伯努利概型与全概公式【课资内容】

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伯努利方程三种形式公式

伯努利方程三种形式公式

伯努利方程三种形式公式
第一种形式的伯努利方程公式是:
P₁ + 1/2ρv₁² + ρgh₁ = P₂ + 1/2ρv₂² + ρgh₂
其中P₁和P₂分别表示两个位置的压力,ρ表示流体的密度,v₁和v₂表示两个位置的流速,g为重力加速度,h₁和h₂表示两个位置的高度。

这个公式描述了流体在两个位置之间能量守恒的关系。

等式左边的第
一项表示压力能,第二项表示动能,第三项表示单位质量的重力势能。


式右边的三项表示相应位置的压力能、动能和重力势能。

这个公式适用于
流体在不完全关闭的管道、管道两端处于同一高度的情况。

第二种形式的伯努利方程公式是:
P + 1/2ρv² + ρgh = const
这是一个简化形式的伯努利方程,它将两个位置的参数合并成一个常数。

这个公式的物理意义是,当流体在流动过程中没有受到外界力的作用时,流体的总能量保持不变。

这个公式适用于理想的水平管道、无摩擦的
流动。

第三种形式的伯努利方程公式是:
P + 1/2ρv² = const
这是伯努利方程的最简形式,它忽略了重力势能的影响。

这个公式适
用于理想的非粘性流体在无重力情况下的流动,如气体等。

这三种形式的伯努利方程公式分别适用于不同的流体力学问题。

选择
适用的公式取决于具体的流动条件和需要分析的问题。

无论选择哪种形式,
伯努利方程都提供了一个重要的工具,可以帮助我们研究流体力学中的能量转换和守恒。

伯努利概型与全概公式

伯努利概型与全概公式

全概公式是概率 论中一个重要的 公式,用于计算 在有限次试验中 某一事件发生的
概率
全概公式是伯 努利概型中唯 一一个能计算 出所有可能概
率的公式
推导过程
定义:全概公式是伯努利概型的一种特殊情况,即当试验次数趋于无穷大时,事 件A发生的概率的极限。
推导:全概公式可以通过伯努利概型和概率极限定理推导得出,具体过程涉及到 概率论和数理统计的基本概念和公式。
汇报人:XX
伯努利概型与全 概公式
汇报人:XX
目 录
01 添 加 目 录 项 标 题
03 全 概 公 式
05
伯努利概型与全概 公式的应用实例
02 伯 努 利 概 型
04
伯努利概型与全 概公式的联系
PART 01 添加章节标题
PART 02 伯努利概型
定义
伯努利概型是一种概率模型,其中事件的发生概率仅依赖于前n次试验中事件发生的次 数。
应用场景
用于描述独立重复试验的 概率模型
概率论与数理统计中的基 本概念
在保险、彩票、赌博等领 域有广泛应用
在统计学、数据分析、可靠 性工程等领域也常被提及
PART 03 全概公式
定义
全概公式是伯Biblioteka 努利概型中所 有可能结果的概率之和
全概公式表示在 n次试验中,事 件A发生k次的
概率为 P(nA)=C(n,k)P( A)k(1−P(A))n−k
概率计算中的区别
伯努利概型:单个试验的结果只有两种, 成功或失败,概率为p。
全概公式:考虑多个试验的结果,计算总 概率。
联系:全概公式可以看作是伯努利概型 的推广,当试验次数趋于无穷时,伯努 利概型的结果可以用来计算全概公式。

伯努利方程讲解

伯努利方程讲解

关于伯努利方程的知识讲解把一个乒乓球放在倒置的漏斗中间(图8-29),向漏斗口吹气,会把乒乓球吹跑吗?实际正好相反,乒乓球会贴在漏斗上不掉下来.平行地竖放两张纸,向它们中间吹气,会把两张纸吹开吗?实际正好相反,两张纸会贴近(图8-30).怎样解释上述现象呢?现象中涉及空气的流动.你可能不会想到,解释上述现象,跟说明飞机能够上天,用的是同一个道理,这就是流动的流体中压强和流速的关系.通常把液体和气体统称流体。

