概率论与数理统计教程(第二版)-魏宗舒-第一章.doc
概率论与数理统计答案 魏宗舒

第六章习题1.设是取自总体X的一个样本,在下列情形下,试求总体参数的矩估计与最大似然估计:(1),其中未知,;(2),其中未知,。
2.设是取自总体X的一个样本,其中X服从参数为的泊松分布,其中未知,求3.设是取自总体X的一个样本,其中X服从区间的均匀分布,其中未知,求的矩估计。
4.设是取自总体X的一个样本,X的密度函数为其中未知,求的矩估计。
5.设是取自总体X的一个样本,X的密度函数为其中未知,求的矩估计和最大似然估计。
6.设是取自总体X的一个样本,总体X服从参数为的几何分布,即,其中未知,,求的最大似然估计。
7. 已知某路口车辆经过的时间间隔服从指数分布,其中未知,现在观测到六个时间间隔数据(单位:s):1.8,3.2,4,8,4.5,2.5,试求该路口车辆经过的平均时间间隔的矩估计值与最大似然估计值。
8.设总体X的密度函数为,其中未知,设是取自这个总体的一个样本,试求的最大似然估计。
9. 在第3题中的矩估计是否是的无偏估计?解故的矩估计量是的无偏估计。
10.试证第8题中的最大似然估计是的无偏估计。
11. 设为总体的样本,证明都是总体均值的无偏估计,并进一步判断哪一个估计有效。
12.设是取自总体的一个样本,其中未知,令,试证是的相合估计。
13.某车间生产滚珠,从长期实践中知道,滚珠直径X服从正态分布,从某天生产的产品中随机抽取6个,量得直径如下(单位:mm):14.7,15.0,14.9,14.8,15.2,15.1,求的0.9双侧置信区间和0.99双侧置信区间。
14.假定某商店中一种商品的月销售量服从正态分布,未知。
为了合理的确定对该商品的进货量,需对和作估计,为此随机抽取七个月,其销售量分别为:64,57,49,81,76,70,59,试求的双侧0.95置信区间和方差的双侧0.9置信区间。
15.随机地取某种子弹9发作试验,测得子弹速度的,设子弹速度服从正态分布,求这种子弹速度的标准差和方差的双侧0.95置信区间。
概率论与数理统计课件_第一章

概率论与数理统计课件_第⼀章§4 等可能概型(古典概型)定义:若试验E满⾜:S中样本点有限(有限性)出现每⼀样本点的概率相等(等可能性)排列与组合加法原理:⼀件事分为m个⽅式,第i种办法有种⽅式,则完成该事件的⽅法总数为乘法原理:⼀件事分为m个步骤,第i种办法有种步骤,则完成该事件的⽅法总数为排列公式:全排列:组合公式:例1:⼀袋中有8个球,其中3个为红球,5个为黄球,设摸到每⼀球的可能性相等,从袋中不放回摸两球,记A={恰是⼀红⼀黄},求P(A).解:例2:有N件产品,其中D件是次品,从中不放回的取n件,记Ak={恰有k件次品},求P(Ak).解:例3:将n个不同的球,投⼊N个不同的盒中(n≤N),设每⼀球落⼊各盒的概率相同,且各盒可放的球数不限,记A={ 恰有n个盒⼦各有⼀球 },求P(A).解:例4: (抽签问题)⼀袋中有a个红球,b个⽩球,记a+b=n.设每次摸到各球的概率相等,每次从袋中摸⼀球,不放回地摸n 次。
设 { 第k次摸到红球 },k=1,2,?-,n.求解1:解2:解3:将第k次摸到的球号作为⼀样本点:解4:§5 条件概率例:有⼀批产品,其合格率为90%,合格品中有95%为优质品,从中任取⼀件,?记A={取到⼀件合格品}, B={取到⼀件优质品}。
则 P(A)=90% ⽽P(B)=85.5%记:P(B|A)=95%P(A)=0.90 是将整批产品记作1时A的测度P(B|A)=0.95 是将合格品记作1时B的测度由P(B|A)的意义,其实可将P(A)记为P(A|S),⽽这⾥的S常常省略⽽已,P(A)也可视为条件概率分析:⼀、条件概率定义:由上⾯讨论知,P(B|A)应具有概率的所有性质。
例如:例:某⼚⽣产的产品能直接出⼚的概率为70%,余下的30%的产品要调试后再定,已知调试后有80%的产品可以出⼚,20%的产品要报废。
求该⼚产品的报废率。
