第4讲事件的独立性第一章习题课50页PPT
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事件的相互独立性-PPT
27
系统Ⅰ.
①1 2 … n
② n+1 n+2 …
2n
1
系统Ⅱ.
2
n
…
n+1
n+2
2n
解ห้องสมุดไป่ตู้
设Ai
{第i个 元 件 正
(i 1 ,2 , ,n )
常},工 则P作 (Ai)r
设 B1={ 系统Ⅰ正常工作}
28
B2={ 系统Ⅱ正常工作} 考察系统Ⅰ：
设 C ={ 通路①正常工作 }，D={ 通路②正常工作 }
17
例3 一个家庭中有若干个小孩，假定生男孩和生女 孩是等可能的，令A={一个家庭中有男孩，又有女孩}， B={一个家庭中最多有一个女孩} 对下列两种情形讨论A与B的独立性； （1）家庭中有两个小孩；（2）家庭中有三个小孩。 解（1）有两个小孩的家庭时的样本空间有4个基本事件,
其概率各为1/4,此时
22
结论的应用 n 个独立事件和的概率公式:
设事件 A1,A2,…,An相互独立,则
P (A 1 A 2 A n )1P (A 1 A 2 … A n ）
1P(A 1A 2… A n) 1P (A 1)P (A 2)… P (A n ) A1,A2,…,An
也相互独立
即 n个独立事件至少有一个发生的概率等于 1减去各自对立事件概率的乘积.
16
3. n 个事件的独立性
定义 若事件 A1，A2 ，… ，An 中任意两个事件 相互独立，即对于一切 1 ≤i< j ≤n, 有
P (A iA j) P (A i)P (A j)
共
C
2 n
Cn3
Cnn
则A 称 1， A2， An两
系统Ⅰ.
①1 2 … n
② n+1 n+2 …
2n
1
系统Ⅱ.
2
n
…
n+1
n+2
2n
解ห้องสมุดไป่ตู้
设Ai
{第i个 元 件 正
(i 1 ,2 , ,n )
常},工 则P作 (Ai)r
设 B1={ 系统Ⅰ正常工作}
28
B2={ 系统Ⅱ正常工作} 考察系统Ⅰ：
设 C ={ 通路①正常工作 }，D={ 通路②正常工作 }
17
例3 一个家庭中有若干个小孩，假定生男孩和生女 孩是等可能的，令A={一个家庭中有男孩，又有女孩}， B={一个家庭中最多有一个女孩} 对下列两种情形讨论A与B的独立性； （1）家庭中有两个小孩；（2）家庭中有三个小孩。 解（1）有两个小孩的家庭时的样本空间有4个基本事件,
其概率各为1/4,此时
22
结论的应用 n 个独立事件和的概率公式:
设事件 A1,A2,…,An相互独立,则
P (A 1 A 2 A n )1P (A 1 A 2 … A n ）
1P(A 1A 2… A n) 1P (A 1)P (A 2)… P (A n ) A1,A2,…,An
也相互独立
即 n个独立事件至少有一个发生的概率等于 1减去各自对立事件概率的乘积.
16
3. n 个事件的独立性
定义 若事件 A1，A2 ，… ，An 中任意两个事件 相互独立，即对于一切 1 ≤i< j ≤n, 有
P (A iA j) P (A i)P (A j)
共
C
2 n
Cn3
Cnn
则A 称 1， A2， An两
事件的相互独立性人教版高一年级数学课堂PPT学习
2
4
（4,1） （4,2） （4,3） （4,4）
于是, P(AB)= P(A)P(B).
即
积事件AB的概率P(AB)恰好等于P(A)与P(B)的乘积.
三、新知学习
1.定义
从上述两个试验的共性中得出这种事件关系的一般定义
对任意两个事件A与B，如果
（1,1） （1,2） （1,3） （1,4）
（2,1） （2,2） （2,3） （2,4）
（3,1） （3,2） （3,3） （3,4）
（4,1） （4,2） （4,3） （4,4）
在试验2中，样本空间 ={(m,n)| m,n ∈{1,2,3,4}},
而A = {(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(2,1),(2,2),(2,3),(2,4)} ，
问题1 下面的随机试验中，事件A发生与否会影响事件B发生的概率吗？
试验1
分别抛掷两枚质地均匀的硬币，A=“第一枚硬币正面朝
上”，B=“第二枚硬币反面朝上”.
互不影响
二、问题探究
问题1 下面的随机试验中，事件A发生与否会影响事件B发生的概率吗？
试验1
分别抛掷两枚质地均匀的硬币，A=“第一枚硬币正面朝
外没有其他差异，采用有放回方式从袋中依次任意摸出两球.设A＝
“第一次摸到球的标号小于3”， B＝“第二次摸到球的标号小于3”.
问题3 请分别计算P(A)，P(B)，P(AB)，你有什么发现？
在试验1中，用1表示硬币“正面朝上”，用0表示硬币“反面朝
上”，则样本空间为 = {(1,1),(1,0),(0,1),(0,0)}，包含4个等可能的样
本点.
而A={(1,1),(1,0)}，B= {(1,0),(0,0)}，所以AB ={(1,0)}.
4
（4,1） （4,2） （4,3） （4,4）
于是, P(AB)= P(A)P(B).
即
积事件AB的概率P(AB)恰好等于P(A)与P(B)的乘积.
