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概率论是谁发明的

发布时间:2021-05-16 00:24:15

Ⅰ 数学是谁发明

学科的产生不能用‘发明’说啊
每个学科的产生都是人类在生产实践中逐渐总结完善的规律
比如数学最早是结绳计数
几何的出现最早是为了分地等等

Ⅱ 最早发明数学的人是谁

数学是研究现实世界空间形式和数量关系的一门科学。它包括算术、代数、几何、三角、解析几何、微积分等等。小学数学是指算术和简易代数及几何初步知识。

数学科学伴随着人类社会的发展,也有它自身发展的历程。前苏联科学院院士A·H·柯尔莫戈洛夫曾把数学发展史划分为四个阶段:第一个阶段的前期产生自然数概念、计算方法和简单的几何图形,后期出现数的写法、数的算术运算、某些几何图形的运用,解答简单的代数题目;第二个阶段逐渐形成了初等数学的分支,即算术、代数、几何、三角;第三个阶段建立了解析几何、微积分、概率论等学科;第四个阶段出现计算机学科,以及应用数学的众多分支、纯数学的若干问题的重大突破等。

我国数学在世界数学发展史上,有它卓越的贡献。早在远古时代,人们就用绳结表示事物的多少,在彩陶中绘有大量的直线、三角、圆、方、菱形、五边形、六边形等对称图案,在房屋遗址的基地上,亦发现几何图形,表明远古的人们在一定程度上已经具有数和形的概念。

在新石器时期的彩陶钵上,有多种刻画符号,其中丨、、、×、+等,很可能是我国最早的记数符号。产生文字之后,在殷商的甲骨文中出现了记数的专用文字和十进制记数法,并且运用规和矩作为简单的绘图和测量工具。《前汉书·律历志》记载了用竹棍表示数和计算的方法,称为算筹和筹算。在春秋早期乘法口诀被称为“九九”歌,已经成为很普通的知识。

春秋战国时期,学术繁荣,产生了相当精彩和可贵的数学思想;公元前6世纪,已经有了关于简单体积和比例分配问题的算法,在《考工记》中记载了分数和角度的资料;到秦始皇时,统一了度量衡,并且基本上采用了十进制的度量单位,在《墨经》中提出了几何名词的定义和几何命题等。《杜忠算术》和《许商算术》是最早的数学专著,但这两部书都失传了。至今仍保留的古代数学专著是《算数书》,全书共有60多个小标题、90多个题目,书中内容涉及了整数和分数的四则运算、比例问题、面积和体积问题等、并且含有“合分”、“少广”等数学思想

Ⅲ 数学是被发现还是发明

数学是发明的。

数学(汉语拼音:shù xué;希腊语:μαθηματικ;英语:Mathematics或Maths),源自于古希腊语的μθημα(máthēma),其有学习、学问、科学之意。古希腊学者视其为哲学之起点,“学问的基础”。

另外,还有个较狭隘且技术性的意义——“数学研究”。即使在其语源内,其形容词意义凡与学习有关的,亦会被用来指数学的。

数学起源于人类早期的生产活动,古巴比伦人从远古时代开始已经积累了一定的数学知识,并能应用实际问题。从数学本身看,他们的数学知识也只是观察和经验所得,没有综合结论和证明,但也要充分肯定他们对数学所做出的贡献。

基础数学的知识与运用是个人与团体生活中不可或缺的一部分。其基本概念的精炼早在古埃及、美索不达米亚及古印度内的古代数学文本内便可观见。从那时开始,其发展便持续不断地有小幅度的进展。但当时的代数学和几何学长久以来仍处于独立的状态。

(3)概率论是谁发明的扩展阅读:

中国古代数学:

在我国古代,“算”指一种竹制的计算器具,“算术”是指操作这种计算器具的技术,也泛指当时一切与计算有关的数学知识。“算术”一词正式出现于《九章算术》中。在隋唐时代,国家成立了培养天文家和数学家的专门机构一“算学”,

它相当于现在大学里的数学系,教学用中国古代数学家祖冲之书有《孙子算法》《五曹算经》《九章算术》等算术书。从19世纪起,西方的一些数学学科,包括代数、几何、微积分、概率论等相继传入我国,西方传教士多使用“数学”,中国古算术则仍沿用“算学”。

1935年,中国数学会确立了“算术”的意义,而算学与数学仍并存使用。直至1939年,清华大学才把“算学系”改为“数学系”。.

