【概率论基础进阶】随机事件和概率-古典概型与伯努利概型

文章目录

    • 一、古典概型
    • 二、几何概型
    • 三、伯努利概型

一、古典概型

定义:当试验结果为有限 n n n个样本点,且每个样本点的发生具有相等的可能性,如果事件 A A A n A n_{A} nA个样本点组成,则事件 A A A的概率
P ( A ) = n A n = A 所包含的样本点数 样本点总数 P(A)=\frac{n_{A}}{n}=\frac{A所包含的样本点数}{样本点总数} P(A)=nnA=样本点总数A所包含的样本点数
有限等可能试验中事件 A A A的概率 P ( A ) P(A) P(A)为古典型概率

例1:已知 6 6 6个产品中混有 2 2 2个次品,现每次一个的逐个随机抽取检验,求

  • 恰好查三次就确定 2 2 2次品的概率
  • 不超过三次就确定 2 2 2次品的概率

恰好查三次就确定 2 2 2次品的概率,可以用全排列的方式
C 2 1 ⏞ 两个次品挑一个 C 2 1 ⏞ 前两个位置挑一个 A 4 4 A 6 6 = 2 15 \frac{\overbrace{C_{2}^{1}}^{两个次品挑一个}\overbrace{C_{2}^{1}}^{前两个位置挑一个}A_{4}^{4}}{A_{6}^{6}}=\frac{2}{15} A66C21 两个次品挑一个C21 前两个位置挑一个A44=152
也可以从位置的角度考虑,六个位置任选两个放次品,前两个选一个位置放次品,第三个位置放一个次品
C 2 1 C 6 2 = 2 15 \frac{C_{2}^{1}}{C_{6}^{2}}=\frac{2}{15} C62C21=152
不超过三次就确定 2 2 2次品的概率,可以用全排列的方式
C 3 2 A 2 2 A 4 4 A 6 6 = 1 5 \frac{C_{3}^{2}A_{2}^{2}A_{4}^{4}}{A_{6}^{6}}=\frac{1}{5} A66C32A22A44=51
也可以从位置的角度考虑,挑两个位置给次品,次品必须在前三个位置中的两个
C 3 2 C 6 2 = 1 5 \frac{C_{3}^{2}}{C_{6}^{2}}=\frac{1}{5} C62C32=51

一定要保持分子分母考虑对象相同,例如本题分母对所有物品排序,分子就是对所有物品符合条件的排序,或者另一种从位置的角度,分母对两个位置考虑,分子就是对符合条件的两个位置考虑

二、几何概型

定义:当试验的样本空间是某区域(该区域可以是一维、二维或三维等等),以 L ( Ω ) L(\Omega) L(Ω)表示其几何度量(长度、面积、体积等等)。 L ( Ω ) L(\Omega) L(Ω)为有限,且试验结果出现在 Ω \Omega Ω中任何区域可能性只与该区域几何度量成正比。事件 A A A的样本点所表示的区域为 Ω A \Omega_{A} ΩA,则事件 A A A的概率
P ( A ) = L ( Ω A ) L ( Ω ) = Ω A 的几何度量 Ω 的几何度量 P(A)=\frac{L(\Omega_{A})}{L(\Omega)}=\frac{\Omega_{A}的几何度量}{\Omega的几何度量} P(A)=L(Ω)L(ΩA)=Ω的几何度量ΩA的几何度量
称这样样本点个数无限但几何度量上的等可能试验中事件 A A A的概率 P ( A ) P(A) P(A)为几何型概率

三、伯努利概型

定义:把一随机试验独立重复做若干次,即各次试验所联系的事件之间相互独立,且同一事件在各个试验中出现的概率相同,称为独立重复试验

定义:如果每次试验只有两个结果 A A A A ˉ \bar{A} Aˉ,则称这种试验为伯努利试验,将伯努利试验独立重复进行 n n n次,称为 n n n重伯努利试验
设在每次试验中,概率 P ( A ) = p ( 0 < p < 1 ) P(A)=p(0P(A)=p(0<p<1),则在 n n n重伯努利试验中事件 A A A发生 k k k次的概率,又称为二项概率公式
C n k p k ( 1 − p ) n − k , k = 0 , 1 , 2 , ⋯   , n C_{n}^{k}p^{k}(1-p)^{n-k},k=0,1,2,\cdots,n Cnkpk(1p)nk,k=0,1,2,,n

例2:某人打靶的命中率为 1 2 \frac{1}{2} 21,当他连射三次后检查目标,发现靶已命中,则他在第一次射击时就已命中的概率为()

本题可以理解为条件概率,即在射击命中的条件下是第一次命中的概率为()
A A A为至少命中一次, B B B为第一次命中,显然 B ⊂ A B \subset A BA。所求概率为
P ( B ∣ A ) = P ( A B ) P ( A ) = P ( B ) 1 − P ( A ˉ ) = 1 2 1 − ( 1 2 ) 3 = 4 7 P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}=\frac{P(B)}{1-P(\bar{A})}=\frac{\frac{1}{2}}{1-(\frac{1}{2})^{3}}=\frac{4}{7} P(BA)=P(A)P(AB)=1P(Aˉ)P(B)=1(21)321=74

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