1-3 古典概型与几何概型

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1-3古典概型与几何概型

1-3古典概型与几何概型

例(会面问题)甲、乙两人相约8点到9点在某 地会面,先到者等候另一人20分钟,过时就可 离去,试求这两人能会面的概率. 解: 以x,y分别表示甲、乙两人的到达时刻,则两人能
y
60
会面的充要条件为 x y 20
y x 20
x y 20
{( x , y ) | 0 x 60, 0 y 60} A {( x , y ) | ( x , y ) ,| x y | 20}
事件分别为A,B,C,D.
(1)第i次取到的是黑球;

1 2 i

a+b
a ab
P ( A)
a [(a b 1)!] ( a b )!

----------抽签的公平性
(2)第i次才取到黑球;

1
P( B)

i-1

2
a Pb
i 1
3
i
a Pb
i i 1
a+b
r

2( n r 1) n( n 1)
n!
练习:
P30 : 12
(2)袋中取球问题(有无放回取球,取球是否考虑顺序) 例:一个袋子中装有10个大小相同的球,其中 3个黑球,7个白球。每次随机地从袋中取一 球,连续取两次。 取球方式 (1)无放回 (2)有放回
分别求下列事件的概率:
(1)取到的两球刚好一个白球一个黑球 (2)两个球全是黑球 (3)两个球中至少有一个黑球
P ( A) 1 P ( A) 1 C 9995 C10000
10 10
0.00499
2.《学习指导与习题解析》:P21:6, P23:9

古典概型与几何概型的异同点

古典概型与几何概型的异同点

古典概型与几何概型的异同点一、背景和定义1. 古典概型:基于等可能性的最直观概率模型。

若一个试验只有有限个基本事件,且每个基本事件发生的可能性相同,则该试验称为古典概型。

2. 几何概型:当试验的可能结果不是有限可数时,或者每个结果发生的可能性不都是相等的,这时候就需要用到几何概型。

它是基于长度、面积、体积等几何量与概率的结合。

二、相同点1. 两者都是概率模型,用于描述随机试验中各种结果出现的可能性。

2. 在每种模型下,每个基本事件(或样本点)的概率都是非负的,并且它们的和都等于1。

三、不同点1. 试验的基本事件数量:古典概型是有限可数的,而几何概型则可能无限不可数。

2. 概率的定义方式:在古典概型中,概率是基于等可能的假设来定义的。

而在几何概型中,概率是通过与某个几何量(如长度、面积、体积等)的关联来定义的。

3. 概率的计算方法:在古典概型中,概率通常是直接计算基本事件的数量来得到。

而在几何概型中,概率的计算可能需要使用几何知识,如长度、面积或体积等。

4. 适用范围:古典概型适用于具有有限个等可能结果的情况,例如掷骰子、抽签等。

而几何概型适用于试验结果连续且无限的情况,例如在一定范围内的随机落点、随机选择一条线段上的点等。

5. 公平性:古典概型假定每个基本事件的发生是公平的,即每个基本事件的概率都是相等的。

而几何概型中,公平性的概念可能不那么直观,因为基本事件的发生可能与空间的分布有关。

6. 概率的取值:在古典概型中,概率的取值是离散的,通常是0或1。

而在几何概型中,概率的取值是连续的,可以在0到1之间任意取值。

7. 问题的复杂性:对于一些复杂的问题,如复杂的多因素决策问题,可能需要考虑更复杂的概率模型,而不仅仅是古典概型或几何概型。

四、例子1. 古典概型例子:抛掷一枚硬币,正面朝上或反面朝上的概率都是0.5;从一副扑克牌中抽取一张牌,每种花色的概率都是1/4。

这些例子都是基于等可能的假设,每个基本事件的发生概率都是相等的。

1.3古典概型与几何概型

1.3古典概型与几何概型
设有 N 件产品, 其中有 D 件次品, 今从中任取 n 件,问其中恰有 k ( k D ) 件次品的概率是多少 ?
解 在N件产品中抽取n件的所有可能取法共有 N 种, n
在 N 件产品中抽取n件,其中恰有k 件次品的取法
D N D 种, k n k D N D N . 于是所求的概率为 p k n k n
河南理工大学精品课程 概率论与数理统计
19
2005
. (1) 设事件 A1 为“恰有一 练习1 将一枚硬币抛掷三次 次出现正面” , 求 P ( A1 ). ( 2) 设事件 A2 为 “至少有一 次出现正面” , 求 P ( A2 ).
解 (1) 设 H 为出现正面, T 为出现反面.
则 S { HHH , HHT , HTH , THH , HTT , THT , TTH , TTT }.
S {HH, HT, TT}
他计算得
P( A) 1 3
3
这不是 等可能概型!
2005
河南理工大学精品课程 概率论与数理统计
袋中有 a 只白球, b只红球. 从袋中任取 n 只球, 求取到 k ( min(n, a) ) 只白球的概率. 从 a b 只球中任取 n 只,样本点总数为
nk k C C 取到 k 只白球的有利场合数为 a b
概率非常小的事件,称为小概率事件
小概率事件在大量重复试验中几乎是必然 发生的.
下面的例题是利用统计推断原理对某种假设作
出判断(接受或拒绝),这在数理统计的假设检验 中是非常有用的。
例:某接待站在某一周内接待了12次来访者,已知
所有这些来访都是在星期二与星期四进行的,问能否由此 推断该接待站的接待时间是有规定的? 〖解〗若接待时间没有规定,且来 抽象:模型化 人=“球”