Ⅳ 求有关概率论人物的相关故事,赌博的那个故事就不用发了。 比如:公式是在什么情况下发明的

职业赌徒为统计学做出了巨大贡献,凯利,索普,马凯文,戴子郎,山本五十六,约翰亨利,比尔顿,亚伯拉罕,埃克哈特,西蒙斯,杰瑞帕克,亚伯拉罕等等,自己查

Ⅳ 概率是由谁提出的

早在1654年,有一个赌徒梅累向当时的数学家帕斯卡提出 一个使他苦恼了很久的问题:“两个赌徒相约赌若干局,谁先赢 m局就算赢,全部赌本就归谁。但是当其中一个人赢了 a (a<m)局,另一个人赢了 b(b<m)局的时候,赌博中止。问:赌本应该如何分法才合理?”后者曾在1642年发明了世界上第一台机械加法计算机。.
三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题,结果写成了《论机会游戏的计算》一书,这就是最早的概率论著作。
使概率论成为数学的一个分支的奠基人是瑞士数学家J.伯努利,他建立了概率论中第一个极限定理,即伯努利大数定律,阐明了事件的频率稳定于它的概率。随后A.de棣莫弗和P.S.拉普拉斯 又导出了第二个基本极限定理(中心极限定理)的原始形式。拉普拉斯在系统总结前人工作的基础上写出了《分析的概率理论》,明确给出了概率的古典定义,并在概率论中引入了更有力的分析工具,将概率论推向一个新的发展阶段.
20世纪初完成的勒贝格测度与积分理论及随后发展的抽象测度和积分理论,为概率公理体系的建立奠定了基础。在这种背景下,苏联数学家柯尔莫哥洛夫1933年在他的《概率论基础》一书中第一次给出了概率的测度论的定义和一套严密的公理体系。

Ⅵ 发明博弈论的人是谁

《博弈圣经》博弈论的定义:“我们把动物利用大自然移动的瘾魂,在决策人期待的空间里,形成相对均衡的语文学理论,称为博弈论。”

你们读一篇来自国务院发展研究中心博弈圣经著作人的经典文章,《科学发展观在博弈世界中运动》一文,搜索就有,一篇文章含金量,超过中共党理论专家的100本书。
来源:美国资讯网 博弈圣经;经济学世界十部经典著作

博弈论 就是张冠李戴 捕风捉影 以讹传讹

《博弈圣经》【典故】讽刺博弈论的最高博弈水平
有人问博弈圣经著作人,什么是博弈论。
他回答说;博弈论就是,一问、二答、三无知。
也就是说;问者无知、回答者无知、听者更无知。
有人追问,到目前为止,那么多博弈论图书,那么多作者,他们的最高博弈水平是什么?
博弈圣经著作人一听就笑了;目前他们的最高博弈水平,就是想卖给你一本书,赢你一本书钱。

博弈圣经著作人通俗的谈;菜鸟与金鸟,

一个人想变得伟大,从一个菜鸟变成一个金鸟,就要利用国家实体特性造个金鸟笼。日后,就可以在媒体的报道中、绘声绘色地描述那个金鸟笼;他是某某大学院校、某某著名教授、某某首席科学家、某某诺贝尔奖得主、甚至某某政府官员,他就自然地钻进了金鸟笼。

博弈论理论,它是太过于急躁、太过于草率的理论。

但明眼的人都能看得出,他抄来的无效理论编成的一本本博弈论,就是张冠李戴、捕风捉影、“以讹传讹”,不管他从外国哪个地方抄来的,不管他抄了多少、编了多少本书、多少篇文章,究其低劣的学术品质,他仍然是一个菜鸟。

