我们知道,有放回抽签和无放回抽签都是公平的。下述问题可看成
2023年人教版九年级上册数学第二十五章概率初步 类比归纳专题概率中的放回与不放回问题
路口都安装了红绿灯,每个路口红灯和绿灯亮的时
间相同,则小刚从家出发去学校恰好遇到两次红灯
的概率是
3 8
.
-4-
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
4.[2022·淮安中考]一只不透明的袋子中装有3个大
小、质地完全相同的乒乓球,球面上分别标有数字
1,2,3,搅匀后先从袋子中任意摸出1个球,记下
-11-
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
类型1 放回问题 1.一个不透明的袋中有四张完全相同的卡片,把 它们分别标上数字-1,-2,3,5.从中随机抽取 一张卡片,记下数字,然后放回并洗匀,再随机抽
取一张,则两次抽取的卡片上数字之积为负数的概
率是( B )
类型2 不放回问题
5.将4张分别写着“强”“国”“有”“我”的卡片(卡片
的形状、大小、质地都相同)放在盒子中,搅匀后
从中随机取出2张卡片,则取出的2张卡片中,恰好
组成“强国”的概率为( C )
A.116 B.112
C.16 D.18
-7-
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
6.甲、乙、丙、丁四人玩扑克牌游戏,他们先取
-9-
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
(2)如果同时随机翻两张牌,请用画树状图或列表 的方法求所获奖品总值不低于10元的概率.
-10-
【类比归纳专题】 概率中的放回与不放回问题
解:(2)画树状图如下:
由图可知共有12种等可能结果,其中所获奖品总值 不低于10元的有8种, 则所获奖品总值不低于10元的概率为182 = 23.
A.14
B.12
关于古典概型的计算(摸球问题)
关于古典概率的计算(抽签问题)1.两种抽样方法在古典概率的计算中,将涉及到两种不同的抽取方法,我们以例子来说明:设袋内装有n个不同的球,现从中依次摸球,每次摸一只,就产生两种摸球的方法。
(1)每次摸出一只后,仍放回原袋中,然后再摸下一只,这种摸球的方法称为有放回的抽样。
显然,对于有放回的抽样,依次摸出的球可以重复,且摸球可无限地进行下去。
(2)每次摸出一球后,不放回原袋中,在剩下的球中再摸一只,这种摸球的方法称为无放回的抽样。
显然,对于无放回的抽样,依次摸出的球不出现重复,且摸球只能进行有限次。
2.计算古典概型的基本原则初学者往往对于一些古典概率的计算望而生畏,究其原因,大都是没有掌握好计算古典概率的基本原则。
拿到一个问题,首先应该分清问题是否与顺序有关?元素是否允许重复?如问题与顺序有关,元素不允许重复,那么应考虑用排列的工具,如此等等,计算工具选准了,一般地说问题也就好解决了,现在把考虑的基本原则列表如下:顺序抽样方法无放回抽样(元素不重复)有放回抽样(元素可重复)工具考虑顺序排列(全排列,选排列…)有重复的排列不考虑顺序组合有重复的组合当然,我们并不排除对于某些问题用特殊的方法去解决。
3.例1(抽签问题)袋中有a根红签,b根白签,它们除颜色不同外,其它方面没有差别,现有a+b个人依次无放回的去抽签,求第k个人抽到红签的概率。
解:这是一个古典概型问题,问题相当于把一根一根抽出来,求第k次抽到红签的概率。
如考虑把签一一抽排成一列,问题与顺序有关,是一个排列问题,就产生以下几种解法:记A k=“第k个人抽到一根红签”。
(1)把a根红签和b根白签看作是不同的(例如设想把它们编号),若把抽出的签依次排成一列,则每个排列就是试验的一个基本事件,基本事件总数就等于a+b根不同签的所有全排列的总数为(a+b)!事件A k包含的基本事件的特点是:在第k个位置上排列的一定是红签,有a种排法;在其它a+b-1个位置上的签的排列种数为(a+b-1)!,所以A k包含的基本事件数为a.(a+b-1)!,所求概率为:(1(2)把a根红签、b根白签均看作是没有区别的,仍把抽出的签依次排列成一列,这是一个含有相同元素的全排列,每一个这样的全排列就是一个基本事件,基本事件总数就等于(a+b)根含有相同签的全排列总数为。
nba选秀抽签规则是什么如何进行
nba选秀抽签规则是什么如何进行NBA如何进行抽签选秀?NBA选秀的很多程序和规则,时值今日,对一些中国球迷而言仍如“雾里看花”.按时间划分,以下是店铺分享给大家的关于nba选秀抽签规则,一起来看看NBA选秀什么规则吧!nba选秀抽签规则顺位球员被选中时的的顺序称为顺位。
球员在选秀大会上越早被选中的话,即顺位越高,他的身价就越高。
选秀大会上第一个被选中的球员通常被称为“状元”(第一顺位),他们通常都是所有参加选秀的球员当中最为优秀的。
第二个被选中的球员被称为“榜眼”,第三个被称为“探花”。
之后,按顺序称为第几顺位。
一个球员第一轮靠前的顺位被选上并不意味着这名球员未来就一定能够成为超级巨星。
迈克尔·乔丹在1984年的选秀大会上是首轮第三顺位被选中的,但是他却被普遍认为是NBA历史上最伟大的球员。
在乔丹之前被选中的两位球员一个就是“大梦”奥拉朱旺,另外一个是萨姆·鲍维(Sam Bowie),奥拉朱旺最后入选NBA名人堂,而萨姆·鲍维却因为伤病问题而草草结束自己的职业生涯,根本没有做出成绩。
这说明了NBA选秀顺位与球员的未来发展并没有必然的直接联系,选秀顺位靠后的球员不一定就比顺位靠前的球员差。
年龄限制根据NBA选秀年龄限制规定,球员必须年满19岁才具备参加选秀的资格。
如此一来,许多完成高中学业的18岁球员将必须选择到大学待一年或到海外磨练身手,等到符合年龄限制后才能进入NBA舞台。
NBA希望减少高中毕业生在还没有决定好是否要经历NCAA赛事洗礼,就贸然挑战NBA这样的情况。
如果这样的情形持续扩大,NBA 赛事的精彩程度势必也将大打扣。
