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文檔簡介
頻率、概率、古典概型1一.頻率2.頻率的性質:(非負性)(規(guī)范性)1.頻率的定義:頻率與概率在n次試驗中,事件A發(fā)生的次數(shù)m稱為事件A的頻數(shù),而比值m/n稱為事件A發(fā)生的頻率,記作:23.頻率的穩(wěn)定性在不變的條件下,重復進行n次試驗,事件A發(fā)生的頻率m/n穩(wěn)定地在某一常數(shù)p附近擺動,并且n越大,擺動幅度越?。畡t稱常數(shù)p為事件A在該條件下發(fā)生的概率.(簡稱:頻率的穩(wěn)定值為該事件的概率)記作:P(A)=p概率統(tǒng)計定義(可列可加性)3我們首先引入的計算概率的數(shù)學模型,是在概率論的發(fā)展過程中最早出現(xiàn)的研究對象,通常稱為古典概型4古典概型一.古典概型(等可能概型)一般,如果隨機試驗E具有:(1)有限性:它的樣本空間只有有限個樣本點則稱隨機試驗E為古典概型,也稱等可能概型(2)等可能性:在每次試驗中,每個基本事件發(fā)生的可能性相同523479108615
例如,一個袋子中裝有10個大小、形狀完全相同的球.將球編號為1-10.把球攪勻,蒙上眼睛,從中任取一球.6因為抽取時這些球是完全平等的,我們沒有理由認為10個球中的某一個會比另一個更容易取得.也就是說,10個球中的任一個被取出的機會是相等的,均為1/10.1324567891010個球中的任一個被取出的機會都是1/10234791086157我們用i表示取到i號球,i=1,2,…,10.稱這樣一類隨機試驗為古典概型.34791086152且每個樣本點(或者說基本事件)出現(xiàn)的可能性相同.S={1,2,…,10},則該試驗的樣本空間如i=28記A={摸到2號球}
P(A)=?
P(A)=1/10記B={摸到紅球}
P(B)=?
P(B)=6/10223479108615132456二.古典概型中事件概率的計算公式9這里實際上是從“比例”
轉化為“概率”記B={摸到紅球}
P(B)=6/10靜態(tài)動態(tài)當我們要求“摸到紅球”的概率時,只要找出它在靜態(tài)時相應的比例.2347910861510
這樣就把求概率問題轉化為計數(shù)問題.定義
設試驗E是古典概型,其樣本空間S由n個樣本點組成,事件A由k個樣本點組成.則定義事件A的概率為:稱此概率為古典概率.這種確定概率的方法稱為古典方法
.
A包含的樣本點數(shù)
P(A)=k/n=
S中的樣本點總數(shù)11下面我們就來介紹如何計算古典概率.排列組合是計算古典概率的重要工具.12基本計數(shù)原理這里我們先簡要復習一下計算古典概率所要用到的1.加法原理設完成一件事有m種方式,第一種方式有n1種方法,第二種方式有n2種方法,…;
第m種方式有nm種方法,無論通過哪種方法都可以完成這件事,則完成這件事總共有n1+n2+…+nm
種方法.13例如,某人要從甲地到乙地去,甲地乙地可以乘火車,也可以乘輪船.火車有兩班輪船有三班乘坐不同班次的火車和輪船,共有幾種方法?3
+2
種方法回答是14基本計數(shù)原理則完成這件事共有種不同的方法.2.乘法原理設完成一件事有m個步驟,第一個步驟有n1種方法,第二個步驟有n2種方法,…;第m個步驟有nm種方法,必須通過每一步驟,才算完成這件事,15例如,若一個男人有三頂帽子和兩件背心,問他可以有多少種打扮?可以有種打扮16
加法原理和乘法原理是兩個很重要計數(shù)原理,它們不但可以直接解決不少具體問題,同時也是推導下面常用排列組合公式的基礎.17排列、組合的幾個簡單公式排列和組合的區(qū)別:順序不同是不同的排列3把不同的鑰匙的6種排列而組合不管順序18從3個元素取出2個的排列總數(shù)有6種從3個元素取出2個的組合總數(shù)有3種191、排列:
從n個不同元素取k個(1kn)的不同排列總數(shù)為:k=n時稱全排列排列、組合的幾個簡單公式20ABDC例如:n=4,k=3第1次選取第2次選取第3次選取BDCBCDBDC……21從n個不同元素取k個(允許重復)(1kn)的不同排列總數(shù)為:例如:從裝有4張卡片的盒中有放回地摸取3張3241n=4,k=3123第1張4123第2張4123第3張4共有4.4.4=43種可能取法222、組合:從n個不同元素取k個(1kn)的不同組合總數(shù)為:常記作,稱為組合系數(shù)。你能證明嗎?23組合系數(shù)又常稱為二項式系數(shù),因為它出現(xiàn)在下面的二項式展開的公式中:3、組合系數(shù)與二項式展開的關系24令
a=-1,b=1利用該公式,可得到許多有用的組合公式:令
a=b=1,得25由有比較兩邊
xk
的系數(shù),可得
