A事件的概率
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概率公式大全概率公式大全(上篇)概率公式在概率论中起着非常重要的作用,它们用于描述随机事件的发生概率以及事件之间的关系。
本文将介绍一些常见的概率公式,帮助读者更好地理解和应用概率论。
1. 基本概率公式1) 事件的概率公式:在概率论中,事件的概率通常用P(A)表示,其中A表示一个事件。
事件A的概率可以用下述公式计算:P(A) = N(A) / N(S)其中,N(A)表示事件A发生的次数,N(S)表示样本空间S 中的总次数。
2) 样本空间的概率公式:当样本空间S的每个样本点发生的概率相同且为1/N(S)时,我们可以使用下述公式计算事件A的概率:P(A) = N(A) / N(S)这个公式在实际问题中应用广泛,是基本的概率公式之一。
2. 条件概率公式1) 条件概率的定义:在事件B发生的条件下,事件A发生的概率称为A在B 条件下的条件概率,用P(A|B)表示。
条件概率的计算公式如下:P(A|B) = P(A ∩ B) / P(B)其中,P(A ∩ B)表示事件A与事件B同时发生的概率。
2) 乘法公式:乘法公式是条件概率的推广形式,用于计算两个事件同时发生的概率。
根据乘法公式,我们可以得到:P(A ∩ B) = P(A|B) * P(B)这个公式在计算复杂事件的概率时非常有用。
3. 全概率公式全概率公式用于计算一个事件发生的总概率,它假设事件发生的样本空间可以划分为若干个互斥事件。
全概率公式如下:P(A) = Σi P(A|Bi) * P(Bi)其中,Bi表示样本空间S的一个划分,P(A|Bi)表示在Bi条件下事件A发生的概率。
这个公式可以在一些复杂问题中计算事件发生的概率,非常实用。
4. 贝叶斯公式贝叶斯公式是条件概率公式的逆运算,用于通过已知的条件概率反推出相反的条件概率。
根据贝叶斯公式,可以得到:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)其中,P(A)和P(B)分别表示事件A和事件B的概率。
高三数学总复习讲义--概率第一讲:随机事件的概率随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件。
必然事件:在一定条件必然要发生的事件。
不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件。
事件A的概率:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记作P(A)。
由定义可知,必然事件的概率是1,不可能事件的概率是0。
等可能事件的概率:一次试验连同其中可能出现的每一个结果称为一个基本事件,通常此试验中的某一事件A由几个基本事件组成。
如果试验中可能出现的结果有n个(即此试验由n个基本事件组成,而且所有结果出现的可能性相等,那么每个基本事件的概率都是,如果某个事件A包含的结果有m个,那么事件A的概率。
在一次试验中,等可能出现的n个结果组成一个集合I,这n个结果就是集合I的n个元素,从集合的角度看,事件A的概率是子集A的元素个数与集合I的元素个数的比值:(古典概型)这样就建立了事件与集合的联系,从排列组合的角度看,m,n实际上就是事件的排列数或组合数。
题型一:与排列组合综合例1.某班委会由4名男生和3名女生组成,现从中选出2人担任正副班长,其中至少有1名女生当选的概率是____________________;练习1.将7人(含甲、乙两人)分成三组,一组3人,另两组各2人,不同的分组数为________________;甲、乙分在同一组的概率P=________________。
题型二:与两个计数原理综合例2.先将一个棱长为3的正方体木块的六个面分别涂上六种颜色,再将正方体均匀切割成棱长为1的小正方体,从切好的小正方体中任选一个,所得正方体的六个面均没有涂色的概率是________________;练习2.由数字0、1、2、3、4、5组成没有重复数字的五位数,所得数是大于20000的偶数的概率是________________;题型三:有、无放回抽样问题例3.从含有两件正品和一件次品的3件产品中每次任取一件,连续取两次,求取出的两件产品中恰有1件次品的概率。
随机事件概率取值范围随机事件是指在一些试验中,其结果不确定,且结果可以用概率来描述的事件。
随机事件的概率取值范围为0到1之间,即0≤P(A)≤1,其中P(A)表示事件A发生的概率。
