概率的意义及古典概型
随机事件的概率及古典概型
概率的加法公式及其应用，事件的关系与运算。
一、知识导学1.必然事件：在一定的条件下必然要发生的事件.不可能事件：在一定的条件下不可能发生的事件.随机事件：在一定的条件下可能发生也可能不发生的事件. 2. 概率：实际生活中所遇到的事件包括必然事件、不可能事件和随机事件.随机事件在现实世界中是广泛存在的.在一次试验中，事件A 是否发生虽然带有偶然性，但在大量重复试验下，它的发生呈现出一定的规律性，即事件A 发生的频率nm总是接近于某个常数，在它附近摆动，这个常数就叫做事件A 的概率.记着P （A ）. 0≤P （A ）≤13．若在一次试验中，每个基本事件发生的可能性都相同，则称这些基本事件为等可能基本事件． 4．具有以下两个特点：（１）所有的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．我们将满足上述条件的 随 机 试 验 的 概 率 模 型 称 为 古 典 概 型5．等可能事件的概率：如果一次试验中共有ｎ种等可能出现的结果，其中事件A 包含的结果有ｍ种，那么事件A 的概率P （A ）＝nm ． 二、疑难知识导析1．必然事件、不可能事件、随机事件的区别与联系：必然事件是指在一定条件下必然发生的事件；不可能事件是指在一定的条件下不可能发生的事件；随机事件是指在一定的条件下可能发生也可能不发生的事件.要辨析清事件的条件和结果，理解事件的结果是相应于“一定条件”而言的，必须明确什么是事件发生的条件，什么是在此条件下产生的结果.上述三种事件都是在一定条件下的结果.2．频率与概率：随机事件A 的频率指此事件发生的次数ｍ与试验总次数ｎ的比值，它是随着试验次数的改变而变化的，它具有一定的稳定性，即总在某个常数ｐ附近摆动，且随着试验次数的不断增多，这种摆动幅度越来越小，于是，我们给这个常数取个名字，叫随机事件的概率.因此，概率从数量上反映了随机事件发生的可能性的大小；而频率在大量重复试验的前提下，可近似地作为这个事件的概率.即概率是频率的稳定值，频率是概率的近似值.3．必然事件的概率为1，不可能事件的概率为0，随机事件的概率：0＜P （A ）＜1，这里要辩证地理解它们的概率：必然事件和不可能事件可以看作随机事件的两个极端，它们虽是两类不同的事件，但在一定的情况下又可以统一起来，即任意事件A 的概率满足：0≤P （A ）≤14．等可能事件的理解：一次试验中所有可能的ｎ个基本结果出现的可能性都相等，这ｎ个结果对应着ｎ个基本事件.对等可能事件的理解，其实质在于对等可能性的理解.“等可能性”指的是结果，而不是事件.例如抛掷两枚均匀的硬币，可能出现“两个正面”“两个反面”“一正一反”“一反一正”这四种结果，每一种结果的可能性相等，都是0.25；而出现“两个正面”“两个反面”“一正一反”这三种结果就不是等可能的.5．注意用集合的观点来看概率，运用图式法来弄清各事件之间的关系.对古典概率来说，一次试验中等可能出现的几个结果组成一个集合I ，其中各基本事件均为集合I 的含有一个元素的子集，包括ｍ个基本事件的子集A ，从而从集合的角度来看：事件A 的概率是子集A 的元素的个数与集合I 的元素个数的比值，即P （A ）＝nm.因此，可以借助集合的表示法来研究事件，运用图示法弄清各事件的关系，从而做到较深刻的理解. 6．互斥事件：不可能同时发生的两个事件.如果事件A 、B 、C ，其中任何两个都是互斥事件，则说事件A 、B 、C 彼此互斥.当A ，B 是互斥事件时，那么事件A ＋B 发生（即A ，B 中有一个发生）的概率，等于事件A ，B 分别发生的概率的和.P （A ＋B ）＝P （A ）＋P （B ）.如果事件A 1、A 2、…、A ｎ彼此互斥，那么事件A 1＋A 2＋…＋A ｎ发生（即A 1、A 2、…、A ｎ中有一个发生）的概率，等于这ｎ个事件分别发生的概率的和.7．对立事件：其中必有一个发生的两个互斥事件.事件A 的对立事件通常记着A .对立事件的概率和等于1.P （A ）＝1－P （A ）8．相互独立事件：事件A （或B ）是否发生对事件B （或A ）发生的概率没有影响，这样的两个事件叫做相互独立事件.