概率计算
概率计算
• 1)原因;内因 外因
• 2)变化的几层含义 增加 下降 波
• 3)增长
动
研究增长的方法-------构建数学模型
构建数学模型的步骤
数学模型的表现形式
不同条件下的模型比较
• 表达式 • 有无K值、K值的含义 、增长率、增长速率 • 在实践中的应用 • 种群密度的调查方法
• 在一种群中,生物体的死亡常常随着年龄的不同而有极 大的差别,若将某一种动物的种群分为几个年龄阶段, 分别求出每个年龄的存活率,再按年龄百分比画成关系 曲线图,便得到该动物的存活和年龄关系曲线图。如右 图所示甲.乙.丙代表3种不同的动物,据图回答: (1)曲线图ab段表示甲动物
成年前死亡率较这低类动物的繁殖率
较低如人和大象
(2)cd段表示乙动物
。
幼年期死亡率很高达
50%
(3)丙曲线表示 幼年期死亡率极高
• ,如果丙为野生动物,
• 据此,我们将应该做好 幼体如鱼青蛙
F1中黄色圆粒豌豆的基因型是__________。如果用F1中的一株黄色圆粒豌豆与 绿色皱粒豌豆杂交,得到的F2的性状类型有_______种,数量比____________
。
如果用F1中的一株黄色圆粒豌豆与绿色皱粒豌豆杂交,F2中黄色园粒的概率
是
。
(必修2 39页)下图是某家系红绿色盲遗传图解。图中 除Ⅲ3和Ⅰ4是红绿色盲外,其他人色觉都正常 (相关染色 体上的基因用字母B、b表示)。据图回答问题。
Ⅳ1是红绿色盲基因携带者的概率1/4 。
• 6.下图是一个家庭的遗传Fra bibliotek系(色觉正常为B,肤 色正常为A),请回答:
• (1)1号的基因型是______________。 • (2)若11号和12号婚配,后代中患色盲的概率为
概率事件计算公式
概率事件计算公式一、频率法:频率法是通过观察实验数据的频率来计算概率的一种方法。
其基本思想是在重复进行相同或类似的随机试验中,将事件发生的次数除以总次数,得到事件发生的频率即为事件的概率。
频率法公式如下:P(A)=n(A)/n其中,P(A)表示事件A发生的概率;n(A)表示事件A发生的次数;n表示试验总次数。
例如,如果进行一个抛硬币的实验,我们抛硬币100次,事件A表示抛硬币正面朝上的次数,如果正面朝上的次数为60次,则事件A发生的概率可以计算为:P(A)=60/100=0.6二、古典概型法:古典概型法(也称为等可能概型法)适用于所有试验结果等可能出现的情况。
在古典概型法中,事件的概率等于事件包含的有利结果数除以总的可能结果数。
古典概型法公式如下:P(A)=n(A)/n(S)其中,P(A)表示事件A发生的概率;n(A)表示事件A包含的有利结果数;n(S)表示总的可能结果数。
例如,如果有一副有52张牌的扑克牌,现在从中抽取一张牌,事件A表示抽到一张黑桃牌的概率,由于一副扑克牌中有13张黑桃牌,总共有52张牌,所以事件A发生的概率可以计算为:P(A)=13/52=0.25三、几何概型法:几何概型法适用于连续性试验的概率计算,其中样本空间可以用几何形状表示。
几何概型法公式如下:P(A)=S(A)/S其中,P(A)表示事件A发生的概率;S(A)表示事件A对应的样本空间区域的面积或体积;S表示整个样本空间对应的面积或体积。
例如,如果在一个圆形领域中随机取一点,事件A表示这个点落在圆形的一半区域内的概率,由于圆形的一半区域的面积为圆形的面积的一半,整个圆形的面积为S,则事件A发生的概率可以计算为:P(A)=S(A)/S=1/2总结:概率事件计算公式有频率法、古典概型法和几何概型法。
频率法适用于观察实验数据的频率计算概率;古典概型法适用于所有试验结果等可能出现的情况;几何概型法适用于连续性试验的概率计算。
通过应用适当的公式,我们可以计算出事件发生的概率,进一步理解和应用概率论。
概率的基本概念与计算
概率的基本概念与计算概率是数学中一种重要的概念,用于描述事件发生的可能性大小。
它是统计学的基础,也是决策分析和风险评估的核心工具。
本文将介绍概率的基本概念和计算方法。
一、概率的基本概念概率是一个介于0和1之间的数,表示事件发生的可能性。
在统计学中,我们通常用P(A)来表示事件A发生的概率。
如果事件A一定会发生,那么P(A)等于1;如果事件A一定不会发生,那么P(A)等于0。
如果事件A可能发生,那么0 < P(A) < 1。
二、计算概率的方法1. 经典概率法经典概率法适用于所有可能结果等可能出现的情况。
我们可以通过以下公式计算事件A的概率:P(A) = 事件A的可能结果数 / 所有可能结果数例如,一个标准的骰子有6个面,每个面上的数字从1到6不等。
如果事件A表示掷骰子的结果为偶数,那么事件A的可能结果数是3(2、4、6),所有可能结果数是6。
根据公式计算,P(A) = 3 / 6 = 0.5。
2. 频率概率法频率概率法基于长期观察,通过事件在重复试验中发生的频率来估计概率。
我们可以通过以下公式计算事件A的频率概率:P(A) = 事件A出现的次数 / 重复试验的次数例如,假设我们抛掷一枚硬币,重复抛掷100次,记录事件A(正面朝上)出现的次数为60次。
根据公式计算,P(A) = 60 / 100 = 0.6。
3. 主观概率法主观概率法是基于个人主观判断估计事件发生的概率。
这种方法常用于无法进行实验或观察的情况。
例如,假设某人认为明天下雨的概率为0.3,那么他可以用P(A) = 0.3来表示该事件发生的概率。
三、概率的运算规则1. 互斥事件的概率互斥事件是指两个事件A和B不能同时发生的情况。
在这种情况下,事件A和事件B的概率之和等于它们各自的概率之和。
P(A 或 B) = P(A) + P(B)例如,假设事件A表示掷骰子的结果为偶数,事件B表示掷骰子的结果为3,那么根据互斥事件的概率运算规则,P(A 或 B) = P(A) + P(B) = 0.5 + 1/6 = 0.6667。
考查很隐晦却很重要的概率运算五大公式
考查很隐晦却很重要的概率运算五大公式来源:文都图书概率论与数理统计在考研数学中占22%,约34分,在396经济联考中占14分,事件概率计算的五大公式是数一、数三,396考纲中都有要求的内容,所以比较基础也比较重要。
今天,我们和大家谈谈概率计算的五大公式。
五大公式包括减法公式、加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式。
1、减法公式,P(A-B)=P(A)-P(AB)。
此公式来自事件关系中的差事件,再结合概率的可列可加性总结出的公式。
2、加法公式,P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)。
