伯努利概型
二项概型和伯努利概型
二项概型和伯努利概型二项概型和伯努利概型一、引言概率论是数学中的一个重要分支,研究的是随机事件发生的规律。
二项概型和伯努利概型是概率论中的两个核心概念,旨在描述重复试验中的随机事件。
本文将对二项概型和伯努利概型进行介绍和解析,以便读者更好地理解和应用概率论的相关知识。
二、二项概型的定义和特点1. 二项概型的定义二项概型是指在一次试验中,重复进行n次相互独立的伯努利试验,并且每次试验只有两个可能的结果,成功和失败。
2. 二项概型的特点(1)每次试验结果只有成功和失败两种可能性;(2)每次试验的结果互相独立,前一次试验的结果不会影响后一次试验的结果;(3)每次试验成功的概率为p,失败的概率为1-p;(4)在n次试验中,成功次数的概率分布呈现二项分布。
三、二项概型的应用1. 二项概型在统计学中的应用二项概型在统计学中起到了非常重要的作用,经常被用来描述一系列试验中成功次数的概率分布。
例如,在调查中,我们可以使用二项概型来计算某个事件发生的概率,比如学生通过考试的概率,企业产品合格率的概率等。
2. 二项概型在风险管理中的应用在风险管理方面,二项概型经常被用来计算特定事件的发生概率,以便制定相应的风险控制策略。
通过对二项概型的分析,可以更好地评估和管理风险,提高决策的科学性和合理性。
四、伯努利概型的定义和特点1. 伯努利概型的定义伯努利概型是二项概型的一种特殊情况,即在一次试验中,只进行一次伯努利试验。
伯努利试验仅有两种可能的结果,成功和失败。
成功的概率为p,失败的概率为1-p。
2. 伯努利概型的特点(1)仅进行一次试验,结果只有成功和失败两种可能性;(2)成功的概率为p,失败的概率为1-p;(3)伯努利试验的结果互相独立。
五、伯努利概型的应用伯努利概型常常应用于具有两种可能结果的离散性随机事件中。
比如在金融市场中,我们可以使用伯努利概型来计算某只股票上涨或下跌的概率,以评估投资的风险。
六、总结二项概型和伯努利概型是概率论中的重要概念,它们描述和分析了在重复试验中的随机事件发生的规律。
伯努利概型的实际应用
伯努利概型的实际应用引言:伯努利概型是概率论中的重要概念,用于描述随机试验中的两个互斥事件的概率关系。
伯努利概型不仅在理论研究中有重要意义,也有广泛的实际应用。
本文将介绍伯努利概型在实际应用中的几个典型案例,并探讨其应用的意义和效果。
一、风险评估与投资决策在金融领域,伯努利概型常被用于风险评估和投资决策。
假设某投资者面临两个互斥事件:投资成功和投资失败。
通过对历史数据和市场趋势的分析,可以估计投资成功的概率p和投资失败的概率q=1-p。
基于这些概率,投资者可以计算预期收益和风险,并做出相应的投资决策。
例如,如果预期收益大于风险所承担的代价,投资者可能会选择进行投资;反之,如果风险过大,投资者可能会选择回避风险。
二、品质控制与质量改进在制造业中,伯努利概型被广泛应用于品质控制与质量改进。
假设某生产流程中存在两种互斥的事件:产品合格和产品不合格。
通过对抽样数据的统计分析,可以估计产品合格的概率p和产品不合格的概率q=1-p。
基于这些概率,企业可以评估产品质量,并采取相应的质量改进措施。
例如,如果产品质量不合格的概率较高,企业可以优化工艺流程、加强质量管理,以提高产品合格率。
三、疾病诊断与预防在医学领域,伯努利概型被应用于疾病诊断与预防。
假设某疾病的诊断结果存在两个互斥的事件:患病和不患病。
通过对大量的病例数据和医学知识的分析,可以估计患病的概率p和不患病的概率q=1-p。
基于这些概率,医生可以判断患者是否患有该疾病,并采取相应的治疗和预防措施。
例如,如果患病的概率较高,医生可以进一步进行检查和确诊,并及时进行治疗;反之,如果患病的概率较低,医生可以进行健康指导和预防教育,减少患病风险。
四、市场营销与用户行为分析在市场营销领域,伯努利概型被用于用户行为分析和市场预测。
假设某产品存在两个互斥的购买事件:购买和不购买。
通过对大量用户数据和市场调研的分析,可以估计购买的概率p和不购买的概率q=1-p。
基于这些概率,企业可以了解用户购买行为的特点和规律,并制定相应的市场推广策略。
1.5_伯努利(Bernoulli)概型
2017年3月25日星期六
4
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解 设系队得胜人数为 X ,则在上述三种方案中,系队 胜利的概率分别为
(1) P X 2 C 0.4 0.6
k 2 5 k 3 k k 5 k
3
3 k
0.352. 0.317. 0.290.