当A ，B 是相互独立事件时，那么事件A ∙B 发生（即A ，B 同时发生）的概率，，等于事件A ，B 分别发生的概率的积.P （A ∙B ）＝P （A ）∙P （B ）.如果事件A 1、A 2、…、A ｎ相互独立，那么事件A 1∙A 2∙…∙A ｎ发生（即A 1、A 2、…、A ｎ同时发生）的概率，等于这ｎ个事件分别发生的概率的积.二．古典概型：概率内容的新概念较多，相近概念容易混淆，本文就学生易犯错误作如下总结：类型一 “非等可能”与“等可能”混同例1掷两枚骰子，求所得的点数之和为6的概率．错解 掷两枚骰子出现的点数之和2，3，4，…，12共11种基本事件，所以概率为P=111剖析 以上11种基本事件不是等可能的，如点数和2只有(1，1)，而点数之和为6有(1，5)、(2，4)、(3，3)、(4，2)、(5，1)共5种．事实上，掷两枚骰子共有36种基本事件，且是等可能的，所以“所得点数之和为6”的概率为P=536． 类型二 “互斥”与“对立”混同例2 把红、黑、白、蓝4张纸牌随机地分给甲、乙、丙、丁4个人，每个人分得1张，事件“甲分得红牌”与“乙分得红牌”是A ．对立事件B ．不可能事件C ．互斥但不对立事件D ．以上均不对 错误答案：A剖析 本题错误的原因在于把“互斥”与“对立”混同，要准确解答这类问题，必须搞清对立事件与互斥事件的联系与区别，这二者的联系与区别主要体现以以下三个方面： (1)两事件对立，必定互斥，但互斥未必对立；(2)互斥的概念适用于多个事件，但对立概念只适用于两个事件；(3)两个事件互斥只表明这两个事件不能同时发生，即至多只能发生其中一个，但可以都不发生；而两事件对立则表示它们有且仅有一个发生．事件“甲分得红牌”与“乙分得红牌”是不能同时发生的两个事件，这两个事件可能恰有一个发生，一个不发生，可能两个都不发生，所以应选C ． 类型三 “互斥”与“独立”混同例3 甲投篮命中率为O ．8，乙投篮命中率为0.7，每人投3次，两人恰好都命中2次的概率是多少?错解 设“甲恰好投中两次”为事件A ，“乙恰好投中两次”为事件B ，则两人都恰好投中两次为事件A+B ，P(A+B)=P(A)+P(B)： 2222330.80.20.70.30.825c c ⨯+⨯=剖析 本题错误的原因是把相互独立同时发生的事件当成互斥事件来考虑，将两人都恰好投中2次理解为“甲恰好投中两次”与“乙恰好投中两次”的和．正确解答：设“甲恰好投中两次”为事件A ，“乙恰好投中两次”为事件B ，且A ，B 相互独立，则两人都恰好投中两次为事件A·B，于是P(A·B)=P(A)×P(B)= 2222330.80.20.70.30.169c c ⨯+⨯≈．例4 某家庭电话在家中有人时，打进的电话响第一声时被接的概率为0.1，响第二声时被接的概率为O ．3，响第三声时被接的概率为0.4，响第四声时被接的概率为0.1，那么电话在响前4声内被接的概率是多少? 错解 分别记“电话响第一、二、三、四声时被接”为事件A 1、A 2、A 3、A 4，且P(A1)=0.1， P(A 2)=0．3，P(A 3)=O ．4，P(A 4)=0．1，则电话在响前4声内被接的概率为P=P(A 1)·P(A 2)· P(A 3)·P(A 4)=0．1×0．3×0．4×0．1=0．0012．剖析 本题错解的原因在于把互斥事件当成相互独立同时发生的事件来考虑．根据实际生活中的经验电话在响前4声内，每一声是否被接彼此互斥．所以，P=P(A 1)十P(A 2)+P(A 3)+P(A 4)=0.1+0.3+0.4+0.1=0.9．点评 以上两例错误的原因都在于把两事件互斥与两事件相互独立混同，互斥事件是指两个事件不可能同时发生；两事件相互独立是指一个事件的发生与否对另一个事件发生与否没有影响，它们虽然都描绘了两个事件间的关系，但所描绘的关系是根本不同．类型四 “条件概率P(B / A)”与“积事件的概率P(A·B)”混同例5 袋中有6个黄色、4个白色的乒乓球，作不放回抽样，每次任取一球，取2次，求第二次才取到黄色球的概率．错解 记“第一次取到白球”为事件A ，“第二次取到黄球”为事件B,”第二次才取到黄球”为事件C,所以P(C)=P(B/A)=6293=. 剖析 本题错误在于P(A ⋅B)与P(B/A)的含义没有弄清, P(A ⋅B)表示在样本空间S 中,A 与B 同时发生的概率；而P （B/A ）表示在缩减的样本空间S A 中，作为条件的A 已经发生的条件下事件B 发生的概率。