此公式来自于事件关系中的和事件,同样结合概率的可列可加性总结出来。
学生还应掌握三个事件相加的加法公式。
以上两个公式,在应用当中,有时要结合文氏图来解释会更清楚明白,同时这两个公式在考试中,更多的会出现在填空题当中。
所以记住公式的形式是基本要求。
3、乘法公式,是由条件概率公式变形得到,考试中较多的出现在计算题中。
在复习过程中,部分同学分不清楚什么时候用条件概率来求,什么时候用积事件概率来求。
比如“第一次抽到红球,第二次抽到黑球”时,因为第一次抽到红球也是未知事件,所以要考虑它的概率,这时候用积事件概率来求;如果“在第一次抽到红球已知的情况下,第二次抽到黑球的概率”,这时候因为已知抽到了红球,它已经是一个确定的事实,所以这时候不用考虑抽红球的概率,直接用条件概率,求第二次取到黑球的概率即可。
4、全概率公式5、贝叶斯公式以上两个公式是五大公式极为重要的两个公式。
结合起来学习比较容易理解。
首先,这两个公式首先背景是相同的,即,完成一件事情在逻辑或时间上是需要两个步骤的,通常把第一个步骤称为原因。
其次,如果是“由因求果”的问题用全概率公式;是“由果求因”的问题用贝叶斯公式。
例如;买零件,一个零件是由A、B、C三个厂家生产的,分别次品率是a%,b%,c%,现在求买到次品的概率时,就要用全概率公式;若已知买到次品了,问是A厂生产的概率,这就要用贝叶斯公式了。
简单的概率计算
简单的概率计算概率计算是统计学中的重要内容,可以帮助我们研究和理解随机事件的发生概率。
在本文中,我将详细介绍概率计算的基本概念、方法和常见的概率计算技巧。
一、概率的基本概念1. 随机事件:随机事件是指在一次试验中可能发生的一个结果或一组结果。
例如,掷一枚硬币的结果可以是正面或反面,这就是一个随机事件。
2. 样本空间:样本空间是指一次试验中所有可能结果的集合。
用S 表示样本空间。
例如,掷一枚硬币的样本空间为S = {正面,反面}。
3. 事件:事件是样本空间的一个子集,表示一组感兴趣的结果。
事件通常用大写字母表示。
例如,掷一枚硬币的事件可以是 A = {正面},表示出现正面的情况。
4. 概率:概率是指事件发生的可能性大小,用P(A) 表示事件A 发生的概率。
概率的取值范围在0 到 1 之间,表示从不发生到必然发生的程度。
二、概率的计算方法1. 古典概率:古典概率适用于具有相同可能性的等可能事件。
概率可以通过事件出现的次数与样本空间中总的可能性数目之比来计算。
即P(A) = n(A) / n(S)。
例如,掷一枚均匀硬币的概率为P(正面) = 1/2。
2. 几何概率:几何概率适用于几何模型中的事件。
概率可以通过事件所占的面积或长度与总的几何范围的面积或长度之比来计算。
例如,从一个正方形中随机选择一个点落在一个圆内的概率可以通过圆的面积与正方形的面积之比来计算。
3. 统计概率:统计概率适用于根据历史数据或实验结果计算概率的情况。
概率可以通过事件发生的频率与总的观测次数之比来计算。
例如,根据过去十年的数据,某地区下雨的概率为0.3。
4. 条件概率:条件概率是指在已知某个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率。
条件概率表示为P(A|B),读作“在事件 B 发生的条件下,事件 A 发生的概率”。
条件概率的计算公式为P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
5. 独立事件:如果两个事件A 和B 的发生不会相互影响,那么它们是独立事件。
概率的计算方法
概率的计算方法概率是描述随机事件发生可能性的数学工具,它在各个领域都有着重要的应用。
在实际生活中,我们经常需要计算概率来做出决策或者预测结果。
本文将介绍概率的计算方法,包括基本概率、条件概率和贝叶斯定理等内容。
首先,我们来看基本概率的计算方法。
对于一个随机事件A,它发生的概率可以用如下公式来表示:P(A) = N(A) / N(S)。
其中,P(A)表示事件A发生的概率,N(A)表示事件A发生的次数,N(S)表示样本空间S中事件发生的总次数。
通过这个公式,我们可以计算出事件A的概率。
接下来,我们介绍条件概率的计算方法。
条件概率是指在另一个事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。
它的计算公式为:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
通过这个公式,我们可以计算出在事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。
最后,我们介绍贝叶斯定理的计算方法。
贝叶斯定理是一种通过已知信息来更新概率的方法。
它的计算公式为:P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)。
其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下,事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下,事件B发生的概率,P(A)表示事件A发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
通过这个公式,我们可以根据已知信息来更新事件A的概率。
综上所述,概率的计算方法包括基本概率、条件概率和贝叶斯定理等内容。
通过这些方法,我们可以计算出事件发生的概率,从而在实际生活中做出合理的决策和预测。
希望本文能够帮助读者更好地理解概率的计算方法,并在实际应用中发挥作用。
三个事件的概率计算公式
三个事件的概率计算公式1. 三个互斥事件的概率加法公式。
- 如果事件A、B、C两两互斥(即A∩ B=varnothing,A∩ C=varnothing,B∩ C=varnothing),那么P(A∪ B∪ C)=P(A)+P(B)+P(C)。
- 例如:掷骰子,事件A为掷出1点,事件B为掷出2点,事件C为掷出3点。
这三个事件两两互斥,P(A)=(1)/(6),P(B)=(1)/(6),P(C)=(1)/(6),P(A∪ B∪C)=P(A)+P(B)+P(C)=(1)/(6)+(1)/(6)+(1)/(6)=(1)/(2)。
2. 三个相互独立事件的概率乘法公式。
