1. Section 4.2 Probability Models 機率模式

2. 由實驗看機率 實驗前先列出所有可能的實驗結果。 – 擲銅板：正面或反面。 – 擲骰子： 1~6 點。 – 擲骰子兩顆： (1,1),(1,2),(1,3),… 等 36 種。 決定每一個可能的實驗結果發生機率。 – 實驗後所有的實驗結果整理得到。 擲銅板正面的機率為 0.5069 。 – 由理論推導計算出來。 擲骰子兩顆每種配對組合的機率為 1/36 。

3. 機率模式 樣本空間 S (sample space) ：所有可能的 ( 實驗 ) 結果，稱為出相 (outcomes) ，所成 的集合。 事件 (event) ： any outcome or a set of outcomes 所成的集合。事件是樣本空間 的部分集合 (subset) 。 機率模式 (probability model) ：樣本空間 和指派機率給各事件的規則。

4. 指派事件機率的規則 (Probability Rules) 事件機率可視為多次重複操作後事件發生 的比例。可由實驗整理或理論推導得到。 事件記為 A ，事件機率記為 P(A) ，則 – 規則 1 ：任意事件 A ， 0  P(A)  1 。 – 規則 2 ：樣本空間 S 的事件 ， P(S) = 1 。 – 規則 3 ：任意事件 A ，不發生的機率為 1  P(A) 。 – 規則 4 ：兩不相交 (disjoint) 事件 A 和 B ，沒有共 同的實驗結果，因此不會同時發生，則 A 或 B 發生的機率為 P(A 或 B) = P(A) + P(B) 。

5. 例題 4.5 ：指派機率 - 樣本機率 25~29 女性婚姻狀態研究： – 樣本空間： Never married, Married, Widowed 及 Divorced 四種婚姻狀態所成的集合。 – 機率模式：調查結果 -- 各種婚姻的比率 – 目前未婚狀態的機率 P(not Married) = 1  P(Married) = 1  0.574=0.426

6. 例題 4.6 ：指定機率 - 理論機率 擲骰子兩顆的機率模式： – 樣本空間 S ： 36 種可能的出相 (outcomes) 所 成的集合。 S ={(1,1), (1,2), (1,3), (1,4), (1,5), (1,6), (2,1), (2,2),---, (6,6)} 機率模式：每一出相 (outcome) 機率相同，都是 1/36 。 – 兩顆骰子點數和為 5 的事件機率： P( 點數和為 5) = P({(1,4), (2,3), (3,2),(4,1)}) =P((1,4))+P((2,3))+P((3,2))+P((4,1)) = 4/36

8. 有限樣本空間 (Finite Sample Space) 的機率指派 每一個可能的出相，都指定一個 0~1 的數 字做為機率，且其總和必須是 1 。 任何事件的機率，都是構成該事件的所有 出相的機率的總和。 – 樣本機率 – 理論機率

9. 有限樣本空間的機率指派實例 擲骰子一顆的機率模式： – 樣本空間 S ={1, 2, 3, 4, 5, 6} 。 – 理論機率模式之一：每一出相機率相同，都 是 1/6 。 P({1})=……= P({6})= 1/6 。 P({1,2}) = 2/6, P({1,2,6,}) = 3/6 。 – 理論機率模式之二：每一出相機率與點數成 正比。 P(1)=1/21, P(2)=2/21, …, P(6)= 6/21 。 P({1, 2}) = 3/21, P({4, 5, 6}) = 15/21 。

10. 區間型樣本空間的機率指派 樣本空間為 0 與 1 之間的實數所成的集合， [0,1] ， 0 與 1 之間的任何數字即為出相， 記為 Y 。 – 可指派任何區間事件的機率。 [0.3, 0.7] 區間事件的機率，如 – 無法可指派單點事件的機率，如 P(Y=0.4) 。 若每一單點事件的機率為 ，因 0 與 1 之間有無窮多個單點，則所有單點事 件的機率總和，必超過 1 ，為無窮大。

11. 經驗法則指派區間事件機率 繪出 3000 筆 0~1 的資料的直方圖。 面積為 0.4 0.208477 0.802357 0.652811 0.865075 0.134307 0.892878 0.853840 0.814501 0.906012 0.119129

12. 經驗法則指派區間事件機率 以指派區間內觀察值的個數 / 總樣本數， 作為該區間事件的機率。 –[0.3, 0.7] 區間事件的機率， 1.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0 300 200 100 0 C1 F r e q u e n c y

13. 經驗法則指派區間事件機率 以指派區間內直方圖區間內長方柱的面積 ( 以密度為 y 軸 ) ，作為該區間事件的機率。 –[0.3, 0.7] 區間事件的機率，

14. 密度曲線法指派區間事件機率 以密度曲線下區間的面積，指派為該區間 事件的機率。 –[0.3, 0.7] 區間事件的機率， –[0, 0.5] 或 [0.8, 1] 的機率， 0 010.50.810.30.7 面積為 0.4 面積為 0.5 面積為 0.2

15. 常態機率分配 常態分配也是一種機率模式。 – 樣本空間為所有實數，多集中在均值加減 3 個標準差之間。 – 區間事件的機率為常態密度曲線下該區間的 面積。

16. 常態機率模式應用 年輕女性高度在 68~70 英吋之間的機率。 – 若年輕女性高度，記為 X ，服從常態機率模 式 N(64.5, 2.5 2 ) ，運用標準化工具計算得 z=1.4z=2.2 機率為 0.0669