第1章 数学建模古典概型

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概率论与数理统计-古典概型

概率论与数理统计-古典概型
设 ij : 取出的两球的号码为i, j (1 i j 5), 则,
{12 ,13,14 ,15 ,23,24 ,25 ,34 ,35 ,45}, A {12 ,13 ,23},
从而,
P( A) 3 0.3. 10
表达方法:
样本空间中基本事件总数: N
设 Ak 表示第k 次取得次品,则 Ak 包含的基本事件
总数为: M PNk11 M (N 1)(N 2)(N k 1),
于是,P( Ak
)

M
P k 1 N 1
PNk

M N
(N (N
1)( N 1)( N
2)(N 2)(N
k k
1) 1)
第一章 随机事件及其概率
§1.4 概率的古典定义
一、古典概型的定义
定义 设E是随机试验, 若E满足下列条件: 1。试验的样本空间只包含有限个元素; 2。试验中每个基本事件发生的可能性相同. 则称E为等可能概型. 等可能概型的试验大量存在, 它在概率论发 展初期是主要研究对象. 等可能概型的一些概念 具有直观、容易理解的特点, 应用非常广泛.

M N
.
P(Ak ) 与 k 无关!
* 2.几何概型
假设随机试验包含无穷多个基本事件,且每个基 本事件都是等可能的.
定义 假设试验的样本空间 包含无穷多个基本
事件,其总量可用某种几何特征进行度量;事件A包含 的基本事件可用同样的几何特征度量. 事件A的概率定 义为:
P( A) A的的度度量量.

29876 10 9 8 7 6

1 5
这就是抽签的公正性
[例4] 一批产品共有N 件,其中有M 件次品.每次从

古典概型名词解释

古典概型名词解释

古典概型名词解释
嘿,咱今儿就来说说古典概型哈!啥是古典概型呢?就好比你扔个骰子,这骰子有六个面,每个面出现的机会都均等,这就是古典概型的一个例子呀!比如你想扔出个 3,那概率不就是六分之一嘛!
再举个例子,从一副扑克牌里抽一张牌,抽到每张牌的可能性也都一样,这也是古典概型呢!这就好像在一个大宝藏里找宝贝,每个宝贝被找到的几率都相同。

古典概型它有自己的特点呢!首先,试验的所有可能结果只有有限个,就像刚才说的骰子的六个面,扑克牌的那 54 张牌。

然后呢,每个结果出现的可能性相等。

你想想,扔骰子的时候,会出现 1 点和出现 6 点的概率是一样的呀!这多有意思!
咱再打个比方,就好比去参加一个抽奖,箱子里有 10 个球,只有一个球有奖,那你抽到奖的概率不就是十分之一嘛!这也是古典概型呀!
古典概型在生活中的应用可多啦!比如说彩票,那可不就是个典型的古典概型嘛!虽然中奖的概率很低,但总有人抱着希望去尝试呀!还有抽签决定顺序啥的,不也是一样的道理嘛!
哎呀,说了这么多,你是不是对古典概型有点感觉啦?它其实不复杂,就是那些可能性相等的有限结果的事儿嘛!所以呀,以后遇到这种情况,你就知道这是古典概型啦!
总之,古典概型就是这么个简单又有趣的东西,在生活中处处都能看到它的影子呢!。