假如博弈论大师,走出那个金鸟笼,再靠讲课赚大钱,靠卖书赚小钱,靠博弈取胜策略赚不到一毛钱,他就是骗子,也许是一个罪犯。

更为讽刺的是,一本本博弈论著作,古老的内容千篇一律,里面没有几句精彩的话,没有几个经典的词,更没有定理、定律、定义和法则。至今一个个博弈论专家、矛盾论专家、概率论专家和外行知道得一样多。

看博弈圣经著作人对纳什的嘲讽
来源:美国资讯网;麻省理工福布斯纳什-著名大学名人-正文-时间:2013-12-02

瑞典皇家科学院经济学奖委员斯塔尔说;我们今天既然把纳什均衡带到公众面前,未来一定会出现博弈的取胜理论,大家担心纳什均衡可能一败涂地,若干年后将变成一大丑闻。

斯塔尔又说;纳什均衡是一个博弈取胜的幻想,他自己也不知道怎么均衡、不知道怎么单方占优、不知道怎么取胜。因此,纳什在世期间不会向世人做出博弈如何取胜的解释,所以他一直保持沉默。
...................

Ⅶ 概率论与数理统计的产生和发展

(陈希孺访谈)
记者:陈希孺院士,请你谈谈概率论与数理统计学学科的诞生和发展情况。
陈希孺院士:先从数理统计学开始,数理统计学是研究收集数据、分析数据并据以对所研究的问题作出一定的结论的科学和艺术。数理统计学所考察的数据都带有随机性(偶然性)的误差。这给根据这种数据所作出的结论带来了一种不确定性,其量化要借助于概率论的概念和方法。数理统计学与概率论这两个学科的密切联系,正是基于这一点。
统计学起源于收集数据的活动,小至个人的事情,大至治理一个国家,都有必要收集种种有关的数据,如在我国古代典籍中,就有不少关于户口、钱粮、兵役、地震、水灾和旱灾等等的记载。现今各国都设有统计局或相当的机构。当然,单是收集、记录数据这种活动本身并不能等同于统计学这门科学的建立,需要对收集来的数据进行排比、整理,用精炼和醒目的形式表达,在这个基础上对所研究的事物进行定量或定性估计、描述和解释,并预测其在未来可能的发展状况。例如根据人口普查或抽样调查的资料对我国人口状况进行描述,根据适当的抽样调查结果,对受教育年限与收入的关系,对某种生活习惯与嗜好(如吸烟)与健康的关系作定量的评估。根据以往一般时间某项或某些经济指标的变化情况,预测其在未来一般时间的走向等,做这些事情的理论与方法,才能构成一门学问——数理统计学的内容。
这样的统计学始于何时?恐怕难于找到一个明显的、大家公认的起点。一种受到某些著名学者支持的观点认为,英国学者葛朗特在1662年发表的著作《关于死亡公报的自然和政治观察》,标志着这门学科的诞生。中世纪欧洲流行黑死病,死亡的人不少。自1604年起,伦敦教会每周发表一次“死亡公报”,记录该周内死亡的人的姓名、年龄、性别、死因。以后还包括该周的出生情况——依据受洗的人的名单,这基本上可以反映出生的情况。几十年来,积累了很多资料,葛朗特是第一个对这一庞大的资料加以整理和利用的人,他原是一个小店主的儿子,后来子承父业,靠自学成才。他因这一部著作被选入当年成立的英国皇家学会,反映学术界对他这一著作的承认和重视。
这是一本篇幅很小的著作,主要内容为8个表,从今天的观点看,这只是一种例行的数据整理工作,但在当时则是有原创性的科研成果,其中所提出的一些概念,在某种程度上可以说沿用至今,如数据简约(大量的、杂乱无章的数据,须注过整理、约化,才能突出其中所包含的信息)、频率稳定性(一定的事件,如“生男”、“生女”,在较长时期中有一个基本稳定的比率,这是进行统计性推断的基础)、数据纠错、生命表(反映人群中寿命分布的情况,至今仍是保险与精算的基础概念)等。
葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家佩蒂引进到社会经济问题的研究中,他提倡在这类问题的研究中不能尚空谈,要让实际数据说话,他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。
当然,也应当指出,他们的工作还停留在描述性的阶段,不是现代意义下的数理统计学,那时,概率论尚处在萌芽的阶段,不足以给数理统计学的发展提供充分的理论支持,但不能由此否定他们工作的重大意义,作为现代数理统计学发展的几个源头之一,他们以及后续学者在人口、社会、经济等领域的工作,特别是比利时天文学家兼统计学家凯特勒19世纪的工作,对促成现代数理统计学的诞生起了很大的作用。