(2) P X 3 C 0.4 0.6
§1.5 伯努利(Bernoulli)概型
2017年3月25日星期六
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定义 1:如果随机试验只有两个可能结果: A 与 A , 其中 P(A)=p, P( A )=1-p=q, 为伯努利试验 .
__
__
0<p<1, 则称该试验
定义 2:独立地重复 n 次伯努利试验,称为 n 重伯 努利试验,也称伯努利概型.
在 n 重伯努利试验中,我们将事件 A 发生 k 次的概 率记作 B(k;n,p).
2017年3月25日星期六
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在 n 重 伯 努 利 试 验 中 , 设 P( A) p , P( A) 1 p q (其中 0 p 1 ),则事件 A 恰好发生 k 次 的概率为: k k n k k k n k P ( k ) C p (1 p ) C , (k 0,1, 2,, n) . n n n p q 定理
2017年3月25日星期六
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【例】 某人有一串 m 把外形相同的钥匙, 其中只有一把 能打开家门. 有一天该人酒醉后回家, 下意识地每次从 m 把钥匙中随便拿一只去开门,问该人在第 k 次才把门打 开的概率 多大?
1-6伯努利概型
定义1 若大量重复试验满足以下两个特点:
可能的结果为有限个,且在相同的条件下重复 进行; 各次试验的结果相互独立. 则称这一系列试验为独立试验序列或独立试验概型.
定义2 若n 次重复试验具有下列特点:
1) 每次试验的可能结果只有两个A 或 A ,
且 P ( A) p, P ( A ) 1 p ( 在各次试验中p是常数,保持不变)
2 2
1 当 p 时, 2
1 1 p2 p1; 当 p 时 p2 p1 . 2 2
1 故当 p 时, 对甲来说采用五局三胜 制为有利 . 2 1 当 p 时, 两种赛制甲、 乙最终获胜的概率 2 是相同的, 都是 50% .
, 例2 一批产品有20%的次品, 进行重复抽样检查 共取5件样品, 计算这5件样品中(1)恰好有3件次品的 概率, ( 2)至多有3件次品的概率.
解 设A0 , A1 , A2 , A3分别表示5件样品中恰好
有0件, 1件, 2件, 3件次品, A表示至多有件次品 ,则
3 P( A3 ) C5 (0.2)3 (0.8)53
有4件废品,问我们能否相信此工厂出废品的概 率不超过0.005? 解 假设此工厂出废品的概率为0.005,则200件 产品中出现4件废品的概率为
4 p C200 0.0054 0.995196 0.015
小概率事件在实际中几乎是不可能发生的 , 从 而可认为工厂的废品率不超过0.005的说法是不
解
设Bm表示4道题中碰对m道题这一事实 ,则 m 1 m 3 4 m P ( Bm ) C4 ( ) ( ) ( m 0,1,2,3,4) 4 4 0 1 0 3 4 0 经计算得 P ( B0 ) C 4 ( ) ( ) 0.316 4 4 3 1 3 3 4 3 P ( B3 ) C 4 ( ) ( ) 0.048 4 4
伯努利概型方差公式
伯努利概型方差公式前几天写了一个概型方差公式,估计大家还没有来得及了解,这篇文章将继续写概型方差公式。
不过最近,网上出现了很多类似的数学公式,比如方差公式等等。
下面我们将介绍一个比较常用的算法:伯努利概型方差公式(Bennett Freedom Mathematical Mechanical Solutions),也就是伯努利方差公式(Bennett Freedom Mathematical Mechanical Solutions)。
伯努利概型方差公式使用两个自变量(观测值之差)来描述方差函数。
我们知道观测值的方差函数为自变量与观测值之差——通常以观测值为变量(即观测值)。
通常在求解方差方程时会用到这两个概念:观测值之差(如图1);而在求解方差方程时则通常将这两种概念结合起来来表达了一个数学计算过程并且可以用于方差方程中分析实际情形。
下面我们分别介绍伯努利概型方差公式及其求解原理和具体应用。
一、伯努利概型方差公式的原理假设有两个观测值分别是 y和 z,则用一元数表达式定义(1)和(2)式:其中 k为观测值之差; b为零,称(1- b))。
这里 p就是观察值的差异性。
在这个问题中,假定观测值 a、 b和 c 分别为 p (u, z)、 d和 z? r; e为观测值之差的绝对值;则是由观测值之差所得到的,用离散化后的概率分布形式来描述。