1.3_古典概型与几何概型

1.3_古典概型与几何概型
k n k n
种取法.
摸球模型 (1) 无放回地摸球 问题1 设袋中有4 只白球和 2只黑球, 现从 袋中无放回地依次摸出2只球,求这2只球都 是白球的概率. 解 设 A = {摸得 2 只球都是白球}, 基本事件总数为 6×5 A 所包含基本事件的个数为 4 × 3 4×3 2 故 P( A) = = . 6×5 5
5 8 1 4 6 9 3 10 7
设 随机试验E 具有下列特点: 概率的 基本事件的个数有限 古典定义 每个基本事件等可能性发生 则称 E 为 古典(等可能)概型
古典概型中事件概率的计算
摸到2号球 记 A={摸到 号球 摸到 号球} P(A)=?
2
P(A)=1/10
摸到红球} 记 B={摸到红球 摸到红球 P(B)=?
2、许多表面上提法不同的问题实质上属于同 、 一类型: 一类型: 某城市每周发生7次车祸, 某城市每周发生 次车祸,假设每天发生 次车ห้องสมุดไป่ตู้ 车祸的概率相同. 车祸的概率相同. 求每天恰好发生一次车祸 的概率. 的概率 车祸 天
几何概型 (等可能概型的推广)
如果一个随机试验的样本空间 Ω 是一个大小 可以度量的几何区域。向区域内任意投一点, 落在区域内任意点处都是“等可能的”,则 称这类随机试验为几何概型。
2、许多表面上提法不同的问题实质上属于同 、 一类型: 一类型: 个人, 有n个人,设每个人的生日是任一天的概 个人 率为1/365. 求这n (n ≤365)个人的生日互不相 率为 求这 个人的生日互不相 同的概率. 同的概率 人 任一天
2、许多表面上提法不同的问题实质上属于同 、 一类型: 一类型: 个旅客, 个车站 有n个旅客,乘火车途经 个车站,设每 个旅客 乘火车途经N个车 个人在每站下车的概率为1/ 个人在每站下车的概率为 N(N ≥ n) ,求指 定的n个站各有一人下车的概率 定的 个站各有一人下车的概率. 个站各有一人下车的概率 旅客 车站

古典概型与几何概型大学数学教案2

古典概型与几何概型大学数学教案2

第三节 古典概型与几何概型引例 一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球. 将球编号为1—10.把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球. 因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的, 所以我们没有理由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得, 也就是说,这10个球中的任一个被抽取的可能性均为101. 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型, 它曾经是概率论发展初期主要的研究对象.内容分布图示★ 引例★ 古典概型★ 计算古典概率的方法 ★ 例1★ 例2 ★ 例3 ★ 例4★ 例5 ★ 例6 ★ 几何概型★ 例7★ 例8 ★ 内容小结★ 课堂练习★ 习题1-3内容要点:一、古典概型我们称具有下列两个特征的随机试验模型为古典概型。

1. 随机试验只有有限个可能的结果;2. 每一个结果发生的可能性大小相同.因而古典概型又称为等可能概型.在概率论的产生和发展过参程中,它是最早的研究对象,且在实际中也最常用的一种概率模型。

它在数学上可表述为:在古典概型的假设下,我们来推导事件概率的计算公式. 设事件A 包含其样本空间S 中k 个基本事件, 即},{}{}{21ki i i e e e A = 则事件A 发生的概率.)()()(11中基本事件的总数包含的基本事件数S A n k e P e P A P kj i k j i j j ====∑== 称此概率为古典概率.这种确定概率的方法称为古典方法. 这就把求古典概率的问题转化为对基本事件的计数问题.二、 计算古典概率的方法基本计数原理:1. 加法原理:设完成一件事有m 种方式,其中第一种方式有1n 种方法,第二种方式有2n 种方法,……,第m 种方式有m n 种方法,无论通过哪种方法都可以完成这件事,则完成这件事的方法总数为m n n n +++ 21.2. 乘法原理:设完成一件事有m 个步骤,其中第一个步骤有1n 种方法,第二个步骤有2n 种方法,……,第m 个步骤有m n 种方法;完成该件事必须通过每一步骤才算完成,则完成这件事的方法总数为 m n n n ⨯⨯⨯ 21.3. 排列组合方法(1) 排列公式:(2) 组合公式; (3) 二项式公式.三、几何概型古典概型只考虑了有限等可能结果的随机试验的概率模型. 这里我们进一步研究样本空间为一线段、平面区域或空间立体等的等可能随机试验的概率模型—几何概型.a) 设样本空间S 是平面上某个区域, 它的面积记为)(S μ;b) 向区域S 上随机投掷一点,这里“随机投掷一点”的含义是指该点落入S 内任何部分区域A 的可能性只与区域A 的面积)(A μ成比例, 而与区域A 的位置和形状无关. 向区域S 上随机投掷一点, 该点落在区域A 的的事件仍记为A ,则A 概率为)()(A A P λμ=, 其中λ为常数,而)()(S S P λμ=,于是得)(1S μλ=,从而事件A 的概率为)()()(S A A P μμ= 几何概率 )(* 注: 若样本空间S 为一线段或一空间立体, 则向S “投点”的相应概率仍可用)(*式确定, 但)(⋅μ应理解为长度或体积.例题选讲:例1 (讲义例1) 一个袋子中装有10个大小相同的球, 其中3个黑球, 7个白球, 求(1) 从袋子中任取一球, 这个球是黑球的概率;(2) 从袋子中任取两球, 刚好一个白球一个黑球的概率以及两个球全是黑球的概率. 解 (1) 10个球中任取一个, 共有10110=C 种.从而根据古典概率计算, 事件A :“取到的球为黑球”的概率为)(A P 11013C C =.103= (2) 10球中任取两球的取法有210C 种, 其中刚好一个白球, 一个黑球的取法有1713C C ⋅种取法, 两个球均是黑球的取法有23C 种, 记B 为事件“刚好取到一个白球一个黑球”, C 为事件“两个球均为黑球”, 则。

高三概率(文)

高三概率(文)

概率专题【知识脉络】【知识点总结】 一、随机事件 1、事件的分类: (1)随机事件(2)确定性事件:必然事件和不可能事件2、随机事件的概率(统计定义):一般的,如果随机事件A 在n 次实验中发生了m 次,当实验的次数n 很大时,我们称事件A 发生的概率为()nm A P ≈, 3、概率的基本性质:(1)对任意的一个随机事件A ,有()10≤≤A P(2)用Ω和Φ分别表示必然事件和不可能事件,则有()1=ΩP ,()0=ΦP (3)如果事件A 和事件B 互斥,则有()()()B P A P B A P +=+ 二、古典概型与几何概型 1、古典概型(1)古典概型的定义:①所有基本事件有限个;②每个基本事件发生的可能性都相等。