因此,NBA官方坚持要NBA的球探们离开高中校园。
虽然新版选秀年龄限制规定引发不少反弹声浪,但也获得一些支持。
特殊规定美国高中毕业球员申请参加选秀的规定一位定居在美国并已完成高中学业的球员,可在选秀开始的45天前向NBA发出书面通知,在表达他放弃进入大学继续学业的意愿后可获得参加NBA选秀的资格。
初三美好的回忆作文800字
初三美好的回忆作文800字许多人都说回忆是这个世界最美好的事情,如同海边拾贝,五颜六色。
美好的回忆,都是你人生的财富。
以下是小编精心收集整理的初三美好的回忆作文800字,下面小编就和大家分享,来欣赏一下吧。
初三美好的回忆作文800字1‘校园生活’如果在上学的时候听到这个词心中想的一定是枯燥无聊的,但放了暑假现在这么以回想起来好像还是很美好的,尤其是我们初三第一次体育课的时候在初三下半年第一节体育课,体育课代表和往常一样把同学们领导操场上,清点完人数后让我们跑两圈“一二一一二一……”课代表喊着口号。
这时体育老师出现在操场口,当然我们还继续跑。
老师朝我们走了两步“你们还是这么积极啊,第一回上课我还以为你们在教室里等我呢!别跑了,都过来。
”听到老师说的话我们课代表立马停住了口号“好了大家走过去吧”我们立马跟个猴子似的蹦蹦跳跳又交头接耳的说话,但依然保持着原来的队形。
老师走过来看了一眼课代表,课代表像是收到信号“稍息!立正!向前~看!”几个口号下来我们班安静了。
“同学们这不是昨天开会说五一左右要中考,当然这不是要做题就是体育考试。
所以我今天本来打算看看你们现在的情况的既然看你们跑累了,现在测肯定不准确了下次吧。
今天算是你们最后一次轻松的体育课了疯去吧!别受伤就行啊,要不揍你们!”“耶~”我们班的同学大都活泼好动喜欢玩,但也不瞎玩有的比赛跑圈有的比赛跳远但还有更生猛的,再离我不远的一群的人大概听说要做位体前屈吧,一个同学做好预备姿势两个人一人按住一条腿一个人推他的背,忽然听到一声尖叫“停停停!”这么大的声儿把老师引过去了“用力过猛了吧没事歇会就好了还以为碰着了呢”……和他们截然相反我更喜欢安静,找了一个能看到人们看什么的树荫下,抬头一看天好蓝有几朵白云悠闲地飘着,在远处看着同学们玩我不自觉地笑了“笑什么呢”一个同学笑着走过来。
“你不也笑了吗?”“哈哈哈~”我们都笑了……过了许久天上的云早已飘向远方“同学们还有几分钟就下课了集合!”我们站好队后老师眼睛向左上方看了一眼天空“我上学的时候我的同学们也和你们差不多看见你们真好”校园生活是美好的,希望还在上初中的同学珍惜你们在学校的每一天。
关于古典概型的三个典型例题及其在解题中的应用
关于古典概型的三个典型例题及其在解题中的应用古典概型是概率论的基础,又有着很高的实用价值,已成为义务教育阶段数学课程的一项重要内容.结合初中数学活动课的教学实践,通过古典概型应用的若干实例,阐述了问题求解的策略、多种方法以及不同方法的具体适用场合,对古典概型的解题规律做了有益的探究.关键词:古典概型;等概基本事件组;有利场合数;应用实例;求解策略;计算方法古典概型是概率论发展史上最早被人们认识、研究并加以应用的概率模型,是一种特殊的数学模型.古典概型在概率论中具有相当重要的地位,不仅其优越性明显,应用广泛,而且是进一步学习概率不可或缺的内容.一、学习古典概型的重要性1.有利于理解概率的意义.对于古典概型,频率的稳定性比较容易验证,也与同学们已有的生活经验和数学活动经验相吻合,从而概率的存在性和确定性易于领会、理解和接受.2.可帮助我们直接计算随机事件发生的概率,化解大量重复试验带来的耗时费力的矛盾,避免破坏性试验造成的损失.也就是说,不需要做任何试验,只要分析事件的本质,确认是古典概型,就可以直接计算得到概率的精确值,而且是理论值,它与用统计方法得到的结论相一致.3.能够有效地解决生产、生活和科研中的某一类问题.如抽签、摸球、摇号、掷骰子、中奖率、次品率、密码解锁、公平规则设计等.二、古典概型的概念1.等概基本事件组设A1,A2,…,An是一个事件组,如果它具有下列三条性质:(1)A1,A2,…,An发生的机会相同(等可能性);(2)在任一次试验中,A1,A2,…,An至少有一个发生.也就是除此以外,不可能有别的结果(完全性);(3)在任一次试验中,A1,A2,…,An至多有一个发生.也就是说这n个事件是互相排斥的(互不相容性).则称A1,A2,…,An为一个等可能基本事件组,也称为一个等概基本事件组,其中任一事件Ai(i=1,2,…,n)称为基本事件.2.概率的古典定义如果试验的所有可能的结果可以表述为一个等概基本事件组A1,A2,…,An.其中有且仅有m个基本事件包含于随机事件J(即当且仅当这m个事件中任一事件发生时,事件J发生),则比值m/n就称为事件J的概率,记作P(J)=m/n.其中,n是基本事件的总数,m是事件J所包含的基本事件数,通常叫做事件J的有利场合数,或有利结果数.3.古典概型及其计算公式可以根据概率的古典定义来计算随机事件的概率,这样的概率模型称为古典概型.P(J)=m/n是概率古典定义的核心内容,它给出了古典概型中随机事件的概率计算公式.三、求解方法与策略1.古典概型的确认.对所要解决的问题,首先要确定是不是属于古典概型?这主要根据古典概型的两个基本特征,即试验结果是否具有有限性和等可能性.2.判定等可能性的常用依据.(1)客观对称性(如抛掷硬币、掷骰子等试验);(2)某种均衡性(如摸球、抽签等试验). 3.考察等概基本事件组.等概基本事件组是与古典概型相互印证的,也是概率计算的第一步.对某些问题,等概基本事件组不是唯一的,可供选择.一般情况下,其基本事件的总数越少,求解越为简便.4.按照古典概型中随机事件的概率计算公式,先求分母和分子,再求比值,即得所求概率.分母是等概基本事件组中基本事件的总数,分子是相应事件所包含的基本事件数,即该事件的有利场合数.5.运用多种方法实施计算.(1)直接列举法;(2)表格法;(3)树状图法;(4)根据乘法原理;(5)根据排列与组合的基本知识,或兼用乘法原理;(6)根据概率的运算性质.6.