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文档简介

研究随机现象,不仅关心试验中会出现哪些事件,更重要的是想知道事件出现的可能性大小,也就是事件的概率.,1.2随机事件的概率,概率是随机事件发生可能性大小的度量,事件发生的可能性越大,概率就越大!,了解事件发生的可能性即概率的大小非常有意义,,例如,了解发生意外人身事故的可能性大小,确定保险金额.了解来商场购物的顾客人数的各种可能性大小,合理配置服务人员.了解每年最大洪水超警戒线可能性大小,合理确定堤坝高度等.,一概率的统计性定义,1.频率:设在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中,事件A出现了m次,则称,为事件A在这n次试验中出现的频率,m称为频数易见,频率具有如下的性质:,尽管在一次试验中可能出现这种结果,也可能出现那种结果.但在大量重复试验中,一个事件的频率将逐渐稳定于某个常数p(0p1),是一种客观的内在属性,显然p越大,事件发生的可能性也越大;反之亦然p以数量的形式反映了事件发生的可能性的大小我们把p叫做事件的概率,(2)概率的统计性定义:在大量重复试验中,事件A频率逐渐稳定于某个常数p附近,则称该常数p为事件A的概率记为:P(A)=p,P(A)的性质:,概率的统计性定义形象,直观,但缺乏数学定义的严密性,后面将概率的公理化定义.下面是古典概率的计算,如:抛硬币时,A=“正面向上”,则P(A)0.5,1.古典概型定义:若随机试验满足下述两个条件:(1)它的样本空间只有有限多个样本点;(2)每个样本点出现的可能性相同.称这种试验为有穷等可能随机试验或古典概型随机试验,简称古典概型.,二、古典概型:,2、古典概型中事件概率的计算,定义2设试验E是古典概型,其样本空间由n个样本点组成,事件A由k个样本点组成.则定义事件A的概率为:,称此概率为古典概率.这种确定概率的方法称为古典方法.,下面通过例子来介绍如何计算古典概率.,乘法原理、排列、组合常用工具:,基本事件考虑顺序时用乘法原理、排列,不考虑顺序时用组合。,乘法原理:一个过程分为t个阶段,无重复排列:,组合:,3、古典概率计算举例,例1把C、C、E、E、I、N、S七个字母分别写在七张同样的卡片上,并且将卡片放入同一盒中,现从盒中任意一张一张地将卡片取出,并将其按取到的顺序排成一列,假设排列结果恰好拼成一个英文单词:,SCIENCE,问:出现这一结果的概率是多少?,拼成英文单词SCIENCE的情况数为,故该结果出现的概率为:,这个概率很小,这里算出的概率有如下的实际意义:如果多次重复这一抽卡试验,则我们所关心的事件在1260次试验中大约出现1次.,解:七个字母的排列总数为7!,这样小概率的事件在一次抽卡的试验中就发生了,人们有比较大的把握怀疑这是魔术.,具体地说,可以99.9%的把握怀疑这是魔术.,解:,=0.3024,允许重复的排列,问:,错在何处?,例2某城市的电话号码由5个数字组成,每个数字可能是从0-9这十个数字中的任一个,求电话号码由五个不同数字组成的概率.,计算样本空间样本点总数和所求事件所含样本点数计数方法不同.,从10个不同数字中取5个的排列,(1)有放回抽样,问:A=“抽取3只球全为红球”的概率P(A)是多少?,例3袋中有100只球,其中60只红球,40只白球,从中任意抽取3只,抽法分别为:,(2)无放回抽样,(3)一次取出,解:,例设有N件产品,其中有M件次品,现从这N件中任取n件,求其中恰有k件次品的概率.,这是一种无放回抽样.,解:令A=恰有k件次品P(A)=?,次品,正品,M件次品,N-M件正品,解:把2n只鞋分成n堆,每堆2只的分法总数为,而出现事件A的分法数为n!,故,例5.n双相异的鞋共2n只,随机地分成n堆,每堆2只.问:“各堆都自成一双鞋”(事件A)的概率是多少?,(乘法原理),(3)C=某指定的一间房中恰有m人(mn).,例6.有n个人,每个人都以相同的概率1/N(Nn)被分在N间房的每一间中,求下列事件的概率:,(2)B=恰有n间房中各有一人。,(1)A=指定的n间房中各有一人.,解:一个人可进入任一房间,同一房间可进入多人.由乘法原理n个人分配到N个房间的分法总数为:,所以,我们介绍了古典概型.古典概型虽然比较简单,但它有多方面的应用.,是常见的几种模型.,箱中摸球,分球入箱,随机取数,分组分配,掷两颗均匀骰子,求出现点数之和是8的概率.,答案:P=5/36,掷一颗骰子,有6个等可能的结果,掷两颗骰子,有66=36个等可能结果.设X为第一颗骰子掷出的点数,Y为第二颗骰子掷出的点数。A=X+Y=8,只有(2,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2)。,取数问题:,在用排列组合公式计算古典概率时,必须注意不要重复计数,也不要遗漏.,例如:从5双不同的鞋子中任取4只,这4只鞋子中“至少有两只配成一双”(事件A)的概率是多少?,下面的算法错在哪里?,错在同样的“4只配成两双”算了两次.,从5双中取1双,从剩下的8只中取2只,应为:,“分球入箱”问题(分房问题、生日问题),设有n个球,每个都以相同的概率1/N(Nn)落入N个箱子中的每一个中。根据以下条件,求:事件A=某预先指定的n个箱子中各有一球的概率p.,生日问题:,有n个人,设每个人的生日是任一天的概率为1/365.求这n(n365)个人的生日互不相同的概率.,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.,三几何概型,设事件A是的某个区域,它的面积为(A),则向区域上随机投掷一点,该点落在区域A的概率为,(*),假如样本空间可用一线段,或空间中某个区域表示,并且向上随机投掷一点的含义如前述,则事件A的概率仍可用(*)式确定,只不过把()理解为长度或体积即可.,例:会面问题。甲乙欲在某一长度为T的时间段内会面,二人在该时间段内任何时刻到达的可能性相同,约定某人到达后最多等待时间为t求:A=“二人能会面的概率”,解:设x,y表示甲乙到达的时刻瞬间,则,(x,y)落在内任一区域内的概率与面积成正比,所以,四概率的公理化定义,公理2P()=1(2),公理3若事件A1,A2,两两互不相容,则有P(A1+A2+)=P(A1)+P(A2)+(3)这里事件个数可以是有限或无限的.,公理10P(A)1(1),设E是随机试验,是它的样本空间,对于中的每一个事件A,赋予一个实数,记为P(A),称为事件A的概率,如果函数P(A)满足下述三条公理:,性质1.对任一事件A,有,五.概率的性质,由概率的三条公理,可以推导出概率的若干性质.下面我们就来讨论概率的一些简单性质.,性质2P()=0,即不可能事件的概率为0.,因为,再利用性质1及公理2即得.,移项得(1),再由P(B-A)0便得(2).,由可加性,又因再由性质3便得(1).,性质4可推广到多个事件的情形,例1:将一颗骰子抛掷4次,问至少出一次“6”点的概率是多少?,令事件A=至少出一次“6”点,A发生,出1次“6”点,出2次“6”点,出3次“6”点,出4次“6”点,直接计算A的概率较麻烦,我们

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