当P(A)=0时,表示事件A不可能发生;当P(A)=1时,表示事件A一定会发生;当0<P(A)<1时,表示事件A有可能发生,但不一定发生。
对于所有可能的事件,它们的概率之和为1。
在概率论中,事件的概率是一个非负实数,通常用分数或小数表示。
例如,如果一个事件发生的可能性是50%,则可以用0.5或1/2来表示。
概率是用来描述随机事件发生的可能性大小的。
在统计学和概率论中,概率是一个重要的概念,它被广泛应用于各种领域,如金融、医学、社会科学等。
对于随机事件的概率取值范围,需要注意以下几点:首先,概率不能小于0,因为事件不可能出现的概率为0,即不可能发生的事件概率为0。
其次,概率不能大于1,因为事件发生的概率最大为1,即事件一定会发生的概率为1。
最后,对于所有可能的事件,它们的概率之和为1,这是因为在一次试验中,只可能发生其中的一个事件。
在实际应用中,我们经常需要计算随机事件的概率。
对于简单事件,即只有一个基本事件的事件,可以用频率来估计它的概率。
对于复合事件,即由多个基本事件组成的事件,可以使用加法原理和乘法原理来计算它的概率。
此外,还可以使用条件概率和贝叶斯公式来计算事件的概率。
总之,随机事件的概率取值范围为0到1之间,它描述了事件发生的可能性大小。
在实际应用中,我们需要根据具体的情况选择合适的方法来计算事件的概率。
概率基本概念概率是数学中一个重要的概念,用于描述事件发生的可能性。
在实际生活和科学研究中,概率是非常常见的,它帮助我们理解和预测事件的发生概率,从而做出合理的决策。
下面,我们将介绍一些概率的基本概念。
一、样本空间和事件在概率中,我们通常关心的是随机试验和事件。
随机试验是指具有确定的结果集合,而每个结果发生的概率是相等的。
这个结果集合被称为样本空间,记作S。
样本空间中的每个元素称为基本事件。
事件是样本空间中的一个子集,它由一个或多个基本事件组成。
事件可以是简单事件,也可以是复合事件。
简单事件是样本空间中的一个单个基本事件,而复合事件是样本空间中的多个基本事件的组合。
二、概率的定义和性质在概率理论中,我们使用概率来描述事件发生的可能性大小。
概率可以通过一些公理来定义,常用的概率定义有古典概率定义、几何概率定义和统计概率定义。
1. 古典概率定义:当样本空间S中的基本事件发生的可能性相等时,事件A发生的概率可以用 A 发生的有利结果的数目除以 S 中基本事件总数来计算。
2. 几何概率定义:对于连续的样本空间S,事件A发生的概率可以用 A 的面积除以 S 的面积来计算。
3. 统计概率定义:对于实际试验,事件A发生的概率可以通过重复实验并统计事件A发生的频率来近似估计。
概率具有以下性质:a) 非负性:对于样本空间S中的任意事件A,它的概率P(A)大于或等于0。
b) 规范性:对于样本空间S中的必然事件,它的概率为1,即P(S) = 1。
c) 可列可加性:对于样本空间S中的不相容事件A1、A2、...,它们的并集的概率等于各个事件概率之和,即P(A1∪A2∪...) = P(A1) + P(A2) + ...。
三、条件概率和独立事件条件概率描述的是在给定另一个事件发生的条件下,某个事件发生的概率。
条件概率可以通过事件A和事件B的交集与事件B的概率之比来计算,记作P(A|B)。
当事件A和事件B的发生与彼此无关时,它们被称为独立事件。
条件概率公式条件概率:设A、B是两个事件,在A事件发生的条件下,B事件发生的概率,其中P(A)>0。
说明A事件发生的概率大于0,表示A事件是必然发生的。
记为:P(B|A)=P(AB)/P(A) 。
注意事件A作为条件,分母必定是条件概率,所以A事件的概率必定在分母上,分子P(AB)表示事件A与B相交的概率,记作P(A∩B)。
举例说明:将一枚硬币抛两次,观察正反面,正面记H,反面记T.样本空间Ω=(HH, HT,TH,TT)设事件A:至少一次为正面,即事件A=(HH,HT,TH)设事件B:两次为同一面,即事件B=(HH,TT)求事件A发生条件下,事件B发生的概率?即求P(B|A)。
(例子来自浙大版概率与统计第四版)从已知条件可知,总样本Ω为4个,A事件有3个,B事件有2个。
所以可以直接求出A的概率与B的概率。
即P(A)=3/4 ,A事件与B事件相交事件只有一个即HH。
即P(AB)=1/4.有公式1可知P(B|A)=P(AB)/P(A)=(1/4)/(3/4)=1/3.1.2 乘法公式:把式1条件概率公式P(B|A)=P(AB)/P(A)把P(AB)相交概率移到式子左边,把P(B|A)条件概率移动式子右边。