第1章 数学建模古典概型

第1章  数学建模古典概型

这个问题亦被叫做蒙提霍尔悖论:虽然 该问题的答案在逻辑上并不自相矛盾,但十 分违反直觉。这问题曾引起一阵热烈的讨论。 以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述, 来自CraigF.Whitaker于1990年寄给《展示杂 志》(ParadeMagazine)玛莉莲· 莎凡 (MarilynvosSavant)专栏的信件:假设你正 在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中 选择一扇:其中一扇后面有一辆车;其余两 扇后面则是山羊。你选择了一道门,假设是 一号门,然后知道门后面有什么的主持人, 开启了另一扇后面有山羊的门,假设是三号
在Matlab的Medit窗口建立montyhall.m文件: function nochange=montyhall(n) m=0; l=0; x=[1,1,2];%此处用“1”代表山羊,“2”代表 汽车 for i=1:1:n k=unidrnd(3); if x(k)==2 m=m+1; l=l;
这个游戏的玩法是:参赛者会看见三扇 关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车, 选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车, 而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参 赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候, 节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇, 露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者 要不要换另一扇仍然关上的门。问题是:换 另一扇门是否会增加参赛者赢得汽车的机率? 如果严格按照上述的条件的话,答案是会。 换门的话,赢得汽车的机率是2/3。
参赛者挑汽车,主持人挑两头山羊的任 何一头,更换选择将不会赢得汽车。 在头两种情况,参赛者可以通过更换选 择而赢得汽车,第三种情况是唯一一种参赛 者通过保持原来选择而赢的情况。因为三种 情况中有两种是通过更换选择而赢的,所以 通过更换选择而赢的概率是2/3。
另一种解答是假设你永远都会更换选择, 这时赢的唯一可能性就是选一扇没有车的门, 因为主持人其后必定会开启另外一扇有山羊 的门,消除了更换选择后选到另外一只羊的 可能性。因为门的总数是三扇,有山羊的门 的总数是两扇,所以转换选择而赢得汽车的 概率是2/3,与初次选择时选中有山羊的门 的概率一样。

古典概型课件

古典概型课件

概率公式、全概率公式等。
对概率论的展望
概率论的发展方向
概率论作为数学的一个重要分支,将继续在金融、生物医 学、人工智能等领域发挥重要作用,同时也会随着实际应 用的需求不断发展新的理论和方法。
概率论与其他学科的交叉
概率论与统计学、金融学、生物学、医学等许多学科都有 密切的联系,未来这种交叉将会更加广泛和深入。
03 概率函数
用于计算每个事件发生的概率,通常用P()函数表 示。
02
古典概型的概率计算
排列与组合
排列
从n个不同元素中取出m个元素的所有排列的个数 。
组合
从n个不同元素中取出m个元素的所有组合的个数 。
概率公式
概率的定义
概率是指事件发生的可能性,通常用P表示。
事件的概率
一个事件的概率是指该事件发生的可能性,即事件发生的概率。
概率论的应用前景
随着大数据和人工智能的快速发展,概率论在数据分析和 模式识别等领域的应用前景广阔,同时也会为解决实际问 题提供更加精确和有效的数学工具。
THANKS
感谢观看
古典概型的特征
01 等可能性
每个试验结果的出现概率相等。
02 有限性
试验结果的数量是有限的。
03 互斥性
试验结果之间是互斥的,即一个结果发生时,其 他结果不会发生。
古典概型的概率空间
01 样本空间
包含所有可能的试验结果,通常用大写字母表示 。
02 事件空间
包含所有可能的结果集合,通常用小写字母表示 。
06
总结与展望
对古典概型的总结
01
古典概型的定义和特点
古典概型是一种离散概率模型,其特点是样本空间有限且每个样本点等

高一数学古典概型课件

高一数学古典概型课件
高一数学古典概型课件
目录
• 古典概型的定义与特点 • 古典概型的概率计算公式 • 古典概型的应用 • 古典概型的概率性质 • 古典概型的经典问题 • 古典概型的练习题与解析
01 古典概型的定义与特点
定义
定义
古典概型是一种概率模型,其中 每个样本点发生的可能性是相等 的,并且样本空间是有限的。
描述
独立性
在古典概型中,如果两个试验相互 独立,则它们的概率也是独立的。
古典概型与几何概型的区别
样本空间
古典概型的样本空间是有限的,而几何概型的样本空间是无限的。
概率计算
在古典概型中,概率计算公式为$P(A) = frac{m}{n}$,其中$m$是事件A包含的 样本点个数,$n$是样本空间中样本点的个数;而在几何概型中,概率计算公式 为$P(A) = frac{长度(或面积、体积)}{总长度(或总面积、总体积)}$。