- 如果事件A、B、C相互独立(即P(A∩ B)=P(A)P(B),P(A∩ C)=P(A)P(C),P(B∩ C)=P(B)P(C),P(A∩ B∩ C)=P(A)P(B)P(C))。
- 例如:有三个口袋,第一个口袋中有2个红球3个白球,从第一个口袋中取到红球的概率P(A)=(2)/(5);第二个口袋中有3个红球2个白球,从第二个口袋中取到红球的概率P(B)=(3)/(5);第三个口袋中有4个红球1个白球,从第三个口袋中取到红球的概率P(C)=(4)/(5)。
因为从每个口袋取球的事件相互独立,所以从三个口袋中都取到红球的概率P(A∩ B∩ C)=P(A)P(B)P(C)=(2)/(5)×(3)/(5)×(4)/(5)=(24)/(125)。
3. 一般情况下(非互斥、非独立)三个事件的概率公式。
- P(A∪ B∪ C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(A∩ B)-P(A∩ C)-P(B∩ C)+P(A∩ B∩ C)。
- 例如:在一个班级中,事件A表示学生喜欢数学,P(A) = 0.6;事件B表示学生喜欢语文,P(B)=0.5;事件C表示学生喜欢英语,P(C)=0.4。
同时喜欢数学和语文的概率P(A∩ B)=0.3,同时喜欢数学和英语的概率P(A∩ C)=0.2,同时喜欢语文和英语的概率P(B∩ C)=0.15,同时喜欢三门课的概率P(A∩ B∩ C)=0.1。
3-概率运算公式
P ( A1 A2 ⋯ An ) = P( A1 ) P ( A2 ) ⋯ P( An )
第一段 基本知识
例:甲、乙同时彼此独立地向一敌机开炮,已知甲击 中敌机的概率为0.6,乙击中敌机的概率 为0.5,求敌 机被击中的概率。 解:记A={甲中敌机},B={乙击中敌机} C={敌机被击中},则 C=A+B P(C)=P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) =P(A)+P(B)-P(A)P(B) =0.6+0.5-0.6*0.5 =0.8
Ai = A1 A2 ⋯ Ai −1 Ai
P( A1 ⋯ Ai−1 Ai ) = P( A1 )P( A2 | A1 )P( A3 | A1 A2 )⋯P( Ai | A1 ⋯ Ai−1 )
n −1 n − 2 n − i +1 1 = ⋯ n n −1 n − i + 2 n − i +1 1 = n
第一段、 第一段、基本知识
在实际问题中,除了要知道事件 B的概率外,有时还需要知道在“在 事件A已发生的条件下,事件B发生的 概率”,这个概率称为条件概率 条件概率。记 条件概率 为P(B|A)。 在上面讨论中,如果已知取到的 是蓝球,那么该球是玻璃球的概率是 多少?也就是求事件A已发生的条件 下事件B发生的概率P(B|A).
2 3 3 P( AB) = × = 5 4 10
两种方法结果相同。 两种方法结果相同。
第一段 基本知识
例 设袋中有2个红球,3个白球,第一次取出一球,取 后放回,第二次再取一球,求“第一次取得红球,第二 次取得白球”的概率。 解:用概率乘法计算。记 A={第一次取得红球},B={第二次取得白球} 于是 而 P(A)=2/5,P(B)=3/5 P(B|A)=3/5=P(B),于是 P(AB)=P(A)P(B|A)=P(A)P(B) =(2/5)*(3/5)=6/25
计算概率的公式
计算概率的公式概率论是统计学的一个核心部分,它用于研究不同事件发生的可能性。
概率可以用公式来计算,以便我们能够比较不同事件发生的可能性。
其中最基本的概率计算公式是贝叶斯定理。
贝叶斯定理是一个用来计算不同事件发生的概率的公式,可以被表达为:P(A|B) = P(B|A)×P(A) / P(B) 。
其中,P(A|B)表示事件B发生的条件下事件A发生的概率;P(B|A)表示事件A发生的条件下事件B发生的概率;P(A)表示事件A发生的独立概率;P(B)表示事件B发生的独立概率。
例如,假如我们想计算一个骰子投掷中出现1点的概率,我们可以运用贝叶斯定理。
在这里,A表示投掷出1点的事件,B表示小于等于6点的事件,因为投掷出的点数不会超过6。
所以,P(A|B)的计算公式为:P(A|B) = P(B|A)×P(A) / P(B) 。
其中,由于投掷出1点的可能性为1/6,所以P(A) = 1/6;而P(B)表示的是投掷出小于等于6点的概率,其计算公式为P(B) = 1 - P(B) = 1-1/6 = 5/6。
而P(B|A)表示的是在投掷出1点的条件下,投掷出小于等于6点的概率,即1。
最终,P(A|B) = P(B|A)×P(A)/P(B) = 1×1/6 / 5/6 = 1/5 。
因此,一个骰子投掷中出现1点的概率为1/5。
除了这种最基本的概率计算公式,还有几种不同的公式可以用来计算概率,比如极限定理、期望值和方差、独立事件概率、条件概率等等。
极限定理是一种用来表示概率的公式,它可以用来确定一系列步骤执行的概率。
其公式可以表示为:P(A) = lim n→∞ (1/n)Σ(n) 。
其中,P(A)表示要计算的概率,n表示该概率计算过程中重复的次数,Σ(n)表示n次重复中各个子事件发生的次数。
因此,当n不断增大时,该公式可以接近于确切的概率。
期望值和方差也可以用来计算概率。
期望值和方差可以用来估算事件的综合概率。
概率计算公式
概率计算公式加法法则
PA∪B=PA+PB-PAB
条件概率
当PA>0;PB|A=PAB/PA
乘法公式
PAB=PA×PB|A=PB×PA|B
计算方法
“排列组合”的方法计算
记法
PA=A
加法法则
定理:设A、B是互不相容事件AB=φ;PAB=0.则
PA∪B=PA+PB-PAB=pA+PB
推论1:设A1、 A2、…、 An互不相容;则:PA1+A2+...+ An= PA1 +PA2 +…+ PAn 推论2:设A1、 A2、…、 An构成完备事件组;则:PA1+A2+...+An=1
推论3: PA=1-PA'
推论4:若B包含A;则PB-A= PB-PA
推论5广义加法公式:
对任意两个事件A与B;有PA∪B=PA+PB-PAB
条件概率
条件概率:已知事件B出现的条件下A出现的概率;称为条件概率;记作:PA|B
条件概率计算公式:
当PA>0;PB|A=PAB/PA
当PB>0;PA|B=PAB/PB
乘法公式
PAB=PA×PB|A=PB×PA|B
推广:PABC=PAPB|APC|AB
全概率公式
设:若事件A1;A2;…;An互不相容;且A1+A2+…+An=Ω;则称A1;A2;…;An构成一个完备事件组..
