基础概率
第十一章 基础概率

(2). 事件的相等
, ▲ 若 A B 且 A B 同 时 成立 则 称 事件 A 与 B 相等, 记作 A B . 即 A 的出现必然导 U 致 B 的出现, 而B 的 B A 出现也必然导致 A 的出现.
(1) A1 A2 A3 ; ( 3) A1 A2 A3 ; (5) A3 ; (6) A1 A2 A3 A1 A2 A3 A1 A2 A3 . ( 2) A1 A2 A3 ; (4) A1 A2 ;
解 : (1) A1 A2 A3 : 三次抽取中至少有 一次红球;
(2) A1 A2 A3 : 三次都取到红球 ;
什么是古典概型?
若一个随机试验满足以下两个特点: 有限性 基本事件总数有限 等可能性 每一个基本事件发 生的可能性相等
这样的试验模型称为古典概型
如何计算古典概型中的事件的概率?
概率的古典定义 在古典概型中, 若基本事 件总数为 n, 事件 A 包含的基本事件数为 m, 则事件 A 的概率为
事 件A包含的基本事件数 P ( A) 基本事件总数
2 00
该数值表达了 “每人得到三等奖 ” 这个随 机事件发生可能性的大小. 数值 2% 称为这个事件发生的概率.
古典概型的概率
知道了什么是事件的概率是远远不够的, 还必需掌握计算概率的方法. 首先要掌握在 概率计算中一个最简单的随机试验模型--
的概率计算公式, 它是很多概率计算的基础, 而且有不少实际应用.
互斥不一定互逆
互逆一定互斥
例3 甲、乙两炮手同时向一架敌机炮击, 各打 一发炮弹, 设 A1 ={甲击中敌机}, A2 ={乙击 中敌机},试用事件A1 、A2 及它们的运算表示 下列各事件:
基础概率怎么计算公式

基础概率怎么计算公式基础概率是指在随机试验中某一事件发生的可能性。
计算基础概率的方法可以通过以下公式进行计算:P(A) = n(A) / n(S)。
其中,P(A)代表事件A发生的概率,n(A)代表事件A发生的次数,n(S)代表随机试验的总次数。
基础概率的计算方法是非常重要的,在实际生活中可以帮助我们更好地理解和预测事件的发生概率。
在这篇文章中,我们将详细介绍基础概率的计算方法,并通过实例来说明如何应用基础概率进行问题求解。
首先,我们需要了解基础概率的概念。
基础概率是指在随机试验中某一事件发生的可能性。
在一个随机试验中,我们可以通过统计事件发生的次数来计算事件发生的概率。
基础概率的计算方法是通过事件发生的次数除以随机试验的总次数。
例如,如果我们进行了100次抛硬币的实验,事件A代表出现正面的次数,事件B代表出现反面的次数。
那么事件A和事件B的概率可以通过以下公式进行计算:P(A) = n(A) / n(S)。
P(B) = n(B) / n(S)。
假设在100次抛硬币的实验中,出现正面的次数为60次,出现反面的次数为40次。
那么事件A和事件B的概率可以通过以下公式进行计算:P(A) = 60 / 100 = 0.6。
P(B) = 40 / 100 = 0.4。
通过以上计算,我们可以得出在抛硬币的实验中,出现正面和反面的概率分别为0.6和0.4。
除了抛硬币的实验,基础概率的计算方法也可以应用在其他随机试验中,比如掷骰子、抽取彩球等。
通过统计事件发生的次数,我们可以计算出事件发生的概率,从而更好地理解和预测事件的发生概率。
在实际生活中,基础概率的计算方法也可以帮助我们解决一些实际问题。
例如,在赌博游戏中,我们可以通过基础概率的计算方法来预测某一事件的发生概率,从而更好地控制风险。
又如在生产过程中,我们可以通过基础概率的计算方法来评估产品的质量,从而制定更合理的生产计划。
总之,基础概率的计算方法是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解和预测事件的发生概率。
概率公式从基本概率公式到条件概率的推导

概率公式从基本概率公式到条件概率的推导概率是数学中非常重要的一个概念,用来描述某个事件发生的可能性。
概率公式是计算概率的数学工具,从基本概率公式到条件概率的推导,为我们提供了不同场景下求解概率的方法。
本文将介绍概率公式的推导过程以及它们在实际问题中的应用。