解:例:某⾏业进⾏专业劳动技能考核,⼀个⽉安排⼀次,每⼈最多参加3次;某⼈第⼀次参加能通过的概率为60%;如果第⼀次未通过就去参加第⼆次,这时能通过的概率为80%;如果第⼆次再未通过,则去参加第三次,此时能通过的概率为90%。
概率论与数理统计第1章

几何概率的基本性质
⑴⑵⑶为基本性质
⑴ 对任一事件A,有0≤P(A)≤1。
⑵ P 1, P 0。
⑶ 若A1,A2,…,Am是两两互不相容的事件,则
P m Ai m PAi i1 i1 进一步,m→∞,有限可加性→可列可加性。
几何概率同样满足古典概型的⑷~⑹性质。
P(B-A) = P(B)-P(A) 。 ⑷ 任意两事件A,B,
PA B PA PB PAB 36
例3:甲袋中有2红1白3个球,乙袋中有1红2 白3个球,从甲袋中任取一球放入乙袋,再从 乙袋中任取一球放入甲袋,求试验后甲袋中 球的成分不变的概率。
进一步,如果A1,A2,…,Am是两两互斥的事件,则
P m Ai m PAi
i1 i1
21
⑷ PA PA 1
⑸ 加法公式:
PA B PA PB PAB PA B C PA PB PC PAB PAC PBC PABC
29
§1.4 概率的公理化意义 一、几何概率
引例:在一个均匀陀螺的圆周上均匀地刻上[0,3)上的
诸数字,旋转陀螺至其停止,问B=“圆周的接触点 位
于解:区由间于[1,刻2)上度”均的匀概,率圆为周多上少各?刻度与桌面接触是等可
能的,因此所求概率应与区间的长度成正比。又概率
应在0~1之间,故如下定义是合理的:
Ω可以为一维(长度);二维(面积);三维(体积)。称这
样定义的概率为几何概率。
31
例1:甲、乙两船驶向一个不能同时停泊两艘 船的码头,它们在一昼夜内到达的时刻是等可 能的。如果甲船停泊时间为1小时,乙船停泊 时间为2小时,求它们任一艘都不需要等待码 头空出的概率。 例2:把长度为a的棒任意折成三段,求它们可 以构成一个三角形的概率。
概率论与数理统计第1讲1.1

概率论与数理统计第1讲1.1第1讲Ch.1 随机事件与概率§1.1 随机事件及其运算导学:随机现象、样本空间…揭示随机现象统计规律1.1.1 随机现象(也称偶然现象)1.概率论与数理统计的研究对象随机现象(的统计规律).2.随机现象及其特点随机现象:一定条件下,出现的可能结果不止一个的现象.特点:i)可能结果不止一个;ii)结果不可预先准确预测.3.必然现象:(P.1.简单关注!)4.随机现象实例例1.1.1(1)掷一枚均匀的硬币,观察朝上一面;(2)掷一颗均匀的骰子,观察掷出的点数;(3)观察一天中进出某超市的顾客数;(4)检测某种型号电视机的寿命时数;(5)测量某物理量的误差.稍作判断易见,本例中的5种现象均为随机现象,且容易明白,随机现象广泛存在于人们的工作与生活中.5.随机试验(简称试验)定义:P.1. (试验?随机现象)1.1.2 样本空间1.定义:试验的所有可能基本可能结果组成的集合称为样本空间,其中的元素称为样本点.记号:样本空间常用Ω记,对Ω的描述方法有两种:代表元法:Ω={ω|iω表示试验的第i种基本可能结果,i=1,i2,3,…}列举(区间)法:通过以下例子体会.2.写出随机现象对应的样本空间例1.1.2写出“例1.1.1”所列5种随机现象对应的样本空间解首先写代表元形式,再写列举(区间)形式:(1)1Ω={iω|1ω=“掷出正面”,2ω=“掷出反面”}={掷出正面,掷出反面};(2)2Ω={i|i表示掷出i点,i=1,2,3,4,5,6}={掷出1点,掷出2点,…,掷出6点}={1,2,3,4,5,6};(3)3Ω={i |i 表示有i 人进出,i =0,1,2,…}={0,1,2,…};(4)4Ω={t |t 表示寿命时数为t ,t ≥ 0}=[0,+∞ );(5)5Ω={x |x 表示测量误差为x ,+∞<<∞-x }=),(+∞-∞.3.样本空间的分类i)分有限与无限(P.2.)ii)分离散与连续(P.2.)1.1.3 随机事件1.定义:样本空间Ω的子集称为随机事件. 这是基于样本空间给出的定义. 也可以基于随机现象给出定义为:可能发生,也可能不发生的可能结果,概率论抽象称之为随机事件. 