6.2高等数学概率的基本公式

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概率统计公式大全(复习重点)

概率统计公式大全(复习重点)
某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n种方法来完成,则这件事可由m×n种方法来完成。
(3)一些常见排列
重复排列和非重复排列(有序)
对立事件(至少有一个)
顺序问题
(4)随机试验和随机事件
如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。
条件概率是概率的一种,所有概率的性质都适合于条件概率。
例如P(Ω/B)=1 P( /A)=1-P(B/A)
(13)乘法公式
乘法公式:
更一般地,对事件A1,A2,…An,若P(A1A2…An-1)>0,则有
… …… … 。
(14)独立性
①两个事件的独立性
设事件 、 满足 ,则称事件 、 是相互独立的。
, 其中 ,
则称随机变量 服从参数为 , 的二项分布。记为 。
当 时, , ,这就是(0-1)分布,所以(0-1)分布是二项分布的特例。
泊松分布
设随机变量 的分布律为
, , ,
则称随机变量 服从参数为 的泊松分布,记为 或者P( )。
泊松分布为二项分布的极限分布(np=λ,n→∞)。
超几何分布
随机变量X服从参数为n,N,M的超几何分布,记为H(n,N,M)。
-A称为事件A斥未必对立。
②运算:
结合率:A(BC)=(AB)C A∪(B∪C)=(A∪B)∪C
分配率:(AB)∪C=(A∪C)∩(B∪C) (A∪B)∩C=(AC)∪(BC)
德摩根率: ,
(7)概率的公理化定义
设 为样本空间, 为事件,对每一个事件 都有一个实数P(A),若满足下列三个条件:

高等数学教材内容目录表

高等数学教材内容目录表

高等数学教材内容目录表1. 函数与极限1.1 函数的基本概念1.2 极限的定义与性质1.3 极限运算法则1.4 无穷小与无穷大1.5 函数的连续性2. 导数与微分2.1 导数的概念与计算2.2 导数的几何意义与物理意义2.3 高阶导数与导数的简单应用2.4 微分的概念与计算3. 微分中值定理与应用3.1 罗尔定理与拉格朗日中值定理3.2 函数的单调性与极值3.3 中值定理的应用3.4 泰勒公式与泰勒展开式3.5 参数方程与极坐标系4. 不定积分4.1 不定积分的定义与基本性质 4.2 基本积分公式与通积分法 4.3 分部积分与换元积分法4.4 定积分与定积分的计算5. 定积分与微积分基本定理5.1 定积分的定义与性质5.2 牛顿—莱布尼茨公式5.3 组合中的定积分5.4 广义积分与无穷级数6. 常微分方程6.1 一阶常微分方程6.2 高阶线性常微分方程6.3 非齐次线性微分方程6.4 变量可分离微分方程6.5 齐次线性微分方程6.6 常系数线性微分方程7. 多元函数微分学7.1 二元函数与二元函数的极限 7.2 二元函数偏导数与全微分7.3 隐函数与隐函数的偏导数7.4 多元函数的极值与条件极值8. 重积分8.1 二重积分的概念与性质8.2 三重积分的概念与性质8.3 球坐标与柱坐标下的积分计算8.4 重积分的应用9. 曲线积分与曲面积分9.1 曲线积分的定义与计算9.2 曲线积分的应用9.3 曲面积分的定义与计算9.4 曲面积分的应用10. 傅里叶级数10.1 傅里叶系数与傅里叶级数10.2 傅里叶级数的收敛性与展开性质10.3 定义域上的奇偶延拓与周期延拓11. 选修内容(根据学校及课程安排进行确定)。

高等数学(下)(适用于经济类、管理类各专业)6.1-6.2

高等数学(下)(适用于经济类、管理类各专业)6.1-6.2
该直线的方程为x-x0l=y-y0m=z-z0n,
称其为空间直线的点向式方程.
特别地, 当l=0时, 直线方程为x=x0, y-y0m=z-z0n,
该直线是平面x=x0上的一条直线.
y=y0,
当l=m=0时, 直线方程为x=x0,
该直线是过点(x0, y0, 0)且平行于z轴的一条直线.
例7

