第1章§3古典概型

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第一章34节概率论

第一章34节概率论
P( A B) P(AB)
P(B) 为事件A在事件B发生的条件下的条件概率.
同理,若P( A)>0,也可定义事件B在A已经发生条件下的 条件概率:P(B A) P(AB)
P( A)
条件概率具有非负性、规范性及可列可加性,亦是概率,
具有概率的一切性质.
2019/10/9
10
例. 一个家庭有两个孩子。 (1) 已知至少有一个男孩,求两个都是男孩的概率? (2) 已知年纪小的是男孩,求两个都是男孩的概率?

{n
C C m nm M NM CNn
2,
m
1}
2019/10/9
5
[例5] 设一批产品共N件,其中有M 件次品,每次从
这批产品中任取1件产品,取出后不再放回, 求第i次取出的产品是次品的概率.
解:不放回抽样,样本点总数为:
PNi N (N 1)(N 2) (N i 1);
2019/10/9
21
进一步考虑下列问题,如果抽检的确实件次品,那 么该件产品究竟是由哪个厂家生产的呢?当然,这 同样是个不确定性问题。另外,显然,甲的可能性 要大得多,因为甲产量多,次品率也高。 实际上
P(B | A)= 8 9
以上这类问题在医药领域相当重要,因为人们常常 需要从诊断的结果来寻找真正的原因。
7 6 10 9
5 8
0.292;
________________
(2)P( A1 A2 A3) 1 P( A1 A2 A3) 1 P( A1A2 A3)
1 P( A1)P( A2 A1)P( A3 A1 A2 )
1 3 10

2 9
1 8
0.992

古典概型课件

古典概型课件

概率公式、全概率公式等。
对概率论的展望
概率论的发展方向
概率论作为数学的一个重要分支,将继续在金融、生物医 学、人工智能等领域发挥重要作用,同时也会随着实际应 用的需求不断发展新的理论和方法。
概率论与其他学科的交叉
概率论与统计学、金融学、生物学、医学等许多学科都有 密切的联系,未来这种交叉将会更加广泛和深入。
03 概率函数
用于计算每个事件发生的概率,通常用P()函数表 示。
02
古典概型的概率计算
排列与组合
排列
从n个不同元素中取出m个元素的所有排列的个数 。
组合
从n个不同元素中取出m个元素的所有组合的个数 。
概率公式
概率的定义
概率是指事件发生的可能性,通常用P表示。
事件的概率
一个事件的概率是指该事件发生的可能性,即事件发生的概率。
概率论的应用前景
随着大数据和人工智能的快速发展,概率论在数据分析和 模式识别等领域的应用前景广阔,同时也会为解决实际问 题提供更加精确和有效的数学工具。
THANKS
感谢观看
古典概型的特征
01 等可能性
每个试验结果的出现概率相等。
02 有限性
试验结果的数量是有限的。
03 互斥性
试验结果之间是互斥的,即一个结果发生时,其 他结果不会发生。
古典概型的概率空间
01 样本空间
包含所有可能的试验结果,通常用大写字母表示 。
02 事件空间
包含所有可能的结果集合,通常用小写字母表示 。
06
总结与展望
对古典概型的总结
01
古典概型的定义和特点
古典概型是一种离散概率模型,其特点是样本空间有限且每个样本点等

古典概型定义及公式

古典概型定义及公式

古典概型定义及公式好的,以下是为您生成的文章:咱今儿就来唠唠古典概型,这玩意儿在咱数学里头可是挺重要的角儿。

话说我之前教过一个学生,叫小李。

这小李啊,平时看着挺机灵,但一碰到古典概型的问题,就跟那霜打的茄子——蔫儿了。

有一次课堂测验,有道题是这样的:一个盒子里有 5 个红球和 3 个白球,从中随机取出一个球,求取出红球的概率。

这小李可好,抓耳挠腮半天,愣是没整明白。

咱先来说说古典概型的定义哈。

简单来讲,古典概型就是那种试验结果有限,而且每个结果出现的可能性相等的概率模型。

比如说掷骰子,骰子就六个面,1 点到 6 点,每次掷出的结果就那么几种,而且出现每个点数的可能性都一样,这就是典型的古典概型。

再比如抽奖,假设箱子里有 100 张奖券,其中 10 张有奖,你随机抽一张,这也是古典概型。

为啥呢?因为结果就那么 100 种,而且每张奖券被抽到的机会均等。

那古典概型的公式是啥呢?就是P(A) = n(A) / n(Ω) 。

这里的 P(A) 表示事件 A 发生的概率,n(A) 表示事件 A 包含的基本事件个数,n(Ω) 表示样本空间Ω包含的基本事件总数。

还是拿前面说的盒子里取球的例子来说。

总共有 8 个球,取出红球这个事件 A 包含 5 个基本事件(也就是 5 个红球),样本空间Ω包含的基本事件总数是 8 个球,所以取出红球的概率 P(取出红球) = 5 / 8 。