我们将满足这两个特点的概率模型成为古典概率模型,简称古典概型。

(2)古典概型的概率公式:总的基本事件个数包含的基本事件数A A P =)(2、几何概型 (1)几何概型的定义:如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型,简称几何概型。

(2)几何概型的概率公式:积)的区域长度(面积或体试验的全部结果所构成的长度(面积或体积)构成事件A A P =)(【随机事件】1、在12件同类产品中,有10件正品,2件次品,从中任意抽取3件,下列事件中的必然事件是( )A .有3件正品B .至少有一件次品C .3件都是次品D .至少有一件正品2、下列说法正确的是( )A .掷一枚硬币,出现正面朝上的概率是0.5,因此掷一枚硬币10次,恰好出现5次正面向上B .连续四次掷一颗骰子,都出现6点是不可能事件C .一个射手射击一次,命中环数大于9与命中环数小于8是互斥事件D .若P (A+B )=1,则事件A 与B 为对立事件3、下列叙述错误的是( )A .频率是随机的,在试验前不能确定,随着试验次数的增加,频率一般会越来越接近概率 B.若随机事件发生的概率为,则 C.互斥事件不一定是对立事件,但是对立事件一定是互斥事件D .张奖券中有一张有奖,甲先抽,乙后抽,那么乙与甲抽到有奖奖券的可能性相同4、下列说法正确的是( )①必然事件的概率等于1; ②互斥事件一定是对立事件;③球的体积与半径的关系是正相关; ④汽车的重量和百公里耗油量成正相关. A .①② B .①③ C .①④ D .③④5、下列说法正确的是( )A .掷一枚硬币,出现正面朝上的概率是0.5,因此掷一枚硬币10次,恰好出现5次正面向上B .连续四次掷一颗骰子,都出现6点是不可能事件C .一个射手射击一次,命中环数大于9与命中环数小于8是互斥事件D .若P (A+B )=1,则事件A 与B 为对立事件 6、从装有2个红球和2个白球的口袋内任取2个球,那么互斥而不对立的两个事件是 .①至少有1个白球,都是红球 ②至少有1个白球,至多有1个红球 ③恰有1个白球,恰有2个白球 ④至多有1个白球,都是红球A ()A p ()10≤≤A p 5【古典概型】1、从三件正品、一件次品中随机取出两件,则取出的产品全是正品的概率是.A 41 .B 21 .C 81 .D 322、在1、2、3、4四个数中,任选取两个数,其中一个数是另一个数的2倍的概率是( )A32 B 21 C 31 D 813、在4张卡片上分别写有数字4321、、、,然后将它们混合,再任意排列成一行,则得到的四位数能被2整除的概率是.A 41 .B 32 .C 21 .D 314、若以连续掷两次骰子分别得到的点数m 、n 作为点P 的坐标,则点P 落在2522=+y x 内的概率是( ) A187 B 367 C 1813 D36135、从个位数与十位数之和为奇数的两位数中任取一个,其个位数为0的概率是________.6、从已有3个红球、2个白球的袋中任取3个球,则所取的3个球中至少有1个白球的概率是__________.7、从长度分别为1、2、3、4的四条线段中,任取三条的不同取法共有n 种.在这些取法中,以取出的三条线段为边可组成的三角形的个数为m ,则 mn等于__________.【几何概型】1、若x 可以在13x +≤的条件下任意取值,则x 是负数的概率是 .2、在等腰Rt △ABC 中,在斜边AB 上任取一点M ,则AM 的长小于AC 的长的概率为______.3、如图,矩形ABCD 中,点E 为边CD 的中点,若在矩形ABCD 内部随机取一个点Q ,则点Q 取自△ABE 内部的概率等于____________.4、在长为12cm 的线段AB 上任取一点C .现做一矩形,邻边长分别等于线段AC ,CB 的长,则该矩形面积小于32cm 2的概率为___________.5、如图,在圆心角为直角的扇形OAB 中,分别以OA ,OB 为直径作两个半圆.在扇形OAB 内随机取一点,则此点取自阴影部分的概率是______________.6、甲乙两艘轮船都要停靠在同一个泊位,它们可能在一昼夜内任意时刻到达,甲、乙两船停靠泊位的时间分别为4小时与2小时,求一艘船停靠泊位时必须等待一段时间的概率.【综合演练】1、一枚硬币连掷3次,只有一次出现正面的概率是( ) A.83 B.32 C.31 D.411-1、4张卡片上分别写有数字1,2,3,4,从这4张卡片中随机抽取2张,则取出的2张卡片上的数字之和为奇数的概率为( ) A .13B .12C .23D .341-2、将一枚硬币连掷3次,则恰有连续2次出现正面向上的概率为____________1-3、(上海卷7)在平面直角坐标系中,从六个点:A(0,0)、B(2,0)、C(1,1)、D(0,2)、E(2,2)、F(3,3)中任取三个,这三点能构成三角形的概率是 (结果用分数表示)2、在面积为S 的三角形ABC 的边AC 上任取一点P ,“使三角形PBC 的面积大于3S”的概率为( ) A 、31 B 、32 C 、94 D 、91 2-1、在平面直角坐标系xoy 中,设D 是横坐标与纵坐标的绝对值均不大于2 的点构成的区域, E 是到原点的距离不大于1 的点构成的区域,向D 中随机投一点,则落入E 中的概率 .2-2、甲、乙两人相约10天之内在某地会面,约定先到的人等候另一个人,经过3天以后方可离开,若他们在限期内到达目的的地的时间是随机的,则甲、乙两人能会面的概率为( ) A .103 B .107 C .10049 D .10051 3、(2010年山东高考)一个袋中装有四个形状大小完全相同的球,球的编号分别为1,2,3,4 (1)从袋中随机取两个球,求取出的球的编号之和不大于4的概率(2)先从袋中随机去一个球,该球的编号为m ,将球放回袋中,然后再从袋中随机取一个球,该球的编号为n ,求n<m+2的概率3-1、(2009年山东高考)一汽车厂生产A 、B 、C 三类轿车,每类轿车均有舒适型和标准型两种型号,某月的产量如下表(单位:辆)(1) 求z 的值(2) 用分层抽样的方法在C 类轿车中抽取一个容量为5的样本,将该样本看成一个总体,从中任取2辆,求至少有1辆舒适型轿车的概率;(3) 用随机抽样的方法从B 类舒适型轿车中抽取8辆,经检测它们的得分如下:9.4,8.6,9.2,9.6,8.7,9.3,9.0,8.2。