即得到乘法公式。
如式P(AB)=P(B|A) P(A)。
全概率公式:在条件概率中引入(A∩B)积事件的概念。
积事件概率表示相交事件的概率只有在A与B事件同事发生情况下才会发生。
P(A∩B)表示A和B相交的概率。
而在全概率公式中将引入∪和事件概念. 有个小窍门,其实可以把积事件理解为数字电路的与门、把和事件理解为数字电路的或门。
比如样本空间S,可以划分样本B1,B2...B6组成,即S=(B1∪B2∪ (6)。
一、随机事件和概率数学一、数学三和数学四的考试大纲、内容和要求完全一致.Ⅰ 考试大纲要求㈠ 考试内容随机事件和样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复试验㈡ 考试要求 事件及其概率的基本概念、基本公式和求事件概率的方法. 1、了解基本事件空间(样本空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系和运算及其基本性质;2、理解事件概率、条件概率的概念和独立性的概念;掌握概率的基本性质和基本运算公式;掌握与条件概率有关的三个基本公式(乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式).3、掌握计算事件概率的基本计算方法:(1) 概率的直接计算:古典型概率和几何型概率;(2) 概率的推算:利用概率的基本性质、基本公式和事件的独立性,由较简单事件的概率推算较复杂事件的概率.(3) 利用概率分布:利用随机变量的概率分布计算有关事件的概率.4、理解两个或多个(随机)试验的独立性的概念,理解独立重复试验,特别是伯努利试验的基本特点,以及重复伯努利试验中有关事件概率的计算.Ⅱ 考试内容提要㈠ 随机试验、随机事件与基本事件空间(样本空间)随机试验——对随机现象观测;样本点(基本事件)ω——试验最基本的结局,基本事件空间(样本空间){}ωΩ=——一切基本事件(样本点)ω的集合.随机事件——随机现象的每一种状态或表现,随机试验结果;必然事件Ω——每次试验都一定出现的事件,不可能事件φ——任何一次试验都不出现的事件. 事件常用前面几个大写拉丁字母 ,,B A 表示;有时用{} 表示事件,这时括号中用文字或式子描述事件的内容.数学上,事件是基本事件(样本点)的集合;全集Ω表示必然事件,空集φ表示不可能事件.任何事件A 都可视为基本事件空间Ω的子集:Ω∈A .㈡ 事件的关系和运算1、定义 关系:包含,相等,相容,对立;运算:和(并)、差、交(积). (1) 包含 B A ⊂,读做“事件B 包含A ”或“A 导致B ”,表示每当A 出现B 也一定出现.(2) 相等 B A =,读做“事件A 等于B ”或“A 与B 等价”,表示A 与B 或同时出现,或同时不出现.(3) 和 B A 或B A +,表示事件“A 与B 至少出现一个”,称做事件“A 与B 的和或并”;特别,ii A 或 ∑ii A表示事件“ ,,,,21n A A A 至少出现一个”.(4) 差B A \或B A -,表示事件“A 出现但是B 不出现”,称做A 与B 的差,或A 减B .(5) 交 B A 或AB ,表示事件“A 与B 同时出现”,称做A 与B 的交或积;特别,ii A 或n A A A 21表示事件“,,21A A …, ,n A 同时出现”.(6) 相容 若φ≠AB ,则称事件“A 和B 相容”;若φ=AB ,则称“事件A 与B 不相容”;(7) 对立事件 称事件A 和A 互为对立事件,若φΩ==+A A A A ,,即=A {A 不出现}.(8) 完备事件组 ,,,,21n H H H 构成完备事件组,若)( 21j i H H H H H j i n ≠==++++φΩ, .换句话说,如果有限个或可数个事件 ,,,,21n H H H 两两不相容,并且“所有事件的和”是必然事件,则称它们构成完备事件组.(9) 文氏图 事件的关系和运算可以用所谓文氏图形象地表示出来(见图1.1,题中的矩形表示必然事件Ω).A+B A -B ABA ⊃B A φ=AB图1.1 文氏图2、事件运算的基本性质 对于任意事件A, B, C , ,,,,21n A A A ,有 (1) 交换律 BA AB A B B A =+=+,.(2) 结合律 C B A C B A C B A ++=++=++)()(;C AB BC A ABC )()(==.(3) 分配律 AC AB C B A +=+)(;() +++=+++n n AA AA A A A 11.