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2012年軟考系統分析師經典教程:數學基礎知識

第 1 頁:1.9.1命題邏輯的基礎知識
第 3 頁:1.9.2 謂詞邏輯、形式邏輯基礎知識
第 5 頁:1.9.3 排列組合、概率論應用、應用
第 7 頁:1.9.4 線性規(guī)劃


  排列組合:

  【復習基本原理】

  1.加法原理:做一件事,完成它可以有n類辦法,第一類辦法中有m1種不同的方法,第二辦法中有m2種不同的方法……,第n辦法中有mn種不同的方法,那么完成這件事共有N=m1+m2+m3+…mn 種不同的方法。

  2.乘法原理:做一件事,完成它需要分成n個步驟,做第一 步有m1種不同的方法,做第二步有m2種不同的方法,……,做第n步有mn種不同的方法,。那么完成這件事共有 N=m1×m2×m3×…×mn 種不同的方法。

  3.兩個原理的區(qū)別:一個與分類有關,一個與分步有關。

  【原理淺釋】

  1.進行分類時,要求各類辦法彼此之間是相互排斥的,不論那一類辦法中的哪一種方法,都能獨立完成這件事。只有滿足這個條件,才能直接用加法原理,否則不可以。

  2.如果完成一件事需要分成幾個步驟,各步驟都不可缺少,需要依次完成所有步驟才能完成這件事,而各步要求相互獨立,即相對于前一步的每一種方法,下一步都有m種不同的方法,那么完成這件事的方法數就可以直接用乘法原理。

  【基本概念】

  1.什么叫排列?從n個不同元素中,任取m(m≤n)個元素(這里的被取元素各不相同)按照一定的順序排成一列,叫做從n個不同元素中取出m個元素的一個排列。

  2.什么叫不同的排列?元素和順序至少有一個不同。

  3.什么叫相同的排列?元素和順序都相同的排列。

  【排列數】

  1.定義:從n個不同元素中,任取m(m≤n)個元素的所有排列的個數叫做從n個元素中取出m元素的排列數,用符號表示。

  用符號 表示上述各題中的排列數。

  2.排列數公式: =n(n-1)(n-2)…(n-m+1)

  率論應用:

  隨機事件:試驗的某種結果,事前不能確定,事后可觀察到是否發(fā)生,簡稱事件(是個判斷句)以A、B、C…等表示。

  基本事件:不能再分解的“最簡單”的事件,試驗中各種最基本的可能結果。

  必然事件:試驗中必然發(fā)生的事件。

  不可能事件:試驗中不可能發(fā)生的事件,是一個空集。

  概率即可能性大小:事件A的概率記為P(A)

  古典概型的概率很容易計算:

  概率的統計觀點

  ⑴ 從概率的來源看,概率取值需要有統計的支撐。

  ⑵ 從概率值對實踐的指導意義看,也需要面對統計的過程。

  小概率原理:

  當概率很大(超過0.9)或很小(小于0.1)時,對一次試驗是有指導意義的。可以認為小概率事件在一次試驗中基本上不會發(fā)生,這就是小概率原理。(試驗次數多時,就不適用了,概率再小,也有可能發(fā)生。比如飛機失事的報道很多,但是人們仍然向往著坐飛機出行,又比如人們在做決策時,有90%以上的把握,都會斷言“不出意外的話肯定成功”不過應當指出的是:小概率原理不能保證沒有風險,以概率的觀點看問題,凡有隨機因素,便不可能有絕對的把握,對此要有清醒的認識。

  兩個事件的獨立性: 事件A的發(fā)生與否不影響B(tài)的概率(如燒香和下雨),可認為A、B是相互獨立的,即

  隨機變量:隨機試驗的結果往往表現為數量,如:擊中次數、潮位數值、投擲骰子,若不表現為數量,可使其數量化,如抽牌時,將牌張編號。

  以X 表示試驗的數值結果,則X 是隨機變量。

  離散型隨機變量:X 的取值可以一一列出(有限或無限),則X 是離散型的。設X 的可能取值為Xk ( k = 1, 2, …, n),若相應的概率P{X = xk} = pk都知道,則該隨機變量的規(guī)律就完全搞清楚了。X 的規(guī)律是指 ①弄清可能取值 ②知道概率。

  連續(xù)型隨機變量:

  概率密度

  X 的取值連成一片(成為一些區(qū)間),就是連續(xù)型隨機變量。如零件尺寸、電池壽命、降雨量等。

  P{ a ≤X ≤b }是連續(xù)和,應是定積分(a,b)可不同,但被積函數相同)

  (注意大、小寫勿相混)這里函數 f ( x )稱為隨機變量X 的概率密度函數,簡稱密度。

  概率的均勻分布,指數分布和正態(tài)分布;

  概率的數字性質:包括數學期望和方差,兩者都是遵循概率的分布規(guī)律而成的,常用的分布是兩點分布、二項分布、泊松分布、均勻分布、指數分布和正態(tài)分布。

  概率的數理統計部分:

  研究對象的全體稱為總體,組成總體的每個單元稱為個體;抽取的個體數n ,稱為樣本的容量。

  為了使抽樣具有充分的代表性,所以要求:

  (1)每個個體被抽到的機會均等;

  (2)每次抽取是獨立的(共抽取n 次)。

  這樣的抽樣叫做簡單隨機抽樣。通常的抽樣都是無放回的,當總體很大時,可以滿足獨立性。

  在總體中抽取n 個個體,稱為總體的一個樣本,記為( X1 , X2 , … , Xn ) ,其中每次抽樣Xi ( i = 1 , 2 ,… , n )也都是隨機變量(解釋),共n 個隨機變量,加上括號,表示樣本是一個整體。

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