《随机事件的概率》课件(完美)
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随机事件的概率课件

方差
对于连续型随机变量X,其方差 D(X)表示X取值的离散程度,计算 公式为D(X)=∫(X−E(X))2f(x)dx, 其中f(x)是X的概率密度函数。
07
大数定律与中心极限定理
大数定律
大数定律定义
大数定律是指在大量重复实验中,某一事件发生的频率将 趋近于该事件发生的概率。
大数定律的数学表达
设随机事件A发生的概率为P,则当实验次数n趋于无穷时, 事件A发生的频率f趋近于概率P,即lim(n->∞) f(n)=P。
如果一个事件是完备的,那么它的概 率等于1,即$P(Omega) = 1$。
独立事件的概率乘法规则
如果两个事件是独立的,那么它们的 概率可以相乘,即$P(A cap B) = P(A) times P(B)$。
条件概率
条件概率的定义
在某个条件下,某个事件发生的概率称为条件概率。记作 $P(A|B)$,表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
3
离散型随机变量的概率
每个取值的概率通常由实验或经验数据得出,表 示为P(X=x),其中X是随机变量,x是取值。
几种常见的离散型随机变量的概率分布
二项分布
当一个随机事件只有两种可能的结果,且这两种结果发生的概率是 已知的,那么这个随机事件的概率分布就是二项分布。
泊松分布
当一个随机事件在单位时间内发生的次数是一个离散型随机变量时 ,这个随机变量的概率分布就是泊松分布。
独立事件的概率计算
01
独立事件
两个或多个事件的发生相互独立,一个事件的发生不影响另一个事件的
发生。
02
概率计算公式
对于独立事件 A 和 B,其概率计算公式为 P(A∩B) = P(A) * P(B),其中
对于连续型随机变量X,其方差 D(X)表示X取值的离散程度,计算 公式为D(X)=∫(X−E(X))2f(x)dx, 其中f(x)是X的概率密度函数。
07
大数定律与中心极限定理
大数定律
大数定律定义
大数定律是指在大量重复实验中,某一事件发生的频率将 趋近于该事件发生的概率。
大数定律的数学表达
设随机事件A发生的概率为P,则当实验次数n趋于无穷时, 事件A发生的频率f趋近于概率P,即lim(n->∞) f(n)=P。
如果一个事件是完备的,那么它的概 率等于1,即$P(Omega) = 1$。
独立事件的概率乘法规则
如果两个事件是独立的,那么它们的 概率可以相乘,即$P(A cap B) = P(A) times P(B)$。
条件概率
条件概率的定义
在某个条件下,某个事件发生的概率称为条件概率。记作 $P(A|B)$,表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
3
离散型随机变量的概率
每个取值的概率通常由实验或经验数据得出,表 示为P(X=x),其中X是随机变量,x是取值。
几种常见的离散型随机变量的概率分布
二项分布
当一个随机事件只有两种可能的结果,且这两种结果发生的概率是 已知的,那么这个随机事件的概率分布就是二项分布。
泊松分布
当一个随机事件在单位时间内发生的次数是一个离散型随机变量时 ,这个随机变量的概率分布就是泊松分布。
独立事件的概率计算
01
独立事件
两个或多个事件的发生相互独立,一个事件的发生不影响另一个事件的
发生。
02
概率计算公式
对于独立事件 A 和 B,其概率计算公式为 P(A∩B) = P(A) * P(B),其中
人教版1随机事件的概率-数学 (共21张PPT)教育课件

人
的
一
生
说
白
了
,
也
就
是
三
万
余
天
,
贫
穷
与
富
贵
,
都
是
一
种
生
活
境
遇
。
懂
得
爱
自
己
的
人
,
对
生
活
从
来
就
没
有
过
高
的
奢
望
,
只
是
对
生
存
的
现
状
欣
然
接
受
。
漠
漠
红
尘
,
芸
芸
众
生
皆
是
客
,
时
光
深
处
,
流
年
似
水
,
转
瞬
间
,
光
阴
就
会
老
去
,
留
在
心
头
的
,
只
是
弥
留
在
时
光
深
处
的
无
边
落
寞
。
轻
拥
沧
桑
,
淡
看
流
年
,
掬
一
捧
岁
月
,
握
一
份
懂
得
,
红
口
罗
不
–
■
电
今天我们进行掷硬币试验,若记“正面向上” 为事件A,P(A)=?