(4) 对偶律+++==++++==+n n n n A A A A A A B A AB B A B A 1111;,;;㈢ 概率的概念和基本性质1、概率的概念 事件的概率——事件在随机试验中出现的可能性的数值度量.用)(A P 表示事件A 的概率,用{} P 表示事件{} 的概率. 事件B 关于A 的条件概率定义为())()(A AB A B P P P =. (1.1) 2、概率的运算法则和基本公式 (1) 规范性 1)(0 0)(1)(≤≤==A P P P ,,φΩ.(2) 可加性 对于任意有限或可数个两两不相容事件 ,,,,21n A A A ,有()()()() ++++=++++n n A A A A A A P P P P 2121.(3) 对立事件的概率 )(1)(A A P P -=. (4) 减法公式 )()()(AB A B A P P P -=-.(5) 加法公式 )()()()(AB B A B A P P P P -+=+;[].)()()()()()()()(ABC BC AC AB C B A C B A P P P P P P P P +++-++=++ (6) 乘法公式()()()().,)()()(12112121-==n n n A A A A A A A A A A A B A AB P P P P P P P(7) 全概率公式 设n H H H ,,,21 构成完备事件组,则对于任意事件A ,有∑==nk k k H A H A 1)()()(P P P .(8) 贝叶斯公式 设n H H H ,,,21 构成完备事件组,则()()n k H A H H A H A H ni i i k k k ≤≤=∑=1 )()()()(1P P P P P .㈣ 事件的独立性和独立试验1、事件的独立性 若())()(B A AB P P P =,则称事件A 和B 独立;若事件n A A A ,,,21 之中任意m ()n m ≤≤2个事件的交的概率都等于各事件概率的乘积,则称事件n A A A ,,,21 相互独立.2、事件的独立性的性质 若事件n A A A ,,,21 相互独立,则其中 (1) 任意m )2(n m ≤≤个事件也相互独立;(2) 任意一个事件,与其余任意m )2(n m ≤≤个事件运算仍独立;(2) 将任意m )2(n m ≤≤个事件换成其对立事件后,所得n 个事件仍独立. 3、独立试验 称试验n E ,E ,E 21 为相互独立的,如果分别与各个试验相联系的任意n 个事件之间相互独立. (1) 独立重复试验 独立表示“与各试验相联系的事件之间相互独立”,其中“重复”表示“每个事件在各次试验中出现的的概率不变”.(2) 伯努利试验 只计“成功”和“失败”两种对立结局的试验,称做伯努利试验.将一伯努利试验独立地重复作n 次,称做n 次(n 重)伯努利试验,亦简称伯努利试验.伯努利试验的特点是,1)只有两种对立的结局;2)各次试验相互独立;3)各次试验成功的概率相同.设n ν是n 次伯努利试验成功的次数,则{}kn k k nn q p k -==C νP ),,2,1,0(n k =. (1.2)㈤ 事件的概率的计算1、直接计算 古典型和几何型;2、用频率估计概率 当n 充分大时,用n 次独立重复试验中事件出现的频率,估计在每次试验中事件的概率;3、概率的推算 利用概率的性质、基本公式和事件的独立性,由简单事件的概率推算较复杂事件的概率;4、利用概率分布 利用随机变量的概率分布,计算与随机变量相联系的事件的概率(见“二、随机变量及其分布”).㈥ 随机抽样和随机分配 在概率计算中常要用到以下模型.1、简单随机抽样 计算古典型概率时,需要计算基本事件的总数和事件包含的基本事件的个数.自有限总体的随机抽样模型有助于完成运算.设{}N ωωωΩ,,, 21 =含N 个元素,称Ω为总体.自总体Ω的抽样称做简单随机抽样,如果各元素被抽到的可能性相同.有4种不同的简单随机抽样方式:(1) 还原抽样 每次从Ω中随意抽取一个元素,并在抽取下一元素前将其原样放回Ω.(2) 非还原抽样 凡是抽出的元素均不再放回Ω.(3) 有序抽样 既考虑抽到何元素又考虑各元素出现的顺序. (4) 无序抽样 只考虑抽到哪些元素不考虑各元素出现的顺序.还原与非还原及有序与无序,这四种情形的组合产生四种不同的简单随机抽样方式.表1-1列出了在每种抽样方式下各种不同抽法(基本事件)的总数.