这一节把功能关系应用到流动的流体中,推导压强和流速的关系.研究流体的流动,是一门复杂的学问.初步进行研究,需要作一些限定,采用简单的物理模型,这就是理想流体的定常流动.理想流体液体不容易被压缩,在不十分精确的研究中可以认为液体是不可压缩的.气体容易被压缩,但在研究流动的气体时,如果气体的密度没有发生显著的改变,也可以认为气体是不可压缩的.流体流动时,速度不同的各层流体之间有摩擦力,也就是说,流体具有粘滞性.不同的流体,粘滞性不同.油类的粘滞性较大,水、酒精的粘滞性较小,气体的粘滞性更小.研究粘滞性小的流体,在有些情况下可以认为流体没有粘滞性.不可压缩的、没有粘滞性的流体,称为理想流体.定常流动观察一段河床比较平缓的河水的流动,你可以看到河水平静地流着,过一会儿再看,河水还是那样平静地流着,各处的流速没有什么变化.河水不断地流走,可是这段河水的流动状态没有改变.河水的这种流动就是定常流动.流体质点经过空间各点的流速虽然可以不同,但如果空间每一点的流速不随时间而改变,这样的流动就叫做定常流动.自来水管中的水流,石油管道中石油的流动,都可以看作定常流动.流体的流动可以用流线形象地表示.在定常流动中,流线表示流体质点的运动轨迹.图8-31是液体流过圆柱体时流线的分布.AB处液体流过的横截面积大,CD处液体流过的横截面积小,液体在CD处流得急,流速大.AB处的流线疏,CD处的流线密.这样,从流线的分布可以知道流速的大小.流线疏的地方,流速小;流线密的地方,流速大.伯努利方程现在研究理想流体做定常流动时,流体中压强和流速的关系.图8-32表示一个细管,其中流体由左向右流动.在管的a1处和a2处用横截面截出一段流体,即a1处和a2处之间的流体,作为研究对象.a1处的横截面积为S1,流速为v1,高度为h1.a1处左边的流体对研究对象的压强为p1,方向垂直于S1向右.a2处的横截面积为S2,流速为v2,高度为h2.a2处右边的流体对研究对象的压强为p2,方向垂直于S2向左.经过很短的时间间隔Δt,这段流体的左端S1由a1移到b1,右端S2由a2移到b2.两端移动的距离分别为Δl1和Δl2.左端流入的流体体积为ΔV1=S1Δl1,右端流出的流体体积为ΔV2=S2Δl2,理想流体是不可压缩的,流入和流出的体积相等,ΔV1=ΔV2,记为ΔV.现在考虑左右两端的力对这段流体所做的功.作用在左端的力F1=p1S1,所做的功W1=F1Δl1=p1S1Δl1=p1ΔV.作用在右端的力F2=p2S2,所做的功W2=-F2Δl2=-p2S2Δl2=-p2ΔV.外力所做的总功W=W1+W2=(p1-p2)ΔV.(1)外力做功使这段流体的机械能发生改变.初状态的机械能是a1到a2这段流体的机械能E1,末状态的机械能是b1到b2这段流体的机械能E2.由b1到a2这一段,经过时间Δt,虽然流体有所更换,但由于我们研究的是理想流体的定常流动,流体的密度ρ和各点的流速v没有改变,动能和重力势能都没有改变,所以这一段的机械能没有改变.这样,机械能的改变E2-E1就等于流出的那部分流体的机械能减去流入的那部分流体的机械能.力势能为mgh2=ρgh2ΔV.机械能的改变为右边对这段液体的的作用力向左,而这段液体的位移向右,所以功是负值。

伯努利方程 ppt课件

伯努利方程 ppt课件

稳态流动过
程的总能量
衡算式
2020/10/28
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伯努利方程
根据热力学第一定律:
式中
UQe'
v2 v1
pdv
v2
为 1kg流体从截面1-1′流到截面2-2′过程中,因被加热
v1 pdv 而引起体积膨胀所做的功,J/kg ;
Q
' e
为1kg流体在截面1-1′与2-2′之间所获得的热, J/kg。
而 Qe′= Qe +∑hf
态的一种特殊形式
2020/10/28
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伯努利方程
(1)适用条件 伯努利方程式适用于不可压缩、连续稳态流体,同时
要注意是实际流体还是理想流体,有无外功; 对于非稳态流体系统的任意瞬间,伯努利方程式仍然
成立; 对于可压缩流体,若所取系统两截面间的绝对压强小
于原来绝对压强的20%,伯努利方程式仍然适用,其 中式中的流体密度应以两截面间的平均密度代替。
p dA p p A gd A z m a Ad du z dt
dp gdz1d(u2)0
2
d pgd1 2 zd(u2)0
O
p
gz1u2
Y
cons—t —理想流体的伯努利方程式
2
理想流体在各截面上所具有的总机械能相等, 且2各020种/10形/28 式的机械能可以相互转换.
X
6
伯努利方程
2020/10/28
2020/10/28
9
伯努利方程
根据能量守恒定律,连续稳定流动系统的能量衡算:
输 入 能 = 输 出 能
可列出以1kg流体为基准的能量衡算式,即:
U 1 g1 Z u 2 1 2 p 1 v 1 Q e W e U 2 g2 Z u 2 2 2 p 2 v 2

