概率课件
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10.1.4概率的基本性质课件共17张PPT
3.某校高二(1)班甲、乙两名同学进行投篮比赛,
他们投进球的概率分别是 3 和 4 ,现甲、乙两人各投篮一次, 45
恰有一人投进球的概率是( D )
A. 1 20
C. 1 5
B. 3 20
D. 7 20
甲投进而乙没有投进的概率为
3 4
1
4 5
3 20
,
乙投进而甲没有投进的概率为
1
3 4
4 5
A. 1
B. 2
3
5
C. 2
D. 4
3
5
记事件 A：甲获得冠军，事件 B：比赛进行了三局,
事件 AB：甲获得冠军，且比赛进行了三局，
即第三局甲胜，前二局甲胜了一局，
则
P(
AB)
C12
3 4
1 4
3 4
9 32
,
对于事件 A，甲获得冠军包含两种情况：前两局甲胜和事件 AB，
P(A)
3 4
2
9 32
学习目标：
1通过实例，理解概率的性质. 2结合实例，掌握随机事件概率的运算法则. 3能够利用概率的性质求较复杂事件的概率.
学习重点：
概率的运算法则及性质.
.
探究一: 概率的基本性质
性质 1 对任意的事件 A，都有 P(A)≥0. 性质 2 必然事件的概率为 1，不可能事件的概率为 0，即 P(Ω)＝1，P(∅)＝0. 性质 3 如果事件 A 和事件 B 互斥，那么 P(A∪B)＝P(A)＋P(B).
性质 4 如果事件 A 与事件 B 互为对立事件， 那么 P(B)＝1－P(A)，P(A)＝1－P(B). 性质 5 如果 A⊆B，那么 P(A)≤P(B). 性质 6 设 A，B 是一个随机试验中的两个事件， 我们有 P(A∪B)＝P(A)＋P(B)－P(A∩B).
概率及其意义ppt课件
当堂巩固
2、如图，一块飞镖游戏板由大小相等的小正方形 构成，向游戏板随机投掷一枚飞镖(飞镖每次都在 游戏板上)，击中黑色区域的概率是_______.
当堂巩固
想一想：投掷一枚正方体骰子，掷得“6”的概率 是 1 ，它表示什么意义？
6
如果投掷很多很多次，那么平均每6次有1次掷得 的点数是“6”。
例：彩票的中奖概率是 1 ，它的意义是什么？
投掷一 个正方 体骰子
偶数
所有机会均等 关注的结
的结果
果发生的
概率
“1”“2”“3”
1
“4”“5”“6”
2
频率的 稳定值
探索新知
小组实验探究
小组内两人为一组，做投掷骰子的实验，要求： （1）1个同学投掷骰子，1个同学记录； （2）投掷骰子的同学每次投完骰子后，由记录 的同学记下每次掷得的点数； （3）保证每次投掷骰子的随机性； （4）一直掷骰子直到听到结束指令。
缺点：需要大量的重复试验；无法预测。
思考：在简单的问题情境下，可不可以不实验，用分析 的方法预测概率？
探索新知
试验1：投掷一枚质地均匀的硬币 （1）会出现几种结果？ （2）每种结果出现的机会相等吗？
试验2：投掷一枚质地均匀的正方体骰子，落下后： （1）向上的点数会出现几种结果？ （2）每种结果出现的机会相等吗？
概率的计算公式：
关注的结果的个数 P(关注的结果）= 所有机会均等的结果的个数
前提条件
各种结果出现的机会均等 可能出现的结果只有有限个
关键点：（1）清楚关注的结果是什么，个数有多少 （2）清楚机会均等的结果的个数
当堂巩固
1、一个布袋中放着8个红球和16个黑球，这两 种球除了颜色以外没有任何其他区别.布袋中的 球已经搅匀.从布袋中任意取1个球，取出黑球 与取出红球的概率分别是多少？
《概率》概率初步PPT免费课件
为红、绿、黄三种.指针的位置固定，转动转盘后任
其自由停止，其中的某个扇形会恰好停在指针所指
的位置(指针指向两个图形的交线时，当作指向其右
边的图形).求下列事件的概率：
(1)指针指向红色；
1 4
(2)指针指向黄色或绿色.
3 4
探究新知
素养考点 4 利用概率解决实际问题
例4 如图是计算机中“扫雷”游戏的画面.在一个有9×9
字被抽取的可能性大小相等，所以我们可以用
1 5
表示每一个数
字被抽到的可能性大小.
探究新知
活动2 : 掷骰子 掷一枚骰子，向上一面的点数有6种可能，即1、2、
3、4、5、6.
因为骰子形状规则、质地均匀，又是随机掷出，所以每
种点数出现的可能性大小相等.我们用
1 6
表示每一种点数出现
的可能性大小.