表1-1 四种抽样方式下不同抽法的总数2、随机分配 即将n 个质点随机地分配到N 个盒中,区分每盒最多可以容纳一个和可以容纳任意多个质点,以及质点可辨别和不可辨别等四种情形,对应四种分配方式.各种分配方式下不同分法的总数列入表1-2.表1-2 四种分配方式下不同分法的总数自有限总体{}N ωωωΩ,,, 21 =的n 次简单随机抽样,相当于将n 个质点随机地分配到N 盒中:每一个质点在N 个盒中“任意选择一个盒子”;“还原”相当于“每盒可以容纳任意多个质点”,“非还原”相当于“每盒最多可以容纳一个质点”;“有序”相当于“质点可辨别”,“无序”相当于“质点不可辨别”.Ⅲ 典型例题〖填空题〗例1.5(古典型概) 在4张同样的卡片上分别写有字母D ,D ,E ,E ,现在将4张卡片随意排成一列,则恰好排成英文单词DEED 的概率p = 1/6 .分析 这是一道古典型概率的小计算题.4张卡片的全排列有4!=24种,其中恰好排成英文单词DEED 的总共4种:两个字母D 交换位置计2种,两个字母E 交换位置计2种.因此,所求概率为61244==p .例1.8(古典型概率) 铁路一编组站随机地编组发往三个不同地区1E ,2E 和3E 的各2,3和4节车皮,则发往同一地区的车皮恰好相邻的概率p= 1/210 . 分析 1)(古典型) 设A ={同一地区的车皮相邻};i B ={发往i E 的车厢相邻}(3,2,1=i ).将发往1E ,2E 和3E 车皮各统一编组,且使发往同一地区的车皮恰好相邻的总共有3!=6种不同情形,其中每种情形对应1B ,2B 和3B 的一种排列.6种不同情形都是等可能的,如321B B B 是其中一种可能的情形,即“发往1E 的2节车皮编在最前面,发往2E 的3节车皮编在中间,发往3E 的4节车皮编在最后面”.由(1,3)式,有()()()()().,2101126066 1260156789! 3 ! 2 !9! 4! 3 ! 2321321=====⨯⨯⨯⨯⨯=⨯⨯=B B B A p B B B P P P 2)(乘法公式) 计算概率P ()321B B B 亦可利用乘法公式:()()()().126011567!389!2213121321=⨯⨯⨯⨯⨯==B B B B B B B B B P P P P 例1.12(条件概率) 设在10件产品中有4件一等品6件二等品.现在随意从中取出两件,已知其中至少有一件是一等品,则两件都是一等品的条件概率为 1/5 .分析 设A ={两件中至少一件一等品},B ={两件都是一等品}.易见AB=B , P (AB ) = P (B ). ()()().,152C C 32C C 112102421026===-=-=B A A P P P于是,所求条件概率为 ()()()()()51===A B A AB A B P P P P P . 例1.14 (独立试验) 对同一目标接连进行3次独立重复射击,假设至少命中目标一次的概率为7/8,则每次射击命中目标的概率p = 0.5 .分析 引进事件A i ={第i 次命中目标}(i =1,2,3).由条件知,事件321,,A A A 相互独立,且其概率均为p .已知3次独立重复射击至少命中目标一次的概率为()()()()()().8711 113321321321=--=-=-=++p A A A A A A A A A P P P P P 由此得p=0.5.例1.15(独立重复试验) 设事件A 在每次试验中出现的概率为p , 则在n 次独立重复试验中事件A 最多出现一次的概率P =()() 11 1--+-n np np p .分析 引进事件i A ={第i 次试验出现A }(i =1,2,…,n ).事件n A A A ,,,21 相互独立且每个事件的概率均为p .设B k ={在n 次独立重复试验中事件A 恰好出现k 次}(k =0,1),则()()()()()()().;;., 11)()( 1)( 1)( 11011121121011211210-----+-=+=-=++=-==++==n nn n n n nn n n n n p np p B B P p np A A A A A A B p A A A B A A A A A A B A A A B P P P P P P P〖选择题〗例1.20 设A , B 和C 是任意三事件,则下列选项中正确的选项是 (A) 若C B C A +=+,则B A =;(B) 若C B C A -=-,则B A =.(C) 若BC AC =,则B A =; (D) 若φφ==B A AB 且,则B A =. [D] 分析 本题既可以用直选法,也可以用排除法.