《二项分布及其应用-条件概率》ppt课件
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7.4.1二项分布课件共28张PPT

示事件A发生的次数,则X的分布列为
= = × × ( − )− , = , , …,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布(binomial
distribution),记作X~B(n,p).
X
p
0
0
n
1
0
n
1 n 1
C pq C pq
解法2:采用3局2胜制,不妨设赛满3局,用X表示3局比赛中甲胜的局数,则X~B(3,0.6).
甲最终获胜的概率为 =P(X=2)+P(X=3)= × . × . + × . =0.648.
采用5局3胜制,不妨设赛满5局,用X表示5局比赛中甲胜的局数,则X~B(5,0.6).甲最终获胜的概
小木钉后下落的方向,有“向左下落”和“向右
下落”两种可能结果,且概率都是0.5.在下落的
过程中,小球共碰撞小木钉10次,且每次碰撞后下
落方向不受上一次下落方向的影响,因此这是一
个10重伯努利试验,小球最后落入格子的号码等
于向右落下的次数,因此X服从二项分布。
典型例题
例2:如图是一块高尔顿板的示意图.在一块木板上钉着若干排相互平行但
1
n
…ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
k
…
C nk p k q n k
…
…
n
C nn p n q 0
1.二项分布中,各个参数的意义?
n:重复试验的次数;k:事件A发生的次数;p:在一次试验中,事件A发生的概率.
2.判断一个随机变量是否服从二项分布,关键有两点:
一是对立性,即一次试验中,事件发生与否两者必有其一;
二是重复性,即试验是独立重复地进行了n次.
= = × × ( − )− , = , , …,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布(binomial
distribution),记作X~B(n,p).
X
p
0
0
n
1
0
n
1 n 1
C pq C pq
解法2:采用3局2胜制,不妨设赛满3局,用X表示3局比赛中甲胜的局数,则X~B(3,0.6).
甲最终获胜的概率为 =P(X=2)+P(X=3)= × . × . + × . =0.648.
采用5局3胜制,不妨设赛满5局,用X表示5局比赛中甲胜的局数,则X~B(5,0.6).甲最终获胜的概
小木钉后下落的方向,有“向左下落”和“向右
下落”两种可能结果,且概率都是0.5.在下落的
过程中,小球共碰撞小木钉10次,且每次碰撞后下
落方向不受上一次下落方向的影响,因此这是一
个10重伯努利试验,小球最后落入格子的号码等
于向右落下的次数,因此X服从二项分布。
典型例题
例2:如图是一块高尔顿板的示意图.在一块木板上钉着若干排相互平行但
1
n
…ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
k
…
C nk p k q n k
…
…
n
C nn p n q 0
1.二项分布中,各个参数的意义?
n:重复试验的次数;k:事件A发生的次数;p:在一次试验中,事件A发生的概率.
2.判断一个随机变量是否服从二项分布,关键有两点:
一是对立性,即一次试验中,事件发生与否两者必有其一;
二是重复性,即试验是独立重复地进行了n次.
高中数学第二章随机变量及其分布22二项分布及其应用221条件概率同步课件新人教A版选修2

②利用缩小样本空间计算(局限在古典概型内),即将 原来的样本空间 Ω 缩小为已知的事件 A,原来的事件 B 缩小为 AB,利用古典概型计算概率:P(B|A)=nn((AAB)).
2.条件概率的性质. 如果 B 和 C 是两个互斥事件,那么 P(B∪C|A)=P(B|A) +P(C|A).
注意:利用该公式可使求有些条件概率较为简捷, 但应注意这个性质在“B 与 C 互斥”这一前提下才具备 的,因此不要忽视这一条件而乱用这个公式.
4
2
1
1
A.9
B.9
பைடு நூலகம்C.2
D.3
解析:由题意可知.n(B)=C1322=12,n(AB)=A33=
6. 所以 P(A|B)=nn((ABB))=162=12.