方差方程解时通常需要考虑以下问题:其中 a称为系数β, a和 b 两个变量;在这里 u= i, j是观测值之差;因此 p j为γ i的平方(μ j)时称该问题是一个不确定量分布的函数。
我们假设有两个变量 M与 T分别为正数以及零点 z所在方向的直线与点O的夹角。
1、当给定正假定在给定一个随机变量 x, y, t, z所在方向,即 n点方向上, m, n+1=4。
其中 k为观察值之差; p p j为观察值之差。
其中 p为观测值之差。
定义中的 t是离散分布:设 b对所有观测值之差都为0. b. p是观测值之差; c是离散分布参数; d是分布形式; n为个数。
§1.6 事件的独立性与伯努利概型
例3 随机投掷编号为 1 与 2 的两个骰子 表示1号骰子向上一面出现奇数 事件 A 表示 号骰子向上一面出现奇数 B 表示 号骰子向上一面出现奇数 表示2号骰子向上一面出现奇数 C 表示两骰子出现的点数之和为奇数 则
P(A) = P(B) = P(C) =1/ 2
P(AB) = P(B ) = P(CA =1/ 4 C )
a2 ba a ② P ( B ) = P ( AB ) + P ( AB ) = + = 2 2 (a + b) (a + b) a+b 这里: 这里: P ( B | A) = P ( B ) P ( AB ) = P ( A) P ( B ) 8
西南财经大学天府学院
若采用不放回摸球: 若采用不放回摸球:则为不独立情形 不放回摸球 a a(a −1) ba P( A) = , P( AB) = , P( AB) = a +b (a + b)(a + b −1) (a + b)(a + b −1)
关键: 甲投中” 关键:”甲投中”与“乙投中”这两事件是独立的。 乙投中”这两事件是独立的。
5 西南财经大学天府学院
一个均匀的正四面体,其第一面染成红色, 例2 一个均匀的正四面体,其第一面染成红色,第二面 染成白色,第三成染成黑色,而第四面同时染上红、 染成白色,第三成染成黑色,而第四面同时染上红、白、 黑三种前面颜色。现在以A、B、C分别记投一次四面体 黑三种前面颜色。现在以 、 、 分别记投一次四面体 出现红、 黑颜色的事件.判断它们的独立性 判断它们的独立性。 出现红、白、黑颜色的事件 判断它们的独立性。 易知: 易知: P( A) = P( B) = P(C ) =
概率伯努利概型
伯努利试验的概率:每 个试验的结果发生的概
率都是相同的
伯努利概型的性质
伯努利概型的数学期望
伯努利概型是一 种离散概率分布, 其概率函数为 P(X=k) = p^k * (1-p)^(n-k), 其中p是成功的 概率,n是试验 次数。
伯努利概型的数 学期望E(X) = p * n,其中p是成 功的概率,n是 试验次数。
伯努利概型的概率分布可以表示为P(A)=p,P(A')=1-p,其中p是事件A发生的概率。
伯努利概型的分布函数
伯努利概型是概率论中一 种基本的概率模型,用于 描述随机变量服从伯努利
分布的情况。
伯努利分布是一种离散型 概率分布,其概率函数为
P(X=k) = p^k * (1p)^(1-k),其中k为随机
02
伯努利概型的性质包括:期望值、方差、 标准差等,这些性质可以帮助我们分析 和评估伯努利概型在实际问题中的应用 效果。
04
伯努利试验的概率模型
A
B
C
D
伯努利试验:一种只有 两种可能结果的随机试
验
概率模型:描述伯努利 试验中各种结果发生的
概率
伯努利概型:一种特殊 的概率模型,其中每个 试验的结果只有两个可
变量,p为成功概率。
伯努利概型的分布函数F(x) 定义为P(X ≤ x),其中x为
实数。
1
2
3
伯努利概型的分布函数F(x) 具有以下性质:F(0) = 0,
F(1) = p,F(∞) = 1。
伯努利概型的分布函数F(x) 可以用于计算伯努利概型 的期望、方差等统计量, 以及进行概率计算和统计
推断。
4
02
概率性:每个试验的结果都有一定的概率, 且概率之和为1
伯努利概型推导
伯努利概型推导
伯努利概型是一种由瑞士数学家雅各布·伯努利提出的概率计算方法。
它适用于实验结果
只有两种可能性的情况,比如抛硬币、掷骰子等。
推导伯努利概型的步骤如下:
1. 确定实验的目标和可能的结果。
假设我们想知道在一次抛硬币实验中,出现正面和反面的概率分别是多少。
2. 将实验的目标转化为数学问题。
令事件A表示出现正面的结果,事件B表示出现反面的结果。
我们的目标是求解事件A和事件B发生的概率。
3. 假设事件A发生的概率为p。
根据伯努利概型,事件B发生的概率就是1 - p(因为只有两种可能性)。
4. 列出伯努利概型的公式。
根据伯努利概型,事件A和事件B的概率之和应为1。
即p + (1 - p) = 1。
