《概率论与数理统计》电子教案第一章随机事件与概率

《概率论与数理统计教程》

教案

第一章

随机事件与概率

教材：《概率论与数理统计教程》

总安排学时：90

本章学时：14

第一讲：随机事件及其运算

教学内容：引言、概率论的基本概念、事件之间的关系及运算、事件之间

的运算规律。

教学目的：

（I）了解概率论这门学科的研究对象，主要任务和应用领域；

（2）深刻理解随机试验、基本事件、样本空间、随机事件的概念；掌握一

个随机试验的样本空间、基本事件和有关事件的表示方法。

（3）深刻理解事件的包含关系、和事件、积事件、互斥事件、互逆事件和

差事件的意义；掌握事件之间的各种运算，熟练掌握用已知事件的运算表

示随机事件；

（4）掌握事件之间的运算规律，理解对偶律的意义。

教学的过程和要求：

（1）概率论的研究对象及主要任务（10分钟）

举例说明概率论的研究对象和任务，与高等数学和其它数学学科的不同之

处，简单介绍概率论发展的历史和应用；

⑴概率论的研究对象：

确定性现象或必然现象：在相同的条件下，每次观察（试验）得到的结果

是完全相同的现象。

例：向空中抛掷一物体，此物体上升到一定高度后必然下落；

例：在一个标准大气压下把水加热到100℃必然会沸腾等现象。

随机现象或偶然现象：在相同的条件F,每次观察（试验）可能出现不同结

果的现象。

例：在相同的条件下抛一枚均匀的硬币，其结果可能是正面（分值面）向

上，也可能是反面向上，重复投掷，每次的结果在出现之前都不能确定；

例：从同一生产线上生产的灯泡的寿命等现象。

①）概率论的研究任务：

概率论与数理统计就是研究和揭示随机现象的统计规律性的一门数学

学科。

（iii）概率论发展的历史：

概率论起源于赌博问题。大约在17世纪中叶，法国数学家帕斯卡（B・

Pascal）,费马（fermat）及荷兰数学家惠更斯（OHugeness）用排列组合的方

法，研究了赌博中一些较复杂的问题。随着18、19世纪科学的迅速发展,

起源于赌博的概率论逐渐被应用于生物、物理等研究领域，同时也推动了

概率理论研究的发展.概率论作为一门数学分支日趋完善，形成了严格的数

学体系。

（iv）概率论发展的应用：

概率论的理论和方法应用十分广泛，几乎遍及所有的科学领域以及工、农

业生产和国民经济各部门.如应用概率统计方法可以进行气象预报，水文预

报和市场预测、股方分析等；在工业中，可用概率统计方法进行产品寿命

估计和可靠性分析等。

（2）随机事件与样本空间；（25分钟）（重点）

重点讲清随机试验的目的、随机试验要求具备的条件、概率论中随机

试验可以是主动做试验，也可能是被动观察某一随机现象；

讲清楚随机试验的基本事件、样本空间的定义，对于每个概念要举例说明,

可用书中例1.例2.例3.例4或其它，例子中应该包括有限的、无限可数，连

续的等类型。应该使学生了解样本空间可以是有限的也可以是无限的，可

以是离散的也可以是连续的。

随机事件的概念，基本事件与一般随机事件关系、区别，在上述例子中继续

给出事件的例子。

着重说明事件发生和不发生的含义，引进必然事件和不可能事件的意义。

⑴随机试验的目的：

要研究随机现象的规律需要进行大量的观察和试验。

（ii）随机试验要求具备的条件：

试验可以在相同的条件下重复进行；

试验所有可能的结果是明确知道的，并且不止一个；

每次试验必然出现这些可能结果中的一个，但试验前不能预知出现哪一个

结果；

这样的试验称为随机试验，简称试验，用字母E表示.

例：掷一枚均匀硬币观察正面和反面出现的情况；

例：某日电话总机所接到的呼叫次数；

例：在一批灯泡中任意抽取一个，测试其寿命等等都是随机试验。

（iii）基本概念：

基本事件（样本点）：每一个可能的基本结果（不可分解）称为E的

基本事件，通常用表示.