的形式如下:
以上公式就被称为全概率公式..。
简单易懂的概率计算方法分享
简单易懂的概率计算方法分享概率计算是数学中的一个重要分支,用来描述事件发生的可能性大小。
虽然在专业领域,概率计算可以非常复杂,但是在日常生活中,我们也可以使用简单又易懂的方法来进行概率计算。
本文将分享一些常见的简单易懂的概率计算方法,帮助读者更好地理解和应用概率计算。
一、基本概率计算方法在概率计算中,我们经常用到的基本方法有:等可能性原则、频率法和古典概型法。
1. 等可能性原则等可能性原则是指在某个实验中,每个可能结果出现的概率相等。
例如,掷一枚均匀的骰子,每个数字出现的概率都是1/6。
利用等可能性原则,我们可以计算许多简单的概率问题。
2. 频率法频率法是通过实验进行概率计算的一种方法。
通过重复进行某个实验,并记录某个事件发生的次数,然后计算事件发生的频率(事件发生次数除以总次数)来估计事件发生的概率。
例如,我们可以通过多次抛掷一枚硬币,记录正面朝上的次数来估计正面朝上的概率。
3. 古典概型法古典概型法是一种理论方法,适用于实验中可能结果有限且每个结果出现的概率相等的情况。
例如,从一包含有10个红球和10个蓝球的袋子中随机取出一个球,取出红球的概率就是10/20=1/2。
二、复杂概率计算方法除了基本的概率计算方法外,还存在一些复杂的概率计算方法,例如条件概率、乘法法则和加法法则。
1. 条件概率条件概率是指在某个条件下,事件发生的概率。
它的计算公式为:条件概率 = 事件A和事件B同时发生的概率 / 事件B发生的概率。
例如,假设有一箱子中有5只红球和5只蓝球,我们从中随机摸球,已知摸到的球是红色,那么摸到第二个球时为红色的概率是多少?2. 乘法法则乘法法则用于计算多个事件同时发生的概率。
它的计算公式为:事件A和事件B同时发生的概率 = 事件A发生的概率 ×在事件A发生的条件下,事件B发生的概率。
例如,如果抽取两张扑克牌,第一张是红心的概率为1/4,第二张也是红心的概率为12/51,那么两张牌都是红心的概率为多少?3. 加法法则加法法则用于计算两个事件中至少一个事件发生的概率。
概率的基本概念与计算方法
计算方法:通过试验的方法,将随机事件A发生的所有可能结果所组成的集合称为样本空间,记作S。 样本空间的大小即为基本事件的总数n,而事件A包含的基本事件个数m,则事件A的概率为P(A)=m/n。
特点:几何概型的概率大小与所选的空间和区域有关,其概率值可以通过几何图形的大小、长度、面积或体 积等来计算。
概率在人工智能中的应用
机器学习中的概率模型
概率图模型在自然语言处 理中的应用
概率在强化学习中的重要 性
概率在计算机视觉和图像 处理中的应用
感谢观看
汇报人:XX
如果一个事件的 概率是1,则称 该事件为必然事 件;如果一个事 件的概率是0, 则称该事件为不 可能事件。
概率的统计定义
事件:在一定条件下可能发生 或可能不发生的结果
频率:某一事件发生的次数与 总实验次数之比
概率:频率的稳定值,表示某 一事件发生的可能性大小
概率的取值范围:0≤P(A)≤1, 其中P(A)表示事件A的概率
全概率公式和贝叶斯公式
全概率公式:用于计算事件发生的概率,通过将事件分解为若干个互 斥子事件,并分别计算每个子事件的概率,最后将这些概率相加得到 事件的总概率。
贝叶斯公式:用于计算在已知某些条件下的事件发生的概率,通过将先 验概率与条件概率相结合,得到后验概率。
03
概率的性质
概率的基本性质
概率是非负实数,取值范围在0到1之间
02
概率的计算方法
古典概型概率计算
定义:古典概型是一种特殊的概率模型,其中每个样本点发生的可能性相等。 计算公式:概率 = 样本点数 / 所有可能样本点数。 适用范围:适用于样本空间有限且每个样本点发生的可能性相等的情况。 举例说明:掷一枚骰子,观察出现的点数,计算每个点数出现的概率。
概率计算常见方法
概率计算常见方法概率是数学中的一个重要概念,是用来描述事物发生的可能性的一种工具。
在现实生活中,我们常常需要进行概率计算,以便更好地了解事件发生的可能性。
本文将介绍一些常见的概率计算方法。
一、频率概率频率概率是指根据大量实验或观察的结果,通过实际事件发生的频率来估计事件发生的概率。
例如,我们可以通过对一批硬币进行多次抛掷来估计正反面出现的概率。
如果我们抛掷了1000次硬币,其中出现正面500次,那么我们可以估计正面出现的概率为500/1000=0.5。
二、古典概率古典概率是指根据事件发生的原理和假设,通过计算可能性来确定事件发生的概率。
它通常用于研究不受任何干扰的情况。
例如,在一副标准扑克牌中,黑桃牌的数量是13张,总共有52张牌。
那么,我们可以计算出在抽取一张牌时,抽到黑桃牌的概率为13/52=1/4=0.25。
三、条件概率条件概率是指在已知某些信息的条件下,计算事件发生的概率。
例如,某公司员工中男性和女性的比例分别为2:3,现在有一个员工升职的机会,如果这个员工是男性,那么升职的概率是60%;如果这个员工是女性,那么升职的概率是40%。
现在问题是,随机挑选一个员工,他/她升职的概率是多少?根据条件概率的公式,我们可以计算出这个概率为(2/5)*(0.6)+(3/5)*(0.4)=0.52。
四、贝叶斯概率贝叶斯概率是指在已知某些先验信息的情况下,通过考虑新的证据来更新事件发生的概率。
它可以用于推断事件的结果。
例如,某城市发生了流感疫情,已知该城市人口的总体感染率为2%,现在有一个人发烧,那么他被感染流感的概率如何?假设发烧的概率为5%,根据贝叶斯概率的公式,我们可以计算出这个概率为(0.02*0.05)/(0.02*0.05+0.98*0.95)=0.0094。
五、期望值期望值是指在多次重复试验中,每个结果发生的频率乘以对应结果的值,并将其相加得到的值。
例如,我们掷一枚均匀的骰子,每个面上的点数分别为1、2、3、4、5、6。
概率的计算方法
概率的计算方法概率是数学中的一个重要概念,用于描述事件发生的可能性。
在统计学、经济学、生物学等领域中,概率计算是非常常见和关键的技巧。
本文将介绍一些常用的概率计算方法,以帮助读者更好地理解和应用概率概念。
一、基本概率计算法基本概率计算法是概率计算的基石,通常由两部分组成:事件的可能数和总的可能数。
事件的可能数指的是满足某一特定条件的结果个数,总的可能数指的是所有可能结果的个数。
通过计算事件的可能数与总的可能数的比值,即可得到概率的估计。
例如,求一副扑克牌中从中抽出一张牌的概率。
首先,我们需要确定事件的可能数。
一副扑克牌中共有52张牌,因此抽取一张牌的可能数为52。
接下来,我们需要确定总的可能数,即一副扑克牌中所有抽取1张牌的可能数,也是52。
因此,这个事件的概率为1/52。
二、条件概率计算法条件概率计算法是指在已知某一条件下,事件发生的概率。
条件概率计算通常涉及到条件事件和事件的交集。
条件事件指的是事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率。
它的计算方法是计算事件A与事件B的交集的大小除以事件B的大小。
例如,在一个班级中,有30%的学生是女生,而其中有20%的女生戴眼镜。
要求计算一个随机选到的戴眼镜的学生也是女生的概率。
首先,我们需要计算戴眼镜的女生的个数,即将30%与20%的交集乘以总人数。
然后,我们计算所有戴眼镜的学生的个数,将其除以总人数。
最后,将两个数量相除,即可得到概率的估计。
三、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率计算中的重要工具,用于计算一个事件在另一个已经发生的事件下的条件概率。
贝叶斯定理的公式为:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率,P(B|A)表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。
贝叶斯定理在概率计算中有着广泛的应用,包括医学诊断、搜索引擎优化等。
四、排列组合排列和组合是概率计算中常用的方法,用于计算各种可能性的数量。
概率的计算公式
推论1 若A,B为两个事件,且A与B不相容,则
P(A∪B)=P(A)+P(B)
推论 2:对任意事件A, P( A ) 1 P( A).