咱再举个例子,抛硬币。

抛一次硬币,结果不是正面就是反面,这就是有限的结果,而且出现正面和反面的可能性相等。

假设我们关心的事件 A 是抛出正面,那 n(A) 就是 1 ,n(Ω) 就是 2 ,所以抛出正面的概率 P(抛出正面) = 1 / 2 。

我后来给小李单独辅导的时候,就拿这些例子反复跟他讲。

我让他自己动手多做几道类似的题目,慢慢地,小李好像开了窍。

其实啊,古典概型在生活中也挺常见的。

像买彩票,虽然中奖概率低得可怜,但从概率的角度来看,也能算是古典概型。

第一章古典概型

第一章古典概型

10000
5067
0.5067
可见,掷的次数越多,频率越接近0.5 如上表说明硬币出现正面的概率为0.5。
如何求概率? 下面我们来讨论下面两种特殊概型.
1、古典概型
要求: (1)只有有限个样本点。有限性 (2) 每个基本事件发生的可能性相同。 等概性
P(A)
事件A中包含的样本点数 样本空间中样本点总数
所以
P ( A) 5 36 P(B) 6 36 1 6
思考:如何是两个骰子同时投,样本空间和事件又会 如何?
复习:排列与组合的基本概念
乘法公式:设完成一件事需分两步, 第一步有n1种方法,第二步有n2种方法, 则完成这件事共有n1n2种方法
加法公式:设完成一件事可有两种途径,第 一种途径有n1种方法,第二种途径有n2种方 法,则完成这件事共有n1+n2种方法。
P ( A) 构 成 事 件 A的 区 域 长 度 ( 面 积 或 体 积 ) 全部结果构成的区域长度(面积或体积)
例1 某人的表停了,他打开收音机听电台报时, 已知电台是整点报时的,问他等待报时的时间短于 十分钟的概率.
10分钟
9点
P( A) 10 60 1 6
10点
例 2 (会面问题)甲、乙二人约定在 12 点到 5点之间在某地 会面,先到者等一个小时后即离去.设二人在这段时间内的各时 刻到达是等可能的,且二人互不影响。求二人能会面的概率。 解: 以 X , Y 分别表示甲乙二人到达的时刻,于是
有重复排列:从含有n个元素的集合中随机
抽取k 次,每次取一个,记录其结果
后放回,将记录结果排成一列,
n n n
n
共有nk种排列方式.
无重复排列:从含有n个元素的集合中随机抽取k 次,

古典概型知识点总结

古典概型知识点总结

古典概型知识点总结关键信息项:1、古典概型的定义2、古典概型的特点3、古典概型的概率计算公式4、基本事件的概念5、基本事件的特点6、古典概型的常见例题7、古典概型与其他概率类型的区别11 古典概型的定义古典概型是一种概率模型,它具有以下两个特点:试验中所有可能出现的基本结果是有限的。

