第一章第三节 古典概型和几何概型 概率论课件

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概率与统计课件(一)概率论的基本概念

概率与统计课件(一)概率论的基本概念

2
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A B
表示事件A与事件B中至少有一个事件发生,称此事
件为事件A与事件B的和(并)事件,或记为A+B. 事件A1,A2,…An 的和记为 ,或A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An
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表示事件A与事件B同时发生, 称为事件A与事件B的 积(交)事件,记为AB。积事件AB是由A与B的公共
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例1.27 一张英语试卷,有10道选择填空题,每题有4 个选择答案,且其中只有一个是正确答案.某同学投机 取巧,随意填空,试问他至少填对6道的概率是多大?
解 设B=“他至少填对6道”.每答一道题有两个可能的 结果:A=“答对”及 =“答错”,P(A)=1/4,故 作10道题就是10重贝努里试验,n=10,所求概率为
定义1.2: 设事件A在n次重复试验中发生了k次, n很大时, 频率 稳定在某一数值p的附近波动,而随着试验次数 n的增加,波动的幅度越来越小,则称p为事件A发生的 概率,记为 P ( A) p
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2、概率的公理化定义
定义1.3
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概率的性质:
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解 设A1,A2,A3表示产品来自甲、乙、丙三个车间, B表示产品为“次品”的事件,易知A1,A2,A3是样本 空间Ω的一个划分,且有 P(A1)=0.45,P(A2)=0.35,P(A3)=0.2, P(B|A1)=0.04,P(B|A2)=0.02,P(B|A3)=0.05.
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第三节 条件概率、全概率公式
1、条件概率的定义
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• 考察有两个小孩的家庭,其样本空间为{bb,bg,gb,gg} • (1)事件A=“家中至少有一个女孩“发生的概率? • (2)若已知事件B=“家中至少有一个男孩”,再求事 件A发生的概率? •

古典概型、几何概型复习优秀课件

古典概型、几何概型复习优秀课件

课堂互动讲练
考点二 复杂事件的古典概型问题
求复杂事件的概率问题,关键是 理解题目的实际含义,必要时将所求 事件转化为彼此互斥事件的和,或者 是先去求对立事件的概率,进而再用 互斥事件的概率加法公式或对立事件 的概率公式求出所求事件的概率.
课堂互动讲练
例2
袋中装有大小相同的10个小球, 其中6个红色,4个白色,从中依次不 放回地任取出3个,求: (1)取出3球恰好2红1白的概率; (2)取出3球依次为红、白、红的 概率; (3)第三次取到红球的概率.
课堂互动讲练
【思路点拨】 本题第(1)问为几 何概型,可采用数形结合的思想画出 图形,然后利用几何概型的概率公式 求解,第(2)问为古典概型只需分别求 出|x|≤2,|y|≤2内的点以及(x-2)2+(y -2)2≤4的点的个数即可.
课堂互动讲练
【解】 (1)如图,点P所在的区域 为正方形ABCD的内部(含边界),满足(x -2)2+(y-2)2≤4的点的区域为以(2,2)为 圆心,2为半径的圆面(含边界).
课堂互动讲练
1 π×22 4 π ∴所求的概率 P1= = . 4×4 16
(2)满足x,y∈Z,且|x|≤2,|y|≤2的点 (x,y)有25个,满足x,y∈Z,且(x-2)2+ (y-2)2≤4的点(x,y)有6个,∴所求的概率
6 P2= . 25
课堂互动讲练
【规律小结】 几何概型与古典概型的 区别在于它的试验结果不是有限个,其特点 是它的试验结果在一个区域内均匀分布,所 以几何概型的概率的大小与该事件所在区域 的形状和位置无关,只与该区域的大小有 关.利用几何概型的概率公式P(A)= A的测度 ,求概率的思路与古典概型的概率 Ω的测度 求解思路一样,都属于“比例解法”.

