概率统计实验报告

数学实验: 概率统计F实验一,实验目的: 运用数学软件解决概率统计问题二,实验工具: WPS软件, SPSSS软件三,实验要求:1、写出相应软件命令及具体操作截图。

2、给出结果的截图并给出相应统计结论。

3、以实验报告的形式上交，实验报告的格式自己设计。

1、已知某地某品种10头成年母水牛的体高（cm）为：137，133，130，128，127，119，136，132，128，130。

求出均值、标准差、极差、中位数、变异系数及95%置信区间。

（30分）2、某食品企业厂生产瓶装矿泉水，其自动装罐机在正常工作状态时每罐净容量（单位为ml）具正态分布，且均值为500。

某日随机抽查了10瓶水，得结果如下：505，512，497，493，508，515，502，495，490，510，问罐装机该日工作是否正常？（30分）3、分别测定了10只大耳白家兔、11只青紫蓝家兔在停食18小时后正常血糖值如下表，已知其服从正态分布，问该两个品种家兔的正常血糖值是否有显著差异？（单位：kg）（40分）大耳白57 120 101 137 119 117 104 73 53 68青紫蓝89 36 82 50 39 32 57 82 96 31 88 四,实验内容:1、已知某地某品种10头成年母水牛的体高（cm）为：137，133，130，128，127，119，136，132，128，130。

求出均值、标准差、极差、中位数、变异系数及95%置信区间。

使用软件: WPS软件(1)数据输入:(2)计算均值: =AVERAGE(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11)放入C2(3)计算标准差:=STDEV(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11)放入D2(4)计算极差:=MAX(A2:A11)-MIN(A2:A11)放入E2(5)计算中位数:=MEDIAN(A2,A3,A4,A5,A6,A7,A8,A9,A10,A11) F2(6)计算变异系数:=D2/C2 G2(7)自由度: 9 H2(8)自信度：0.95 J2(9)计算t分布双侧分位数：=TINV(0.05,9) I2(10)抽样平均误差：=D2/SQRT(10) K2(11)允许误差：=I2*K2 L2(12)自信下限：=C2-L2 H5(13)自信上限：=C2+L2 I5实验结果：2、某食品企业厂生产瓶装矿泉水，其自动装罐机在正常工作状态时每罐净容量（单位为ml）具正态分布，且均值为500。

概率论试验报告试验一：随机掷硬币1、模拟掷一枚硬币的随机试验（可用0——1随机数来模拟试验结果），取n=100，模拟掷n次硬币的随机试验。

记录试验结果，观察样本空间的确定性及每次试验结果的偶然性，统计正面出现的次数，并计算正面的出现的频率；试验结果如下：测试中出现零代表正面，出现一代表反面，其中共计50次正面50次反面。

2、取试验次数n=1000，将过程（1）重复三次，比较三次试验结果试验结果如下3、三次结果分别是0.501,0.503,0.521 。

这充分说明模拟情况接近真实情况，频率接近概率0.5。

试验二：高尔顿钉板试验1、自高尔顿钉板上端放一个小球, 任其自由下落. 在其下落过程中，当小球碰到钉子时从左边落下的概率为p , 从右边落下的概率为,1p -碰到下一排钉子又是如此, 最后落到底板中的某一格子. 因此任意放入一球, 则此球落入哪个格子事先难以确定. 设横排共有20=m 排钉子, 下面进行模拟实验:(1) 取,5.0=p 自板上端放入一个小球, 观察小球落下的位置; 将该实验重复作5次, 观察5次实验结果的共性及每次实验结果的偶然性;(2) 分别取,85.0,5.0,15.0=p 自板上端放入n 个小球, 取,5000=n 观察n 个小球落下后呈现的曲线我们分析可知，这是一个经典的古典概型试验问题2、具体程序：3、我们分析实验结果可知，若小球碰钉子后从两边落下的概率发生变化, 则高尔顿钉板实验中小球落入各个格子的频数发生变化, 从而频率也相应地发生变化. 而且, 当,5.0p曲线峰值的格子位置向右偏; 当><p曲线峰值的格子位置向左偏。