随机事件简称为事件.2.记号:概率论约定用大写英文字母A ,B ,C ,…作为事件的记号.3.Venn 图表示:4.例子:对应于例1.1.2中的(2)Ω={1,2,3,4,5,6}2记A=“掷出奇数点”={1,3,5},显然A为2Ω的子集,所以A为事件.Remarks事件定义的进一步解读i)“事件A发生”意谓“在试验中A包含的某个样本点出现了”. 反之亦然.Ω={1,2,3,4,5,6} 例:对应于“例1.1.2”中的(2)2事件A=“掷出奇数点”发生,表明:一次抛掷中掷出了1点或3点或5点.ii)事件的描述方法有三种:(我们要视场合选用!) 方法1:集合表示法;方法2:用明白无误语言(加以引号)表述法;方法3:用随机变量取值表示法.(在1.1.4中给出解释!)iii)三种特别事件基本事件----Ω的单元素子集必然事件----Ω本身(每次试验必然发生的事件)不可能事件----Φ(每次试验都不发生的事件)5.事件例Ω={1,2,3,4,5,6},例1.1.3对应于“例1.1.2”中的(2)2若记i A =“掷出i 点”, i =1,2,3,4,5,6,则1A ,2A ,3A ,4A ,5A ,6A 均为基本事件;记B =“掷出偶数点”,则B 为事件;记C =“掷出点数小于7”,则=C 2Ω为必然事件;记D =“掷出点数大于6”,则=D Φ为不可能事件.1.1.4 随机变量(Remark 随机变量简记为..V R ,在概率论中..V R 是与随机事件同等重要或者更为重要的一个概念,此处对..V R 只作简介,第二章再进行详细讨论!)1. ..V R 的直观定义与记号用来表示随机现象结果的变量称为随机变量. 通常用大写英文字母X ,Y ,Z 记之.Remark 对前面留下的一个问题“用随机变量取值表示随机事件”的理解:对一个具体的随机问题进行研究时,在引入..V R 后,..V R 取某个值或..V R 取值落入某个范围,都具有可能发生也可能不发生的特征,所以都是随机事件. 也就是说,可用..V R 的取值(取某个值或..V R 取值落入某个范围)来表示事件.2.对一个具体的随机问题,引入..V R 后用其取值表示事件举例例1.1.4 对应于“例1.1.2”中的(2) 2Ω={1,2,3,4,5,6},若引入X =“掷出的点数”.则X 为..V R ,且可用i)“3=X ”表示事件“掷出3点”;ii)“3≥X ”表示事件“掷出的点数大于等于3”;iii)“3<=""> iv )“7X ”表示不可能事件“掷出的点数大于6”. Remark 同类关注“掷两颗均匀骰子”的试验.有Ω={),(j i |),(j i 表示第1,2颗骰子分别掷出i 点, j 点那一基本可能结果j i ,=1,2,3,4,5,6}={(1,1), (1,2), …, (1,6),(2,1), (2,2), …, (2,6),‥‥‥‥‥‥‥‥,(6,1), (6,2), …,(6,6)}易见,这里的Ω共有36个样本点. 若引入X =“第1颗掷出的点数”,Y =“第2颗掷出的点数”,则X ,Y 均为..V R ,且可用i)“Y X +=5”表示事件“两颗骰子掷出的点数和为5”,且显然事件“Y X +=5”包含的样本点集为{(1,4), (2,3), (3,2), (4,1) }(共有4个样本点). ii)“),max(Y X =6”表示事件“掷两颗骰子掷出的点数最大者为6”,同样容易明白事件“),max(Y X =6”={(1,6), (2,6), (3,6), (4,6) , (5,6) , (6,6) , (6,5) , (6,4) , (6,3) , (6,2) , (6,1)}.例1.1.5 对“检验10件产品”这一试验,若引入X =“被检10件产品中的次品件数”,则X 为..V R ,其可能取值为0,1,2,…,10,且可用i)“1≤X ”表示事件“10被检件产品中的次品件数不多于1件”;ii)“2>X ”表示事件“被检10件产品中的次品件数超过2件”.