5. 解方程。
将方程重写为p = 1 - p,然后解方程得到p = 1/2。
因此,事件A和事件B发生的概率均为1/2。
通过伯努利概型的推导,我们可以得到在一次抛硬币实验中,正面和反面出现的概率均为1/2。
1.7伯努利概型
P( Bk ) P( ) Cnk p k q nk
Bk
事件A在n次试验中发生k次的概率为
Pn (k ) Cnk p k q nk
0 k n
这个概率常称为二项概率,记为 bk ; n, p
k k nk pq 即: b(k;n, p) Cn
k=0,1,2,…,n
解:50千瓦电力可用时供给5台机床开动,因而10台机床中 同时开动的台数为不超过5台时都可以正常工作,而每 台机床只有“开动”与“不开动”的两种情况,且开动 的概率为12/60=1/5。不开动的概率为4/5。设10台机床 k 1 k 4 10 k 中正在开动着的机床台数为 ,则 P ( k ) C10 ( ) ( ) 0 k 10
1699年,雅各布当选为巴黎科学院外籍院士;1701年被柏林 科学协会(后为柏林科学院)接纳为会员。 许多数学成果与雅各布的名字相联系。例如悬链线问题 (1690年),曲率半径公式(1694年),“伯努利双纽线” (1694年),“伯努利微分方程”(1695年),“等周问题” (1700年)等。 雅各布对数学最重大的贡献是在概率论研究方面。他从1685 年起发表关于赌博游戏中输赢次数问题的论文,后来写成巨著 《推测术》,这本书在他死后8年,即1713年才得以出版。 最为人们津津乐道的轶事之一,是雅各布醉心于研究对数螺 线,这项研究从1691年就开始了。他发现,对数螺线经过各种变 换后仍然是对数螺线,如它的渐屈线和渐伸线是对数螺线,自极 点至切线的垂足的轨迹,以极点为发光点经对数螺线反射后得到 的反射线,以及与所有这些反射线相切的曲线(回光线)都是对 数螺线。他惊叹这种曲线的神奇,竟在遗嘱里要求后人将对数螺 线刻在自己的墓碑上,并附以颂词“纵然变化,依然故我”,用 以象征死后永
1.6伯努利概型
次试验的结果,这样的试验称为 n 重独立试验.
二、伯努利试验的概率
定理 (二项概率公式)
在伯努利概型中,设事件 A 在各次试验中发生的概
率P ( A) p(0 p 1), 则在 n 次独立试验中恰好发生 k 次的概率
k k n k k k Pn (k ) Cn p q Cn p (1 p)nk
1.6
伯努利概型
一、伯努利试验 二、伯努利试验的概率 三、例题讲解
一、伯努利试验 1. 伯努利(Bernoulli)试验 若在 n 重独立试验中,每次试验的结果只有两个,则
这样的试验称为伯努利(Bernoulli)试验或伯努利概型.
2. n 重独立试验
将随机试验 E 重复进行 n 次,若各次试验的结果互
4 12
例2 一条自动生产线上产品的一级品率为0.6,现
检查了10件,求至少有两件一级品的概率?
其中 p q 1, k 0,1, 2,, n.
三、例题讲解
例1 某车间有12台车床,每台车床由于种种原因,时 常需要停车,各台车床是否停车是相互独立的.若每台 车床在任一时刻处于停车状态的概率.
1 4 2 8 解: P12 (4) C ( ) ( ) 0.238 3 3
伯努利概型
第五章补充内容:伯努利概型设随机试验只有A 和A 两种可能的结果,则称这样的试验为伯努利(Bernoulli)试验. 记 (),()1(01,1)P A p P A p q p p q ==-=<<+=将伯努利试验在相同条件下独立地重复进行n 次,称这一串重复的独立试验为n 重伯努利试验,或简称为伯努利概型(Bernoulli probability model).n 重伯努利试验是一种很重要的概率模型,在实际问题中具有广泛的应用.其特点是:事件A 在每次试验中发生的概率均为p ,且不受其它各次试验中A 是否发生的影响.定理(伯努利定理) 设在一次试验中,事件A 发生的概率为p (0<p <1),则在n 重伯努利试验中,事件A 恰好发生k 次的概率为()k k n-k n n P k C p q = ,1p q +=,k =0,1,2,…,n .由伯努利定理发展出的二项分布在大样本的离散数据处理中具有重要的作用。
例1 某人投篮的命中率为0.6,若连续投篮4次。