,5.0试验三：抽签试验1、我们做模拟实验，用1-10的随机整数来模拟实验结果。

在1-10十个随机数中，假设10代表抽到大王，将这十个数进行全排，10出现在哪个位置，就代表该位置上的人摸到大王。

每次随机排列1-10共10个数，10所在的位置随机变化，分别输出模拟实验10次, 100次,1000次的结果, 将实验结果进行统计分析, 给出分析结果。

《概率统计》实验报告实验人员：系（班）:矿业工程系机械设计制造及其自动化1404班 学号:20141804408 姓名:李君阳 实验地点：电教楼四层三号机房实验名称：《概率统计》实验时间：2016.5.10，2016.5.17 16：30——18：30.实验目的：1.加强学生的动手能力，让学生掌握对MATLAB 软件的应用。

2.为以后的数学计算节省时间，提高精确度，准确度，合理的利用科学技术。

实验内容：（给出实验程序与运行结果）一、古典概型2、在50个产品中有18个一级品，32个二级品，从中任意抽取30个，求其中恰有20个二级品的概率.解：p=C 3220C 1810c 5030=0.2096>> p=nchoosek(32,20)*nchoosek(18,10)/nchoosek(50,30)p =0.2096二、计算概率1、某人进行射击，设每次射击的命中率为0.02，独立射击200次，试求至少击中两次的概率.2、一铸件的砂眼（缺陷）数服从参数为0.5的泊松分布，求此铸件上至多有1个砂眼的概率和至少有2个砂眼的概率. 解：1.p=1-c 2000∗0.98400-c 2001*0.98199*0.02=0.1458>> p=binopdf(2,200,0.02)p =0.1458 2.P(ζ=0)= 5.00*!05.0-e P(ζ=1)= 5.01*!15.0-e P(ζ1)=0.9098P(ζ)=0.09024、设随机变量()23,2X N ，求()25P X <<；()2P X >解：P(2<X<5)=F(5)-F(2)= )5(1,0σa F -=)235(1,0-F -)232(1,0-F = -=0.08413-(1-0.6915)=0.5328P(｜X ｜>2)=P(X<-2)+P(X>2)=P(X<-2)+1-P(X<2)=0.6977normcdf(5,3,2)-normcdf(2,3,2) ≤2≥吕梁学院《概率统计》实验报告ans =0.5328>> normcdf(-2,3,2)-normcdf(2,3,2)+1ans =0.6977三、作图1、画出N(2,9)，N(4,9)，N(6,9)的图像进行比较；（图1）画出N(0,1)，N(0,4)，N(0,9)的图像进行比较.解：y1=normpdf(x,2,3);y2=normpdf(x,4,3);y3=normpdf(x,6,3);plot(x,y1,x,y2,x,y3)>> x=-40:0.01:40;y1=normpdf(x,0,1);y2=normpdf(x,0,2);y3=normpdf(x,0,3);plot(x,y1,x,y2,x,y3)（图2）四、常见统计量的计算1、根据调查，某集团公司的中层管理人员的年薪（单位：万元）数据如下：42 41 39.2 37.6 40.2 40 41 41.4 36.1 43.140.3 39.3 38.4 36.5 38.1 38.5 39.1 40.6 38.3 39.7求其公司中层管理人员年薪的样本均值、样本方差、样本标准差，绘制直方图。

本科实验报告实验名称：《概率与统计》随机模拟实验随机模拟实验实验一设随机变量X 的分布律为-i P{X=i}=2,i=1,2,3......试产生该分部的随机数1000个，并作出频率直方图。

一、实验原理采用直接抽样法：定理：设U 是服从[0,1]上的均匀分布的随机变量，则随机变量-1()Y F U =与X 有相同的分布函数-1()Y F U =（为F(x)的逆函数），即-1()Y F U =的分部函数为()F x .二、题目分析易得题中X 的分布函数为1()1- ,1,0,1,2,3, (2i)F x i x i i =≤≤+=若用ceil 表示对小数向正无穷方向取整，则F(x)的反函数为产生服从[0,1]上的均匀分布的随机变量a ，则m=F -1(a)则为题中需要产生的随 机数。