随机事件的概率课件-

0.5181
4040
2048
0.5069
12000
6019
0.5016
24000
12012
05005
30000
14984
0.4996
72088
36124
0.5011
观察:随着抛掷次数的增加,“正面向上”的频率的变化趋势有何规律?
抛掷次数n
频率m/n
0.5
1
2048
4040
12000
24000
30000
ห้องสมุดไป่ตู้可能发生也可能不发生
可能发生也可能不发生
事件的表示:一般用A、B、C等大写字母表示。
必然事件: 在条件S下,一定会发生的事件
不可能事件:在条件S下,一定不会发生的事件
随机事件: 在条件S下,可能发生也可能不发 生的事件
定义中“在条件S下”重要吗?如何理解?
必然事件,随机事件,不可能事件
课堂练习
3、孟德尔的豌豆试验数据,孟德尔用黄色和绿色的豌豆杂交,第一年收获的豌豆都是黄色的.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.具体的数据如下表:(用概率的知识解释一下这个遗传规律)
性状
显性
隐性
显性:隐性
颜色
黄色6022
绿色2001
3.01:1
解:用YY表示纯黄色的豌豆,yy表示纯绿色的豌豆。因为当这两种豌豆杂交时,下一代是从父母辈中各随机地选取一个特征。于是:
分析:投篮100次,相当于做100次试验,每次试验的结果是随机的。因此,该运动员投篮100次,可能命中100次,也可能命中不到90次。
课程讲授与变式练习
例3:某中学高二年有12个班级,要从中选2个班级代表学校成绩某项活动,规定一班必须参加,另外从二班至十二班中选1个班,有人提议:抛掷两枚骰子得到点数和是几,就选几班,你认为哪个班级被选中的概率最大?哪一班被选中的概率最小?
4040
2048
0.5069
12000
6019
0.5016
24000
12012
05005
30000
14984
0.4996
72088
36124
0.5011
观察:随着抛掷次数的增加,“正面向上”的频率的变化趋势有何规律?
抛掷次数n
频率m/n
0.5
1
2048
4040
12000
24000
30000
ห้องสมุดไป่ตู้可能发生也可能不发生
可能发生也可能不发生
事件的表示:一般用A、B、C等大写字母表示。
必然事件: 在条件S下,一定会发生的事件
不可能事件:在条件S下,一定不会发生的事件
随机事件: 在条件S下,可能发生也可能不发 生的事件
定义中“在条件S下”重要吗?如何理解?
必然事件,随机事件,不可能事件
课堂练习
3、孟德尔的豌豆试验数据,孟德尔用黄色和绿色的豌豆杂交,第一年收获的豌豆都是黄色的.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.具体的数据如下表:(用概率的知识解释一下这个遗传规律)
性状
显性
隐性
显性:隐性
颜色
黄色6022
绿色2001
3.01:1
解:用YY表示纯黄色的豌豆,yy表示纯绿色的豌豆。因为当这两种豌豆杂交时,下一代是从父母辈中各随机地选取一个特征。于是:
分析:投篮100次,相当于做100次试验,每次试验的结果是随机的。因此,该运动员投篮100次,可能命中100次,也可能命中不到90次。
课程讲授与变式练习
例3:某中学高二年有12个班级,要从中选2个班级代表学校成绩某项活动,规定一班必须参加,另外从二班至十二班中选1个班,有人提议:抛掷两枚骰子得到点数和是几,就选几班,你认为哪个班级被选中的概率最大?哪一班被选中的概率最小?
《311随机事件的概率》课件(共29张PPT)

知识小结
1.随机事件的概念: 在一定条件下可能发生也可能不发生的 事件,叫做随机事件.
2.随机事件的概率的定义: 在大量重复进行同一试验时,事件 A 发 m 生的频率 总是接近于某个常数,在它附近 n 摆动,这时就把这个常数叫做事件 A的概 率.
3.概率的性质: 0 P A 1
课外探究
思考:你能举几个例子吗?
返回8
2.在条件S下,一定不会发生的事件,
叫做相对于条件S的不可能事件.