探究新知
3
巩固练习
袋子里有1个红球，3个白球和5个黄球，每一个 球除颜色外都相同，从中任意摸出一个球，则
1
P(摸到红球)= 9 ;
1
P(摸到白球)= 3 ;
5
P(摸到黄球)= 9 .
探究新知
素养考点 3 简单转盘的概率计算
例3 如图所示是一个转盘，转盘分成7个相同的扇形， 颜色分为红黄绿三种，指针固定，转动转盘后任其自 由停止，某个扇形会停在指针所指的位置，（指针指 向交线时当作指向其右边的扇形）求下列事件的概率. （1）指向红色； （2）指向红色或黄色； （3）不指向红色.
巩固练习
掷一个骰子，观察向上的一面的点数，求下列事 件的概率： (1)点数为2； (2)点数为奇数； (3) 点数大于2小于5.
（1）点数为2有1种可能，因此P（点数为2）= 1 ； 6
求概率的常用方法课件
另一种求解方法是使用概 率的公式和组合数学中的 一些恒等式，如二项式系 数和排列数。
解法还包括使用计算机编 程语言实现蒙提霍尔问题 的模拟实验，通过大量实 验来估算概率。
蒙提霍尔问题的应用场景
蒙提霍尔问题在计算机科学、统 计学和概率论等领域有广泛的应 用。
在概率论中，蒙提霍尔问题可以 用于研究随机过程和随机模型， 例如在排队理论和随机游走等领 域。
在计算机科学中，蒙提霍尔问题 可以用于模拟算法和数据结构的 行为，例如在哈希表和数据压缩 等领域。
在统计学中，蒙提霍尔问题可以 用于估计复杂事件发生的概率， 例如在遗传学和生物信息学等领 域。
THANKS
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STEP 03
应用场景
如投掷骰子、抛硬币等实 验结果只有有限个可能性 的情况。
二项分布、泊松分布等。
连续概率分布
定义
描述随机事件中可能出现的结果数量无限的概率 分布。
例子
正态分布、指数分布等。
应用场景
如人的身高、体重等连续变量的测量值。
正态分布
01
02
03
定义
一种常见的连续概率分布 ，其概率密度函数呈钟形 曲线。
易计算的情况。
步骤
3 首先确定事件的总数和所
求事件的个数，然后根据 概率的定义计算概率。
利用概率分布计算概率
定义
利用概率分布计算概率是指根据 已知的概率分布函数，通过积分 或查找概率分布表来计算概率的 方法。
例子
已知正态分布的概率密度函数， 可以根据已知的均值和标准差计 算某一区间的概率。
适用范围
析和处理。
贝叶斯定理的注意事项
数据稀疏性问题
当数据集很小或者特征维度很高时，可能会出现数据稀疏性问题，导致概率值计算不准 确。此时需要考虑使用其他方法来处理数据稀疏性问题。
2024届新教材高考数学二轮复习 概率 课件(69张)
A.15
B．13
C．25
D．23
【解析】 从 6 张卡片中无放回抽取 2 张，共有(1,2)，(1,3)，(1,4)，
(1,5)，(1,6)，(2,3)，(2,4)，(2,5)，(2,6)，(3,4)，(3,5)，(3,6)，(4,5)，(4,6)，
(5,6)，15 种情况，其中数字之积为 4 的倍数的有(1,4)，(2,4)，(2,6)，(3,4)，
2.古典概型 一般地，设试验 E 是古典概型，样本空间 Ω 包含 n 个样本点，事件 A 包含其中的 k 个样本点，则定义事件 A 的概率 P(A)＝nk＝nnΩA. 其中，n(A)和 n(Ω)分别表示事件 A 和样本空间 Ω 包含的样本点个数．
多 维 题 组·明 技 法
角度1：随机事件的关系 1. (2023·柳州模拟)从数学必修一、二和政治必修一、二共四本书中 任取两本书，那么互斥而不对立的两个事件是( D ) A．至少有一本政治与都是数学 B．至少有一本政治与都是政治 C．至少有一本政治与至少有一本数学 D．恰有1本政治与恰有2本政治
A．采用单次传输方案，若依次发送1,0,1，则依次收到1,0,1的概率 为(1－α)(1－β)2
B．采用三次传输方案，若发送1，则依次收到1,0,1的概率为β(1－ β)2
C．采用三次传输方案，若发送1，则译码为1的概率为β(1－β)2＋(1 －β)3
D．当0＜α＜0.5时，若发送0，则采用三次传输方案译码为0的概率 大于采用单次传输方案译码为0的概率
【解析】 由题意可得事件1表示{1,3,5}，事件2表示{2,4,6}，事件3 表示{4,5,6}，事件4表示{1,2}，所以事件1与事件2为对立事件，事件1与 事件3不互斥，事件2与事件3不互斥，事件3与事件4互斥不对立，故选 项A，C，D错误，选项B正确．故选B.