求过两点P1(1, 2, -1)与P2(3, -2, 5)的直线方程.
类似于平面直角坐标系,
空间中的任意一点也可与三元有序数组(x, y, z)建立一一对应关系.
图6-2
如图6-3所示,对于空间中任意一点P,
可以过点P分别作垂直于x轴、y轴、z轴的三个平面,
这三个平面与坐标轴分别交于A、 B、 C三点,
这三点在x轴、y轴、z轴上的坐标依次记为x、 y、 z.
这样一来, 点P就对应到了三元有序数组(x, y, z);
即平面Oxy上的单位圆.
思考
平面Oxy上的单位圆还可以用其他的方程组来表示吗?
三、 平面与空间直线
1. 平面的方程
平面是特殊的曲面.
因此空间直角坐标系中的平面方程也是关于x、 y、 z的三元方程,
且平面方程的一般形式为Ax+By+Cz+D=0,
且A、 B、 C不全为零.
其中A、 B、 C、 D是常数,
该平面的方程为A(x-x0)+B(y-y0)+C(z-z0)=0,
称其为平面的点法式方程.
例6
在空间直角坐标系中,
求到两定点A(x1, y1, z1)和B(x2, y2, z2)距离相等的点的轨迹.

设P(x, y, z)是轨迹上的任意一点, 则|PA|=|PB|,

大一高数全部知识点汇总

大一高数全部知识点汇总

大一高数全部知识点汇总高等数学作为大一学生必修的一门课程,是建立在中学数学基础之上的一门学科,主要涉及微积分、数列、级数、概率论等内容。

下面是大一高数的全部知识点汇总。

1. 函数与极限1.1 函数函数的概念、性质及表示法常见函数及其性质(线性函数、幂函数、指数函数、对数函数、三角函数等)复合函数与反函数1.2 极限数列收敛的概念与性质函数极限的定义与性质极限的四则运算法则与基本极限公式无穷小量与无穷大量常见极限计算方法2. 导数与微分2.1 导数导数的定义与性质常见函数的导数(幂函数、指数函数、对数函数、三角函数等)导数的四则运算法则及高阶导数2.2 微分微分的定义与性质微分中值定理函数的单调性与极值曲线的凹凸性与拐点导数在几何应用中的意义(切线、法线、极值、拐点等)3. 积分与不定积分3.1 积分定积分的定义与性质牛顿-莱布尼茨公式与积分区间可加性常见函数的积分(幂函数、指数函数、对数函数、三角函数等)定积分的计算方法(换元法、分部积分法、分段函数等)3.2 不定积分不定积分的定义与性质常见函数的不定积分基本初等函数与初等函数的积分表达式4. 微分方程4.1 微分方程的基本概念微分方程的定义、分类及基本术语4.2 一阶常微分方程可分离变量的一阶方程一阶线性方程齐次方程与非齐次方程4.3 二阶常系数齐次线性微分方程特征根与特征方程解的结构与通解形式已知边值问题与未知边值问题4.4 变量分离的方程4.5 有关高阶微分方程的基本概念5. 数列与级数5.1 数列的定义与常见性质等差数列与等比数列数列的极限与单调性5.2 级数的定义与常见性质等比级数与调和级数级数的收敛与发散判定绝对收敛与条件收敛级数收敛的收敛准则6. 概率统计6.1 随机事件与概率概率的定义与性质事件关系与运算条件概率与独立性6.2 随机变量与概率分布随机变量的概念与性质离散型随机变量与连续型随机变量常见概率分布(均匀分布、二项分布、正态分布等)6.3 统计与抽样总体与样本的概念随机抽样与抽样分布参数估计与假设检验以上就是大一高数的全部知识点汇总,希望对你的学习有所帮助!。

高等数学基础教材答案第二版

高等数学基础教材答案第二版

高等数学基础教材答案第二版《高等数学基础教材答案第二版》第一章导数与微分1.1 导数的定义与计算方法导数的定义:对于函数f(x),在点x处的导数表示为f'(x),可以用以下公式计算:f'(x) = lim(h→0) [(f(x+h) - f(x))/h]1.2 导数的几何意义与物理应用通过导数的计算,我们可以得到函数在某一点处的切线斜率,进而了解函数的增减性和凸凹性。