一、基本概率公式在概率理论中,我们用P(A)表示事件A发生的概率,该概率在[0, 1]的范围内。
基本概率公式是计算概率的基础,它由事件A发生的可能性与样本空间Ω中所有事件的可能性之比得出。
P(A) = N(A)/N(Ω)其中,N(A)表示事件A发生的结果数,N(Ω)表示样本空间Ω中所有事件的结果数。
举个例子,假设我们有一副标准扑克牌,其中共有52张牌。
如果我们想知道抽到一张黑桃的概率,可以使用基本概率公式来计算。
假设事件A表示抽到一张黑桃,那么N(A) = 13,因为一副扑克牌中有13张黑桃牌。
样本空间Ω中的结果数为N(Ω) = 52,所以P(A) = 13/52 = 1/4 = 0.25。
二、条件概率的定义与公式条件概率是在已知其他相关事件发生的情况下,求解某个事件发生的概率。
条件概率表示为P(A|B),读作事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。
条件概率的计算方法为:P(A|B) = P(A∩B)/P(B)其中,P(A∩B)表示事件A和B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
举个例子,假设事件A表示抽到一张黑桃,事件B表示抽到一张红桃。
我们想求解在抽到红桃的情况下,抽到黑桃的条件概率。
假设一副扑克牌中有26张红桃牌和13张黑桃牌。
那么P(B) =26/52 = 1/2。
在红桃已经抽出的情况下,剩下的牌中有13张黑桃牌,所以P(A∩B) = 13/52 = 1/4。
根据条件概率的计算公式,我们可以得到P(A|B) = (1/4) / (1/2) = 1/2。
这表示在已知抽到的牌是红桃的情况下,抽到黑桃的概率为1/2。
三、乘法法则与全概率公式乘法法则是计算多个事件同时发生的概率的方法。
概率基础知识点总结

概率基础知识点总结一、概率的定义概率是描述事件发生可能性的一种数值,它通常用0到1之间的实数表示。
概率的定义可以从频率的角度和古典概率的角度来理解。
频率的定义:在实际实验中,事件A出现的次数除以实验总次数,称为事件A的频率。
当实验次数足够大的时候,事件A的频率会趋向于一个固定值,这个固定值就是事件A的概率。
古典概率的定义:在一个等可能的实验中,事件A发生的可能性等于事件A包含的基本事件数与所有基本事件数的比值。
二、概率的性质概率具有一些基本的性质,包括非负性、规范性、可列可加性等。
1. 非负性:对于任意事件A,它的概率满足0 <= P(A) <= 1。
2. 规范性:整个样本空间的概率为1,即P(S) = 1。
3. 可列可加性:如果事件A1, A2, A3, ...两两互不相容(互斥),那么它们的并事件的概率等于它们的概率之和,即P(A1 ∪ A2 ∪ A3 ∪ ...) = P(A1) + P(A2) + P(A3) + ...三、概率分布在概率论中,概率分布是描述随机变量取值的概率情况的一种数学函数。
常见的概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。
1. 离散型概率分布:在一组有限或可数的取值中,每个取值对应一个概率。
常见的离散型概率分布包括二项分布、泊松分布、几何分布等。
2. 连续型概率分布:在一个区间内,概率分布是连续变化的。
常见的连续型概率分布包括正态分布、指数分布、均匀分布等。
概率分布函数有许多应用,例如在金融领域中用以描述股票价格的波动、在物理学中用以描述微观粒子的运动等。
四、条件概率条件概率是指在已知某一事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。
条件概率通常用P(A|B)表示,读作“在B条件下A的概率”。
条件概率的计算公式为:P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)。
条件概率在许多实际问题中都有重要应用,例如在医学诊断中用以计算某种疾病的发病率、在金融领域中用以计算风险事件发生的概率等。
高中数学基础 概率