例1.1.6 对“检测电视机寿命”的试验,若引入T =“电视机的寿命小时数”,则T 为..V R ,其可能取值充满区间[0,+∞),且容易明白:i)“40000>T ”表示事件“电视机的寿命超过40000小时”;ii)“10000≤T ”表示事件“电视机的寿命不超过10000小时”.1.1.5 事件的关系(Remarksi)一定要在同一Ω下讨论事件间的关系与运算,可借助集合间的关系与运算加以理解.ii)重视事件关系与运算的概率论语言的描述.) 1 包含关系①定义与记号:若事件A 发生必然导致事件B 发生,则称事件A 包含于B ,也称事件B 包含A .记作B A ?或A B ?.(这是用概率论语言对事件包含关系的描述!) ②用集合论语言对事件包含关系的描述:若事件A 包含的样本点全属于事件B ,则称事件A 包含于B ,也称事件B 包含A .③Venn 图表示:B A ?④例子:i)对应于“例1.1.2”中的(2)2Ω={1,2,3,4,5,6},若记A =“掷出4点”,B =“掷出偶数点”,则B A ?.ii)对应于“例1.1.2”中的(4)4Ω=[0,+∞),若记A =“电视机的寿命超过10000小时”, AB ΩB =“电视机的寿命超过20000小时”,则A B ?.iii)对任意事件A ,都有Ω??ΦA .2 等价关系①定义与记号:若事件A 与事件B 互相包含,则称事件A 与事件B 等价,也称事件A 事件B 相等.记作B A =. ②用集合论语言对事件等价关系的描述:若事件A 与事件B 包含的样本点完全相同,则称事件A 与事件B 等价.③Venn 图表示:B A =④例子:i) 对应于“例1.1.2”中的(2) 2Ω={1,2,3,4,5,6},若记A =“掷出非奇数点”,B =“掷出偶数点”,则B A =.ii)例1.1.7(1)对“掷两颗均匀骰子”的试验,其Ω共有36个样本点,若记A =“掷出点数和为奇数”,B =“掷出一奇一偶的点数”,A BΩ则B A =.(2)从有a 只黑球和b 只白球(a>0,b>0)的袋中随机地一只一只作无放回摸球.若记A =“最后摸出的几只球全为黑球”,B =“最后摸出的1只球为黑球”,则B A = (如何理解?课外讨论题1).本讲课外作业习题1.1 .11.P1.(1),(3) 4.(1)。
概率论与数理统计 第一章

《概率论与数理统计》面授辅导讲义第一章随机事件与概率Ⅰ内容概要本章是概率论最基础的部分,所有内容围绕随机事件和概率两个概念展开,主要是对一些概念的理解和记忆以及对基本运算规律的简单应用。
本章的重点内容是随机事件的关系与运算,概率的概念、性质,古典概型的概率的计算,条件概率,事件独立性的概念,乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;难点是古典概型的概率计算,全概率公式、贝叶斯公式,事件独立性的概念。
考核知识点与考核要求1.1随机事件(识记、简单应用)1.2概率(领会、简单应用)1.3条件概率(领会、简单应用)1.4事件的独立性(领会、简单应用)1.1 随机事件1. 随机事件的概念及表示1)随机试验: 1试验的可重复性——在相同条件下可重复进行;2一次试验结果的随机性——在一次试验中可能出现各种不同的结果,预先无法断定;3全部试验结果的可知性——所有可能的试验结果预先是可知的。
将具有上述三个特点的试验称为随机试验,简称试验。
样本点:随机试验的每一个可能出现的结果称为一个样本点,用字母ω表示。
样本空间:把试验E的所有可能结果的集合称作E的样本空间。
2)随机事件:试验E所对应的样本空间Ω的子集为E的一个随机事件,简称事件。
记作A、B、C 或1A、2A3)基本事件:样本空间Ω的仅包含一个样本点ω的单点子集{}ω也是一种随机事件,这种事件称为基本事件。
4)必然事件(Ω):样本空间Ω包含所有的样本点,它是Ω自身的子集,在每次试验中它总是发生,称为必然事件,必然事件仍记为Ω。
5)不可能事件(φ):空集φ不包含任何样本点,它也作为样本空间Ω的子集,在每次试验中都不发生,称为不可能事件。