(1) 直选法.由事件运算的对偶律,有Ωφ==+=B A B A .而由Ω=+B A 且φ=AB ,可见A 和B 互为对立事件,即B A =,因此(D )正确.(2) 排除法.前三个选项都不成立,只需分别举出反例.例如,由于CB A ,,是三任意事件,若取B A ≠而Ω=C 是必然事件,则C B C A +=+且C B C A -=-但B A ≠,从而命题(A )和(B )不成立.设φ=≠C B A ,,则BC AC =但B A ≠,从而命题(C )不成立.注意,该题的结果反映了事件的运算与数的运算的不同之处.〖解答题〗例1.33 (随机抽样) 假设箱中共有n 个球,其中m (0≤m ≤n )个是红球其余是白球.现在一个接一个地接连从箱中抽球,试求第k (1≤k ≤n )次抽球抽到红球的概率p .分析 引进事件k A ={第k 次抽球抽到红球}(1≤k ≤n ).对于还原抽样,显然()nm A p k ==P . 对于非还原抽样有同样结果.问题有多种解法.解法1 设想将n 个球一一编号.这样,不但区分球的颜色,而且区分球的编号.假如将n 个球一个接一个(非还原)地接连从箱中抽出,则不同抽法(基本事件)的总数为n !.导致事件k A 的不同抽法有(n -1)!×m 种,即k A 共包含m n ⨯- )1(!个基本事件:在第k 次抽球抽到红球的情形共有m 种,其余n -1次抽球不同抽法的总数等于从(n -1)!.从而()()nm n m n A p k =⨯-==! ! 1P .解法2 仍将n 个球一一编号.从n 个不同的球中接连抽出k 个球,相当于从n 个元素中选k 个元素的选排列.因此总共有()()()12 1 P +---=k n n n n k n种不同抽法,即基本事件的总数为k n P .导致事件k A 的不同抽法有()()()m k n n n m k n ⨯+---=⨯--12 1 P 11种,即k A 共包含11P --⨯k n m 个基本事件:第k 次抽球抽到红球的情形共有m 种,前1-k 次抽球的不同抽法的总数等于从1-n 个元素中选1-k 个的选排列数.于是()nmm A p kn k n k =⨯==--P P 11P . 解法3 对于同颜色球不加区分.设想有n 个格子依次排成一列(见插图)1 2kn例 1.24插将n 个球分别放进n 个格子(每格一球)且使m 个红球占据m 个固定的格子,总共有m n C 种不同放法,即基本事件的总数为mn C :在第k 格中放一红球,然后从其余1-n 个格子选1-m 个放其余红球,总共有11C --m n 种放法,即k A 共包含11C --m n 个基本事件.因此()()()()()nm n m n m m n m n A p m n m n k =----===--! ! ! ! ! 1! 1C C 11P . 例1.34(配对问题) 假设四个人的准考证混放在一起,现在将其随意地发给四个人.试求事件A ={没有一个人领到自己准考证}的概率p .解 引进事件:A k ={第k 个人恰好领到自己的准考证}(k = 1,2,3,4).那么,()()()()()()()()()()()()[]()()()()[]().,4321432431421321434232413121432143214321 1)(A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A A p P P P P P P P P P P P P P P P P P P -+++++++++-+++=++++++-==显然,每个人领到自己准考证的概率等于1/4,即P (A 1)=P (A 2)=P (A 3)=P (A 4)=41.四个人各领一个准考证总共有4!种不同情形.四个人中任何两个人.....(例如第一个人和第二个人)都领到自己准考证总共有1×1×2×1=2 种不同情形(第一个人和第二个人各有一种选择,对于第三个人剩下两种选择,对于第四个人最后只剩下一种选择).因此()121! 42==j i A A P (1≤i<j ≤4).若四个人中任何三个人(例如,第一、第二和第三人)都领到自己准考证,则第四人自然也领到自己的准考证.因此()()().;.;83)( 8524124412644241! 41)41(241! 