概率原理和描述性调查的含义
发布网友
发布时间：2022-04-22 08:59
共1个回答
热心网友
时间：2024-01-05 14:15
概率原理
1．重视概念的甄别，即弄清某些容易混淆的概念之间的区别。
在概率论中存在许多容易混淆的概念，如果不能认真区分，仔细加以甄别，就不能正确理解这些重要概念，在应用时就会产生各种各样的错误。
互不相容事件与相互事件是最容易混淆的一对概念
“互不相容”是指两个事件不能同时发生。而“相互”则是指一个事件发生与否对另一事件发生的概率没有影响。
随机变量的性与不相关性是两个既有区别又有联系的概念
对两个随机变量而言，相互 不相关。
条件概率P(A|B)与乘积概率P(AB) 也是容易混淆的一对概念
一般来说，当事件 同时发生时，常用，而在有包含关系或明确的主从关系中，用。如袋中有9个白球1个红球，作不放回抽样，每次任取一球，取2次，求：(1)第二次才取到白球的概率；(2)第一次取到的是白球的条件下，第二次取到的也是白球的概率。问题(1)是求第一次取到红球且第二次取到白球这一积事件的概率，而问题(2)则是求在第一次取到白球的条件下，第二次取到白球的条件概率。
2．善于识别一些重要的概率模型并能正确进行计算是提高分析和解决概率实际问题能力的关键。
在概率论中有许多经长期实践概括出的重要概率模型（简称“概型”），学生必须了解其背景、特点和适用范围，要熟记计算公式，以便能正确应用。例如：
（1）古典概型：一类具有有限个“等可能”发生的基本事件的概率模型。
（2）完备事件组模型：若干个两两互不相容的事件在一次试验中有且仅有一个发生的一类概率模型。它主要用于某些复杂事件的计算——全概率公式，以及某些条件概率的计算——贝叶斯公式。
（3）伯努利概型与二项分布模型：伯努利概型是关于重复试验序列的一类重要的概率模型，其特点是各个重复试验是进行的，且每次试验中仅有两个对立的结果：事件发生或不发生，则在 次重复试验中，事件 恰好发生次的概率为 ，其中 。
（4）普阿松分布：例如，电话交换台在单位时间内所接到的呼唤次数；到某商店去购物的顾客人数；放射性物质不断放出的质点数。
（5）正态分布——最重要的概率模型：人体的身高、体重，测量的误差等都服从正态分布。
（6）均匀分布——“等可能”取值的连续化模型：如果连续随机变量仅在某有限区间 内取值，且具有概率密度
则称 服从区间 上的均匀分布。
教 学 内 容 ( Contents )
Chapter One 随机事件及其概率(Random Events and Probability)
一、概率论的诞生及应用(Naissance and application of probability theory)
1. 概率论的诞生
1654年,一个名叫梅累的骑士就“两个赌徒约定赌若干局, 且谁先赢 局便算赢家, 若在一赌徒胜 局 ( ),另一赌徒胜 局( )时便终止*,问应如何分赌本” 为题求教于帕斯卡, 帕斯卡与费马通信讨论这一问题, 于1654 年共同建立了概率论的第一个基本概念-------数学期望
2. 概率论的应用
概率论是数学的一个分支,它研究随机现象的数量规律. 一方面，它有自己独特的概念和方法，另一方面，它与其他数学分支又有紧密的联系，它是现代数学的重要组成部分.概率论的广泛应用几乎遍及所有的科学技术领域, 例如天气预报, 地震预报, 产品的抽样调查; 工农业生产和国民经济的各个部门,在通讯工程中可用以提高信号的抗干扰性,分辨率等等.
概率论就是研究随机现象规律性的一门数学学科.
描述性调研是一种常见的项目调研，是指对所面临的不同因素、不同方面现状的调查研究，其资料数据的采集和记录，着重于客观事实的静态描述。 大多数的市场营销调研都属于描述性调研。例如，市场潜力和市场占有率，产品的消费群结构，竞争企业的状况的描述。在描述性调研中，可以发现其中的关联因素，但是，此时我们并不能说明两个变量哪个是因、哪个是果。与探测性调研相比，描述性调研的目的更加明确，研究的问题更加具体。 描述性调研，正如其名，处理的是总体的描述性特征。描述性调研寻求对“谁”、“什么”、“什么时候”、“哪里”和“怎样”这样一些问题的回答。不像探索性调研，撤述性调研基于对调研问题性质的一些预先理解。尽管调研人员对问题已经有了一定理解，但对决定行动方案必需的事实性问题作出回答的结论性证据，仍需要收集。追问看了很久、都不知道什么意思、、