三、新知学习
1.定义
从上述两个试验的共性中得出这种事件关系的一般定义
对任意两个事件A与B，如果
（1,1） （1,2） （1,3） （1,4）
（2,1） （2,2） （2,3） （2,4）
（3,1） （3,2） （3,3） （3,4）
（4,1） （4,2） （4,3） （4,4）
在试验2中，样本空间 ={(m,n)| m,n ∈{1,2,3,4}},
而A = {(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(2,1),(2,2),(2,3),(2,4)} ，
问题1 下面的随机试验中，事件A发生与否会影响事件B发生的概率吗？
试验1
分别抛掷两枚质地均匀的硬币，A=“第一枚硬币正面朝
上”，B=“第二枚硬币反面朝上”.
互不影响
二、问题探究
问题1 下面的随机试验中，事件A发生与否会影响事件B发生的概率吗？
试验1
分别抛掷两枚质地均匀的硬币，A=“第一枚硬币正面朝
外没有其他差异，采用有放回方式从袋中依次任意摸出两球.设A＝
“第一次摸到球的标号小于3”， B＝“第二次摸到球的标号小于3”.
问题3 请分别计算P(A)，P(B)，P(AB)，你有什么发现？
在试验1中，用1表示硬币“正面朝上”，用0表示硬币“反面朝
上”，则样本空间为 = {(1,1),(1,0),(0,1),(0,0)}，包含4个等可能的样
本点.
而A={(1,1),(1,0)}，B= {(1,0),(0,0)}，所以AB ={(1,0)}.
事件的相互独立性一课件
详细描述
首先明确事件A和事件B的定义，然后 分析事件A的发生是否与事件B的发生 与否有直接关联。如果事件A的发生 概率不因事件B的发生与否而改变， 则认为事件A与事件B相互独立。
利用性质进行判断
总结词
根据概率论中的性质，如果两个事件相互独立，则它们的联合概率等于各自概率的乘积。
详细描述
如果已知事件A和事件B的联合概率和各自的概率，可以通过计算联合概率是否等于各自概率的乘积来 判断它们是否相互独立。如果相等，则说明事件A与事件B相互独立。
抛硬币与掷骰子
总结词：互不影响
详细描述：抛硬币和掷骰子是两个独立的事件，一个事件的结果不会影响到另一个事件的结果。例如，抛硬币的结果不会影 响到掷骰子的结果，反之亦然。
学生成绩与家庭背景
总结词：可能相关
详细描述：学生成绩和家庭背景之间可能存在一定的相关性，但它们不是完全独立的事件。家庭背景 可能会影响学生的学习环境和资源，从而影响其成绩，但同时，学生的成绩也可能受到其他多种因素 的影响，如个人努力、教学质量等。
利用经验进行判断
总结词
根据实际经验和常识，有时可以通过观 察和推理来判断两个事件是否相互独立 。
VS
详细描述
在某些情况下，根据日常生活中的经验和 常识，可以直观地判断两个事件是否相互 独立。例如，掷骰子两次，如果每次掷骰 子的结果与另一次掷骰子无关，则可以认 为这两个事件是相互独立的。
06 事件独立性的实际例子
概率表示
若在给定C下，P(A∩B|C)=P(A|C)P(B|C)，则称在条件C下事件A与事件B条件独立。
实例
在投掷一枚骰子，出现3点的情况下，事件A为出现偶数点，事件B为出现4点，因为给定 出现3点的情况下，出现偶数点和出现4点没有关联，所以事件A与事件B在给定出现3点的 情况下条件独立。
首先明确事件A和事件B的定义，然后 分析事件A的发生是否与事件B的发生 与否有直接关联。如果事件A的发生 概率不因事件B的发生与否而改变， 则认为事件A与事件B相互独立。
利用性质进行判断
总结词
根据概率论中的性质，如果两个事件相互独立，则它们的联合概率等于各自概率的乘积。
详细描述
如果已知事件A和事件B的联合概率和各自的概率，可以通过计算联合概率是否等于各自概率的乘积来 判断它们是否相互独立。如果相等，则说明事件A与事件B相互独立。
抛硬币与掷骰子
总结词：互不影响
详细描述：抛硬币和掷骰子是两个独立的事件，一个事件的结果不会影响到另一个事件的结果。例如，抛硬币的结果不会影 响到掷骰子的结果，反之亦然。
学生成绩与家庭背景
总结词：可能相关
详细描述：学生成绩和家庭背景之间可能存在一定的相关性，但它们不是完全独立的事件。家庭背景 可能会影响学生的学习环境和资源，从而影响其成绩，但同时，学生的成绩也可能受到其他多种因素 的影响，如个人努力、教学质量等。
利用经验进行判断
总结词
根据实际经验和常识，有时可以通过观 察和推理来判断两个事件是否相互独立 。
VS
详细描述
在某些情况下，根据日常生活中的经验和 常识，可以直观地判断两个事件是否相互 独立。例如，掷骰子两次，如果每次掷骰 子的结果与另一次掷骰子无关，则可以认 为这两个事件是相互独立的。
06 事件独立性的实际例子
概率表示
若在给定C下，P(A∩B|C)=P(A|C)P(B|C)，则称在条件C下事件A与事件B条件独立。
实例