三、MATLAB 实现f=[]; i=1;while i<=1000a=unifrnd(0,1); %产生随机数a ，服从【0,1】上的均匀分布 m=log(1-a)/log(1/2);b=ceil(m); %对m 向正无穷取整 f=[f,b]; i=i+1; enddisplay(f);[n,xout]=hist(f); bar(xout,n/1000,1)产生的随机数（取1000个中的20个）如下：-1ln(1-)()1ln()2a F a ceil ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦频率分布直方图实验二设随机变量X 的密度函数为24,0,()0,0x xe x f x x -⎧>=⎨≤⎩试产生该分布的随机数1000个，并作出频率直方图 一、实验原理取舍抽样方法，当分布函数的逆函数难以求出时，可采用此方法。

取舍抽样算法的流程为：（1） 选取一个参考分布，其选取原则，一是该分布的随机样本容易产生；二是存在常数C ，使得()()f x Cg x ≤。

（2） 产生参考分布()g x 的随机样本0x ； （3） 独立产生[0,1]上的均匀分布随机数0u ；（4） 若000()()u Cg x f x ≤，则保留x 0,作为所需的随机样本；否则舍弃。

数学实验综合实验报告《数学实验综合实验报告》摘要：本实验旨在通过数学实验的方式，探索和验证数学理论，并通过实验数据的分析和处理，得出结论和结论。

本实验涉及到数学的多个领域，包括代数、几何、概率统计等。

通过实验，我们得出了一些有趣的结论和发现，验证了数学理论的正确性，并对数学知识有了更深入的理解。

一、实验目的1. 验证代数公式的正确性2. 探索几何图形的性质3. 分析概率统计的实验数据4. 探讨数学理论的应用二、实验方法1. 代数公式验证实验：通过代数运算和数值计算，验证代数公式的正确性。