1.3古典概型与几何概型

1.3古典概型与几何概型

所含的总取法为 aPbi1[(a b i)!] 故
P(B)
a
Pbi
1[(a b (a b)!
i)!]
a Pbi 1 Pai b
例115 一个袋子中装有ab个球 其中a个黑球 b个白球 随意地每次从中取出一球(不放回) 求下列各事件的概率
(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
及两个球全是黑球的概率
解 (2) 已知 在 10 个球中任取两球的取法有C120 种 在 10 个球中取到一个白球和一个黑球的取法有C13C17 种 在 10 个球中取两个球均是黑球的取法有C32种 记B为事件“刚好取到一个白球一个黑球” C为事件
“两个球均为黑球” 则
P(B)
C13 C17 C120
P(D)
Ckn
(N 1)nk Nn
例115 一个袋子中装有ab个球 其中a个黑球 b个白球 随意地每次从中取出一球(不放回) 求下列各事件的概率
(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
解 (ab)次取球的总取法为(ab)! 记(1) (2) (3)中的事件 分别为A B C
总数为24 记(1) (2) (3) (4)的事件分别为A B C D
(1) A有两种排法 故有
P(A)
2 24
1 12
(2) B有2(3!)12种排法 故有
P(B)
12 24
1 12
例113 将标号为1 2 3 4的四个球随意地排成一行 求下 列各事件的概率
(1)各球自左至右或自右至左恰好排成1 2 3 4的顺序 (2)第1号球排在最右边或最左边 (3)第1号球与第2号球相邻
等价于将n个球全部放到其余N1个箱子中 共有(N1)n种放

古典概型与几何概型

古典概型与几何概型

古典概型与几何概型古典概型和几何概型是概率论中的两个重要概念,它们被广泛应用于统计学、数学和其他科学领域。

本文将从古典概型和几何概型的定义、特点和应用等方面进行阐述,以帮助读者更好地理解和应用这两个概念。

1. 古典概型古典概型是指在确定试验中,每个基本事件发生的概率相等的情况。

简单来说,就是试验的结果可以列举出来,并且每个结果发生的可能性相同。

比如,投掷一个均匀的骰子,每个点数出现的概率都是1/6,这就是一个典型的古典概型。

古典概型的特点是简单明确,适用于具有确定结果的试验。

它可以用于求解事件的概率、计算期望值等问题。

古典概型在实际应用中有着广泛的应用,比如扑克牌、硬币、骰子等常见的游戏和赌博问题都可以用古典概型进行分析和计算。

2. 几何概型几何概型是指试验的结果在几何空间中的分布情况。

与古典概型不同的是,几何概型中的基本事件并不一定具有相等的概率。

几何概型常用于描述连续型随机变量的分布情况,比如长度、面积、体积等。

几何概型的特点是可以用几何图形来表示,更加直观直观形象。

在几何概型中,我们可以通过计算几何形状的面积、体积等来求解概率和期望值。

几何概型在实际应用中有着广泛的应用,比如连续型随机变量的概率密度函数和分布函数的计算等。

3. 古典概型与几何概型的联系与区别古典概型和几何概型都是概率论中常用的概念,它们都可以用于描述试验结果的概率分布情况。

但是古典概型强调的是试验结果具有相等的概率,而几何概型则不一定具有相等的概率。

古典概型适用于离散型随机变量的分析,一般用于计算排列组合、事件概率等问题。

而几何概型适用于连续型随机变量的分析,一般用于计算几何空间的面积、体积等问题。

古典概型和几何概型在实际应用中常常结合使用。

例如,在计算连续型随机变量的概率时,可以先用几何概型计算几何形状的面积或体积,然后再根据总体积或面积计算概率。

4. 古典概型与几何概型的应用举例古典概型和几何概型在实际应用中有着广泛的应用。

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

古典概型和几何概型

古典概型和几何概型

一、古典概型1)基本事件:一次试验中所有可能得结果都就是随机事件,这类随机事件称为基本事件.2)基本事件得特点:①任何两个基本事件就是互斥得;②任何事件(除不可能事件)都可以表示成基本事件得与.3)我们将具有这两个特点得概率模型称为古典概率模型,其特征就是:①有限性:即在一次试验中所有可能出现得基本事件只有有限个。

②等可能性:每个基本事件发生得可能性就是均等得;称这样得试验为古典概型.4)基本事件得探索方法:①列举法:此法适用于较简单得实验.②树状图法:这就是一种常用得方法,适用于较为复杂问题中得基本事件探索。

5)在古典概型中涉及两种不通得抽取放方法,下列举例来说明:设袋中有个不同得球,现从中一次模球,每次摸一只,则有两种摸球得方法:①有放回得抽样每次摸出一只后,任放回袋中,然后再摸一只,这种模球得方法称为有放回得抽样,显然对于有放回得抽样,依次抽得球可以重复,且摸球可以无限地进行下去.②无放回得抽样每次摸球后,不放回原袋中,在剩下得球中再摸一只,这种模球方法称为五放回抽样,每次摸得球不会重复出现,且摸球只能进行有限次.二、古典概型计算公式1)如果一次试验中可能出现得结果有个,而且所有结果出现得可能性都相等,那么每一个基本事件得概率都就是;2)如果某个事件包括得结果有个,那么事件得概率.3)事件与事件就是互斥事件4)事件与事件可以就是互斥事件,也可以不就是互斥事件。