新教材选择性8.1.2全概率公式课件(37张)
错点)
情境导学·探新知
从 a 个红球和 b 个蓝球的袋子中，每次随机摸出 1 个球，摸出的 球不放回．显然，第一次摸到红球的概率为a＋a b，那么第二次摸到红 球的概率是多大？如何计算这个概率呢？
知识点 全概率公式
一般地，若事件
A1，A2，…，An 两两互斥
n
，且它们的和 Ai＝Ω，
i＝1
P(Ai)>0，i＝1,2,3，…，n，则对于 Ω 中的任意事件 B，有 P(B)
(1)P(A)＝P(AB)＋P(A－B )；
(2)
条
件
概
率
公
式
和
乘
法
公
式
：
P(B|A)
＝
PAB PA
，
P(AB)
＝
P(A)P(B|A)．
(3)全概率公式：P(B)＝P(A)P(B|A)＋P(－A )P(B|－A )．
[跟进训练] 1．已知 P(－A )＝0.9，P(B|A)＝0.6，P(B|－A )＝0.4，求 P(B)，P(A|B)． [解] 由题意可得 P(A)＝1－P(－A )＝0.1， P(B)＝P(A)P(B|A)＋P(－A )P(B|－A )＝0.1×0.6＋0.9×0.4＝0.42． P(AB)＝P(A)P(B|A)＝0.1×0.6＝0.06， 所以 P(A|B)＝PPABB＝00..0462＝71．
P(A)＝35，P(－A )＝25，P(B|－A )＝15，P(B|A)＝25，
利用全概率公式 P(B)＝P(A)P(B|A)＋P(－A )P(B|－A )＝35×25＋25×15＝
285．]
1234 5
回顾本节知识，自我完成以下问题： 1．条件概率与全概率公式是什么关系？ [提示] 由条件概率 P(B|A)＝PPAAB―→概率的乘法公式 P(AB) ＝P(A)P(B|A)，
《概率论》课件
物理学
描述粒子在气体或液体中的运动状态。
金融学
用于股票价格和收益率的分析。
隐马尔科夫模型
定义
隐马尔科夫模型是一种特殊的马尔科夫模型 ，其中观测状态与隐藏状态有关，而隐藏状 态之间相互独立。
应用
语音识别、手写识别、生物信息学等领域。
05
大数定律与中心极限定理
大数定律及其应用
大数定律
在独立重复试验中，当试验次数趋于无穷时，事件发 生的频率趋于该事件发生的概率。
《概率论》ppt课 件
目录
• 概率论简介 • 概率的基本性质 • 随机变量及其分布 • 随机过程与马尔科夫链 • 大数定律与中心极限定理 • 贝叶斯统计推断
01
概率论简介
概率论的定义
概率论
研究随机现象的数学学科，通过数学模型和公式 来描述随机事件、随机变量和随机过程。
随机变量
表示随机现象的数值变量，其取值具有随机性。
THANKS
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计算机科学
概率论在计算机科学中用于算法设计和数据 挖掘等领域。
02
概率的基本性质
概率的公理化定义
概率的公理化定义是概率论的基础，它规定了概率的几个基本性质，包括非负性 、规范性、可加性和有限可加性。
非负性指的是任何事件的概率都不小于0；规范性指的是必然事件的概率为1；可 加性指的是两个独立事件的概率等于它们各自概率的和；有限可加性指的是任意 有限个两两独立的事件的概率等于这些事件概率的和。
应用
在统计学中，大数定律用于估计样本的统计量和参数 ，如平均值、方差等。
中心极限定理及其应用
中心极限定理
无论随机变量的分布是什么，当样本量足够大时，样 本均值的分布近似正态分布。
概率论ppt课件
先验概率与后验概率
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计， 后验概率是指在事件产生后，根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估，通过对历史数据的分析，猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中，贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征，结合疾病的特点 ，对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例，则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化，则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布，
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ，例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内（或单位面 积上）随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量，其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具，它表明在独立同散布随 机变量序列中，几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。
先验概率是指在事件产生前对某一事件产生的概率的估计， 后验概率是指在事件产生后，根据新的信息对某一事件产生 的概率的重新估计。
贝叶斯分析在实践中的应用
金融风险评估
贝叶斯分析可以用于金融风险评估，通过对历史数据的分析，猜测未来市场的 走势和风险。
医学诊断
在医学诊断中，贝叶斯分析可以用于根据患者的症状和体征，结合疾病的特点 ，对疾病进行诊断和猜测。
遍历性和安稳散布
遍历性的定义
01
如果一个马尔科夫链的任意状态在长期平均下占据相同的时间
比例，则称该马尔科夫链具有遍历性。
安稳散布的定义
02
如果一个马尔科夫链的状态概率散布不随时间变化，则称该散
布为安稳散布。
遍历性和安稳散布的关系
03
一个具有遍历性的马尔科夫链通常会有一个唯独的安稳散布，
该散布描写了马尔科夫链在长期运行下的状态概率散布。
伯努利实验
只有两种可能结果的实验 ，例如抛硬币。
二项散布
在n次伯努利实验中成功的 次数所服从的散布。
泊疏松布
在单位时间内（或单位面 积上）随机事件的次数所 服从的散布。
连续型随机变量
正态散布
一种常见的连续型随机变量，其 概率密度函数呈钟形。
指数散布
描写某随机事件的时间间隔所服从 的散布。
均匀散布
在一定区间内均匀散布的概率密度 函数。
的散布假设检验中。
强大数定律
强大数定律的定义
强大数定律是概率论中的一个强大工具，它表明在独立同散布随 机变量序列中，几乎必定有任意给定的收敛子序列。
强大数定律的证明
可以通过切比雪夫不等式和Borel-Cantelli引理等工具来证明。
概率论与数理统计ppt课件(完整版)
*
几何概型的概率的性质
对任一事件A ,有
三.统计定义:
(一) 频率
在相同的条件下, 共进行了n次试验,事件A发生的次数nA, 称为A的频数, nA/n称为事件A发生的频率, 记为fn(A).
