伯努利概型与全概公式.

合集下载

伯努利概型与全概公式

伯努利概型与全概公式

全概公式是概率 论中一个重要的 公式,用于计算 在有限次试验中 某一事件发生的
概率
全概公式是伯 努利概型中唯 一一个能计算 出所有可能概
率的公式
推导过程
定义:全概公式是伯努利概型的一种特殊情况,即当试验次数趋于无穷大时,事 件A发生的概率的极限。
推导:全概公式可以通过伯努利概型和概率极限定理推导得出,具体过程涉及到 概率论和数理统计的基本概念和公式。
汇报人:XX
伯努利概型与全 概公式
汇报人:XX
目 录
01 添 加 目 录 项 标 题
03 全 概 公 式
05
伯努利概型与全概 公式的应用实例
02 伯 努 利 概 型
04
伯努利概型与全 概公式的联系
PART 01 添加章节标题
PART 02 伯努利概型
定义
伯努利概型是一种概率模型,其中事件的发生概率仅依赖于前n次试验中事件发生的次 数。
应用场景
用于描述独立重复试验的 概率模型
概率论与数理统计中的基 本概念
在保险、彩票、赌博等领 域有广泛应用
在统计学、数据分析、可靠 性工程等领域也常被提及
PART 03 全概公式
定义
全概公式是伯Biblioteka 努利概型中所 有可能结果的概率之和
全概公式表示在 n次试验中,事 件A发生k次的
概率为 P(nA)=C(n,k)P( A)k(1−P(A))n−k
概率计算中的区别
伯努利概型:单个试验的结果只有两种, 成功或失败,概率为p。
全概公式:考虑多个试验的结果,计算总 概率。
联系:全概公式可以看作是伯努利概型 的推广,当试验次数趋于无穷时,伯努 利概型的结果可以用来计算全概公式。

伯努利概型与全概公式【课资内容】

伯努利概型与全概公式【课资内容】
3
P(B) p( Ai )P(B | Ai ) i 1
0.25 0.05 0.35 0.04 0.40 0.02
0.0345
资料类
25
例3 人们为了了解一支股票未来一定时期内价 格的变化,往往会去分析影响股票的基本因素, 比如利率的变化。现在假设人们经分析估计利 率下调的概率为60%,利率不变的概率为40%。 根据经验,人们估计,在利率下调的情况下, 该支股票价格上涨的概率为80%,而在利率不 变的情况下,其价格上涨的概率为40%,求该 支股票将上涨的概率。
资料类
16
例 :在 平 常 的 生 活 中 , 人常们常 用 “ 水 滴 石 穿 ”“、只 要 功 夫 深 , 铁 杵 磨 成 针来”形 容 有 志 者 事 竟 成但。是 , 也 有 人 认 为 这 些 是 不 可 能。的试 从 概 率 的 角 度 分这析是 否 合 理 。
解 :设 一 次 实 验 中 , 事A件发 生 的 概 率 为 0,
lim[1 (1 )n ] 1 n
由 此 可 见 , 一 件 微 不道足的 小 事 , 只 要 坚 持 , 就 会 产 生 不 可 思 议 的果结。
资料类
17
重 条件概率 点
回 定义 设两个事件A、B ,且 P(B)>0,

则称 PA | B 为在事件B发生的
前提下,事件A发生的条件概率。
资料类
20
解 : 设A1, A2 , A3分别表示抽到的产品是甲,乙,丙 厂的产品, B表示抽到的1个产品是合格品.由题意 可知A1 , A2 , A3互不相容, 且A1 A2 A3 ,并有
PA1
500 1000
0.5,
PA2
300 1000
0.3

(整理)概率论公式大全

(整理)概率论公式大全

第一章随机事件和概率(1)排列组合公式从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。

从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。

(2)加法和乘法原理加法原理(两种方法均能完成此事):m+n某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法完成,第二种方法可由n 种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。

乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):m×n某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由m×n 种方法来完成。

(3)一些常见排列重复排列和非重复排列(有序)对立事件(至少有一个)顺序问题(4)随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。

