贝努力概型
贝努力公式

贝努力公式好的,以下是为您生成的关于“贝努力公式”的文章:咱们在数学的世界里闯荡,经常会碰到各种各样神奇的公式,这其中就有贝努力公式。
先来说说我之前遇到的一件小事儿。
有一次我去参加一个数学爱好者的聚会,大家聚在一起讨论各种数学难题。
有个小伙伴就提到了贝努力公式,可把在场的一些人给难住了。
当时我就发现,虽然大家都对数学有着浓厚的兴趣,但对于贝努力公式的理解和应用,还真不是每个人都能说得清楚的。
那到底啥是贝努力公式呢?贝努力公式在概率论和统计学中可是个大宝贝。
它能帮咱们计算在独立重复试验中,某一特定事件发生特定次数的概率。
比如说,你抛硬币,正面朝上的概率是 0.5。
如果抛 10 次,想知道恰好有 6 次正面朝上的概率,这时候贝努力公式就派上用场啦。
咱们来仔细瞅瞅这个公式:P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k) 。
这里面的“P(X = k)”表示事件发生 k 次的概率,“n”是试验的总次数,“k”就是咱们想要的那个特定次数,“p”是每次试验中事件发生的概率,“C(n, k)”则是组合数,表示从 n 次试验中选出 k 次的组合方式。
这公式看起来可能有点复杂,但其实只要咱们多做几道题,多琢磨琢磨,就能发现其中的规律。
比如说,假设一个班级里每次考试及格的概率是 0.8,一共考 5 次,要算恰好有 4 次及格的概率,那咱们就把n = 5,k = 4,p = 0.8 带进公式里算一算。
在实际生活中,贝努力公式也挺有用的。
像工厂生产零件,咱们想知道一批产品中合格产品出现特定数量的概率,就可以用它。
还有抽奖活动,算中特定次数奖的概率也能靠它。
学习贝努力公式的时候,可别死记硬背,得理解着来。
多做几道相关的题目,感受一下它的应用场景,这样才能真正掌握。
总之,贝努力公式虽然有点小复杂,但只要咱们用心去学,多练习,就能把它拿下,让它成为咱们解决问题的有力工具。
就像我在那次聚会上,虽然一开始大家对它有点迷糊,但经过一番讨论和研究,大家也都有了更清晰的认识。
伯努利概型

概率计算:
当 X k (0 k n) 时, 即 A 在 n 次试验中发生了k 次.
A A A A A A ,
k次
n k 次
A A A A A A A A
k 1 次
n k 1 次
n 得 A 在 n 次试验中发生k 次的方式共有 种, k 且两两互不相容.
第七节 伯(贝)努利概型
(1) 重复独立试验 将试验 E 重复进行 n 次, 若各次试验的结果互
不影响 , 即每次试验结果出现的概率都不依赖于其
它各次试验的结果, 则称这 n 次试验是相互独立的,
或称为 n 次重复独立试验.
(2) n 重伯努利试验
设试验 E 只有两个可能结果: A 及 A, 则称 E 为伯努利试验. 设 P ( A) p (0 p 1), 此时P ( A) 1 p.
因此 A在 n 次试验中发生 k 次的概率为
n k 记 q 1 p p (1 p)n k k
n k n k pq k
将 E 独立地重复地进行n 次, 则称这一串重 复的独立试验为n 重伯努利试验 .
特点:1 每次实验只有两个结果:成功、失败 2 每次实验种每个概率不变 3 实验之间相互独立 4 相同条件下,实验可以重复进行
实例1 抛一枚硬币观察得到正面或反面. 若将硬
币抛 n 次,就是n 是 n重伯努利试验.
概率论 第五节独立试验概型二项概率公式

P(n, k,
p)
C
k n
pk (1
p)nk
(0 k n)
该公式正好与 p (的1 二p)项 n展开式中第
(k+1)项完全相同,故有时又称之为
参数为n和p的二项概率公式。
例1 一批产品中有20%的次品,现进行重 复抽样,共抽取5件样品,分别计算这5件样品 中恰好有3件次品及至多有3件次品的概率?
例2 自某工Biblioteka 产品中进行重复抽样检查,共取200件样品,检查结果发现其中有4件是废品,
问能否相信该厂产品废品率不超过0.005?