基本事件空间（样本空间）：E的所有基本事件组成的集合称为E的

基本事件空间，常用表示。

例.（1）抛一枚均匀的硬币，其可能出现的结果只有两种：正面、反面.

若令二正面，二反面,.为该随机试验的两个基本事件，为样本空间.

（2.投掷一颗骰子，观察出现的点数.其可能出现的点数为：1、2、3、4、

5、6,若令=,=1,2,3,4,5,6,则为随机试验的基本事件，样本空间

（3.观察单位时间内到达某公交车站候车的人数，令二单位时间内有

人到达车站候车，，则基本事件为，样本空间.

（4.从一批灯泡中任取一只，以小时为单位，测试这只灯泡的寿命，

令I表示灯泡的寿命，则大于等于零的任意一个实数都是该试验的一个洋

本点，.

随机事件：在随机试验中可能发生、也可能不发生的事情称为随机事

件，通常用大写字母等表示.

例：投掷一颗骰子出现的点数为偶数可以用事件表示，=｛出现的点

数为偶数｝二｛2,4,6｝,而二｛出现的点数大于4｝二｛5,6｝、=｛出现的点

数为2｝等等都是随机试验的事件.

事件发生：若一次试验结果出现了事件A中的样本点，即当试验结果

为且时，则称事件A发生，否则称A不发生.

必然事件：称为必然事件.

不可能事件：不包含任何基本事件的事件称为不可能事件，记作.

（3）事件之间的运算关系；（30分钟）重点

对于每一种关系应该举例、画维恩图说明其含义，积事件和和事件要着重

说明并推广到多个事件，说明对立事件与互斥事件的相同点与不同点及其

应用，差事件的意义及几种表示方法及运算关系；

事件之间的运算关系：

1）事件的包含关系：设在同一个试验口中有两个事件A与B,若A发生必

然导致B发生（即A中任意一个基本事件都在B中），则称事件B包含事

件A,记作口（或口）.

例：如投掷一颗骰子的试验,A=｛出现4点｝,B=｛出现偶数点｝,则A发生必

导致B发生，故。

2）事件相等：若口且口，则称事件口.

例：如掷骰子试验中，记=（掷出3点或6点｝,=｛掷出3的倍数点｝，这两

个事件所包含样本点相同.因而。

3）和事件：称事件口和□至少有一个发生所构成的事件为A与B的和事

件，记作口.

例：如掷一颗骰子观察所得的点数,设A=｛1,3,5｝,B=｛1,2,3｝,则=｛1,2,

3,5|o

例2：测试灯泡寿命的试验中，令（寿命不超过1000小时），（寿命不

超过500小时），则

（寿命不超过1000小时超

4）积事件：称事件A与B同时发生所构成的事件为A与B的积事件,

记作口或□.

例：如在掷骰子的试验中，则=｛4｝,即只有随机试验出现4点时,A

与B同时发生。

5）互斥事件：若事件口不能同时发生，即口，则称事件A与B是互斥事

件或互不相容事件。

例3：掷一颗骰子，令人=｛出现奇数点｝,B=｛出现4点｝,则有，即A

与B互斥，。

6）互逆事件：若事件A与事件B在一次试验中必有且只有一个发生,

则称事件A与B为互逆事件或对立事件。

例4:掷一颗骰子，令C=｛出现偶数点｝,则，且，所以，即C与是

互逆事件；但由于，而，所以不是互逆事件.

7）差事件：称事件A发生而B不发生所构成的事件为A与B的差事件，记

作口.

例5：掷骰子试验中，令C=｛2,4,6｝.D=｛1,2,3｝,.,.

（4）事件之间的运算规律（5分钟）

事件之间的交换律、结合律、分配律只需简单说明，举例说明对偶律的意

义和应用。

事件之间的运算律：

1）交换律：口

2）结合律：口

3）分配律：口

4）德摩根定律（对偶律）：口（可以推广到任意多个事件的情形）。

（5）以例6和例7为主。学生练习（10分钟）

例6:设是样本空间中的三个随机事件，试用的运算表达式表示

下列随机事件.