证明:由于 A A 且 AA
由推论 1 可知
P ( A) P ( A) 1
得
P ( A) 1 P ( A)
推论 3 若 A, B 满足 A B ,则有
P ( A1 A2 An ) P ( A1 ) P ( A2 ) P ( An )
证明:由可列可加性,并令
Ai (i n 1, n 2,)
P ( Ai ) P ( Ai ) P ( Ai ) P ( Ai )
i 1 i 1 i 1 i 1 n n
§1.3 概率的计算公式
由概率的定义可以证明概率的一些重要性质。
首先
P ( ) 0
由概率的可加性
证明:因为
P ( ) P ( ) P ( )
由 P ( ) 0 ,证得 P ( ) 0 。
一.加法公式 有限可加性
若A1 , A2 , , An 两两互不相容,则
在 1,2,…,100 这一百个整数中能被 3 整除的有 33 个,
能被 4 整除的有 25 个,能被 12 整除的有 8 个。事件
BC 发生相当于能被 3× 整除,即能被 12 整除,因此 4
33 P(B) , 100
25 P(C) , 100
8 P(BC) , 100
P( A) P(B) P(C) P(BC) 33 25 8 1 . 2 100
注:推论 4 还可以推广到多个事件情形, A1 , A2 , A3 为任 设 意三个事件,则有ຫໍສະໝຸດ P(A1 A 2 A3 )
计算概率的基本方法及公式
计算概率的基本方法及公式在日常生活中,我们会遇到很多概率性事件,比如掷一枚硬币的正面朝上的概率是多少,从一副牌中抽到一张红色牌的概率是多少等等。
这时候,我们就需要用到计算概率的方法和公式了。
1. 概率的定义在深入了解计算概率的方法和公式之前,我们需要先了解“概率”的定义。
概率是指某一事件发生的可能性大小,通常用一个在0~1之间的数值来表示。
0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
例如,掷一枚硬币的正面朝上的概率为0.5,从一副牌中抽到一张红色牌的概率为0.5。
2. 计算概率的方法计算概率的方法有很多种,下面介绍其中的两种基本方法:频率法和古典概型法。
(1) 频率法频率法是指通过多次试验,统计某一事件发生的次数,再除以总次数来得到概率的方法。
例如,掷一枚硬币一百次,正面朝上的次数为55次,则掷一枚硬币正面朝上的概率为55/100=0.55。
(2) 古典概型法古典概型法是指计算“等可能性事件”的概率的方法。
例如,掷一枚硬币,正面和反面朝上的概率都是相等的,都是0.5。
抽取一张红色牌和一张黑色牌的概率也是相等的,都是0.5。
3. 计算概率的公式在实际计算中,我们通常使用概率公式来计算。
以下是两个基本的概率公式。
(1) 事件的“与”概率公式如果AB是两个不矛盾的事件,即事件A和事件B同时存在的可能性为0,则事件AB同时发生的概率为:P(AB)=P(A)×P(B)。
例如,从一副52张牌的扑克牌中,同时抽到黑桃A和红桃2的概率为:P(黑桃A和红桃2)=P(黑桃A)×P(红桃2)=1/52×1/51=0.000377。
(2) 事件的“或”概率公式如果AB是两个互不排斥的事件,则事件AB发生的概率为:P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)。
例如,从一副52张牌的扑克牌中,抽到黑桃A或红桃2的概率为:P(黑桃A∪红桃2)=P(黑桃A)+P(红桃2)-P(黑桃A和红桃2)=2/52=0.038。
几率计算公式
几率计算公式什么是几率?几率是指某一事件发生的可能性大小,经常用来表示很多不一定按照规律发生的事件,或者某一事件发生的概率。
当然,几率的计算也需要符合一定的规律,那么什么是几率计算公式呢?几率计算是基于条件概率计算的,其公式可以表示为:P(A|B)= P(A∩B)/P(B),其中P(A|B)表示条件概率,表示当B发生的条件下,A发生的概率;P(A∩B)表示A、B同时发生的概率;P(B)表示B发生的概率。
比如,在确定B条件下(抛硬币为正面),A发生的概率即为P(正面|抛硬币),且P(正面∩抛硬币)=P(正面)=1/2,P(抛硬币)=1,所以P(正面|抛硬币)=P(正面∩抛硬币)/P(抛硬币)=1/2。
不同类型的事件,其几率计算方式也有所不同,除条件概率外,还有一些不同的几率计算公式,比如独立性的概率公式,表示两个或更多的独立事件发生的概率有:P(A∪B)=P(A)+P(B),其中P(A∪B)表示A或B发生的概率,P(A)表示A发生的概率,P(B)表示B发生的概率;同时,还有联合概率计算公式,表示多个事件发生的概率,其公式为:P(A∩B∩C)=P(A)P(B)P(C),其中P(A∩B∩C)表示A、B、C 同时发生的概率,P(A)P(B)P(C)分别表示A、B、C发生的概率。
几率计算公式在计算及统计学领域应用也很广泛,在这些公式的基础上,可以分析复杂的问题,求出某种特定的事件发生的概率,可以用来预测一定范围内的结果,也可以作为投资、抽奖、保险等方面的参考依据。
如同医学把疾病分为种类,几率计算也可以将事件分为近似的结果。
当然,几率计算只是一种理论上的计算,它无法精确地预测某一事件发生的结果,因为有很多不可预测的因素,也就是说,它只能用来提供一个近似的估计值。
另外,几率的计算也要满足某些条件,比如事件的独立性,因为几率计算是基于概率论的基本原理,一定要满足概率论的基本要求,才能生成准确的结果。
总的来说,几率计算公式是一种很有用的计算方式,它可以用来预测一定范围内的结果,尽管它不能精确预测一定的结果,但是它是一种理论价值上的推断,也是进行统计分析的基础。
概率的计算方法
概率的计算方法概率是数学中一个重要的概念,用于描述随机事件发生的可能性大小。
在实际生活和各个领域的研究中,我们经常需要计算事件的概率,以便做出决策或者进行预测。
本文将介绍一些常见的概率计算方法,以帮助读者更好地理解和应用概率理论。
一、基本概率计算方法1. 连续性概率计算方法连续性概率计算方法主要适用于连续型随机变量的情况,如身高、体重等。
其中最常见的方法是使用概率密度函数(Probability Density Function,简称PDF)进行计算。
PDF可以描述随机变量在某一取值范围内的概率密度分布情况,通过对概率密度进行积分,可以得到具体数值的概率。
2. 离散性概率计算方法离散性概率计算方法适用于离散型随机变量,如抛硬币的正反面、掷骰子的点数等。
最常用的方法是使用概率质量函数(Probability Mass Function,简称PMF)进行计算。