每个基本结果出现的可能性相等。

111 有限性意味着试验的结果是可以一一列举出来的,不是无穷无尽的。

112 等可能性表明每个基本结果发生的概率相同,不存在某些结果更容易发生的情况。

12 古典概型的特点确定性:试验的条件和结果都是明确的。

互斥性:不同的基本事件之间是相互排斥的,不会同时发生。

121 可重复性相同的条件下,重复进行试验,结果具有稳定性。

122 规范性符合概率的基本定义和性质,能够通过计算得出准确的概率值。

13 古典概型的概率计算公式假设试验的基本事件总数为 n,事件 A 包含的基本事件数为 m,则事件 A 发生的概率 P(A) = m / n 。

131 计算步骤确定基本事件的总数 n 。

确定事件 A 包含的基本事件数 m 。

代入公式计算 P(A) 。

132 注意事项计算要准确,避免遗漏或重复计算基本事件。

确保对基本事件的界定清晰无误。

14 基本事件的概念基本事件是试验中不能再分的最简单的随机事件,其他事件可以由基本事件组合而成。

141 基本事件的性质独立性:每个基本事件的发生与否互不影响。

完整性:所有基本事件的集合构成了试验的全部可能结果。

15 基本事件的特点最小性:不能再分解为更小的随机事件。

明确性:能够清晰地定义和区分。

151 基本事件的表示通常用简单的符号或数字来表示。

152 基本事件的数量确定根据试验的具体情况,通过分析得出。

16 古典概型的常见例题掷骰子问题:计算掷出特定点数的概率。

抽奖问题:在有限数量的抽奖券中计算中奖的概率。

摸球问题:从装有不同颜色球的容器中摸出特定颜色球的概率。

161 例题分析详细阐述如何确定基本事件和所求事件包含的基本事件数。

古典概型课件

古典概型课件

分为 150 50
(1)为了调查评委对7位歌手 的支持情况,现用分层抽样方 级别 A B C D E
法从各组中抽取若干评委,其 人数 50 100 150 150 50
中从B组中抽取了6人.请将其余 抽取人数 各组抽取的人数填入下表.
6
(2)在(1)中,若A,B两组被抽到的评委中各有2人支持1 号歌手,现从这两组被抽到的评委中分别任选1人,求这2人 都支持1号歌手的概率.
首先要确定随机数的范围和用哪些数代表不同的试验结果. 我们可以从以下三方面考虑:
(1)当试验的基本事件出现的可能性相等时,基本事件总数即 为产生随机数的范围,每个随机数代表一个基本事件. (2)研究等可能事件的概率时,用按比例分配的方法确定表示 各个结果的数字个数及总个数. (3)当每次试验结果需要n个随机数表示时,要把n个随机数作 为一组来处理,此时一定要注意每组中的随机数字能否重复.
古典概型
一.基本事件的定义及特点
1.基本事件有如下特点: (1)任何两个基本事件是互斥的; (2)任何事件(除不可能事件)都可以表示成基本事件的和.
2. 随机事件都是由基本事件为元素构成的集合.基本事件是“最 小”的,不可以再分割成其他两个事件.
3. 两个事件互斥,就是相应的集合没有公共的基本事件.即互斥 事件的交集为空集.
(2)记“恰好摸出 1 个黑球和 1 个红球”为事件 A, 则事件 A 包含的基本事件为(a,c),(a,d),(a,e), (b,c),(b,d),(b,e),共 6 个基本事件,
所以
P(A)=
6 10
=0.6,
即恰好摸出 1 个黑球和 1 个红球的概率为 0.6.
(3)记“至少摸出 1 个黑球”为事件 B,

1-3古典概型精品PPT课件

1-3古典概型精品PPT课件
设A={有一次正面向上} ,则A={{正,正} , {正,反} , {反,正} }, 显然A包含的基本事件总数为3.
所以,P(A)=3/4=0.75
《概率统计》
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下页
结束
古典概型
4.1 古典概型的概率计算举例(“数一数”法)
例3. 口袋中有100只球,编号依次为1,2,3,…,100,现从中任取一球, 问取得的球编号不超过20的概率? 解:基本事件为:{1号球} , {2号球},…, {100号球} ,因而样本空 间Ω={{1号球} , {2号球},…, {100号球} }, 所以Ω的基本事件总数 为100。
从而,P(A)=
C31C42 C73
18 . 35
(具体算法描述见下页)
《概率统计》
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下页
结束
说明:若用1,2,3表示3个次品,用4,5,6,7表示4个正品,则以下为样本 空间Ω(基本事件总数为35),绿色的为A包含的基本事件(18个)。
01:1,2,3 02:1,2,4 03:1,2,5 04:1,2,6 05:1,2,7 06:1,3,4 07:1,3,5 08:1,3,6 09:1,3,7
所以,P(A)=1/2=0.5 例2. 将一枚硬币抛两次,问试验后有一次正面向上的概率是多少? 解:基本事件为:{正,正} , {正,反} , {反,正} , {反,反} ,因而样本 空间Ω={{正,正} , {正,反} , {反,正} , {反,反}}, 所以Ω的基本事件 总数为4。
《概率统计》
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下页
结束
古典“数一数”法)
例2. 将一枚硬币抛两次,问试验后有一次正面向上的概率是多少? 解:基本事件为:{正,正} , {正,反} , {反,正} , {反,反} ,因而样本空 间Ω={{正,正} , {正,反} , {反,正} , {反,反}}, 所以Ω的基本事件总数为 4。

1.3古典概型、几何概型

1.3古典概型、几何概型

P(
A)
=
m( A) m( S )
几何概率显然满足:
(1)对任何事件 A,P( A) ³ 0;
(2)P( S) = 1;
(3)若事件 A1, A2,L , An,L 两两互不相容,则
+?
?
( ) P( U n=1
An )
=
?P
n=1

An
古典概型、几何概型
例 5(约会问题)甲乙二人相约在 0 到T 这段时间内,在预定地 点会面.到达时刻是等可能的,先到的人等候另一人,经过时间
(1)有放回抽样;(2)无放回抽样两种情形下,
第k (k = 1, 2,L , m + n) 次取到红球的概率.
解 设事件 A表示第k次取到红球,
(1)有放回抽样: P( A) = m . m+n
(2)无放回抽样:
P( A)
=
m×Amm++nn--11 Am+n
m+n
=
m(m+ n - 1)! (m+ n)!
概率论与数理统计
Probability and Statistics
— 概率论与数理统计教学组—
第1章 随机事件及其概率
1.3 古典概型、几何概型
学习 要点
古典概型 古典概型的概率计算方法 几何概型 几何概型的概率计算方法
古典概型、几何概型
一、古典概型的引入
掷一颗骰子,问“出现偶数点”“点数大于 4”的概率分别是
针与最近的一条平行线相交的充分必要条件是 x £ l sinq .
l
2a
x •
M
古典概型、几何概型
例 6(比丰投针问题)在平面上画有等距离的平行线,平行线间