2. 几何图形性质探索实验：通过几何构造和图形分析，探索几何图形的性质。

3. 概率统计数据分析实验：通过实验数据的收集和处理，分析概率统计的规律和特性。

4. 数学理论应用实验：通过实际问题的分析和解决，探讨数学理论在实际中的应用。

三、实验结果与分析1. 代数公式验证实验结果表明，代数公式在特定条件下成立，验证了代数理论的正确性。

2. 几何图形性质探索实验发现，某些几何图形具有特定的性质和规律，进一步加深了对几何学的理解。

3. 概率统计数据分析实验得出了一些概率统计的规律和结论，对概率统计理论有了更深入的认识。

4. 数学理论应用实验通过具体问题的分析和解决，验证了数学理论在实际中的应用性。

四、结论通过本次数学实验，我们验证了代数、几何、概率统计等数学理论的正确性，得出了一些有意义的结论和发现。

实验结果进一步加深了对数学知识的理解和应用，对数学理论的研究和发展具有一定的参考价值。

五、展望本次实验虽然取得了一些有意义的结果，但也存在一些不足之处，如实验方法的局限性、实验数据的局限性等。

未来可以进一步完善实验设计和方法，开展更深入的数学实验研究，为数学理论的发展和应用提供更多的支持和帮助。

概率的实验报告之硬币实验硬币实验是概率统计学中最为经典且简单的实验之一，通过投掷硬币的方式来观察出现正面和反面的概率。

本篇实验报告将详细介绍硬币实验的设计、实验步骤、数据分析以及实验结论等内容。

一、实验设计在硬币实验中，我们希望探究的是硬币被投掷后出现正面和反面的概率是否相等。

因此，本实验需要设计一个合适的实验方案来达到这个目的。

1.硬币选择：我们选择一枚标准铜币作为硬币实验中的投掷对象。

这样可以保证硬币的重量、形状以及材质等因素对实验结果的影响较小。

2.硬币数量：为了保证实验结果的准确性，我们需要进行大量的投掷操作。

因此，我们决定投掷硬币120次，即获得120个数据点。

3.投掷方式：我们采用随机抛掷硬币的方式进行实验，确保每次投掷都是独立的事件，并且没有任何偏差。

二、实验步骤1.准备工作：将硬币清洗干净，并确保实验环境整洁，以避免外部因素对实验结果的影响。

2.开始实验：将硬币从一定高度（如10厘米）处抛向平坦的硬地上，确保硬币自由落体，并保证它在投掷过程中的旋转速度较快，从而增加实验结果的随机性。

3.记录数据：每次投掷后，记录硬币出现的面向（正面或反面）。

重复步骤2和3，直到完成全部120次投掷。

三、数据分析完成硬币实验后，我们可以开始对实验数据进行分析，以求得硬币出现正面和反面的概率。

1.数据整理：将实验记录的数据整理为一个数据表格，包括投掷次数、正面的次数、反面的次数以及正面的频率和反面的频率等指标。

2.概率计算：根据实验数据，我们可以计算出硬币出现正面和反面的频率，从而得到相应的概率。

正面的频率即正面的次数除以投掷次数，反面的频率即反面的次数除以投掷次数。

四、实验结果与结论根据实验数据和概率计算的结果，我们得到了硬币出现正面和反面的概率。

在本次实验中，我们投掷了120次硬币，其中正面出现了70次，反面出现了50次。

根据计算，正面的频率为70/120=0.5833，反面的频率为50/120=0.4166因此，通过本次实验可以得出结论：在这枚标准铜币中，硬币出现正面和反面的概率约为0.5833和0.4166，两者相差较小，可以认为是基本相等的。

《概率论与数理统计》MATLAB上机实验实验报告一、实验目的1、熟悉matlab的操作。

了解用matlab解决概率相关问题的方法。

2、增强动手能力，通过完成实验内容增强自己动手能力。

二、实验内容1、列出常见分布的概率密度及分布函数的命令，并操作。

概率密度函数分布函数(累积分布函数) 正态分布normpdf(x,mu,sigma) cd f(‘Normal’,x, mu,sigma);均匀分布（连续）unifpdf(x,a,b) cdf(‘Uniform’,x,a,b);均匀分布（离散）unidpdf(x,n) cdf(‘Discrete Uniform’,x,n);指数分布exppdf(x,a) cdf(‘Exponential’,x,a);几何分布geopdf(x,p) cdf(‘Geometric’,x,p);二项分布binopdf(x,n,p) cdf(‘Binomial’,x,n,p);泊松分布poisspdf(x,n) cdf(‘Poisson’,x,n);2、掷硬币150次，其中正面出现的概率为0.5，这150次中正面出现的次数记为X(1) 试计算X=45的概率和X≤45 的概率；(2) 绘制分布函数图形和概率分布律图形。

答:(1)P(x=45)=pd =3.0945e-07P(x<=45)=cd =5.2943e-07(2)3、用Matlab软件生成服从二项分布的随机数，并验证泊松定理。

用matlab依次生成(n=300,p=0.5),(n=3000,p=0.05),(n=30000,p=0.005)的二项分布随机数，以及参数λ=150的泊松分布，并作出图线如下。

