• 【故事证明和概率公理】


    故事证明

      通过故事来证明一些常用的公式

    C n k = C n n − k C_n^k=C_n^{n-k} Cnk=Cnnk

    • 这个的证明相对较为简单,假设我们有10个人要分成两队,两队的人数分别是4人和6人
    • 那么先挑出4人队的成员与先挑出6人队的成员结果相同

    n C n − 1 k − 1 = k C n k nC_{n-1}^{k-1}=kC_n^k nCn1k1=kCnk

    • 假设我们要从 n n n个人中选出 k k k个人,并将其中的一人指定为统领,那么将会有两种思路
    • 思路一:首先从 n n n人中选出 k k k人,即 C n k C_n^k Cnk,再从 k k k个之一选出统领,即 k C n k kC_n^k kCnk
    • 思路二:首先从 n n n人中选出一个统领,即 n n n,再从 n − 1 n-1 n1个人中选出 k − 1 k-1 k1个人,即 n C n − 1 k − 1 nC_{n-1}^{k-1} nCn1k1
    • 因此 n C n − 1 k − 1 = k C n k nC_{n-1}^{k-1}=kC_n^k nCn1k1=kCnk

    C m + n k = ∑ j = 0 k C m j C n k − j C_{m+n}^k=\sum\limits_{j=0}^kC_m^jC_n^{k-j} Cm+nk=j=0kCmjCnkj

    • 假定我们要从 m + n m+n m+n个人中选出 k k k个人
    • m m m n n n看成单独的两部分,如果我们一共要选出 k k k个人,并且从 m m m里选出了 j j j个人,那么就一定会从 n n n里选出 k − j k-j kj个人
    • 而后将所有可能 j j j的取值累加,就是答案
      在这里插入图片描述

    生日问题

      问题:如果有 k k k个人参加聚会或活动,那么可以找到至少有两个人生日相同的概率是多少?

    • 首先因为2月29日出现的概率相对要低一些,因此我们排除2月29日,假设一年有365天,并且我们假设生日是每一天的概率是相同的

    • i f k ≥ 365 , p r o b = 1 if\quad k\ge365,\quad prob=1 ifk365,prob=1

    • 然后我们来看不匹配的可能性,即所有人生日都不相同的可能性:

      p = 365 ⋅ 364 ⋅ 363... ⋅ ( 365 − k + 1 ) 36 5 k p=\frac{365\cdot364\cdot363...\cdot(365-k+1)}{365^k} p=365k365364363...(365k+1)

      • 显然如果 k = 1 k=1 k=1 p = 1 p=1 p=1
      • p m a t c h = 1 − p p_{match}=1-p pmatch=1p
      • k = 23 k=23 k=23时, p m a t c h = 50.7 % p_{match}=50.7\% pmatch=50.7%
      • k = 50 k=50 k=50时, p m a t c h = 97 % p_{match}=97\% pmatch=97%
      • k = 100 k=100 k=100时, p m a t c h = 99.999 % p_{match}=99.999\% pmatch=99.999%
    • 显然结果是出乎我们的“直觉的”

    概率公理

      之前已经给出了概率的狭隘定义,现在将给出概率的non-naive定义:

    • 假设我们有样本空间 S S S和一个函数 P P P S S S是样本空间,即所有事件的总和, P P P是一个函数,他接收任意事件 A ( A ∈ S ) A(A\in S) A(AS)作为输入,输出 P ( A ) ∈ [ 0 , 1 ] P(A)\in[0,1] P(A)[0,1],我们称 P ( A ) P(A) P(A)为事件 A A A发生的概率

    同时概率有几条公理:

    • P ( ∅ ) = 0 P(\empty)=0 P()=0 P ( S ) = 1 P(S)=1 P(S)=1
    • P ( ⋃ n = 1 ∞ A n ) = ∑ n = 1 ∞ P ( A n ) i f    A 1 ∩ A 2 ∩ . . . ∩ A n = ∅ P(\bigcup\limits_{n=1}^{\infty}A_n)=\sum\limits_{n=1}^{\infty}P(A_n)\quad\quad if~~A_1\cap A_2\cap...\cap A_n=\empty P(n=1An)=n=1P(An)if  A1A2...An=

    还有几条基于公理发展出来的定理:

    • P ( A ‾ ) = 1 − P ( A ) P(\overline{A})=1-P(A) P(A)=1P(A)

    • i f A ⊆ B ⇒ P ( A ) ≤ P ( B ) if\quad A\subseteq B\Rightarrow P(A)\le P(B) ifABP(A)P(B)

    • P ( A ∪ B ) = P ( A ) + P ( B ) − P ( A ∩ B ) P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B) P(AB)=P(A)+P(B)P(AB)

      P ( A ∪ B ∪ C ) = P ( A ) + P ( B ) + P ( C ) − P ( A ∩ B ) − P ( A ∪ C ) − P ( B ∪ C ) + P ( A ∪ B ∪ C ) P(A\cup B\cup C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap B)-P(A\cup C)-P(B\cup C)+P(A\cup B\cup C) P(ABC)=P(A)+P(B)+P(C)P(AB)P(AC)P(BC)+P(ABC)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/chenjunheaixuexi/article/details/125880898