概率的定义及其计算学习笔记
例 Dewey G. 统计了约438023个英语单词中各 字母出现的频率，发现各字母出现的频率 不同：
A: 0.0788 E: 0.1268 I: 0.0707 M: 0.0244 Q: 0.0009 U: 0.0280 Y: 0.0202
B: 0.0156 F: 0.0256 J: 0.0010 N: 0.0706 R: 0.0594 V: 0.0102 Z: 0.0006
Anm n(n 1)(n 2)(n m 1)
全排列
Ann n!
可重复排列：从 n 个不同的元素中可重复地 取出 m 个排成一排, 不同的排法有
nm 种
23
不尽相异元素的全排列：n 个元素中有 m 类， 第 i 类中有 ki 个相同的元素，
k1 k2 km n, 将这 n 个元素按一定的次序排成一排，
（1）某指定的 k 个盒子中各有一球；
则 nA1 k!
P( A1)
（2）恰有 k 个盒子中各有一球；
nA1 n
k! Nk
nA2 CNk k !
P(
A2
)
CNk N
k!
k
7
（3）某指定的一个盒子没有球；
nA3 (N 1)k
P(
A3
)
(
N 1)k Nk
（4）某指定的一个盒子恰有 m 个球 ( m k )；
又由 AB B, P(B AB) P(B) P(AB) P(A B) P(A) P(B) P(AB)
19
推广： P( A B C) P( A) P(B) P(C)
P( AB) P( AC) P(BC)
P( ABC)
一般：P(n
Ai
)
n
P(
第一章34节概率论
P(B) 为事件A在事件B发生的条件下的条件概率.
同理，若P( A)>0,也可定义事件B在A已经发生条件下的 条件概率：P(B A) P(AB)
P( A)
条件概率具有非负性、规范性及可列可加性，亦是概率，
具有概率的一切性质.
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例. 一个家庭有两个孩子。 (1) 已知至少有一个男孩，求两个都是男孩的概率？ (2) 已知年纪小的是男孩，求两个都是男孩的概率？
{n
C C m nm M NM CNn
2,
m
1}
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[例5] 设一批产品共N件，其中有M 件次品，每次从
这批产品中任取1件产品，取出后不再放回， 求第i次取出的产品是次品的概率.
解：不放回抽样，样本点总数为:
PNi N (N 1)(N 2) (N i 1);
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进一步考虑下列问题，如果抽检的确实件次品，那 么该件产品究竟是由哪个厂家生产的呢？当然，这 同样是个不确定性问题。另外，显然，甲的可能性 要大得多，因为甲产量多，次品率也高。 实际上
P(B | A)= 8 9
以上这类问题在医药领域相当重要，因为人们常常 需要从诊断的结果来寻找真正的原因。
7 6 10 9
5 8
0.292;
________________
(2)P( A1 A2 A3) 1 P( A1 A2 A3) 1 P( A1A2 A3)
1 P( A1)P( A2 A1)P( A3 A1 A2 )
1 3 10
2 9
1 8
0.992
1-2(概率的定义、古典概率)
P( AB) P( A) P( B) P( A B)
P( A) P( B) 1 0.3 —— 最小值
最小值在 P( A B) 1 时取得
P( AB) P( A) 0.6
—— 最大值
最大值在 P( A B) P( B) 时取得
三.几何概率
早在概率论发展初期，人们就认识到， 只考虑有限个等可能样本点的古典方法是不 够的. 把等可能推广到无限个样本点场合,人们 引入了几何概型. 由此形成了确定概率的另 一方法——几何方法.