在投掷一枚骰子，出现3点的情况下，事件A为出现偶数点，事件B为出现4点，因为给定 出现3点的情况下，出现偶数点和出现4点没有关联，所以事件A与事件B在给定出现3点的 情况下条件独立。
数学选修课件第章事件的独立性
03
多个事件相互独立情况分 析
两个事件相互独立情况
定义
若事件A的发生与否对事件B的发 生概率没有影响，则称事件A与事
件B相互独立。
性质
若事件A与事件B相互独立，则 P(AB) = P(A)P(B)。
举例
抛掷两枚质地均匀的硬币，出现正 面的事件记为A，出现反面的事件记 为B，则事件A与事件B相互独立。
三个及以上事件相互独立情况
01
02
03
定义
若n个事件中任意两个事 件都相互独立，则称这n 个事件相互独立。
性质
若n个事件相互独立，则 它们同时发生的概率等于 各自发生概率的乘积。
举例
抛掷三枚质地均匀的硬币 ，出现正面的事件分别记 为A、B、C，则事件A、B 、C相互独立。
复杂系统中事件独立性判断
常见误区与辨析
误区一
认为两个事件不相关就一定相互 独立。实际上，不相关只是指两 个事件的线性关系为0，并不能
保证它们相互独立。
误区二
认为相互独立的事件一定没有交 集。实际上，相互独立的事件完 全可能有交集，只是它们的交事 件发生的概是否相互独立时 ，需要仔细分析题目条件，正确 运用定义和判定方法，避免陷入
数学选修课件第章 事件的独立性
汇报人：XX 2024-01-13
目录
• 事件独立性基本概念 • 条件概率与事件独立性 • 多个事件相互独立情况分析 • 概率论中重要公式和定理介绍 • 生活中事件独立性现象解读 • 总结回顾与拓展延伸
01
事件独立性基本概念
定义与性质
定义
两个事件A和B，如果其中一个事 件的发生不影响另一个事件的发 生概率，则称这两个事件是相互 独立的。
天气预报
事件的独立完美版PPT
(4) 如果 P (A ) ＞ 0，P (B ) ＞ 0，那么 A、B 独立与 A、B 互不相容不能同时成立。
前面我们看到独立与互斥的区别和联系， 再请你做个小练习.
设A、B为互斥事件，且P(A)>0,P(B)>0,
下面四个结论中，正确的是：
1. P(B|A)>0 3. P(A|B)=0
பைடு நூலகம்
2. P(A|B)=P(A) 4. P(AB)=P(A)P(B)
第4节 事件的独立
一. 两个事件的独立
P (B | A ) 与无条件概率 P (B )一般并不相同 ① P (B | A ) ＜ P (B ) 理解成
A 的发生“阻碍”了 B 的发生； ② P (B | A ) ＞ P (B ) 理解成
A 的发生“促进”了B 的发生；
③ P (B | A ) = P (B ) 说明 A 的发生对B 发生的概率没有任何影响 。
问事件A、B是否独立？
解： 由于 P(A)=4/52=1/13, P(B)=26/52=1/2
P(AB)=2/52=1/26 可见, P(AB)=P(A)P(B)
说明事件A、B独立.
前面我们是根据两事件独立的定义作 出结论的，也可以通过计算条件概率去做: 从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的}
=
P
(B
)
–
P
(AB
)
=
0.4 – 0.12
=
0.28；
从概率论的角度解释 “有志者，事竟成”
由于“甲命中”并不影响“乙命中”的概率，故认为A、B独立 .
至至少少发 发生生一一次次的的因概概率率此等等于于如11 。。果这只野兔被击中，应该单独归乙所有。 □
前面我们看到独立与互斥的区别和联系， 再请你做个小练习.
设A、B为互斥事件，且P(A)>0,P(B)>0,
下面四个结论中，正确的是：
1. P(B|A)>0 3. P(A|B)=0
பைடு நூலகம்
2. P(A|B)=P(A) 4. P(AB)=P(A)P(B)
第4节 事件的独立
一. 两个事件的独立
P (B | A ) 与无条件概率 P (B )一般并不相同 ① P (B | A ) ＜ P (B ) 理解成
A 的发生“阻碍”了 B 的发生； ② P (B | A ) ＞ P (B ) 理解成
A 的发生“促进”了B 的发生；
③ P (B | A ) = P (B ) 说明 A 的发生对B 发生的概率没有任何影响 。
问事件A、B是否独立？
解： 由于 P(A)=4/52=1/13, P(B)=26/52=1/2
P(AB)=2/52=1/26 可见, P(AB)=P(A)P(B)
说明事件A、B独立.
前面我们是根据两事件独立的定义作 出结论的，也可以通过计算条件概率去做: 从一副不含大小王的扑克牌中任取一张,记 A={抽到K}, B={抽到的牌是黑色的}
=
P
(B
)
–
P
(AB
)
=
0.4 – 0.12
=
0.28；
从概率论的角度解释 “有志者，事竟成”
由于“甲命中”并不影响“乙命中”的概率，故认为A、B独立 .