频率的特性: 波动性和稳定性.
*
四.概率公理化定义:
定义: 设S是样本空间, E是随机试验. 对于E的每个事件A对应一个实数P(A), 称为事件 A的概率, 其中集合函数P(.)满足下列条件: 对任一事件A,有P(A)≥0; (非负性） P(S)=1;（规范性) 设A1,A2,…是两两互不相容的事件,则有 P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
2. 样本空间与随机事件
(一) 样本空间: 定义 随机试验E的所有可能结果组成的集合称为 E的样本空间, 记为S. 样本空间的元素称为样本点，用表示.
样本空间的分类:
1.离散样本空间:样本点为有限个或可列个. 例 E1,E2等.
2.无穷样本空间:样本点在区间或区域内取值. 例 灯泡的寿命{t|t≥0}.
*
(二) 乘法公式:
P(AB)>0, 则有 P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB).
一般, 设A1, A2, …,An是n个事件,(n≥2), P(A1A2 ...An-1)>0, 则有乘法公式:
P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An-1|A1A2…An-2) P(An|A1A2…An-1).
*
B
A
S
2.和事件:
3.积事件： 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的积，即事件A与B同时发生. A B 可简记为AB.
类似地, 事件 为可列个事件A1, A2, ...的积事件.
几何概型的概率的性质
对任一事件A ,有
三.统计定义:
(一) 频率
在相同的条件下, 共进行了n次试验,事件A发生的次数nA, 称为A的频数, nA/n称为事件A发生的频率, 记为fn(A).
频率的特性: 波动性和稳定性.
*
四.概率公理化定义:
定义: 设S是样本空间, E是随机试验. 对于E的每个事件A对应一个实数P(A), 称为事件 A的概率, 其中集合函数P(.)满足下列条件: 对任一事件A,有P(A)≥0; (非负性） P(S)=1;（规范性) 设A1,A2,…是两两互不相容的事件,则有 P(A1 A2 …)=P(A1)+P(A2)+… (可列可加性)
2. 样本空间与随机事件
(一) 样本空间: 定义 随机试验E的所有可能结果组成的集合称为 E的样本空间, 记为S. 样本空间的元素称为样本点，用表示.
样本空间的分类:
1.离散样本空间:样本点为有限个或可列个. 例 E1,E2等.
2.无穷样本空间:样本点在区间或区域内取值. 例 灯泡的寿命{t|t≥0}.
*
(二) 乘法公式:
P(AB)>0, 则有 P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB).
一般, 设A1, A2, …,An是n个事件,(n≥2), P(A1A2 ...An-1)>0, 则有乘法公式:
P(A1A2…An)=P(A1)P(A2|A1)…P(An-1|A1A2…An-2) P(An|A1A2…An-1).
*
B
A
S
2.和事件:
3.积事件： 事件A B={x|x A 且 x B}称A与B的积，即事件A与B同时发生. A B 可简记为AB.
类似地, 事件 为可列个事件A1, A2, ...的积事件.
7.1条件概率课件(人教版)
2 1 2 1 3 1 7
P A
5 2 5 2 5 2 10
2 1 2
P AB
5 2 10
2
C.
9
P AB 2
P B A =
P A 7
例题练习
思考题2（1）100件产品中有6件次品，现从中不放回地任取3件产
品，在前两次抽到正品的条件下，第三次抽到次品的概率为（
n A 6 2
1
D.
2
例题练习
例2：（2）甲、乙两名同学各自独立地解答同一个问题，他们能
2
1
够正确解答该问题的概率分别为 和 ，在这个问题已被解答正确
5
2
的前提下，甲、乙两名同学都能正确解答该问题的概率为（）
2
A.
