=1,\ldots,6$} 一共 36 […]
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