答案:C
3.已知 P(AB)=15,P(A)=35,则 P(B|A)=(
)
A. 1
B.1
15
3
C.235
D.23
解析:P(B|A)=PP((AAB))=15÷35=13.
结束 语 同学们,你们要相信梦想是价值的源泉,相信成
功的信念比成功本身更重要,相信人生有挫折没 有失败,相信生命的质量来自决不妥协的信念,
考试加油。
归纳升华 利用条件概率的性质解题的方法
1.分析条件,选择公式:首先看事件 B,C 是否互 斥,若互斥,则选择公式 P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A).
2.分解计算,代入求值:为了求比较复杂事件的概 率,一般先把它分解成两个(或若干个)互不相容的较简单 的事件之和,求出这些简单事件的概率,再利用加法公式 即得所求的复杂事件的概率.
2 8
=28,
这个产品都是次品的事件数为C
二项分布及其应用 (2)ppt课件

中减去查得的数值即为所求可信区间。
2、总体率的区间估计
三、二项分布的应用
(2)正态近似法
当样本含量足够大,且样本率p和 1-p均不太小,一般 np与 n(1-p)均大于5时,样本率的抽样分布近似正态分布,即
p
~
N
(
,
1
)
n
此时, 总体率的可信区间可按下式进行估计:
p u s p , p u s p
死 死 生 0.8 0.8 0.2 0.128
1
死 生 死 0.8 0.2 0.8 0.128
生 死 死 0.2 0.8 0.8 0.128
0
死 死 死 0.8 0.8 0.8 0.512
P(x) (5)
0.008
0.096
0.384 0.512 1.000
概率的乘法原理:几个相互独立的事件同时发生的概率等于各 事件发生概率的乘积。
B( , n )。
例 抛硬币(正/反),患者治疗后的结局(治愈/未愈),实验 动物染毒后结局(生存/死亡),……。
一、二项分布的概念及应用条件
2、应用条件:
① n次试验相互独立 ( n 个观察单位相互独立)。 ② 每次试验只有两种可能结果中的某一种(适用
于二分类资料)。
③ 每次试验发生某一种结果的概率 固定不变
n
304
(3) 确定P值 , 做出推断结论。查表得, P<0.0005, 按 = 0.05
水准拒绝H0, 接受H1, 认为老年胃溃疡患者较一般患者更易发 生胃出血。
☺小贴士:注意事项
以上各例均为单侧检验, 若需进行双侧检验, 则P值为从H0
规定的总体中抽到现有样本以及更极端(即概率小于等于现有 样本概率)情形的累计概率。
2、总体率的区间估计
三、二项分布的应用
(2)正态近似法
当样本含量足够大,且样本率p和 1-p均不太小,一般 np与 n(1-p)均大于5时,样本率的抽样分布近似正态分布,即
p
~
N
(
,
1
)
n
此时, 总体率的可信区间可按下式进行估计:
p u s p , p u s p
死 死 生 0.8 0.8 0.2 0.128
1
死 生 死 0.8 0.2 0.8 0.128
生 死 死 0.2 0.8 0.8 0.128
0
死 死 死 0.8 0.8 0.8 0.512
P(x) (5)
0.008
0.096
0.384 0.512 1.000
概率的乘法原理:几个相互独立的事件同时发生的概率等于各 事件发生概率的乘积。
B( , n )。
例 抛硬币(正/反),患者治疗后的结局(治愈/未愈),实验 动物染毒后结局(生存/死亡),……。
一、二项分布的概念及应用条件
2、应用条件:
① n次试验相互独立 ( n 个观察单位相互独立)。 ② 每次试验只有两种可能结果中的某一种(适用
于二分类资料)。
③ 每次试验发生某一种结果的概率 固定不变
n
304
(3) 确定P值 , 做出推断结论。查表得, P<0.0005, 按 = 0.05
水准拒绝H0, 接受H1, 认为老年胃溃疡患者较一般患者更易发 生胃出血。
☺小贴士:注意事项
以上各例均为单侧检验, 若需进行双侧检验, 则P值为从H0
规定的总体中抽到现有样本以及更极端(即概率小于等于现有 样本概率)情形的累计概率。
学案二项分布及其应用PPT演示课件

【解析】(1)解法一:记“有r人同时上网”为事 件Ar,则“至少3人同时上网”即为事件A3+A4+A5+A6, 因为A3,A4,A5,A6为彼此互斥事件,所以可应用概率加 法公式,得“至少3人同时上网”的概率为
P=P(A3+A4+A5+A6)
=P(A3)+P(A4)+P(A5)+P(A6)
=1
64
,P(AB)=P(A|B)·P(B)+P(B|A)·P(A).