古典概型课件

古典概型课件
事件 B 由 4 个基本事件组成,所以 P(B)=49. 1是“有序不放回抽取”特点是没有重复. 2是“有序放回抽取”特点是允许重复
方法归纳
(1)关于不放回抽样,计算基本事件个数时,既可以看作是有顺 序的,也可以看作是无顺序的,其最后结果是一致的.但不论选择 哪一种方式,观察的角度必须一致,否则会产生错误.
【解析】 (1)每次取一件,取后不放回地连续取两次,其一切 可能的结果组成的基本事件空间 Ω={(a1,a2),(a1,b1),(a2,a1), (a2,b1),(b1,a1),(b1,a2)},其中小括号内左边的字母表示第 1 次取出的产品,右边的字母表示第 2 次取出的产品.Ω 由 6 个基本 事件组成,这些基本事件的出现是等可能的.用 A 表示“取出的两 件中,恰好有一件次品”这一事件,则 A={(a1,b1),(a2,b1),(b1, a1),(b1,a2)}.
知识点二 古典概型 1.古典概型的定义 我们把具有如下两个特点的概率模型称为古典概率模型,简称 古典概型. (1)试验中所有可能出现的基本事件只有有 ___限_个; (2)每个基本事件__出__现__的__可__能__性____相等.
2.基本事件的概率 在基本事件总数为 n 的古典概型中,每个基本事件发生的概率 为1n. 3.古典概型的概率公式
所选两个国家都是亚洲国家的事件所包含的基本事件有{A1, A2},{A1,A3},{A2,A3},共 3 个,则所求事件的概率为 P=135=
15.
(2)从亚洲国家和欧洲国家中各任选 1 个,其一切可能的结果组 成的基本事件有{A1,B1},{A1,B2},{A1,B3},{A2,B1},{A2, B2},{A2,B3},{A3,B1},{A3,B2},{A3,B3},共 9 个.

古典概型知识点总结

古典概型知识点总结

古典概型知识点总结在概率论中,古典概型是一个基础且重要的概念。

它为我们理解和解决许多概率问题提供了简单而直观的方法。

接下来,让我们一起深入探讨古典概型的相关知识点。

一、古典概型的定义古典概型是指试验中所有可能出现的基本事件是有限的,并且每个基本事件出现的可能性相等的概率模型。

例如,掷一枚均匀的硬币,出现正面和反面就是两个基本事件,且它们出现的可能性相等,这就是一个古典概型的例子。

二、古典概型的概率计算公式如果一个古典概型中,一共有 n 个基本事件,事件 A 包含的基本事件数为 m,那么事件 A 发生的概率 P(A) = m / n 。

这个公式是古典概型计算概率的核心,通过确定基本事件总数和事件 A 包含的基本事件数,就可以计算出事件 A 的概率。

三、古典概型的特点1、有限性:试验中所有可能出现的基本事件是有限的。

2、等可能性:每个基本事件出现的可能性相等。

这两个特点是判断一个概率模型是否为古典概型的关键。

四、计算古典概型概率的步骤1、确定试验的基本事件总数 n 。

2、确定所求事件 A 包含的基本事件数 m 。

3、代入公式 P(A) = m / n 计算概率。

例如,一个盒子里有 5 个红球和 3 个白球,从中随机取出一个球,求取出红球的概率。

基本事件总数 n = 8 (5 个红球+ 3 个白球),事件“取出红球”包含的基本事件数 m = 5 ,所以取出红球的概率 P =5 / 8 。

五、古典概型的常见题型1、摸球问题比如,一个袋子里有若干个不同颜色的球,从中摸出特定颜色球的概率。

2、掷骰子问题计算掷出特定点数或特定点数组合的概率。

3、抽奖问题在抽奖活动中,计算中奖的概率。

4、排列组合问题与古典概型的结合通过排列组合的方法确定基本事件总数和事件包含的基本事件数。

六、古典概型的应用1、决策分析在面临不确定性的决策时,可以通过计算不同结果的概率来辅助决策。

2、风险评估评估某些事件发生的可能性和风险程度。

古典概型 课件

古典概型    课件

(5,4),(5,5),(5,6),(6,1),(6,2),(6,3),(6, 4),(6,5),(6,6).共 36 个基本事件.
(2)“出现的点数之和大于 8”包含以下 10 个基本事 件:(3,6),(4,5),(4,6),(5,4),(5,5),(5,6),(6, 3),(6,4),(6,5),(6,6).
包括 A1 但不包括 B1 的事件所包含的基本事件有: {A1,B2},{A1,B3},共 2 个,则所求事件的概率为 P=29.

(1)xy≤3 情况有 5 种,所以小亮获得玩具的概率=156. (2)xy≥8 情况有 6 种,所以获得水杯的概率=166=38. 所以小亮获得饮料的概率=1-156-38=156<38,即小 亮获得水杯的概率大于获得饮料的概率.
A.2
B.3
C.4
D.6
(2)将一枚骰子先后抛掷两次,则: (1)一共有几个基本事件? (2)“出现的点数之和大于 8”包含几个基本事件?
(1)解析:用列举法列举出“数字之和为奇数”的可 能结果为:(1,2),(1,4),(2,3),(3,4),共 4 种可能.
答案:C
(2)解:法一(列举法): (1)用(x,y)表示结果,其中 x 表示骰子第 1 次出现的点 数,y 表示骰子第 2 次出现的点数,则试验的所有结果为: (1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),(2, 1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6),(3,1),(3, 2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6),(4,1),(4,2),(4, 3),(4,4),(4,5),(4,6),(5,1),(5,2),(5,3),
4.整数值随机数的产生及应用