至至少少发 发生生一一次次的的因概概率率此等等于于如11 。。果这只野兔被击中，应该单独归乙所有。 □
高二数学事件的独立性1(1)(PPT)2-1
问:P(A)= 1 P(AB)=214
1 P(B)= 2 P(A|B)= 1
2
连续两次抛掷质地均匀的硬币,第一次出
现正面向上的条件对第二次出现正面向上的 概率是否产生影响? 即P（A|B）=P（A）
；https:/// 投资项目加盟网 餐饮连锁加盟网 最新加盟好项目 创业加盟网
2005年，银河系旋臂的结构被观测到。银河系按哈勃分类应该是一个巨大的棒旋星系SBc（旋臂宽松的棒旋星系），总质量是太阳质量的0.6万亿-3万亿倍，有大约1,000亿颗恒星。 从80年代开始，天文学家怀疑银河系是一个棒旋星系而不是一个普通的旋涡星系。2005年，斯必泽空间望远镜证实了这项怀疑，还确认了在银河核心的棒状结构比预期的还大。 银河的盘面估计直径为9.8万光年，太阳至银河中心的距离大约是2.6万光年，盘面在中心向外凸起。银河的中心有巨大的质量和紧密的结构，因此怀疑它有超大质量黑洞，因为已经有许多星系被相信有超大质量的黑洞在核心。 就像许多典型的星系一样，环绕银河系中心的天体，在轨道上的速度并不由与中心的距离和银河质量的分布来决定。在离开了核心凸起或是在外围，恒星的典型速度在210～240千米/秒之间。因此这些恒星绕行银河的周期只与轨道的长度有关。这与太阳系不同，在太阳系，距离不同就有不同的 轨道速度对应。 银河的棒状结构长约2.7万光年，以44±10度的角度横亘在太阳与银河中心之间，它主要由红色的恒星组成，大多是老年的恒星。被推论与观察到的银河旋臂结构的每一条旋臂都给予一个数字对应（像所有旋涡星系的旋臂），大约可以分出一百段。有四条主要的旋臂起源于银河的核心，包括： 2 and 8 - 三千秒差距臂和英仙座旋臂。3 and 7 - 矩尺座旋臂和天鹅座旋臂（与最近发现的延伸在一起 - 6）。4 and 10 -南十字座旋臂和盾牌座旋臂。 5 and 9 -船底座旋臂和人马座旋臂。还有两个小旋臂或分支，包括：11 -猎户座旋臂（包含太阳和太阳系在内- 12）。最新研究发现银河系可能只有两条主要旋臂——人马座旋臂和矩尺座旋臂，其绝大部分是气体，只有少量恒星点缀其中。 谷德带（本星团）是从猎户臂一端伸展出去的一条亮星集中的带，主要成员是B2～B5型星，也有一些O型星、弥漫星云和几个星协，最靠近的OB星协是天蝎-半人马星协，距离太阳大约400光年。在主要的旋臂外侧是外环或称为麒麟座环，是由天文学家布赖恩·颜尼（Brian Yanny）和韩第·周 ·纽柏格（Heidi Jo Newberg）提出的，是环绕在银河系外由恒星组成的环，其中包括在数十亿年前与其他星系作用诞生的恒星和气体。 银河的盘面被一个球状的银晕包围着，直径25万～40万光年。由于盘面上的气体和尘埃会吸收部分波长的电磁波，所以银晕的组成结构还不清楚。盘面（特别是旋臂）是恒星诞生的活跃区域，但是银晕中没有这些活动，疏散星团也主要出现于盘面上。
《随机事件的独立性》课件
《随机事件的独立性》PPT课件
# 随机事件的独立性 ## 什么是随机事件？ - 随机事件的定义 - 随机事件的例子 ## 什么是事件的独立性？ - 独立事件的定义 - 独立事件的特点 ## 什么是条件概率？ - 条件概率的定义 - 条件概率的计算方法 ## 独立事件和条件概率的关系 - 独立事件的条件概率 - 条件概率的独立事件 ## 非独立事件的条件概率 - 非独立事件的定义 - 非独立事件的条件概率的计算方法
非独立事件的条件概率
定义
非独立事件是指两个事件之间存在某种关联，一个 事件的发生会影响另一个事件的发生概率。
条件概率的计算方法
非独立事件的条件概率可以通过已知的条件和事件 的发生次数进行计算。
总结
1 随机事件的独立性的
重要性
2 独立事件和条件概率
的适用范围
3 非独立事件的条件概
率的应用场景
了解随机事件的独立性可以 帮助我们更好地分析和理解 概率问题。
什么是条件概率？
定义
条件概率是指当已知与之相关的一些条件时，事件发生的概率。Байду номын сангаас
计算方法
条件概率可以通过已知的条件和事件的发生次数进行计算。
独立事件和条件概率的关系
1
独立事件的条件概率
在独立事件中，条件概率的计算结果与事件的发生与否无关。
2
条件概率的独立事件
在条件概率中，独立事件的发生与否不会影响条件概率的结果。
什么是随机事件？
定义
随机事件是在一次试验中，有多种可能结果中的某 种结果发生的事件。
例子
抛一枚硬币，正面朝上或反面朝上都是随机事件。
什么是事件的独立性？
定义
独立事件是指两个事件之间互不影响，一个事件的 发生不受另一个事件的发生与否的影响。
# 随机事件的独立性 ## 什么是随机事件？ - 随机事件的定义 - 随机事件的例子 ## 什么是事件的独立性？ - 独立事件的定义 - 独立事件的特点 ## 什么是条件概率？ - 条件概率的定义 - 条件概率的计算方法 ## 独立事件和条件概率的关系 - 独立事件的条件概率 - 条件概率的独立事件 ## 非独立事件的条件概率 - 非独立事件的定义 - 非独立事件的条件概率的计算方法
非独立事件的条件概率