(3)“一天内在常温下,石头风化” (4)“在标准大气压下且温度低于 0℃时,雪融化”
不可能发生
思考:你能举几个例子吗?
3.在条件S下,可能发生也可能不
发生的事件,叫做相对于条件S的 随机事件
(6)“某人射击一次,中靶”
实例分析
某批乒乓球产品质量检查结果表:
抽取球数 优等品数
m
50 45
100 92
200 194
500 470
1000 954
2000 1902
n
优等品频率 m 0.9 0.92
0.97
0.94
0.954
0.951
n
当抽查的球数很多时,抽到优等品的频 m 率 接近于常数0.95,在它附近摆动。 n
这时,我们就可以说,抽到优等品的概率是0.95.
随机事件的概率
新乐一中
郭秀英
观察下列事件:
事件一:
回答此事件是 不可能发生、必然 发生、可能发生也可能不发生中的哪一种?
事件二:
地球在一直运动吗?
木柴燃烧能产生 热量吗?
必然发生
必然发生
事件三:
事件四:
一天内,在常温下, 这块石头会被风化吗?
《随机事件的概率》完美ppt北师大版1

•
3.把握好故事情节,是欣赏小说的基础 ,也是 整体感 知小说 的起点 。命题 者在为 小说命 题时,也 必定以 情节为 出发点, 从整体 上设置 理解小 说内容 的试题 。通常 从情节 梳理、 情节作 用两方 面设题 考查。
•
4.根据结构来梳理。按照情节的开端 、发展 、高潮 和结局 来划分 文章层 次,进而 梳理情 节。
反),由(反此,正,)我,因们此可至以少画有出一如次正下面图朝形上:的概率是
P(至少有一次正面朝上) 3
例4 抛掷一枚普通的硬币3次.有人说连续掷
出可三以看个出正,面抛掷和一先枚普掷通出两个正面再掷出一个反面
分的正的种对正析机硬机于正:币会会第三均是1正次等次正一,的抛反共结样有果的正以:第反.下正八你同意吗? 开始
•
5.根据场景来梳理。一般一个场景可 以梳理 为一个 情节。 小说中 的场景 就是不 同时间 人物活 动的场 所。
•
6.根据线索来梳理。抓住线索是把握 小说故 事发展 的关键 。线索 有单线 和双线 两种。 双线一 般分明 线和暗 线。高 考考查 的小说 往往较 简单,线 索也一 般是单 线式。
•
7.阅历之所以会对读书所得产生深浅 有别的 影响, 原因在 于阅读 并非是 对作品 的简单 再现, 而是一经验都 会参与 进来。
感谢观看,欢迎指导!
驶向胜利的彼 岸
正掷反,反可能反出正现正 反一正反
的或反结反反果面正是;反正 对反于面反
次 第
正
反
第2次、第3次 二 抛掷来说也是 次
正
反
正
反
这样。而且每 次硬币出现正 面或反面的机 会相等。我们
第 三
正
反
正
反正 反 正 反
随机事件的概率(共48张PPT)

死于车祸:危险概率是1/5000 染上爱滋病:危险概率是1/5700 被谋杀:危险概率是1/1110 死于怀孕或生产(女性):危险概率是1/4000 自杀:危险概率分别是1/20000(女性)和1/5000 因坠落摔死:危险率是1/20000
死于工伤:危险概率是1/26000 走路时被汽车撞死:危险概率是1/40000
问题1. 你是彩民吗?你买的彩票一定能中奖吗?
在现实生活中,有很多问题我们很难给予准确无误的回答,因为在客
观世界中,有些事情的发生是偶然的,有些事情的发展是必然的, 而且偶然和必然之间往往存在某种内在联系.
①从一个只装有红球的盒子里摸出一个红球
②人总有一天会死去
③投一枚骰子(点数为1—6)投出7点 ④人可以一生都不喝水
1.概率的正确理解
事实上,我们在连续投掷两次硬币时,可能出现3种结果:
1
(25%)
2
(50%)
且每中情况都是随机出现的
3
(25%)
Ex1.如果某种彩票的中奖概率为 1 ,那
1000
么买1000张这种彩票一定能中奖吗?请说 明理由.(假设该彩票有足够多的张数)
不一定,每张彩票是否中奖是随机的, 1000张 彩票中有几张中奖当然也是随机的.买1000 张这种彩票的中奖概率约为:1000,即有 63.2%的可能性中奖,但不能肯定中奖.