運用二項式展開264、n個不同元素分為k組,各組元素數(shù)目分別為r1,r2,…,rk的分法總數(shù)為r1個元素r2個元素rk個元素…n個元素因為27請回答:對排列組合,我們介紹了幾個計算公式?排列:選排列,全排列,分組分配.組合;允許重復的排列;28三、古典概率計算舉例例1
把C、C、E、E、I、N、S七個字母分別寫在七張同樣的卡片上,并且將卡片放入同一盒中,現(xiàn)從盒中任意一張一張地將卡片取出,并將其按取到的順序排成一列,假設排列結果恰好拼成一個英文單詞:CISNCEE問:在多大程度上認為這樣的結果是奇怪的,甚至懷疑是一種魔術?29拼成英文單詞SCIENCE
的情況數(shù)為故該結果出現(xiàn)的概率為:
這個概率很小,這里算出的概率有如下的實際意義:如果多次重復這一抽卡試驗,則我們所關心的事件在1260次試驗中大約出現(xiàn)1次.解:七個字母的排列總數(shù)為7!30這樣小概率的事件在一次抽卡的試驗中就發(fā)生了,人們有比較大的把握懷疑這是魔術.具體地說,可以99.9%的把握懷疑這是魔術.31解:=0.3024允許重復的排列問:錯在何處?例2
某城市的電話號碼由5個數(shù)字組成,每個數(shù)字可能是從0-9這十個數(shù)字中的任一個,求電話號碼由五個不同數(shù)字組成的概率.計算樣本空間樣本點總數(shù)和所求事件所含樣本點數(shù)計數(shù)方法不同.從10個不同數(shù)字中取5個的排列32例3
設有N件產(chǎn)品,其中有M件次品,現(xiàn)從這N件中任取n件,求其中恰有k件次品的概率.這是一種無放回抽樣.解:令B={恰有k件次品}P(B)=?次品正品……M件次品N-M件正品33解:把2n只鞋分成n堆,每堆2只的分法總數(shù)為而出現(xiàn)事件A的分法數(shù)為n!,故例4
n雙相異的鞋共2n只,隨機地分成n堆,每堆2只.問:“各堆都自成一雙鞋”(事件A)的概率是多少?34“等可能性”是一種假設,在實際應用中,我們需要根據(jù)實際情況去判斷是否可以認為各基本事件或樣本點是等可能的.在實際應用中,往往只能“近似地”出現(xiàn)等可能,“完全地”等可能是很難見到的。1、在應用古典概型時必須注意“等可能性”的條件.需要注意的是:35在許多場合,由對稱性和均衡性,我們就可以認為基本事件是等可能的并在此基礎上計算事件的概率.36Ex1:擲兩顆均勻骰子,求出現(xiàn)點數(shù)之和是8的概率。答案:P=5/36擲一顆骰子,有6個等可能的結果,擲兩顆骰子,有6·6=36個等可能結果,設X為第一顆骰子擲出的點數(shù),Y為第二顆骰子擲出的點數(shù)。A={X+Y=8},只有(2,6),(3,5),(4,4),(5,3),(6,2)。372、在用排列組合公式計算古典概率時,必須注意不要重復計數(shù),也不要遺漏.例如:從5雙不同的鞋子中任取4只,這4只鞋子中“至少有兩只配成一雙”(事件A)的概率是多少?下面的算法錯在哪里?錯在同樣的“4只配成兩雙”算了兩次.97321456810從5雙中取1雙,從剩下的8只中取2只38例如:從5雙不同的鞋子中任取4只,這4只鞋子中“至少有兩只配成一雙”(事件A)的概率是多少?正確的答案是:請思考:還有其它解法嗎?2、在用排列組合公式計算古典概率時,必須注意不要重復計數(shù),也不要遺漏.39“分球入箱”問題設有n個球,每個都以相同的概率1/N(Nn)落入N個箱子中的每一個中。根據(jù)以下條件,分別求事件A={某預先指定的n個箱子中各有一球}的概率p.條件:1.球編號,每個箱子容納的球數(shù)不限。2.球編號,每個箱子只容納一個球。3.球不編號,每個箱子只容納一個球。4.球不編號,每個箱子容納的球數(shù)不限以n=3,N=4為例計算。40“分球入箱”問題1.球編號,每個箱子容納的球數(shù)不限。因為每個箱子容納的球數(shù)不限,所以這是一個可重復的排列問題。41“分球入箱”問題2.球編號,每個箱子只容納一個球。這是一個選排列問題。42“分球入箱”問題3.球不編號,每個箱子只容納一個球。這是一個組合問題。43“分球入箱”問題4.球不編號,每個箱子容納的球數(shù)不限總情況數(shù)為:按占位法作,共有位置4+1+3-2=6(兩端不算)個,三個球在4個箱子中的一種分布就對應于三個球在這6個位置上的一種占位法,共有443、許多表面上提法不同的問題實質上屬于同一類型:有n個人,每個人都以相同的概率1/N(N≥n)被分在
N間房的每一間中,求指定的n間房中各有一人的概率.人房453、許多表面上提法不同的問題實質上屬于同一類型:有n個人,設每個人的生日是任一天的概率為1/365.求這n(n≤365)個人的生日互不相同的概率.人任一天463、許多表面上提法不同的問題實質上屬于同一類型:有n個旅客,乘火車途經(jīng)N個車站,
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