解 假设该厂产品的废品率为0.005,容易算
得200件中出现4件废品的概率为
P(200, 4, 0.005)
c4 200
0.0054
(1
0.005)196
0.015
解 设 表Ai 示“5件样品中恰好有i件次品” i 0,1 ,5. B表示“5件样品中至多有3件次品”
利用二项概率公式可得 (n 5, p 0.2)
P( A3 ) P(5, 3, 0.2) C53 0.230.82 0.0512
P(B) 1 P( A4 ) P( A5 ) 1 C54 0.240.8 C55 0.25 0.9933
第五节 独立试验概型 二项概率公式
在随机试验中,经常会碰见这样一类试验, 在相同的情况下重复进行n次同样的试验,每 次的可能结果为有限个,且各次试验的结果 互不影响,此n次试验显然是相互独立的。这 种概率模型称做n重独立试验概型。
特别,当每次试验只有两种可能结果A
和 A,且P(A)=p,P( )=A1-p(0<p<1),称为n重贝 努里概型,也可以称为n重贝努里试验。
随机事件与概率习题

课题:第一章随机事件与概率总复习教学目的:使学生系统的掌握第一章得重点内容重点:知识点的回顾难点:应用混合知识点做题基本能力:可以分清楚不同类型概率的计算方法课的类型:复习课教学过程一、组织教学检查出席,相互问好二、讲新课第一章习题课一、知识点归纳1、事件之间的关系与事件的运算(包含、并、交、差、互斥、互逆)2、事件的运算法则2、古典概型的概率定义及计算3、概率的性质4、条件概率及其计算公式5、与条件概率有关的三个公式:乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式。
6、事件的独立性7、贝努力概型详细讲解:1、事件之间的关系有7种:(1)包含关系--如果事件A的发生必然导致事件B的发生,则称事件B包含事件A,或称事件A是事件B的子事件,记作A⊂B或B⊃A。
(2)相等关系—如果A B=。
⊂同时成立,则称事件A与B相等,记为A B⊂和B A(3)事件的和(并)--“二事件A与B中至少有一个事件发生”,这样的一个事件称为事件A与B的和(或并),记作A B(或A+B)。
(4)事件的积(交)--“二事件A与B同时发生”这样的事件称为事件A与B的积(或交),记作A B(或AB)。
AB是由既包含在A中又包含在B中的试验结果构成。
(5)事件的差—“事件A发生而事件B不发生”这样的事件称为事件A与B的差,记作A-B 。
A-B 是由所有包含在A 中而不包含在B 中的试验结果构成,即A-B=A-AB 。
(6)事件的互不相容(互斥)--如果事件A 与事件B 不能同时发生,即AB=φ,则称事件A 与B 互不相容(或互斥)。
互不相容事件A 与B 没有公共的样本点。
(7)事件的对立(互逆)--若A 是一个事件,令A A -Ω=,称A 是A 的逆事件(或对立事件)。
这说明A 与A 中必然有一个发生,且仅有一个发生,即事件A 与A 满足条件:A A =φ,A ⋃A =Ω。
2、(a )交换率:A ⋃B=B ⋃A ,AB=BA ;(b )结合率:(A ⋃B )⋃C=A ⋃(B ⋃C ),(AB )C=A (BC ) (c )分配率:A (B ⋃C )=AB ⋃AC ,A ⋃(BC )=(A ⋃B )(A ⋃C ) (d )德·摩根(De Morgan )律:B A ⋃ =A B ,AB =A ⋃B3、古典概型:具有(1)全部基本事件的个数是有限的;(2)每个基本事件发生的可能性是相等的。
第四讲 独立性与贝努力试验

独立性independentevents贝努力实验bernoulliexperiment一独立性例1设试验e为抛甲乙两枚硬币观察正反面出现的情况设事件a为甲币出现hb为乙币出现h样本空间hhhtthtt1在已知第一次摸得黑球的条件下第二次摸出的是黑球的概率
第四讲 独立性与贝努力试验
内容摘要: 独立性(Independent Events) 贝努力实验(Bernoulli Experiment)
三、几何分布
直到第N次试验,结果才出现。 例10、一醉汉要开门,他有10把钥匙,其中仅 一醉汉要开门,他有 把钥匙 把钥匙, 一醉汉要开门 有一把可以打开门, 有一把可以打开门,他随机的选取一把钥匙 开门,则这个醉汉第四次打开门的概率多大? 开门,则这个醉汉第四次打开门的概率多大?