古典概型课件共23张PPT

古典概型课件共23张PPT
思想方法
列举法、类比、归纳和动手尝试相结合
二.知识储备
掷一枚质地均匀的硬币
A {正面向上}, B {反面向上}
抛掷一枚均匀的骰子
A {出现1点}, B {出现2点},C={出现3点} D {出现4点}, E {出现5点},F={出现6点}
像上面的“正面朝上”、 “正面朝 下”;出现“1点”、 “2点”、 “3点”、 “4点”、 “5点”、 “6点”这些随机事 件叫做构成试验结果的基本事件。
(5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6)
(6,1) (6,2) (6,3) (6,4) (6,5) (6,6)
(2)在上面的结果中,向上的点数之和为5的结 果有4种,分别为(:1,4),(2,3),(3,2),(4,1)
(3)由于所有36种结果是等可能的,其中向上点数之 和为5的结果(记为事件A)有4种,因此,
3
(3,1) (3,2) (3,3) (3,4) (3,5) (3,6)
4
(4,1) (4,2) (4,3) (4,4) (4,5) (4,6)
5
(5,1) (5,2) (5,3) (5,4) (5,5) (5,6)
6
(6,1) (6,2) (6,3) (6,4) (6,5) (6,6)
从表中可以看出同时掷两个骰子的结果共有36种。
注:有序地写出所有基本事件及某一事件A所包含的基 本事件是解题的关键!
五.练习巩固
1、单选题是标准化考试中常用的题型, 一般是从A,B,C,D四个选项中选择一 个正确答案。如果考生掌握了考察的内 容,他可以选择唯一正确的答案。假设 考生不会做,他随机的选择一个答案, 问他答对的概率是多少?
分析:这个问题可以看成古典概型吗?

古典概型 课件

古典概型 课件

特点
01
样本空间是有限的。
02
每个基本事件发生的概率是相等的。
每个基本事件都是互斥的。
03
与几何概型的区别
样本空间的差异
古典概型的样本空间是有限的,而几何概型的样本空间是无限的 。
概率计算方式的差异
古典概型中每个基本事件发生的概率是相等的,而几何概型中基本 事件发生的概率与长度、面积或体积等几何量有关。
总结词
如果一个随机试验的所有可能结果只有 有限个,则称为试验结果的有限性。
VS
详细描述
在古典概型中,试验的所有可能结果必须 是有限的,即存在一个正整数$n$,使得 试验有$n$个可能的结果。这是古典概型 的一个基本条件,也是概率论中一个重要 的前提。
试验结果的等可能性
总结词
如果一个随机试验的所有可能结果发生的概率相等,则称为试验结果的等可能性。
要点一
总结词
等可能、无限
要点二
详细描述
在生日问题中,每个人在一年中任意一天出生的可能性是 等可能的,并且有无限多个可能的结果(365天),但因 为一年只有365天,所以实际上是有限的。因此,这是一 个古典概型。
06
古典概型与概率统计 的意义
在决策论中的应用
风险评估
古典概型概率统计可以帮助决策者评估不同方案的风险,从而选择 最优方案。
总结词
等可能、有限
详细描述
在抛掷一枚骰子的试验中,每个可能的结果是等可能的,并且只有有限个可能的结果( 1、2、3、4、5、6),因此这是一个古典概型。
抽签问题
总结词
等可能、有限
详细描述
在抽签问题中,每个可能的结果是等可能的 ,并且只有有限个可能的结果(例如,红球

古典概型 课件

古典概型 课件

b)是相同的事件,故共有 10 个基本事件.
(2)法一中“2 个都是白球”包括(1,2),(1,3),(2,3),共 3 个基
本事件,法二中“2 个都是白球”包括(a,b),(b,c),(a,c),共
3 个基本事件.
基本事件的三种列举方法 (1)直接列举法:把试验的全部结果一一列举出来.此方法适合于 较为简单的试验问题. (2)列表法:将基本事件用表格的方式表示出来,通过表格可以弄 清基本事件的总数,以及要求的事件所包含的基本事件数.列表法 适用于较简单的试验的题目,基本事件较多的试验不适合用列表 法.
①试验中所有可能出现的基本事件只有__有__限___个; ②每个基本事件出现的可能性__相__等___.
那么这样的概率模型称为古典概率模型,简称为古典概型. (2)计算公式:对于古典概型,事件 A 的概率为 P(A)=A包含基的本基事本件事的件总的数个数.
■名师点拨 (1)古典概型的判断 一个试验是否为古典概型,在于这个试验是否具有古典概型的两个 特点:有限性和等可能性.并不是所有的试验都是古典概型. 下列三类试验都不是古典概型: ①基本事件个数有限,但非等可能. ②基本事件个数无限,但等可能. ③基本事件个数无限,也不等可能.
(3)树状图法:树状图法是使用树状的图形把基本事件列举出来的 一种方法,树状图法便于分析基本事件间的结构关系,对于较复杂 的问题,可以作为一种分析问题的主要手段,树状图法适用于较复 杂的试验的题目.
古典概型的概率计算
(1)有 5 支彩笔(除颜色外无差别),颜色分别为红、黄、蓝、
绿、紫.从这 5 支彩笔中任取 2 支不同颜色的彩笔,则取出的 2 支
所以 nP(Ai)=1,所以 P(Ai)=n1(i=1,2,…,n).若在该试验中事