数理统计学的另一个重要源头来自天文和测地学中的误差分析问题。早期,测量工具的精度不高,人们希望通过多次量测获取更多的数据,以便得到对量测对象的精度更高的估计值。量测误差有随机性,适合于用概率论即统计的方法处理,远至伽利略就做过这方面的工作,他对测量误差的性态作了一般性的描述,法国大数学家拉普拉斯曾对这个问题进行了长时间的研究,现今概率论中著名的“拉普拉斯分布”,即是他在这研究中的一个产物,这方面最著名且影响深远的研究成果有二:一是法国数学家兼天文家勒让德19世纪初(1805)在研究慧星轨道计算时发明的“最小二乘法”,他在估计过巴黎的子午线长这一工作中,曾使用这个方法。现今著作中把这一方法的发明归功于高斯,但高斯使用这一方法最早见诸文字是1809年,比勒让德晚。一种现在逐步取得公认——这项发明系由二人独立做出,看来使比较妥当的。另外一个重要成果是德国大学者高斯1809年在研究行星绕日运动时提出用正态分布刻画测量误差的分布。正态分布也常称为高斯分布,其曲线是钟形,极象颐和园中玉带桥那样的形状,故有时又称为“钟形曲线”,它反映了这样一种极普通的情况:天下形形色色的事物中,“两头小,中间大”的居多,如人的身高,太高太矮的都不多,而居于中间者占多数——当然,这只是一个极粗略的描述,要作出准确的描述,须动用高等数学的知识。正是其数学上的特性成为其广泛应用的根据。
正态分布在数理统计学中占有极重要的地位,现今仍在常用的许多统计方法,就是建立在“所研究的量具有或近似地具有正态分布”这个假定的基础上,而经验和理论(概率论中所谓“中心极限定理”)都表明这个假定的现实性,现实世界许多现象看来是杂乱无章的,如不同的人有不同的身高、体重。大批生产的产品,其质量指标各有差异 。看来毫无规则,但它们在总体上服从正态分布。这一点,显示在纷乱中有一种秩序存在,提出正态分布的高斯,一生在多个领域里面有不少重大的贡献,但在德国10马克的有高斯图像的钞票上,单只画出了正态曲线,以此可以看出人们对他这一贡献评价之高。
20世纪以前数理统计学发展的一个重要成果,是19世纪后期由英国遗传学家兼统计学家高尔顿发起,并经现代统计学的奠基人之一K·皮尔逊和其他一些英国学者所发展的统计相关与回归理论。所谓统计相关,是指一种非决定性的关系如人的身高X与体重Y,存在一种大致的关系,表现在X大(小)时,Y也倾向于大(小),但非决定性的:由X并不能决定Y。现实生活中和各种科技领域中,这种例子很多,如受教育年限与收入的关系,经济发展水平与人口增长速度的关系等,都是属于这种性质,统计相关的理论把这种关系的程度加以量化,而统计回归则是把有统计相关的变量,如上文的身高X和体重Y的关系的形式作近似的估计,称为回归方程,现实世界中的现象往往涉及众多变量,它们之间有错综复杂的关系,且许多属于非决定性质,相关回归理论的发明,提供了一种通过实际观察去对这种关系进行定量研究的工具,有着重大的认识和实用意义。
到20世纪初年,由于上述几个方面的发展,数理统计学已积累了很丰富的成果——在此因篇幅关系,我们不能详尽无遗地一一列举有关的重要成果,如抽样调查的理论和方法方面的进展,但是直到这时为止,我们还不能说现代意义下的数理统计学已经建立起来,其主要标志之一就是这门学问还缺乏一个统一的理论框架,这个任务在20世纪上半叶得以完成,狭义一点说可界定在1921——1938年,起主要作用的是几位大师级的人物,特别是英国的费歇尔·K·皮尔逊,发展统计假设检验理论的奈曼与E·皮尔逊和提出统计决策函数理论的瓦尔德等。我国已故著名统计学家许宝(1910——1970)在这项工作中也卓有建树。