试验的可能结果称为随机事件。

(5)基本事件、样本空间和事件在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下性质:①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件;②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。

这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用来表示。

基本事件的全体,称为试验的样本空间,用表示。

一个事件就是由中的部分点(基本事件)组成的集合。

通常用大写字母A,B,C,…表示事件,它们是的子集。

为必然事件,Ø为不可能事件。

不可能事件(Ø)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理,必然事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。

(6)事件的关系与运算①关系:如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分,(A发生必有事件B发生):如果同时有,,则称事件A与事件B等价,或称A等于B:A=B。

A、B中至少有一个发生的事件:A B,或者A+B。

属于A而不属于B的部分所构成的事件,称为A与B的差,记为A-B,也可表示为A-AB或者,它表示A发生而B不发生的事件。

概率论1至7章课后答案

概率论1至7章课后答案

一、习题详解:1.1 写出下列随机试验的样本空间:(1) 某篮球运动员投篮时, 连续5 次都命中, 观察其投篮次数;解:连续5 次都命中,至少要投5次以上,故}{ ,7,6,51=Ω;(2) 掷一颗匀称的骰子两次, 观察前后两次出现的点数之和;解:}{12,11,4,3,22 =Ω;(3) 观察某医院一天内前来就诊的人数;解:医院一天内前来就诊的人数理论上可以从0到无穷,所以}{,2,1,03=Ω; (4) 从编号为1,2,3,4,5 的5 件产品中任意取出两件, 观察取出哪两件产品; 解:属于不放回抽样,故两件产品不会相同,编号必是一大一小,故:()}{;51,4≤≤=Ωj i j i(5) 检查两件产品是否合格;解:用0 表示合格, 1 表示不合格,则()()()()}{1,1,0,1,1,0,0,05=Ω;(6) 观察某地一天内的最高气温和最低气温(假设最低气温不低于T1, 最高气温不高于T2); 解:用x 表示最低气温, y 表示最高气温;考虑到这是一个二维的样本空间,故: ()}{216,T y x T y x ≤≤=Ω ;(7) 在单位圆内任取两点, 观察这两点的距离;解:}{207 x x =Ω;(8) 在长为l 的线段上任取一点, 该点将线段分成两段, 观察两线段的长度.解:()}{l y x y x y x =+=Ω,0,0,8 ;1.2 设A ,B ,C 为三事件, 用A;B;C 的运算关系表示下列各事件:(1) A 与B 都发生, 但C 不发生; C AB ;(2) A 发生, 且B 与C 至少有一个发生;)(C B A ⋃;(3) A,B,C 中至少有一个发生; C B A ⋃⋃;(4) A,B,C 中恰有一个发生;C B A C B A C B A ⋃⋃;(5) A,B,C 中至少有两个发生; BC AC AB ⋃⋃;(6) A,B,C 中至多有一个发生;C B C A B A ⋃⋃; (7) A;B;C 中至多有两个发生;ABC ;(8) A,B,C 中恰有两个发生.C AB C B A BC A ⋃⋃ ;注意:此类题目答案一般不唯一,有不同的表示方式。

概率统计公式大全(复习重点)

概率统计公式大全(复习重点)

第一章随机事件和概率(1)排列组合公式)!(!nmmP nm-=从m个人中挑出n个人进行排列的可能数。

)!(!!nmnmC nm-=从m个人中挑出n个人进行组合的可能数。

(2)加法和乘法原理加法原理(两种方法均能完成此事):m+n某件事由两种方法来完成,第一种方法可由m种方法完成,第二种方法可由n 种方法来完成,则这件事可由m+n 种方法来完成。

乘法原理(两个步骤分别不能完成这件事):m×n某件事由两个步骤来完成,第一个步骤可由m种方法完成,第二个步骤可由n 种方法来完成,则这件事可由m×n 种方法来完成。

(3)一些常见排列【重复排列和非重复排列(有序)对立事件(至少有一个)顺序问题(4)随机试验和随机事件如果一个试验在相同条件下可以重复进行,而每次试验的可能结果不止一个,但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果,则称这种试验为随机试验。