概率问题的实际应用
保险业
保险公司根据不同险种的概率 来制定保险费率。
医学研究
通过临床试验和数据分析来研 究疾病的发生概率和治疗方案 的有效性。
统计学
在数据分析和预测中,概率是 一个重要的工具。
游戏开发
游戏中的随机事件和概率设置 对于游戏的平衡性和趣味性至
关重要。
04 古典概型的概率性质
概率的加法性质
古典概型也被称为等可能概型, 它是一种最简单、最直观的概率 模型,常用于描述一些离散、随 机事件。
特点
样本空间有限
古典概型的样本空间是有限的, 即样本点数量是确定的。
等可能性
在古典概型中,每个样本点发生的 可能性是相等的,即每个样本点的 概率都是$frac{1}{n}$,其中$n$ 是样本空间中样本点的个数。

高一数学必修课件古典概型的特征和概率计算公式建立概率模型

高一数学必修课件古典概型的特征和概率计算公式建立概率模型

预期收益计算
结合概率和游戏规则,计 算玩家的预期收益,为游 戏设计提供参考。
案例分析
以具体的游戏为例,如抛 硬币、掷骰子等,演示如 何运用古典概型进行公平 性分析。
风险评估与决策制定
风险识别
利用概率论识别潜在的风 险因素,并分析其发生的 可能性。
风险量化
通过概率计算,对风险进 行量化评估,为决策提供 依据。
PART 06
总结回顾与拓展延伸
关键知识点总结
古典概型的定义
古典概型是一种基于等可能性的概率 模型,其中每个基本事件发生的可能 性是相等的。
古典概型的特征
古典概型具有有限性和等可能性两个 基本特征。有限性指的是基本事件的 总数是有限的,等可能性则是指每个 基本事件发生的概率是相等的。
易错难点剖析
PART 04
建立概率模型解决实际问 题
随机现象描述与建模
随机现象
在一定条件下,并不总 是出现相同结果的现象

随机试验
在相同条件下可以重复 进行的试验或观察。
样本空间
随机试验所有可能结果 的集合。
事件
样本空间的子集,即某 些特定结果构成的集合

概率模型构建步骤
01
02
03
04
确定样本空间
明确随机试验所有可能的结果 。
程理论
随机过程理论是现代概率论的重要分支之一,主要研究随机现象的动态演化规律。该理论 在金融、物理、生物等领域有着广泛的应用。
大数据背景下的概率统计
随着大数据时代的到来,概率统计在数据分析、机器学习等领域的应用越来越广泛。现代 概率论的发展也更加注重与大数据技术的结合,为相关领域提供更加准确、高效的分析方 法。

概率论-古典概率模型

概率论-古典概率模型

所以
P(e ) 1 ,i 1,2,,n
i
n
若事件 A 包含 k 个基本事件 ,即
A ei1 ei2 eik
则有
P(A) P ei1 P ei2 P eik
k n
A包含的基本事件数 S中的基本事件总数
例1 将一枚硬币抛掷三次.
i 设事件 A1 为 "恰有一次出现正面 " ,求 PA1 . ii 设事件 A2 为 "至少有一次出现正面 " ,求 PA2 .
因为抽取时这些球是完
10个球中的任一个被取 出的机会都是1/10
全平等的,我们没有理由认
为10个球中的某一个会比另
一个更容易取得 . 也就是说,
10个球中的任一个被取出的
机会是相等的,均为1/10.
85 1946 7 2 3 10
二、古典概型中事件概率的计算
记 A={摸到2号球}
2
P(A)=?
P(A)=1/10
2
1 7
98345106
定义 1 若随机试验满足下述两个条件 (1) 它的样本空间只有有限多个样本点
(2) 每个样本点出现的可能性相同 称这种试验为等可能随机试验或古典概型.
记 B={摸到红球} , P(B)=6/10
静态
这里实际上是从“比例” 转化为“概率” 动态
当我们要求“摸到红球”的概 率时,只要找出它在静态时相应的 比例.
Ca1 Ca1b
a
a b
(2)作不放回抽样
k个人各人取一只球,每种取法是一个基本事件.
由乘法原理知,k个人各人取一只球有
(a
b)(a
b
1)
(a
b
k
1)