不同计算方法的适用场合.(1)计算简单随机事件的概率,可运用列举法(包括列表、画树状图).当试验结果显然或试验步骤只有1个时,可直接列举出所有等可能的结果;当试验步骤只有2个且试验结果较少时,表格法和树状图法都是行之有效的;当试验步骤只有2个但试验结果较多时,宜选用列表的方法,显得整体清晰,类别分明,解题便捷.(2)當试验分为3步(或以上),通常选用树状图法;如果要采用列表法,则需2张(或更多)表格,即分步列表.(3)义务教育阶段,宜使用列举法,帮助计算.(4)初中后阶段,可介绍乘法原理,并实施计算.乘法原理通俗易懂,其思想方法与树状图法是一致的.遵循认知规律,所花时间不多,初中学生很快就能接受并较好地掌握,既可以帮助快捷计算,也可以作为对列举法的一种验算或印证,确保列举的所有等可能结果既不遗漏,也不重复.(5)当试验出现的结果较多时,往往需要运用乘法原理或排列与组合的基本知识加以计算.(6)随着概率知识的进一步学习和加深,运用概率的运算性质进行计算,常常会收到更好的效果.7.转化(化归)策略举例.(1)编号.例如,在摸球试验中,通常将彩色球编号,目的是创设等可能性.(2)等分.例如,在转盘问题上,通常将转盘作等分、涂色处理,就是把无限转化为有限,从而归结为古典概型来求解.8.对比策略举例.(1)放回与不放回,或称有放回与无放回.例如,在摸球试验中常有这两种不同的情形,注意到这二者之间的联系与区别,对比在使用表格时各自呈现的特点,从而掌握其规律.抽签方法指的是不放回的情形.(2)有序与无序,也就是考虑顺序与不考虑顺序.对某些问题,必须考虑顺序;而对有些问题,两种方法都能使用.注意这二者之间的联系与区别.(3)比照.这里是指通过对问题实质的分析,能否与一些常见的实用类型等同看待.例如,某些实际问题可以比照为摸球问题,某些实际问题可比照为抽签问题,等等.问题的实质相同,解决问题的思想方法也相同.四、应用实例与一题多解文中解题过程,在使用排列数或组合数符号计算的等号后面,紧接着写出了详细数字,是为了看清楚,让初中学生在还没有学习排列与组合知识的情况下,能运用乘法原理有效实施计算.为书写简洁起见,同一题中的同一随机事件除首次出现外,均用J表示.例1.经典分金币问题.传说,17世纪中叶,法国贵族公子梅雷参加赌博,和赌友各押赌注32枚金币.双方约定:抛掷1枚质地均匀的硬币,正面朝上,梅雷得1分;反面朝上,赌友得1分,先积满10分者赢全部赌注.赌博进行了一段时间,梅雷已得8分,赌友得7分.这时,梅雷接到通知,要他马上陪国王接见外宾,赌局只好中止.于是,产生了一个问题,应该怎样分配这64枚金币才算公平合理?这就是历史上著名的“分赌注”问题.解:假设赌局继续,那么最多再抛掷硬币4次,就可以分出输赢.不妨用m表示梅雷积1分,用d表示赌友积1分,运用树状图法可得所有等可能的结果共有16种,其中,梅雷先积满10分的有利场合数为11,赌友先积满10分的有利场合数为5.所以P(梅雷赢)=;P(赌友赢)=.于是梅雷应分得64×=44(枚)金币,赌友应分得64×=20(枚)金币.。
2020-2021人教版数学3教师用书:第2章 2.1 2.1.1简单随机抽样含解析
2020-2021学年人教A版数学必修3教师用书:第2章2.1 2.1.1简单随机抽样含解析2。
1随机抽样2.1.1简单随机抽样学习目标核心素养1.理解简单随机抽样的定义、特点及适用范围.(重点)2.掌握两种简单随机抽样的步骤,并能用简单随机抽样方法抽取样本.(难点)1.通过抽取样本,培养数据分析素养.2.借助简单随机抽样的定义,培养数学抽象素养。
1.简单随机抽样的定义一般地,设一个总体含有N个个体,从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本(n≤N),如果每次抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样.这样抽取的样本,叫做简单随机样本.2.简单随机抽样的方法(1)抽签法:把总体中的N个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本.(2)随机数法:随机抽样中,另一个经常被采用的方法是随机数法,即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样.3.抽签法和随机数法的特点优点缺点抽签法简单易行,当总体的个体数不多时,使总体处于“搅拌”均匀的状态比较容易,这时,每个个体都有均等的机会被抽中,从而能够保证样本的代表性仅适用于个体数较少的总体,当总体容量较大时,费时费力又不方便,况且,如果号签搅拌的不均匀,可能导致抽样不公平随机数法操作简单易行,它很好地解决了用抽签法当总体中的个数较多时制签难的问题,在总体容量不大的情况下是行之有效的如果总体中的个体数很多,对个体编号的工作量太大,即使用随机数表法操作也不方便快捷1.新华中学为了了解全校302名高一学生的身高情况,从中抽取30名学生进行测量,下列说法正确的是()A.总体是302名学生B.个体是每1名学生C.样本是30名学生D.样本容量是30D[本题是研究学生的身高,故总体、个体、样本数据均为学生身高,而不是学生.]2.在简单随机抽样中,某一个个体被抽中的可能性()A.与第几次抽样有关,第一次抽中的可能性要大些B.与第几次抽样无关,每次抽中的可能性都相等C.与第几次抽样有关,最后一次抽中的可能性要大些D.每个个体被抽中的可能性无法确定B[在简单随机抽样中,每一个个体被抽中的可能性都相等,与第几次抽样无关.]3.抽签法中确保样本代表性的关键是()A.制签B.搅拌均匀C.逐一抽取D.抽取不放回B[逐一抽取、抽取不放回是简单随机抽样的特点,但不是确保代表性的关键,一次抽取与有放回抽取(个体被重复取出可不算再放回)也不影响样本的代表性,制签也一样.]4.一个总体共有60个个体,其编号为00,01,02,…,59,现从中抽取一个容量为10的样本,请从随机数表的第8行第11列的数字开始,向右读,到最后一列后再从下一行左边开始继续向右读,依次获取样本号码,直到取满样本为止,则获得的样本号码是________.