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[理学]12-13事件的概率统计、古典、几何定义

1.2-1.3 事件的概率
研究随机现象,不仅关心试验中会出 现哪些事件,更重要的是想知道事件出现 的可能性大小,也就是

事件a的概率(probability of a)记为p(a)

概率一词英文是probability

• probable 意指可能 • -ility 意指程度(large or small?) • 因此,probability可认为是“可能性的大小”, 翻译成中文就是概率,但也有不同时期或者 不同的资料翻译成或然率或者几率的。
• 而在不同的学科中又有不同的称呼, • 如产品合格率,犯罪率,出生率,离婚率, 命中率,成功率,患病率,有效率,痊愈率, 及格率等等。

一、概率的统计定义
1.频率的定义
在相同条件下,将实验进行了n次,在这n次实验中, 事件a发生的次数na称为事件a的频数,比值na/n称为事 件a发生的频率,并记为fn(a)。 2. 频率的性质

(1)非负性:0fn(a);
(2)规范性:fn()=1; (3)有限可加性:设a1,a2,..... am两两互不相容,则 m 有  m  f n   ai    f n ai   

i 1



i 1

实例

将一枚硬币抛掷 5 次、50 次、500 次,
n  5

各做7 遍, 观察正面出现的次数及频率. 试验 序号
1 2 3 4 5 6 7
n  50 n  500

nh

f

nh

f

nh

f

随n的增大, 频率 2 呈现出稳定性 f
1 5 0.2 21 25 0.42
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[数学]13-14古典概型几何概率第3-4节 古典概型、几何概型
古典概型定义与计算公式 排列与组合 古典概型举例 几何概型

1

一、古典概型定义

我们首先引入的概率模型,是在概率 论的发展过程中最早出现的概率模型,也 是最简单的概率模型——古典概型

2

古典概型
定义:若随机试验满足下述两个条件: (1)它的样本空间只有有限多个样本点; (2) 每个样本点出现的可能性相同.
这种随机试验称为等可能随机试验或概率模型

3

二、古典概型中事件概率的计算
随机试验:从中任取一个球,则ω={1,2,…,10} 记 a={摸到2号球}={2} p(a)=?

p(a)=1/10
记 b={摸到红球}={ 1,2,3,4,5,6} p(b)=? 8 5 1 9 4 6 7 2 3 10
4

p(b)=6/10

古典概型计算公式: 结论:若样本空间中共有n个样本点,而事件a 中含有k个样本点,则有

k 事件a 中的样本点个数 p ( a)   n 样本空间 中的样本点总数

5

应用实例:掷一个骰子,a={出现的点数为偶数}, b={点数大于3},c={点数小于5},试求a,b,c 的概率。 解: 样本空间为ω={1,2,3,4,5,6},a ={2,4,6} b={4,5,6},c={1,2,3,4}

3 1 3 1 4 2 p( a)   , p( b)   , p(c )   6 2 6 2 6 3

6

三、 排列组合有关知识
1. 加法原理与乘法原理 加法原理 假设做一件事情可采用 a 或 b 两类不同方式, a 方式有 n 种不同的方法可以完成这件事, b 方式有 m 种不同的方法可以
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