试验的可能结果称为随机事件。

(5)基本事件、样本空间和事件在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有如下性质:①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件;②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。

^这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用ω来表示。

基本事件的全体,称为试验的样本空间,用Ω表示。

一个事件就是由Ω中的部分点(基本事件ω)组成的集合。

通常用大写字母A,B,C,…表示事件,它们是Ω的子集。

Ω为必然事件,Ø为不可能事件。

不可能事件(Ø)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理,必然事件(Ω)的概率为1,而概率为1的事件也不一定是必然事件。

(6)事件的关系与运算①关系:如果事件A的组成部分也是事件B的组成部分,(A发生必有事件B发生):BA⊂如果同时有BA⊂,AB⊃,则称事件A与事件B等价,或称A等于B:A=B。

A、B中至少有一个发生的事件:A B,或者A+B。

伯努利概型与全概公式

伯努利概型与全概公式

事件A发生了k次
Pn
(k)
C
k n
pk
qnk
共作n次试验
其中, p q 1, k 0,1,2,, n.
A发生的概率 A不发生的概率
概率论与数理统计
9
一枚硬币掷3次,恰有一次正面向上的概率为?
A 正面向上
C1
解 法 一 :P
3
23
A 正面向下
解法二: P P( AAA AAA AAA) 3 1 (1)2 22
n
PB PAi PB | Ai i 1
概率论与数理统计
24
例2 某车间用甲、乙、丙三台机床进行生产,各种机 床的次品率分别为5%、4%、2%,它们各自的产品分 别占总产量的25%、35%、40%,将它们的产品组合在 一起,求任取一个是次品的概率。
解:设 A1表示“产品来自甲台机床”, A2表示“产品 来自乙台机床”,A3表示“产品来自丙台机床”, B表 示“取到次品”。
14
例2 某射手每次击中目标的概率是0.6,如果 射击5次,求至少击中两次的概率.
解: 由于每次射击是相互独立的,且只有击中与 未击中两种结果,故可以按5重伯努利概型计算
事件的概率.已知 p 0.6,q 0.4,则
5
P(至少击中两次) P(击中k次) k2
1 P(击中0次) P(击中1次)
3
P(B) p( Ai )P(B | Ai ) i 1
0.25 0.05 0.35 0.04 0.40 0.02
0.0345
概率论与数理统计
25
例3 人们为了了解一支股票未来一定时期内价 格的变化,往往会去分析影响股票的基本因素, 比如利率的变化。现在假设人们经分析估计利 率下调的概率为60%,利率不变的概率为40%。 根据经验,人们估计,在利率下调的情况下, 该支股票价格上涨的概率为80%,而在利率不 变的情况下,其价格上涨的概率为40%,求该 支股票将上涨的概率。

概率论基本公式

概率论基本公式

概率论与数理统计基本公式第一部分 概率论基本公式1、A BA B AAB; A BA(B A) 2、对偶率: AB A B ;ABA B .3、概率性率:P ( A B ) P( A) P(AB ), 特别, BA 时有:P( A B) P( A) P(B); P(A) P(B)有限可加: A 1、 A 2 为不相容事件,则 P( A 1A 2 ) P( A 1)P(A 2 )对任意两个事件有:P( AB)P( A) P( B)P( AB)4、古典概型例: n 双鞋总共 2n 只,分为 n 堆,每堆为 2只,事件 A 每堆自成一双鞋的概率 解:分堆法: C 22 n( (2n)!,自成一双为: n !,则 P( A)n!!!22n - 2) 2C2n5、条件概率P(B | A)P( AB), 称为在事件 A 条件下,事件 B 的条件概率, P( B)称为无条件概率。

P( A)乘法公式: P(AB)P(A)P(B | A) P(AB)P(B)P(A | B)全概率公式: P(B)P(A i )P(B | A i )i贝叶斯公式: P(A i | B)P( A i B)P( A i )P(B | A i )P( B) P( A j )P( B | A j )j例:有三个罐子, 1 号装有 2 红1黑共 3个球,2号装有 3红1黑 4个球,3 号装有 2 红 2黑 4 个球,某人随机从其中一罐,再从该罐中任取一个球, ( 1)求取得红球的概率; ( 2)如果取得是红球,那么是从第一个罐中取出的概率为多少?解: 设B i { 球取自 i 号罐 } , i。