附表:(第8行~第10行)63 01 63 78 5916 95 55 67 1998 10 50 71 7512 86 73 58 0744 39 52 38 79(第8行)33 21 12 34 2978 64 56 07 8252 42 07 44 3815 51 00 13 4299 66 02 79 54(第9行)57 60 86 32 4409 47 27 96 5449 17 46 09 6290 52 84 77 2708 02 73 43 28(第10行)16,55,19,10,50,12,58,07,44,39[第8行第11列的数字为1,由此开始,依次抽取号码,第一个号码为16,可取出;第二个号码为95〉59,舍去.按照这个规则抽取号码,抽取的10个样本号码为16,55,19,10,50,12,58,07,44,39.]简单随机抽样的概念(1)从无数个个体中抽取50个个体作为样本;(2)仓库中有1万支奥运火炬,从中一次性抽取100支火炬进行质量检查;(3)小乐从玩具箱中的10件玩具中随意拿出一件玩,玩后放回,再拿出一件,连续拿出四件;(4)某连队从200名党员官兵中,挑选出50名最优秀的官兵赶赴灾区参加救灾工作;(5)一福彩彩民买30选7彩票时,从装有30个大小、形状都相同的乒乓球的盒子(不透明)中逐个无放回地摸出7个有标号的乒乓球,作为购买彩票的号码;[解](1)总体数目不确定、不是简单随机抽样.(2)简单随机抽样要求的是“逐个抽取”本题是一次性抽取,不是简单随机抽样.(3)简单随机抽样是不放回抽样,这里的玩具玩以后又放回,再抽下一件,不是简单随机抽样.(4)从中挑出的50名官兵,是200名中最优秀的,每个个体被抽的可能性不同,不是简单随机抽样.(5)符合简单随机抽样的特点,是简单随机抽样.简单随机抽样的判断方法判断所给的抽样是否为简单随机抽样的依据是简单随机抽样的四个特征:上述四点特征,如果有一点不满足,就不是简单随机抽样.错误!1.判断下面的抽样方法是否为简单随机抽样,并说明理由.(1)某班45名同学,指定个子最矮的5名同学参加学校组织的某项活动.(2)从20个零件中一次性抽出3个进行质量检查.[解](1)不是简单随机抽样.因为指定个子最矮的5名同学,是在45名同学中特指的,不存在随机性,不是等可能抽样.(2)不是简单随机抽样.因为一次性抽取3个不是逐个抽取,不符合简单随机抽样的特征.抽签法及应用【例2】为迎接2022年北京冬奥会,奥委会从报名的北京某高校20名志愿者中选取5人组成冬奥会志愿小组,请用抽签法设计抽样方案.[解](1)将20名志愿者编号,号码分别是01,02, (20)(2)将号码分别写在20张大小、形状都相同的纸条上,揉成团儿,制成号签;(3)将所得号签放在一个不透明的袋子中,并搅拌均匀;(4)从袋子中依次不放回地抽取5个号签,并记录下上面的编号;(5)所得号码对应的志愿者就是志愿小组的成员.抽签法的应用条件及注意点1一个抽样试验能否用抽签法,关键看两点:一是制签是否方便;二是个体之间差异不明显.一般地,当样本容量和总体容量较小时,可用抽签法。
《处在十字路口的选择》读后感
《处在十字路口的选择》读后感《处在十字路口的选择》篇一处在十字路口的选择,就像是站在人生的赌桌前,每一个决定都像是掷出的骰子,充满了未知与风险。
读了《处在十字路口的选择》这本书后,我感触颇深,仿佛自己也站在了那一个个十字路口中央,茫然失措又充满期待。
书中描述了很多人在面临重大抉择时的纠结与挣扎,这让我想起了自己曾经的一次选择。
那时候,我面临着是参加学校的绘画比赛还是数学竞赛的抉择。
绘画是我的爱好,就像我的一个亲密小伙伴,每次拿起画笔,我就感觉自己像是进入了一个只属于自己的小世界,在那里我可以随心所欲地创造。
而数学竞赛呢,那是证明自己聪明才智的好机会,就像一个闪闪发光的奖杯在向我招手。
我当时就像热锅上的蚂蚁,急得团团转。
我想,参加绘画比赛吧,也许我能在画布上展现出我心中的奇幻世界,可又担心这会被人认为是不务正业,毕竟在很多人眼里,学习成绩才是最重要的。
参加数学竞赛呢?我可能会在一堆数字和公式里迷失自我,可要是获奖了,那多有面子啊,老师和父母肯定会对我刮目相看的。
我觉得我就像是一艘在暴风雨中迷失方向的小船,不知道该驶向绘画的艺术港湾,还是数学的理性大陆。
在这个十字路口,我犹豫了很久。
有时候我觉得自己好像已经下定决心去参加绘画比赛了,就像一个勇士已经握紧了宝剑,准备冲向战场。
可是下一秒,我又开始动摇,想着数学竞赛带来的荣耀。
这时候我就想,人生为什么要有这么多的选择呢?就不能简单一点吗?难道就像网上说的,成年人的世界没有容易二字,我们从学生时代就要开始面对这些艰难的抉择了吗?后来,我还是选择了绘画比赛。
我想,人生如果总是为了别人眼中的荣耀而活,那多累啊。
就像一只鸟,如果总是为了别人的喝彩而飞翔,那它可能会忘记自己真正喜欢的天空。
虽然我知道这个选择可能会让我错过在数学竞赛中崭露头角的机会,但我不后悔。
因为当我站在画布前,那种内心的宁静和喜悦是任何奖杯都无法替代的。
在我们的生活中,这样的十字路口还有很多。
每一个选择都可能改变我们的人生轨迹,就像一阵微风可能会改变一片树叶的飘落方向。
(完整版)高中数学统计与概率知识点归纳(全)
高中数学统计与概率知识点(文)一、众数: 一组数据中出现次数最多的那个数据。
众数与平均数的区别: 众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据;平均数是一组数据中表示平均每份的数量。
二、.中位数: 一组数据按大小顺序排列,位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时,为最中间两个数据的平均数)三 .众数、中位数及平均数的求法。
