【机器学习数学基础】——3、概率论与数理统计
第三章、概率论与数理统计
- 一、概率论基础
- 1.1 概率论基础
- 1.2 事件与概率
- 1.3 古典概型与几何概型(最简单的概率分布)
- 二、条件概率
- 2.1 条件概率
- 2.2 全概率公式
- 三、概率分布与统计量
- 3.1 概率分布类型
- 3.2 期望与方差
- 3.3 高斯分布
- 四、概率分布进阶
- 4.1 分布函数
- 4.2 均匀分布
- 4.3 指数分布
- 五、联合分布
- 5.1 二维随机变量及联合概率分布
- 5.2 边缘概率
- 六、主成分分析法
- 6.1 多维分布与协方差
- 6.2 主成分分析法
一、概率论基础
1.1 概率论基础
1.1.1、概率论与数理统计定义
我们知道,自然界中的现象可化为为如下两类:
- 确定性现象:条件完全决定结果,比如太阳东升西落
- 随机性现象:条件不完全决定结果(可能出现这样的结果,也可能出现那样的结果,预先无法断言),比如明天是否下雨
进一步,什么是概率论与数理统计呢?简而言之,二者都是对随机性现象进行研究的数学工具,具体来说如下:
- 随机性现象:具有不确定性与统计规律性
- 概率论:从数量上研究随机现象的统计规律性的科学
- 数理统计:从应用角度研究处理随机性数据,建立有效的统计方法,进行统计推理
1.1.2、随机试验定义
定义:在概率论中,将具有下述三个特点的试验称为随机试验,简称试验。随机试验常用E表示。
- 试验的可重复性——在相同条件下可重复进行
- 一次试验结果的随机性——一次试验的可能结果不止一个,且试验之前无法确定具体是哪种结果出现
- 全部试验结果的可知性——所有可能的结果是预先可知的,且每次试验有且仅有一个结果出现
例如:
E1E_1E1抛一枚硬币,观察正面HHH、反面TTT出现的情况
E2E_2E2掷一颗骰子,观察出现的点数
1.1.3 样本空间与样本点的定义
- 样本空间:试验的所有可能结果所组成的集合称为试验EEE的样本空间,记为Ω\OmegaΩ
- 样本点:试验的每一个可能出现的结果(样本空间中的元素)称为试验EEE的一个样本点,记为ω\omegaω。
例如:
E1E_1E1:抛一枚硬币,观察正面HHH、反面TTT出现的情况;Ω1={H,T}\Omega_1=\{H,T\}Ω1={H,T}
E2E_2E2:掷一颗骰子,观察出现的点数情况;Ω2={1,2,3,4,5,6}\Omega_2=\{1,2,3,4,5,6\}Ω2={1,2,3,4,5,6}
1.2 事件与概率
1.2.1 随机事件/基本事件/复合事件定义
- 随机事件:样本空间的任意一个子集称为随机事件,简称为事件,记作A,B,CA,B,CA,B,C等
例如,在试验E2E_2E2中,令AAA表示为"出现奇数点",AAA就是一个随机事件。
- 基本事件:仅包含一个样本点ω\omegaω的随机事件,即单点子集{ω}\{\omega\}{ω}
- 复合事件:包含两个或两个以上样本的事件
1.2.2 事件的性质和运算
事件的本质是集合,而集合的一切性质和运算都适用于事件。
1.2.3 频率与概率定义
- 频率:在相同的条件下,进行了nnn次试验,在这nnn次试验中,事件AAA发生的次数nAn_AnA,称为事件AAA发生的频数。比值nAn\frac{n_A}{n}nnA称为事件A发生的频率,并记成fn(A)f_n(A)fn(A)
- 概率:在相同的条件下进行nnn次重复试验,当nnn趋于无穷大时,事件AAA发生的频率fn(A)f_n(A)fn(A)稳定于某个确定的常数ppp,称此常数ppp为事件AAA发生的概率,记作P(A)=pP(A)=pP(A)=p
注:上述概率定义属于频率学派定义,实际上学术界有两种观点,一种是频率学派,一种是贝叶斯学派。
1.2.4 概率的性质
- 性质1、0≤P(A)≤1,P(ϕ)=00 \le P(A) \le 1, P(\phi)=00≤P(A)≤1,P(ϕ)=0 (任何一个事件概率介于0到1之间,空事件概率为0)
- 性质2、P(Aˉ)=1−P(A)P(\bar{A})=1-P(A)P(Aˉ)=1−P(A)(互补性,任何事件的补事件概率=1−1-1−这个事件的概率)
- 性质3、P(A−B)=P(A)−P(AB)P(A-B)=P(A)-P(AB)P(A−B)=P(A)−P(AB)
- 性质4、对于任意事件A,BA,BA,B,有P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB)P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB)(加法公式)
例题
例1、设A,BA,BA,B为两个随机事件,P(A)=0.5P(A)=0.5P(A)=0.5,P(AB)=0.8P(AB)=0.8P(AB)=0.8,P(A∪B)=0.3P(A \cup B)=0.3P(A∪B)=0.3,求P(B)P(B)P(B)
答:
∵P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB)\because P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)∵P(A+B)=P(A)+P(B)−P(AB)
∴P(B)=P(A+B)−P(A)+P(AB)=0.8−0.5+0.3=0.6\therefore P(B)=P(A+B)-P(A)+P(AB)=0.8-0.5+0.3=0.6∴P(B)=P(A+B)−P(A)+P(AB)=0.8−0.5+0.3=0.6
1.3 古典概型与几何概型(最简单的概率分布)
1.3.1 古典概型和几何概型的定义
- 古典概型:理论上,具有下面两个特点的随机试验的概率模型,称为古典概型(或等可能概型):
