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文檔簡介
1、,概率初步,制作:pan,時(shí)間:2004年4月21日,概率初步,溫故而知新,1、隨機(jī)現(xiàn)象,事前不能完全確定,事后會(huì)出現(xiàn)各種可能結(jié)果之一的現(xiàn)象。,2、隨機(jī)試驗(yàn)(簡稱“試驗(yàn)”),有的試驗(yàn),雖然一次試驗(yàn)的結(jié)果不能預(yù)測,但一切可能出現(xiàn)的結(jié)果卻是可以知道的,這樣的觀察稱為隨機(jī)試驗(yàn)。,3、樣本空間,一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)的一切可能出現(xiàn)的結(jié)果構(gòu)成的集合。,4、隨機(jī)事件(簡稱“事件”)用A、B、C等表示,樣本空間的任一個(gè)子集。,5、基本事件,樣本空間的元素(隨機(jī)試驗(yàn)每一個(gè)可能出現(xiàn)的結(jié)果),概率初步,考察下列現(xiàn)象,判斷那些是隨機(jī)現(xiàn)象,如果是隨機(jī)試驗(yàn),則寫出試驗(yàn)的樣本空間,1、拋一鐵塊,下落。 2、在攝氏20度,水結(jié)冰。
2、3、擲一顆均勻的骰子,其中可能出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)為1,2, 3,4,5,6. 4、連續(xù)擲兩枚硬幣,兩枚硬幣可能出現(xiàn)的正反面的 結(jié)果。 5、從裝有紅、黃、藍(lán)三個(gè)大小形狀完全相同的球的 袋中,任取兩個(gè)球,其中可能出現(xiàn)不同色的兩個(gè) 球的結(jié)果。,分析例3、4、5的每一個(gè)基本事件發(fā)生的可能性,概率初步,3、擲一顆均勻的骰子,它的樣本空間為: 1,2,3,4,5,6 它有6個(gè)基本事件,即有6種不同的結(jié)果,由于骰子 是均勻的,所以這6種結(jié)果的機(jī)會(huì)是均等的,于是,擲一顆均勻的骰子,它的每一種結(jié)果出現(xiàn)的可能性都是 .,概率初步,古典概率,我們會(huì)發(fā)現(xiàn),以上三個(gè)試驗(yàn)有兩個(gè)共同特征:,(1)有限性:在隨機(jī)試驗(yàn)中,其可能出現(xiàn)的
3、結(jié)果有有 限個(gè),即只有有限個(gè)不同的基本事件;,(2)等可能性:每個(gè)基本事件發(fā)生的機(jī)會(huì)是均等的。,我們稱這樣的隨機(jī)試驗(yàn)為古典概型。,1、古典概型,概率初步,古典概率,一般地,對于古典概型,如果試驗(yàn)的基本事件為n, 隨機(jī)事件A所包含的基本事件數(shù)為m,我們就用 來描述事件A出現(xiàn)的可能性大小,稱它為事件A的概 率,記作P(A),即有,我們把可以作古典概型計(jì)算的概率稱為古典概率。,2、古典概率,注 A即是一次隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間的一個(gè) 子集,而m是這個(gè)子集里面的元素個(gè)數(shù); n即是一次隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間的元素個(gè)數(shù)。,概率初步,古典概率,顯然, (1) 隨機(jī)事件A的概率滿足 0P(A)1,(2)必然事件的概率
4、是1,不可能的事件的概率是0,即 P() =1 , P() =0.,如: 1、拋一鐵塊,下落。 2、在攝氏20度,水結(jié)冰。,是必然事件,其概率是1,是不可能事件,其概率是0,3、概率的性質(zhì),概率初步,例 題 分 析,1、擲一顆均勻的骰子,求擲得偶數(shù)點(diǎn)的概率。,分析:先確定擲一顆均勻的骰子試驗(yàn)的樣本空間和擲得偶數(shù)點(diǎn)事件A,再確定樣本空間元素的個(gè)數(shù)n,和事件A的元素個(gè)數(shù)m.最后利用公式即可。,解:擲一顆均勻的骰子,它的樣本空間是=1, 2, 3, 4,5,6,n=6,而擲得偶數(shù)點(diǎn)事件A=2, 4,6,m=3,P(A) =,概率初步,例 題 分 析,2、從含有兩件正品a,b和一件次品c的三件產(chǎn)品中每
5、次 任取1件,每次取出后不放回,連續(xù)取兩次,求取 出的兩件中恰好有一件次品的概率。,分析:樣本空間 事件A 它們的元素個(gè)數(shù)n,m 公式,解:每次取一個(gè),取后不放回連續(xù)取兩次,其樣本空間是,= ,(a,b),(a,c),(b,a),(b,c),(c,a),(c,b),n = 6,用A表示“取出的兩件中恰好有一件次品”這一事件,則,A= ,(a,c),(b,c),(c,a),(c,b),m=4,P(A) =,概率初步,例 題 分 析,3、從含有兩件品a,b和一件次品c的三件產(chǎn)品中每次任 取1件,每次取出后放回,連續(xù)取兩次,求取出 的兩件中恰好有一件次品的概率。,解:有放回的連取兩次取得兩件,其一切