{ 取得是红球 } ,由题知、、是一个完备事件(1) 1,2,3 AB 1B 2B 3由全概率公式 P( B)P( A i )P( B | A i ),依题意,有: P( A | B 1 )2;P(A|B 2)3;P(A|B 3) 1 .i342P( B 1)P(B 2 ) P( B 3 )1, P( A) 0.639.3(2)由贝叶斯公式: P(B 1 | A)P( A | B 1)P(B 1)0.348.P( A)6、独立事件( 1) P(AB)=P(A)P(B), 则称 A 、 B 独立。

概率统计公式大全

概率统计公式大全

A B
(6) 事件的关 系与运算 如果同时有 A B , B A ,则称事件 A 与事件 B 等价,或称 A 等于 B: A=B。 A、B 中至少有一个发生的事件:A B,或者 A+B。 属于 A 而不属于 B 的部分所构成的事件,称为 A 与 B 的差,记为 A-B,也可 表示为 A-AB 或者 A B ,它表示 A 发生而 B 不发生的事件。
(3) 一些常见 排列 (4) 随机试验 和随机事 件
在一个试验下,不管事件有多少个,总可以从其中找出这样一组事件,它具有 如下性质: ①每进行一次试验,必须发生且只能发生这一组中的一个事件; ②任何事件,都是由这一组中的部分事件组成的。 (5) 基本事件、 这样一组事件中的每一个事件称为基本事件,用 来表示。 样 本 空 间 基本事件的全体,称为试验的样本空间,用 表示。 一个事件就是由 中的部分点(基本事件 )组成的集合。通常用大写字母 和事件 A,B,C,…表示事件,它们是 的子集。 为必然事件,Ø 为不可能事件。 不可能事件(Ø)的概率为零,而概率为零的事件不一定是不可能事件;同理, 必然事件(Ω )的概率为 1,而概率为 1 的事件也不一定是必然事件。 ①关系: 如果事件 A 的组成部分也是事件 B 的组成部分, (A 发生必有事件 B 发生) :
(15) 全概率公 式
A Bi
i 1
n

P( A) P( B1) P( A | B1) P( B2) P( A | B2) P( Bn) P( A | Bn) 。
设事件 B1 , B 2 ,…, Bn 及 A 满足 1° B1 , B 2 ,…, Bn 两两互不相容, P( Bi) >0, i 1,2,…, n ,
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