4143214321===-+-=+++==≤<<≤==A p A A A A A A A A k j i A A A k j i P P P P例1.39(条件概率) 假设有来自三个地区的各10名、15名和25名考生的报名表,其中女生的报名表分别为3份、7份和5份.现在随机抽取一个地区的报名表,并从中先后随意抽出两份.(1) 求先抽出的一份是女生表的概率p ;(2) 已知后抽出的一份是男生表,求先抽出的一份是女生表的概率q .解 引进事件:H j ={报名表是第j 地区考生的}(j = 1,2,3);A i ={第i 次抽到的是男生表}(i =1,2).由条件知: 1)()()(321===H H H P P P ;()()().2520;158 ;107312111===H A H A H A P P P (1) 由全概率公式,得()()().=902925515710331111=⎪⎭⎫ ⎝⎛++==∑=3j j j H A H A p P P P(2) 由条件知()()()()()().;;;;;3052425205 308141587 307910732520 158 107321221121322212=⨯⨯==⨯⨯==⨯⨯====H A A H A A H A A H A H A H A P P P P P P由全概率公式,得()()()()()()()()().;;=6120619292305308307319061252015810731221213121213122=====⎪⎭⎫ ⎝⎛++===⎪⎭⎫ ⎝⎛++==∑∑==A A A A A q H A A H A A H A H A j j j j j j P P P P P P P P P例1.40(贝叶斯公式) 假设一个人在一年内患感冒的次数X 服从参数为5的泊松分布;正在销售的一种药品A 对于75%的人可以将患感冒的次数平均降低到3次,而对于25%的人无效.现在有某人试用此药一年,结果在试用期患感冒两次,试求此药有效的概率α.解 以X 表示一个人在一年内患感冒的次数.引进事件:0H ={服药无效},1H ={服药有效}.由条件知,X 服从参数为5的泊松分布;对于 ,2,1,0=k ,有()(){}{}{}{}{}{}..,;,8886.0e2725e 27e 2e 375.02e 525.02e 375.02)(2)(2)(2e !3e ! 575.025.03533252321100111315010≈+=⨯+⨯⨯==+===========--------H X H H X H H X H X H k H k X k H k X H H k k P P P P P P P P P P P α例1.42 (试验次数) 设P (A )= p .接连不断地独立地重复进行试验,问为使事件A 至少出现一次的概率不小于Q (0<Q <1),至少需要进行多少次试验?解 设所需试验的次数为n , B n ={n 次试验中A 至少出现一次}, A k ={第k 次试验中出现A }, 则B n = A 1+A 2+…+A n ,P (A k )= p ,且A 1, A 2,…,A n 相互独立.()()()()()()()()()()()()., ;p Q n Q p n Q p p A A A A A A B B Q n nn nn n --≥-≤--≤---=-=+++-=-=≤1lg 1lg 1lg 1lg , 11111 112121P P P P P P例如,p = 0.15,Q =0.95,则()().4331.1815.01lg 95.01lg =--≥n 即为使事件A 至少出现一次的概率不小于0.95,至少需要进行n = 19次试验. 例1.44(独立性) 将一枚完备对称和均匀的硬币接连掷n 次.引进事件:=A {正面最多出现一次}, =B {正面和反面各至少出现一次}.试就n = 2,3和4的情形讨论事件A 和B 的独立性. 解 以n X 表示“将硬币掷n 次正面恰好出现的次数”.易见 {}{}{}{};,,,n X X B X n X B X A n n n n n =+==≥-≥=≤=0111 显然n X 服从参数为()2/1,n 的二项分布.需要就n = 2,3和4的情形讨论)()()(B A AB P P P =的条件{}{}{}{}.;121101)(2122110)(--==-=-=+=+==+==n n n n n n n n n X X B n n X X A P P P P P P 当n ≥2时,由{}1==n X AB ,可见(){}n n nX AB 21===P P .