伯努利概型与全概公式(课资内容)33页PPT

伯努利概型与全概公式(课资内容)33页PPT
44、卓越的人一大优点是:在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多芬
45、自己的饭量自己知道。——苏联
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安ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ

41、学问是异常珍贵的东西,从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间,才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话,只需要教育; 而要挑战别人所说的话,则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
文 家 。汉 族 ,东 晋 浔阳 柴桑 人 (今 江西 九江 ) 。曾 做过 几 年小 官, 后辞 官 回家 ,从 此 隐居 ,田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材, 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
伯努利概型与全概公式(课资内容)
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7、翩翩新 来燕,双双入我庐 ,先巢故尚在,相 将还旧居。
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9、 陶渊 明( 约 365年 —427年 ),字 元亮, (又 一说名 潜,字 渊明 )号五 柳先生 ,私 谥“靖 节”, 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散

伯努利原理公式

伯努利原理公式

伯努利原理公式伯努利原理往往被表述为p+1/2ρv2+ρgh=C,这个式子被称为伯努利方程。

式中p为流体中某点的压强,v为流体该点的流速,ρ为流体密度,g为重力加速度,h为该点所在高度,C是一个常量。

它也可以被表述为p1+1/2ρv12+ρgh1=p2+1/2ρv22+ρgh2。

伯努利方程是丹尼尔•伯努利在 1726 年研究理想液体作稳定流动时提出的。

静压是流体真实存在的压强值,动压也称为速压或速度头,其单位也是Pa。

动压起到调节静压在总压中所占比例的作用:动压越大,静压越小;动压越小,静压越大;动压为零时,即流速为零,静压最大且等于总压值。

因此,伯努利方程式的物理含义也可以说成是流体的压强能和动能之间可以相互转化,但流动的总机械能保持不变。

伯努利方程是流体力学的基本方程,它反映了理想液体作稳定流动时,压强、流速和高度三者之间的关系。

答案】一、一般条件下伯努利方程在各项的意义P +1/2ρv2 +ρgh = 常量该方程说明理想流体在流管中作稳定流动时,单位体积的动能1/2ρv2 、重力势能ρgh 、该点的压强P 之和为一个常量.其中1/2ρv2相与流速有关,常称为动压,ρgh 和P 相与流速无关,常称为静压.二、单位重量流体中伯努利方程各项的物理意义ρg =m/u g =mg/u表示单位体积的重力,以ρg 除各项得:p/ρg+v平方/2 g+ h = 常量该方程表示流场中一点上单位重量流体所具有的总机械能. 其中p/ρg表示流场中一点上单位重量流体所具有的压力潜能,也就是压力对单位体积重量流体所做的功,v平方/2 g 表示单位重量流体所具有的动能, h 就是流场中该点的高度.由于v平方/2 g+ p/ρg+ z = 常数,定理中每一项都具有长度的量纲. 所以p/ρg 表示所考察点的压力潜能的同时也可表示它能将流体压升到某一高度的能力.三、单位质量流体中伯努利方程p/ρ项的物理意义以ρ除各项得:p/ρ+1/2 v平方 + gh = 常量该方程中:p/ρ项表示流场中某一点上单位质量流体所具有的压力或弹性势能,从能量的角度讨论p/ρ项也可理解为单位质量流体相对于p = 0 状态所蕴涵的能量.综上所述:通过以上的分析推导可以看出伯努利方程是能量方程式,尽管分析问题所用的动力学原理不同,但导出方程的意义是完全相同的,说明在管内作稳定流动的理想液体具有压力能、势能和动能三种形式的能量,在适合限定条件的情况下,流场中的三种能量都可以相互转换,但其总和却保持不变,这三种能量统称为机械能. 由此可以得出:伯努利方程在本质上是机械能的转换与守恒.。