古典概型注意:①列举法:适合于较简单得试验。

②树状图法:适合于较为复杂得问题中得基本事件得探求、另外在确定基本事件时,可以瞧成就是有序得,如与不同;有时也可以瞧成就是无序得,如与相同、三、几何概型事件理解为区域得某一子区域,得概率只与子区域得几何度量(长度、面积或体积)成正比,而与得位置与形状无关,满足此条件得试验称为几何概型.四、几何概型得计算1)几何概型中,事件得概率定义为,其中表示区域得几何度量,表示区域得几何度量。

2)两种类型线型几何概型:当基本事件只受一个连续得变量控制时。

古典概型与几何概型知识点总结

古典概型与几何概型知识点总结

古典概型与几何概型知识点总结古典概型和几何概型是概率论中最基础的概率模型,它们分别适用于简单事件和几何事件的计算。

以下是古典概型和几何概型的知识点总结:一、古典概型:1.古典概型是指事件的样本空间具有有限个数的元素,样本点的概率相等。

2.样本空间是指实验中所有可能的结果的集合,例如掷一枚骰子的样本空间为{1,2,3,4,5,6}。

3.事件是样本空间的子集,例如“掷一枚骰子,出现的点数为偶数”的事件为{2,4,6}。

4.古典概型的概率计算公式为:P(A)=n(A)/n(S),其中P(A)为事件A发生的概率,n(A)为事件A包含的样本点个数,n(S)为样本空间的样本点个数。

5.古典概型的概率计算要求样本点的概率相等,且样本点的个数有限。

二、几何概型:1.几何概型是指事件的样本空间是一个几何图形,而不是有限个元素。

2.在几何概型中,事件的概率等于事件所占的几何图形的面积或体积与样本空间所占的几何图形的面积或体积的比值。

3.几何概型的概率计算需要使用几何图形的面积或体积的计算方法,例如计算矩形的面积为长乘以宽,计算圆的面积为π乘以半径的平方。

4.几何概型可以应用于连续变量的概率计算,例如计算一些范围内的事件发生的概率。

5.几何概型的概率计算要求事件与样本空间之间存在其中一种几何关系,例如事件发生的可能性与事件所占的几何图形的面积或体积成正比。

综上所述,古典概型适用于简单事件且样本空间的样本点个数有限的情况,其概率计算公式为P(A)=n(A)/n(S);几何概型适用于事件的样本空间是一个几何图形的情况,概率等于事件所占的几何图形的面积或体积与样本空间所占的几何图形的面积或体积的比值。

掌握古典概型和几何概型的知识点,能够帮助我们更好地理解和计算事件的概率,为概率论的进一步学习奠定基础。

山东建筑大学概率论考试真题

山东建筑大学概率论考试真题

12 11 k1 C 66 2 1 A2 {两件商品来自产地乙}包含基本事件总数
2 12
A1 {两件商品来自产地甲}包含基本事件总数
15 14 nC 105. 2 1
2 15
2 k2 C3 3
A {两件商品来自同一产地}= A1
k 69 23 P( A) . n 105 35
BA C
DB
2 1 7 P( B) P( A) P(C ) . 5 15 15
P( D) P( B) 1 P( B) 1 7 8 . 15 15
6
例5 将 n 个球随机地放入 N ( N n) 个盒子中,若盒子的容量 无限制,求事件 A {每个盒子中至多有一个球}的概率. 解 基本事件个数 N N N N n
9
例7 设 N 件产品中有 K 件是次品, N K 件是正品,现从 N
件中任意抽取1件产品,在检查过它是正品或是次品后再放回.
这样共抽取了 n 次,求事件 A { n 件产品中恰有 k 件次品} 的概率, k 0,1, 2, , n
解 基本事件个数 N n 每次从 K 件次品中取出1件,取 k 次,共有 K k 种取法;
B ={至少有一次出现币值朝上}. 求 P( A) P( B)

{ HHH HHT HTH HTT THH THT TTH TTT } A {HHT , HTH , THH }
P( A) 3 8
B {TTT }
1 7 P( B) 1 P( B) 1 8 8
3
例3 货架上有外观相同的商品15件,其中12件来自产地甲,3件 来自产地乙. 现从15件商品中随机地抽取两件,求这两件商 品来自同一产地的概率.

研修:古典概型和几何概型的意义和主要区别

研修:古典概型和几何概型的意义和主要区别

古典概型和几何概型的意义和主要区别古典概型特点:1、实验的样本空间只包括有限个元素;2、实验中每个基本事件发生的可能性相同;具有以上两个特点的实验是大量存在的,这种实验叫等可能概型,也叫古典概型。

求古典概型的概率的基本步骤:(1)算出所有基本事件的个数n;(2)求出事件A包含的所有基本事件数m;(3)代入公式P(A)=m/n,求出P(A)。

概率模型的转换:古典概率模型是在封闭系统内的模型,一旦系统内的某个事件的概率在其他概率确定前被确定,其他事件概率也会跟着发生改变。

概率模型会由古典概型转变为几何概型。

简单地说,如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型,简称为几何概型。

比如:对于一个随机试验,我们将每个基本事件理解为从某个特定的几何区域内随机地取一点,该区域中每一个点被取到的机会都一样;而一个随机事件的发生则理解为恰好取到中述区域内的某个指定区域中的点。

这里的区域可以是线段,平面图形,立体图形等。

用这种方法处理随机试验,称为几何概型.几何概型与古典概型相对,将等可能事件的概念从有限向无限的延伸。

这个概念在我国初中数学中就开始介绍了。

古典概型与几何概型的主要区别在于:几何概型是另一类等可能概型,它与古典概型的区别在于试验的结果不是有限个。

几何概型的特点有下面两个:(1)试验中所有可能出现的基本事件有无限多个.(2)每个基本事件出现的可能性相等古典概型是概率的来源,利于学生接受和掌握,几何概率有利于学生的发展。