- 有限性:基本事件的总数是有限的,换句话说样本空间仅含有有限个样本点
- 等可能性:每个基本事件发生的可能性相同
把有限个样本点推广到无限个样本点的场合,人们引入了几何概型,由此形成了确定概率的另一方法——几何方法
- 几何概型:若对于一随机试验,具有下面三个特点的概率模型,称为几何概型:
- 每个样本点出现是等可能的
- 样本空间Ω\OmegaΩ所含的样本点个数为无穷多个
- 具有非零的,有限的几何度量,即0<m(Ω)<∞0<m(\Omega)<\infty0<m(Ω)<∞
1.3.2 古典概型和几何概型的计算公式
- 古典概型的概率计算公式如下:
- 设事件AAA中所含样本点个数为rrr,样本空间Ω\OmegaΩ中样本点总数为nnn,则有:P(A)=rn=A中样本点数Ω中样本点总数=A所包含的基本事件数基本事件总数P(A) = \frac {r} {n} = \frac {A中样本点数} {\Omega中样本点总数} = \frac {A所包含的基本事件数} {基本事件总数} P(A)=nr=Ω中样本点总数A中样本点数=基本事件总数A所包含的基本事件数
- 几何概型的概率计算公式如下:
- 当随机试验的样本空间是某个区域,并且任意一点落在度量(长度,面积,体积)相同的子区域是等可能的,则事件A的概率可定义为:P(A)=m(A)m(Ω)P(A) = \frac{m(A)}{m(\Omega)}P(A)=m(Ω)m(A) 其中,m(Ω)m(\Omega)m(Ω)是样本空间的度量,m(A)m(A)m(A)是构成事件AAA的子区域的度量
例题
例1:从1,2,….9这9个数字中任意取一个数,取后放回,而后再取一数,试求取出的两个数字不同的概率。
答:基本事件总数n=92n=9^2n=92,因为第一次取数有999种可能取法,这是可重复排列问题。设AAA表示“取出的两个数字不同”。AAA包含的基本事件数9∗89*89∗8:因为第一次取数有999中可能取法,为保证两个数不同,第二次取数应从另外的888个数中选取,有888中可能取法,r=9∗8r=9*8r=9∗8,故P(A)=rn=9∗892=89P(A) = \frac{r}{n} = \frac{9*8}{9^2} = \frac{8}{9}P(A)=nr=929∗8=98
二、条件概率
2.1 条件概率
2.1.1 前置定义
在学习条件概率定义之前,我们先介绍以下几个定义:
- 相互独立:事件AAA发生对事件BBB发生的概率没有影响,则称两事件是相互独立。
- 和事件:事件AAA与BBB至少有一个发生的事件叫做AAA与BBB的和事件,记为A∪BA \cup BA∪B或A+BA + BA+B
- 积事件:事件AAA与BBB都发生的事件叫做AAA与BBB的积事件,记为A∩BA \cap BA∩B或ABABAB
- 互斥:若ABABAB为不可能事件,则说事件AAA与BBB互斥
2.1.2 条件概率定义
- 一般地,设AAA、BBB为两个事件,且P(A)>0P(A)>0P(A)>0,称:P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(AB)为在事件AAA发生的条件下,事件BBB发生的条件概率P(B∣A)P(B|A)P(B∣A),读作:AAA发生的条件下,BBB的概率
2.1.3 条件概率的几何意义
P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)相当于把AAA看作新的基本事件,求A∩BA \cap BA∩B发生的概率,如下图:
- 0≤P(B∣A)≤10≤P(B|A)≤10≤P(B∣A)≤1
- 可加性:如果BBB和CCC互斥,那么P[(BUC)∣A]=P(B∣A)+P(C∣A)P[(BUC)|A]=P(B|A)+P(C|A)P[(BUC)∣A]=P(B∣A)+P(C∣A)
2.1.4 乘法公式
- 乘法公式:
- 若P(B)>0P(B)>0P(B)>0,由条件概率定义,可得:P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A∣B)P(B)P(AB) = P(B|A)P(A) = P(A|B)P(B)P(AB)=P(B∣A)P(A)=P(A∣B)P(B) 上式成为条件事件的乘法公式。此外,若AAA、BBB事件相互独立,那么P(AB)=P(A)P(B)P(AB)=P(A)P(B)P(AB)=P(A)P(B)
- 条件概率下的链式法则:
- 前一个公式可以推广到设A1,A2,A3,...,AnA_1,A_2,A_3,...,A_nA1,A2,A3,...,An为任意nnn个独立事件,且 P(A1A2…An)>0P(A_1 A_2…A_n)>0P(A1A2…An)>0,则P(A1A2…An)=P(A1)P(A2∣A1)P(A3∣A1A2)...P(An∣A1A2..An−1)P(A_1 A_2…A_n)=P(A_1)P(A_2|A_1)P(A_3 | A_1 A_2)...P(A_n | A_1 A_2..A_{n-1})P(A1A2…An)=P(A1)P(A2∣A1)P(A3∣A1A2)...P(An∣A1A2..An−1)那么我们称这个公式是条件概率下的链式法则
2.2 全概率公式
2.2.1 排列与组合
三、概率分布与统计量
3.1 概率分布类型
3.2 期望与方差
3.3 高斯分布
四、概率分布进阶
4.1 分布函数
4.2 均匀分布
4.3 指数分布
五、联合分布
5.1 二维随机变量及联合概率分布
5.2 边缘概率
六、主成分分析法
6.1 多维分布与协方差
6.2 主成分分析法
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