求:(1)至少投中1次的概率.(2)求最多投中2次的概率.解 (1)记B ={至少投中1次},由题意知,这是4重伯努利试验.因此,4次投篮中恰好投中k 次的概率为444(),0,1,2,3,4k k k P k C p q k -==其中 0.6,0.4p q ==.故所求概率为00444()1(0)10.60.40.9477P B P C =-=-⨯=(2)记C ={最多投中两次},所求概率为444()(0)(1)(2)P C P P P =++0041132224440.60.40.60.40.60.4C C C =⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯ 0.5248=例2 一大批产品的次品率为4%, 从中任取10件,求至少有两件次品的概率 解 (1)若是有放回抽取,每抽一件产品看成是一次试验,抽10件产品相当于做10次重复独立试验.但实际中往往采取无放回抽取.由于该批产品数量很多,当抽取的件数相对较少时,即使无放回抽取也可以看成是独立试验,而且每次试验只有“次品”或“正品”两种可能结果,所以可以看成10重伯努利试验.记A ={任取一件是次品},则()0.04,()0.96p P A q P A ====,又设B ={任取10件中至少有2件次品},则由伯努利定理101010102()()1(0)(1)k P B P k P P ===--∑10191010.960.040.960.0582C =--⨯⨯=. 例3 一位工人看管5台自动化车床,在一段时间内,每台车床发生故障的概率为0.1。
伯努利概型及小概率事件
【师】这 10 次试验之间是什么关系? 【生】它们之间是相互独立的。 6 【师】这 C10 种情况中每一种情况发生的概率为多少? 【生】为 P(A) ·P(A) ·…·P(A) ·P( A ) ·…·P( A )=0.25 ·0.75 【师】那 P(K=6)为多少? 6 【生】P(K=6)= C10 P(A) ·P(A) ·…·P(A) ·P( A ) ·…·P( A )
五、小结
六、作业
课 堂 教 学 安 排
教学过程 复习旧知 1. 独立事件 主 要 教 学 内 容 及 步 骤
事件 A(或 B)是否发生对事件 B(或 A)发生的概率没有影响,这样的两 个事件叫做相互独立事件. 2. 乘法公式 两个相互独立的事件同时发生时的概率等于每个事件发生的概率的积。 P(A·B)= P(A) ·P(B) 3.推广:如果事件 A1,A2,…An 相互独立,那么这 n 个事件的积的概率, : 等于每个事件的概率的积, 即:P(A1A2…An)= P(A1)P(A2)…P(An)。
讲授新课
创设情境, 创设情境,引入课题 一次测试,试卷上是 10 道 4 选 1 的选择题,所给的 4 个供选择的答案 A、B、 C、D 中只有一个正确的。一位平时不努力的学生,面对试卷一筹莫展,他想 碰一下运气,跟着感觉走,就对每一道题随机地选 A、B、C、D 之一。请问 他能及格的概率有多大? 分析情境, 分析情境,引出概念 【师】我们先剖析一下上面提到的那位碰运气同学所进行的试验的特点。 1. 每次试验的结果与其他各次试验的结果有没有关系? 【生】每次试验的结果与其他各次试验的结果无关,即每次试验都是独立的。 2. 每次试验的结果是什么? 【生】试验的结果只有两个( “选对”或“选错”。记 A={选对},B={选错}。 ) 3. 每次试验的结果的概率有什么特点? 1 【生】每次试验结果出现 A 的概率均为 。 4 【师】试验的目的,是探索这样的问题:在这样的试验中,A(选对)发生 K 次(K≤10)的可能性有多大?即求事件 A 恰好发生 K 次的概率问题,称为伯 努利概型或独立重复试验概型。大家小结一下伯努利概型的特点? 【生】伯努利概型的特点是: 伯努利概型的特点是: 伯努利概型的特点是 次试验是独立的; 1.n 次试验是独立的; 2.每次试验只有 不发生两种可能结果; 2.每次试验只有 A 发生和 A 不发生两种可能结果; 3.每次试验 A 发生的概率是相同的。 . 发生的概率是相同的。 【师】古典概型的基本假设是什么? 【生】在一次试验中,1.只有有限个基本事件; 2.每个事件出现的可能性相同。 【师】注意不要把古典概型与伯努利概型的假设相混。 启发提问, 启发提问,探索公式 【师】 在上述情境中这位学生所期望的是选对的愈多愈好, K≥6.那他及格 即 的概率有多大?我们所先讨论一下那些情况下他能及格? 【生】他能及格的情况有选对 6 道、7 道、8 道、9 道、10 道,它们是互斥的。 即我们要求 P(K≥6)=P(K=6)+P(K=7)+P(K=8)+P(K=9)+P(K=10) 。 【师】所先我们分析 K=6 时的情况,即 10 道题中选对 6 道有多少种情况? 6 【生】有 C10 种情况。
伯努利概型
8
定理 在伯努利概型中,若一次试验时事件A发生 的概率为P(0<P<1),则n重独立试验中事件A恰好 发生K次的概率为
事件A发生了k次
Pn ( k ) C p q
k n k
n k
共作n次试验
其中,
A发生的概率
p q 1,
A不发生的概率
k 0,1,2, , n.
9
一枚硬币掷3次,恰有一次正面向上的概率为?