全概公式课件_ppt课件

全概公式课件_ppt课件

已知 P(C)=0.005,P( C )=0.995, P(A|C)=0.95, P(A| C )=0.04
求P(C|A).
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由贝叶斯公式,可得 P ( C ) P ( A | C ) P ( C | A ) P ( C ) P ( A | C ) P ( C ) P ( A | C ) 代入数据计算得: P(C|A)= 0.1066
某一事件B发生有各种可能的原因(i=1,2,…,n) 如果B是由原因Ai 所引起,则B发生的概率是:
P (BAi) = P (Ai) P (B |Ai) 每一原因都可能导致 B发生,故 B发 生的概率是各原因引起 B发生概率的 总和即为全概率公式.
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例 2 甲、乙、丙三人同时对飞机进行射击,三人 击中的概率分别为0.4、0.5、0.7 .飞 机被一人击 中而击落的概率为0.2,被两人击中而击落的概率 为0.6,若三人都击中,飞机必定被击落, 求飞机被 击落的概率.
是Ω 的一个划分或 B 构成了完备 ,B ,B 1 2 3 事件组
1 , 2 , 3 , C 3 , 4 , C 5 , 6 E的另一组事件C 1 2 3
就不是Ω 的一各划分,或C 1,C 2,C 3 构不
成一个完备事件组。
6
定理: 全概率公式
设Ω 为随机试验的样本空间,A1,A2,…,An是 样 本 空 间 的 一 个 分 割 , 且 有 P(Ai)>0 , i =1,2,…,n, 则
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引例 有三个箱子,分别编号为1,2,3,1号箱装有1个红 球4个白球,2号箱装有2个红球3个白球,3号箱 装有3个红球. 某人从三箱中任取一箱,从中任 意摸出一球,发现是红球。
求:该球是取自1号箱的概率

伯努利概率计算

伯努利概率计算

伯努利概率计算伯努利概率,又称二项分布概率,是概率论中常用的一种概率计算方法。

它适用于只有两种可能结果的实验,如抛硬币、掷骰子等。

本文将介绍伯努利概率的计算方法,并通过实例进行说明。

一、伯努利概率的定义及计算公式伯努利概率是指在一次实验中,事件A发生的概率。

假设事件A发生的概率为p,不发生的概率为1-p,则伯努利概率的计算公式如下:P(A) = pP(非A) = 1-p二、伯努利概率的实例应用为了更好地理解伯努利概率的应用,我们可以看一个实例。

假设有一个硬币,我们想要知道抛掷一次硬币出现正面的概率。

根据伯努利概率的定义,我们可以得知抛掷一次硬币出现正面的概率为50%。

因为硬币只有两面,正面和反面的概率相等。

现在我们进行实验,共抛掷了10次硬币,记录下每次的结果。

正面出现的次数为6次,反面出现的次数为4次。

根据这些数据,我们可以计算出在这次实验中,出现正面的概率。

根据伯努利概率的计算公式,我们可以得到每次抛掷硬币出现正面的概率为0.5,不出现正面的概率为0.5。

那么在10次抛掷中,出现正面6次的概率可以通过以下计算得到:P(出现正面6次) = C(10, 6) * (0.5)^6 * (0.5)^(10-6)其中,C(10, 6)表示从10次中选择6次的组合数,可以通过排列组合的方法计算得到。

代入数值进行计算,我们可以得到P(出现正面6次)的结果。

三、伯努利概率的应用范围伯努利概率广泛应用于各个领域,特别是在金融、经济、医学、生物学等领域中具有重要的意义。

在金融领域,伯努利概率可以用于分析股票市场的涨跌概率,帮助投资者进行决策。

在经济学中,伯努利概率可以用于分析市场需求的概率,为企业的生产和销售提供参考。

在医学和生物学领域,伯努利概率可以用于分析疾病的发病概率,评估治疗方法的有效性。

四、伯努利概率的优缺点伯努利概率作为一种简单而常用的概率计算方法,具有以下优点:计算简单、直观易懂、适用范围广。

同时,伯努利概率也存在一些缺点:假设实验结果相互独立、每次实验的概率相等、实验次数有限等限制条件。

伯努利概型与全概公式

伯努利概型与全概公式

伯努利概型与全概公式伯努利概型是指一类仅有两个可能结果的随机试验,比如扔一次硬币只有正面朝上或者反面朝上。

伯努利概型的特点是每次实验结果的概率都是相等的,且各次实验结果之间相互独立。

假设实验中有n个相互独立的伯努利概型,每个伯努利概型的成功概率为p,失败概率为1-p。

则在这n次实验中,成功k次的概率可以表示为二项分布的概率质量函数:P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)其中,C(n,k)表示组合数,即从n个元素中选取k个元素的组合方式数。