自二战结束迄今,数理统计学有了迅猛的发展,主要有以下三方面的原因:一是数理统计学理论框架的建立以及概率论和数学工具的进展,为统计理论在面上和向纵深的发展打开了门径和提供了手段,许多在早期比较粗略的理论和方法,在理论上得到了完善与深入,并不断提出新的研究课题;二是实用上的需要,不断提出了复杂的问题与模型,吸引了学者们的研究兴趣;三是电子计算机的发明与普及应用,一方面提供了必要的计算工具——统计方法的实施往往涉及大量数据的处理与运算,用人力无法在合理的时间内完成,所以在早年,一些统计方法人们虽然知道,但很少付诸实用,就因为是人力所难及。计算机的出现解决了这个问题。而赋予统计方法以现实的生命力。同时,计算机对促进统计理论研究也有助益,统计模拟是其表现之一,在承认上述成就的同时,不少统计学家也指出这一时期发展中出现的一些问题或偏向,其中主要的一点是,数理统计学理论研究中的“数学化”气味愈来愈重,相当一部分研究工作停留在数学的层面,早期那种理论研究与现实问题密切结合的优良传统有所淡化,一些学者还提出了补救的建议,对未来统计学发展的方向进行探讨。同时,现实问题愈来愈涉及到大量的,结构复杂的数据,按现行的数理统计学规范去处理,显得力所不及,需要一些带有根本性创新的思路,使统计学的发展登上一个新的台阶,以适应应用上的需要,考虑这一背景,有的统计学家乐观地认为数理统计学正面临一个新的突破。
在上面讲述数理统计学的发展状况时,我们着重在实际需要所起的促进作用方面,由于概率论的概念和方法是数理统计学的理论基础,概率论的进展也必然对数理统计学的发展起促进作用。
概率,又称几率,或然率,指一种不确定的情况出现可能性的大小,例如,投掷一个硬币,“出现国徽”(国徽一面朝上)是一个不确定的情况。因为投掷前,我们无法确定所指情况(“出现国徽”)发生与否,若硬币是均匀的且投掷有充分的高度,则两面的出现机会均等,我们说“出现国徽”的概率是1/2;同时,投掷一个均匀骰子,“出现4点”的概率是1/6,除了这些以及类似的简单情况外,概率的计算不容易,往往需要一些理论上的假定,在现实生活中则往往用经验的方法确定概率,例如某地区有N人,查得其中患某种疾病者有M人,则称该地区的人患该种疾病的概率为M/N,这事实上是使用统计方法对发病概率的一个估计。
概率的概念起源于中世纪以来的欧洲流行的用骰子赌博,这一点不难理解,某种情况出现可能性的大小要能够体察并引起研究的兴趣,必须满足两个条件:一是该情况可以在多次重复中被观察其发生与否(在多次重复下出现较频繁的情况有更大的概率),一是该情况发生与否与当事人的利益有关或为其兴趣关注之所在,用骰子赌博满足这些条件。
当时有一个“分赌本问题”曾引起热烈的讨论,并经历了长达一百多年才得到正确的解决。在这过程中孕育了概率论一些重要的基本概念,举该问题的一个简单情况:甲、乙二人赌博,各出赌注30元,共60元,每局甲、乙胜的机会均等,都是1/2。约定:谁先胜满3局则他赢得全部赌注60元,现已赌完3局,甲2胜1负,而因故中断赌情,问这60元赌注该如何分给2人,才算公平,初看觉得应按2:1分配,即甲得40元,乙得20元,还有人提出了一些另外的解法,结果都不正确,正确的分法应考虑到如在这基础上继续赌下去,甲、乙最终获胜的机会如何,至多再赌2局即可分出胜负,这2局有4种可能结果:甲甲、甲乙、乙甲、乙乙。前3种情况都是甲最后取胜,只有最后一种情况才是乙取胜,二者之比为3:1,故赌注的公平分配应按3:1的比例,即甲得45元,乙15元。
当时的一些学者,如惠更斯、巴斯噶、费尔马等人,对这类赌情问题进行了许多研究,有的出版了著作,如惠更斯的一本著作曾长期在欧洲作为概率论的教科书,这些研究使原始的概率和有关概念得到发展和深化。不过,在这个概率论的草创阶段,最重要的里程碑是伯努利的著作《推测术》。在他死后的1713年发表,这部著作除了总结前人关于赌情的概率问题的成果并有所提高外,还有一个极重要的内容,即如今以他的名字命名的“大数律”,大数律是关于(算术)平均值的定理,算术平均值,即若干个数X1、X2……Xn之和除以n,是最常用的一种统计方法,人们经常使用并深信不疑。但其理论根据何在,并不易讲清楚, 就是伯努利的大数律要回答的问题,在某种程度上可以说,这个大数律是整个概率论最基本的规律之一,也是数理统计学的理论基石。
概率论虽发端于赌博,但很快在现实生活中找到多方面的应用,首先是在人口、保险精算等方面,在其发展过程中出现了若干里程碑的《机遇的原理》,其第三版发表于1756年,法国大数学家拉普拉斯的《分析概率论》,发表于1812年,1933年苏联教学家柯尔莫哥洛夫完成了概率论的公理体系,在几条简洁的公理之下,发展出概率论整座的宏伟建筑,有如在欧几里得公理体系之下发展出整部几何。自那以来,概率论成长为现代数学的一个重要分支,使用了许多深刻和抽象的数学理论,在其影响下,数理统计的理论也日益向深化的方向发展。