2. 随机事件的关系1)事件的包含与相等设A ,B 为两个事件,若A 发生必然导致B 发生,则称事件B 包含事件A ,或称事件 A 包含在事件B 中,记作A B ⊃,B A ⊂。
显然有:Ω⊂⊂A φ。
若B A ⊂且A B ⊂,则称A 与B 相等,记作B A =。
概率论与数理统计第一章

显然 P(AB)=P(A)P(B),P(AC)=P(A)P(C),
P(BC)=P(B)P(C),
即A,B,C两两相互独立,但是 P(ABC)=P(A)P(B)P(C)
定义3:对n个事件 A1,A 2,,A n ,若下面 的等式同时成立
P(Ai Aj ) P(Ai )P(Aj ),1 i j n; P(Ai Aj Ak ) P(Ai )P(Aj )P( Ak ),1 i j k n;
解:A表示“随机选一人是色盲患者”
B1表示“随机选一人是男性”
B2表示“随机选一人是男性”
2
P( A) P(Bi )P( A | Bi )
i1
例1 一保险公司据以往的资料知 道来投保的客户可分为两类,一类 是容易出事故的,另一类则不是。 前一类在一年中出一次事故的概率 为0.1,后一类则为0.05。一新来的 投保客户属于易出事故一类的概率 为0.2。求一新来投保客户在第一年 内出一次事故的概率。
信号为好,为什么?
例6 某电子设备制造厂所用的晶 体管是由三家元件制造厂提供的, 根据已往的纪录有以下数据,设这 三家工厂的产品在仓库中是均匀混 合的,且无区别的标志。
(1)在仓库中随机地取一只晶体管, 求它是次品的概率。
(2)在仓库中随机地取一只晶体管, 若已知取到的是次品,试分析此次 品最可能出自哪个制造厂?
立与A,B互不相容不能同时成立。
例2 甲、乙两人独立地对同一目标射击 一次,其命中率分别是0.5和0.4。现已 知目标被命中,则它是乙射中的概率是 多少?
例3 设0<P(A)<1,且P(B|A)=P(B|A ), 试证:A、B相互独立.
二、多个事件相互独立性
概率论与数理统计—第一章概率论的基本概念

例如在E 4中,如果用A 表示事件“掷出奇点数”,那么A 是一个随机事件.由于在一次投掷中,当且仅当掷出的点数是1,3,5中的任何一个时才称事件A 发生了,所以我们把事件A 表示为{}1,3,5=A 。
同样地,若用B 表示事件“掷出偶点数",那么B 也是一个随机事件,{}2,4,6B =。
对于一个试验E ,在每次试验中必然发生的事件,称为E 的必然事件;在每次试验中都不发生的事件,称为E 的不可能事件.例如在3E 中,“掷出的点数不超过6"就是必然事件,用集合表示这一事件就是3E 的样本空间{}31,2,3,4,5,6S =。
而事件“掷出的点数大于6"是不可能事件,这个事件不包括3E 的任何一个可能结果,所以用空集φ表示。
对于一个试验E ,它的样本空间S 是E 的必然事件;空集φ是不可能事件。
必然事件与不可能事件虽已无随机性可言,但在概率论中,常把它们当作两个特殊的随机事件,这样做是为了数学处理上的方便。
(三)事件间的关系与运算因为事件是一个集合,因而事件间的关系和运算是按集合间的关系和运算来处理的.下面给出这些关系和运算在概率中的提法。
并根据“事件发生"的含义,给出它们在概率中的含义。
设试验E 的样本空间为S ,而),2,1(,, =k A B A k 是S 的子集。
1°事件的包含与相等 事件“若事件A 发生必然导致事件B 发生”称事件B 包含事件A ,记为A B ⊃或者B A ⊂。
若B A ⊂且A B ⊂,则称事件A 与事件B 相等,记B A =.2°事件的和 事件“A 与B 至少有一个发生”称为事件A 与事件B 的和,记为B A .事件B A 发生意味着:或事件A 发生,或事件B 发生,或事件A 与事件B 都发生。
事件的和可以推广到多个事件的情景。
设有n 个事件n A A A ,,,21 ,定义它们的和事件{n A A A ,,,21 中至少有一个发生}为k nk A 1= 。
概率论与数理统计--第一章 概率论的基本概念(2)

三、几何概型
