Python概率统计
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

1.1 随机试验、样本空间、事件

本节介绍随机试验、样本空间和事件的概念。

1.1.1 随机试验

称一个试验为随机试验,如果它满足以下3个条件:

(1)试验可以在相同的条件下重复进行。

(2)试验所有可能结果是明确的,并且数量多于一个。

(3)每次试验会出现哪一个结果,事先并不能确定。

通过随机试验来研究随机现象,为了方便起见,一般用英文字母E来表示随机试验。下面举3个随机试验的例子。

E1:抛一枚骰子,观察点数。

E2:观察一台服务器,测试它受网络攻击的次数。

E3:记录某地降水量的数值。

注意 在很多情况下,虽然不能确切地知道某一随机试验的全部可能结果,但可以知道它不超出某个范围,此时可以用这个范围作为全部可能结果的集合。例如记录某个城市的降水量,虽然无法确定降水量的确切取值,但可以把这个范围取为[0,∞),它必然能包含一切可能的数值。这种数学抽象经常可以为计算带来方便。

1.1.2 样本空间

将随机试验的每个可能的结果称为样本点或基本事件,样本点的全体组成的集合称为样本空间。一般用英文字母S表示样本空间。

例如,上面随机试验E1E2E3的样本空间分别为

S1={1,2,3,4,5,6}。

S2={0,1,2,3,…}。

S3=[0,∞)。

1.1.3 事件

样本空间的子集称为随机事件,简称事件。在每次试验中,当且仅当这一子集中的一个样本点出现,称这一事件发生。样本空间S包含所有的样本点,显然在每次试验中它都会发生,因此S称为必然事件。空集∅不包含任何样本点,每次试验中都不发生,称为不可能事件。一般用英文字母ABC等表示随机事件。

例如,随机试验E1E2E3的随机事件可以是

A1:点数为奇数,即A1={1,3,5}。

A2:受攻击次数小于1000,即A2={0,1,2,…,1000}。

A3:降水量大于100小于200,即A2=(100,200)。

注意 严格地说,随机事件应定义为样本空间的“可测子集”。可测这个概念涉及测度论,这里不展开介绍了,有兴趣的读者可参考测度论教材。

例1-1】 判断下列试验是否为随机试验,如果是,则写出样本空间及相应的随机事件。

(1)2045年某地区中秋节下雨。

(2)某射手对一目标射击两次,考查目标被击中的次数,事件A为至少命中一次。

(3)某品牌对设备的使用寿命(小时)进行测试,事件A为使用寿命不超过2000h。

解:(1)虽然2045年中秋节是否下雨现在不能确定,但这种试验不能在相同条件下重复进行,因此它不是随机试验。

(2)目标可能被击中0次、1次或2次,这是随机试验,样本空间为S={0,1,2},事件A={1,2}。

(3)记设备的使用寿命为x小时,该试验是随机试验,样本空间S={xx>0},事件A={xx≤2000}。