思考题: 1、奥运会兴奋剂检测中,第一次药检呈阳性以后, 奥运会兴奋剂检测中,第一次药检呈阳性以后, 奥运会兴奋剂检测中 会进行第二次检测,有必要进行第二次么? 会进行第二次检测,有必要进行第二次么?因为 两次检测是独立的, 两次检测是独立的,能否从独立事件的概率上进 行解释? 行解释? 2、从概率学的角度来判断,对于中国乒乓球队, 从概率学的角度来判断,对于中国乒乓球队, 从概率学的角度来判断 三局两胜制和五局三胜制, 三局两胜制和五局三胜制,哪个更有利于中国对 获胜? 获胜?
概率论与数理统计选修课讲义
一、独立性
例1、设试验 为“抛甲、乙两枚硬币,观察正 设试验E为 抛甲、乙两枚硬币, 设试验 反面出现的情况” 设事件A为甲币出现 为甲币出现H, 反面出现的情况”,设事件 为甲币出现 ,B 为乙币出现H,样本空间{HH,HT,TH,TT}, 为乙币出现 ,样本空间 , , , , )、P( )、 )、P( )、 )、P(B|A)。 求P(A)、 (B)、 (AB)、 ( )、 )。 例2、一袋中放有 个黑球,b个白球,采用有放回 一袋中放有a个黑球 个白球, 一袋中放有 个黑球, 个白球 摸球, 摸球,求: 1)在已知第一次摸得黑球的条件下,第二次摸 )在已知第一次摸得黑球的条件下, 出的是黑球的概率;(条件概率) ;(条件概率 出的是黑球的概率;(条件概率) 2)第二次摸出黑球的概率。(全概率公式) 。(全概率公式 )第二次摸出黑球的概率。(全概率公式) A表示第一次摸出黑球,B第二次摸出黑球 表示第一次摸出黑球, 第二次摸出黑球 表示第一次摸出黑球
3 事件的独立性与贝努力试验

第四章 n维向量 第一章 随机事件及其概率
在n重贝努里试验中,我们主要研究事件A
恰好出现k次的概率Pn(k) 设事件Bk“在n重贝努里试验中事件A恰好发 生了k次”, 其中 0 k n 由于 n 次试验是相互独立的,所以事件A在 指定的 k 次试验中发生,而在其余(nk)次试
第四章 n维向量 第一章 随机事件及其概率
4.三事件相互独立的概念
定义 设 A, B , C 是三个事件, 如果满足等式 P ( AB ) P ( A) P ( B ), P ( BC ) P ( B ) P (C ), P ( AC ) P ( A) P (C ), P ( ABC ) P ( A) P ( B ) P (C ), 则称事件 A, B , C 相互独立 。
0 0.09 0.2 0.36 0.6 0.41 1 0.14
0.458。
第四章 n维向量 第一章 随机事件及其概率
例1.24 一个元件(或系统)能正常工作的概率称为 元件(或系统)的可靠性. 如图所示, 设有 4 个独立 工作的元件 1, 2, 3, 4 按先串联再并联的方式联结 ( 称为串并联系统 ) , 设第 i 个元件的可靠性为 pi ( i 1, 2, 3, 4 ) . 试求系统的可靠性。
P ( A) P ( B )。 从而 A 与 B 相互独立 。
第四章 n维向量 第一章 随机事件及其概率
两个结论
若事件 1. A1 , A2 , , An (n 2) 相互独立 , 则其中任意 k (2 k n)个事件也是相互独立。
2. 若 n 个事件 A1 , A2 , , An ( n 2)相互独 立, 则将 A1 , A2 , , An 中任意多个事件换成它们 的对立事件, 所得的 n 个事件仍相互独立。
概率统计6 贝努利概型 教学设计

《概率统计II》教学设计全概率公式贝努利概型教学设计【教学题目】§1.4 贝努利概型【教学目的】根据《教学大纲》要求理解贝努利概型定义,掌握二项概率公式及其应用【教学思想】1、贝努利概型是事件独立性问题中的典型而又重要的概率模型问题,在该问题教学中,体现出了如何化难为简,类比抽象出具有一般规律性的二项概率公式,使问题轻松得到解决。