P( AB ) P( A) P( AB) 0.7 0.1 0.6 (2) P( A B) P( A) P( B) P( AB) 0.8
(1)
(3) P( A B) P( A B) 0.2
例2 设A , B满足 P ( A ) = 0.6, P ( B ) = 0.7, 在 何条件下， P(AB) 取得最大(小)值？最大(小) 值是多少？ 解 P( A B) P( A) P( B) P( AB)
P ( Ai ) P ( Ai )
i 1 i 1 n n 1 i j n
P( A A )
i j
1 i j k n
P( A A A )
i j k
„ ( 1)
n1
P ( A1 A2 „ An )
例1 小王参加“智力大冲浪”游戏, 他能 答出甲、乙二类问题的概率分别为0.7和0.2, 两类问题都能答出的概率为0.1. 求小王 (1) 答出甲类而答不出乙类问题的概率 (2) 至少有一类问题能答出的概率 (3) 两类问题都答不出的概率 解 事件A , B分别表示“能答出甲,乙类问题”
概率统计知识点
一.随机事件和概率1、概率的定义和性质（1）概率的公理化定义设Ω为样本空间，A 为事件，对每一个事件A 都有一个实数P(A)，若满足下列三个条件：1° 0≤P(A)≤1， 2° P(Ω) =13° 对于两两互不相容的事件1A ，2A ，…有∑∞=∞==⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛11)(i i i i A P A P Υ常称为可列（完全）可加性。
则称P(A)为事件A 的概率。
（2）古典概型（等可能概型）1° {}n ωωωΛ21,=Ω，2° nP P P n 1)()()(21===ωωωΛ。
设任一事件A ，它是由m ωωωΛ21,组成的，则有P(A)={})()()(21m ωωωΥΛΥΥ=)()()(21m P P P ωωω+++Λn m =基本事件总数所包含的基本事件数A =2、五大公式（加法、减法、乘法、全概、贝叶斯）(1)加法公式P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)当 P(AB)＝0时，P(A+B)=P(A)+P(B)(2)减法公式P(A-B)=P(A)-P(AB)当B ⊂ A 时，P(A-B)=P(A)-P(B)当A=Ω时，P(B )=1- P(B)（3）条件概率和乘法公式定义 设A、B 是两个事件，且P(A)>0，则称)()(A P AB P 为事件A 发生条件下，事件B 发生的条件概率，记为=)/(A B P )()(A P AB P 。
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。
（4）全概公式设事件B 1, B 2,Λ , B n 满足1°B 1, B 2,Λ , B n两两互不相容，P (B i ) > 0(i = 1,2,Λ , n ) ，2°Υni iB A 1=⊂，则有)|()()|()()|()()(2211n n B A P B P B A P B P B A P B P A P +++=Λ。
案例9古典概型
3. 求古典概型概率的基本步骤 1) 算出所有基本事件的个数 n； 2) 求出事件 A 包含的所有基本事件数 m； 3）代入公式 P(A)=m/n，求出 P（A）。 4. 概率分布 事件的概率表示了一次试验某一个结果发生的可能性大小。 若要全面了解试 验， 则必须知道试验的全部可能结果及各种可能结果发生的概率，即必须知道随 机试验的概率分布。
币、掷骰子）。即从装有 m 个白球 n 个黑球的袋子中有放回摸球，求在摸到 a 次黑球前摸到 b 次白球的概率。 由此又可以转化为大量的应用问题， 而二项分布、 几何分布、 负பைடு நூலகம்项分布等常见离散型分布均可由点数问题引申出来，所以点数问 题的圆满解决被认为是概率论诞生的标志之一。 实验 2 赌徒梅勒的第二个问题: 当时赌徒梅勒问帕斯卡的另一个问题是：
9.2 点数问题
实验 1 点数问题： 通常认为概率论起于骰子的应用，源于点数问题（又