解决概率问题时,拿出一类概率问题要能抽象出本质,看它属于哪种模型,对于具体的某一概率问题,要能寻找它的变式,从感性到理性,从简到繁,从现象到本质,举一反三,触类旁通。

这需要老师耐心引导,学生们之间认真思考交流,抓住问题的本质,促进学生素质的提高和发展。

古典概型与几何概型知识点总结

古典概型与几何概型知识点总结

古典概型与几何概型知识点总结古典概型和几何概型是概率论中的两种常见概型,它们分别基于不同的概率空间的划分方式。

下面将对古典概型和几何概型的知识点进行总结。

古典概型(Classical Probability Model)是指概率实验基本样本点是有限个的概率模型。

在古典概型中,样本空间中的每一个样本点发生的机会相同,且样本空间中所有的样本点构成一个有限集合。

在古典概型中,我们通常会利用排列组合的方法来计算事件的概率。

以下是古典概型的一些重要知识点:1.样本空间和事件:样本空间是指一个概率实验中所有可能结果的集合,用Ω表示。

事件是样本空间的一个子集,表示我们感兴趣的结果。

2.事件的概率:在古典概型中,事件A的概率P(A)等于A中的样本点数目除以样本空间中的样本点总数。

即P(A)=,A,/,Ω。

3.加法法则:如果A和B是两个互不相容的事件(即A∩B=Ø),那么两个事件的并事件A∪B的概率等于事件A和事件B的概率之和。

即P(A∪B)=P(A)+P(B)。

4.乘法法则:如果A和B是两个独立事件,即事件A的发生与事件B的发生无关,那么两个事件的交事件A∩B的概率等于事件A的概率乘以事件B的概率。

即P(A∩B)=P(A)*P(B)。

几何概型(Geometric Probability Model)是指概率实验的样本空间是由几何构造组成的。

在几何概型中,样本空间通常是一个几何形状,概率的计算涉及到几何图形的面积或长度。

以下是几何概型的一些重要知识点:1.区间概率:对于一些连续型随机变量,概率可以通过计算指定区间的长度、面积或体积来求解。

这种类型的概率常常与几何图形的几何属性相关。

例如,对于均匀分布的连续随机变量,一个给定区间[a,b]内事件发生的概率等于区间长度除以总长。

2. 概率密度函数:对于连续型随机变量,其概率密度函数(Probability Density Function,PDF)描述了随机变量的可能取值的相对可能性。

几何概型与古典概型的区别

几何概型与古典概型的区别

与长度有关的几何概型 [例 1] (2012·辽宁高考)在长为 12 cm 的线段 AB 上任取
一点 C.现作一矩形,邻边长分别等于线段 AC,CB 的长,则
该矩形面积大于 20 cm2 的概率为
1
1
A.6
B.3
()
2
4
C.3
D.5
1.在区间-π2,π2上随机取一个数 x,则 cos x 的值介于 0 到12之 间的概率为________.
求解与长度有关的几何概型的两点注意 (1)求解几何概型问题,解题的突破口为弄清是长度 之比、面积之比还是体积之比; (2)求与长度有关的几何概型的概率的方法,是把题 中所表示的几何模型转化为线段的长度,然后求解,应 特别注意准确表示所确定的线段的长度.
与面积(体积)有关的几何概型
[例 2] (1)已知平面区域 U={(x,y)|x+y≤6,x≥0,
2.已知集合 A={x|-1<x<5},B=xx3- -2x>0 ,在集合 A 中 任取一个元素 x,则事件“x∈A∩B”的概率是_______.
在长为 12 cm 的线段 AB 上任取一点 C,并以线段 AC 为边作正方形,则这个正方形的面积介于 36 cm2 与 81 cm2 之间的概率是多少?
y≥0},A={(x,y)|x≤4,y≥0,x-2y≥0},若向区域 U 内
随机投一点 P,则点 P 落入区域 A 的概率为________. (2)(2012·湖北高考)如图所示,在圆心角
为直角的扇形 OAB 中,分别以 OA,OB 为
直径作两个半圆,在扇形 OAB 内随机取一
点,则此点取自阴影部分的概率是 ( )
B.9
1
1
4.点CA.4为周长等于 3 的圆周上一个D.定2 点,若在该圆周上随

古典概型和几何概型的区别

古典概型和几何概型的区别

古典概型和几何概型的区别
相同点:古典概型与几何概型中每一个基本事件发生的可能性都是相等的。

不同点:古典概型要求随机试验的基本事件的总数必须是有限多个;几何概型要求随机试验的基本事件的个数是无限的,而且几何概型解决的问题一般都与几何知识有关。

(1)试验中所有可能出现的基本事件有无限多个。

(2)每个基本事件出现的可能性相等。

(3)几何概型求事件A的概率公式:
PA=构成事件A的区域长度面积或体积/实验的全部结果所构成的区域长度面积或体积(1)试验中所有可能出现的基本事件是有限的。

(2)每个基本事件出现的可能性相等。

(3)古典概型求事件A的概率公式:
PA=事件A可能发生的结果数/实验发生的所有等可能的结果数
例题:某人午觉醒来发现表停了,他打开收音机,想听电台报时,求他等待的时间不多于10分钟的概率。

分析:收音机每小时报时一次,某人午觉醒来的时刻在两次整点报时之间都是等可能的,且醒来的时刻有无限多个的,因而适合几何概型。

感谢您的阅读,祝您生活愉快。

古典概型和几何概型的意义和主要区别

古典概型和几何概型的意义和主要区别

专题六作业:3.在初中阶段的教学过程中,作为教师,理解古典概型和几何概型的意义和主要区别,是否更有利于从事相应的教学,举例说明;在初中阶段的教学过程中,作为教师,理解古典概型和几何概型的意义和主要区别,更有利于从事相应的数学教学。

一、古典概型1、古典概型的意义如果随机试验E具有下列性质:(1)E的所有可能结果(基本事件),只有有限多个;(2)E的每一个可能结果(基本事件),发生的可能性大小相等;则称E为有限等可能型随机试验或等可能概型。