PMF可以描述随机变量在每个可能取值上的概率分布情况,通过对概率进行求和,可以计算出具体事件发生的概率。
二、条件概率计算方法条件概率计算方法是指在给定某一事件已经发生的条件下,另一个事件发生的概率。
条件概率的计算通常使用联合概率和边际概率。
联合概率是指两个或多个事件同时发生的概率,边际概率是指某个事件发生的概率。
条件概率的计算公式为:P(A|B) = P(A∩B) / P(B),其中P(A|B)表示在事件B已经发生的条件下事件A发生的概率。
三、互斥事件和独立事件的概率计算互斥事件指的是两个事件不可能同时发生,即它们的交集为空集。
独立事件指的是两个事件的发生与否互不影响。
互斥事件和独立事件的概率计算方法如下:1. 互斥事件的概率计算对于互斥事件A和B,它们的概率计算公式为:P(A∪B) = P(A) + P(B),即两个事件的概率之和。
2. 独立事件的概率计算对于独立事件A和B,它们的概率计算公式为:P(A∩B) = P(A) × P(B),即两个事件的概率之积。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
三、计算题(本大题共5小题,每小题7分,共35分) 1、古典概型(加法公式、乘法公式,全概公式、条件概率)1.1 若将s n i e e c c ,,,,,,这七个字母任意排成一行,问恰排成science 的概率.1.2设考生的报名表来自三个地区,各有10、15、25份,其中女生表分别为3、7、5份.现随机地取一地区的报名表, 从中先后抽两份报名表.求(1)先抽到的是女生表的概率p ;(2)已知后抽到的是男生表,求先抽到的是女生表的概 率q .1.3 在一次考试中,某班学生数学的及格率是0.7,外语的及格率是0.8,且这两门课学生及格与否相互独立, 现从该班 任取一名学生,求该生的数学、外语两门课中只有一门及格的概率. 1.4一副扑克牌(52张),从中任取13张,求至少有一张“A ”的概率。
1.5设玻璃杯整箱出售,每箱20只。
各箱含0、1、2只残次品的概率分别为0.8、0.1、0.1,一顾客欲购买一箱玻璃杯, 由售货员任取一箱,经顾客开箱随机查看4只,若无残次品则买此箱玻璃杯,否则不买。
求:(1)顾客买此箱玻璃杯 的概率;(2)在顾客买的此箱玻璃杯中,确实没有残次品的概率。
1.6进行一系列独立的试验,每次试验成功的概率为p ,求在成功2次之前已经失败3次的概率。
1.7从0,1,2,…,9中任取两个(可重复使用)组成一个两位数的字码,求数码之和为3的概率. 1.8袋中有9只白球10只红球共19只球,从中随机取7只球,记A ={取的是3白4红共7只球},分不放回、放回 两种情形,分别求)(A P1.9现有n 个小球和n 个盒子,均编号1,2,…,n .将这n 个小球随机地投入到这n 个盒子中,每盒1球,求至少有一 个小球与所投盒的号码相同的概率.1.10一大楼装有5个同类型的供水设备,调查表明在任意时刻每个设备被使用的概率为0.1,问在同一时刻(1)恰有 两个设备被使用的概率是多少?(2)至少有3个设备被使用的概率是多少?(3)至多有3个设备被使用的概率是多 少?(4)至少有1个设备被使用的概率是多少? 2、离散型随机变量及均值方差;2.1将4个小球随机的投到4个盒子中去,记X 为投后的空盒子数,求)(X E .问(1)b a ,应满足什么条件?当2.0=a 时,求b ,(2)求)1(>X P ,)2.1(),0(=≤X P XP . 2.32.4设二维离散型随机变量(Y X ,)的分布列为(1) 问常数a )0|1>X 。
2.5设二维离散型随机变量(Y X ,)的分布列为(1) 若0=a Y X ,是否独立。
2.6假设有十只同种电器元件,其中有两只废品,装配仪器时,从这批元件中任取一只,如是废品,则扔掉重新任取一 只;如仍是废品,则扔掉再取一只,试求在取到正品之前已取出的废品只数的分布、数学期望和方差。
2.7一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5。
在袋中同时取3只,以X 表示取出的3只球中的最大号码,写出随机 变量X 的分布律。
2.8 X 和Y 是否独立。
2.9设在15只同类型的零件中有2只是次品,在其中取3次,每次任取1只,做不放回抽样.以X 表示取出次品的只数, (1)求X 的分布律;(2)画出分布律的图形. 3、连续型随机变量及均值方差;3.1设随机变量x 的概率密度为 ⎩⎨⎧-=0)1()(x cx x f 其他10≤≤x ,求:(1)常数c ;(2)}21X P{≤,}21P{X =,}31P{X ≥3.2设二维随机变量),(Y X 的概率密度为:⎩⎨⎧-=,0),2(8.4),(x y y x f 其他xy x ≤≤≤≤0,10求边缘概率密度。
3.3某车间有200台车床,在生产时间内由于各种原因需停工。
已知开工率为0.6,且各台车床停工与否相互独立,而开工的车床需电1kw 。
问应供该车间多少kw 电力才能以99.9%的可能性保证不会因供电不足而影响生产?标准正态分布表()(21)(22z Z P du ez u z≤==Φ-∞⎰π)3.4设随机变量x 的概率密度为 ⎩⎨⎧=0)(x f 其他,求:(1)X 的分布函数;(2)1-2X Y =的概率密度)(y f Y .3.5设二维随机变量),(Y X 的概率密度为:⎩⎨⎧+=,0),1(),(xy A y x f 其他1,1≤≤y x (1)求系数A (2)判断X 和Y 是否独立。
3.6设随机变量X 服从参数为λ的指数分布,求DX .3.7设二维随机变量),(Y X 的概率密度为:⎩⎨⎧=-,0,),(y e y x f 其他y x <<0求边缘概率密度。
3.8将一枚均匀硬币抛多少次,才能使其正面出现的概率在0.4至0.6之间的概率至少为0.9?试分别用切比雪夫不等式和中心极限定理来解。
标准正态分布表()(21)(22z Z P du ez u z≤==Φ-∞⎰π)3.9设二维随机变量),(Y X 的概率密度为:⎩⎨⎧=,0),(y x f 其他,(1)求常数A ,求)1(≥+Y X P ;(2)求关于X 、Y 的边缘概率密度)(x f X 、)(y f Y ,并判断X 和Y 是否独立。