在物理学中,导数也可以表示速度、加速度等物理量。

第二章不定积分与定积分2.1 不定积分不定积分,又称原函数或反导数,可以通过求导数的逆运算得到。

不定积分的符号表示为∫f(x)dx。

2.2 定积分定积分是用来计算曲线下的面积或求解物理问题的有效工具。

定积分的符号表示为∫[a, b] f(x)dx,表示函数f(x)在区间[a, b]上的面积。

第三章一元函数的应用3.1 曲线的切线与法线曲线的切线可以通过求导数得到切线的斜率,进而确定切线方程。

法线垂直于切线,并且切线和法线的斜率乘积为-1。

3.2 最值与最值问题通过求导数可以找到函数的极值点,进而确定函数的最大值和最小值。

在实际问题中,最值问题经常出现,如求解最优化问题等。

第四章多元函数与偏导数4.1 多元函数的概念多元函数是指依赖于多个变量的函数,如f(x, y)。

多元函数的图像可以用三维坐标系表示。

4.2 偏导数的定义与计算偏导数表示多元函数对某个变量的导数,其他变量视为常数。

偏导数的符号表示为∂f/∂x。

第五章重积分与曲线积分5.1 二重积分二重积分是对平面区域上的函数进行求和。

可以通过迭代积分或转换为极坐标系下的积分进行计算。

5.2 曲线积分曲线积分是沿曲线对函数进行积分的操作。

根据曲线的参数方程或者标量函数方程进行计算。

第六章数项级数6.1 数列与数列的极限数列是指一系列按照一定顺序排列的数,可以通过递推公式给出。

数列的极限是指当n趋向于无穷大时,数列的变化趋势。

高等数学上册目录同济第七版

高等数学上册目录同济第七版

高等数学上册目录同济第七版目录第一章导数与微分1.1 导数的概念1.2 导数的计算1.3 高阶导数与Leibniz公式1.4 微分学的应用第二章极值与最值2.1 极值的概念与求解2.2 最值的概念与求解第三章中值定理3.1 Rolle定理3.2 Lagrange中值定理3.3 Cauchy中值定理第四章函数的单调性与曲线的凹凸性4.1 函数的单调性4.2 曲线的凹凸性第五章泰勒公式5.1 泰勒公式的定义与基本形式5.2 带Peano余项的Lagrange形式5.3 带Lagrange余项的形式第六章不定积分6.1 不定积分的定义与基本性质6.2 基本初等函数的不定积分6.3 分部积分法与换元积分法第七章定积分7.1 定积分的概念与性质7.2 定积分的计算方法7.3 定积分的应用第八章曲线长度、曲率与曲率半径8.1 曲线长度的计算8.2 曲率的概念与计算8.3 曲率半径第九章多元函数的极限、连续与偏导数9.1 多元函数的极限9.2 多元函数的连续9.3 偏导数及其应用第十章多元函数的微分、全微分与隐函数定理10.1 多元函数的微分10.2 多元函数的全微分10.3 隐函数定理第十一章重积分11.1 二重积分的概念与性质11.2 二重积分的计算方法11.3 三重积分的概念与性质11.4 三重积分的计算方法第十二章曲线积分与曲面积分12.1 曲线积分的概念与计算方法12.2 曲面积分的概念与计算方法第十三章常微分方程13.1 常微分方程的概念与解法13.2 一阶常微分方程的解法13.3 高阶常微分方程的解法以上就是《高等数学上册目录同济第七版》的主要内容目录,希望对你的学习有所帮助。