一、事件1、必然事件:一定条件下,必然发生的事件2、不可能事件:一定条件下,一定不会发生的事件3、确定事件:必然事件和不可能统称为确定事件4、随机事件:一定条件下,可能发生也可能不发生的事件5、互斥事件:一次实验中,不会同时发生的事件B A ,互斥,则0)(=⋂B A P6、对立事件:如果事件A 和事件B 在任何一次实验中有且仅有一个事件发生,称事件A 和事件B 对立,0)(=⋂B A P 且1)(=⋂B A P对立一定互斥,互斥不一定对立7、独立事件:如果事件A 发生与否与事件B 发生与否之间完全没有任何关系,A ,B 独立,则)()()(B P A P AB P =二、概率与频率(1)概率是一种理论值,频率是一种实验值(2)概率是一个确定的常数,是客观存在的,频率是概率的近似值,随着试验次数的增多,频率会越来越接近于概率(3)频率是就样本而言的,试验的次数再多它仍然是样本,而概率是总体的意义上说的,试验的次数越多只能说观察概率更精确一些,频率接近概率的可能性就越大,其结果就越可信,但它仍然是有限次试验三、概型1、古典概型(1)实验中所有可能出现的基本事件只有有限个(2)每个事件出现的可能性相等 概率公式基本事件总数包含的基本事件个数A A P =)(2、几何概型基本事件通常不可计数,每个事件发生的概率只能通过一定的测度,像长度、面积、体积的比值来表示,概率公式:积)的区域长度(面积或体试验的全部结果所构成积)的区域长度(面积或体构成事件A A P =)( 经典例题1(1)(湖南卷)在区间[-1,2]上随机取一个数x ,则]1,0[∈x 的概率为_____________。
(2)(辽宁卷)ABCD 为长方形,2=AB ,1=BC ,O 为AB 的中点,在长方形ABCD 内随机取一点,取到的点到O 的距离大于1的概率为( )A 、4π B 、41π- C 、8π D 、81π-提高例题2(1)甲乙两人相约12:00-13:00在某地会面,假定每人在这段时间内的每个时刻到达会面地点的可能性相同的,先到者等20分钟后离去,试求两人能会面的概率。
概率计算基础

概率计算基础在概率计算中,概率是指某个事件发生的可能性。
它是数学中一个重要的概念,广泛应用于各个领域,包括统计学、金融、工程等。
概率计算基础是理解和应用概率的基础知识。
本文将介绍概率计算的基本概念、常用概率计算方法以及实际应用场景。
1. 概率的基本概念概率是用来描述随机事件发生的可能性的数值,通常用介于0和1之间的数表示。
其中,0表示不可能事件,1表示必然事件。
对于任意事件A,0 ≤ P(A) ≤ 1。
概率的取值可以通过数学方法、实验或者统计得出。
2. 概率的计算方法概率的计算可以有多种方法,以下是常用的几种方法:2.1. 经典概率经典概率是指在一个确定的背景下,根据对象的性质和数量来计算概率。
例如,从一副扑克牌中抽取一张牌,红桃的概率就是4/52,即1/13。
2.2. 频率概率频率概率是通过多次重复实验来计算概率。
例如,将一枚硬币抛掷多次,统计正面朝上的次数与总次数之比,即可得到正面朝上的概率。
2.3. 主观概率主观概率是指基于个人主观判断而得出的概率。
它是基于经验和直觉,没有明确的数学计算方法。
例如,根据天气的变化和云量来预测下雨的概率。
3. 概率的运算规则概率的运算可以通过运算规则来计算,以下是常用的几个运算规则:3.1. 加法规则加法规则指出对于两个不相容事件A和B,它们的概率之和等于各自概率的和。
即 P(A∪B) = P(A) + P(B)。
3.2. 乘法规则乘法规则指出对于两个独立事件A和B,它们的概率之积等于各自概率的乘积。
即P(A∩B) = P(A) × P(B)。
3.3. 条件概率条件概率是指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
用符号表示为 P(A|B),读作“A在B条件下发生的概率”。
条件概率的计算公式为P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
4. 概率的应用场景概率在现实生活和各个学科中都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景:4.1. 统计调查在社会科学和市场调查中,概率可以用来估计人口的特征、市场份额和调查结果的可靠性。