这个公式被称为伯努利概型的概率公式,可以用于计算一系列相关试验中的概率。

全概公式,也称作全概率公式,是概率论中的一条重要原理,用于计算一个事件的概率。

全概率公式的基本思想是将一个事件分解为多个互斥且完备的事件,然后根据这些事件的概率来计算所求事件的概率。

全概率公式的表达式如下:P(A)=P(A,B1)*P(B1)+P(A,B2)*P(B2)+...+P(A,Bn)*P(Bn)其中,P(A)表示事件A的概率,B1、B2、..、Bn表示一组两两互斥且完备的事件,P(B1)、P(B2)、..、P(Bn)表示这些事件的概率,P(A,B1)、P(A,B2)、..、P(A,Bn)表示在事件B1、B2、..、Bn已经发生的条件下,事件A发生的概率。

全概率公式的应用非常广泛,特别适合于利用辅助事件来计算复杂事件的概率。

例如,假设工厂生产了两个品牌的产品A和B,其中A的缺陷率为0.02,B的缺陷率为0.04、现在从工厂中随机抽取了一个产品,发现该产品有缺陷。

问这个产品是属于品牌A还是品牌B的概率是多少?根据全概率公式,我们可以将这个问题分解为两个互斥事件:产品是A品牌和产品是B品牌。

设事件A表示产品是A品牌,事件B表示产品有缺陷。

根据题目的条件,可以得到以下信息:P(A)=0.5,P(B,A)=0.02,P(B,B)=0.04应用全概率公式,可以求得产品有缺陷的概率为:P(B)=P(B,A)*P(A)+P(B,B)*P(B)=0.02*0.5+0.04*0.5=0.03然后,根据贝叶斯公式,可以求得产品是A品牌的条件概率为:P(A,B)=P(B,A)*P(A)/P(B)=0.02*0.5/0.03≈0.333所以,这个缺陷产品属于A品牌的概率约为33.3%。

概率论伯努利定理公式

概率论伯努利定理公式

概率论伯努利定理公式好嘞,以下是为您生成的关于“概率论伯努利定理公式”的文章:在咱们学习概率论的这个奇妙世界里,伯努利定理公式就像是一把神奇的钥匙,能帮咱们打开好多未知的大门。