高等数学系列教材目录表

高等数学系列教材目录表

高等数学系列教材目录表第一章:极限与连续1.1 极限的概念1.2 极限的运算法则1.3 无穷小与无穷大1.4 一元函数的连续性第二章:函数的导数与微分2.1 导数的定义2.2 导数的基本运算法则2.3 高阶导数与高阶微分2.4 隐函数与参数方程求导第三章:一元函数的微分学应用3.1 最值与最值存在条件3.2 凹凸性与拐点3.3 曲线的渐近线3.4 微分中值定理与Taylor公式第四章:不定积分4.1 不定积分的概念4.2 基本积分表与换元法4.3 分部积分与定积分的计算4.4 函数积分的性质第五章:定积分5.1 定积分的概念5.2 定积分的计算方法5.3 反常积分5.4 定积分的应用第六章:微分方程6.1 常微分方程的基本概念6.2 可分离变量与齐次方程6.3 一阶线性微分方程6.4 高阶线性微分方程第七章:多元函数微分学7.1 多元函数的极限与连续7.2 多元函数的偏导数7.3 隐函数与参数方程的偏导数7.4 多元函数的全微分第八章:重积分8.1 二重积分的概念与计算8.2 极坐标系下的二重积分8.3 三重积分的概念与计算8.4 数值积分与重积分的应用第九章:曲线曲面积分9.1 第一类曲线积分9.2 第二类曲线积分9.3 曲面积分的概念与计算9.4 应用实例解析第十章:无穷级数10.1 数项级数的概念与性质10.2 收敛级数的判定10.3 幂级数与函数展开10.4 泰勒级数与麦克劳林级数第十一章:常微分方程11.1 一阶常微分方程11.2 高阶常微分方程11.3 实际问题建模与解答11.4 系统常微分方程第十二章:向量代数与解析几何12.1 向量空间与基底12.2 向量的内积与外积12.3 线性方程组与矩阵12.4 空间曲线与曲面第十三章:多元函数微分学的应用13.1 梯度与方向导数13.2 多元函数的极值与最值条件13.3 二次型与正定性13.4 特征值与特征向量第十四章:多元积分学14.1 二重积分的计算技巧14.2 三重积分的计算技巧14.3 坐标变换与积分的几何应用14.4 曲线曲面积分的计算方法第十五章:无穷级数的应用15.1 幂级数的收敛域与函数展开15.2 Fourier级数与函数展开15.3 数学物理方程的解析解15.4 波动方程与热传导方程第十六章:曲线积分与曲面积分的应用16.1 曲线积分的物理应用16.2 曲面积分的物理应用16.3 物理场的散度与旋度16.4 应用实例解析与计算第十七章:多元函数的傅里叶级数17.1 多元函数的Fourier级数展开17.2 空间中的Fourier级数与Fourier变换17.3 矢量值函数的Fourier级数展开17.4 傅里叶级数的物理应用第十八章:向量场与格林公式18.1 向量场的数学描述18.2 向量场的积分与路径无关性18.3 格林公式的证明与应用18.4 微分形式与斯托克斯公式这是一份高等数学系列教材的目录表,涵盖了极限与连续、函数的导数与微分、微分方程、重积分、曲线曲面积分、无穷级数、向量代数与解析几何、多元函数微分学的应用等主要内容。

(精选推荐)同济-高等数学-第三版(6.2) 第二节 可分离变量方程

(精选推荐)同济-高等数学-第三版(6.2) 第二节 可分离变量方程
由方程 F( x ,y ,y' )= 0 可解出导数 y',即方程可化 为如下形式:
y = f( x ,y ) 或 P( x ,y )d x + Q( x ,y )d y = 0 .
• 导数表达式中的二元函数必须是变量可分离的 由于不定积分计算只能对单变量函数进行,而由一
阶方程 F( x ,y ,y )= 0 解出的导数 y' 一般是 x 、y 的二 元函数,即导数可解出的方程的一般形式为:
遗憾的是,一般的微分方程未必有初等解,即便对 最简单的一阶方程也是如此。
通过对各类微分方程的研究, 人们找到了一些方程,它们的解 可由初等函数表示,这便是微 分方程求解要讨论的内容。
可由初等方法求解的微分方程一般有三类:
(1) 可积型方程 从运算角度讲,解微分方程就是设法消去方程中导
数记号,使其化为仅含未知函数 y 及自变量 x 的式子。 由于积分运算是导数运算的逆运算,消去导数记号
可分离变量方程是可积方程的最基本形式, 其它类型的可积分方程最终都是化为可分离变量 方程求解的,掌握可分离变量方程解的存在性理 论是理解用积分法解微分方程的基础。
求解微分方程的前提是方程必需有解,从微积分讨 论角度考虑,还希望方程的解能够由初等函数表示,那 些能由初等函数表示的解称为初等解(公式解)。
(2) 可分离变量方程的一般形式 由上分析,对一阶方程 F( x ,y ,y ' )= 0 ,可直接由
积分法求解的方程的一般形式为: y = f( x ,y )= h( x )/ g( y ), g( y ) 0,
或 h1( x )·g1( y )d x + h2( x )·g2( y )d y = 0 , 其中 g1( y )、 h2( x ) 0 .
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P( A)
8 7 10 9 7
8 10
9
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例题2
一群人中,聋子的概率为0.005,盲人的概 率为0.0085,而聋子中是盲人的概率为 0.12,求某人又聋又盲的概率. 解: 设A={聋子}; B={盲人} 则: P(A)=0.005; P(B)=0.0085; P(B/A)=0.12 所求概率:
1.6%
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Bayes公式(逆概率公式)
P(Ai
B)