P(B)
•8
某地区气象台统计,该地区下雨的概率为 4 ,刮风的
15
概率为
,152 既刮风又下雨的概率为
1 10
,设A为下雨,
B为刮风,求(1)P(A|B);(2)P(B|A).
•9
根据题意知
4
2
1
P(A)= 15 ,P(B)= 15 ,P(AB)= 10 .
了解条件概率的概念,了解两个事件相互独立 二项分布 的概念;理解n次独立重复试验模型及二项分布, 及其应用 并能解决一些简单问题.
•1
2013年高考,试题难度以中低档题为主,很可能与期望、 方差一起在解答题中考查.
•2
1.条件概率
一般地,设A,B为两个事件,且P(A)>0,称P
(B|A)= P(AB ) 为在事件A发生的条件下,事件B发生 P(A)
•16
【解析】
•17
考点3 独立重复试验与二项分布
某单位6个员工借助互联网开展工作,每个员工上网的 概率都是0.5(相互独立). (1)求至少3人同时上网的概率; (2)至少几人同时上网的概率小于0.3?
【分析】因为6个员工上网都是相互独立的,所以 该题可归结为n次独立重复试验与二项分布问题.
2018-2019学年高中数学 第二章 随机变量及其分布 2.2 二项分布及其应用 2.2.1 条件概率课件

答案:23
3 5
探究一 条件概率的计算 [典例 1] 现有 6 个节目准备参加比赛,其中 4 个舞蹈节目,2 个语言类节目,如果 不放回地依次抽取 2 个节目,求: (1)第 1 次抽到舞蹈节目的概率; (2)第 1 次和第 2 次都抽到舞蹈节目的概率; (3)在第 1 次抽到舞蹈节目的条件下,第 2 次抽到舞蹈节目的概率.
[双基自测]
1.设 A,B 为两个事件,且 P(A)>0,若 P(AB)=31,P(A)=23,则 P(B|A)=( )
1
2
A.2
B.9
1
4
C.9
D.9
1 解析:由 P(B|A)=PPAAB=32=21,故选 A.
3
答案:A
2.下列说法正确的是( )
A.P(B|A)=P(AB) C.0<P(B|A)<1
又 P(A)=0.9,P(B|A)=PPAAB,得 P(AB)=P(B|A)·P(A)=0.8×0.9=0.72. [答案] 0.72
[错因与防范] 处容易误将事件 B|A 认为事件 AB,导致答案不正确.解决此类问
题的关键是细心审题,首先明确是否为条件概率问题,然后正确设出“事件 A”“事 件 AB”“事件 B|A”,在此基础上,选择恰当的概率公式.如本例中若将“事件 B|A” 和“事件 AB”混淆,则易造成解题失误.
1.某气象台统计,该地区下雨的概率为145,刮四级以上风的概率为125,既刮四级以
上的风又下雨的概率为110,设 A 为下雨,B 为刮四级以上的风,求 P(B|A).
1 解析:由题意知 P(A)=145,P(B)=125,P(AB)=110,故 P(B|A)=PPAAB=140=38.