Ⅷ 概率论-随机变量

从随机现象说起
在自然界和现实生活中,一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中,根据它们是否有必然的因果联系,可以分成截然不同的两大类:一类是确定性的现象。这类现象是在一定条件下,必定会导致某种确定的结果。举例来说,在标准大气压下,水加热到100摄氏度,就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。通常的自然科学各学科就是专门研究和认识这种必然性的,寻求这类必然现象的因果关系,把握它们之间的数量规律。

另一类是不确定性的现象。这类现象是在一定条件下,它的结果是不确定的。举例来说,同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个,它们的尺寸总会有一点差异。又如,在同样条件下,进行小麦品种的人工催芽试验,各棵种子的发芽情况也不尽相同,有强弱和早晚的分别等等。为什么在相同的情况下,会出现这种不确定的结果呢?这是因为,我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的,除了这些主要条件外,还会有许多次要条件和偶然因素又是人们无法事先一一能够掌握的。正因为这样,我们在这一类现象中,就无法用必然性的因果关系,对个别现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的,这种现象叫做偶然现象,或者叫做随机现象。

在自然界,在生产、生活中,随机现象十分普遍,也就是说随机现象是大量存在的。比如:每期体育彩票的中奖号码、同一条生产线上生产的灯泡的寿命等,都是随机现象。因此,我们说:随机现象就是:在同样条件下,多次进行同一试验或调查同一现象,所的结果不完全一样,而且无法准确地预测下一次所得结果的现象。随机现象这种结果的不确定性,是由于一些次要的、偶然的因素影响所造成的。

随机现象从表面上看,似乎是杂乱无章的、没有什么规律的现象。但实践证明,如果同类的随机现象大量重复出现,它的总体就呈现出一定的规律性。大量同类随机现象所呈现的这种规律性,随着我们观察的次数的增多而愈加明显。比如掷硬币,每一次投掷很难判断是那一面朝上,但是如果多次重复的掷这枚硬币,就会越来越清楚的发现它们朝上的次数大体相同。

我们把这种由大量同类随机现象所呈现出来的集体规律性,叫做统计规律性。概率论和数理统计就是研究大量同类随机现象的统计规律性的数学学科。

概率论的产生和发展

概率论产生于十七世纪,本来是又保险事业的发展而产生的,但是来自于赌博者的请求,却是数学家们思考概率论中问题的源泉。

早在1654年,有一个赌徒梅累向当时的数学家帕斯卡提出一个使他苦恼了很久的问题:“两个赌徒相约赌若干局,谁先赢 m局就算赢,全部赌本就归谁。但是当其中一个人赢了 a (a<m)局,另一个人赢了 b(b<m)局的时候,赌博中止。问:赌本应该如何分法才合理?”后者曾在1642年发明了世界上第一台机械加法计算机。