①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时,首先要先排序(从小到大或从大到小),然后根据数据的个数,当数据为奇数个时,最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时,最中间两个数的平均数就是中位数。
③求平均数时,就用各数据的总和除以数据的个数,得数就是这组数据的平均数。
四、中位数与众数的特点。
⑴中位数是一组数据中唯一的,可能是这组数据中的数据,也可能不是这组数据中的数据; ⑵求中位数时,先将数据有小到大顺序排列,若这组数据是奇数个,则中间的数据是中位数;若这组数据是偶数个时,则中间的两个数据的平均数是中位数; ⑶中位数的单位与数据的单位相同; ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数;⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关,它一定是一组数据中的某个数据,其单位与数据的单位相同;(6)众数可能是一个或多个甚至没有;(7)平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。
五.平均数、中位数与众数的异同:⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量; ⑵平均数、众数和中位数都有单位; ⑶平均数反映一组数据的平均水平,与这组数据中的每个数都有关系,所以最为重要,应用最广; ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响;⑸众数与各组数据出现的频数有关,不受个别数据的影响,有时是我们最为关心的数据。
六、对于样本数据x 1,x 2,…,x n ,设想通过各数据到其平均数的平均距离来反映样本数据的分散程度,那么这个平均距离如何计算?思考4:反映样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差,一般用s 表示.假设样本数据x 1,x 2,…,x n 的平均数为x ,则标准差的计算公式是:七、简单随即抽样的含义一般地,设一个总体有N 个个体, 从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本(n≤N), 如果每次12||||||n x x xx x x n22212()()()n x x x x x x sn抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等, 则这种抽样方法叫做简单随机抽样.八、根据你的理解,简单随机抽样有哪些主要特点?(1)总体的个体数有限;(2)样本的抽取是逐个进行的,每次只抽取一个个体;(3)抽取的样本不放回,样本中无重复个体;(4)每个个体被抽到的机会都相等,抽样具有公平性.九、抽签法的操作步骤?第一步,将总体中的所有个体编号,并把号码写在形状、大小相同的号签上.第二步,将号签放在一个容器中,并搅拌均匀第三步,每次从中抽取一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本.十一、抽签法有哪些优点和缺点?优点:简单易行,当总体个数不多的时候搅拌均匀很容易,个体有均等的机会被抽中,从而能保证样本的代表性.缺点:当总体个数较多时很难搅拌均匀,产生的样本代表性差的可能性很大.十一、利用随机数表法从含有N个个体的总体中抽取一个容量为n的样本,其抽样步骤如何?第一步,将总体中的所有个体编号.第二步,在随机数表中任选一个数作为起始数.第三步,从选定的数开始依次向右(向左、向上、向下)读,将编号范围内的数取出,编号范围外的数去掉,直到取满n个号码为止,就得到一个容量为n的样本.简单随机抽样一般采用两种方法:抽签法和随机数表法。
9.1抽签的方法合理吗
怀文中学2010—2011学年度第一学期教学设计初 三 数 学(9.1抽签的方法合理吗 第1课)设计:丁 宁 审校:刘成山 时间: 月 日教学目标:1.让学生经历抽签的探索过程,感受抽签方法.2. 通过探索,由学生总结“先抽的人与后抽的人”中签的概率是否一样.3.探索和经验总结,抽签的方法是合理的教学重点:理解抽签的方法合理是否合理. 教学难点:学生对抽签合理的遗憾. 作业布置: . 教学过程: 一、自主探究问题一:有一张电影票,小明和小丽用抽签的方法来决定谁可以去看电影,于是准备了两张相同的小纸条,一张上面是“去”,另一张上面是“不去”,谁抽到“去”,则这个人就去看电影,这种方法公平吗?问题二:我们用抽签的方法从3名同学中选一名去参加某音乐会。
事先准备三张相同的小纸条,并在1张纸条画上记号,其余2张纸条不画。
把3张纸条放在一个盒子中搅匀,然后让3名同学去摸纸条,这种方法公平吗?二、自主合作学生讨论:提出质疑:抽签有先有后,如果先抽的人抽到了,后抽的人就抽不到了。
可是,如果先抽的人没有抽到,后抽的人抽到的机会就大了?先抽的人与后抽的人中签的概率一样吗?三、自主展示有老师引导学生探索:下面我们就来算一算各人中签的概率:假设这3名同学分别记作甲、乙、丙,他们抽签的顺序依次为:甲第一,乙第二,丙第三。
三张小纸条中,画有记号的纸条记作A ,余下的两张没有记号的纸条分别记作和。
我们用表格列出所有可能出现的结果: (乙抽) (丙抽) AAAA AAA从上图可以看出,甲、乙、丙依次抽签,一共六种可能的结果,并且它们是等可能的。
A 和A 这两种结果为甲中签,P (甲中签)=1/3 A 和A 这两种结果为乙中签,P (乙中签)=1/3 A和A 这两种结果为丙中签,P (丙中签)=1/3四、自主拓展1. 用抽签的方法从三名同学种选两名去看电影。
这种方法公平吗?请说明理由。
2. 小明和小丽两人各掷一枚骰子,如果两枚骰子的点数之和是奇数,小明得一分,否则小丽的一分,谁先得十分,谁就得胜。
2015年河南选调生考试行测答题技巧:面试抽签对概率题的启发