P(AiB) P(B)

P(Ai )P(B P(B)
Ai
)
另:
P( Ai B)
P( Ai )P(B Ai )
n
P( Ai )P(B Ai )
i 1
P(A)P(B A) P(A B)
P(A)P(B A) P(A)P(B A)
3.P(甲脱靶/目标击中) P(A/( A B)) P(A)P(B) P(A B)
=0.3*0.9/0.97=0.278
返回
例题2
甲.乙.丙三人能破译某密码的概率分别为 1 , 1 , 1 .问密码能被破译出来的概率.
534
解: P(A B C) 1 P(A B C)
A与B;B与A;A与B均相互独立 返回
例题1
甲打中的概率为0.7,乙打中的概率为0.9。 设A={甲打中};B={乙打中},则:
P(A)=0.7; P(B)=0.9 1.甲乙两人都打中的概率为:
P(AB)=P(A)P(B)=0.7*0.9=0.63 2.目标被打中的概率为:
P(A+B)=1-(1-0.7)(1-0.9)=0.97
解:A={澄明度较差};B={标记不清}
求P(A B)
P(A B) 1 P(A B)
1 P(A) P(B) P(AB)
1 6 5 4 20 20 20
0.65
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二、概率的乘法公式
1.条件概率
定义:事件A和B,若P(A)≠0,则下式称为在事件A 发生的条件下B发生的概率
返回
例2:
5个细菌随机出现在3个试管溶液中,则第一 个试管溶液中的细菌不多于一个的概率?
解:设:P(A)=P(某个细菌落在第一个试管)
1 3
P(k 1) P(k 0) P(k 1)