《概率论基础》课件

本课程将为您介绍概率论的基础知识,包括概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及在实际问题中的应用。
课程介绍
欢迎参加《概率论基础》课程!它将帮助您理解概率论的重要性以及其在实 际生活中的应用。
在本课程中,您将学习概率的基本概念、概率的性质,以及如何使用概率模 型解决实际问题。
天气预报
探索概率在天气预报中的应 用。
医学研究
学习如何使用概率在医学研 究中进行数据分析。
总结和回顾
感谢您参加《概率论基础》课程!在本课程中,我们深入学习了概率的基本概念、性质,常见的 概率模型,概率计算方法以及概率在实际问题中的应用。 希望您通过本课程的学习,加深对概率论的理解,并能将其应用于实际生活和工作中。
连续概率分布
了解连续概率分布,如 正态分布和指数分布。
混合概率模型
探索混合概率模型和它 们的应用。
概率计算方法
1
排列组合
学习如何使用排列和组合计算概率。
条件概率树
2
掌握使用条件概率树解决复杂问题
的方法。
3
贝叶斯定理
了解贝叶斯定理在概率计算中的重 要性。
概率在实际问题中的应用
股票市场
了解如何使用概率计算股票 行情和投资决策。
概率的基本概念
1 随机事件
了解随机事件的定义和特征。
3 事件的概率
学习如何计算事件的概率。
2 样本空间
掌握样本空间的概念和表示方法。Βιβλιοθήκη 概率的性质互斥事件
研究互斥事件的特性和计算 方法。
独立事件
条件概率
探讨独立事件的概念和性质。
学习如何计算条件概率和应 用。
常见的概率模型
基础概率问题

基础概率问题
基础概率问题在我们的日常生活中,概率问题常常会出现,它们涉及到各种不同的场景和可能性。
下面,我们就来探讨一些基础的概率问题。
首先,让我们考虑一个非常简单的概率问题:掷骰子。
假设我们有一个六面的骰子,每一面上的数字代表了不同的结果。
当我们掷这个骰子时,每个数字出现的概率是相等的,都是1/6。
这种类型的概率问题被称为等概率模型。
除了等概率模型,还有另一种常见的概率问题:顺序效应。
这种问题中,事件的顺序会影响到最终结果。
例如,在猜拳游戏中,石头、剪刀、布的顺序就对比赛结果产生了影响。
因为每个动作都有可能被对手猜到或者被随机选择,所以顺序效应在这里起到了关键的作用。
此外,还有条件概率问题。
在这种问题中,事件的发生依赖于另一个事件先发生。
例如,在足球比赛中,只有在对方球队进球后,自己的球队才有机会进行点球大战。
这就是一个典型的条件概率问题。
除了以上几种基础的概率问题外,还有许多其他的类型和变种。
但是,无论问题的形式如何,理解概率的基本概念和计算方法是解决它们的关键。
通过学习和实践,我们可以更好地理解和应用概率来解决实际问题。
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课程要求•使用教材:《工程数学—概率统计简明教程》同济大学应用数学系编高等教育出版社•遵守上课纪律,不迟到,不旷课;•按时交作业;•请购买习题册,时间地点另行通知;第一章一、随机试验二、随机事件三、事件间的关系与事件的运算一概率论的诞生及应用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c 局便算赢家, 若在一赌徒胜a 局( a<c ),另一赌徒胜b局(b<c)时便终止赌博,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. 概率论的广泛应用几乎遍及所有的科学领域, 例如天气预报, 地震预报, 产品的抽样调查;在通讯工程中可用以提高信号的抗干扰性,分辨率等等.在一定条件下必然发生的现象称为确定性现象.“太阳不会从西边升起”,1.确定性现象“同性电荷必然互斥”,“水从高处流向低处”,实例自然界所观察到的现象:确定性现象随机现象二随机现象“函数在间断点处不存在导数”等.确定性现象的特征条件完全决定结果2. 随机现象在一定条件下可能出现也可能不出现的现象称为随机现象.实例1“在相同条件下掷一枚均匀的硬币,观察正反两面出现的情况”.结果有可能出现正面也可能出现反面.