先来说说伯努利定理公式到底是啥。

简单来讲,它描述的是在一系列独立重复的试验中,某一事件发生特定次数的概率。

这公式看起来可能有点复杂,一堆符号和数字搅和在一起,但其实只要咱们静下心来,一点一点拆解,也没那么可怕。

我记得有一次,我在课堂上讲这个公式的时候,有个学生瞪着大眼睛问我:“老师,这公式到底有啥用啊?”我笑了笑,决定给他举个有趣的例子。

我说:“假设咱们玩抛硬币的游戏,正面朝上算成功,反面朝上算失败。

每次抛硬币正面朝上的概率都是 0.5。

如果咱们抛 10 次,想知道恰好有 6 次正面朝上的概率是多少,这时候伯努利定理公式就派上用场啦。

”然后我就带着大家一起用公式算起来。

先确定试验次数 n = 10,成功的概率 p = 0.5,想要求的成功次数 k = 6。

代入公式,经过一番计算,得出了结果。

那学生恍然大悟:“哦!原来如此,这公式能算出这种好玩的概率啊!”其实在生活中,伯努利定理公式的应用可多了去了。

比如说抽奖,每次抽奖中奖的概率是一定的,咱们就可以用这个公式算算抽多少次能中几次奖的可能性有多大。

再比如生产线上产品的合格率,通过多次检测,也能利用伯努利定理公式来估计出现一定数量合格产品的概率。

学习伯努利定理公式的时候,可别死记硬背,得理解它背后的原理。

多做几道练习题,找找感觉,慢慢地就能熟练运用啦。

就像咱们学骑自行车,一开始可能摇摇晃晃,掌握不好平衡,但多练几次,就能轻松驾驭,在小路上自由驰骋。

学伯努利定理公式也是一样的道理,一开始可能觉得头疼,但只要坚持,多琢磨,就能发现其中的乐趣和用处。

总之,伯努利定理公式虽然有点小复杂,但只要咱们有耐心,有决心,就一定能把它拿下,让它成为咱们解决问题的有力工具。

相信在以后的学习和生活中,当咱们再遇到类似的概率问题时,就能自信地拿出这个公式,轻松应对,算出想要的结果,让概率的世界在咱们面前变得清晰明了!。

伯努利概型及小概率事件

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。

1-5全概率公式贝叶斯公式1-6伯努利概型

1-5全概率公式贝叶斯公式1-6伯努利概型

定义 如果试验E只有两个基本事件A及A, 且P(A) p, P(A) 1 p(0 p 1), 将E独立 地进行n次,则这一系列试验称为n重伯努 利试验或n重伯努利概型,简称伯努利概型.
定理 在n重伯努利试验中,设每次试验中 事件A发生的概率为p(0 p 1), 则在n次重复 试验中,事件A恰好发生k次的概率为
解 假设接待站的接待时间没有
规定,且各来访者在一周的任一天
中去接待站是等可能的.
17 27
37
47
172
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
故一周内接待 12 次来访共有 712种.
12 2
32
42
122
周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日
12 次接待都是在周二和周四进行的共有 212种.
解 设 A 为事件 "产品合格".
B 为事件 "机器调整良好". 则有
P( A B) 0.98, P( A B) 0.55,
P(B) 0.95, P(B) 0.05, 由贝叶斯公式得所求概率为
P(B A)
P( A B)P(B)
P(AB)P(B) P(AB)P(B)
0.98 0.95
0.97.
解 设X表示这一年内的死亡人数, 则 保险公司在1年的收入是2500120=300000元
保险公司这一年里付出20000X元
当20000X >300000, 即X > 15人时公司亏本
于是, P{公司亏本} =P{ X > 15} =1-P{X≤ 15}
15
P{公司亏本} 1
Ck 2500
(0.002)k
贝叶斯公式
P ( Bi
A)

12.4.2 伯努利概型

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

全概念公式(一)

全概念公式(一)