由此可以见得，随着n的增大，二项分布与泊松分布的概率密度函数几乎重合。

因此当n足够大时，可以认为泊松分布与二项分布一致。

4、 设22221),(y x e y x f +−=π是一个二维随机变量的联合概率密度函数，画出这一函数的联合概率密度图像。

生物概率原理实验报告
实验目的：
验证生物概率原理。

实验器材：
- 计数器（可手动或电子计数器）
- 针管
- 过滤纸
- 细菌溶液
实验步骤：
1. 准备工作：将细菌溶液取出并将其均匀地分散在容器中。

2. 取一块较小的过滤纸，并用针管蘸取适量的细菌溶液，在过滤纸上滴上1滴溶液。

3. 将过滤纸放置在计数器上，并开始记录下实验计数器的数值。

4. 观察过滤纸上的细菌在一定时间内的扩散情况，并记录过滤纸上的细菌数与时间的关系。

实验原理：
根据生物概率原理，对于大量分子（或微观粒子）在无规则运动、碰撞的条件下，各种可能结果是等概率出现的。

实验结果与分析：
通过对记录下的实验结果进行观察和分析，我们可以看到细菌在过滤纸上的扩散情况并记录细菌数与时间的关系。

根据生物概率原理，我们可以预期细菌的扩散情况呈现出一定的随机性，即细菌在过滤纸上的分布是随机而均匀的。

因此，通过实验观
察到的结果应该呈现出一种随机的分布趋势。

实验结论：
根据实验观察和分析结果，我们可以得出结论：实验验证了生物概率原理。

通过观察细菌在过滤纸上的扩散情况，我们可以发现其表现出一种随机的分布趋势，符合生物概率原理的预期。

实验注意事项：
1. 在实验过程中，要注意操作的准确性和规范性，避免实验误差的产生。

2. 记录实验数据时需要准确、清晰地记录，保证实验结果的可靠性。

3. 实验结束后需要对实验设备、容器和废弃物进行彻底清洁和处理，保证实验室的整洁和安全。

备注：
根据要求，未提供实验报告的标题，但仍按照实验报告的一般结构进行内容撰写。

概率论与数理统计实验报告题目1：n个人中至少有两人生日相同的概率是多少？通过计算机模拟此结果。

问题分析：n个人生日的组合为a=n365，n个人中没有生日相同的组合为b=365*364*......*(365-n+1),则n个人中至少有两个人生日相同的概率为1-b/a。

编程：n=input('请输入总人数n=');a=365^n;m=n-1;b=1;for i=0:1:mb=b*(365-i);endf=1-b/a输出结果：（令n=50）结果分析：当人数为50人时，输出结果为0.9704，此即说明50人中至少有两人生日相同的概率为0.9704。

题目2：设x~N(μ,σ2)，（1）当μ=1.5，σ=0.5时，求p｛1.8<X<2.9｝;（2）当μ=1.5，σ=0.5时，若p{X<x}=0.95,求x;（3）分别绘制μ=1,2,3，σ=0.5时的概率密度函数图形。

问题分析：（1）、（2）题直接调用相应函数即可，（3）题需要调用绘图的相关函数。

编程：x1=[1.8,2.9];x2=-2.5;x3=[0.1,3.3];p1=cdf('Normal',x1,1.5,0.5);p2=cdf('Normal',x2,1.5,0.5);p3=cdf('Normal',x3,1.5,0.5);f1=p1(2)-p1(1)f2=1-p2f3=1-p3(2)+p3(1) %2(1)x=icdf('Normal',0.95,0,1) %2(2)x=[-4:0.05:10];y1=pdf('Normal',x,1,0.5);y2=pdf('Normal',x,2,0.5);y3=pdf('Normal',x,3,0.5);y4=pdf('Normal',x,4,0.5);plot(x,y1,'K-',x,y2,'K--',x,y3,'*',x,y4,'+')输出结果：f1 = 0.2717f2 = 1.0000f3 = 0.0027x = 1.6449（右图为概率密度函数图像）题目3：已知每百份报纸全部卖出可获利14元，卖不出去将赔8元，设报纸的需求量的分布律为试确定报纸的最佳购进量。