1.3 等可能概型、几何概型

1.3 等可能概型、几何概型
2013年7月29日星期一 中央财经大学《概率统计》课件--孙 博 第一章 第三节 --第26页--
人们在长期的实践中总结得到“概率 很小的事件在一次实验中几乎是不发生的” (称之为实际推断原理)。这样小概率的 事件在一次抽卡的试验中就发生了,人们 有比较大的把握怀疑这是魔术. 具体地说,可以99.9%的把 握怀疑这是魔术.
2013年7月29日星期一
中央财经大学《概率统计》课件--孙 博
第一章 第三节 --第3页--
例如,一个袋子中装有 10个大小、形状完全相同 的球. 将球编号为1-10 . 把球搅匀,蒙上眼睛,从 中任取一球.
8 5 1 9 4 6 7 2 3 10
2013年7月29日星期一
中央财经大学《概率统计》课件--孙 博
i 1, 2,, n .
中央财经大学《概率统计》课件--孙 博
其中
2013年7月29日星期一
n
第一章 第三节 --第6页--
古典概型的概率计算(概率的古典定义)
确定试验的基本事件总数
设试验结果共有n个基本事件ω1,ω2,...,ωn , 而且这些事件的发生具有相同的可能性
确定事件A包含的基本事件数
P ( A1 A2 Ak ) P ( A1) P ( A2 ) P ( Ak ) 可列可加性
排列组合是计算古典概率的重要工具 .
2013年7月29日星期一 中央财经大学《概率统计》课件--孙 博 第一章 第三节 --第8页--
“等可能性”是一种假设,在实际应用中, 需要根据实际情况去判断。在许多场合, 由对称性和均衡性,我们就可以认为基本 事件是等可能的并在此基础上计算事件的 概率.
2013年7月29日星期一 中央财经大学《概率统计》课件--孙 博 第一章 第三节 --第10页--

概率的两种模型(高三数学精品课件)

概率的两种模型(高三数学精品课件)

19世纪法国著名数学家拉普拉斯说:“对于生活中的大 部分,最重要的问题实际上只是概率问题。你可以说几 乎我们所掌握的所有知识都是不确定的,只有一小部分 我们能确定地了解。甚至数学科学本身,归纳法、类推 法和发现真理的首要手段都是建立在概率论的基础之上。 因此,整个人类知识系统是与这一理论相联系的……”
5
题型一 古典概型问题
设计游戏1:
一个不透明的箱子中有6个除了颜色不同无其他区别的小球, 其中4个蓝球,2位红球。
试设计一时训练 1:
9.在长为 1 的线段上任取两点,则这两点之间的距离小于 1 的概率为( ) 2
A、 1 B、 1 C、 3 D、 7
题型三 古典概型与几何概型的综合问题
已知关于x的一元二次方程9x2+6ax-b2+4=0,a,b∈R. (1)若a是从1,2,3三个数中任取的一个数,b是从0,1,2三个数 中任取的一个数,求已知方程有两个不相等实根的概率;
(2)若a是从区间[0,3]内任取的一个数,b是从区间[0,2]内任 取的一个数,求已知方程有实数根的概率.
第 36 练 概率的两类模型
火眼真睛(区分古典概型和几何概型)
1、古典概型(classical probability model)
一次试验中可能出现的每一 个基本结果称为基本事件
(elementary event).
(1)所有基本事件只有有限个; (2)每个基本事件的发生都是等可能的。
满足上面两个条件的随机实验的概率模 型称为古典概型
2、古典概型的概率计算公式
P( A) m n
其中n是试验中所有基本事件的个数,m是事件A 包含的基本事件的个数(m n).
利用几何概型求概率:
1.几何概型适用条件: (1)基本事件有无限多个(无限性); (2)事件都是等可能发生的(等可能性). 2.适用情况:

概率的古典概型和几何概型

概率的古典概型和几何概型


P({ei })
1 n
,
i 1, 2,
,n.
若事件 A 包含其样本空间 S 中 k 个基本事件,即 A {ei1} {ei2 } {eik },
则事件 A 发生的概率
k
k
P( A) P eij P eij
j1
j1
k n
A包含的基本事件数 S中基本事件的总数
.
例 1.10 将1, 2, 3, 4 四个数随意地排成一行,求下列各事件的概
设试验的样本空间为 S {e1, e2 , , en} .在古典概型的假设下,
试验中每个基本事件发生的可能性相同,即有
P({e1}) P({e2}) P({en}) . 又由于基本事件是两两互不相容的.因而
1 P(S) P({e1} {e2}
{en})
P({e1}) P({e2}) P({en}) nP({ei}) ,
(1)事件 A 中共有 2 种排法,因而
P( A) 2 1 . 24 12
(2)事件 B 中有 2 (3!) 12 种排法,故有
P(B) 12 1 . 24 2
(3)先将数字1和 2 排在任意相邻两个位置,共有 23种排法, 其余两个数可在其余两个位置任意排放,共有 2!种排法,因而事件 C 有 23 2 12种排法,即
出的 n 只球中至少有 m 只红球} , Bm { 取出的 n 只球中恰有 m 只红球
} ,求 P( Am ) 及 P(Bm ) m min(n, M ) .
解 (i)放回抽样
在放回抽样的情况下,从 N 只球中取 n 只,共有 N n 种取法.
事件 Am 相当于从 n 次取球中先选取 m 次,使得这 m 次都取红球, 剩下的 n m 次可以任意取,因而 Am 中总的取法有 Cmn M m N nm 种.

海南大学《概率论与数理统计》课件-第一二三四章

海南大学《概率论与数理统计》课件-第一二三四章

x2 f ( x)d x;
x1
(4) 若 f ( x) 在点 x 处连续,则有 F( x) f ( x).
注意 对于任意可能值 a ,连续型随机变量取 a 的概率等于零.即
P{ X a} 0.
10、 均匀分布 定义 设连续型随机变量X 具有概率密度
例如某无f些线( x元电) 件元 或件0b,设的1 a备寿, 的命其a寿,电它命x,力服设从b,备指的数寿分命布,. 则称动物X 的在寿区命间等(a都,b)服区从间指上数服分从布均. 匀分布, 记为 X ~ U(a,b).
代表事件 A 在试验中发生的概率,它与试验总

n 有关。若
lim
n
npn
0

lim
n
Cnk
pnk
1 pn
nk
k
k!e
8、 连续型随机变量及其概率密度
设X为 随 机 变 量,F ( x)为X 的 分 布 函 数,若 存 在 非 负 函 数f ( x),使 对 于 任 意 实 数x 有
x
F ( x) f (t)d t,
第一章 随机事件及其概率
1 了解样本空间的概念,理解随机事件的概念,重 点掌握随机事件的关系和运算。 2 理解概率和条件概率的概念,掌握概率的基本性 质,能利用古典概型和几何概型计算一些事件的 概率。 3 掌握概率的加法公式、条件概率公式、乘法公式、 全概率公式和贝叶斯公式计算过事件的概率的方 法 4 理解事件独立性的概念,会利用事件独立性进行 事件概率计算。 5 理解独立重复试验的概率,掌握利用伯努利概型 计算过事件概率的方法。
(3) F () lim F ( x) 0, F () lim F( x) 1;
x
x

概率论与数理统计 第一章1.3古典概型与几何概型

概率论与数理统计 第一章1.3古典概型与几何概型

基本事件总数为 24. 记 (1), (2), (3), (4) 的事件分
别为 A, B,C, D.
(1) 各球自左至右或自右至左恰好排成 1,2,3,4 的
顺序;
(1) A 中有两种排法, 故有
P(
A)
2 24
1 12
.
(2) 第 1 号球排在最右边或最左边;
(2) B 中有 2 (3!) 12 种排法, 故有

计算古典概率的方法
基本计数原理
加法原理
乘法原理
排列组合方法 排列公式
应用举例
组合公式
二项式

例 1 一个袋子中装有 10 个大小相同的球, 其中 3
个黑球, 7 个白球, 求: (1) 从袋子中任取一球, 这个球是黑球的概率;
(2) 从袋子中任取两球, 刚好一个白球一个黑球的
概率 以及两个球全是黑球的概率.
顺序;
(2) 第 1 号球排在最右边或最左边; (3) 第 1 号球与第 2 号球相邻;
解 将 4 个球随意地排成一行有4!=24 种排法, 即 基本事件总数为 24. 记 (1), (2), (3), (4) 的事件分 别为 A, B,C, D.
解 将 4 个球随意地排成一行有4!=24 种排法, 即
三班 6 名的分法有:
C145C151C
6 6
15! 4!5!6!
(种).
解 15 名优秀生分别分配给一班 4 名, 二班 5 名,
三班 6 名的分法有:
C145C151C
பைடு நூலகம்
6 6
15! 4!5!6!
(种).
(1) 将 3 名优秀生分配给三个班级各一名, 共有 3!
种分法, 再将剩余的 12 名新生分配给一班 3 名,