（1）A与8发生但。不发生；

（2）事件A、B、。中至少有一个发生；

（3）事件A、B、C中至少有两个发生；

（4）事件A、B、C中恰好有两个发生；

（5）事件中不多于一个事件发生.

解：（1）；（2）；⑶；

（4）ABC\JABCJABC=ABC+ABC+ABC；

（5）ABC+ABC^~ABC+ABC^AB^BC｛）AC.

练习（10分钟）。

第二讲：概率的定义和性质

教学内容：概率的古典定义、统计定义、几何定义，概率的公理化体系及

概率的性质。

教学目的：

（1）理解概率的古典定义的条件，掌握计算的一般方法，理解古典概率具

备的三条性质；

（2）粗知概率的统计定义和几何定义，归纳其性质；

（3）深刻理解概率的公理化定义的意义，掌握概率的性质在概率计算中的

应用。

教学的过程和要求：

（1）举例简单说明什么是概率；（5分钟）阐述概率是随机事件发生的可

能性的大小。

举例说明：

例：抛一枚均匀的硬币，因为已知出现正、反面的可能性相同，各为

,足球裁判就用抛硬币的方法让双方队长选择场地，以示机会均等.

例：某厂研制匕一种新药，要考虑新药在未来市场的占有率将是多少.

市场占有率高，就应多生产，获取更多利润；市场占有率低，就不能多生产,

否则会造成产品积压.

上述问题中的机会、市场占有率以及彩票的中奖率、产品的次品率，

射击的命中率等都是用来度量随机事件发生的可能性大小的.都可以用。到

1之间的一个数值（也称为比率）来作为随机事件发生的可能性大小的

度量，即事件发生的概率，记作.

把随机事件出现的可能性大小的度量值称为该随机事件的概率.

（2）概率的古典定义和计算（30分钟）：由简单的例子说明古典概率应

具备的条件，即有限性和等可能性，重点讲解古典概型的条件和计算，定

义中强调事件和样本空间所含样本点数，而不需知道是什么样本点；讲解

书中例1和例2,并通过简单的例子（如掷骰子）归纳古典概率的三个性质。

（2（）分钟）。书中例3可不讲，补充习题（学生先做教师讲解）。（10分钟）

⑴古典概率应具备的条件：

试验的样本空间中只含有有限多个基本事件，称为有限性；

在每次试验中，每人基本事件出现的可能性相同，称为等可能性.

具有这种特点的随机试验称为古典概型.

（ii）概率的古典定义：

定义:若随机试验为古典概型，且已知样本空间中含有个基本事件,

事件中含有k个基本事件，则事件A的概率

（八A中所包含的基本事件数k

p（A）=------------------=-

。中所含基本事件总数〃

定义中强调事件和样本空间所含样本点数，而不需知道是什么样本点。

（iii）古典概型的计算：

利用概率的古典定义计算随机事件A的概率，首先要确定随机试验E满足

古典概型的特点，然后确定样本空间所包含的基本事件总数n和事件A

中包含的基本事件数k.有。

例1:从有9件正品、3件次品的箱子中拍取两次，每次一件，按两种

方式抽取（1）不放回；（2）有放回，求事件A=｛取得两件正品｝和事件B=｛取

得一件正品一件次品｝的概率.

解：（1）从12件产品中不放回抽取两件，所含的基本事件数为，A

包含的基本事件数为，B包含的基本事件数为，所以：

P（4）=*=9x862x9x3_9

12xli-22

*12i2xllTTr\2

（2）从12件产品中有放回抽取两件，所含的基本事件数为，A包

含的基本事件数为，B包含的基本事件数为，所以：

〃（加=需二图，〃（的

例2:将n个球随意地放入N个箱子中，假设每个球都等可能地放入任意

一个箱子，求下列各事件的概率：

（1）指定的〃人箱子各放一个球；

（2）每个箱子最多放入一个球；

.（3）某指定的箱子里恰好放入（）个球.

解：将n个球随意地放入N个箱子中，共有种放法，记（1）、（2）、

（3）的事件分别为.