《古典概型》课件

《古典概型》课件

古典概型的实例
1
抛硬币实验

通过抛硬币实验,我们可以计算出正面和反面的概率,并探索硬币投掷的随机性。
2
掷骰子实验
掷骰子实验可以用来研究骰子的点数分布情况,以及各个点数出现的概率。
3
抽彩票实验
参与抽彩票实验可以帮助我们了解中奖的概率和预测我们是否能够中奖。
古典概型的计算方法
排列与组合的基本概念
排列和组合是计算古典概型 概率的基础,它们描述了对 象选择和排序的不同方式。
全排列、有重复的排列
全排列是指从一组对象中选 择所有可能的排列方式,而 有重复的排列则允许重复选 择同一个对象。
组合、有重复的组合
组合是指从一组对象中选择 不同对象的所有可能的组合 方式,而有重复的组合则允 许多次选择同一个对象。
古典概型的误区
1 容斥原理
容斥原理是用于处理 古典概型中的重叠事 件的概率计算方法。
古典概型的未来
古典概型仍然是概率论研 究的重要基础,将继续为 我们理解概率世界提供有 用的工具。
古典概型的应用场景
古典概型可应用于投资 决策、天气预测、赌博 和物理实验等领域。
古典概型的公式
事件的概率公式
古典概型中,事件的概率 等于事件发生的次数除以 实验总次数。
随机事件的定义
随机事件指的是在实验中 可能出现的多种不同结果 之一。
独立事件的概率
对于多个独立事件的古典 概型,事件的概率等于各 个事件概率的乘积。
《古典概型》PPT课件
欢迎来到《古典概型》PPT课件!通过这个课件,你将了解什么是古典概型, 其特点和应用场景。准备好获取关于概率和实验的知识了吗?让我们开始吧!
概述
什么是古典概型?

第一章__3_古典概型与几何概型

第一章__3_古典概型与几何概型

法,其余两个球可在其余两个位置任意排放,共有2!种排
法,因而C有2*3*2=12种排法,故
12 1 P(C ) 24 2
(3)对于第1号球排在第2号球的右边的每一种排法,交换
第1号球和第2号球的位置便得到第1号球排在第2号球的左边 的一种排法,反之亦然。因而 第1号球排在第2号球的右边 与第1号球排 在第 2号球的左边的排法种数相同,各占总排 法的1/2,故有P(D)=1/2
4、组合
Pnm n! m Cn m ! m !( n m )!
5、抽样与排列组合
工具 顺序 抽样
无放回抽样
(元素不重复)
有放回抽样
(元素可重复)
考虑
P
C
m n
n
m
不考虑
m n
二、古典概率
1.古典概型(最早、最简单的概率模型)
定 义:如果一个随机试验E具有以下特征 1、试验的样本空间中仅含有有限个样本点;
(1)第i次取到的是黑球;(2)第i次才取到黑球;
(3)前i次中能取到黑球;(4)前i次中恰好取到k个黑球
解: 因为所考虑的事件涉及取球的次序,所
以基本事件也应考虑顺序,(a+b)次
取球的总取法为(a+b)!,记上述四个
事件分别为A,B,C,D.
(1)第i次取到的是黑球;

1 2 i

a+b
Pa1 [(Байду номын сангаас b 1)!] a [(a b 1)!] a P ( A) (a b)! (a b)! ab
C
解:(1)无放回
(2)有放回
CC 7 P(A)= 2 C10 15

第1部分 第三章 § 2 2.1 古典概型的特征和概率计算公式

第1部分 第三章 § 2  2.1  古典概型的特征和概率计算公式
(1,4,6),(1,5,6),(2,4,5),(2,4,6),(2,5,6),(3,5,6所选3人都是男生的情况有 (1,2,3),(1,2,4),(1,3,4),(2,3,4)共4种方法, 4 1 故所选3人都是男生的概率为 = . 20 5 (2)所选3人中恰好有1名女生的情况共有12种: (1,2,5),(1,2,6),(2,3,5),(2,3,6),(3,4,5),(3,4,6),(1,3,5), (1,3,6),(1,4,5),(1,4,6),(2,4,5),(2,4,6) 12 3 故所选3人恰有1名女生的概率为 = . 20 5
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解:(1)1,2,3,4,5,6. (2)①事件 A 为 2,4,6;②事件 B 为 4,5,6;③事件 C 为 1,2;④ 事件 D 为 2,3,5. 3 1 3 1 2 1 (3)是古典概型,其中 P(A)= = ;P(B)= = ;P(C)= = ; 6 2 6 2 6 3 3 1 P(D)= = . 6 2
下列概率模型是古典概型吗?为什么?
(1)从区间[1,10]内任意取出一个实数,求取到实数2的概率;
(2)向上抛掷一枚不均匀的旧硬币,求正面朝上的概率;
(3)从1,2,3,…,100这100个整数中任意取出一个整数, 求取到偶数的概率. [思路点拨] 根据直观印象判断两个试验的基本事件数
是否有限,每个基本事件是否等可能发生即可.
返回
1.学好古典概型应抓住以下三点:
(1)对于每次随机试验来说,只可能出现有限个不同的 试验结果; (2)对于这有限个不同的结果,它们出现的可能性是相 等的; (3)求事件的概率可以通过大量重复试验,而只要通过 一次试验中出现的结果进行分析计算即可.
返回
2.求古典概型概率的计算步骤: (1)求出基本事件的总个数n (2)求出事件A包含的基本事件的个数m; (3)求出事件A的概率P(A)= 事件A所包含的基本事件数 m =n. 试验的基本事件总数