因为它是概率论发展初期的主要研究对象,所以它被称为古典概型.2.古典概型的两个基本特点(1)试验中所有可能出现的基本事件只有有限个,由试验产生随机数。

(2)每个基本事件出现的可能性相等.2、常见的三种古典概型基本模型(1) 摸球模型;同类型的问题还有1) 中彩问题;2) 抽签问题;3) 分组问题;4) 产品检验问题;5) 扑克牌花色问题;6) 英文单词、书、报及电话号码等排列问题.(2) 分房问题;同类型的问题还有:1) 电话号码问题2) 骰子问题3) 英文单词、书、报等排列问题.(3) 随机取数问题.同类型的问题还有:1) 球在杯中的分配问题(球→人,杯→房)2) 生日问题;(日→房,N=365天) ( 或月→房,N=12月)3) 旅客下站问题;( 站→房)4) 印刷错误问题;(印刷错误→人,页→房)5) 性别问题(性别→房,N=2)在老教材中的古典概型是强调用排列组合的公式计算事件个数,而新教材中的古典概型是强调利用枚举法,画树形图来排出所有的事件个数。

二、几何概型1 .几何概型的概念:对于一个随机试验,我们将每个基本事件理解为从某个特定的几何区域内随机地取一点,该区域中每一点被取到的机会都一样;而一个随机事件的发生则理解为恰好取到上述区域内的某个指定区域中的点。

用这种方法处理随机试验,称为几何概型.(这里的区域可以是线段、平面图形、立体图形等)2 .几何概型的基本特点:( 1 )基本事件的个数,有无限多个。

概率论与数理统计第3节 古典概型与几何概型

概率论与数理统计第3节 古典概型与几何概型

S 1,
S(A)
2
3 1
3
(1
x

2 9

1 )dx x
1 2 ln 2;
69
因此所求事件A的概率为:
P( A)
A的面积 的面积

1 6

2 9
ln
2

1

2
ln
2.
1
69
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内容小结
1. 古典概型:
(1) 试验结果有限个 ;
(2)每种结果出现是等可能 的;
解:样本空间的样本点有100 个,设A表示“取到的整数能 被6整除”,B表示“取到的整数能被8整除”;
令A中的样本点为x 个,则有:6x 100, 解得:x 16; 令B中的样本点为y 个,则有:8y 100, 解得:y 12; 令AB中的样本点为z 个,则有:24z 100, 解得:z 4; 于是取到的整数能被6或8整除的概率为:
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那么问题来了,请问如果你是参赛者,为了得到门后的跑车大 奖,你会做哪种选择,使得自己获奖的概率会更大呢?
或者增加点难度,换和不换的获胜概率分别是多少呢?
为了避免歧义和误解,先明确游戏具有如下的限制条件:
1.参赛者只能在三扇门中挑选一扇,而且他并不知道内里 有什么。
2.主持人却是明确知道每扇门后面有什么。 3.主持人必须开启剩下的其中一扇门,并且必须提供换门 的机会。
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一、古典概型
例5的结果表明,这是一个小概率事件。 人们在长期的实践中,总结出了所谓的“实际推断原理”: 概率很小的事件在一次试验中实际上几乎不可能发生。 但例5表明概率很小的事件在一次试验中竟然发生了, 因此有理由怀疑假设的正确性,而断言该女士却有这种分辨能力, 即她的说法是可信的。 这种推断思想在第8章的假设检验中十分有用。
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例1 滨江宾馆共有职工200人,其中女性有 160人. 现从所有职工任选一人,选得 男性的概率是多少? 解 样本点总数:n = 200(人) 事件A =“选得男性” A所包含的样本点数(即男性职工数) 为:m = 200-160=40(人) m 40 1 P ( A) 0.2 n 200 5

3. 常见的三种古典概型基本模型
(1) 摸球模型; (2) 分房问题; (3) 随机取数问题.
例2
摸球模型
(1) 无放回地摸球 问题1 设袋中有M只白球和 N只黑球, 现从袋中 无放回地依次摸出m+n只球,求所取球恰好含m个 白球,n个黑球的概率? 解 设 A = {所取球恰好含m个白球,n个黑球}
注. 几何空间 一维 二维
几何度量 长度 2. 几何概率 面积
三维 体积
… …
定义. 对于随机试验E,以m(A)表示的几何 度量,为样本空间. 若 0< m()<+, 则对于任一事件A,定义其概率为 m ( A) P ( A) m( )
注.
A的 长 度 一 维 : P ( A) ; 的 长 度 A的 面 积 二 维 : P ( A) ; 的 面 积 A的 体 积 三 维 : P ( A) . 的 体 积
k C7 97 k P ( D) 7 10 k 2 7
(方法2)
D D0 D1
1 P ( D0 ) P ( D1 )
1 C7 96 97 0.1497 1 7 7 10 10
P ( D) 1 P ( D )
二、几何概型
1. 几何概型定义
y

0 l/2 l
x+y=l x
l/2 A
1 l 2 ( ) S ( A) 1 2 2 P ( A) S ( ) 1 2 4 l 2
x+y=l/2
注. 1º 古典概率满足概率的公理化定义;
验证:(1)
0 m n m 0 P ( A) 1 n ( 2) 对于, mn
(2) 有放回地摸球
问题2 设袋中有4只红球和6只黑球,现从袋中有放 回地摸球3次,求前2 次摸到黑球、第3 次摸到红球 的概率. 解 设 A {前2次摸到黑球, 第三次摸到红球 }
第3次摸到红球 4种
1次摸到黑球 6种 第2
基本事件总数为 10 10 10 103 第3 2 1次摸球 10种
5) 性别问题
等等.
(性别房,N=2)
解决与分房问题同类问题的关键是: 将谁视为“人”,将谁视为 “房”. 选作“房”的原则: 一“房”可以同时住多个“人”,
而一“人”不可能同时在多间“房” 中.
例3
随机取数模型
从0, 1, 2,· · · ,9共10个数字中任取 一个, 假定每个数字都以1/10的概率被取中,取 后还原,先后取出7个数字,试求下列各 事件的概率: (1) 7个数字全不同; (2) 不含4和7; (3) 9恰好出现2次;
3
3
3
3
4个球放到3个杯子的所有放法 3 3 3 3 34 种,