3.10某电子仪器有两个部件构成,其寿命(单位:千小时)),(Y X 的分布函数为⎩⎨⎧+--=+---01),()(5.05.05.0y x y x e e e y x F 其他0,0≥≥y x (1)问X 和Y 是否独立;(2)求两个部件的寿命都超过100小时的概率 3.11设随机变量X 的概率密度为:⎪⎩⎪⎨⎧=,0,2cos 21)(x x f 其他π≤≤x 0,对X 独立重复的观测4次,以Y 表示观测值大于3π的 次数,求)(2Y E .3.12设二维随机变量),(Y X 的概率密度为:⎩⎨⎧=,0,),(2y cx y x f 其他12≤≤y x ,(1)试确定常数c ;(2)求边缘概率密度.4、参数估计(极大似然、矩法)4.1考察一个具有标号为1、2、3的三种元素的总体,总体X 的分布列为:X ()()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛--22112321θθθθ其中01θ<<。
如果观察一个容量为3的样本,得1,2,1321===x x x 求:(1)参数θ的极大似然估计值;(2)总体X 的分布列。
4.2某电子管的使用寿命X 服从指数分布,其概率密度为()θ;x f =⎪⎩⎪⎨⎧>>-其它,00,0,1θθθx e x今测得一组样本观测值,其具体数据如下(单位:h )16, 29, 50, 68, 100, 130, 140, 270, 280,340, 410, 450, 520, 620, 190, 210, 800, 1100试求参数θ的极大似然估计。
4.3从一批产品中任取50件,发现有2件废品,试求这批产品的废品率的极大似然估计。
4.4设总体X 的概率密度为 ()λ;x f =⎩⎨⎧≤>-,0,0,0,x x e x λλ,其中()的矩估计。
的样本,求待估参数为取自λλX x x x n ,,,021〉4.5设总体X 的概率密度函数为1,()0,x ex f x x μθμθμ--⎧≥⎪=⎨⎪<⎩,(0,θμ<-∞<<+∞)求参数θ和μ的极大似然估计。
5、假设检验(一个总体T 或U 检验)5.1厂商声称他们生产的某种型号的装潢材料抗压强度(单位:Mpa )服从正态分布,平均抗压强度为 3.25,方差21.12=σ,今从中随机抽取9件进行检验,测得平均抗压强度为3.15,问能否接受该厂商的说法?(05.0=α,()()64.1,3060.28,2622.29,96.11212121====----ααααu t t u )5.2某地区环保部门规定,废水被处理后水中某种有毒物质的平均浓度不超过10毫克/升,现从某废水处理厂随机抽取15升处理后的水,测得x =9.5毫克/升,假定废水处理后有毒物质的含量服从标准差为2.5毫克/升的正态分布,试在05.0=α下判断该厂处理后的水是否合格。
其中(()()64.1,1448.214,1315.215,96.11212121====----ααααu t t u )5.3电视台广告部称某类企业在该台黄金时段内播放电视广告后的平均受益量(平均利润增加量)至少为15万元,已知这类企业广告播出后的受益量近似服从正态分布,为此,某调查公司对该电视台广告播出后的此类企业进行了随机抽样调查,抽出容量为20的样本,得平均受益量为13.2万元,标准差为3.4万元,,试在05.0=α的显著性水平下判断该广告部的说法是否正确? 其中(()()64.1,0930.219,0860.220,96.11212121====----ααααu t t u )5.4据某市税务部门统计,该市大、中、小学教师年均个调税为1000元,为核实这种说法,随机抽取30名大、中、小学教师进行调查,测得年均个调税为1100元,标准差为300元,假定该市教师的个调税服从正态分布,试在5%的显著性水平下检验该税务部门的报告是否正确?其中(()()64.1,0452.229,0423.230,96.11212121====----ααααu t t u )5.5根据设计要求,某零件的内径标准差不得超过0.30(单位:厘米),现从该产品中随意抽检了25件,测得样本标准差为36.0=s ,问检验结果是否说明该产品的标准差明显增大了?(05.0=α)其中(()()()()401.1224,120.1325,0639.224,0595.2252122122121====----ααααχχt t)备用题1.在一个池中有三条鱼甲、乙、丙,这三条鱼竞争捕食.设甲或乙竞争到食物的机会是21,甲或丙竞争到食物的机会是43,且一次竞争的食物只能被一条鱼享用.求(1)甲竞争到食物的概率是多少?(2)哪条鱼是最优的捕食者?2.设某地区历史上从某次特大洪水发生以后在30年内发生特大洪水的概率为80%,在40年内发生特大洪水的概率为85%,问现已无特大洪水过去了30年的该地区,在未来10年内将发生特大洪水的概率是多少?3.设随机变量X 的概率密度为)(x f X ,求2X Y =(如下图)的概率密度函数.4.,求n 次射击过程中击中目标的概率是多少?参考答案(本大题共5小题,每小题7分,共35分)1、古典概型参考答案(加法公式、乘法公式,全概公式、条件概率)1.1 解:所求概率为12601!722=⨯. 1.2 解:记i A ={取的是第i 区的报名表},i =1,2,3.i B ={从报名表中第i 次取的是女生表},i =1,2.则31)()()(321===A P A P A P ,255)|(,157)|(,103)|(312111===A B P A B P A B P ,由“抽签原理”知: 2520)|(,158)|(,107)|(322212===A B P A B P A B P ,且有:30791073)|(121=⨯⨯=A B B P ,154141578)|(221=⨯⨯=A B B P ,612425205)|(321=⨯⨯=A B B P (1)由全概率公式,得∑==++===31119029)255157103(31)()|()(i i i A P A B P B P p ,(2))()()|(22121B P B B P B B P q ==,而9061)2520158107(31)()|()(3122=++==∑=i i i A P A B P B P , 92)61154307(31)()|()(312121=++==∑=i i i A P A B B P B B P ,故,6120906192==q1.3、解:记A ={该学生数学及格},B={该学生外语及格}.