7
1
B.
5
A：问题已被正确解答
9
D.
10
B：甲、乙两名同学都能正确解答该问题
A：灯泡来自甲厂
P A 0.7
P B|A 0.95
B：灯泡合格
P AB P A P B | A 0.665
例题练习
思考题3 某项设计游戏规定：选手先后对两个目标进行射击，
只有两个目标都射中才能过关，某选手射中第一个目标的概
率为0.8，继续射击，射中第二个目标的概率为0.5，则这个
（1）根据条件概率的概念：在事件A产生的前提下，事
件B产生的概率为
P AB
P B A =
P A
（2）利用缩小样本空间进行计算：在古典概型里，将
本来的样本空间Ω缩小为已知的事件A，将本来的事件B
缩小为AB。利用古典概型计算概率，
《概率论总复习》课件
常见问题解答二：条件概率与独立性的关系？
总结词
条件概率与独立性是概率论中的重要概念，它们之间 存在密切的联系。
详细描述
条件概率是指在某个已知事件发生的条件下，另一个 事件发生的概率。而独立性则是指两个事件之间没有 相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生 。在条件概率中，如果两个事件在给定条件下是独立 的，那么它们同时发生的概率等于各自发生的概率的 乘积。因此，条件概率和独立性之间存在密切的联系 ，理解它们的概念和关系有助于更好地掌握概率论中 的相关内容。
04
概率论的应用
统计学中的概率论应用
统计推断
概率论为统计学提供了理论基 础，用于估计未知参数、检验 假设和进行预测。
随机抽样
概率论确保了随机抽样的公正 性和代表性，使得样本数据能 够反映总体特征。
统计决策
基于概率论的决策分析方法， 如贝叶斯决策和风险分析，帮 助决策者做出最优选择。
计算机科学中的概率论应用
100%
离散型随机变量的分布
离散型随机变量的分布通常由概 率质量函数或概率分布函数描述 。
80%
连续型随机变量的分布
连续型随机变量的分布由概率密 度函数描述，其总概率为1，即 ∫−∞∞f(x)dxF(x)=∫−∞∞f(x)dxF (x)=∫−∞∞f(x)dxF(x)=1。
02
概率论中的重要定理
贝叶斯定理
01
02
03
04
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一，它提供了在已知某 些条件下，对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一，它提供了在已知某 些条件下，对概率进行更新和 推理的方法。
贝叶斯定理是概率论中的基本 定理之一，它提供了在已知某 些条件下，对概率进行更新和 推理的方法。
《概率与统计初步》课件
时间序列分析的应用
时间序列分析在许多领域都有应用，如金融、经济、气象 、水文等。
06 案例分析
概率论在日常生活中的应用
概率论在保险业中的应用
保险公司在制定保费和赔偿方案时，需要利用概率论来评估风险 和计算预期损失。
概率论在赌博游戏中的应用
概率论在赌博游戏中也起着重要作用，例如在扑克牌和骰子游戏中 ，玩家需要运用概率计算胜算。
假设检验是统计推断的重要方法，它通过检验假设来决定是否接受或 拒绝某一假设。
时间序列分析在金融市场预测中的应用
移动平均线
移动平均线是一种常见的时间序 列分析工具，它通过计算过去一 段时间内的平均价格来平滑市场 波动。
指数平滑
指数平滑是一种时间序列预测方 法，它通过赋予近期数据更大的 权重来调整预测值。
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THANKS
01
连续随机变量是在一定范围内可以连续取值的随机变量，其取
值是连续的。
连续随机变量的概率分布
02
连续随机变量的概率分布通常用概率密度函数（PDF）表示，
Байду номын сангаас
它给出了在任意区间内取值的概率。
常见的连续随机变量
03
常见的连续随机变量包括正态分布、均匀分布等。
随机变量的期望与方差
期望的定义与计算
期望是随机变量所有可能取值的概率加权和，用于描述随机变量的平均水平。对于离散 随机变量，期望值E(X)表示为E(X)=∑xp(x)xtext{E}(X) = sum x p(x)xE(X)=x∑p(x)；对 于连续随机变量，期望值E(X)表示为E(X)=∫−∞∞xf(x)dxE(X) = int_{-infty}^{infty} x
f(x) dxE(X)=∫−∞∞xf(x)d。
时间序列分析在许多领域都有应用，如金融、经济、气象 、水文等。
06 案例分析
概率论在日常生活中的应用
概率论在保险业中的应用
保险公司在制定保费和赔偿方案时，需要利用概率论来评估风险 和计算预期损失。
概率论在赌博游戏中的应用