古典概型 课件

古典概型  课件

【解】 (1)这个试验的基本事件有: (正,正,正),(正,正,反),(正,反,正),(正,反, 反), (反,正,正),(反,正,反),(反,反,正),(反,反, 反). (2)基本事件的总数是8. (3)“恰有两枚正面向上”包含以下3个基本事件:(正, 正,反),(正,反,正),(反,正,正).
∴取出的两个球全是白球的概率为P(A)=165=25.
(2)从袋中的6个球中任取两个,其中一个为红球,而另一 个为白球,其取法包括(1,5),(1,6),(2,5),(2,6),(3,5), (3,6),(4,5),(4,6)共8个,
∴取出的两个球一个是白球,另一个是红球的概率为P(B) =185.
3.应用公式计算概率的步骤 (1)判断试验是否为古典概型; (2)算出基本事件总数n; (3)算出事件A包含的基本事件数m; (4)代入公式:P(A)=mn .
一 基本事件的个数问题
【例1】 连续掷3枚硬币,观察落地后这3枚硬币出现正 面还是反面.
(1)写出这个试验的所有基本事件; (2)求这个试验的基本事件的总数; (3)“恰有两枚正面向上”这一事件包含哪几个基本事件? 【分析】 用列举法写出所有结果.
事件E包含的基本事件有:
(A1,A2),(A1,B1),(A1,B2),(A1,B3),(A2,B1),(A2, B2),(A2,B3),共7个,
故P(E)=170,即所求概率为170.
(3)样本平均数
-x