人教版高中数学必修三概率论-古典概型ppt课件

人教版高中数学必修三概率论-古典概型ppt课件

推广1. n个元素分成 ( r1 rk n) k组,每组有 rk 个元素, n! rk r1 r2 分法有 C n 种 C n r1 C rk r1 ! rk !
2. n个元素有2类,每类分别有m , ( n m )个,每
r1 r2 类分别取r1 , r2个, 取法有C m Cn m种
3. n个元素有k类,每类分别有n1 ,, nk 个,每类
rk r1 r2 分别取r1 , , rk 个, 取法有C n C C n2 nk 种 1
例1 袋中有外形相同的5个白球,3个黑球,一次任取两个, 求取出两个都是白球的概率
解 设A {取出两个都是白球}
2 n C8 2 0 m C5 C3
基本计数原理
3.基本计数原理: (1) 加法原理 设完成一件事有m种方式, 第一种方式有n1种方法, 则完成这件事总共有 第二种方式有n2种方法, …, n1 + n2 + … + nm 种方法 . 第m种方式有nm种方法, 无论通过哪种方法都可以完成这件事,
(2) 乘法原理 设完成一件事有m个步骤, 第一个步骤有n1种方法, 第二个步骤有n2种方法, n
6 A6 例5 6人排成一排,有多少种排法? 6! 若某人必须排在排尾 ( 排除法 ) 5! (捆绑法 ) 5! 2! 若甲乙必须在一起 2 若甲乙必须不在一起 ( 插空法 ) 4! A5 6! 若甲乙必须从左到右排 ( 去序法 ) 2! (去序) 5.组合: 从n个不同元素取 r 个组成一组 ( 从n个不同元素一次取 r 个) r A n! r n 不同取法有 C n 种 r! r !( n r )! (相当于将n个元素分成两组 )
解 设Ak {抽到k件一等品 } k 0,1,2 2 2 k k 59 n C100 C 40 m C 60 1 1 0 2 2 165 C C C 60 C 40 C 26 60 40 16 60 P ( A ) P ( A ) P ( A0 ) 1 2 2 2 2 165 33 C100 C100 C100 例3 若上例改为依次抽取2件,求抽到2件等级相同的产品的概率 排列 解 设A {2件等级相同} (1)不放回( 不重复抽样) 5 2 2 2 2 n P100 100 99 m A60 A30 A10 P ( A) 11 ( 2)有放回(重复抽样) n 1002 m 602 302 102
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P(B)=P(A)+P(E)=7/15; 由D是B的对立事件, 得 P(D)=1-P(B)=8/15。
例4:n个球随机地放入N(N≥n)个盒子中,若盒 子的容量无限制。求“每个盒子中至多有一球” 的概率。
解: 因每个球都可以放入N个盒子中的任何Nn种不同的放法。
S={1,2,…,10} , 且每个样本点(或者说 基本事件)出现的可能 性相同 .
称这样一类随机试验 为古典概型.
如i =2
2
1 7
98345106
II. 古典概率模型中事件概率求法
因试验E的结果只有有限种,即样本点是有 限个: 1,2 ,…,n ,其中
Ω={1}∪{2 }∪…∪{n}, {i}是基本事件,且它们发生的概率都相等。 于是,有 1=P(Ω)=P({1}∪{2 }∪…∪{n})
注意:这种分析方法使用的是中学学过的
乘法原理
因每个基本事件发生的可能性相同,第一 次取一只甲类三极管共有4种可能取法,第二 次再取一只甲类三极管还是有4种可能取法。 所以,取两只甲类三极管共有 44=16 种可能 的取法, 即kA=16。故
P(A)=16/36=4/9; 令E={抽到两只乙类三极管},kE=22=4。故
是从剩余的5只中取一只,有5种可能的取法。 由乘法原理,知取两只三极管共有n=65=30 种可能的取法。 由乘法原理,得 kA=43=12, P(A)=12/30=2/5; kE=21=2,P(E)=2/30=1/15; 由C是E的对立事件,得P(C)=1-P(E)=14/15; 由B=A∪E,且A与E互斥,得
P(E)=4/36=1/9; 因C是E的对立事件,故 P(C)=1-P(E)=8/9; 因B= A∪E ,且A与E互斥,得
P(B)=P(A)+P(E)=5/9; D是B的对立事件, 得 P(D)=1-P(B)=4/9。