概率论在赌博游戏中也起着重要作用，例如在扑克牌和骰子游戏中 ，玩家需要运用概率计算胜算。
假设检验是统计推断的重要方法，它通过检验假设来决定是否接受或 拒绝某一假设。
时间序列分析在金融市场预测中的应用
移动平均线
移动平均线是一种常见的时间序 列分析工具，它通过计算过去一 段时间内的平均价格来平滑市场 波动。
指数平滑
指数平滑是一种时间序列预测方 法，它通过赋予近期数据更大的 权重来调整预测值。
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THANKS
01
连续随机变量是在一定范围内可以连续取值的随机变量，其取
值是连续的。
连续随机变量的概率分布
02
连续随机变量的概率分布通常用概率密度函数（PDF）表示，
Байду номын сангаас
它给出了在任意区间内取值的概率。
常见的连续随机变量
03
常见的连续随机变量包括正态分布、均匀分布等。
随机变量的期望与方差
期望的定义与计算
期望是随机变量所有可能取值的概率加权和，用于描述随机变量的平均水平。对于离散 随机变量，期望值E(X)表示为E(X)=∑xp(x)xtext{E}(X) = sum x p(x)xE(X)=x∑p(x)；对 于连续随机变量，期望值E(X)表示为E(X)=∫−∞∞xf(x)dxE(X) = int_{-infty}^{infty} x
f(x) dxE(X)=∫−∞∞xf(x)d。
概率的基本性质ppt课件
思
新知探究
思考：在上面的摸球试验中, R1=“第一次摸到红球”, R2=“第二次摸到红
球”,“两个球中有红球”=R1∪R2 , “两个球都是红球”=R1∩R2 ，那么P(R1∪R2)
和P(R1)+ P(R2)相等吗?如果不相等，请你说明原因，并思考如何计算P(R1∪R2).
n(R1)=6
P(R1)=
24
14
7
若从这100名学生中随机选一名学生， 求下列概率:
0.52
1
0.48
P(M) =______，
P(F) =______，
P(M∪F) =______，
0.76
0
P(MF) =______，
P(G1) = 0.35
______，P(M∪G2) =_______，
0.07
P(FG3) =______.
(1)事件R与事件G互斥,
R∪G=“两次摸到球颜色相同”
(2)因为 n(R)=2，n(G)=2，n(R∪G)=2+2=4，
n(Ω)=12
2
2
4
所以P(R)+P(G)= 12 12 12
= P( R∪ G)
思
新知探究
➢ 性质3：如果事件A与事件B互斥，那么p(A ∪ B) = p(A) + p(B).
会相等，分别计算下列事件的概率：
(1)女孩A得到一个职位；
(2)女孩A和B各得到一个职位；
(3)女孩A或B得到一个职位.
检
巩固练习 课本P246
8.某品牌计算机售后保修期为1年，根据大量的维修记录资料，这种品牌的计算
机在使用内维修次数最多的是3次，其中维修1次的占15%，维修2次的占6%，维
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担心， 但当听到手术有百分之 九十九的成功率的时候， 父母松了一口气，放心 了不少！
双色球全部组合是17721088注， 中一等奖概率是1/17721088
千分之一的成功率
百分之九十九的成功率 中一等奖概率是1/17721088
概率
用数值表示随机事件发生的可 能性大小。
如何计算事件发生的概率： 事件A发生的概率表示为 事件A发生的结果数 所有可能的结果总数
P（A）=
摸到红球的概率
3 P(摸到红球）= 4
摸到红球可能出现的结果数
摸出一球所有可能出现的结果数
摸到红球的概率
例：盒子中装有只有颜色不同的3个 黑棋子和2个白棋子，从中摸出一棋子， 是黑棋子的可能性是多少？
实验3:从分别标有1，2，3，4，5的5根纸签 中随机抽取一根
(4) 你能用一个数值来说明抽到标有1的可能 性大小吗？
抽出的签上号码有5种可能，即1，2，3，4，5。 标有1的只是其中的一种，所以标有1的概率就为1/5
(5) 你能用一个数值来说明抽到标有偶数号的 可能性大小吗？
抽出的签上号码有5种可能，即1，2，3，4，5。 标有偶数号的有2,4两种可能，所以标有偶数号的概率 就为2/5
必然事件：在一定条件下，必然 会发生的事件; 不可能事件：必然不会发生的事件; 随机事件：可能会发生，也可能不 发生的事件.也叫不确定性事件
随机事件
随机事件
随机事件
我可没我朋友 那么笨呢！撞 到树上去让你 吃掉，你好好 等着吧，哈哈!
小明得了很严重 的病，动手术只有 千分之一的成功率， 父母很担心！
P(摸到黑棋子）=
3 5
试分析:“从一堆牌中任意抽一张抽到红牌”这 一事件是什么事件，能不能求出概率?