解: 由于用有放回抽样的方式,故每次抽得的结 果是相互独立的,且产品只有合格与废品两种结 果,故可以按5重伯努利概型计算事件的概率.已 知
p 0.05 , q 0.95 , 则
1
p (1) C
5
5
(0.05) (0.95) 0.0407
1 4
11
例2 某射手每次击中目标的概率是0.6,如果 射击5次,求至少击中两次的概率.
A 正面向上
解法一:P
1 3
A 正面向下
C
23
解法二: P P( A A A AA A A AA) 1 1 2 3 ( ) 2 2
1 1 1 2 C3 ( ) ( ) 2 2
1
10
例1 已知一批产品的废品率为0.05,设有放回 地抽取5件产品,求恰好抽到1件废品的概率.
lim[1 (1 ) n ] 1
n
由此可见,一件微不足道的小事,只要坚持, 就会产生不可思议的结果。
14
15
0 5 0 5 1 5 1
4
0.913
12
例.某导弹的命中率是0.6,问欲以99%的把握命
中目标至少需要配置几枚导弹?
解:设需配置n枚导弹,因为导弹各自独立发射,所以 可以看作n重伯努利试验。设A={导弹命中目标},
12.4.2 伯努利概型
12.4.2 伯努利概型
学习目标
1.了解n第独立重复试验的概念和伯努 利概型;
2.掌握伯努利概型的计算公式;
3.能运用公式求n次独立重复试验中某 事件A恰好发生k次的概率。
引例1:
某射手射击一次,击中目标的概率是0.9,他 射击4次 (1)每一次都击中和每一次都不击中的 概率是多少? (2)第二次击中,对第3次不击中的概率 有无影响? (3)在4次射击中,其中任何两次之间 击中与不击中的事 件是相互独立的还是 互斥的? (4)4次射击中恰好击中3次的概率是 多少?
例题讲解
例3、单项选择题通常四个选项中只有一个是 正确的,某学生凭猜测做10到这样的选择题,
试求改学生恰好做对5题的概率是多少?
课堂小结:
(1)n次独立重复试验的含义; (2)准确使用在n次独立重复试验中某事件 恰好发生k次的概率公式
练习与作业
书本第83页
习题12.4 A组 第2、3、4题
12.4.2 伯努利概型
伯努利(1655—1705)
瑞士数学家Jakob Bernoulli,他使概率论成为一 个独立的数学分支。1713年出版的遗作《猜度术 》,建立了概率论中的第一个极限定律——伯努利 大数定律。
伯努利家族在数学与科学上的地位非常的显赫。 这个非凡的瑞士家族在三代时间里产生了八位数 学家(其中三位是杰出的,他们是雅可布、约翰、 丹尼尔)。
n k k k P A 记: k Cn p 1 p
k 0,1,2, n源自想一想古典概型与伯努利概型有何区别?
古典概型中: 只有有限个 A1 , A2 , A3 An 基本事件:在一次试验中,每个基本事件出现的可能性相同 伯努利概型中: n次试验是独立的,每次试验只
伯努利概型
(0.8)
C55
(0.2)5
(0.8)0
0.9933.
例.甲、乙两名棋手比赛,已知甲每盘获胜的概率为p.假定每盘 棋胜负是相互独立,且不会出现和棋。在下列情况下,试求甲最 终获胜的概率。(1)采用三盘两胜制;(2)采用五盘三胜制。
解:设事件A={采用三盘两制甲胜},A1= {甲前两盘获胜} A2= {甲前两盘一胜一负而第三盘获胜},则
第五节 伯努利概型
一、独立试验系列 二、二项概率公式
一、独立试验系列
独立重复试验:某个随机试验多次重复进行,各 次试验结果相互独立。
重复次数称为重数。 典型实例:多次投掷、有放回抽取。
二、二项概率公式
定义1.11、n重伯努利试验(或n重伯努利试验)
在相同条件下,重复n次做同一试验,每次试验 只有两个可能结果A,A;
P(A)=P(A1)+P(A2) p2 C21 p1 p p 3 p2 2 p3.
设事件B={采用五盘三制甲胜},B1= {甲前三盘获胜} B2= {甲前三盘两胜一负而第四盘获胜},
B3= {甲前四盘两胜两负而第五盘获胜},则 P(B)=P(B1)+P(B2)+P(B3)
p3 C32 p2 1 p p C42 p2 1 p2 p 10 p3 15 p4 6 p5.
用伯努里定理中的p和q 1 p代入上式
可得
n
n
( p q)n Cnk pkqnk Cnk pk 1 p nk 1
k0
k0
可见事件A发生k次的概率为( p q) Nhomakorabea展开后的
p的k次项.