2. 游戏的公平性
在一场乒乓球比赛前,必须要决定由 谁先发球,并保证具有公平性,你知道裁 判员常用什么方法确定发球权吗?其公平 性是如何体现出来的?请你举出几个公平 游戏的实例.
裁判员拿出一个抽签器,它是-个像大硬币似的 均匀塑料圆板,一面是红圈,一面是绿圈,然后 随意指定一名运动员,要他猜上抛的抽签器落到 球台上时,是红圈那面朝上还是绿圈那面朝上。 如果他猜对了,就由他先发球,否则,由另一方
死于工伤:危险概率是1/26000 走路时被汽车撞死:危险概率是1/40000
问题1. 你是彩民吗?你买的彩票一定能中奖吗?
在现实生活中,有很多问题我们很难给予准确无误的回答,因为在客
观世界中,有些事情的发生是偶然的,有些事情的发展是必然的, 而且偶然和必然之间往往存在某种内在联系.
①从一个只装有红球的盒子里摸出一个红球
②人总有一天会死去
③投一枚骰子(点数为1—6)投出7点 ④人可以一生都不喝水
1.概率的正确理解
事实上,我们在连续投掷两次硬币时,可能出现3种结果:
1
(25%)
2
(50%)
且每中情况都是随机出现的
3
(25%)
Ex1.如果某种彩票的中奖概率为 1 ,那
1000
么买1000张这种彩票一定能中奖吗?请说 明理由.(假设该彩票有足够多的张数)
不一定,每张彩票是否中奖是随机的, 1000张 彩票中有几张中奖当然也是随机的.买1000 张这种彩票的中奖概率约为:1000,即有 63.2%的可能性中奖,但不能肯定中奖.
2. 游戏的公平性
在一场乒乓球比赛前,必须要决定由 谁先发球,并保证具有公平性,你知道裁 判员常用什么方法确定发球权吗?其公平 性是如何体现出来的?请你举出几个公平 游戏的实例.
裁判员拿出一个抽签器,它是-个像大硬币似的 均匀塑料圆板,一面是红圈,一面是绿圈,然后 随意指定一名运动员,要他猜上抛的抽签器落到 球台上时,是红圈那面朝上还是绿圈那面朝上。 如果他猜对了,就由他先发球,否则,由另一方
随机事件的概率 共99页PPT资料

( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3 ( A 1 A 2 ) A 3
第二节 随机事件的概率
一、频率与概率 二、概率的性质 三、等可能概型(古典概型) 四、几何概型
一、频率与概率
概率 在一次试验中A发 事生 件的可能性大小的
量度称为事 A的件概率。
例1 设 A 、B为两事件, 且设P(B)0.3,P(AB)0.6求 P( AB)
解 P (A B ) P { A ( B ) } P (A A ) B P (A ) P (A )B 而 P (A B ) P (A ) P (B ) P (A )B 所以 P (A B ) P (B ) P (A ) P (A )B 于是 P(AB)0.60.30.3
P(A)1P(A)
证明 性质6
性质6(加法公式) 对任意两个事A、 件B有
P (A B ) P (A ) P (B ) P (A )B
证明: 因为 ABA(BA)B 且 A (B A) B ,A B B 故由性质2和性质3得:
P ( A B ) P ( A ) P ( B A ) P ( B A ) P ( B ) P ( A ) B
n
n
因此 1P ( )P ( { i}) P { i}n P { i}
从而
P{i }
1 n
i 1
i 1
(i1,2, ,n)
若事A件 含有 k个基本事件
即 A {i1 } {i2 } {ik}
这里 i1,i2,ik是1, 2, n中某 k个不同的数,
E 2 A{HH ,TT} B{HH ,HT }
AB{TT}
AB
人教版高中数学必修三第三章第1节 3.1.1 随机事件的概率 课件(共25张PPT)

3.抛掷一枚硬币出现正面朝上的概率是 0.5, 所以将一枚硬币投掷10000次,出现正面 朝上的次数很有可能接近于5000次。
事件“甲乙两人进行‘石头剪刀布’的 游戏,结果甲获胜”是哪一类事件?
为了估计上述随机事件发生的概率,我 们可以采用何种方法?