6、可能的結(jié) 果組成的 樣本空間是,= ,(a,a),(a,b),(a,c),(b,a),(b,b),(b,c),(c,a),(c,b),(c,c),n=9,用B表示“恰有一件次品”這一事件,則,B= ,(a,c),(b,c),(c,a),(c,b),m=4,P(B) =,概率初步,練 習(xí) 鞏 固,1、從含有兩件正品a,b和一件次品c的三件產(chǎn)品中任取2 件,求取出的兩件中恰好有一件次品的概率。,解:試驗(yàn)的樣本空間,=ab,ac,bc,n = 3,用A表示“取出的兩件中恰好有一件次品”這一事件,則,A=ac,bc,m=2,P(A)=,概率初步,練 習(xí) 鞏 固,2、從1,2, 3,4, 5五個(gè)數(shù)字中,
7、任取兩數(shù),求兩數(shù) 都是奇數(shù)的概率。,解:試驗(yàn)的樣本空間是,=(12) , (13), (14) ,(15) ,(23), (24), (25), (34) ,(35) ,(45),n=10,用A來表示“兩數(shù)都是奇數(shù)”這一事件,則,A=(13),(15),(3,5),m=3,P(A)=,概率初步,練 習(xí) 鞏 固,3、同時(shí)拋擲1角與1元的兩枚硬幣,計(jì)算: (1)兩枚硬幣都出現(xiàn)正面的概率是 (2)一枚出現(xiàn)正面,一枚出現(xiàn)反面的概率是,0.25,0.5,4、在一次問題搶答的游戲,要求答題者在問題所列出的4個(gè)答案 中找出唯一正確答案。某搶答者不知道正確答案便隨意說出 其中的一個(gè)答案,則這個(gè)答案恰好是正確答
8、案的概率是,0.25,概率初步,練 習(xí) 鞏 固,6、 在擲一顆均勻骰子的實(shí)驗(yàn)中,則事 件Q=4,6的概率是,7、一次發(fā)行10000張社會(huì)福利獎(jiǎng)券,其中有1 張?zhí)氐泉?jiǎng),2張一等獎(jiǎng),10張二等獎(jiǎng),100 張三等獎(jiǎng),其余的不得獎(jiǎng),則購買1張獎(jiǎng) 券能中獎(jiǎng)的概率,概率初步,小 結(jié) 與 作 業(yè),一、小 結(jié):,1、古典概型,(1)有限性:在隨機(jī)試驗(yàn)中,其可能出現(xiàn)的結(jié)果有有 限個(gè),即只有有限個(gè)不同的基本事件;,(2)等可能性:每個(gè)基本事件發(fā)生的機(jī)會(huì)是均等的。,2、古典概率,二、作業(yè):,課本234頁,習(xí)題121A 第4題和第6題,概率初步,思 考,1、在10支鉛筆中,有8支正品和2支次品。從中任 取2支,恰好都
9、取到正品的概率是,2、從分別寫上數(shù)字1, 2,3,9的9張卡片中, 任取2張,則取出的兩張卡片上的“兩數(shù)之和為 偶數(shù)”的概率是,答案:(1),(2),Goodbye,Goodbye,Goodbye,Goodbye,小知識(shí) 概率統(tǒng)計(jì)的第一篇論文是1657年惠更斯的論賭博的計(jì)算,從那時(shí)起直到十九世紀(jì)初,人們運(yùn)用當(dāng)時(shí)發(fā)展起來的排列組合理論和變量數(shù)學(xué)為工具,發(fā)展了古典概率和幾何概率范圍的概念、計(jì)算及其分析性質(zhì)的成果,如大數(shù)定律,貝葉斯定理,高斯分布,最小二乘法等。拉普拉斯以分析概率論作了總結(jié),形成了古典的描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)。十九世紀(jì)是統(tǒng)計(jì)學(xué)相對停滯和醞釀時(shí)期,二十世紀(jì)初至第二次世界大戰(zhàn)前,由于法俄概率論和英美統(tǒng)計(jì)科學(xué)的發(fā)展以及它們的結(jié)合,使概率統(tǒng)計(jì)學(xué)得以正式列入數(shù)學(xué)之林,諸分支在實(shí)踐中迅速產(chǎn)生,如在生物學(xué)研究中提出的回歸分析;出自農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)的方差分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)理論;大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)所要求的抽樣檢查;從道奇洛密克抽樣表到序貫分析以至質(zhì)量控制。等等。形成現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)的大部分內(nèi)容。二次世界大戰(zhàn)后,概率統(tǒng)計(jì)學(xué)主要在純理論研究上取得進(jìn)展。 概率統(tǒng)計(jì)學(xué)的形成,標(biāo)志著人類的認(rèn)識(shí)和實(shí)踐領(lǐng)域,從必然現(xiàn)象擴(kuò)
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