故又称为二项概型。
例.从次品率为p=0.2的一批产品中,有放回抽取5件,每次抽 取一件,分别求抽到恰有3件次品以及至多3件次品的概率。
伯努利概型ppt课件
3
定理1.4伯努利定理(二项概率公式): 设一次试验中事件A发生的概率为p(0<p<1),则n次伯
努利试验中,事件A恰好发生k次的概率pn(k)为
pn (k) Cnk pk (1 p)nk
pn (k)
n
k
pk (1
p)nk
4
代数中有二项式定理 n ( x y)n Cnk xk ynk k0
7
解: 记Ak={恰有k件次品}, k=0,1,2,…,5. A={恰有3件次品}, B={至多有3件次品},则
A A3 , B A0 A1 A2 A3 .
P(
A)
P(
A3
)
C
3 5
(0.2)3 (0.8)2
0.0512.
P(B) 1 P(B) 1 P( A4 ) P( A5 )
1 C54 (0.2)4(0.8) C55 (0.2)5(0.8)0
第五节 伯努利概型
一、独立试验系列 二、二项概率公式
1
一、独立试验系列
独立重复试验:某个随机试验多次重复进行,各 次试验结果相互独立。
重复次数称为重数。 典型实例:多次投掷、有放回抽取。
2
二、二项概率公式重复n次做同一试验,每次试验 只有两个可能结果A,A;
0.9933.
6
例.甲、乙两名棋手比赛,已知甲每盘获胜的概率为p.假定每盘 棋胜负是相互独立,且不会出现和棋。在下列情况下,试求甲最 终获胜的概率。(1)采用三盘两胜制;(2)采用五盘三胜制。
解:设事件A={采用三盘两制甲胜},A1= {甲前两盘获胜} A2= {甲前两盘一胜一负而第三盘获胜},则
P(A)=P(A1)+P(A2) p2 C21 p1 p p 3 p2 2 p3.
§1.7事件的独立性与伯努利概型
关于三个事件的相互独立性定义
对于任意三个事件A,B,C,若下述四个等式
P ( AB) P ( A) P B , P ( AC ) P ( A) P C , P ( BC ) P ( B) P C ,
P( ABC ) P( A) P( B) P C ,
25
问题归结为求最小的n使得
P (k ) 0.99 .
k 1 n
n
于是 1 0.4 0.99 ,解此不等式得
n
ln0.01 n 5.026 , ln0.4
所以n至少应取6,即至少需要6人同时射击才能 以99℅以上的概率击中目标.
26
三、小概率事件
如果一个事件发生的概率很小,我们就说 它是小概率事件. 在实际生活中,我们常常忽略小概率事件 发生的可能性,并认为小概率事件在一次试验 中不会发生,通常称为小概率原理. ◎虽然人坐飞机出现事故的概率不等于 零,但我们还是很坦然地坐飞机;反过来,一 旦小概率事件发生了,人们会不由自主地诧异
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判断事件的独立性常有三种途径:
◎由实际问题本身决定.如在例1.28中,A与B 独立性的获知. ◎根据事件独立性的定义及概率计算得知.如在 例1.27中,A与B的独立性的获知. ◎在已知独立事件的基础经过一些推理得知相
关事件的独立性.如在上述注记4º 的证明中,
由 A 与 B 的独立性推知 A 与 B 的独立性.
例1.30 店内有4名售货员,根据经验每名 售货员平均在一小时内只用秤15分钟,若店内 只有1个台秤,求任一时刻台秤不够用的概 率. 解 在任一时刻,考察一名售货员是否使 用台秤相当于作一次试验,如果使用台秤则视 为成功,否则视为失败,从而每次试验成功的 概率为15/60 =1/4. 现同时考察4名售货员使用台秤的情况, 因此这是每次成功概率为1/4的4重伯努利试验.
伯努利概型
第一章随机事件及其概率第八讲伯努利概型教授主讲教师胡发胜一试验的独立性121212 ,,,,,,n n n n E E E E E E n E E E 类似地可以定义个试验的相互独立性:如果试验的任一结果,试验的任一结果,,试验的任一结果都是相互独立的个事件,则称试验相互独立.121212 .E E E E E E 设有两个试验和,假如试验的任一结果(事件)与试验的任一结果(事件)都相互独立, 定义相则称试和互独立验利用事件的独立性可以定义两个或多个试验的独立性.=0.810.p 对某种药物的疗效进行考察,设这种药物对某种疾病的有效率为,现有名患此种疾病的患者同时服用该药,求至少有6名患者服药有例 效的概率 {}-======⋅⋅≈∑∑101010101066:100.8()()0.80.20.97.k kkk k n p A P A P k C 这是贝努利概型,,,记 至少有6名患者服药有效 =解0.60.4 甲乙两名运动员进行乒乓球比赛,已知每一局甲胜的概率为,乙胜的概率为.比赛可采用三局两胜制或五局三胜制,问在哪一种比赛制度下,甲获胜的例 可能性大?======+=+⨯=+⨯⨯⨯=121121222212:1"2:0""2:1"()()()()(2)(1)0.60.60.60.40.60.648A A P P A A P A P A P P C ()若采用三局两胜制,则下列两种情况下甲获胜甲胜前两局,前两局各胜一局,第三局甲胜.则 甲胜 解=======++=++=+⨯+⨯=+⋅⋅123212312333432232"3:0""3:1""3:2" ()()()()()(3)(2)0.6(2)0.60.60.60.4B B B P P B B B P B P B P B P P P C ()若采用五局三胜制,则下列三种情况下甲获胜甲胜前三局,前三局甲胜二局,第四局甲胜. 前四局甲乙各胜两局,第五局甲胜则 甲胜 ⋅+⋅⋅⋅=22240.60.60.40.60.682C 结论:五局三胜制甲获胜的可能性大..——本讲小结伯努利概型有着广泛的应用,希望大家牢记其计算公式. 下一章我们还将研究伯努利概型的性质 我们将学习第二章的内容 下一 讲随机 变量及 其分布.。
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购买一张彩票中奖的概率为 p 0.01 问需要买 , 多少张彩票才使至少中一次奖的概率不小于0.95?