15
【数学】2.2《 二项分布及其应用课件(新人教A版选修2-3)

( 互独事件 互独事件)
独立事件一定不互斥. 独立事件一定不互斥 互斥事件一定不独立. 互斥事件一定不独立 明确事件中的关键词, 明确事件中的关键词,如,“至少有一个发生”“至 至少有一个发生”“至 ”“ 多有一个发生” 恰有一个发生” 多有一个发生”,“恰有一个发生”,“都发 ”“都不发生 都不发生” 不都发生” 生”“都不发生”,“不都发生”。
此时称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p), 此时称随机变量 服从二项分布,记作 服从二项分布 并称p为成功概率 为成功概率。 并称 为成功概率。
复习回顾
二项分布 3、
在一次试验中某事件发生的概率是p,那么在n次 在一次试验中某事件发生的概率是 ,那么在 次 独立重复试验中这个事件恰发生 恰发生ξ 显然 显然ξ 独立重复试验中这个事件恰发生ξ次,显然ξ是一个随机 变量. 变量. 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: 于是得到随机变量 的概率分布如下: 的概率分布如下 ξ p
例 1 考虑恰有三个小孩的家庭 (假定生男生女为 考虑恰有三个小孩的家庭.
等可能) 等可能)
(1)若已知某一家有一个是女孩,求这家另两个是男孩的概率 )若已知某一家有一个是女孩, (2)若已知某一家第一个是女孩,求这家另两个是男孩的概率 )若已知某一家第一个是女孩,
(女、女、女); (女、女、男); (女、男、女);(女、男、男); ( 男、女、女) ; ( 男、女、男) ; ( 男、男、女) ; ( 男、男、男) ;
B
A
复习回顾
1、事件的相互独立性 、 为两个事件, 设A,B为两个事件,如果 P(AB)=P(A)P(B),则称事 , 为两个事件 则称事 与事件B相互独立 件A与事件 相互独立。 与事件 相互独立。 即事件A( 对事件B( 即事件 (或B)是否发生 对事件 (或A)发生的 )是否发生,对事件 ) 概率没有影响,这样两个事件叫做相互独立事件。 概率没有影响,
独立事件一定不互斥. 独立事件一定不互斥 互斥事件一定不独立. 互斥事件一定不独立 明确事件中的关键词, 明确事件中的关键词,如,“至少有一个发生”“至 至少有一个发生”“至 ”“ 多有一个发生” 恰有一个发生” 多有一个发生”,“恰有一个发生”,“都发 ”“都不发生 都不发生” 不都发生” 生”“都不发生”,“不都发生”。
此时称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p), 此时称随机变量 服从二项分布,记作 服从二项分布 并称p为成功概率 为成功概率。 并称 为成功概率。
复习回顾
二项分布 3、
在一次试验中某事件发生的概率是p,那么在n次 在一次试验中某事件发生的概率是 ,那么在 次 独立重复试验中这个事件恰发生 恰发生ξ 显然 显然ξ 独立重复试验中这个事件恰发生ξ次,显然ξ是一个随机 变量. 变量. 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: 于是得到随机变量 的概率分布如下: 的概率分布如下 ξ p
例 1 考虑恰有三个小孩的家庭 (假定生男生女为 考虑恰有三个小孩的家庭.