知识小结
1.随机事件的概念
在一定条件下可能发生也可能不发生的 事件,叫做随机事件. 2.随机事件的概率的统计定义
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0
25
10 70 130 310 700 1500 2000 3000 试验次数
结论:当试验的油菜籽的粒数很多时,油菜籽发 芽的频率 m 接近于常数0.9,在它附近摆动。
n
思考:
1.事件A发生的频率 fn(A) 是不是不变的? 2.事件A的概率P(A)是不是不变的? 3.它们之间有什么区别与联系?
优等品的频率 1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0 50
100
200
500
1000 2000 试验次数
结频论率:m 当接抽近查于的常球数数0.很95多,时在,它抽附到近优摆等动品。的
n
某种油菜籽在相同条件下的发芽试验结果表:
某种油菜籽在相同条件下的发芽试验结果表:
发芽的频率
随机事件的概率
1. 引言
在一些人看来,总觉得数学都是研究现实世界中确定性 现象的数量规律,其实不然。大家知道,任何事物的发展 是既有偶然性又有必然性,为了研究一些无法确定的现象 的规律,早在十七世纪数学的重要分支概率统计便应运而 生,最初是欧洲保险业的发展促成这门学科的诞生,经过 几百年的发展和应用概率统计已遍布所有的领域,你比如 利用概率统计,二战中美军破译日军的电报密码,;利用概 率统计我国数学家得出《红楼梦》的前八十回与后四十回 出自两位作家的手笔,解决了红学家长期争论不休的问题; 还是利用概率统计使我们对变化莫测的天气的预报越来越 准……,总之,概率统计这门古老又十分有用的学科,如今 它已经渗透到生活的方方面面。
事件“甲乙两人进行‘石头剪刀布’的 游戏,结果甲获胜”是哪一类事件?
为了估计上述随机事件发生的概率,我 们可以采用何种方法?
知识小结
1.随机事件的概念
在一定条件下可能发生也可能不发生的 事件,叫做随机事件. 2.随机事件的概率的统计定义
1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1
0
25
10 70 130 310 700 1500 2000 3000 试验次数
结论:当试验的油菜籽的粒数很多时,油菜籽发 芽的频率 m 接近于常数0.9,在它附近摆动。
n
思考:
1.事件A发生的频率 fn(A) 是不是不变的? 2.事件A的概率P(A)是不是不变的? 3.它们之间有什么区别与联系?
优等品的频率 1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0 50
100
200
500
1000 2000 试验次数
结频论率:m 当接抽近查于的常球数数0.很95多,时在,它抽附到近优摆等动品。的
n
某种油菜籽在相同条件下的发芽试验结果表:
某种油菜籽在相同条件下的发芽试验结果表:
发芽的频率
随机事件的概率
1. 引言
在一些人看来,总觉得数学都是研究现实世界中确定性 现象的数量规律,其实不然。大家知道,任何事物的发展 是既有偶然性又有必然性,为了研究一些无法确定的现象 的规律,早在十七世纪数学的重要分支概率统计便应运而 生,最初是欧洲保险业的发展促成这门学科的诞生,经过 几百年的发展和应用概率统计已遍布所有的领域,你比如 利用概率统计,二战中美军破译日军的电报密码,;利用概 率统计我国数学家得出《红楼梦》的前八十回与后四十回 出自两位作家的手笔,解决了红学家长期争论不休的问题; 还是利用概率统计使我们对变化莫测的天气的预报越来越 准……,总之,概率统计这门古老又十分有用的学科,如今 它已经渗透到生活的方方面面。
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可能发生, 也 可能不发生
这些事件发生与否,各有什么特点呢?
(1)“地球不停地转动” 必然发生
必然发生 (2)“木柴燃烧,产生能量” (3)“在常温下,石头在一天内风化” 不可能发生
(4)“某人射击一次,中靶”可能发生也可能不发生
可能发生也可能不发生 (5)“掷一枚硬币,出现正面”
(6)“在标准大气压下且温度低于0℃时,雪融化 ” 不可能发生
③盒中装有4个白球5个黑球,从中任意的取出一
个球。 (1)“取出的是黄球”是什么事件?概率是多少 ? (2)“取出的是白球”是什么事件?概率是多少 ? (3)“取出的是白球或者是黑球”是什么事件? 概率是多少?