1 8
×(9.4+8.6+9.2+9.6+8.7+9.3+9.0
+8.2)=9.
设D表示事件“从样本中任取一个数,该数与样本平均数 之差的绝对值不超过0.5”,则有8个基本事件,事件D包含的 基本事件有:
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参赛者挑汽车,主持人挑两头山羊的任 何一头,更换选择将不会赢得汽车。 在头两种情况,参赛者可以通过更换选 择而赢得汽车,第三种情况是唯一一种参赛 者通过保持原来选择而赢的情况。因为三种 情况中有两种是通过更换选择而赢的,所以 通过更换选择而赢的概率是2/3。
另一种解答是假设你永远都会更换选择, 这时赢的唯一可能性就是选一扇没有车的门, 因为主持人其后必定会开启另外一扇有山羊 的门,消除了更换选择后选到另外一只羊的 可能性。因为门的总数是三扇,有山羊的门 的总数是两扇,所以转换选择而赢得汽车的 概率是2/3,与初次选择时选中有山羊的门 的概率一样。
4 4 4 4 5 5 4 4 4
5 5 5 6 6 6 5 5 5
6 6 7 7 7 7 6 6 7
7 8 8 8 8 8 7 8 8
2 2 2 3
3 3 4 4
4 5 5 5
6 6 6 6
7 7 7 7
8 8 8 8
1. 1 验证性实验
实验二 古典概率的计算 【实验目的】 1.熟悉概率的概念和性质 2.掌握古典概率的计算方法,并通过实例加深 对概率概念和性质的理解 【实验要求】 1.掌握Matlab计算阶乘的命令factorial和双阶 乘的命令prod 2.掌握Matlab计算组合数的命令nchoosek 3.会用Matlab命令求古典概率
在Matlab的Medit窗口建立montyhall.m文件: function nochange=montyhall(n) m=0; l=0; x=[1,1,2];%此处用“1”代表山羊,“2”代表 汽车 for i=1:1:n k=unidrnd(3); if x(k)==2 m=m+1; l=l;
从17世纪到19世纪,贝努利、隶莫弗、 拉普拉斯、高斯、普阿松、切贝谢夫、马 尔可夫等著名数学家都对概率论的发展做 出了杰出的贡献。为概率论确定严密的理 论基础的是数学家柯尔莫哥洛夫。 1933年,他发表了著名的《概率论 的基本概念》,用公理化结构,明确定义 了概率论中的基本概念,成为了概率论发 展史上的一个里程碑,为以后的概率论的 迅速发展奠定了基础。
这个问题亦被叫做蒙提霍尔悖论:虽然 该问题的答案在逻辑上并不自相矛盾,但十 分违反直觉。这问题曾引起一阵热烈的讨论。 以下是蒙提霍尔问题的一个著名的叙述, 来自CraigF.Whitaker于1990年寄给《展示杂 志》(ParadeMagazine)玛莉莲· 莎凡 (MarilynvosSavant)专栏的信件:假设你正 在参加一个游戏节目,你被要求在三扇门中 选择一扇:其中一扇后面有一辆车;其余两 扇后面则是山羊。你选择了一道门,假设是 一号门,然后知道门后面有什么的主持人, 开启了另一扇后面有山羊的门,假设是三号
4.某厂一、二、三车间生产同类产品, 已知三个车间生产的产品分别占总量的 50%,25%,25%,且这三个车间产品 的次品率分别为1%,2%,4%三个车 间生产的产品在仓库中均匀混合。 (1)从仓库中任取一件产品,求它是次品的 概率; (2) 从仓库中任取一件产品,经检测是次 品,求该产品产自于三个车间的概率?