4 种 2
2 种 2
2个
2个
因此第1、2个杯子中各有两个球的概率为
4 2 4 2 p 3 . 27 2 2
AD上 任 取 两 点 B,C .在B,C处 例4 在 线 段 折断得三条线段,求“这三条线段能构 成三角形”的概率. l 解 依题意,有 x y
0 x l , 0 y l 0 l ( x y) l
0 x l, 0 y l 0 x y l
n n! CN P ( B) Nn
(3) 设 C =“某指定房中恰有m (m ≤n) 人”. 分析 “某指定房中恰有m(m ≤n)人”,这 m个人可以从n个人中任意选出, m 共有 C n 种选法,而其他的n-m
个人可以任意地被分到余下的N-1 间房中去,共有 ( N 1) nm 种分法, 所以事件C所含的样本点数:
3 , 解 (1)总的选法种数为 n C10 2 , 最小号码为5的选法种数为 m C5
故小号码为5的概率为
1 P 3 . C10 12
2 C5
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
2 (2)最大号码为5的选法种数为 C 4 ,
故最大号码为5的概率为
P
3 C10
2 C4
1 . 20
例6-1 球放入杯子问题 (1)杯子容量无限 问题1 把 4 个球放到 3个杯子中去,求第1、2个 杯子中各有两个球的概率, 其中假设每个杯子可 放任意多个球.
基本事件总数为 10 10 10 103 , A 所包含基本事件的个数为 6 6 4, 6 6 4 0.144 . 故 P ( A) 3 10
同类型的问题还有:
1) 电话号码问题;
2) 骰子问题.
3) 英文单词、书、报等排列问题.
例3
分房模型
有n个人,每个人都以同样的概率 1/N 被分配在N(n≤N)间房中的每一间中,试求 下列各事件的概率:
8
7 6
3! 8! 1 P ( A) 0.067 10! 15
5
4 3 2

例5-3 (抽签问题) 在编号为1, 2, 3, …, n 的n张赠券中,采用 无放回式抽签,试求在第 k次(1≤k≤n)抽到1号 赠券的概率.
1号赠券 分析:
其他赠券
白球 黑球
问题相当于:从装有1个白球和(n-1)个黑球的袋 中,依次无放回地取球,求第k次 摸到白球的概率.
A
l
B
y
C
D
样本空间:

0
x+y=l
l
x
三线段能构成三角形
其中任一线段之长小于 其余两线段之和 .
0 x l x, 0 y l y
且 0 l ( x y) x y 设 A “三线段能构成三角形 ”l
l l 则 A: 0 x , 0 y , 2 2 l x yl 2
解 设 A=“第k次抽到1号赠券”
k n Pn 则样本空间样本点总数: k 1 1 m Pn P A所含的 样本点数 : 1 1
P ( A)
( n 1)( n 2)[( n 1) ( k 1) 1] 1 . n n( n 1)( n k 1)
注 此题不能直接用组合方法. 原因:题目强
k 1 1 Pn1 P1 k Pn
调了次序:“第k次抽到1号赠券”
例5-4 (分组问题) 将20个球队分成两组(每组10队)进行比赛, 求最强的两队分在不同组的概率. 分析: 强队 白球 黑球
9 1 C18 C2 10 C 20
P
其他队
10 . 19
m P ( ) 1 n
( 3) 对于古典概型随机试验 E,其全体
事件构成的集合是有限集(元素总数为: C 0 C1
C 2 C n 2n ).
2º 几何概率满足概率的公理化定义.
备用题
例5-1 (中彩问题) 从1,2,· · · ,33共33个数字中任取
一个,假定每个数字都以1/33的概率被 取中,取后不放回,先后取出7个数字, 求取中一组特定号码A的概率. (不考虑顺序) 解
则称E所描述的概率模型为古典概型.
2. 古典概型中事件概率的计算公式
设试验 E 的样本空间由n 个样本点构成, A 为 E 的任意一个事件,且包含 m 个样本点, 则 事件 A 出现的概率记为:
m A 所包含样本点的个数 P ( A) . n 样本空间所含样本点的总数
称此为概率的古典定义.
(3) C=“9恰好出现2次”
2 C7 95 P (C ) 107
(4) D=“至少出现2次9”.
Dk “9恰好出现 k次” ( k 7)
C 9 P( Dk ) 107
k 7
7k
(方法1) D D2 D3 D7 P ( D) P ( D2 ) P ( D3 ) P ( D7 )
mn 基本事件总数为: C M N m n C C A 所包含基本事件的个数为 M N
故 P ( A)
m n CM CN mn CM N
.
同类型的问题还有: 1) 中彩问题; 2) 抽签问题; 3) 分组问题; 4) 产品检验问题;
5) 鞋子配对问题;
6) 扑克牌花色问题; 7) 英文单词、书、报及电话号码等排列问题.
在 N 件产品中抽取n件,其中恰有k 件次品的取法 共有
k n k CD CN D 种,
于是所求的概率为 p
k CD
n k CN D n CN
.
例5-6 在房间里有10个人,分别佩戴从1号到 10号的纪念章,任选3个记录其纪念章的号码.
(1)求最小号码为5的概率;(2)求最大号码为5的概 率. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
有 N×N ×· · ·×N=Nn 种分法,即
样本点总数: N n
2º (1) 设 A=“某指定n间房中各有一人”
则 A所含样本点数:
n Pn
n!
n! P ( A) n N
(2) 设 B=“恰有n间房,其中各有一人”
对于事件B,由于未指定哪n个房 分析 间,所以这n间房可以从N个房间 n 中任意选取,共有 C N 种分法.而 对于每一选定的n间房,其中各 有一人的分法有 n!种,所以事件 n n! B所含的样本点数: C N
m ( N 1)nm Cn
m ( N 1) n m Cn P (C ) Nn
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