定义 当随机试验的样本空间是某个区域,并且 任意一点落在度量 (长度、 面积、体积) 相同的 子区域是等可能的,则事件 A 的概率可定义为
SA P ( A) . S
(其中 S 是样本空间的度量 , S A 是构成事件A的子 区域的度量.) 这样借助于几何上的度 量来合理规 定的概率称为 几何概型
三、全概率公式与贝叶斯公式
1. 样本空间的划分
定义 设 S 为试验E的样本空间, B1 , B2 ,, Bn 为 E 的一组事件 , 若 (i ) Bi B j , i j , i , j 1, 2,, n ; (ii ) B1 B2 Bn S . 则称 B1 , B2 ,, Bn 为样本空间 S 的一个划分 .
例4 将 15 名新生随机地平均分配到三个班级中 去,这15名新生中有3名是特长生.问 (1) 每一个班 级各分配到一名特长生的概率是多少? (2) 3 名特长生分配在同一个班级的概率是多少?
解 15名新生平均分配到三个班级中的分法总数:
15 10 5 15! . 5 5 5 5! 5! 5!
(1) 每一个班级各分配到一名特长生的分法共有
( 3!12! ) (4! 4! 4! ) 种.
因此所求概率为
25 3!12! 15! . p1 4! 4! 4! 5! 5! 5! 91
(2)将3名特长生分配在同一个班级的分法共有3种, 12! 种. 对于每一种分法,其余12名新生的分法有 2! 5! 5! 因此3名特长生分配在同一个班级的分法共有
条件概率
三、全概率公式与贝叶斯公式
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第一章 事件与概率1.1 写出下列随机试验的样本空间及表示下列事件的样本点集合。
(1)10件产品中有1件是不合格品,从中任取2件得1件不合格品。
(2)一个口袋中有2个白球、3个黑球、4个红球,从中任取一球,(ⅰ)得白球,(ⅱ)得红球。
(3) 甲、乙两人从装有a 个白球与b 个黑球的口袋中轮流摸取一球,甲先取,乙后取,每次取后都有不放回,直到两人中有一人取到白球时停止,甲先取到白球。
解 (1)记9个合格品分别为 921,正正正,, ,记不合格为次,则,,,,,,,,,)()()(){(1913121次正正正正正正正 =Ω,,,,,,,,,)()()()(2924232次正正正正正正正 ,,,,,,,)()()(39343次正正正正正 )}()()(9898次正次正正正,,,,,,=A ){(1次正,,,,)(2次正)}(9次正,,(2)记2个白球分别为1ω,2ω,3个黑球分别为1b ,2b ,3b ,4个红球分别为1r ,2r ,3r ,4r 。
则=Ω{1ω,2ω,1b ,2b ,3b ,1r ,2r ,3r ,4r }(ⅰ) =A {1ω,2ω} (ⅱ) =B {1r ,2r ,3r ,4r }(3)1ω表示白,2ω表示黑白,3ω表示黑黑白,…白黑黑表示个b b 1+ω,则样本空间=Ω{1ω,2ω,…,1+b ω}, 当b 被奇数时:1135{,,,,}b A ωωωω= 当b 为偶数时:21351{,,,,}b A ωωωω+=1.2 在数学系的学生中任选一名学生,令事件A 表示被选学生是男生,事件B 表示被选学生是三年级学生,事件C 表示该生是运动员。
(1) 叙述C AB 的意义。
(2)在什么条件下C ABC =成立? (3)什么时候关系式B C ⊂是正确的?(4) 什么时候B A =成立? 解 (1)事件C AB 表示该是三年级男生,但不是运动员。
(2) C ABC = 等价于AB C ⊂,表示全系运动员都有是三年级的男生。
(3)当全系运动员都是三年级学生时。
(4)当全系女生都在三年级并且三年级学生都是女生时`。
1.3 一个工人生产了n 个零件,以事件i A 表示他生产的第i 个零件是合格品(n i ≤≤1)。
用i A 表示下列事件:(1)没有一个零件是不合格品;(2)至少有一个零件是不合格品; (3)仅仅只有一个零件是不合格品;(4)至少有两个零件是合格品。