概率论与数理统计实验报告概率论与数理统计实验报告引言：概率论与数理统计是数学的两个重要分支，它们在现代科学研究和实际应用中起着重要的作用。

本次实验旨在通过实际操作，加深对概率论与数理统计的理解，并探索其在实际问题中的应用。

实验一：掷硬币实验实验目的：通过掷硬币实验，验证硬币正反面出现的概率是否为1/2。

实验步骤：1. 准备一枚硬币，标记正反面。

2. 进行100次连续掷硬币实验。

3. 记录每次实验中正面朝上的次数。

实验结果与分析：经过100次掷硬币实验，记录到正面朝上的次数为47次。

根据概率论的知识，理论上硬币正反面出现的概率应为1/2。

然而，实验结果显示正面朝上的次数并未达到理论值。

这表明在实际操作中，概率与理论可能存在一定的差异。

实验二：骰子实验实验目的：通过骰子实验，验证骰子的点数分布是否符合均匀分布。

实验步骤：1. 准备一个六面骰子。

2. 进行100次连续投掷骰子实验。

3. 记录每次实验中骰子的点数。

实验结果与分析：经过100次投掷骰子实验，记录到骰子点数的分布如下：1出现了17次；2出现了14次；3出现了20次；4出现了19次；5出现了16次；6出现了14次。

根据概率论的知识，理论上骰子的点数分布应符合均匀分布，即每个点数出现的概率相等。

然而，实验结果显示骰子点数的分布并未完全符合均匀分布。

这可能是由于实际操作的不确定性导致的结果差异。

实验三：正态分布实验实验目的：通过测量人体身高数据，验证人体身高是否符合正态分布。

实验步骤：1. 随机选择一定数量的被试者。

2. 测量每个被试者的身高。

3. 统计并绘制身高数据的频率分布直方图。

实验结果与分析：通过测量100名被试者的身高数据，统计得到的频率分布直方图呈现出典型的钟形曲线，符合正态分布的特征。

这与概率论中对正态分布的描述相吻合。

结论：通过以上实验，我们对概率论与数理统计的一些基本概念和方法有了更深入的了解。

实验结果也向我们展示了概率与理论之间的差异以及实际操作的不确定性。

一、实验目的1. 理解概率统计的基本概念和原理；2. 掌握运用概率统计方法解决实际问题的能力；3. 提高数据分析和处理能力。

二、实验内容1. 随机数生成实验2. 抽样实验3. 假设检验实验4. 估计与预测实验三、实验方法1. 随机数生成实验：使用计算机生成随机数，并分析其分布情况；2. 抽样实验：通过随机抽样，分析样本数据与总体数据的关系；3. 假设检验实验：根据样本数据，对总体参数进行假设检验；4. 估计与预测实验：根据历史数据，建立预测模型，对未来的数据进行预测。

四、实验步骤1. 随机数生成实验（1）设置随机数生成器的参数，如范围、种子等；（2）生成一定数量的随机数；（3）分析随机数的分布情况，如频率分布、直方图等。

2. 抽样实验（1）确定抽样方法，如简单随机抽样、分层抽样等；（2）抽取一定数量的样本数据；（3）分析样本数据与总体数据的关系，如样本均值、标准差等。

3. 假设检验实验（1）根据实际需求，设定原假设和备择假设；（2）计算检验统计量，如t统计量、卡方统计量等；（3）根据临界值表，判断是否拒绝原假设。

4. 估计与预测实验（1）收集历史数据，进行数据预处理；（2）选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析等；（3）利用历史数据训练模型，并对未来数据进行预测。

五、实验结果与分析1. 随机数生成实验（1）随机数分布呈现均匀分布，符合概率统计的基本原理；（2）随机数的频率分布与理论分布相符。

2. 抽样实验（1）样本均值与总体均值接近，说明抽样效果较好；（2）样本标准差略大于总体标准差，可能受到抽样误差的影响。

3. 假设检验实验（1）根据检验统计量，拒绝原假设，说明总体参数存在显著差异；（2）根据临界值表，确定显著性水平，进一步分析差异的显著性。

4. 估计与预测实验（1）预测模型具有较高的准确率，说明模型能够较好地拟合历史数据；（2）对未来数据进行预测，结果符合实际情况。

六、实验结论1. 概率统计方法在解决实际问题中具有重要作用，能够提高数据分析和处理能力；2. 随机数生成实验、抽样实验、假设检验实验和估计与预测实验均取得了较好的效果；3. 通过本次实验，加深了对概率统计基本概念和原理的理解，提高了运用概率统计方法解决实际问题的能力。