必然事件
不可能事件
随机事件
4 0 P(抽到红牌）= 1 P(抽到红牌）= 0 4 4
必然事件、不可能事件、不确定事件。 结合今天学习的概率的知识，你能得到哪 些重要结论？ （1）必然事件发生的概率为 1 ， 记作p（必然事件）=1； （2）不可能事件发生的概率为 0 ， 记作p（不可能事件）=0；
（3）掷到哪个的可能 性大一点？
（1）P（点数为2 ）=1/6
（2）点数为奇数有3种可能，即点数为1，3，5， PP （点数为奇数） （A）= =3/6=1/2
事件A发生的结果数
所有可能的结果总数 （3）点数大于2且小于5 有2种可能，即点数为3，4，
P（点数大于2且小于5 ）=2/6=1/3
事件发生的可能性越大，它的概率越 大越接近1；反之，事件发生的可能性越 小，它的概率越小越接近0
1 (A) 5
3 (B) 10
2、从1、2、3、4、5、6、7、8、9、
(C)
1 3
(D) 1 2
3 话说唐僧师徒越过石砣岭,吃完午饭后,三徒弟商量 着今天由谁来刷碗,可半天也没个好主意。还是悟空聪 明,他灵机一动,扒根猴毛一吹,变成一粒骰子，对八戒说 道:我们三人来掷骰子：
如果掷到 2 的倍数就由八戒来刷碗； 如果掷到 3 就由沙僧来刷碗；
开 始
正面朝上
反面朝上
实验2：抛掷一个质地均匀的骰子 (1)它落地时向上的点数有几种可能的结果？
6种
(2)各点数出现的可能性会相等吗？
相等
(3)试猜想：你能用一个数值来说明各点数 出现的可能性大小吗？
实验3:从分别标有1，2，3，4，5的5根纸签 中随机抽取一根
(1)抽取的结果会出现几种可能？ (2)每根纸签抽到的可能性会相等吗？ (3)试猜想：你能用一个数值来说明每根纸签 被抽到的可能性大小吗？
（3)如果A为不确定事件，那么 0＜P（A） ＜1。
例1：掷一个骰子，观察向上的一面的点数，求下 列事件的概率： 思考：（1）、（2）、 （1）点数为2； （2）点数为奇数； （3）点数大于2且小于5。
解：掷一个骰子时，向上一面的点数可能为1，2，3，4， 事件 A发生的概率表示为 5，6，共 6种。这些点数出现的可能性相等。
事件发生的可能性越来越小
0 1
概率的值
不可能事件
事件发生的可能性越来越大
必然事件
１、袋子里有１个红球，３个白球和５个 黄球，每一个球除颜色外都相同，从中任 意摸出一个球，则
Ｐ(摸到红球)= Ｐ(摸到白球)=
1 3;
1 9;
Ｐ(摸到黄球)=
5 。 9
10这十个数中随机取出一个数，取出的数 是3的倍数的概率是（ B ）
1.概率的定义：
一般地，对于一个随机事件A，我们把刻 画其发生可能性大小的数值，称为随机事件A 发生的概率，记为P(A).
概率从数量上刻画了一个随机事件发生 的可能性大小。
实验1:掷一枚硬币，落地后 (1)会出现几种可能的结果？两种 (2)正面朝上与反面朝上的可能性会相等吗？ (3)试猜想：正面朝上的可能性有多大呢？
1、试验具有两个共同特征： (1)每一次试验中，可能出现的结果只有有限个； (2)每一次试验中，各种结果出现的可能性相等。 具有这些特点的试验称为古典概率.在这 些试验中出现的事件为等可能事件. 具有上述特点的实验，我们可以用事件 所包含的各种可能的结果数在全部可能的结 果数中所占的比，来表示事件发生的概率。
如果掷到 7 的倍数就由我来刷碗；
徒弟三人着洗碗的概率 分别是多少！
如何计算事件发生的概率： 事件A发生的概率表示为 事件A发生的结果数 所有可能的结果总数
P（A）=
双色球全部组合是17721088注， 中一等奖概率是1/17721088
千分之一的成功率
百分之九十九的成功率 中一等奖概率是1/17721088
概率
用数值表示随机事件发生的可 能性大小。
如何计算事件发生的概率： 事件A发生的概率表示为 事件A发生的结果数 所有可能的结果总数
P（A）=
摸到红球的概率
3 P(摸到红球）= 4
摸到红球可能出现的结果数
摸出一球所有可能出现的结果数
摸到红球的概率
例：盒子中装有只有颜色不同的3个 黑棋子和2个白棋子，从中摸出一棋子， 是黑棋子的可能性是多少？
实验3:从分别标有1，2，3，4，5的5根纸签 中随机抽取一根
(4) 你能用一个数值来说明抽到标有1的可能 性大小吗？
抽出的签上号码有5种可能，即1，2，3，4，5。 标有1的只是其中的一种，所以标有1的概率就为1/5
(5) 你能用一个数值来说明抽到标有偶数号的 可能性大小吗？
抽出的签上号码有5种可能，即1，2，3，4，5。 标有偶数号的有2,4两种可能，所以标有偶数号的概率 就为2/5
必然事件：在一定条件下，必然 会发生的事件; 不可能事件：必然不会发生的事件; 随机事件：可能会发生，也可能不 发生的事件.也叫不确定性事件
随机事件
随机事件
随机事件
我可没我朋友 那么笨呢！撞 到树上去让你 吃掉，你好好 等着吧，哈哈!