解 (1) ni i A 1=; (2) n i i n i i A A 11===; (3) n i nij j j i A A 11)]([=≠=;(4)原事件即“至少有两个零件是合格品”,可表示为 nji j i j i A A ≠=1,;1.4 在分别写有2、4、6、7、8、11、12、13的八张卡片中任取两张,把卡片上的两个数字组成一个分数,求所得分数为既约分数的概率。
解 样本点总数为7828⨯=A 。
所得分数为既约分数必须分子分母或为7、11、13中的两个,或为2、4、6、8、12中的一个和7、11、13中的一个组合,所以事件A “所得分数为既约分数”包含6322151323⨯⨯=⨯+A A A 个样本点。
于是14978632)(=⨯⨯⨯=A P 。
1.5 一个小孩用13个字母T T N M M I I H E C A A A ,,,,,,,,,,,,作组字游戏。
如果字母的各种排列是随机的(等可能的),问“恰好组成“MATHEMATICIAN ”一词的概率为多大?解 显然样本点总数为!13,事件A “恰好组成“MATHEMATICIAN ”包含!2!2!2!3个样本点。
所以!1348!13!2!2!2!3)(==A P 1.6 一幢10层楼的楼房中的一架电梯,在底层登上7位乘客。
电梯在每一层都停,乘客从第二层起离开电梯,假设每位乘客在哪一层离开电梯是等可能的,求没有两位及两位以上乘客在同一层离开的概率。
解 每位乘客可在除底层外的9层中任意一层离开电梯,现有7位乘客,所以样本点总数为79。
事件A “没有两位及两位以上乘客在同一层离开”相当于“从9层中任取7层,各有一位乘客离开电梯”。
所以包含79A 个样本点,于是7799)(A A P =。
1.7 某城市共有10000辆自行车,其牌照编号从00001到10000。
问事件“偶然遇到一辆自行车,其牌照号码中有数字8”的概率为多大?解 用A 表示“牌照号码中有数字8”,显然44109100009)(⎪⎭⎫⎝⎛==A P ,所以1)(=A P -4410911000091)(⎪⎭⎫⎝⎛-=-=A P1.8 有5双不同的鞋子,从中任取4只,问没有一双配对的概率。
解:鞋子都不同,所以样本点总数为410C .A 表示“没有一双配对”,则有利样本空间为4111152222C C C C C.所以41111522224108()==21C C C C C P A C =有利样本数样本总数 1.9 袋中装有a 个黑球与b 个白球,把球随机一只一只地摸出来(不放回),求第k 次(1k a b ≤≤+)摸出黑球的概率。
策略一:把a 只黑球和b 只白球都看成是不同的,将所有的球一一摸出来依次放在排成一直线的()a b +个位置上,则所有不同的排法有()!a b +,作为基本事件全体;而其中第k 个位置排黑球的方法有1(1)!aC a b +-,故所求概率为1(1)!()()!a C a b aP A a b a b+-==++ 策略二:把a 只黑球和b 只白球都看成是不同的,前k 次摸出球的所有不同可能为ka b A +,将其作为基本事件全体;而第k 个位置排黑球的方法有111k a a b C A -+-,故所求概率为111()k a a b ka bC A aP A A a b -+-+==+ 1.10 任取一个正数,求下列事件的概率:(1)该数的平方的末位数字是1; (2)该数的四次方的末位数字是1;(3)该数的立方的最后两位数字都是1; 解 (1)考虑一个数的平方的末位数字,只与这个数的末位数字有关,即末位数字的样本总空间为10. 当该数的末位数是1、9之一时,事件A “该数平方的末位数是1”。
即21()==105P A =有利样本数样本总数。
(2) 考虑一个数的四次方的末位数字,只与这个数的末位数字有关,即末位数字的样本总空间为10. 当该数的末位数是1、3、7、9之一时,事件B “该数四次方的末位数是1”。
即42()==105P B =有利样本数样本总数。
(3)一个正整数的立方的最后两位数字决定于该数的最后两位数字,所以样本空间包含210个样本点。