2、通过引例,引导学生主动学习、思考,并通过实际问题案例的分析及应用,由特殊到一般,达到“授人以渔”的目的。
3、讲课中穿插数学家情况介绍,激励学生努力学习,体现出“既教书,又育人”的教育思想。
【教学分析】1、本次课主要包括以下内容:(1)回顾事件独立性,分析引例;(2)贝努利概型的定义;(3)二项概率公式及证明;(4)二项概率公式的应用。
2、重难点分析:因为利用贝努利概型解决具体问题时是使用二项概率公式解决,故二项概率公式为本次课的重点。
但在判断一个实际问题是否是贝努利概型时,学生往往感到比较困难,故要通过实际问题与贝努利概型特征对比分析,故二项概率公式应用是难点。
【教学方法和策略】黑板板书结合PP T演示,采用启发、提问式教学,利用一个简单的抛掷硬币问题,引出二项概率的简单形式。
先从特殊到一般,由表及里、层层递进、步步设问,再从一般到特殊,利用实例问题引导学生主动思考,达到理解并掌握知识点的目的。
【教学安排】引入(3分钟):前面我们学习了随机事件的概率与古典概型,古典概型是概率论中最早、也最基础的一类概率模型。
后来,数学家们从实际问题出发,研究了很多其他概率模型。
例如(PPT)引例:将一枚质地不均匀的硬币抛掷了3次,每次出现正面的概率均为2/3, 问结果恰好出现1次正面的概率是多少?分析:记A i =“第i 次出现正面”,i=1, 2, 3B =“结果恰好出现一次正面”1。
大学概率论必背公式

4. 边缘分布律: 若随机变量 X 与 Y 的联合分布律为
则称
为(X, Y )关于 X 的边缘分布律;
称为(X, Y )关于 Y 的边缘分布律。
5. 一维离散型随机变量函数的分布律 设 X 一个随机变量,若 y=g(x)是一元单值实函数,则 Y=g(X )也是一个随机变量。
其中 g(xk )有相同的,其对应概率合并。
(i=1,…,n),则对任何事件 A,有
n
n
P(A)= P(ABi ) P(Bi )P(A | Bi )
i 1
i 1
注:全概率公式应用范围
随机试验可以看成分两阶段进行,且第一个阶段的试验结果是不确定的,我们需要求的是第
二阶段的结果发生的概率,这时候用全概率公式。
4. 贝叶斯公式: 设 B1,…, Bn 是 的一个划分,且 P(Bi ) > 0,(i=1,…,n),则对任何事件 A,有
(2). 单正态总体方差的置信区间(经管类非重点)
A. 未知
B. 已知
即得 2 和 的置信度为 1的置信区间分别为
七、假 设 检 验(略)
综上有单个正态总体的检验表:
1、 关于均值的假设检验 :
2、 关于均值 2的假设检验 :
(2)X~B(n,p)二项分布
D( X ) np(1 p)
(3)X~(或)Poisson 分布
(4)X~U(a,b)均匀分布
(5)指数分布 概率密度函数为
(6)正态分布 X ~ N(
,
2
)
6、方差的性质
7、协方差 若 r.v. X 的期望 E(X )和 Y 的期望 E(Y )存在, 则称 E{[XE(X )][YE(Y )]}为 X 与 Y 的协方差,记 为 Cov(X, Y ). 即 Cov(X, Y )=E{[XE(X )][YE(Y )]}. 常用公式 Cov(X, Y )=E(XY ) E(X )E (Y )。
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(3) 从10件产品中任取一件,取后放回,然后再取,共进行n次。
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二、二项概率公式
设在一次试验中,事件A发生的概率为p,即P(A)=p,那么,
在n次重复试验中事件A出现k(0≤ k≤n)次的概率Pn(k)是多少?