是不可能事件,概率是0 是随机事件,概率是4/9 是必然事件,概率是1
④某射击手在同一条件下进行射击,结果如下表所示:
指出下列事件是必然事件,不可能事件,还是随机事件: (1)某地明年1月1日刮西北风;
2 x (2)当x是实数时, 0 ;
随机事件
必然事件
不可能事件 随机事件
(3) 手电筒的电池没电,灯泡发亮; (4)一个电影院某天的上座率超过50%;
(5)从分别标有1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的 随机事件 10张号签中任取一张,得到4号签;
随机性与规律性: 随机事件在一次试验中发生与否是随机 的,但随机性中含有规律性。认识了这种随 机性中的规律性,就能为我们比较准确的预 测随机事件发生的可能性。
问题2:有人说,中奖率为
1 1000
的彩票,买
1000张一定中奖,这种理解对吗?
说明:虽然中奖张数是随机的,但这种随机性中具 有规律性。随着试验次数的增加,即随着买的彩票
(2)概率的定义及其理解
随机事件在一次试验中是否发生虽然不能事 先确定,但是在大量重复试验的情况下,它的发 生呈现出一定的规律性.
例如,历史上曾有人做过抛掷硬币的大量重复 试验,结果如下表 : 抛掷次数( m ) 2048 4040 12000 24000 30000 72088 正面向上次数 (频数n ) 1061 2048 6019 12012 14984 36124
1 张数的增加,大约有 1000
的彩票中奖。实际上,买
1000
999 1000张彩票中奖的概率为 1 1000
0.6323。没有
一张中奖也是有可能的,其概率近似为 0.3677。
问题3:随机事件发生的频率与概率的区别与 联系是什么?
概率与频率的关系:
(1)频率是概率的近似值,随着试验次数的增加, 频率会越来越接近概率。 (2)频率本身是随机的,在试验前不能确定。 (3)概率是一个确定的数,是客观存在的,与每次 试验无关。
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。
1. 掌握随机事件、必然事件、不可能事件的概念。 2.对概率含义的正确理解。 3. 理解频率与概率的关系。
问题情境
木柴燃烧,能产生热量吗?
明天,地球还会转动吗?
煮熟的鸭子,能跑了吗?
一天内,在常温下,石头会被风 化掉吗?
试分析:“从一堆牌中任意抽一张抽到红牌” 这一事件的发生情况?
必然发生
必然不会发生
例如,假设篮球运动员库里投三分球投中的概率 是 0.8,那么他连续投球 5 次,则一定投中 4 次,这样 理解是不正确的.把每投一次球看作是一次试验,其 结果是随机的,他虽然投三分球的投中率很高,但投 球 5 次会出现的结果可能是:进球 5 次,4 次,3 次, 2 次,1 次,也有可能是 0 次.
小军和小民玩掷色子是游戏,他们约定:两颗色子掷 出去,如果朝上的两个数的和是5,那么小军获胜,如果 朝上的两个数的和是7,那么小民获胜。这样的游戏公平 吗? 事件:掷双色子
A:朝上两个数的和是5 B:朝上两个数的和是7
关键是比较A发生的可能性和B发 生的可能性的大小。
这样的游戏公平吗?
1点 1点 2 2点 3 3点 4 4点 5 5点 6 6点 7
4、遗传机理中的统计规律
1、试验与发现
2、遗传机理中的统计规律
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。
每次试验无关.
注意以下几点:
(1)求一个事件的概率的基本方法是通 过大量的重复试验; (2)只有当频率在某个常数附近摆动时, 这个常数才叫做事件 A 的概率; (3)概率是频率的稳定值,而频率是概率 的近似值; (4)概率反映了随机事件发生的可能性 的大小; (5)必然事件的概率为1,不可能事件的 概率为0.因此 0 P A 1
m 频率( ) n
0.5181 0.5069 0.5016 05005 0.4996 0.5011
当抛掷硬币的次数很多时,出现正面的频率值 是稳定的,接近于常数0.5,在它左右摆动.
某批乒乓球产品质量检查结果表:
抽取球数
m
50 100 200 500 1000 2000
优等品数
优等品频率
n
45
92
2点
3点 4点 5点 6点
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
8
9 10 11 12
2、决策中的概率思想
思考:如果连续10次掷一枚色子,结果都是 出现1点,你认为这枚色子的质地均匀吗?为 什么?