用事件C 表示“该数的立方的最后两位数字都是1”,则该数的最后一位数字必须是1,设最后第二位数字为a ,则该数的立方的最后两位数字为1和3a 的个位数,要使3a 的个位数是1,必须7=a ,因此C 所包含的样本点只有71这一点,于是1()=100P C =有利样本数样本总数.1.11 一个人把6根草掌握在手中,仅露出它们的头和尾。
然后请另一个人把6个头两两相接,6个尾也两两相接。
求放开手以后6根草恰好连成一个环的概率。
并把上述结果推广到n 2根草的情形。
解 (1)6根草的情形。
取定一个头,它可以与其它的5个头之一相接,再取另一头,它又可以与其它未接过的3个之一相接,最后将剩下的两个头相接,故对头而言有135⋅⋅种接法,同样对尾也有135⋅⋅种接法,所以样本点总数为2)135(⋅⋅。
用A 表示“6根草恰好连成一个环”,这种连接,对头而言仍有135⋅⋅种连接法,而对尾而言,任取一尾,它只能和未与它的头连接的另4根草的尾连接。
再取另一尾,它只能和未与它的头连接的另2根草的尾连接,最后再将其余的尾连接成环,故尾的连接法为24⋅。
所以A 包含的样本点数为)24)(135(⋅⋅⋅,于是158)135()24)(135()(2=⋅⋅⋅⋅⋅=A P (2) n 2根草的情形和(1)类似得1.12 某公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车到达,乘客到达汽车站的时刻是任意的,求一个乘客候车时间不超过3分钟的概率。
解:以x ,y 分别表示汽车和乘客到达车站的时间,则事件A “若乘客在候车时间不超过三分钟能坐上车”时,满足以下条件0x,532y y x x y ≤≤⎧⎪-≤⎨⎪≤-⎩,在平面上建立直角坐标系,则(x ,y )的所有可能结果是边长为5的正方形,而满足事件A 的情况由阴影部分所表示,这是一个几何概率问题,由等可能性知所求概率为3()=5S P A S Ω=阴影。
1.13 在ABC ∆中任取一点P ,证明ABC ABP ∆∆与的面积之比大于nn 1-的概率为21n。
解 截取CD nD C 1=',当且仅当点P 落入B A C ''∆之内时ABC ABP ∆∆与的面积之比大于n n 1-,因此所求概率为22()A B C CD P A ABC CD '''∆==∆的面积的面积2221CDn CD=21n =。
1.14 在线段AB 上任取三点321,,x x x ,求:(1) 2x 位于31x x 与之间的概率。
(2) 321,,Ax Ax Ax 能构成一个三角形的概率。
解 (1) 31)(=A P (2) 211213131)(=⨯⨯-=B P 1.15 己知不可能事件的概率为零,现在问概率为零的事件是否一定为不可能事件?试举例说明之。
解 概率为零的事件不一定是不可能事件。
例如向长度为1的线段内随机投点。
则事件A “该点命中AB 的中点”的概率等于零,但A 不是不可能事件。
1.16 设1A 、2A 为两个随机事件,证明: (1) )()()(1)(212121A A P A P A P A A P +--=;(2) )()()()()()(121212121A P A P A A P A A P A P A P +≤⋃≤≤--. 证明(1)-=⋃=1)()(2121A A P A A P )(21A A P ⋃=)()()(12121A A P A P A P +--(2) 由(1)和0)(21≥A A P 得第一个不等式,由概率的单调性和半可加性分别得第二、三个不等式。
1.17 对于任意的随机事件A 、B 、C ,证明:)()()()(A P BC P AC P AB P ≤-+ 证明 )()()()]([)(ABC P AC P AB P C B A P A P -+=⋃≥)()()(BC P AC P AB P -+≥1.18设A,B,C是三个随机事件,且1()()()4P A P B P C ===,1()()8P AB P AC ==, ()0P BC =.求()P A B C 。