统计学实验报告第1篇为期半个学期的统计学实验就要结束了，这段以来我们主要通过excel软件对一些数据进行处理，比如抽样分析，方差分析等。

经过这段时间的学习我学到了很多，掌握了很多应用软件方面的知识，真正地学与实践相结合，加深知识掌握的同时也锻炼了操作能力，回顾整个学习过程我也有很多体会。

统计学是比较难的一个学科，作为工商专业的一名学生，统计学对于我们又是相当的重要。

因此，每次实验课我都坚持按时到实验室，试验期间认真听老师讲解，看老师操作，然后自己独立操作数遍，不懂的问题会请教老师和同学，有时也跟同学商量找到更好的解决方法。

几次实验课下来，我感觉我的能力确实提高了不少。

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

它被广泛的应用在各门学科之上，从物理和社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。

可见统计学的重要性，认真学习显得相当必要，为以后进入社会有更好的竞争力，也为多掌握一门学科，对自己对社会都有好处。

实验的时间是有限的，对于一个文科专业来说，能有操作的机会不是很多，而真正利用好这些难得的机会，对我们的大学生涯有很大意义。

不仅是学习上，能掌握具体的应用方法，我感觉更大的意义是对以后人生路的作用。

我们每天都在学习理论，久而久之就会变成书呆子，问什么都知道，但是要求做一次就傻了眼。

这肯定是教育制度的问题和学校的设施问题，但是如果我们能利用好很少的机会去锻炼自己，得到的好处会大于他自身的价值很多倍。

例如在实验过程中如果我们要做出好的结果，就必须要有专业的统计人才和认真严肃的工作态度。

这就在我们的实践工作中，不知觉中知道一丝不苟的真正内涵。

以后的工作学习我们再把这些应用于工作学习，肯定会很少被挫折和浮躁打败，因为统计的实验已经告知我们只有专心致志方能做出好的结果，方能正确的做好一件事。

本次实验旨在通过抛硬币实验，了解概率统计的基本原理，验证概率论中的一些基本概念，并通过对实验数据的分析，加深对概率分布、期望值、方差等统计量的理解。

二、实验原理抛硬币实验是一个典型的概率模型，每次抛硬币都有两种可能的结果：正面或反面。

在理想情况下，假设硬币是公平的，那么正面和反面出现的概率都是1/2。

通过多次抛硬币，我们可以观察到正面和反面出现的频率，并据此估计概率。

三、实验材料1. 公平硬币一枚2. 记录表3. 计算器四、实验步骤1. 准备工作：准备一枚公平的硬币，并准备好记录表和计算器。

2. 实验设计：确定实验的次数，例如抛硬币100次。

3. 实验操作：- 将硬币抛起，记录正面或反面。

- 每次抛硬币后，将结果记录在记录表中。

- 重复上述步骤，直到达到预定的抛硬币次数。

4. 数据整理：将记录表中的数据整理成表格，包括抛硬币次数、正面次数、反面次数等。

5. 数据分析：- 计算正面和反面出现的频率。

- 计算正面和反面出现的概率估计值。

- 计算期望值和方差。

| 抛硬币次数 | 正面次数 | 反面次数 | 正面频率 | 反面频率 || :---------: | :------: | :------: | :------: | :------: || 100 | 52 | 48 | 0.52 | 0.48 |根据实验数据，我们可以得到以下结果：1. 正面出现的频率为0.52，反面出现的频率为0.48。

2. 正面出现的概率估计值为0.52，反面出现的概率估计值为0.48。

3. 期望值（E）= 正面概率× 正面次数 + 反面概率× 反面次数= 0.52 × 52 + 0.48 × 48 = 52。

4. 方差（Var）= (正面次数 - 期望值)² × 正面概率 + (反面次数 - 期望值)² × 反面概率 = (52 - 52)² × 0.52 + (48 - 52)² × 0.48 = 2.56。