全概念公式(一)全概念公式什么是全概念公式?全概念公式是指能够描述某一领域或概念的公式集合。

这些公式可以通过运算和推导来解决相关问题,从而深入理解和应用该领域或概念。

全概念公式的重要性全概念公式是知识体系的核心,它们为我们提供了一个全面的、系统的解决问题的框架。

它们不仅可以帮助我们解决具体的问题,还可以激发我们思考和创新的能力。

例子1. 牛顿第二定律公式:F = m * a说明:牛顿第二定律描述了物体所受力与物体质量及加速度之间的关系。

其中,F表示合力,m表示物体质量,a表示物体加速度。

2. 伯努利原理公式:P + 1/2 * ρ * v^2 + ρ * g * h = 常数说明:伯努利原理描述了流体在不同位置之间的能量转换关系。

其中,P表示静压力,ρ表示流体密度,v表示流体速度,g表示重力加速度,h表示流体所处的高度。

3. 熵增原理公式:ΔS = ∫(dQ/T) + ΔS_gen说明:熵增原理描述了热力学过程中系统总熵的变化。

其中,ΔS 表示系统总熵的变化量,dQ表示系统吸收的热量,T表示温度,ΔS_gen表示系统内部产生的熵。

4. 波尔理论公式:E = - * Z^2 / n^2说明:波尔理论描述了氢原子中电子的能级和辐射频率之间的关系。

其中,E表示电子能级,Z表示氢原子核的电荷数,n表示能级的主量子数。

总结全概念公式是一种系统化的、综合的描述特定领域或概念的工具。

它们不仅有助于我们解决具体问题,还提供了理解和探索领域本质的途径。

掌握和应用全概念公式对于创作者和研究人员来说是非常重要的。

伯努利概型

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。
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3
P(B) p( Ai )P(B | Ai ) i 1
0.25 0.05 0.35 0.04 0.40 0.02
0.0345
资料类
25
例3 人们为了了解一支股票未来一定时期内价 格的变化,往往会去分析影响股票的基本因素, 比如利率的变化。现在假设人们经分析估计利 率下调的概率为60%,利率不变的概率为40%。 根据经验,人们估计,在利率下调的情况下, 该支股票价格上涨的概率为80%,而在利率不 变的情况下,其价格上涨的概率为40%,求该 支股票将上涨的概率。
资料类
16
例 :在 平 常 的 生 活 中 , 人常们常 用 “ 水 滴 石 穿 ”“、只 要 功 夫 深 , 铁 杵 磨 成 针来”形 容 有 志 者 事 竟 成但。是 , 也 有 人 认 为 这 些 是 不 可 能。的试 从 概 率 的 角 度 分这析是 否 合 理 。
解 :设 一 次 实 验 中 , 事A件发 生 的 概 率 为 0,
lim[1 (1 )n ] 1 n
由 此 可 见 , 一 件 微 不道足的 小 事 , 只 要 坚 持 , 就 会 产 生 不 可 思 议 的果结。
资料类
17
重 条件概率 点
回 定义 设两个事件A、B ,且 P(B)>0,