概率论与数理统计
8
定理 在伯努利概型中,若一次试验时事件A发生 的概率为P(0<P<1),则n重独立试验中事件A恰好 发生K次的概率为
事件A发生了k次
Pn ( k ) C p q
k n k
n k
共作n次试验
其中,
A发生的概率
p q 1,
A不发生的概率
k 0,1,2,, n.
9
概率论与数理统计
概率论与数理统计
3
以上两个公式还可以推广到有限个事件的情 形:
如果事件 A1 , A2 , A3 相 互 独 立 ,则 P ( A1 A2 A3 ) P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) . P ( A1 A2 A3 ) 1 P ( A1 ) P ( A2 ) P ( A3 ) .
概率论与数理统计
1
事件的独立性
定义: 若两个事件 A、B 中, 任一事件的发生与否
不影响另一事件的概率, 则称事件 A 与 B 是相互独 立的, 且P ( AB) P ( A) P ( B) .
定理 若事 件A 与B 相互 独立 , 则下 列三对 事件 A 与B ; A 与B ; A 与B 也都 相互独 立 .即
问题:(1)上述测试方法使公司被冒牌ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ蒙到岗位的概率有多大?
(2)上述测试方法使公司将真正的行家拒之门外的概率有多大? (3)能否设计出测试方法使被冒牌者蒙到岗位的概率及将真正的 行家拒之门外的概率都变小?
概率论与数理统计
7
伯努利概型
设随机试验满足
(1)在相同条件下进行n次重复试验;
(2)每次试验只有两种可能结果,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)各次试验是相互独立的. 则称这种试验为n重伯努利(Bernoulli)试验。
解: 由于用有放回抽样的方式,故每次抽得的结 果是相互独立的,且产品只有合格与废品两种结 果,故可以按5重伯努利概型计算事件的概率.已 知
p 0.05, q 0.95, 则
1
p (1) C
5
5
(0.05) (0.95) 0.0407
1 4
概率论与数理统计
11
引例求解
解:用A表示应聘者在品尝测试中的判断正确, A 表示应聘者 在品尝测试中的判断不正确.则测试问题符合n=10的伯努利概 型.用 k 表示10次品尝测试中应聘者判断正确的次数(即A发生 的次数),用伯努利概型的公式我们可以分别解决所提的问题. (1)若应聘者并非行家而是冒牌者,则其在每次品尝测试中的 判断正确(蒙对)的概率为0.5,即 P(A)=0.5,根据公式有:
(1) P( A B) P( A ) P( B) 1 P( A) P( B) ;
(2) P( AB ) P( A) P( B ) P( A)1 P( B) ;
(3) P( A B ) P( A ) P( B ) 1 P( A)1 P( B).
定义
概率论与数理统计
5
一枚硬币独立掷两次,设 A1 {第一次出现正面} A2 {第二次出现正面} A3 {正、反面各一次} A4 {正面出现两次}
则事件(
)
( A) A1、A2、A3 相互独立 ( B ) A2、A3、A4 相互独立 (C ) A1、A2、A3两两独立 ( D ) A2、A3、A4 两两独立
P{k 7} P{k 7} P{k 8} P{k 9} P{k 10}
7 8 9 10 C10 (0.5)7 (1 0.5)3 C10 (0.5)8 (1 0.5)2 C10 (0.5)9 (1 0.5)1 C10 (0.5)10
(120 45 10 1)(0.5)10 0.1719 17.19%
概率论与数理统计
6
某人应聘甲公司品酒师职位,该应聘者声 称能以90%的准确性判别出两种不同的酒,并 可以依此提出相应的推销建议. 为了检验应聘者的辨酒能力以决定是否录用,甲公 司对该应聘者进行测试.让他连续分别品尝两种酒10 次,二次间的间隔为3分钟. 若应聘者在10次辩别中至少有7次能准确判别出两 种不同的酒,则给予录用,否则,就拒绝录用.
概率论与数理统计
4
思考:从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,A={抽
到K},B={抽到的是红色的},问事件A,B是否独立?
分析1:
分析2:
4 1 26 1 2 1 P ( A) , P( B) , P ( AB ) , 52 13 52 2 52 26 从 而P ( A) P ( B ) P ( AB ), 故A, B相 互 独 立 。 1 2 1 P ( A) , P ( A | B ) , 13 26 13 从 而P ( A) P ( A | B ), 故A, B相 互 独 立 。
概率论与数理统计
返回
2
若事件 A 与 B 相互独立
P ( A B) ?
P( A B) 1 P( A B)
1 P( A B )
A B AB
P( A B ) P( A )P( B )
1 P( A ) P( B ).
P( A B) 1 P( A ) P( B ).
即冒牌者在品尝测试中能通过测试(蒙对7次以上) 的概率仅为17.19%, 所以机会是很小的.
概率论与数理统计
12
(2)若应聘者真是行家,则其在每次品尝测试中的判断 正确的概率为0.9,即 P(A)=0.9,根据公式有:
P{k 7} P{k 7} P{k 8} P{k 9} P{k 10}
一枚硬币掷3次,恰有一次正面向上的概率为?
A 正面向上
解法一: P
C
1 3
A 正面向下
23
解法二: P P ( A A A AA A A AA) 1 1 2 3 ( ) 2 2
1 1 1 2 C3 ( ) ( ) 2 2
1
概率论与数理统计
10
例1 已知一批产品的废品率为0.05,设有放回 地抽取5件产品,求恰好抽到1件废品的概率.
相关文档
最新文档