由题意,A 与B 相互独立,且8.0)(,7.0)(==B P A P所求概率为:38.08.03.02.07.0)()()()()()()(=⨯+⨯=+=+=⋃B P A P B P A P B A P B A P B A B A P1.4、解:设A={任取的13张中至少有一张是“A ”},样本空间中样本点总数为1352CA ={任取的13张中没有一张是“A ”},A 中的样本点总数为1348C ,由逆概公式得:696.01)(1)(13521348≈-=-=C C A P A P1.5、解:记B={顾客买下此箱玻璃杯},i A ={售货员取的这箱玻璃杯中,恰有i 只残次品},2,1,0=i ,则,0A 、1A 、2A 互不相容,且1.0)()(,8.0)(210===A P A P A P 而,1912)|(,54)|(,1)|(4204182********=====C C A B P C C A B P A B P(1)由全概公式,得943.019121.0541.018.0)()|()(2=⨯+⨯+⨯==∑=i i i A P A B P B P ,(2)848.0943.08.01)()|()()|()()()|(200000=⨯===∑=i i i A P A B P A P A B P B P B A P B A P1.6 解:所求概率为:}54{次成功,第次试验中恰有一次成功前P }5{}4{次试验成功第次试验中恰有一次成功前P P ⨯=323114)1(4)1(p p p p p C -=⨯-=1.7解:此为古典型概率,样本空间总数为210,字码之和为3的有03,12,21,30共4个字码,设A ={字码之和为3},则251104)(2==A P1.8解:不放回的情形:41991470)(71941039==C C C A P 放回的情形:4337)1910()199()(C A P = 1.9解:记i A ={i 号小球投入到i 号盒中},i =1,2,…,n 则, ,1!)!1()(nn n A P i =-=i =1,2,…,n ;,)1(1!)!2()(-=-=n n n n A A P j i n j i ≤<≤1,,)2)(1(1!)!3()(--=-=n n n n n A A A P k j i n k j i ≤<<≤1,!1)(n A A A P n j i =n j i ≤<≤1 所求概率为:)()1()()()()(11111n j i n nk j i kjinj i jini in i iA A A P A A A P A A P A P A P -≤<<≤≤<≤==-+-+-=∑∑∑!1)1()2)(1(1)1(111111n n n n n n n n n k j i n j i ni -≤<<≤≤<≤=-+---+--=∑∑∑ !1)1()2)(1(1)1(1132n n n n C n n C n n n n n -+---⋅+-⋅-⋅= ∑=---=-+-+-=nk k n k n 111!1)1(!1)1(!31!211 1.10解:在同一时刻被使用的设备的个数X 服从二项分布)1.0,5(B (1)0729.0)9.0()1.0()2(3225===C X P (2)00856.0)1.0()9.0()1.0()9.0()1.0()3(55514452335=++=≥C C C X P(3)99954.0)9.0()1.0()9.0()1.0()9.0()1.0()9.0()3(233532254115505=+++=≤C C C C X P(4)40951.0)9.0()1.0(1)0(1)1(5005=-==-=≥C X P X P 2、离散型随机变量及均值方差参考答案;2.1解:将四个盒子编号1~4,引入随机变量,⎩⎨⎧=,0,1i X 否则号盒子是空的投后第i则,i X 的分布律为:⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡-44444343110,故,4443)(=i X E ,.4,3,2,1=i 而4321X X X X X +++=故,648143434)()()()()(34444321==⨯=+++=X E X E X E X E X E2.2解:(1)由0.25+0.15+a +0.35+b =1及分布列的性质,b a ,应满足0,0,25.0≥≥=+b a b a 因此,当2.0=a 时,05.0=b (2)4.005.035.0)3()2()1(2=+==+==>X P X P X P 4.015.025.0)0()1()0(=+==+-==≤X P X P X P ,0)2.1(==X P 2.3、解:(1))()(x X P x F ≤=, 当1-<x 时,0)(=x F , 当01<≤-x 时,25.0)1()(=-==X P x F , 当10<≤x 时,4.0)0()1()(==+-==X P X P x F ,当21<≤x 时,6.0)1()0()1()(==+=+-==X P X P X P x F , 当32<≤x 时,95.0)2()1()0()1()(==+=+=+-==X P X P X P X P x F ,当3≥x 时,1)3()2()1()0()1()(==+=+=+=+-==X P X P X P X P X P x F所以,⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧=,1,95.0,6.0,4.0,25.0,0)(x F3322110011≥<≤<≤<≤<≤--<x x x x x x (2)12-=X Y 的可能取值为8,3,0,1-,15.0)0()11()1(2===-=-=-=X P X P Y P45.0)1()1()01()0(2==+-===-==X P X P X P Y P ,35.0)2()31()3(2====-==X P X P Y P , 05.0)3()81()8(2====-==X P X P Y P ,所以,12-=X Y 的分布列为2.41.0=b . 此时35.001.025.0)1,0()0,1()0,0()1(=++===+==+===≤+Y X P Y X P Y X P Y X P 11315.03.01.015.0)1()2,1()0()1,0()0|1(=++=====>>>=>>X P Y X P X P Y X P X Y P2.5解:(1)若2.0=a ,则1.0=b .因为,X Y -=ξ的可能取值为2,1,0,1-.,所以,1.0)0,1()1()1(====-=-=-=Y X P X Y P P ξ55.03.025.0)1,1()0,0()0()0(=+===+====-==Y X P Y X P X Y P P ξ 15.015.00)2,1()1,0()1()1(=+===+====-==Y X P Y X P X Y P P ξ 2.0)2,0()2()2(=====-==Y X P X Y P P ξ 故,X Y -=ξ的分布列为:(2) X ,因为,0(=X P ,所以,不独立。