古典概型 课件

古典概型  课件

正解:任意投掷两枚骰子,可看成等可能事件,其结果即基本事件
可表示为数组(i,j)(i,j=1,2,…,6),其中两个数i,j分别表示这两枚骰子
出现的点数,则有
(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6),
(2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6),
1
基本事件出现的概率都是 .
判断古典概型
【例1】 (1)袋中有除颜色外其他均相同的5个白球,3个黑球和3
个红球,每球有一个区别于其他球的编号.从中摸出一个球,有多少
种不同的摸法?如果把每个球的编号看作一个基本事件,是否为古
典概型?
(2)将一粒豆子随机撒在一张桌子的桌面上,将豆子所落的位置看
作一个基本事件,是否为古典概型?
设出现的点数之和为奇数为事件A,则包含
(1,2),(1,4),(1,6),(2,1),(2,3),(2,5),(3,2),(3,4),(3,6),(4,1),(4,3),(4,5),(5,
18 1
2),(5,4),(5,6),(6,1),(6,3),(6,5),共有18个基本事件,故P(A) = 36 = 2.
(3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6),
(4,1),(4,2),(4,3),(4,4),(4,5),(4,6),
(5,1),(5,2),(5,3),(5,4),(5,5),(5,6),
(6,1),(6,2),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6).共有36个基本事件,
①试验中所有可能出现的基本事件只有有限个;
②每个基本事件出现的可能性相等.
那么这样的概率模型称为古典概率模型,简称古典概型.
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第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 某接待站在某周接待了12次来访,已知这12次来访 都是在周二和周四进行的.问是否可以推断接待站的接待时 间是有规定的? 假设接待站的接待时间没有规定, 且认为来访者每 周任一天到达是等可能的. 则 212 P{12次来访都在周二和周四 } 12 7 0.0000003 概率非常小的事件,称为小概率事件
15/20+2
§3 古典概型 将 4 把能打开四间不同房门的钥匙随机发 给 4 个人,试求 A {至少有一人能打开门 } 的概率. P( A) P( A1 A2 A3 A4 ) 1 1 1 1 2! 3! 4! 0.625
16/20+2
P( A) P( A1 A2 An ) 1 1 1 1 (1) n1 1 n! 2! 3! 4! 1e 1 0.632
碉堡面积 p 区域总面积
10 0.001 10000
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型
19/20+2
向平面有界区域 投掷一个点 可测量面积的平面区域 A
A 的面积 P( A) 的面积 则称上述试验为几何概型.
事件 A 发生的概率与位置无关,只与 A的面积有关, 这体现了某种“等可能性” 如果样本空间为有界区间、空间有界区域,则 “面积” 改为“长度”、“体积”
第一章
随机事件与概率
§3 古典概型 设事件 A 含 k 个样本点,即 A {i1 , i 2 ,, i k } {i1 } {i 2 } {i k } P( A) P{i1 } P{i 2 } P{i k } 1 1 1 n n n k n
(1)n 1 P( A1 A2 An )
挖补规律: 加奇减偶
第一章
随机事件与概率
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 在一次军事演习中,某舟桥连接到命令要赶到某小 河D岸为行进中的A部队架设浮桥.假设舟桥连将于7点到7点 30分之间到达D岸,架桥需要20分钟时间;A部队将于7点30分 至8点之间到达D岸.试求A部队到达D岸时能立即过河的概率.
20/20+2
设7点为零时,记 x, y 分别表示舟桥连与A部队到达 D岸的时间,则A部队到达D岸时能立即过河的充要条件是
n i 1
1i j n
22/20+2
减二
P( A1 A2 An ) P( Ai ) P( Ai A j )
全加