称分赌本问题）。所谓点数问题是：A，B 两人赌博，其技巧相当，约定谁先胜 s 局则获全部赌金。若进行到 A 胜 s1 局而 B 胜 s2 局（s1<s，s2<s）时，因故停止， 赌金该如何分配才公平？点数问题最早见于意大利数学家帕乔利（Ｌ.Pacioli， 1445－1517）的《算术、几何及比例性质摘要》中。该书记载：A，B 两人进行 一场公平赌博，约定先赢得 s=6 局者获胜。而在 A 胜 s1=5 局且 B 胜 s2=2 局时中 断。帕乔利认为该赌博最多需要进行 2(s-1)+1=11 局，因而赌金分配方案为 s1/(2s-1)与 s2/(2s-1)之比，即 s1/ s2＝5/2。帕乔利的方案实际上是按已胜局数 比例分配(这也是一般人的看法)， 这种分法合理吗？我们不妨通过如下实验结果 来探讨这个问题。 问题分析：在 A 已经五胜两负的基础上，用计算机模拟两人以后的博弈，计 算他们应得的赌金。 由于两位技巧相当，不妨假定他们在以后的每局比赛中胜负 机会相等。连续模拟 n 次（为了使结果更有说服力，取 n 较大，如 n>1000）， 每次模拟到 A，B 双方有一方先胜 6 局为止，胜者获得全额赌金，n 次模拟结束 后，计算双方所获赌金的比例，以该比例作为赌金分配方案。 实验过程：Matlab 实验程序如下(stake.m 文件)： function [Awin,Bwin,p]=stake(s1,s2,s,n) %定义函数 stake， 输入参数 s1,s2
古典概率与几何概率的区别
古典概型和几何概型的意义和主要区别在初中阶段的教学过程中，作为教师，理解古典概型和几何概型的意义和主要区别，有利于从事相应的教学。
几何概型是在学习了古典概型之后，将等可能事件的概念从有限向无限的延伸，这两种概型，在初中阶段都呈现了出来，作为教师，理解古典概型和几何概型的意义和主要区别，有利于培养学生的建模能力、逻辑推理能力和空间观念，下面我就两种概型的意义、两种概型的主要区别以及怎样应用它们发展学生的诸多能力加以简单介绍。
一、古典概型和几何概型的意义（一）.几何概型的定义：如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型,简称为几何概型.1.几何概型的特点:(1)试验中所有可能出现的基本事件有无限多个.(2)每个基本事件出现的可能性相等.2.几何概型求事件A的概率公式：P(A)=构成事件A的区域长度(面积或体积)/ 实验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积)（二）古典概型的意义大家都很熟知，此处不在介绍1. 古典概型的特点：(1)试验中所有可能出现的基本事件只有有限个.(2)每个基本事件出现的可能性相等.2. 古典概型求事件A的概率公式：P(A)=事件A可能发生的结果数/实验发生的所有等可能的结果数二. 古典概型与几何概型的主要区别几何概型是另一类等可能概型，它与古典概型的区别在于试验的结果不是有限个，利用几何概型可以很容易举出概率为0的事件不是不可能事件的例子，概率为1的事件不是必然事件的例子。
三.利用不同概率模型,培养学生的建模能力及实际应用能力（一）结合实例进行建模题组一：情境1、抛掷两颗骰子，求出现两个“6点”的概率情景2、1号口袋中装有两只红球一只白球，2号口袋中装有一只红球一只白球，这些球处颜色不同外，其他都相同，小明从两个袋各摸一球，问摸出的两球异色的概率是多少？情景3、一口袋中装有3只红球2只白球，小明从口袋里摸出一球放回去，摇匀后，在摸出一球，问两次摸出的球为异色的概率是多少？情景4、一口袋中装有3只红球2只白球，小明从口袋里一次摸出2球，问两球异色的概率是多少？说明：第一组题是古典概型，（1）通过解题让学生从多角度理解古典概型的特征；（2）通过作树状图，让学生领略各题之间存在的不同；（3）体会应用古典概型解决实际问题时应注意的事项（如：元素是否重复利用、元素间有无顺序；实验出现的结果确保等可能性）。
古典概型的概率计算例题和知识点总结
古典概型的概率计算例题和知识点总结在概率论中，古典概型是一种非常基础且重要的概率模型。
它具有简单直观、易于理解和计算的特点。