等可能) 等可能)
(1)若已知某一家有一个是女孩,求这家另两个是男孩的概率 )若已知某一家有一个是女孩, (2)若已知某一家第一个是女孩,求这家另两个是男孩的概率 )若已知某一家第一个是女孩,
(女、女、女); (女、女、男); (女、男、女);(女、男、男); ( 男、女、女) ; ( 男、女、男) ; ( 男、男、女) ; ( 男、男、男) ;
B
A
复习回顾
1、事件的相互独立性 、 为两个事件, 设A,B为两个事件,如果 P(AB)=P(A)P(B),则称事 , 为两个事件 则称事 与事件B相互独立 件A与事件 相互独立。 与事件 相互独立。 即事件A( 对事件B( 即事件 (或B)是否发生 对事件 (或A)发生的 )是否发生,对事件 ) 概率没有影响,这样两个事件叫做相互独立事件。 概率没有影响,
《二项分布及其应》课件

• a. 样本量较小:二项分布适用于独立重复试验,当样本量较小时,分布的精确度降低。 • b. 分布参数难以确定:在实际应用中,往往难以确定二项分布的参数,如试验次数和单次试验的成功概率。
• 改进方向: a. 引入其他分布:对于样本量较小的情况,可以考虑使用泊松分布等其他分布来近似二项分布。 b. 利 用贝叶斯推断:贝叶斯推断可以用于估计未知的分布参数,提高二项分布在实际应用中的精确度。 c. 考虑其他模型: 对于某些特定问题,可以考虑使用其他模型来描述实际数据,如正态分布、泊松分布等。
贝叶斯估计法的定义和原理 贝叶斯估计法在二项分布参数估计中的应用 贝叶斯估计法的优缺点分析 贝叶斯估计法与其他参数估计方法的比较
最小二乘估计法
定义:最小二乘法是一种数学统计方法,通过最小化误差的平方和来估计参数
原理:最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来估计参数,从而得到最佳的 参数估计值
假设检验的步骤和实例
提出假设
构造检验统计量
确定临界值
做出推断
实例演示
06
二项分布在实际应用中的案例分析
实验设计和数据分析
实验设计:确 定实验目的、 设计实验方案、 选择实验样本
数据分析:对 实验数据进行 整理、分析和 解释,得出结
论
实验结果:展 示实验结果, 包括数据表格、
图表等
结论与讨论: 对实验结果进 行讨论,提出 改进意见和建
议
二项分布在实际应用中的案例介绍
案例一:医学研究计学中的 二项分布
案例四:计算机科学中的 二项分布
二项分布在实际应用中的优缺点分析
优点:适用于独立 重复试验,可以快 速准确地计算概率
缺点:不适用于连 续性随机变量,需 要满足独立同分布 的条件
• 改进方向: a. 引入其他分布:对于样本量较小的情况,可以考虑使用泊松分布等其他分布来近似二项分布。 b. 利 用贝叶斯推断:贝叶斯推断可以用于估计未知的分布参数,提高二项分布在实际应用中的精确度。 c. 考虑其他模型: 对于某些特定问题,可以考虑使用其他模型来描述实际数据,如正态分布、泊松分布等。
贝叶斯估计法的定义和原理 贝叶斯估计法在二项分布参数估计中的应用 贝叶斯估计法的优缺点分析 贝叶斯估计法与其他参数估计方法的比较
最小二乘估计法
定义:最小二乘法是一种数学统计方法,通过最小化误差的平方和来估计参数
原理:最小二乘法通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来估计参数,从而得到最佳的 参数估计值
假设检验的步骤和实例
提出假设
构造检验统计量
确定临界值
做出推断
实例演示
06
二项分布在实际应用中的案例分析
实验设计和数据分析
实验设计:确 定实验目的、 设计实验方案、 选择实验样本
数据分析:对 实验数据进行 整理、分析和 解释,得出结
论
实验结果:展 示实验结果, 包括数据表格、
图表等
结论与讨论: 对实验结果进 行讨论,提出 改进意见和建
议
二项分布在实际应用中的案例介绍
案例一:医学研究计学中的 二项分布
案例四:计算机科学中的 二项分布
二项分布在实际应用中的优缺点分析
优点:适用于独立 重复试验,可以快 速准确地计算概率
缺点:不适用于连 续性随机变量,需 要满足独立同分布 的条件
课件3:二项分布及其应用

抓住3个必备考点 突破3个热点考向
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
解:设“任选一人是男人”为事件 A,“任选一人是女人”为事
件 B,“任选一人是色盲”为事件 C.