C50
(1)0 3
(
2 3
)5

C51
(
1 3
)1
(
2 3
)4
0.46
返回
2 36

0.2127返回
例题3
10名学生为同一年出生, 问至少二人同一天生
日的概率. 解:
P(二人同一天)=1-P(没有人同一天生日)
=1-
P10 365
36510
返回
例题4
一盒试样共20支,放置一段时间后,其中有6支 澄明度较差,有5只标记不清,有4只澄明度和标 记都不合要求,现从中任取1支,求这只无上述 问题的概率。
P(A1)P(B A1) P(An )P(B An )
n
P(Ai )P(B Ai )
i 1
返回
例题1
口袋中有3红2白球,现无放回地取2球, 问第二次取到红球的概率? 解:设A:第一次取到红球
B:第二次取到红球
P(B) P(A)P(B A) P(A)P(B A)
32 23 3 54 54 5
特别地: 当条件A= U 时,条件概率就变成无条件概率了.
即:P(B/U)=P(B)
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2. 独立事件与乘法公式
独立事件定义: 若P(B)=P(B/A),则称事件B与事件A独立
由于:P( AB) P( A)P(B A) P(B)P( A B) P( A)P(B)
定理2:
事件A与B相互独立 P( AB) P( A)P(B)
n
n
P( Ai ) p(A1 A2 ... An ) P(A1) ... P(An ) P(Ai )
i1
i1
返回
推论 2
对任一事件A, 有
__
P(A) 1 P(A)
推论 3
若事件A B,则
P(A-B)=P(A)-P(B)
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例题2
盒中有32只红球, 4只白球,从中任取2支, 求: 至少有1只白球的概率.
1 P(ABC)
1 P(A)P(B)P(C)
1 4 2 3 3 534 5
例题3 (见142页例6-18)
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例题4: 彩电使用10000小时无故障的概率 为95%,使用15000小时无故障的概率为60%; 现有一台彩电已使用了10000小时无故障,问 该彩电继续使用到15000小时无故障的概率?
第二节 概率的基本公式
一、概率的加法
定理1. 设A; B 为任意两个事件,则: P(A+B) = P(A) +P(B) – P(AB)
AB
P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)–P(AB)-P(AC)-
P(BC)+P(ABC)
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例题1
A
右图A,B开关的开与
关概率均为1/2 , 求
B
灯亮的概率.
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例3:患结核病的人胸透被诊断为结核病的概 率为0.95,而未患病的人误诊的概率为0.002, 又知某城镇居民的结核病患病率为0.001,现 有一人经胸透被诊断为结核病,问确实患有 结核病的概率?
解:设A:被诊断为结核病;B:确实患有结核病
P(B/A) P( AB)
P(B)P(A B)
P( A) P(B)P(A B) P(B)P(A B)
P(B A) P( AB) P( A)
或 P( AB) P( A)P(B A) P(B)P( A B)
B
A
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例题1
10件物品中有2件次品,若不放回地抽取, 问:第一次取到正品后第二次取得正品的 概率.
解: 设 A={第一次取到正品}
B= {第二次取到正品}
则所求概率为: P(B A) P( AB)
例:扔硬币;射击等
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定理: n次Bernoulli试验中,事件A出现k次的概率为:
Pn (k) Cnk pk qnk
n
并且 Pn (k) 1 k 0
k 0,1,2, , n其中 Nhomakorabea(A)=p,p+q=1
例1:扔5次硬币正面出现3次的概率为:
P5 (3) C530.530.553 0.3125
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例2: 甲、乙、丙三车间的次品率分别为1%,
1.5%,2%,且全厂各车间产品所占比例为 25%,35%,40%,求全厂的次品率?
解:
设Ai (I=1,2,3):分别为抽得甲、乙、丙三车间的产品
B:表示抽到次品。
n
则:P(B) P( Ai )P(B Ai ) i 1 25%1% 35%1.5% 40%2%
解:设A={使用10000小时无故障};
B={使用15000小时无故障} 所求概率为:
P(B/A)= P( AB) P(B) P( A) P( A)
=0.6/0.95=0.63
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三、全概率公式及Bayes公式
完备事件组:
n 事件A1 , A2 ,,… , An两两互不相容,且P(Ai)>0;

0.001 0.95
0.001 0.95 0.999 0.002
0.32225
返回
四、独立重复试验和伯努利(Bernoulli)概型 独立重复试验: 在相同条件下重复试验,各次试验的结 果相互独立的随机试验。
伯努利(Bernoulli) 试验: 每次试验结果只有A与A的独立重复试验。
P(又聋又盲)=P(AB) P( A)P(B / A)
0.0050.12 0.0006
返回
条件概率的性质:
1. P(B/A) ≥0 2. P(U/A)=1 , P(V/A)=0 3. P(B/A)=1- P(B/A) 4. P(B1+B2/A)=P(B1/A)+P(B2/A)-P(B1B2/A)
解:
P(灯亮) = P(A+B)
= P(A)+P(B)-P(AB)
= 1111 3
2 2 22 4
法2:P(A B) 1 P(A B) 1 1 1 22

3 4
返回
推论1.
若A. B 为互不相容的两个事件,则 P(A+B) = P(A) + P(B)
一般地,若A1 ,A2,…,An 两两互不相容,则
Ai U.
i 1
全概率公式
设事件A1 , A2 ,,… , An为一完备事件组,则对任 一事件B,都有:
n
P(B) P( Ai )P(B Ai )
i 1
返回
证明:
B
A1 A2 … Ai … An
P(B) P(BU ) P(B( A1 A2 An )) P( A1B A2B AnB) P( A1B) P( A2B) P( AnB)
解:P(恰好1只白球)=P(A)
C C C = 1 1 / 2 0.2032
4
32
36
P(恰好2只白球)=P(B)
C C = 2 2 0.0095
4
36
P(至少1只白球)=P(A+B) =P(A)+P(B)
解法2:
=0.2032+0.0095 =0.2127
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