接下来，我们将通过一些具体的例题来深入理解古典概型的概率计算方法，并对相关知识点进行总结。
一、古典概型的定义与特点古典概型是指试验中所有可能的结果是有限的，并且每个结果出现的可能性相等。
例如，掷一枚均匀的硬币，结果只有正面和反面两种，且出现正面和反面的可能性相等；掷一个均匀的骰子，结果有 1、2、3、4、5、6六种，每种结果出现的概率都是 1/6。
二、古典概型的概率计算公式如果一个试验有n 个等可能的结果，事件A 包含其中的m 个结果，那么事件 A 发生的概率 P(A) ＝ m ／ n 。
三、例题解析例 1：从装有 3 个红球和 2 个白球的口袋中随机取出 2 个球，求取出的 2 个球都是红球的概率。
解：从 5 个球中取出 2 个球的组合数为 C(5, 2) ＝ 10 种。
取出 2 个红球的组合数为 C(3, 2) ＝ 3 种。
所以取出 2 个球都是红球的概率为 3 ／ 10 。
例 2：一个盒子里有 5 个完全相同的球，分别标有数字 1、2、3、4、5，从中随机摸出一个球，求摸到奇数球的概率。
解：总共有 5 个球，摸到每个球的可能性相等。
奇数球有 1、3、5 三个。
所以摸到奇数球的概率为 3 ／ 5 。
例 3：同时掷两个均匀的骰子，求点数之和为 7 的概率。
解：同时掷两个骰子，总的结果数为 6 × 6 ＝ 36 种。
点数之和为7 的情况有（1，6）、（2，5）、（3，4）、（4，3）、（5，2）、（6，1），共 6 种。
所以点数之和为 7 的概率为 6 ／ 36 ＝ 1 ／ 6 。
四、古典概型概率计算的注意事项1、要确保试验结果的等可能性。
如果试验结果不是等可能的，就不能使用古典概型的概率计算公式。
2、计算基本事件总数和事件包含的基本事件数时，要注意不重不漏。
3、对于复杂的问题，可以通过分类讨论或分步计算来解决。
概率的基本概念与性质
概率的基本概念与性质概率，是数学中一个重要的概念，用来描述随机事件发生的可能性大小。
它在各个领域都有广泛的应用，如统计学、经济学、物理学等。
本文将介绍概率的基本概念和性质，帮助读者更好地理解概率论的基础知识。
1. 概率的定义和表示方法概率是描述事物发生可能性的一个数值，通常用介于0和1之间的实数表示。
概率可以使用分数、小数或百分比来表示。
以事件A发生的概率为例，可以用P(A)或Pr(A)来表示。
2. 概率的性质(1) 非负性：对于任何事件A，其概率P(A)都大于等于0，即P(A)≥0。
(2) 可加性：对于任意的不相容事件（互斥事件）A和B，它们的概率可以相加，即P(A∪B) = P(A) + P(B)。
(3) 规范性：对于一定发生或一定不发生的事件，其概率分别为1和0，即P(S) = 1和P(∅) = 0，其中S代表样本空间，∅代表不可能事件。
3. 概率的计算方法(1) 古典概型：指的是所有可能的结果都是等可能发生的情况。
在古典概型中，事件A的概率等于事件A包含的有利结果数目与样本空间的大小之比，即P(A) = 有利结果数目 / 样本空间大小。
(2) 几何概型：指的是通过对空间的测量来计算概率。
例如，在计算一个点在一个平均分布的正方形区域中的概率时，可以用该点所在区域的面积与整个区域的面积之比。
(3) 统计概率：是通过观察和统计数据来计算概率。
统计概率常用于实际问题，根据大量数据的分析和推断得出概率值。
4. 概率的性质与公式(1) 加法规则：对于任意两个事件A和B，其概率可以通过加法规则计算，即P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)。
其中P(A∩B)表示事件A和B同时发生的概率。
(2) 乘法规则：对于相互独立的两个事件A和B，其概率可以通过乘法规则计算，即P(A∩B) = P(A) × P(B)。
注意，乘法规则只适用于独立事件。
(3) 条件概率：指在事件B发生的条件下，事件A发生的概率，表示为P(A|B)。
古典概型
（二）分布列 1．分布列：设离散型随机变量 ξ 可能取得值为 x1，x2，…，x3，…，ξ 取每一个值 xi（i=1，2，…）的概率为
P(
xi )
pi ，则称表为随机变量 ξ
的概率分布，简称 ξ
的分布列
新疆 王新敞
奎屯
ξ
x1
x2