小明得了很严重 的病，动手术只有 千分之一的成功率， 父母很担心！
P(摸到黑棋子）=
3 5
试分析:“从一堆牌中任意抽一张抽到红牌”这 一事件是什么事件，能不能求出概率?
必然事件
不可能事件
随机事件
4 0 P(抽到红牌）= 1 P(抽到红牌）= 0 4 4
必然事件、不可能事件、不确定事件。 结合今天学习的概率的知识，你能得到哪 些重要结论？ （1）必然事件发生的概率为 1 ， 记作p（必然事件）=1； （2）不可能事件发生的概率为 0 ， 记作p（不可能事件）=0；
（3）掷到哪个的可能 性大一点？
（1）P（点数为2 ）=1/6
（2）点数为奇数有3种可能，即点数为1，3，5， PP （点数为奇数） （A）= =3/6=1/2
事件A发生的结果数
所有可能的结果总数 （3）点数大于2且小于5 有2种可能，即点数为3，4，
P（点数大于2且小于5 ）=2/6=1/3
事件发生的可能性越大，它的概率越 大越接近1；反之，事件发生的可能性越 小，它的概率越小越接近0
1 (A) 5
3 (B) 10
2、从1、2、3、4、5、6、7、8、9、
(C)
1 3
(D) 1 2
3 话说唐僧师徒越过石砣岭,吃完午饭后,三徒弟商量 着今天由谁来刷碗,可半天也没个好主意。还是悟空聪 明,他灵机一动,扒根猴毛一吹,变成一粒骰子，对八戒说 道:我们三人来掷骰子：
如果掷到 2 的倍数就由八戒来刷碗； 如果掷到 3 就由沙僧来刷碗；
开 始
正面朝上
反面朝上
实验2：抛掷一个质地均匀的骰子 (1)它落地时向上的点数有几种可能的结果？
6种
(2)各点数出现的可能性会相等吗？
相等
(3)试猜想：你能用一个数值来说明各点数 出现的可能性大小吗？
实验3:从分别标有1，2，3，4，5的5根纸签 中随机抽取一根
(1)抽取的结果会出现几种可能？ (2)每根纸签抽到的可能性会相等吗？ (3)试猜想：你能用一个数值来说明每根纸签 被抽到的可能性大小吗？
（3)如果A为不确定事件，那么 0＜P（A） ＜1。
例1：掷一个骰子，观察向上的一面的点数，求下 列事件的概率： 思考：（1）、（2）、 （1）点数为2； （2）点数为奇数； （3）点数大于2且小于5。
解：掷一个骰子时，向上一面的点数可能为1，2，3，4， 事件 A发生的概率表示为 5，6，共 6种。这些点数出现的可能性相等。
事件发生的可能性越来越小
0 1
概率的值
不可能事件
事件发生的可能性越来越大
必然事件
１、袋子里有１个红球，３个白球和５个 黄球，每一个球除颜色外都相同，从中任 意摸出一个球，则
Ｐ(摸到红球)= Ｐ(摸到白球)=
1 3;
1 9;
Ｐ(摸到黄球)=
5 。 9
10这十个数中随机取出一个数，取出的数 是3的倍数的概率是（ B ）
1.概率的定义：
一般地，对于一个随机事件A，我们把刻 画其发生可能性大小的数值，称为随机事件A 发生的概率，记为P(A).
概率从数量上刻画了一个随机事件发生 的可能性大小。
实验1:掷一枚硬币，落地后 (1)会出现几种可能的结果？两种 (2)正面朝上与反面朝上的可能性会相等吗？ (3)试猜想：正面朝上的可能性有多大呢？
1、试验具有两个共同特征： (1)每一次试验中，可能出现的结果只有有限个； (2)每一次试验中，各种结果出现的可能性相等。 具有这些特点的试验称为古典概率.在这 些试验中出现的事件为等可能事件. 具有上述特点的实验，我们可以用事件 所包含的各种可能的结果数在全部可能的结 果数中所占的比，来表示事件发生的概率。
如果掷到 7 的倍数就由我来刷碗；
徒弟三人着洗碗的概率 分别是多少！
如何计算事件发生的概率： 事件A发生的概率表示为 事件A发生的结果数 所有可能的结果总数
P（A）=