则称 PA | B 为在事件B发生的
前提下,事件A发生的条件概率。
资料类
20
解 : 设A1, A2 , A3分别表示抽到的产品是甲,乙,丙 厂的产品, B表示抽到的1个产品是合格品.由题意 可知A1 , A2 , A3互不相容, 且A1 A2 A3 ,并有
PA1
500 1000
0.5,
PA2
300 1000
0.3
PA3
200 1000
0.2
PB | A1 0.95, PB | A2 0.92, PB | A3 0.90
(2) P( AB ) P( A)P(B ) P( A)1 P(B) ;
(3) P( A B ) P( A)P(B ) 1 P( A)1 P(B). 返回
资料类
2
若事件 A 与 B 相互独立 P( A B) ?
P(A B) 1 P(A B) 1 P(AB) 1 P( A)P(B ).
3
PB PAi PB | Ai i 1 0.5 0.95 0.3 0.92 0.2 0.90
0.931
资料类
23
定理(全概率公式)
完备事件组
若A1, A2 , , An是互不相容互斥的事件
即Ai Aj i j, 且A1 A2 An , PAi 0i 1,2, , n.则对任一事件B有
若应聘者在10次辩别中至少有7次能准确判别出两种 不同的酒,则给予录用,否则,就拒绝录用.
问题:(1)上述测试方法使公司被冒牌者蒙到岗位的概率有多大?
(2)上述测试方法使公司将真正的行家拒之门外的概率有多大?
(3)能否设计出测试方法使被冒牌者蒙到岗位的概率及将真正的 行家拒之门外的概率都变小?
资料类
P( A B) 1 P( A)P(B ).
A B AB
P(AB) P(A)P(B)
资料类
3
以上两个公式还可以推广到有限个事件的情 形:
如 果 事 件A1 , A2 , A3 相 互 独 立, 则 P( A1 A2 A3 ) P( A1 ) P( A2 ) P( A3 ). P( A1 A2 A3 ) 1 P( A1 ) P( A2 ) P( A3 ).
可以看作n重伯努利试验。设A={导弹命中目标},
B={命中目标},则P(A)=0.6,从而有
n
P(B)
C
k n
0.6
k
0.4n
k
0.99
k 1
P(B) 1 P(B) 1 0.4n 0.99 0.4n 0.01
n log 0.4 0.01 5.03
所以至少要配置6枚导弹才能达到要求。
n
PB PAi PB | Ai i 1
资料类
24
例2 某车间用甲、乙、丙三台机床进行生产,各种机 床的次品率分别为5%、4%、2%,它们各自的产品分 别占总产量的25%、35%、40%,将它们的产品组合在 一起,求任取一个是次品的概率。
解:设 A1表示“产品来自甲台机床”, A2表示“产品 来自乙台机床”,A3表示“产品来自丙台机床”, B表 示“取到次品”。
资料类
21
根据乘法定理:
PA1 PB | A1 — 抽样恰好是“A1厂生产的
合格品”的可能性概率.
PA2 PB | A2 — 抽样恰好是“A2厂生产的
合格品”的可能性概率.
PA3 PB | A3 — 抽样恰好是“A3厂生产的
合格品”的可能性概率.
资料类
22
根据加法定理:一件抽样不可能既是某厂生产的, 同时又是另一个厂生产的,即三个事件属互不相容 事件(互斥);不管这件抽样属于哪一个厂生产的 合格品,都认定为“抽到合格品”,故三个事件的 概率相加就是题目所求。即
0.64
资料类
26
练习、用3个机床加工同一种零件, 零件由各机床加工的 概率分别为0.5, 0.3, 0.2, 各机床加工的零件为合格品的 概率分别等于0.94, 0.9, 0.95, 求全部产品中的合格率.
解:设 A、B、C是由第1,2,3个机床加工的零件 D为产品合格, 且 A、B、C 构成完备事件组. 则根据题意有
5
P(至少击中两次) P(击中k次) k2
1 P(击中0次) P(击中1次)
1
C
0 5
(0.6)0
(0.4)5
C
1 5
(0.6)1 (0.4)4
0.913
资料类
15
练习、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
计算公式:
PA
|
B
PAB PB
同理,若PA 0有
PB
|
A
PAB PA
资料类
18
乘法公式
定理 设A、B是随机试验E的两个随机事件, 若P(B)>0,则
PAB PBPA | B
或若P(A)>0,有
PAB PAPB | A
资料类
19
全概率公式
例1 某商店仓库中的某种小家电来自甲、乙、 丙三家工厂。这三家工厂生产的产品数分别为 500件、300件、200件,且它们的产品合格率 分别为95%、92%、90%。现从该种小家电产 品中随机抽取1件,求恰抽到合格品的概率。
资料类
4
思考:从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,A={抽 到K},B={抽到的是红色的},问事件A,B是否独立?
分析1: 分析2:
P( A) 4 1 , P(B) 26 1 , P( AB) 2 1 ,
52 13
52 2
52 26
从而P( A)P(B) P( AB),故A, B相互独立。
资料类
1
事件的独立性
定义: 若两个事件 A、B 中, 任一事件的发生与否
不影响另一事件的概率, 则称事件 A 与 B 是相互独
立的, 且P( AB) P( A)P(B) .
定理 若事件A 与B 相互独立, 则下列三对事件
A与B; A 与B ; A与B 也都相互独立.即
(1) P( AB) P( A)P(B) 1 P( A)P(B) ;
7
伯努利概型
设随机试验满足 (1)在相同条件下进行n次重复试验; (2)每次试验只有两种可能结果,A发生或A不发生; (3)在每次试验中,A发生的概率均一样,即P(A)=P; (4)各次试验是相互独立的.
则称这种试验为n重伯努利(Bernoulli)试验。
资料类
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
(1)若应聘者并非行家而是冒牌者,则其在每次品尝测试中的 判断正确(蒙对)的概率为0.5,即 P(A)=0.5,根据公式有:
P{k 7} P{k 7} P{k 8} P{k 9} P{k 10}
C170(0.5)7 (1 0.5)3 C180(0.5)8(1 0.5)2 C190(0.5)9(1 0.5)1 C1100(0.5)10
独 立 重 复 该 实 验n次, 本 题 考 虑 的 是n,次 实 验 中 事 件A至 少 发 生 一 次 的 概 率 。 这 属 于 伯 努 利 概 型设。B {n次 实 验 中A至 少 发 生 一 次}, 则
P(B) 1 P(B) 1 Cn0 0 (1 )n 1 (1 )n
( A) A1、A2、A3相 互 独 立 (B) A2、A3、A4相 互 独 立 (C ) A1、A2、A3两 两 独 立 (D) A2、A3、A4 两 两 独 立
资料类
6
某人应聘甲公司品酒师职位,该应聘者声 称能以90%的准确性判别出两种不同的酒,并 可以依此提出相应的推销建议.
为了检验应聘者的辨酒能力以决定是否录用,甲公司 对该应聘者进行测试.让他连续分别品尝两种酒10次, 二次间的间隔为3分钟.
p 0.05, q 0.95,则
p C (1) 1 (0.05)1(0.95)4 0.0407
5
5
资料类
11
引例求解
解:用A表示应聘者在品尝测试中的判断正确, A 表示应聘者 在品尝测试中的判断不正确.则测试问题符合n=10的伯努利概 型.用 k 表示10次品尝测试中应聘者判断正确的次数(即A发生 的次数),用伯努利概型的公式我们可以分别解决所提的问题.
C170(0.9)7 (1 0.9)3 C180(0.9)8(1 0.9)2 C190(0.9)9(1 0.9)1 C1100(0.9)10
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