定义
非独立事件是指两个事件之间存在某种关联，一个 事件的发生会影响另一个事件的发生概率。
条件概率的计算方法
非独立事件的条件概率可以通过已知的条件和事件 的发生次数进行计算。
总结
1 随机事件的独立性的
重要性
2 独立事件和条件概率
的适用范围
3 非独立事件的条件概
率的应用场景
了解随机事件的独立性可以 帮助我们更好地分析和理解 概率问题。
什么是条件概率？
定义
条件概率是指当已知与之相关的一些条件时，事件发生的概率。Байду номын сангаас
计算方法
条件概率可以通过已知的条件和事件的发生次数进行计算。
独立事件和条件概率的关系
1
独立事件的条件概率
在独立事件中，条件概率的计算结果与事件的发生与否无关。
2
条件概率的独立事件
在条件概率中，独立事件的发生与否不会影响条件概率的结果。
什么是随机事件？
定义
随机事件是在一次试验中，有多种可能结果中的某 种结果发生的事件。
例子
抛一枚硬币，正面朝上或反面朝上都是随机事件。
什么是事件的独立性？
定义
独立事件是指两个事件之间互不影响，一个事件的 发生不受另一个事件的发生与否的影响。
事件的独立性PPT优秀课件
例2：如图，用X，Y ，Z三类不同的元件
连接成系统N。当元件 X，Y，Z都正常 工作时，系统N正常工 作。已知元件X， Y，Z正常工作的概率 依次为0.80,0. 90, 0.90求系统N正常 工作的概率P
Ｘ
Ｙ
Ｚ
变式:若系统如下图所示,其它条件 不变,则系统正常工作的概率?
A
B
C
练习.电路中有三个开关,每个开关开
证
A A A ( B B ) AB A B
P ( A ) P ( AB ) P ( A B ) P ( A B ) P ( A ) P ( AB )
又∵ A与B相互独立
P ( A B ) P ( A ) P ( AB ) P ( A ) P ( A ) P ( B ) P ( A )[ 1 P ( B )] P (A )P (B )
一.复习回顾:
抛掷一枚质地均匀的硬 币两次 （ 1 ）两次都是正面向上的 概率是多少？
（2 ）在已知有一次出现正 面向上的条件下， 两次都是正面向上的概 率是多少？ （3 ）在第一次出现正面向 上的条件下， 第二次出现正面向上的 概率是多少？
1.条件概率:若有两个事件A和B，在已知 事件B的条件下考虑事件A发生的概率， 则称此事件B已发生的条件下A的条件概 率，记为 P(A|B) 注：1.0≤P(A|B) ≤1
因而,由全概率公式得飞机被击落的概率为
P 0 . 2 0 . 36 0 . 6 0 . 41 1 0 . 14
0 . 458 .
85.每一年，我都更加相信生命的浪费是在于：我们没有献出爱，我们没有使用力量，我们表现出自私的谨慎，不去冒险，避开痛苦，也失去了快乐。――[约翰· B· 塔布] 86.微笑，昂首阔步，作深呼吸，嘴里哼着歌儿。倘使你不会唱歌，吹吹口哨或用鼻子哼一哼也可。如此一来，你想让自己烦恼都不可能。――[戴尔· 卡内基] 87.当一切毫无希望时，我看着切石工人在他的石头上，敲击了上百次，而不见任何裂痕出现。但在第一百零一次时，石头被劈成两半。我体会到，并非那一击，而是前面的敲打使它裂开。――[贾柯· 瑞斯] 88.每个意念都是一场祈祷。――[詹姆士· 雷德非] 89.虚荣心很难说是一种恶行，然而一切恶行都围绕虚荣心而生，都不过是满足虚荣心的手段。――[柏格森] 90.习惯正一天天地把我们的生命变成某种定型的化石，我们的心灵正在失去自由，成为平静而没有激情的时间之流的奴隶。――[托尔斯泰] 91.要及时把握梦想，因为梦想一死，生命就如一只羽翼受创的小鸟，无法飞翔。――[兰斯顿· 休斯] 92.生活的艺术较像角力的艺术，而较不像跳舞的艺术；最重要的是：站稳脚步，为无法预见的攻击做准备。――[玛科斯· 奥雷利阿斯] 93.在安详静谧的大自然里，确实还有些使人烦恼.怀疑.感到压迫的事。请你看看蔚蓝的天空和闪烁的星星吧!你的心将会平静下来。[约翰· 纳森· 爱德瓦兹] 94.对一个适度工作的人而言，快乐来自于工作，有如花朵结果前拥有彩色的花瓣。――[约翰· 拉斯金] 95.没有比时间更容易浪费的,同时没有比时间更珍贵的了，因为没有时间我们几乎无法做任何事。――[威廉· 班] 96.人生真正的欢欣，就是在于你自认正在为一个伟大目标运用自己；而不是源于独自发光.自私渺小的忧烦躯壳，只知抱怨世界无法带给你快乐。――[萧伯纳] 97.有三个人是我的朋友爱我的人.恨我的人.以及对我冷漠的人。 爱我的人教我温柔；恨我的人教我谨慎；对我冷漠的人教我自立。――[J·E·丁格] 98.过去的事已经一去不复返。聪明的人是考虑现在和未来，根本无暇去想过去的事。――[英国哲学家培根] 99.真正的发现之旅不只是为了寻找全新的景色，也为了拥有全新的眼光。――[马塞尔· 普劳斯特] 100.