…
8．两点分布列: 随机变量 X 的分布列是：
ξ
0
1
P 1 p
p
像上面这样的分布列称为两点分布列．
[全面解读] 古典概型这一模块内容分两个部分，一个是古典概型，一个是离散型随机变量的概率分布。古典概型的问题 基本是数个数，它本质是排列组合问题，分布列问题主要应掌握期望与方差的公式，对二项分布问题应重点关注。 [难度系数]★★☆☆☆
知识点分析：
（一） 古典概型
１．随机事件 A 的概率： 0 P( A) 1，其中当 P( A) 1时称为必然事件；当 P( A) 0 时称为不可能事件；
2．等可能事件的概率（古典概型）： P(A)= m 。理解这里 m、ｎ的意义。 n
3．互斥事件：A、B 互斥，即事件 A、B 不可能同时发生。计算公式：P(A+B)＝P(A)+P(B)。 4．对立事件：A、B 对立，即事件 A、B 不可能同时发生，但 A、B 中必然有一个发生。
6.方差的性质： Da b a2D ；
7．二项分布：在 一 次随机 试 验 中 ，某事 件 可能发 生 也 可能 不 发生 ，在 n 次独立重复试验中这个事件发生的 次数 ξ 是一个随机变量．如果在一次试验中某事件发生的概率是 P，那么在 n 次独立重复试验中这个事件 恰好发生 k 次的概率是
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事件的关系及运算
把一枚骰子抛6次，设正面出现的点数为x 1、求出x的可能取值情况 2、下列事件由哪些基本事件组成 （1）x的取值为2的倍数（记为事件B） （2）x的取值大于4（记为事件C） （3）x的取值为不超过1（记为事件D）
（4）x的取值为奇数（记为事件E）
2018年11月14日星期三
2018年11月14日星期三
2.概率在实际问题中的应用——公平性
某中学高一年级有12个班，要从中选2个班代表学校参 加某项活动，由于某种原因，1班必须参加，另外再从2至 12班中选一个班，有人提议用如下方法：掷两个骰子得到 的点数和是几，就选几班，你认为这种方法公平吗？
1点 2点 3点 4点 5点 6点
2018中的应用：
（1）概率与公平性的关系：
利用概率解释游戏规则的公平性，判断实际生活中的 一些现象是否合理。
（2）概率与决策的关系：
在“风险与决策”中经常会用到统计中的极大似然法： 在一次实验中，概率大的事件发生的可能性大。
（3）概率与预报的关系： 在对各种自然现象、灾害的研究过程中经常会用到概 率的思想来进行预测。
1点
2点 3点 4点 5点
2
3 4 5 6
3
4 5 6 7
4
5 6 7 8
5
6 7 8 9
6
7 8 9 10
7
8 9 10 11
6点
7
8
9
10
11
12
2018年11月14日星期三
2.概率在实际问题中的应用——风险与决策
福利彩票双色球中奖概率计算 一等奖（6+1）概率为：红球33选6乘以蓝球16选1=0.0000056%； 二等奖（6+0）概率为：红球33选6乘以蓝球16选0=0.00009%； 三等奖（5+1）概率为：红球33选5乘以蓝球16选1=0.000026%； 四等奖（5+0）概率为：红球33选5乘以蓝球16选0=0.00042%； 四等奖（4+1）概率为：红球33选4乘以蓝球16选1=0.015%； 五等奖（4+0）概率为：红球33选4乘以蓝球16选0=0.24%； 五等奖（3+1）概率为：红球33选3乘以蓝球16选1=0.11%； 六等奖（2+1）概率为：红球33选2乘以蓝球16选1=0.012%； 六等奖（1+1）概率为：红球33选1乘以蓝球16选1=0.189%； 六等奖（0+1）概率为：红球33选0乘以蓝球16选1=6.25%. 双色球的总中奖率:6.709453％。 按照这个概率，如果守一个号,可能中一等奖可能需要48550年
第一代
Yy
Yy
第二代
YY
Yy
Yy
yy
1 4
YY 表示纯黄色的豌豆 yy 表示纯绿色的豌豆
1 2
1 4
(其中Y为显性因子 y为隐性因子)
2018年11月14日星期三
必修3
2018年11月14日星期三
考察两个试验：
（1）抛掷一枚质地均匀的硬币的试验； （2）掷一颗质地均匀的骰子的试验.