结果有可能为:“1”, “2”, “3”, “4”, “5”或“6”.实例3“抛掷一枚骰子,观察出现的点数”.实例2“用同一门炮向同一目标发射同一种炮弹多发, 观察弹落点的情况”.结果: “弹落点会各不相同”.说明1. 随机现象揭示了条件和结果之间的非确定性联系, 其数量关系无法用函数加以描述.2. 随机现象在一次观察中出现什么结果具有偶然性, 但在大量重复试验或观察中, 这种结果的出现具有一定的统计规律性, 概率论就是研究随机现象这种本质规律的一门数学学科.如何来研究随机现象?随机现象是通过随机试验来研究的.问题什么是随机试验?三、随机试验定义在概率论中,把具有以下三个特征的试验称为随机试验.1. 可以在相同的条件下重复地进行;2. 每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;3. 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.说明1. 随机试验简称为试验, 是一个广泛的术语.它包括各种各样的科学实验, 也包括对客观事物进行的“调查”、“观察”、或“测量”等.2. 随机试验通常用E 来表示.实例“抛掷一枚硬币,观察正面,反面出现的情况”.分析(1) 试验可以在相同的条件下重复地进行;1.“抛掷一枚骰子,观察出现的点数”.2.“从一批产品中,依次任选三件,记录出现正品与次品的件数”.同理可知下列试验都为随机试验(2) 试验的所有可能结果:正面,反面;(3) 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现.故为随机试验.3. 记录某公共汽车站某日上午某时刻的等车人数.4. 考察某地区10 月份的平均气温.5. 从一批灯泡中任取一只,测试其寿命.四、样本空间样本点定义对于随机试验E,它的每一个可能结果称为样本点,由一个样本点组成的单点集称为基本事件。
所有样本点构成的集合称为E的样本空间或必然事件,用Ω或S表示我们规定不含任何元素的空集为不可能事件,用Φ表示。
随机事件随机试验E 的样本空间Ω的子集(或某些样本点的子集),称为E 的随机事件,简称事件.实例抛掷一枚骰子, 观察出现的点数.试验中,骰子“出现1点”, “出现2点”, …,“出现6点”,“点数不大于4”, “点数为偶数”等都为随机事件.写出掷骰子试验的样本点, 样本空间, 基本事件,事件A —出现偶数, 事件B —出现奇数i ω;6,1,L=i i },,,,,{654321ωωωωωωΩ=解:用表示掷骰子出现的点数为基本事件;6,,2,1,},{L ==i i A i i ω};,,{642ωωω=A }.,,{531ωωω=B 例例正确写出下列事件的样本空间:E1:抛一枚硬币,观察正面H ,反面T 出现的情况;S 1={H,T} H-正面T-反面E2:在单位圆内任取一点,记录它的坐标;222{(,)|1}S x y x y =+<E3:将一硬币抛三次,观察正面H ,反面T 出现的情况;S 3={HHH HHT HTH THH HTT THT TTH TTT}E4:抛四颗骰子,观察四颗骰子点数之和;S 4={4,5,6…24}S 7={(t 1,t 2)|T 1<t 1<t 2<T 2}T 1,T 2为这一地区最低,最高温度限t 1,t 2, 为可能出现的最低,最高温度E5:记录电话交换台一分钟内接到的呼唤次数;S 5 ={0,1,2…}E6:在一批灯泡中任意取一只,测试其寿命(以小时计);S 6={t | t>=0} t 为灯泡寿命E7:记录某地一昼夜的最高温度t 2,最低温度t 1。