k P( Ai A j Ak ) 1 i j n
加三 减四
l P( Ai A j Ak Al ) 1 i j k n
§3 古典概型
1/20+2
“抛硬币” 、“掷骰子”等随机试验的特征 : 只有有限个基本结果 每个基本结果的出现是等可能的 设随机试验的样本空间为 , 若 只含有限个样本点,即 {1 , 2 ,, n } 每个样本点的出现是等可能的,即 P{1} P{2 } P{n } 1 n 则称该试验为等可能概型,也称为 古典概型.
一个有100人的学员队中,有两个人的生日在同一 天是几乎必然的.
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 将 4 把能打开四间不同房门的钥匙随机发 给 4 个人,试求 A {至少有一人能打开门 } 的概率. 4 把钥匙 编号为 1,2,3,4 的球 4 个房门 编号为 1,2,3,4 的盒 不妨给门和钥匙编上号,记 Ai {第 i 把钥匙打开 i 号门 } (i 1,2,3,4) 1(n 1)! 则 P( A1 ) P( A2 ) P( A3 ) P( A4 ) n! 1(4 2)! P( A1 A2 ) P( A3 A4 ) 4! P( A) P( A1 A2 A3 A4 ) 1(4 3)! P( A1 A2(A3 ) 2 (4 2)!A4 ) (4 3)! 4 1 P( A2 A3 1 4 1)! 3 C4 C4 C4 4! C4 4! P( A A !A A ) 1 4! 4 4! 1 1 1 1 2 3 4 4! 1 2! 3! 4! 5 0.625 回忆:多事件的加法公式 8 第一章 随机事件与概率
m1
m2
mn
完成这件事的方法总数
N m1 m2 mn
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型
6/20+2
做一件事共有 n 个步骤
第一步有 m1 种方法 第二步有 m2 种方法 …… 第 n 步有 mn 种方法
n
1
2
完成这件事的方法总数
N m1 m2 mn
第一章 随机事件与概率
17/20+2
假设星期日接待来访者,则 由实际推断原理,可推断接待站接待时间是有规定的. 612 0.157 P{12次来访都在周一至周六 } 12 7 因为这个概率不是很小,故难以断定星期日是否接待来访者.
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型
18/20+2
某1万平方米的区域中,有一个大约10平方米的敌 碉堡.现用迫击炮随机向该区域发射一发炮弹,问能将敌碉 堡摧毁的概率是多少? 由于炮弹发射的随机性,可认为炮弹落在1万平 方米的区域中任一点是等可能的. 则所求概率为
k An n! k Cn k Ak k !(n k )! n(n 1) (n k 1) k!
取数与次序无关
第一章
随机事件与概率
§3 古典概型
5/20+2
做一件事共有 n 类方法
第一类方法有 m1 种方法 第二类方法有 m2 种方法 …… 第 n 类方法有 mn 种方法
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 从 N个元素 a1 , a2 ,, a N中有放回地随机取出 n ( N ) 个元素,求 A { 取出 n 个不重复元素 } 的概率.
10/20+2


样本点总数为 N N N N n n 有利场合数为 N ( N 1)( N n 1) AN 故所求概率为 n AN N ( N 1) ( N n 1) P( A) n N Nn
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 袋中有 a 只红球, 只白球, 从袋中随机地将球一个 b 个取出,求第 k 次取出的是红球的概率 (1 k a b). 假设除颜色外球是不可区分的, 将取出的 球排成一行
8/20+2
样本点总数为 Caa b 1 有利场合数为 Caab 1 故所求概率为 1 Caa b 1 pk a a (1 k a b) ab Ca b
x 20 y 0 x 30 30 y 60
y
60
y x 20
这是一个几何概型,所求概率是
30 2 20 2/ 2 7 p 9 30 2
30 20
x
O 10 30
END
第一章
随机事件与概率
§3 古典概型
21/20+2
第一章
Байду номын сангаас
随机事件与概率
§3 古典概型 对于 n 个事件,有
e 2.71828 将 e 的前800位小数分成160组,每组的5个数字视为从 0,1,2,,9中随机抽出. 数得5个数字都不相同共有52组,其频率为 52 0.325 0.3024 160
考虑无理数
第一章
随机事件与概率
§3 古典概型
13/20+2
从数字 0,1,2,,9中随机地(可重复)抽 5 个数字,则 抽出的 5 个数字都不相同的概率是 p 9 8 7 6 0.3024 10 5 5架战机要摧毁敌5个地面目标.战斗中每架战机随 机选择一个敌目标投掷一枚炸弹.假设每枚炸弹都准确命中 目标,且一枚炸弹就可摧毁敌目标.求敌5个地面目标全部被 摧毁的概率 p. 考虑5个球(炸弹)进5个盒(目标)的球盒模型. 5个地面目标全部被摧毁等价于每个盒子进一个球 ! p 55 0.0384 5
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 参加某次聚会共 n 个人, 求没有两人生日相
14/20+2
同的概率. n 个人
365个盒子,则 n A365 P{没有两人生日相同} 365 n n A365 P{至少有两人生日相同} 1 365 n
n 只球 , 365 天
n p
20 25 30 40 50 55 100 0.41 0.57 0.71 0.89 0.97 0.99 0.9999997
第一章 随机事件与概率
§3 古典概型 袋中有 a 只红球, 只白球, 从袋中随机地将球一个 b 个取出,求第 k 次取出的是红球的概率 (1 k a b).
9/20+2
假设除颜色外球是可区分的 假设除颜色外球是不可区分的 确定了样本空间的结构后,有利场合的构造必须与 样本空间结构一致 设有 n 个人的班分到 m ( n) 张音乐会门票,全班采用 抽签的方法来分配门票. 由上例的结果知,任何人是否抽 到门票签与先后次序无关,抽到门票签概率都是 m . n
2/20+2
第一章
随机事件与概率
§3 古典概型
3/20+2
抛两枚硬币,求出现一个正面一个反面的概率 该试验的样本空间为 {HH, HT, TH, TT} 这是一个古典概型,事件 A : “一个正面一个反面”的有利 场合是 HT, TH
P( A) 2 1 4 2
18世纪著名的法国数学家达朗贝尔 取样本空间为 {HH , HT , TT} 他计算得
§3 古典概型 袋中有 a 只红球, 只白球, 从袋中随机地将球一个 b 个取出,求第 k 次取出的是红球的概率 (1 k a b). 假设除颜色外球是可区分的, 将取出的球 排成一行
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