三年后,也就是1657年,荷兰著名的天文、物理兼数学家惠更斯企图自己解决这一问题,结果写成了《论机会游戏的计算》一书,这就是最早的概率论著作。

近几十年来,随着科技的蓬勃发展,概率论大量应用到国民经济、工农业生产及各学科领域。许多兴起的应用数学,如信息论、对策论、排队论、控制论等,都是以概率论作为基础的。

概率论和数理统计是一门随机数学分支,它们是密切联系的同类学科。但是应该指出,概率论、数理统计、统计方法又都各有它们自己所包含的不同内容。

概率论——是根据大量同类随机现象的统计规律,对随机现象出现某一结果的可能性作出一种客观的科学判断,对这种出现的可能性大小做出数量上的描述;比较这些可能性的大小、研究它们之间的联系,从而形成一整套数学理论和方法。

数理统计——是应用概率的理论来研究大量随机现象的规律性;对通过科学安排的一定数量的实验所得到的统计方法给出严格的理论证明;并判定各种方法应用的条件以及方法、公式、结论的可靠程度和局限性。使我们能从一组样本来判定是否能以相当大的概率来保证某一判断是正确的,并可以控制发生错误的概率。

统计方法——是一上提供的方法在各种具体问题中的应用,它不去注意这些方法的的理论根据、数学论证。

应该指出,概率统计在研究方法上有它的特殊性,和其它数学学科的主要不同点有:

第一,由于随机现象的统计规律是一种集体规律,必须在大量同类随机现象中才能呈现出来,所以,观察、试验、调查就是概率统计这门学科研究方法的基石。但是,作为数学学科的一个分支,它依然具有本学科的定义、公理、定理的,这些定义、公理、定理是来源于自然界的随机规律,但这些定义、公理、定理是确定的,不存在任何随机性。

第二,在研究概率统计中,使用的是“由部分推断全体”的统计推断方法。这是因为它研究的对象——随机现象的范围是很大的,在进行试验、观测的时候,不可能也不必要全部进行。但是由这一部分资料所得出的一些结论,要全体范围内推断这些结论的可靠性。

第三,随机现象的随机性,是指试验、调查之前来说的。而真正得出结果后,对于每一次试验,它只可能得到这些不确定结果中的某一种确定结果。我们在研究这一现象时,应当注意在试验前能不能对这一现象找出它本身的内在规律。

概率论的内容

概率论作为一门数学分支,它所研究的内容一般包括随机事件的概率、统计独立性和更深层次上的规律性。

概率是随机事件发生的可能性的数量指标。在独立随机事件中,如果某一事件在全部事件中出现的频率,在更大的范围内比较明显的稳定在某一固定常数附近。就可以认为这个事件发生的概率为这个常数。对于任何事件的概率值一定介于 0和 1之间。

有一类随机事件,它具有两个特点:第一,只有有限个可能的结果;第二,各个结果发生的可能性相同。具有这两个特点的随机现象叫做“古典概型”。

在客观世界中,存在大量的随机现象,随机现象产生的结果构成了随机事件。如果用变量来描述随机现象的各个结果,就叫做随机变量。

随机变量有有限和无限的区分,一般又根据变量的取值情况分成离散型随机变量和非离散型随机变量。一切可能的取值能够按一定次序一一列举,这样的随机变量叫做离散型随机变量;如果可能的取值充满了一个区间,无法按次序一一列举,这种随机变量就叫做非离散型随机变量。

在离散型随机变量的概率分布中,比较简单而应用广泛的是二项式分布。如果随机变量是连续的,都有一个分布曲线,实践和理论都证明:有一种特殊而常用的分布,它的分布曲线是有规律的,这就是正态分布。正态分布曲线取决于这个随机变量的一些表征数,其中最重要的是平均值和差异度。平均值也叫数学期望,差异度也就是标准方差。

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