随机试验、样本空间与随机事件的关系每一个随机试验相应地有一个样本空间, 样本空间的子集就是随机事件.随机试验样本空间子集随机事件必然事件、不可能事件是两个特殊的随机事件.),,( , , ,的子集是而的样本空间为设试验ΩΩL 21=k A B A E k 1. 包含关系若事件A 出现, 必然导致B 出现,则称事件B 包含事件A ,记作.B A A B ⊂⊃或实例“长度不合格”必然导致“产品不合格”所以“产品不合格”包含“长度不合格”.图示B 包含A .ΩB A六、随机事件间的关系及运算I .随机事件间的关系2. 事件的和(并)}.|{. ,,B e A e e B A B A B A B A ∈∈=或,显然记作的与事件称为事件个事件至少发生一个”也是一“二事件U U 和事件实例某种产品的合格与否是由该产品的长度与直径是否合格所决定,因此“产品不合格”是“长度不合格”与“直径不合格”的并.图示事件A 与B 的并.若事件A 包含事件B ,而且事件B 包含事件A , 则称事件A 与事件B 相等,记作A=B .;,,,, , , , 至少发生一个即的和事件个事件为称n n k nk A A A A A A n A L L U 21211=3. 事件的交(积).AB B A 或积事件也可记作⋅.,,, , ,至少发生一个即的和事件为可列个事件称L L U 21211A A A A A k k ∞=}.|{ ,","B e A e e B A B A B A B A ∈∈=且,显然记作的与事件事件称为也是一个事件同时发生二事件I I 积事件,推广图示事件A 与B 的积事件.实例某种产品的合格与否是由该产品的长度与直径是否合格所决定,因此“产品合格”是“长度合格”与“直径合格”的交或积事件.和事件与积事件的运算性质,A A A =U ,ΩΩ=U A ,A A =∅U ,A A A =I ,A A =ΩI .∅=∅I A ;,,,, , , ,21211同时发生即的积事件个事件为称推广n n nk k A A A A A A n A L L I =.,,,, ,21211同时发生即的积事件为可列个事件称L L I A A A A A k k ∞=4. 事件的互不相容(互斥)若事件A 、B 满足则称事件A与B互不相容..∅==ABBA I实例抛掷一枚硬币, “出现花面”与“出现字面”是互不相容的两个事件.5. 事件的差图示A 与B 的差ΩB AB ⊄A B ⊂B A −实例“长度合格但直径不合格”是“长度合格”与“直径合格”的差.A 事件“A 出现而B 不出现”,称为事件A 与B 的差. 记作A -B .若事件A 、B 满足则称A 与B 为互逆(或对立)事件. A 的逆记作.A 实例“骰子出现1点”“骰子不出现1点”图示A 与B 的对立..∅==ABBA且ΩU6. 事件的互逆(对立)对立对立事件与互斥事件的区别ΩAB A 、B 对立A 、B 互斥. ∅==AB B A 且ΩU ,∅=AB 互斥对立概率论中事件间的关系与集合论中集合之间的关系是一致的,详见表II.事件间的运算规律.,)1(BA AB A B B A ==U U 交换律),()()2(C B A C B A U U U U =结合律ACAB C B A AC AB C A B A C B A −=−==)(,)()()()(I U I U I U I 分配律3.,:(4)B A B A B A B A U I I U ==律对偶则有为事件设 ,,,C B A ).()(BC A C AB =).)(()()()(C B C A C B C A C B A U U U I U U I ==U I I U ni ini i ni i ni i A A A A 1111,======例设A,B,C 表示三个随机事件,试将下列事件用A,B,C 表示出来.(1) A 出现, B, C 不出现;(2) A, B都出现, C 不出现;(3) 三个事件都出现;(4) 三个事件至少有一个出现;(5) 三个事件都不出现;(6) 不多于一个事件出现;解C B A )(1;)(C AB or C AB −2;)3(ABC ;)4(C B A U U ;)5(C B A C B A or −−);(C B A or U −;)6(C B A C A C B A C B A +++例在图书馆中随意抽取一本书A 表示数学书,B 表示中文书,C 表示平装书.——抽取的是精装中文版数学书C AB B C ⊂——精装书都是中文书BA =——非数学书都是中文版的,且中文版的书都是非数学书则事件Ω=−A )B A (AB U U 等式运用事件运算关系证明例2则由于证明,B A B A =−A B A AB U U )(−A B A AB U U )(=A B A A U Ω=Ω=。