在这两个试验中，可能的结果分别有哪些？
2018年11月14日星期三
豌豆杂交试验
• 孟德尔把黄色和绿色的豌豆杂 交，第一年收获的豌豆是黄色 的。第二年，当他把第一年收 获的黄色豌豆再种下时，收获 的豌豆既有黄色的又有绿色的。 • 同样他把圆形和皱皮豌豆杂交， 第一年收获的都是圆形豌豆， 连一粒。皱皮豌豆都没有。第 二年，当他把这种杂交圆形再 种下时，得到的却既有圆形豌 豆，又有皱皮豌豆。
2018年11月14日星期三
2.概率在实际问题中的应用——自然现象规律
孟德尔小传
• 从维也纳大学回到布鲁恩不 久，孟德尔就开始了长达8 年的豌豆实验。孟德尔首先 从许多种子商那里，弄来了 34个品种的豌豆，从中挑选 出22个品种用于实验。它们 都具有某种可以相互区分的 稳定性状，例如高茎或矮茎、 圆料或皱科、灰色种皮或白 色种皮等。
任何事件(除不可能事件)都可以表示成基本事件的和
2018年11月14日星期三
基本事件
基本事件的特点：
(1)任何两个基本事件是互斥的
(2) 任何事件都可以表示成基本事件的和。
2018年11月14日星期三
例1 从字母a、b、c、d任意取出两个不同字母的试
分别记6个点数为6个基本事件： A1 ={出现1点}；A2={出现2点}； A3={出现3点}； A4 ={出现4点}；A5={出现5点}； A6={出现6点}；
（1）x的取值为2的倍数（记为事件B） （2）x的取值大于4（记为事件C） （3）x的取值为不超过1（记为事件D） （4）x的取值为奇数（记为事件E）
2018年11月14日星期三
（1）掷一枚质地均匀的硬币，结果只有2个，即 “正面朝上”或“反面朝上 （2）掷一枚质地均匀的骰子，结果只有6个， 即“1点”、“2点”、“3点”、“4点”、 “5点”和“6点”. 它们都是随机事件，我们把这类随机事件称 为基本事件. 基本事件：在一次试验中可能出现的每一 个基本结果称为基本事件。
解： （1） 点数 1
（2） 点数 1
（3） 点数 （1） 点数 1 1
2
3
4
5
6
2
2 2
3
3 3
4
4 4
5
5 5
6
6 6
2018年11月14日星期三
基本事件有什么特点：
1点
2点
3点
4点
5点 “2点”
6点
问题1： 在一次试验中，会同时出现 “1点” 与 （ 1）
这两个基本事件吗？ 不会 任何两个基本事件是互斥的 （ 2） 事件“出现偶数点”包含哪几个基本事件？ “2点” “4点” “6点” 事件“出现的点数不大于4”包含哪几个基本事件？ “1点” “2点” “3点” “4点”
3.1.2 概率的意义
2018年11月14日星期三
1.概率的正确理解：
若某地气象局预报说，明天本地降水概率为70%，你认
为下面两个解释哪一个能代表气象局的观点？ （1）明天本地有70%的区域下雨，30%的区域不下雨； （2）明天有70%的时间下雨，30%的时间不下雨； （3）明天本地有70%的机会下雨。
2018年11月14日星期三
豌豆杂交试验的子二代结果
性状 显性 隐性 显性:隐性
子叶的颜色 黄色 6022 绿色
种子的性状 圆形 5474 皱皮 茎的高度 长茎 787 短茎
2001
1850 277
3.01:1
2.96:1 2.84:1
2018年11月14日星期三
遗传机理中的统计规律
亲 本
YY
yy