国家公务员| 事业单位 | 村官 | 选调生 | 教师招聘 | 银行招聘 | 信用社 | 乡镇公务员| 各省公务员|政法干警 | 招警 | 军转干 | 党政公选 | 法检系统 | 路转税 | 社会工作师 经常有考生问道这个问题:“我不想在面试抽签的时候抽到一号签,我会紧张,希望抽到顺序靠后的签,我应该第几个去抽会比较占便宜?”其实,抽到几号签都各有优劣,为此担心毫无必要,但这背后体现的数学思想却值得我们探讨。
教育专家在此进行详解。
举例:十二生肖一起报考天宫的公务员,结果大家并列第一,所以采取抽签的方式来决定最终人选。
名额只有一个,老鼠第一个抽,那么老鼠抽中的概率就是1/12,这个很容易理解。
牛第二个抽,他的抽中的概率又是多少呢?在这里,很多学员会犯错,他们认为一共十二个签,老鼠抽走了一个,还剩十一个,所以牛抽中的概率应该是1/11。
其实这样理解的学员漏掉了一个条件,那就是牛要想抽中,必须是老鼠抽不中,所以牛抽中的概率应该是第一次老鼠抽不中乘以第二次牛抽中,即11/12×1/11=1/12。
同样的,老虎第三个抽,抽中的概率就是第一次老鼠抽不中,乘以第二次牛抽不中,再乘以老虎第三次抽中,即11/12×10/11×1/10=1/12。
以此类推,无论是第几个抽,抽中的概率都是1/12,所以,抽签是绝对公平的游戏,无论你是第几个抽,抽中的概率通通一样。
当然,上面的例子是笔者自己的思考,公务员的考题不可能这样出,那么大家再来看这样一道题:一个袋子里放有10个球,其中4个白球,6个黑球,无放回的每次抽取一个,则第二次抽到白球的概率是多少?这道题如果是常规解法,要分类讨论,先假设第一个抽中的是白球,得出一个概率1;再假设第一个抽中的是黑球,得出一个概率2,概率1和概率2的和就是我们要找的答案。
这个解法相对用时较多,而且如果问你第三次甚至第四次抽中白球的概率是多少时,工作量更是倍增。
用概率分析抽签的公平合理性
一
抽签 的方式来确 定。 有些公 司在 节 日期 间举行促 销活 动 , 了吸 引 为 赛分组 时也是 采用抽 签来决 定。试 问在 这 些活动 中抽 取 对各 ( ) 组
人 来说是 否公 平合理 呢?一般人 认为 , 先抽 占优 势后抽 吃 亏 , 这 是 样 吗? 下面用概 率知识 来谈谈这 个 问题 。
是 多少? 对 于这 个 问题 , 由等 可 能性 事件 的 概 率知 , 盒 子 中的 在
这 个黑球 被排 在 1 个位 置 中的 每一 个位 置上 的 可能性 都是 相 同 0
14 如 果第一 、 /。 第二个人 都没有抽 到 中奖券 , 么第 三个人抽 到 中 那
奖券的 概 率是 13 如此 下 去 , 个人抽 到 中奖券 的概 率 不一 样 , /, 每
的 ,也 就是 说每 个人 不管排 在 什 么顺 序 去摸Байду номын сангаас球 都 有 可能摸 到 黑
球 , 个人 摸 到黑 球 的概 率都是 1 l , 每 / O 即每 个人摸 到 黑球 的概 率 相等 。 在 高 中三年级 的教 材 中我 们 学过 抽样 方法 ,由其 中的抽 签法 可知 从 n个 总体 中抽取 m 个样 本 ,每 个 个体被 抽 到 的概 率都 是
更 多顾客 参与 , 通常要安 排抽 奖活动 。 有大 家熟知 的世 界杯足 球 券 的概率 均为 15 还 / ,这说 明 5个人 抽 到 中奖券 的概 率不论 先后 都
样 , 合理 的。 是
实际上 , 上述 问题也 可以这样理 解 : 对 我们 把五 张外观 完全 一 样 的 奖券放入 一个盒 子 中摇 匀 , 让五 个人依 次去抽取 , 由于其 中的
抽签的公平性原则及其在概率解题中的应用
由全概率公式可得第二个学生抽N f q
( A, I A) =0 。假设第一个学生没有抽: # I J f l
票 ,并把结果告诉了大家 ,则第二学生抽 到 门 票的 概 率 为 i/ i 9,即 条 件概 率 p ( , ) =i /i 9 。而第三个学生抽到 门票 的概率 又取决 于前 面两个学 生抽 的情 况 。 容 易得到第三个学生抽到门票的概率为条 件概率 | D ( 、 = ) :尸 ( , )= 0 或 P
维普资讯
及其在概率解题 中的应用
易淼 刘小兰 严舒 宜春 学院数 学与计算机科 学学院 5 5 6 0 0 0
实际 上 ,应 用条 件概 率 、全 概率 和
本文应 用 条件概率 、 全概率 及排 列 组合 的知 识揭 示 蓼抽 签过 程 中的 公平 性 原 则,指 出 0
・ k 种 。 因 此 , 第
/ , -
J d , ≤ ” ) 个 人 抽 到 中 奖 签 的 概 率 为 P ( A , ) : = ( 与 j无 关 ) 。
t e r m s i n t h e s U b d o m a i n m u l t i l e v e l a p p r o a c h [ J ] .
一
者抽出的给果后 ,每个人 中门票的概率是
相同的。 2、当后 抽者 不知道先抽者 抽 出的结 果 时
显 然 ,第 一个 学 生抽 到 门票 的概率 仍为 P ( A ) =i / 2 0 。 由于第 二个学生 不知道第一个学生抽 的什么签 ,可能出现的两 种情 况都 必须考 虑 :第-一 个学生 抽到了门票签 ,或者没有 抽到门票签 。由全概率公式可得
香港中学抽签考试流程和注意事项
香港中学抽签考试流程和注意事项示例文章篇一:《香港中学抽签考试流程和注意事项》嘿,同学们!你们知道吗?在香港上中学居然还有抽签考试这么个事儿!今天我就来给大家好好讲讲这其中的流程和要注意的地方,保证让你听得明明白白!首先,咱们来说说这个抽签考试是咋回事。
这就好比一场大冒险,你不知道自己会抽到什么样的题目,是不是有点刺激?其实呀,这是为了让大家有更公平的机会进入自己心仪的中学。
那流程是怎样的呢?第一步,你得先报名参加这个抽签考试。
这就像你要参加一场比赛,得先报名才有资格上场。
报名的时候,可别忘了把该准备的资料都准备齐全,什么个人信息啦,成绩单啦等等。