设Ai={A在第i次试验中发生} (1≤ i≤n),由于n次试验是相 互独立的,所以A1,A2,…,An是相互独立的,且 P(Ai)=p, (1≤ i≤n) 显然,P
k k n
n k
P(在第n次成功前已有k 1次成功) C
k 1 n 1
p (1 p)
k 1
nk
p
例:假设每个飞机引擎在飞行中出故障的概率为1-p,而且各 引擎是否出故障是相互独立的,如果有至少50%的引擎能正 常运行,飞机能成功地飞行,问对于多大的p而言4引擎飞机 比2引擎飞机更为可取的. 解:设A 表示4引擎飞机能正常运行;B表示2引擎飞机能正常 运行;则由贝努利概型知:
A A A A
1 2 k
k n k A p ( 1 p ) k 1 n
即事件A在指定的k次试验中出现,且在其余的(n-k)次试验 中不出现的概率为 pk (1-p) n-k。而这种指定方式共有Cnk 种,且
它们中的任意两种互不相容,因此,
Pn(k)= Cnk pk (1-p) n-k,k=0,1,2,…, n .
§1、6 贝努利概型
一、试验的相互独立性
二、贝努利概型
一、试验的相互独立性
定义 若在同样条件下,将试验E重复进行n次,若各次试 验的结果互不影响,即每次试验结果出现的概率都不依赖 于其它各次试验的结果,则称这n次试验是相互独立的。 例1 在同样条件下,抛掷一均匀硬币n次,易见每次投 掷的结果,即不管出现“正面”或“反面”,均不会影 响其它各次投掷结果,即此为n次重复且相互独立试验。
P( A ) C p (1 p)
i 2 i 4 i
4
4 i
P( B) C p (1 p)
i 1 i 2保险, 只要 :
C
i 2
i 4
p (1 p)
i
4 i
C p (1 p)
i 1 i 2 i
2 i
等价于 : 3 p 8 p 7 p 2 0
一、贝努里概型的定义
若试验E具备以下特征:
1) 在相同的条件下可以进行n次重复试验;
2) 每次试验只有两种可能的结果,A发生或A不发生; 3) 在每次试验中,A发生的概率均一样,即P(A)=p; 4) 各次试验的结果是相互独立的。 则称这种试验为n重贝努里试验,或n重贝努里概型。 例如: (1) 一枚硬币抛 n 次;
下页
一、贝努里概型:
重复地进行n次独立试验,各次试验条件相同.每次 试验成功的概率都是 p,失败的概率都是 q=1-p. 这样的n次独立重复试验称作n重贝努里试验, 简称贝努里试验或贝努里概型.
3 2
等价于 : ( p 1) (3 p 2) 0
2
所以 : p 2
3
例巴拿赫火柴盒问题)某数学家有两盒火柴, 每盒有n根火柴,每次用火柴时他在两盒中任取 一盒并从中任取一根。试求他首次摸到空盒时另 一个盒中还有r根火柴的概率。 (1 r n)
解:假设两盒火柴分别为甲盒,乙盒。将拿火柴盒作为 一次试验,每次试验只有两个结果,或者拿到甲盒,或 者拿到乙盒,而且每次试验是相互独立的。所以本题是 贝努利概型。 假设他首次摸到的空盒为甲盒时。这时共用2n-r根火柴, 共拿火柴盒2n-r+1次。也就是做2n-r+1次试验,第2nr+1次拿的是甲盒,前2n-r次试验拿甲盒n次,每次都从 甲盒中拿了一根火柴。
例2 从一批灯泡中,任取n只作寿命试验,而每 只灯泡的寿命结果不会影响其它灯泡的寿命结果, 故此亦为n次重复且相互独立试验。
注意到例1 与例2的试验,前者每次试验只有两个结果{H, T},而后者有无穷多结果{t | t0},本节重在讨论前一种 试验类型,即贝努利概型。
P(n次试验中恰好成功k次) C p (1 p) ,(k 0,1,2 n)
随机事件A={首次摸到空盒为甲盒时乙盒中还有r根火柴}, 随机事件B={首次摸到空盒时另一盒中还有r根火柴},则
P( A) C
n 2nr
1 n 1 nr 1 ( ) ( ) 2 2 2
同理,可得他首次摸到的空盒为乙盒时甲盒还有r根火 柴的概率,所以:
P( B) 2C
n 2nr
1 n 1 nr 1 1 2 n r n ( ) ( ) C2 n r ( ) 2 2 2 2