例6.
解:
设 需要买n 张彩票 , 表示中奖的次数 X
则 P{X 1} 1 P{ X 0}
1 C p (1 p)
0 n 0
n
1 0.99n 0.95
ln 0.05 n 299.57 ln 0.99
k Pn (k ) C n p k q n k
现将E重复
重伯努里试验
为
p (0 p 1) A 恰好发生 k 次的概率 q 1 p ( k 0 , 1, 2 , , n )
证: 设 事件 A 在 n 次试验中发生了 X 次 设 A = “在第 i 次试验中事件发生”
i
P( A1 A2 Ak Ak 1 An )
2 C 50 0.022 0.9848 0.186 0.98 C 0.02 0.98
50
1 50
49
例5. 袋中装有30只红球, 70只蓝球, 回地抽取5 次, 每次取1 只球, 试求: 1) 取出的5只球中恰有 2 只红球的概率;
现从袋中有放
2)
取出的5只球中至少有 2 只红球的概率;
因此至少要买 300 张彩票才行
作业
P29 26 27 32
主要知识点
1、条件概率、乘法公式
2、事件的独立性 3、全概率公式、贝叶斯公式
由于 n 次试验是相互独立的,事件 一个一般的求法。
A 发生的次数为X, 则 X 的取值为 0,1, 2,, n.
在 而 X k 就表示一个事件, n 重贝努利试验中,
事件A 正好出现 k 次的概率有
P{ X k} C p (1 p)
k n
k
nk
( k 0 , 1, 2 , , n )
n4
p 0.3
2 4 2 2
8 P X 2 C 0.3 0.7 27
例4
某车间有50台机床,
一天内每台需要维修的概
率均为0.02 , 求一天内需维修的机床不多于2台的概率。 解
n 50
p 0.02
P X 2 P X 0 P X 1 P X 2
5 次取球相互独立 设 X 为取到红球的次数
解: 取到红球的概率为0.3 , 故为5 重伯努里概型,
P{ X k} C5k 0.3k 0.75k k 0 , 1, 2 , 3 , 4 , 5 2 2 3 1) P{X 2} C5 0.3 0.7 0.3087 2) P{X 2} 1 P{ X 2} 1 P{ X 0} P{ X 1} 0 0 5 1 4 1 C5 0.3 0.7 C5 0.3 0.7 0.4718
p k (1 p) nk P( A1 ) P( Ak ) P( Ak 1 ) P( An ) k p k (1 p) n k P{ X k} C n ( k 0 , 1, 2 , , n )
伯努里试验是一种很重要的数学模型,
用途广泛。
在 n 重贝努利试验中, A 正好出现 k 次的概率有 事件
五. 伯努利概型 有一类十分广泛存在的只有相互对立的两个结果 的试验。 即在试验E 的样本空间S 只有两个基本事件
A 与 A.
例如: 试验“成功”、“失败”。种子“发芽”、“不发芽” 生“男孩”、“女孩 ” 产品“合格”、“不合格” 且每次试验中 考试“及格”、“不及格”
买彩票“中奖”、“不中奖”
P( A) p
例1
某人射击每次命中的概率为 0.7,
现独立射击 5
次,求正好命中 2 次的概率。 解 例2
P X 2 C 0.7 0.3 0.13
2 5 2 3
从学校乘汽车去火车站一路上有 4 个,
某人从学校到火车站途中2次遇到红灯的概率。 解 途中遇到 4次经交通岗为4重贝努利试验,其中
P( A ) 1 p q
0 p 1
我们称这只有两个对立的试验结果的试验为 伯努里试验。 若只有两个对立结果的试验可在相同 的条件下进行,则有
n重伯努里试验: 设在试验E 中事件A发生的概率为p, 独立的进行 n 次, 称这 n 次试验为n 伯努里定理 设在一次试验中事件A 发生的概率为 则在n 重伯努利试验中事件