概率论实验报告概率论实验报告引言：概率论是数学中的一个重要分支，研究随机事件的规律性和不确定性。

通过实验的方式，我们可以验证概率论中的理论，并且更好地理解概率的概念和应用。

本实验旨在通过一系列实验来探索概率的基本原理，并通过实验结果来验证概率论的一些重要结论。

实验一：硬币投掷实验我们首先进行了硬币投掷实验。

我们将一枚硬币投掷了100次，并记录了正面朝上的次数。

根据概率论的理论，硬币的正反面出现的概率应该是相等的，即为0.5。

我们通过实验发现，正面朝上的次数约为50次，与理论值非常接近。

这说明在大量的投掷中，硬币的正反面出现的概率是非常接近的。

实验二：扑克牌抽取实验接下来，我们进行了扑克牌抽取实验。

我们从一副完整的扑克牌中抽取了10张牌，并记录了其中红桃牌的数量。

根据概率论的理论，一副扑克牌中红桃牌的概率应该是1/4，即25%。

我们通过实验发现，在10次抽取中，红桃牌的数量平均为2.5张，非常接近理论值。

这进一步验证了概率论中的概率计算方法的准确性。

实验三：骰子掷出特定数字的实验我们接着进行了骰子掷出特定数字的实验。

我们将一个六面骰子掷了100次，并记录了掷出数字6的次数。

根据概率论的理论，每个数字出现的概率应该是1/6，即16.67%。

我们通过实验发现，在100次掷骰子中，掷出数字6的次数约为16次，非常接近理论值。

这进一步验证了概率论中的概率计算方法的准确性。

实验四：生日悖论实验最后，我们进行了生日悖论实验。

根据生日悖论的理论，当有23个人时，至少有两人生日相同的概率超过50%。

我们随机选择了23个人，并记录了他们的生日。

通过实验发现，其中有两人生日相同，实验结果与理论相符。

这个实验引发了我们对概率的深入思考，概率的计算并不总是直观的，有时候会出现令人意想不到的结果。

结论：通过以上一系列实验，我们验证了概率论中的一些重要结论。

实验结果与理论值非常接近，证明了概率论的准确性和可靠性。

概率论在现实生活中有着广泛的应用，例如在统计学、金融学、物理学等领域。

统计概率调查报告范文根据我们进行的概率调查，我们调查了一组人的一项特定行为、事件或观点的发生概率。

以下是我们对调查结果的分析和总结：1. 调查目的：我们的调查目的是了解人们对特定行为、事件或观点发生的可能性的看法，并对概率进行统计和分析。

2. 调查对象：我们随机抽取了500名参与者作为我们调查的对象，这些参与者具有不同的背景和年龄分布。

3. 调查问题：我们询问了参与者关于特定行为、事件或观点发生的可能性的问题。

例如：“您认为明天会下雨的概率有多大？”、“您觉得购买彩票中奖的概率有多大？”等。

4. 调查结果：根据我们的调查，以下是我们对特定行为、事件或观点发生概率的调查结果的总结：- 明天下雨的概率：- 10%的参与者认为下雨的概率很低；- 30%的参与者认为下雨的概率一般；- 40%的参与者认为下雨的概率较高；- 20%的参与者认为下雨的概率非常高。

- 购买彩票中奖的概率：- 5%的参与者认为中奖的概率很低；- 65%的参与者认为中奖的概率极低；- 10%的参与者认为中奖的概率较大；- 20%的参与者认为中奖的概率非常小。

5. 结论：根据我们的调查结果，我们可以得出以下结论：- 不同人对特定行为、事件或观点发生的概率有不同的看法；- 在明天可能下雨的问题上，有相当一部分人认为下雨的概率较高，但仍有另一部分人持相反的观点；- 在购买彩票中奖的问题上，大部分人认为中奖的概率非常低。

需要注意的是，我们的调查结果仅反映了调查对象的看法，在实际情况下可能存在一定偏差。

我们的调查结果仅供参考，并不能完全代表整个人群的观点。

以上是我们对概率调查报告的内容，其中包括了调查目的、调查对象、调查问题、调查结果和结论。

这份报告将有助于了解人们对特定行为、事件或观点发生的看法和可能性。