(1)此人患色盲的概率 P(C)=P(AC)+P(BC)=P(A)·P(C|A)+
P(B)P(C|B)=120000×1500+120000×01.0205=82010.
第十章 第8讲
第7页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
考点1 条件概率及其性质
条件概率的定义
条件概率的性质
一般地,设A、B为两个事件, (1)0≤P(B|A)≤1
且P(A)>0,称P(B|A)=PPAAB为在 (2)若B、C是两个互斥
迎战2年高考模拟
限时规范特训
条件概率的求解方法
(1)利用定义,分别求
P(A)和 P(AB),得 P(B|A)=PP
AB A
.
注意:事件 A 与事件 B 有时是相互独立事件,有时不是相互独立
事件,要弄清 P(AB)的求法.
第十章 第8讲
第20页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
5 次,恰好投进 3 个球的概率为156(用数值作答).
第十章 第8讲
第14页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
02突破3个热点考向
第十章 第8讲
第15页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
解:设“任选一人是男人”为事件 A,“任选一人是女人”为事
件 B,“任选一人是色盲”为事件 C.
(1)此人患色盲的概率 P(C)=P(AC)+P(BC)=P(A)·P(C|A)+
P(B)P(C|B)=120000×1500+120000×01.0205=82010.
第十章 第8讲
第7页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
考点1 条件概率及其性质
条件概率的定义
条件概率的性质
一般地,设A、B为两个事件, (1)0≤P(B|A)≤1
且P(A)>0,称P(B|A)=PPAAB为在 (2)若B、C是两个互斥
迎战2年高考模拟
限时规范特训
条件概率的求解方法
(1)利用定义,分别求
P(A)和 P(AB),得 P(B|A)=PP
AB A
.
注意:事件 A 与事件 B 有时是相互独立事件,有时不是相互独立
事件,要弄清 P(AB)的求法.
第十章 第8讲
第20页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
5 次,恰好投进 3 个球的概率为156(用数值作答).
第十章 第8讲
第14页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
抓住3个必备考点 突破3个热点考向
破译5类高考密码
迎战2年高考模拟
限时规范特训
02突破3个热点考向
第十章 第8讲
第15页
高三一轮总复习 ·新课标 ·数学
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地依次抽取2道题,求:
(1)第一次抽取到理科题的概率;
(2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
(3)在第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科题
的概率。
利用古典
解法二:因为n(AB)=6,n(A)=12,所以概率计算
P(B A) n( AB) 6 1 n( A) 12 2
利用古典 概率计算
解法三:第一次抽到理科题,则还剩下两道理科、
2.2.1《二项分布及其应用 -条件概率》
1
探究:3张奖券中只有1张能中奖,现分别由3名同学
无放回地抽取,问最后一名同学抽到中奖奖券的概率是
否比其他同学小?
若抽到中奖奖券用"Y "表示,没有抽到 用" N1, N2 "表示,那么所有可能的抽取情况为 {YN1 N2 , N1YN 2 , N1 N 2Y , N 2YN1 ,YN 2 N1 , N2 N1Y }
Байду номын сангаас
P(B | A) n( AB)
n( A)
又由古典概率的公式知道
P( AB)= n( AB),P( A)= n( A)
n()
n()
则 P(B | A) n( AB) / n() P( AB)
n( A) / n() P( A)
5
条件概率的定义:
一般地,设A,B为两个事件,且P(A)>0,则
P(B A) P( AB) P( A)
就按对的概率。
解:设第i次按对密码为事件Ai (i 1,2) 则A A1 ( A1 A2 )表示不超过2次就按对密码。
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(1)从5道题中不放回地依次抽取2道的事件数为
n() C51C41 20
根据分步乘法计数原理,n(
A)
C
1 3
C41
12
n( A) 12 3
P( A)
n() 20 5
8
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
在原样本空间 的概率
称为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率。
一般把P(B|A)读作A发生的条件下B的概率。
注意:
(1)条件概率的取值在0和1之间,即0≤P(B|A) ≤1
(2)如果B和C是互斥事件,则
P(B∪C |A)= P(B|A)+ P(C|A)
(3)要注意P(B|A)与P(AB)的区别,这是分清条件概率
用B表示"最后一名同学抽到中奖奖券", 则B {N2 N1Y , N1 N2Y }
由古典概型可知,最后一名同学抽到中奖奖券的
概率为:P(B) n(B) 1
n() 3
2
思考:如果已经知道第一名同学没有抽到中奖奖券,
那么最后一名抽到中奖奖券的概率又是多少?