(2).由于第一次抽测后不放回,因此,第一次
从6只中取一只,共有6种可能的取法;第二次
第一章第三节
古典概型和几何概型
试验结果
ω1, ω2 , …,ωn
你认为哪个 结果出现的 可能性大?
常常把这样的试验结果称为“等可能的”.
例如,一个袋子中装有 10个大小、形状完全相同 的球. 将球编号为1-10 . 把球搅匀,蒙上眼睛,从 中任取一球.
85 1946 7 2 3 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
设A={抽到两只甲类三极管},B={抽到两只同类 三极管},C={至少抽到一只甲类三极管},D={抽 到两只不同类三极管}。
求:P(A),P(B),P(C),P(D)。
解: (1).由于每次抽测后放回,因此,每次都是
在6只三极管中抽取。因第一次从6只中取一 只,共有6种可能取法;第二次还是从6只中取 一只,还是有6种可能取法。故,取两只三极管 共有66=36 种可能的取法。从而,n=36。
因为抽取时这些球是 10个球中的任一个被取 完全平等的,我们没有理 出的机会都是1/10
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
我们用 i 表示取到 i号球, i =1,2,…,10 . 则该试验的样本空间
=P({1})+P({2 })+…+P({n}) =nP({i}), i=1,2,…n。
从而,P({i})= 1/n,i=1,2,…n。
记 A={摸到2号球} 2
P(A)=?
P(A)=1/10 记 B={摸到红球}
1 2 345 6
P(B)=? P(B)=6/10
85 1946 7 2 3 10
记 B={摸到红球}
P365n/365n。 于是, n个人中至少有两人生日相同的概率 为 1- P365n/365n。
P(B)=6/10
静态
这里实际上是从“比例”动态
转化为“概率”
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.
85 1946 7 2 3 10
事件A的概率求法
设试验E是古典概型, 其样本空间S由n个样本 点组成 , 事件A由k个样本点组成 . 则定义事件 A的概率为:
A包含的样本点数
每个盒子中至多有一个球的放法(由乘法 原理得): N(N-1)…(N-n+1)=PNn 种。 故,
P(A)= PNn/Nn。
许多问题和上例有相同的数学模型。
例如(生日问题):某人群有n个人,他们中至 少有两人生日相同的概率有多大?
设每个人在一年(按365天计)内每天出 生的可能性都相同,现随机地选取n(n≤365) 个人,则他们生日各不相同的概率为
P(A)=k/n=
S中的样本点总数 称此概率为古典概率. 这种确定概率的方法 称为古典方法 .
若用基本事件叙述,则为
若事件A包含k个基本事件,有 P(A)=k(1/n)=k/n。
A包含的基本事件数
P(A)=k/n=
基本事件总数
这样就把求概率问题转化为计数问题 . 排列组合是计算古典概率的重要工具 .
故,所求概率=69/105=23/35。
例3:有外观相同的三极管6只,按电流放大系
数分类,4只属甲类,2只属乙类。按下列两种方 案抽取三极管两只,
(1).每次抽取一只,测试后放回,然后再抽取 下一只(放回抽样);
(2).每次抽取一只,测试后不放回,然后在剩下 的三极管中再抽取下一只(不放回抽样)。
III. 古典概模型的例
例1:掷一颗均匀骰子,
设:A表示所掷结果为“四点或五点”; B表示所掷结果为“偶数点”。
求:P(A)和P(B)。
解:由n=6,kA=2,得P(A)=2/6=1/3;
再由kB=3,得P(B)=3/6=1/2。
例2:货架上有外观相同的商品15件,其中12
件来自产地甲, 3件来自地乙。现从15件商品 中随机地抽取两件,求这两件商品来自一同产 地的概率。
解: 从15件商品中取出2商品,共有C215 =105种
取法,且每种取法都是等可能的,故n=105。
令 A={两件商品都来自产地甲},kA= C212=66, B={两件商品都来自产地乙},kB= C23 =3,
而事件:{两件商品来自同一产地}=A∪B,且A与 B互斥,A∪B包含基本事件数66+3=69。
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