事件A 和B 独立,当且仅当由此可见,事件A 和B 独立的充分必要条件是121-=+n n .由于上式当n =3时成立,故当n =3时事件A 和B 独立;但上式当n =2和4时不成立,从而当n =2或4时事件A 和B 不独立.〖证明题〗例1.48(独立性) 对于任意二事件A 和B ,其中0<P (A ), P (B )<1,称()()()()()()()B B A A B A AB P P P P P P P -=ρ 为事件A 和B 的相关系数.试证明,(1) 1≤ρ;(2) 0=ρ是二事件A 和B 独立的充分和必要条件.证明 记P (A ) = p ,P (B ) = q ,P (AB ) = r .考虑两随机变量Y X 和:⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=出现;,若出现,,若出现;,若出现,,若B B Y A A X 01 01 其概率分布为:110~ , 110~⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-q q Y p pX . 此外,显然随机变量XY 只有0和1两个可能值,并且{}{}r AB Y X XY ======)(1,11P P P . 易见,随机变量Y X 和的数字特征为:.,,,,pq r Y X XY Y X q q Y p p X q Y p X -=-=-=-===E E E D D E E ),cov()1()1(因此,事件A 和B 的相关系数就是随机变量Y X 和的相关系数:()()q q p p pq r Y X Y X ---==11 ),cov(D D ρ. (*)1) 由随机变量的相关系数的基本性质知1≤ρ.2) 必要性 假设事件A 和B 独立.因为根据条件)()()(B A AB P P P =,即r=pq ,故由(*)可见ρ=0.充分性 假设ρ=0,则由(*)可见r=pq ,即)()()(B A AB P P P =. 例1.49(独立性) 对于任意二事件21,A A ,考虑二随机变量.不出现,,若事件出现,,若事件 )2,1( 0 1 =⎩⎨⎧=i A A X i i i 试证明随机变量21X X 和独立的充分与必要条件,是事件21A A 和相互独立.证明 记)()2,1()(2112A A p i A p i i P P ===,,而ρ是21X X 和的相关系数.易见,随机变量21X X 和都服从0-1分布,并且.,,)(}1,1{ )(}0{)(}1{2121A A X X A X A X i i i i P P P P P P ======= (1) 必要性.设随机变量21X X 和独立,则{}{}{}.)()(111,1)(21212121A A X X X X A A P P P P P P ======= 从而,事件21A A 和相互独立.(2) 充分性.设事件21A A 和相互独立,则212121,,A A A A A A 和和和也都独立,故{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}{}.,,,11)()()(1,101)()()(0,110)()()(1,000)()()(0,021212121212121212121212121212121============================X X A A A A X X X X A A A A X X X X A A A A X X X X A A A A X X P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P从而,随机变量21X X 和独立.例1.51(独立性) 假设有四张同样卡片,其中三张上分别只印有a 1,a 2,a 3,而另一张上同时印有a 1,a 2,a 3.现在随意抽取一张卡片,以A k ={卡片上印有a k }.证明事件321,,A A A 两两独立但三个事件不独立.证明 ()()().,;,41)3,2,1,(41)3,2,1(41321=≠====A A A j k j k A A k A j k k P P P由于对任意j k j k ≠= 3,2,1,且,有()()()j k j k A A A A P P P =⨯==212141, 可见事件321,,A A A 两两独立.但是,由于()()()()32132121212141A A A A A A P P P P =⨯⨯≠=, 可见事件321,,A A A 不独立.。