概率概念的要旨是在17世纪中叶法国 数学家帕斯卡与费马的讨论中才比较明确。 他们在往来的信函中讨论"合理分配赌注问 题",在概率问题早期的研究中,逐步建立 了事件、概率和随机变量等重要概念以及 它们的基本性质。 后来由于许多社会问题和工程技术问 题,如:人口统计、保险理论、天文观测、 误差理论、产品检验和质量控制等,这些 问题的提出,均促进了概率论的发展。
(4) >> x=2:1:4; >> y=factorial(x); >> factorial(9)/prod(y) 运行结果为: ans = 1260
写出从1,2,3,4,5,6,7,8这8个 数中取6个数的所有组合。 >> combntns(1:8,6) 运行结果为: ans = 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
>> n=64; >> p=1nchoosek(365,n)*factorial(n)/365^n 运行结果: p= 0.9972
2.某接待站在某一周曾接待过12次来访, 已知所有这12次接待都是在周二和周四进 行的,问是否可以推断接待时间是有规定 的?
>> p=2^12/7^12 %接待时间没有规定时, 访问都发生在周二和周四的概率 运行结果: p= 2.9593e-007 此概率很小,由实际推断原理知接待时间 是有规定的。
1.1 验证性实验
实验一 排列数与组合数的计算
【实验目的】 1.掌握排列数和组合数的计算方法 2.会用Matlab计算排列数和组合数 【实验要求】 1.掌握Matlab计算阶乘的命令factorial和 双阶乘的命令prod 2.掌握Matlab计算组合数的命令 nchoosek和求所有组合的命令combntns
第1章 古典概型
• 1.1 验证性实验 • 1.2 设计性试验 • 1.3 综合性实验
第1章 古典概型
【古典概型简介】概率论是一门研究随机 现象数量规律的学科,它起源于对赌博问 题的研究。早在16世纪,意大利学者卡丹 与塔塔里亚等人就已从数学角度研究过赌 博问题。 他们的研究除了赌博外还与当时的人 口、保险业等有关,但由于卡丹等人的思 想未引起重视,概率概念的要旨也不明确, 于是很快被人淡忘了。
现在,要求用Matlab模拟出抛硬币试验, 并观察随着试验次数的增加,正面朝上的频 率如何变化?试验并观察在相同的试验次数 下,正面朝上的频率是否相同?
抛硬币试验的计算机模拟
【实验方案】 抛一枚均匀硬币,容易知道正面朝上的 概率是0.5。若做n次抛硬币试验,正面朝上 的次数是k次,则正面朝上的频率是k/n。由 贝努利大数定律,随着n的增大,频率k/n会 趋近于概率0.5,这体现了频率的稳定性。但 是频率不是n和k的简单函数,即使相同的n 频率也会不同,这体现出频率的波动性
(3)
2.计算下列排列组合式的结果: (1) P 8
2
(2) C 8
2
• >>nchoosek(8,2)*factorial(2) • 运行结果为: • ans = • 56
>> nchoosek(8,2) 运行结果为: ans = 28
(3) C10
2
9! (4) 2!3!4!
(3) >> nchoosek(10,2) 运行结果为: ans = 45
古典概率的计算
1.设n个人中每个人的生日在一年365天中 任一天是等可能的。求当n为23,40,64 时,这n个人中至少有两人生日相同的概率 各为多少? >> n=23; >> p=1nchoosek(365,n)*factorial(n)/365^n 运行结果: p= 0.5073
>> n=40; >> p=1-nchoosek(365,n)*factorial(n)/365^n 运行结果: p= 0.8912
这个游戏的玩法是:参赛者会看见三扇 关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车, 选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车, 而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参 赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候, 节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇, 露出其中一只山羊。主持人其后会问参赛者 要不要换另一扇仍然关上的门。问题是:换 另一扇门是否会增加参赛者赢得汽车的机率? 如果严格按照上述的条件的话,答案是会。 换门的话,赢得汽车的机率是2/3。
门。他然后问你:“你想选择二号门吗?” 转换你的选择对你来说是一种优势吗? 蒙特霍尔问题的结论是如此的与我们的直 觉相违背,请用概率知识分析这其中的道理, 并设计一个试验模拟蒙特霍尔问题,看模拟 的结果是否与理论结果一致?
【实验方案】 蒙特霍尔问题的关键是电视节目主持人 为了节目的紧张刺激,故意会打开他事先知 道的有羊的门,因此,如果不换的话,参赛 者获得汽车的可能性是1/3。如果参赛者要更 换选择,则他将会面临三种等可能性的情况: 参赛者挑山羊一号,主持人挑山羊二号, 更换选择将赢得汽车。 参赛者挑山羊二号,主持人挑山羊一号, 更换选择将赢得汽车。
在Matlab的Medit窗口建立文件money.m: function y=money(n) for i=1:1:n x(i)=binornd(1, 0.5); end; k=sum(x); y=k/n
在Matlab的命令窗口输入下述命令: >> money(100); y= 0.4600 >> money(1000); y= 0.4820 >> money(10000); y= 0.4987 >> money(10000); y= 0.4982
else
m=m; l=l+1; end end nochange=m/n change=l/n
在Matlab的命令窗口输入下述命令: >> montyhall(1000); nochange = 0.3380 change = 0.6620 >> montyhall(10000); nochange = 0.3307 change = 0.6693
3.在50个产品中有18个一级品,32个 二级品,从中任意抽取30个, 求其中(1)恰有20个二级品的概率; (2)至少有2个一级品的概率?
(1) >>p1=nchoosek(32,20)*nchoosek(18, 10)/nchoosek(50,30) 运行结果: p1 = 0.2096
(2) >> p2=1(nchoosek(32,30)+nchoosek(18,1)*nchoose k(32,29))/nchoosek(50,30) 运行结果: p2 = 1.0000
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