（1）将。个球放入指定的个箱子，每个箱子各有一球，其放法有

种，故有

川

〃⑷二F

（2）每个箱子最多放入一个球，等价于先从N个箱子中任选出n个，然

后每个箱子中放入一球，其放法有种，故

N"

（3）先任取k个球（有种取法）放入指定的箱子中，然后将其余的

个球随意地放入其余个箱子，共有种放法，故有

补充例题：

例题：一个机构投资商考虑对5个公司中的2个公司进行一项大的投资,

假设投资者不知道5个公司中的2个公司关于新产品的开发的基础不稳定。

a.列出所有可能的基本事件。

b.确定从3个基础更好的公司中选出2个公司的概率。

c.所选公司中包含1个基础不稳定的公司的概率是多少？

d.选出2个基础最不稳定公司的概率是多少？

(iv)古典概率的三个性质：

1)0<p(A)<1；

2)p(Q)=1；

3)设事件两两互斥，则：

“(A+&+…+4)=64)+〃(42)+…+〃(4)

(3)简单介绍统计概率和几何概率的定义，并说明其与古典概率具有相同

的性质；(10分钟)

⑴统计概率的定义：

定义：在一组不变的条件下，进行大量重复试验，随机事件出现的频率

稳定地在某个固定的数值的附近摆动，我们称这个稳定值为随机事件

A的概率，记为.

(ii)几何概率的定义：

定义：设在可测区域内，任一具有相同度■的子区域被取到的可能

性相等，且从中随机取一点属于子区域A的可能性只与A的测度成正比,

而与A的形状及位置无关，则事件A=｛点属于A｝的概率为：

,八子区域A的测度5八

p(A)=-----------=

区域C的测度SQ

统计概率和儿何概率与古典概率具有相同的性质。

(4)由前面概率的性质引出概率的公理化定义，说明公理化定义的伟大意

义。(10分钟)

⑴概率的公理化定义：

定义：设随机试验E的样本空间为，对于E的每一个事件A,赋予一个实

数，且满足以下三个条件(公理)：

(1)非负性：对于任意，有；

(2)规范性：；

(3)可列可加性：若是两两互斥的事件列，有

8

P(A+&+•••+A,,+…)=Z〃(A)

/=l

则称为事件A的概率.

(ii)公理化定义的意义：

事件概率的统计定义、古典概率定义、几何概率定义在一定的范围内解决

了某些实际问题，但这几种概率的定义都存在着应用上的局限性，缺乏数

学定义的严密性与一般性.经过长期的研究，到1933年，苏联数学家柯尔莫

哥洛夫在总结了前人的研究成果的基础上，提出了概率的公理化体系，明

确定义了概率的基本概念，使概率论成为一门严谨的数学分支。

(5)重点讲解概率的性质及应用。性质1和性质2比较显然，直接给出，可

不证、性质3(说明对立事件的应用)、性质4和性质5给出证明，并举出

应用的例子。性质5(加法定理)给出三个事件的情形(可根据图形让学

生自己总结)进而推广到个事件的情形。(20分钟)

概率的性质及证明：

性质1：;

性质2：(有限可加性)设有限个事件两两相斥，则

+4+…+4〃)=〃(A)+〃(A?)+…+)=ZP(A)

性质3:对任何事件，有.

证明：由且，由性质2有

…即：.

性质4:设为两个事件，且，・・

证明：因为，所以且，

由可力口性得p(A)=p[5+(4-B)]=p(B)+p(A-B)

即〃(A—3)=p(A)—p(8)

一般情况下，对任意事件，有

性质5：(加法定理)设为任意两个事件，则

〃(AU3)=p(A)+p(B)-p(AB).

证明：，且，

由性质2、4得：

〃(AUB)=p[A+(B-AB)]=p(A)+p(B)-p(AB)°

n个事件的概率加法公式:

(6)利用例5说明概率性质的应用，可补充例题。(10分钟)

例5:设，，分别在下列条件下求：

.(1)；(2)A与B互斥；(3).

解：p(BA)=/XB-AB)=p(B)-p(AB)

(1)，则，因此

P(BA)=p(3)-p(AB)=p(B)—p(A)='；

6

(2)若互斥，则，因此；

(3),因..