这个世界总是充满美好的事物，然而能看到这些美好事物的人，事实上是少之又少。――[罗丹] 101.称赞不但对人的感情，而且对人的理智也发生巨大的作用，在这种令人愉快的影响之下，我觉得更加聪明了，各种想法，以异常的速度接连涌入我的脑际。――[托尔斯泰] 102.人生过程的景观一直在变化，向前跨进，就看到与初始不同的景观，再上前去，又是另一番新的气候――。[叔本华] 103.为何我们如此汲汲于名利，如果一个人和他的同伴保持不一样的速度，或许他耳中听到的是不同的旋律，让他随他所听到的旋律走，无论快慢或远近。――[梭罗] 104.我们最容易不吝惜的是时间，而我们应该最担心的也是时间；因为没有时间的话，我们在世界上什么也不能做。――[威廉· 彭] 105.人类的悲剧，就是想延长自己的寿命。我们往往只憧憬地平线那端的神奇【违禁词，被屏蔽】，而忘了去欣赏今天窗外正在盛开的玫瑰花。――[戴尔· 卡内基] 106.休息并非无所事事，夏日炎炎时躺在树底下的草地，听着潺潺的水声，看着飘过的白云，亦非浪费时间。――[约翰· 罗伯克] 107.没有人会只因年龄而衰老，我们是因放弃我们的理想而衰老。年龄会使皮肤老化，而放弃热情却会使灵魂老化。――[撒母耳· 厄尔曼] 108.快乐和智能的区别在于：自认最快乐的人实际上就是最快乐的，但自认为最明智的人一般而言却是最愚蠢的。――[卡雷贝· C· 科尔顿] 109.每个人皆有连自己都不清楚的潜在能力。无论是谁，在千钧一发之际，往往能轻易解决从前认为极不可能解决的事。――[戴尔· 卡内基] 110.每天安静地坐十五分钟· 倾听你的气息，感觉它，感觉你自己，并且试着什么都不想。――[艾瑞克· 佛洛姆] 111.你知道何谓沮丧---就是你用一辈子工夫，在公司或任何领域里往上攀爬，却在抵达最高处的同时，发现自己爬错了墙头。－－[坎伯] 112.「伟大」这个名词未必非出现在规模很大的事情不可；生活中微小之处，照样可以伟大。――[布鲁克斯] 113.人生的目的有二：先是获得你想要的；然后是享受你所获得的。只有最明智的人类做到第二点。――[罗根· 皮沙尔· 史密斯] 114.要经常听.时常想.时时学习，才是真正的生活方式。对任何事既不抱希望，也不肯学习的人，没有生存的资格。 ――[阿萨· 赫尔帕斯爵士] 115.旅行的精神在于其自由，完全能够随心所欲地去思考.去感觉.去行动的自由。――[威廉· 海兹利特] 116.昨天是张退票的支票，明天是张信用卡，只有今天才是现金；要善加利用。――[凯· 里昂] 117.所有的财富都是建立在健康之上。浪费金钱是愚蠢的事，浪费健康则是二级的谋杀罪。――[B·C·福比斯] 118.明知不可而为之的干劲可能会加速走向油尽灯枯的境地，努力挑战自己的极限固然是令人激奋的经验，但适度的休息绝不可少，否则迟早会崩溃。
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P(BC)=P(B)P(C), 则称事件A、B、C两两相互独立；
若在此基础上还满足： (2) P(ABC)＝P(A)P(B)P(C), 则称事件A、B、C相互独立。
注:两两独立未必相互独立!
例:从分别标有1,2,3,4四个数字的4张卡片中随机抽 取一张,以事件A表示“取到1或2号卡片”;事件B表 示“取到1或3号卡片”;事件C表示“取到1或4号卡 片”.则事件A,B,C两两独立但不相互独立.
A) P( A | B) P( A | B) C) P(AB) P(A)P(B)
B) P(A | B) P(A | B) D) P(AB) P(A)P(B)
四、计算题
一、课后习题部分
1.7若W表示昆虫出现残翅，E表示有退化性眼睛，且
P ( W ) 0 . 1 2 5 ,P ( E ) 0 . 0 7 5 ,P ( W E ) 0 . 0 2 5 ,
§1.2 事件的概率 一、内容回顾 1.频率的定义及性质 2.概率的定义及性质 二、注意要点 1.概率的统计背景 2.对概率性质的把握 三、应会做的习题
会利用事件间的关系及运算、运算律化简复杂事件， 并利用概率性质求概率
§1.3 古典概率模型
一、内容回顾 1.古典概率模型定义 2.古典概率的计算 3.加法原理及乘法原理 二、注意要点 古典概率计算时，随机事件及样本空间包含的样
设事件A、B、C、D相互独立，则
(1)AUB与CD独立吗？ (2)AUB与BC独立吗？
一般地，设A1，A2，…，An是n个事件， B1，B2，…，Bm是m个事件如果对
任意k (1kn), 任意的1i1i2 … ik n， 及任意l (1lm), 任意的1 1j1j2 … jl m，有
P(A i1 A i2 … A ik B j1 B j2 … B jl) ＝P(A i1 A i2 … A ik ) P(B j1 B j2 … B jl) 则称事件组{A1，A2，…，An}与事件组{B1，B2，…，
从一付52张的扑克牌中任意抽取一张， 以A表示抽出一张A，以B表示抽出一张 黑桃,问:
(1)A与B是否独立? (2)A与B是否独立?