报完名之后,就等着抽签啦!这抽签可有意思啦,就像抽奖一样,心里那个忐忑呀!抽到了自己擅长的题目,那不得高兴得跳起来?要是抽到不太熟悉的,也别慌,冷静应对才是关键。
抽完签,考试就正式开始啦!这考试的时间可不像平时学校里那么宽松,所以得抓紧每一分每一秒。
题目有的简单,有的难,这就像爬山,有时候是平坦的大路,有时候是陡峭的山坡。
考试的时候要注意什么呢?首先,千万别紧张!一紧张脑子就容易乱,那可就糟糕啦!就像比赛的时候,一紧张就容易出错,是不是?而且呀,要认真审题,别马虎,有时候题目里藏着小陷阱,一不小心就掉进去啦!还有哦,书写要工整。
想象一下,老师批改试卷的时候,如果看到你的字歪歪扭扭,乱七八糟,能给你高分吗?肯定不能呀!考试的时候也别想着偷看别人的,这是绝对不允许的!要是被发现了,那可就惨啦,这不就像偷东西被抓住一样丢人吗?考完试,就等着出成绩啦!这等待的过程可真是难熬,就像热锅上的蚂蚁,急得团团转。
等到成绩出来,如果考上了理想的中学,那简直太棒啦,就像中了大奖一样开心!要是没考上,也别灰心,这只是一次考试,以后还有机会。
总之,香港中学的抽签考试有刺激也有挑战。
只要咱们认真准备,保持好心态,就一定能在这场“冒险”中取得好成绩!大家加油呀,为了自己的梦想中学努力拼搏!示例文章篇二:《香港中学抽签考试流程和注意事项》哎呀,你知道吗?在香港,中学的抽签考试可重要啦!这就像一场大冒险,充满了未知和挑战。
先后抽签概率的一致性
“抽签有先后有后,对各人公平吗?”创新训练题供题:五峰一中意图:用概率的角度理解“抽签有先有后,对各人公平”;以及“有放回”与“无放回”抽签的区别。
熟悉概率在社会生产和社会生活中的广泛应用。
题目1:有10件产品,其中4件次品,6件正品,每次取一件检验,测后不放回,一共测5次。
求第5次测得次品的概率。
解析:设A=“测5次,第5次测得次品”,易知基本事件仍为n=510A 。
第5次出现次品的方法为14C ,于是m= 4914A C 。
因此,P (A )= 5104914A A C =0.4。
若将问题改为:每次测1件,测后不放回,一共测k 次(k ≤10),求第k 次测到次品的概率,则n=k A 10 ,m=1914-k A C , P (A )=k k A A C 101914-=0.4。
这一事实表明,第1次、第2次、…、第10次测出次品的概率是相同的,都是0.4。
如果将“次品”看作“奖”,则抽签中奖的概率是相同的,这就是人们通常所说的“抽签不分先后,一样公平合理”的道理。
题目2:甲乙两同学做摸球游戏。
游戏规则规定:两人轮流从一个放有2个红球、3个黄球、1个白球的6个小球只有颜色不同的暗箱中取球,每次每人只取一球,每取出一个后立即放回,另一人接着取,取出后也立即放回,谁先取到红球,谁为胜者。
现甲先取。
(1)、求甲取球次数不超过3次就胜的概率;(2)、求甲获胜的概率;解析:(1)甲第一次取得红球的概率为31; 甲第二次取得红球的概率为19431313232)(•=••; 甲第三次取得红球的概率为29431)(•; ∴求甲取球次数不超过3次就胜的概率为P=31+19431)(•+29431)(•=243133 (思考:假若是求乙取球次数不超过3次就胜呢?)(2)由上可知:甲第一次取得红球的概率为31; 甲第二次取得红球的概率为19431313232)(•=••; 甲第三次取得红球的概率为29431)(•; ……甲第n 次取得红球的概率为19431-•n )(; ∴甲获胜的概率为P=lim ∞→n [31+19431)(•+29431)(•+…+19431-•n )(]=5394131=- (思考:若换着是乙呢?)。
经济学类大学作文
经济学类大学作文篇一律的生活与经济学在经济学的世界里,一切似乎都有规律可循。
而我的生活,有时候就像是按照经济学原理编写的剧本,但又充满着意外的笑料。
先讲讲我的消费经历吧。
有一次我想去买双运动鞋,走进商场鞋柜一看,那些琳琅满目的运动鞋看得我眼花缭乱。
我心里想着,根据供需原则,这么多鞋子积压在这里,应该会有折扣吧。
可是售货员却告诉我这是新款,不打折。
我心里就很纳闷,按照常理来说,这么多的库存,商家难道不想快点卖出去吗?这就好像经济学原理在这里突然失效了一样。
不过后来我才知道,这是品牌营销策略,新上市的商品先保持高价和不打折,赚取那些追求潮流的消费者的高额利润。
我站在那里犹豫良久,看着那双价格不菲的鞋子。
这时候我又想起了机会成本这个概念。
如果我买了这双鞋,那我就不能拿这些钱去看几场电影或者吃几顿大餐。
我的内心就像一头小鹿在乱撞,不知道该如何衡量这个机会成本。
最后我决定再等等,说不定过一段时间价格就降下来了。
在等待的日子里,我发现身边很多人都有类似的想法。
大家都在观望,这就导致商家的销售速度并没有他们预期的那么快。
这让我不禁感叹,经济学原理在现实中真的是很奇妙,消费者和商家就像在玩一场博弈游戏。
我就像一个小小的经济参与者,我的每一个决定都好像能对市场产生一点点影响。
日子一天天过去,那个品牌好像意识到了问题,开始推出一些促销活动。
我终于以一个比较满意的价格买到了那双鞋。
这次买鞋的经历就像是我亲身参与了一场经济学的小实验,我体会到了经济学原理在日常生活中的渗透,看似无序的消费现象背后其实隐藏着众多经济学的逻辑。
也让我明白,生活不会总是符合经济学教科书里的理论,常常会出现一些意料之外的情况,但正是这些情况才让生活更加有趣。
经济学与“人性”抽奖经济学和人性的互动,就像是一场充满惊喜和意外的抽签活动,啥情况都可能冒出来。
就说我们小区附近新开的那家超市吧。
开业的时候弄了个大抽奖活动。
只要消费满一定金额就能抽奖。
这活动一出来,那场面简直人山人海。
有放回与无放回的探讨