若抽到中奖奖券用"Y "表示,没有抽到 用" N1, N2 "表示,
(2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;
(3)在第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科题
的概率。
(3)解法一:由(1)(2)可得,在第一直次接抽利到用理科题 的条件下,第二次抽到理科题的概条率件为概率
3
公式计算
P(B
A)
P( AB) P( A)
10 3
1 2
5
10
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回
思考:你知道第一名同学的抽奖结果为什么会影响
最后一名同学的抽奖结果吗?
分析: 若不知道第一名同学的抽奖结果,则样本空间为
{YN1N2, N1YN2, N1N2Y , N2YN1,YN2N1, N2N1Y }
若知道了第一名同学的抽奖结果,则样本空间变成
A {N1YN2 , N1 N2Y , N2YN1 , N2 N1Y }
解:设第1次抽到理科题为事件A,第2次抽到理科题 为事件B,则第1次和第2次都抽到理科题为事件AB.
(2)Q
n( AB)
C31C
1 2
6
P( AB) n( AB) 6 3 n() 20 10
9
例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回
地依次抽取2道题,求:
(1)第一次抽取到理科题的概率;
两道文科题
故第二次抽到理科题的概率为1/2
11
例2、一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字都可 从0~9中任选一个,某人在银行自动提款机上取钱时, 忘记了密码的最后一位数字,求 (1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对的概率; (2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超过2次
就按对的概率。
解:设第i次按对密码为事件Ai (i 1,2)
则A A1 ( A1 A2 )表示不超过2次就按对密码。 (1)因为事件Ai与事件A1 A2互斥,由概率的加法公式得
P( A)
P( A1 )
P( A1 A2
)
1 10
91 10 9
1 5
12
例2、一张储蓄卡的密码共有6位数字,每位数字都可 从0~9中任选一个,某人在银行自动提款机上取钱时, 忘记了密码的最后一位数字,求 (1)任意按最后一位数字,不超过2次就按对的概率; (2)如果他记得密码的最后一位是偶数,不超过2次
不妨设“第一名同学没有抽到中奖奖券”为事件A,
则A { N1YN2 , N1 N2Y , N2YN1 , N2 N1Y }
用B表示最后一名同学抽到中奖奖券的事件, 则B { N1 N2Y,N2 N1Y }
最后一名同学抽到奖券的概率为P(B | A) n(B) 1 n( A) 2
注:P(B|A)表示在事件A发生的条件下B发生的概率 3
但因为最后一名中奖的情况还是含有两个基本事件
B {N1 N2Y,N2 N1Y } 故概率会发生变化
4
求P(B|A)的一般思想
因为已经知道事件A必然发生,所以只需在A发生
的范围内考虑问题,即现在的样本空间为A。
因为在事件A发生的情况下事件B发生,等价于事
件A和事件B同时发生,即AB发生。
故其条件概率为
与一般概率问题的关键。
6
概率 P(B|A)与P(AB)的区别与联系
联系:事件A,B都发生了 区别:
样本空间不同:
在P(B|A)中,事件A成为样本空间;
n( AB)
P(B | A)
在P(AB)中,样本空间仍为。
n( A)
n( AB) P( AB)=
n( )
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例1、在5道题中有3道理科题和2道文科题,如果不放回 地依次抽取2道题,求: (1)第一次抽取到理科题的概率; (2)第一次和第二次都抽取到理科题的概率;