3、天气预报的概率解释
思考: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中哪一个能 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)明天本地下雨的机会是70%。
动,这时就把这个常数叫做事件A 的概率.
频率与概率的关系
(1)联系: 随着试验次数的增加, 频率会在概率的附
近摆动,并趋于稳定.
在实际问题中,若事件的概率未知,常用频
率作为它的估计值.
(2)区别: 频率本身是随机的,在试验前不能确定,
做同样次数或不同次数的重复试验得到的事
件的频率都可能不同.
而概率是一个确定数,是客观存在的,与
3.1 随机事件的概率
本课主要学习随机事件的概率的相关内容,主要研 究事件的分类、概率的定义、概率的意义及统筹算法 。 因此本课开始以几个不同性质的事件案例作为课前 导入,引导学生发现各种事件的不同之处,故而引入 随机事件、必然事件、不可能事件的概念。接下来通 过课堂实验以及已统计的实验数据,引入频数、频率 和概率的概念,并指出频率和概率的联系。重点把握 二者的联系与差别。最后通过一系列例题及习题对内 容进行加深巩固。
①从12个同类产品(其中10个正品,两个次品) 中,任抽三
个产品,则下列事件中哪个是必然事件( D) A.三个都是正品 C.三个都是次品 B.至少有一个是次品 D.至少有一个是正品
②若在同等条件下进行n次重复实验得到某个事件A发
生的频率f(n),则随着n的增大,有( D)
A.f(n)与某个常数相等 B.f(n)与某个常数的差逐渐减小 C.f(n)与某个常数的差的绝对值逐渐减小 D.f(n)在某个常数的附近摆动并趋于稳定
1. 频率的定义
在相同的条件下 , 进行了 n 次试验 , 在这 n 次试验中 , 事件 A 发生的次数 nA 称为事件 A 发 nA 生的频数 .比值 称为事件 A 发生的频率 , 并记 n 成 f n ( A). 在大量重复进行同一试验时,事件 A 发生
2. 概率的定义
的频率 f n ( A) 总是接近于某个常数,在它附近摆
194 470
0.97 0.94
954
0.954
1902
0.951
m n
0.9 0.92
当抽查的球数很多时,抽到优等品的频
m 率 接近于常数0.95,在它附近摆动。 n
某种油菜籽在相同条件下的发芽试验结果表:
当试验的油菜籽的粒数很多时,油菜籽 m 发芽的频率 接近于常数0.9,在它附近 n 摆动。
n
4、必然事件与不可能事件可看作随机事件的两种特殊情况。因 此,任何事件发生的概率都满足:0≤P(A)≤1。
作业:《课时作业十四学习概率的意义的相关内容,主要研究概率 的意义以及现实生活中有关概率的具体问题。 本课主要分为两个部分,第一个为概率的正确理解,第 二个概率在实际问题中的应用。开始以“两次抛硬币是否 一定一正一反”为问题进行课前导入,然后引入课堂实验 进行探究验证,从而引发概率和频率的区别联系、概率定 义的正确理解;然后第二部分通过现实生活中的 " 掷色字 " “游戏的公平性”“天气预报的概率解释”“遗传学规 律”等问题的探究,讲述如何用概率的知识解释现实生活 中有关概率的具体问题。最后通过一系列例题及习题对内 容进行加深巩固。
二、概率在实际问题中的应用
1、游戏的公平性
2、决策中的概率思想 3、天气预报的概率解释
4、遗传机理中的统计规律
1、游戏的公平性
(1)你有没有注意到在乒乓球、排球 等体育比赛中,如何确定由哪一方先发 球?你觉得对比赛双方公平吗? (2)你能否举出一些游戏不公平的例子, 并说明理由。
这样的游戏公平吗?
1、①了解必然事件,不可能事件,随机事件的概念;
② 理解频数、频率的意义。 2、必然事件、不可能事件、随机事件是在一定的条件 下发生的,当条件变化时,事件的性质也发生变化。 3、随机事件在相同的条件下进行大量的试验时,呈现规律性, 且频率 f n ( A) nA 总是接近于常数P(A),称P(A)为事件的概率。