补充例题：

例题：某企业与甲、乙两公司签订某商品的长期供货合同，从以往情况

看.甲公司按时供货的概率为0.9,乙公司按时供货的概率为0.75,这两公

司都按时供货的概宣为0.7,求至少有一家公司按时供货的概率。

（7）书中配套练习舄&A3,4,7,10（5分钟）

第三讲：条件概率

教学内容：条件概率的定义、概率的乘法定理及应用、全概率公式的证明

及应用。

教学目的：

（1）深刻理解条件概率的意义，掌握条件概率的计算；

（2）了解概率的乘法定理在实际应用中的重要性；掌握两及多个事件乘积

的概率计算；

（3）深刻理解全概率公式的意义和方法，掌握全概率公式求事件概率的方

法和过程。

教学的过程和要求：

（1）条件概率（30分钟）

通过两个例子说明条件概率与无条件概率的不同，并由此给出条件概率的

定义和计算方法书口例题2,3可选其一，补充应用例题。

⑴举例说明：

例：十张彩票中有两张能中奖，甲、乙两人各抽奖一次.抽前乙关心的

是自己抽到奖的概率，令A=｛乙抽到奖｝,则有.若甲先抽，乙就会

关心甲抽签的结果，因为这会影响到他推到“奖”的可能性.设=｛甲

抽到奖｝,则在B发生条件卜，样本空间已经发生了变化，只含有几

个样本点，事件A发生的概率为.可见考虑在事件B已经发生条件下,

事件A发生的概率是有实际意义的.

例：两个车间生产同一种产品，产品数量和质量情况如表1-2（单位：

千件）

表1-2

合格品数不合格品数合计

一车间35540

二车间501()60

总计8520100

试求：（1）从所有的产品中任取一件，取到合格品的概率;

（2）从所有的产品中任取一件，取到的是二车间生产的产品的概

率;

(3)在取到合格品的条件下，取到二车间产品的概率。

解：设｛取到合格品｝,｛取到二车间产品｝,则

(1)p(A)=—(2)p(B)=—(3)=—

1001007185

(ii)条件概率的定义：

定义：设A、B是随机试验E的两个事件，且，在事件B已经发生条件

下，事件A发生的条件概率为

P(A8)

M川")=

p(B)

(iii)条件概率的计算：

例3:设一只乌龟能存活60年的概率为0.89,能存活100年的概率为

0.83,若现在这只乌龟已经60岁，则它能再存活40年的概率是多少？

解：设人=｛乌龟活到100岁｝,B二(乌龟活到6()岁)

因为，所以

p｛已活到60岁的乌龟再存活40

年｝二p(A|B)=网%=风”=—=0,93

p(B)p(B)0.89

也可以理解为100只活到60岁的乌龟中大约有93只能活到100岁.

补充应用例题：

考虑下列情况：在对很多保险索赔的分析中，根据保险的类型以及索

赔是否属于欺诈对索赔进行分类、得到的结果见下表。假定你负责审核保

险索赔一一具体地说，是要识别出欺诈索赔一一并且正在处理一桩索赔，

那么，事件“该桩索赔为欺诈索赔”的概率是多少，为了回答这个问题,

你考察表中数据，并且注意到在所有的索赔中有10%是欺诈索赔。假定在

表中给出的各个百分比与收到特定类型的索赔的真实概率充分接近，就得

出P(F)=0.10o你会说你面对个欺诈索赔风险的概率有0.10吗?我们想不

会.因为你有一些可以影响估计P(F)的附加信息。这些附加信息与你正在

核市的保险单的类型(火灾，汽车，或其他)有关。

保险索赔分类

保险单的类型

类型火灾汽车其他总和％

欺诈索赔61310

非欺诈索赔14294790

总和203050100

假定你的附加信息是这桩索赔与一张火灾保险单有关。在表中，我们看到

所有的索赔中有20%(或0.20)与火灾保险单有关，有6%(或().06)是欺诈性

火灾保险索赔。因此，可以得到在已知是火灾俣险单的情况下，该桩索赔是

欺诈索赔的概率为:

欺诈火险单索赔比例二0.06

P（H火险单）==0.30

火险单索赔的比例-0^20

学生练习:正规训练

一家大公司无很少一定程度全面

为了评估其

雇员在日常

工作中的表

现，花了相

当多的时间

开发了一套

雇员表现等

级的评估办

法。这样，可

以把应当被

安排在重点

岗位上的人

确定出来，

并在需要时

进行重大调

整。确定重点

岗位人员的

关键是体现

雇员能力的

指标，即可

以负荷的工

作量以及雇

员所接受的

正规工作训

练。

工作量

低0.010.020.020.04

中等0.050.060.07().1()

高0.100.150.160.22

由负荷的工作量以及所接受的正规工作训练把所有雇员分成12个类。雇员

被安排在重要岗位上的概率如表所示。下面定义3个事件

A:一个雇员负荷的工作量是属于高的；

B:一个雇员具有最高的(全面)正规训练水平；

C:一个雇员很少或没有正规训练并且工作量为中低档。

a求P(A)、P(B),和P(C)0

b.求P(A/B),P(B/A)和P(B/C)o

c求P(AUB).P(AUC)和P(BC)

(2)概率的乘法定理(25分钟)

条件概率和概率的乘积定理的关系和在实际应用中的意义，由条件概率的

定义说明实际应用中乘积概率的重要性及计算方法，进而推广到多个事件

积的概率；

⑴条件概率和概率的乘积定理的关系：

定理：(概率乘法公式)由条件概率的定义得

〃(A8)=〃(A)p(B\A)(p(A)>0)

或p(AB)=.|B)>0).

(ii)多个事件积的概率：

p(AA2…A“)=p(AA)=/XA)p(AJA)p(AJAA)…p(A?…A,.,)

r-i

(iii)乘积概率的计算方法：

例4:计算机房有10台机器，其中一台是坏的.现有4名学生同时上机，，也

们依次随机地选择一台计算机，求4名学生都选到好机器的概率.

解：令二｛第个学生选到好机器｝,.

则：，，，

由概率的乘法公式得

/XAA24A4)=p(A)•〃(&囿)-p(&IAA2)p(4l4A2A3)

98763

=——X—X—X—=—

109875

例5:设袋中有5个红球、3个黑球、2个白球，(1)不放回摸取三次，每

次一球；

(2)有放回地摸取三次，每次一球；求第三次才摸到白球的概率.

解：第三次才摸到白球，意味着第一次、第二次摸到的是红球或黑球.女

A二｛第一次没有摸到白球｝,B二｛第二次没有摸到白球｝,C=｛第三次摸到白

球｝,则=｛第三次才摸到白球｝.

(1)无放回摸取时，，，

因......

(2)有放回摸取时，，，

因…

（3）全概率公式（35分钟）

由例子（例6）引进全概率公式，画图说明全概率公式的含义，给出定理的

公式及证明，重点讲清全概率公式应用的条件，举例7；

⑴举例说明全概率公式：

例6:在前面甲、乙二人摸奖的的试验中，若甲先摸，而乙并不知道甲

摸得的结果，求乙摸到奖的概率？

解：我们来分析一下，乙摸到奖可以分为两种情况，即在甲摸到奖时

乙也摸到奖或甲没有摸到奖时乙摸到奖,并且这两种情况是互不相容的（甲

要么摸到奖，要么摸不到）.设｛甲摸到奖｝,二｛甲摸不到奖｝,二｛乙第

到奖｝,则：

911

在A发生时B也发生的概率为p（AB）=p（A）p（WA）=历•

在4不发生时B发生的概率为p（AB）=〃（不〃（耳才=弓］=祗

因此：。

（ii）全概率公式的定义及证明：

定理：（全概率公式）设是两两互不相容的事件，（

），且，则对于任意事件B,有

p（8）=£p（4）p（8|A）

1=1

证明：因为，且

（84）（84）=944）=。（i#j）

故：

=p（A］）p（B|4）+p（A2）p（B14）+…+p（An）p（B|An）

=fp（A）p（8|A）

1=1

（叫全概率公式应用的条件：

要求有限个事件两两互斥，，…且。

（iv）全概率公式的计算：

例7:设某批产品中甲、乙、丙三个厂家的产量分别占45%,35%,20%,

各厂产品中次品率分别为4%、2%和5%.现从中任取一件，求取到的恰好

是次品的概率.