定理、以下四件事等价 (1)事件A、B相互独立；(2)事件A、B相互独立； (3)事件A、B相互独立；(4)事件A、B相互独立。
二、多个事件的独立
定义2、若三个事件A、B、C满足： (1) P(AB)=P(A)P(B), P(AC)=P(A)P(C),
解:设Ai--第i架飞机命中目标,i=1,…,n; B--目标被命中.
U P(B) P(
nAiΒιβλιοθήκη B)n1 P(IAiB) 1
1 p1 p2
n
i 1
i 1
第一章 小结
本章包括 六个概念: （随机试验、样本空间、事件、概率、条
件概率、独立性） 四个公式:
（加法公式、乘法公式、全概率公式、 贝叶斯公式）
二、填空
1.设两个独立事件A和B都不发生的概率为1/9,A发生而B不 发生的概率与B发生而A不发生的概率相等,则P(A)=( ).
2.已知A与B相互独立，且互不相容则 min(P(A),P(B))=( )
三、选择题
3.设A,B是两个随机事件,且 0 P(A) 1, P(B) 0
P(B | A) P(B | A) ,则必有
和一个概型:（古典概型）
§1.1 基本概念
一、基本内容
1.随机试验 2.随机事件、样本点、样本空间 3.事件间的关系及运算、运算律 二、注意要点
1.判断随机试验的三个条件 2.事件间的关系及运算的定义要精确把握 3.注意摩根律的使用 三、应会做的题型
1.给出一个随机试验应会写出样本点及样本空间 2.会利用事件间的关系及运算化简复杂事件
Bm}相互独立。 此时
事件函数F(A1，A2，…，An）与 事件函数G(B1，B2，…，Bm)相互独立。
例．如图，1、2、3、4、5表示继电器触
点,假设每个触点闭合的概率为p,且各继电
器接点闭合与否相互独立，求L至R是通路 的概率。
n架轰炸机独立地飞往目标投弹.已知每 架飞机能够飞到目标上空的概率为p1,在目 标上空投弹,命中目标的概率为p2. 求目标 被命中的概率.
本点数计算时所用 的是排列还是组合必须一致 三、应会做的习题 简单古典概率的计算
§1.4 条件概率
一、内容回顾 1.条件概率的定义及性质 2.条件概率的计算公式：a 在缩减的样本空间下的计算公式；b 在原
来的样本空间下的计算公式 3.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式 二、注意要点 1.条件概率也是概率，具有概率的一切性质 2.注意计算条件概率的二种方法的合理使用 3.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式的使用场合 三、会做的习题 1.会判断所求概率是否为条件概率，并选择一种合适的方法计算之 2.会判断使用乘法公式、全概公式、贝叶斯公式的场合、条件，正
确使用之计算概率
§1.5 事件的独立性
一、主要内容 1.独立性的定义 2.两个事件相互独立的四个等价命题 3.随机事件组两两相互独立以及相互独立的定义 4.随机事件组相互独立的等价命题 二、注意要点 1.独立性定义引入的意义 2.事件之间是否独立是要根据实际问题的性质来判断的 三、会做的习题 1.会利用独立性及其等价命题简便计算复杂事件的概率
事实上， P（A） P（ B） （P C） 1 2
P（AB） P（BC） P（ AC） 1 4
P（ABC） 1 4
一般地，设A1，A2，…，An是n个事件，如果对 任意k (1kn), 任意的1i1i2 … ik n，具有等式
P(A i1 A i2 … A ik)＝P(A i1)P(A i2)…P(A ik) 则称n个事件A1，A2，…，An相互独立。
课堂练习
一.判断对错 1.某种疾病的发病率为1%，则每100人必有一人发病 2.A，B为两事件，则AB-A=B 3.“A，B都发生”的对立事件是“A，B都不发生” 4.P(A)0,P(B)0,若A，B互斥，则A，B不独立. 5.若A=，则A与任何事件即互斥又相互独立. 6.假如每个人的血清中含有肝炎病毒的概率为p，则由n个人 的血清混合后的血清中含有肝炎病毒的概率为np.
若在此基础上还满足： (2) P(ABC)＝P(A)P(B)P(C), 则称事件A、B、C相互独立。
注:两两独立未必相互独立!
例:从分别标有1,2,3,4四个数字的4张卡片中随机抽 取一张,以事件A表示“取到1或2号卡片”;事件B表 示“取到1或3号卡片”;事件C表示“取到1或4号卡 片”.则事件A,B,C两两独立但不相互独立.