有放回与无放回的探讨(一)——小议抽样方式在各种资料中经常会出现这样的问题:在20000件产品中有1000件不合格品,从中任意抽取150件进行检查,求检查得不合格品数的数学期望.学生在做这类题目时感到困惑:题目没有指明抽样方式,应视为有放回抽样还是无放回抽样?应视为什么样的概率分布?【分析】若设ξ:表示检查得不合格品数,则所求数学期望为)(ξE ,故解此题的关键是求概率)(k P =ξ.为了解决学生提出的问题先看下面的例题.例1:一个口袋装有大小相等的10个球,其中6个白球,4个红球.在下列三种情况下分别求事件“取出的球颜色相同”发生的概率(1)一次取出3个球;(2)“无放回”逐次取球3次,每次一个;(3)“有放回”逐次取出3个球,解:(1) 一次取出3个球共有310120C =种等可能情况,其中事件“取出的球颜色相同”包含有336424C C +=种等可能情况,它发生的概率为2411205P ==. (2) “无放回”逐次取出3个球, 共有3101098720A ⨯⨯==种等可能情况, 其中事件“取出的球颜色相同”包含有3364654432144A A ⨯⨯+⨯⨯=+=种等可能情况,它发生的概率为14417205P ==. (3)“有放回”逐次取出3个球共有3101000=种等可能情况, 其中事件“取出的球颜色相同”包含有3364280+=种等可能情况,它发生的概率为2807100025P ==. 通过以上分析得出如下结论:① “无放回抽样”是指每次抽出的一个体不再放回总体中,下次再抽取时,球总体的总数比前一次少一个,每次抽取的概率发生变化,无放回抽取各次抽取作为一个事件,它们不是相互独立。
②对无放回抽取事件“无放回地逐个取k 个球”与事件“一次性任取k 个球”的概率相等,是古典概型,服从超几何分布。
③“有放回抽样”是指每次抽出一个个体完成后还要把这个个体放回总体中(即袋内),下次再抽取时,球的总数不变,每次摸球的概率保持不变;有放回摸球各次抽取作为一个事件,则它们是相互独立的,是独立重复试验(贝努力概型),服从二项分布。
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我们知道,有放回抽签和无放回抽签都是公平的。
下述问题可看成“有条件放回”抽签。
“实验”如下: 设袋中有一红签和一黑签。
甲、乙二人按如下规则抽签:
甲先抽签,若抽到红签,游戏结束。
若甲抽到黑签,则将黑签放回,乙再上场抽签。
(自然假设有二签时,任何人是等可能抽到其中之一)。
问题1: 求甲抽到红签的概率;
问题2: 求乙抽到红签的概率;
问题3: 在同一样本空间Ω的框架下解问题1和问题2。
(等价说法: 甲先抽签,乙后抽签,若甲抽到红签,则不将红签放回,甲若抽到黑签则放回,
然后乙在上场抽签。
)
下面有几种不同解法,各有优缺点(看是什么观点),并涉及许多基本概念。
[解法一] 解问题一: 象扔硬币实验一样,显然结果是1/2。
解问题二: 乙抽到红签的“可能性”相当于“扔两次硬币”实验时发生(黑面,红面)
的“可能性”,于是结果是1/4。
缺点: 分别孤立地求出答案,实际上是对问题一和问题二采用了不同的古典概率模型来计算,不适合合问题3。
而且所谓“相当于”实际上有点“含糊”。
此外,可用多种方法解问题二。
[解法二]分析该“实验”所有可能发生的结果:
ω1=实验结果一: 甲抽到红,乙不上场;
ω2=实验结果二: 甲抽到黑,乙上场抽到黑;
ω3=实验结果三: 甲抽到黑,乙上场抽到红;
样本空间Ω={ω1,ω2,ω3}。
(记号:P({ω1})简记为P{ω1}或P(ω1))
容易说明P{ω1}=1/2,于是P{ω2,ω3}=1/2,而ω2,ω3等可能,
于是P{ω2}=1/4,P{ω3}=1/4。
这样就解决了问题三。
优点: 符合(非等可能)古典概率模型“样本空间是实验所有可能出现的结果所构成的集合”的定义。
缺点: 该模型不是等可能古典概型,若所提问题稍为复杂,将会有一定难度。
[解法三]构造另一个“等价实验”。
设想有一裁判监督抽签,若甲抽到红签,裁判记录下“甲先抽到红签”
后要甲归还那红签。
此时乙仍可上场抽签,只是裁判不记录乙的结果;
若甲抽到黑签,则归还后乙上场抽签并由裁判记录结果。
于是在不影响求解我们所提概率的情下,转化成下述(实验以及)问题:
甲和乙在有放回抽签的情况下,(问题1)求甲首先抽到红球和(问题2)乙首先抽到红球的概率。
此时,实验所有可能的结果为
Ω={(红,红),(红,黑),(黑,红),(黑,黑)},其中每个样本点为等可能(各1/4)。
事件A=“甲首先抽到了红”={(红,红),(红,黑)}, P(A)=1/2;
事件B=“乙首先抽到了红”={(黑,红)}, P(B)=1/4。
优点: 等可能古典概型,事件是Ω的子集,相应概率立刻可按古典概型方法得到。
而且有推广价值。
缺点: 不是利用原先“给定”的实验。
[解法四(错误)] 看原问题,问题2是“求乙上场的条件下抽到红球”的概率。
用[三]的模型计算如下:P{乙抽红|乙上场}=P{乙抽红且乙上场}/P{乙上场}
= P{乙抽红且甲抽黑}/P{甲抽黑}=P{(黑,红)}/P{(黑,红), (黑,黑)}
=(1/4)/(1/2)=1/2。
(可能还没学到条件概率)
错误所在: P{乙抽红|乙上场}=1/2确实没错(仔细想想和实际也是吻合的),
但原问题二是求“乙上场抽到红球”=“乙上场且乙抽到红球”的概率,而不是“乙上场的条件下抽到红球”(虽然在原模型下乙能抽到红签的前提是能上场)。
小结: 上述问题是一简单例题。
对于较复杂的古典概型习题,我们常常忽略其“原样本空间”,或找一个便于计算的合理的“等价”空间,采用组合方法直接计算出来某些事件的概率。
实际计算中(比如用全概率公式计算某些概率),可能在计算的各步骤中采用了不同的“等价模型”来计算。
若强行要求先写出Ω,然后将事件写成Ω的子集,然后再计算,则可能相当困难,起码常会出现非等可能的样本点的模型。
但为什么可以“在计算的各步骤中采用了不同的等价模型来计算”呢? 道理在于我们感兴趣的是其概率而不是其样本,正如我们以后会讲到的是分布决定了那些数值特征。
所以我们不要求同学们对每个习题都写出Ω,但开始学习时需要一些基本理解,哪怕是钻几次牛角尖,这就是本次例题的目的。