解：设B=｛任取一件，恰好是次品｝,二｛取到甲厂生产的｝,二｛取到乙厂生

产的｝,二｛取到丙厂生产的｝,则

且,,由全概率公式得:

p(B)=ZMA：)=0.45x0.04+0.35x0.02+0.20x0.05=0.035

/=1

补充例题：

12个乒乓球中有9个新的3个旧的，第一次比赛取出了3个，用完后

放回去，第二次比赛又取出3个，求第二次取到的3个球中有2个新球的概

率.

解：设4为第，・次比赛取到了7个新球,(i二o123),4构成完备事件组.

设B为第二次取到的3个球中有2个新球.则有

击。⑹M管噂“6等嗡尸⑻介等嗤

QC\_27C121

p(4)=P⑻4)==P(B|AJ=

Q-55

Q255

根据全概率公式有

P(8)=ZP(A"(5|A,)=J_3+2L.”+工*21.2=0.455

1=0220552205555445522

(5)书中配套练习

第四讲：独立性

教学内容：事件的独立性及应用、贝努利概型。

教学目的：

(1)深刻理解两个事件的独立性的概念和性质；

(2)理解多个事件相互独立的定义，了解多个事件相互独立和事件之间两

两相互独立的关系；

(3)掌握事件独立性在概率计算中的应用；

(4)理解贝努利概型的条件，理解公式；

(5)掌握贝努概型概率的计算。

教学的过程和要求：

(1)两个事件的独立性(20分钟)：由条件概率引出两个事件的独立性(或

其它实际例子)给巴定义，证明两事件独立的推论定理5,书中例题9。

⑴举例说明两个事件的独立性：

某人掷一颗骰子两次，第一次骰子出现的点数并不会影响第二次骰

子出现的点数；此时有，当时，

p(AB)=p(A)p(B)

(ii)事件独立性定义及独立的充要条件：

定义：对任意两个事件A与B,若,则称事件A与B相互独立.

定理：事件与独立的充要条件是

p(3|A)=p(3),p(A)>0

或p(A|8)=p(A),p(B)>0

(iii)事件独立性计算：

例9:甲、乙两人单独地解答同一道习题，甲能答对的概率是0.8,乙

能答对的概率是09试求：(1)两个都答对的概率；(2)至少有一个人答

对的概率.

解(1)设A=｛甲答对｝,B=｛乙答对｝,则，，人与8相互独立，两人

都答对为事件AB,则有

p(AB)=p(A)・p(B)=0.8x0.9=0.72.

(2)至少有一人答对的事件为，可用多种方法求解：

解法一：

解法二：

=1-0.2x0.1=0.98

解法三：

=0.72+0.8x0.1+0.2x0.9=0.98

补充例题：

某个大城市的公用事业公司发现其7()%的顾客付清每月的账单，假定从所

有顾客的列表中随机选择2名顾客。两个顾客都付清每月账单的概率是多

少？至少一个顾客付清每月账单的概率是多少？

(2)多个事件相互独立(20分钟)

简单介绍多个事件相互独立的含义，两两相互独立与多个事件相互独立的

关系。补充例题。这里重点需要说清楚独立性应用的情况。书中配套练习

⑴多个事件相互独立的定义：

定义：设有n个事件，假如对所有可能的，以下等式均成立：

P(AA,A)=〃(A,)〃(4)〃(A。

p(A4…)=p(4)p(a)…p(An)

则称这n个事件是相互独立的.

(ii)两两相互独立与多个事件相互独立的关系：

事件之间两两独立并不能保证多个事件之间相互独立。

(iii)多个事件独立的计算：

例10：设某种高射炮的命中率为0.6,若有一架敌机入侵领空，欲以99%

以上的概率击中它，问至少需要多少门高射炮同时射击？

解：设至少需要n门高射炮，二｛第k门高射炮击中敌机｝,则之间相互独立,

且，.由题意知

p(AU4…U)=1一P(UA*)=1-口p(4)=1-(04)〃>0.99

k=\hl

即，所