A) P( A | B) P( A | B) C) P(AB) P(A)P(B)
B) P(A | B) P(A | B) D) P(AB) P(A)P(B)
四、计算题
一、课后习题部分
1.7若W表示昆虫出现残翅，E表示有退化性眼睛，且
P ( W ) 0 . 1 2 5 ,P ( E ) 0 . 0 7 5 ,P ( W E ) 0 . 0 2 5 ,
§1.2 事件的概率 一、内容回顾 1.频率的定义及性质 2.概率的定义及性质 二、注意要点 1.概率的统计背景 2.对概率性质的把握 三、应会做的习题
会利用事件间的关系及运算、运算律化简复杂事件， 并利用概率性质求概率
§1.3 古典概率模型
一、内容回顾 1.古典概率模型定义 2.古典概率的计算 3.加法原理及乘法原理 二、注意要点 古典概率计算时，随机事件及样本空间包含的样
设事件A、B、C、D相互独立，则
(1)AUB与CD独立吗？ (2)AUB与BC独立吗？
一般地，设A1，A2，…，An是n个事件， B1，B2，…，Bm是m个事件如果对
任意k (1kn), 任意的1i1i2 … ik n， 及任意l (1lm), 任意的1 1j1j2 … jl m，有
P(A i1 A i2 … A ik B j1 B j2 … B jl) ＝P(A i1 A i2 … A ik ) P(B j1 B j2 … B jl) 则称事件组{A1，A2，…，An}与事件组{B1，B2，…，
从一付52张的扑克牌中任意抽取一张， 以A表示抽出一张A，以B表示抽出一张 黑桃,问:
(1)A与B是否独立? (2)A与B是否独立?
定理、以下四件事等价 (1)事件A、B相互独立；(2)事件A、B相互独立； (3)事件A、B相互独立；(4)事件A、B相互独立。
二、多个事件的独立
定义2、若三个事件A、B、C满足： (1) P(AB)=P(A)P(B), P(AC)=P(A)P(C),
解:设Ai--第i架飞机命中目标,i=1,…,n; B--目标被命中.
U P(B) P(
nAiΒιβλιοθήκη B)n1 P(IAiB) 1
1 p1 p2
n
i 1
i 1
第一章 小结
本章包括 六个概念: （随机试验、样本空间、事件、概率、条
件概率、独立性） 四个公式:
（加法公式、乘法公式、全概率公式、 贝叶斯公式）
二、填空
1.设两个独立事件A和B都不发生的概率为1/9,A发生而B不 发生的概率与B发生而A不发生的概率相等,则P(A)=( ).
2.已知A与B相互独立，且互不相容则 min(P(A),P(B))=( )
三、选择题
3.设A,B是两个随机事件,且 0 P(A) 1, P(B) 0
P(B | A) P(B | A) ,则必有
和一个概型:（古典概型）
§1.1 基本概念
一、基本内容
1.随机试验 2.随机事件、样本点、样本空间 3.事件间的关系及运算、运算律 二、注意要点
1.判断随机试验的三个条件 2.事件间的关系及运算的定义要精确把握 3.注意摩根律的使用 三、应会做的题型
1.给出一个随机试验应会写出样本点及样本空间 2.会利用事件间的关系及运算化简复杂事件
Bm}相互独立。 此时
事件函数F(A1，A2，…，An）与 事件函数G(B1，B2，…，Bm)相互独立。
例．如图，1、2、3、4、5表示继电器触
点,假设每个触点闭合的概率为p,且各继电
器接点闭合与否相互独立，求L至R是通路 的概率。
n架轰炸机独立地飞往目标投弹.已知每 架飞机能够飞到目标上空的概率为p1,在目 标上空投弹,命中目标的概率为p2. 求目标 被命中的概率.
本点数计算时所用 的是排列还是组合必须一致 三、应会做的习题 简单古典概率的计算
§1.4 条件概率
一、内容回顾 1.条件概率的定义及性质 2.条件概率的计算公式：a 在缩减的样本空间下的计算公式；b 在原
来的样本空间下的计算公式 3.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式 二、注意要点 1.条件概率也是概率，具有概率的一切性质 2.注意计算条件概率的二种方法的合理使用 3.乘法公式、全概公式、贝叶斯公式的使用场合 三、会做的习题 1.会判断所求概率是否为条件概率，并选择一种合适的方法计算之 2.会判断使用乘法公式、全概公式、贝叶斯公式的场合、条件，正
确使用之计算概率
§1.5 事件的独立性
一、主要内容 1.独立性的定义 2.两个事件相互独立的四个等价命题 3.随机事件组两两相互独立以及相互独立的定义 4.随机事件组相互独立的等价命题 二、注意要点 1.独立性定义引入的意义 2.事件之间是否独立是要根据实际问题的性质来判断的 三、会做的习题 1.会利用独立性及其等价命题简便计算复杂事件的概率
事实上， P（A） P（ B） （P C） 1 2
P（AB） P（BC） P（ AC） 1 4
P（ABC） 1 4
一般地，设A1，A2，…，An是n个事件，如果对 任意k (1kn), 任意的1i1i2 … ik n，具有等式
P(A i1 A i2 … A ik)＝P(A i1)P(A i2)…P(A ik) 则称n个事件A1，A2，…，An相互独立。
课堂练习
一.判断对错 1.某种疾病的发病率为1%，则每100人必有一人发病 2.A，B为两事件，则AB-A=B 3.“A，B都发生”的对立事件是“A，B都不发生” 4.P(A)0,P(B)0,若A，B互斥，则A，B不独立. 5.若A=，则A与任何事件即互斥又相互独立. 6.假如每个人的血清中含有肝炎病毒的概率为p，则由n个人 的血清混合后的血清中含有肝炎病毒的概率为np.