互斥事件和独立事件
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条件概率-独⽴事件-互斥事件-对⽴事件条件概率和独⽴事件条件概率:上次的操作对下次的操作(事件)有影响独⽴事件:上次与下次的操作(事件)⽆影响例⼦:抽牌(甲⼄2⼈抽54张牌)1,先说独⽴事件:这样的场景:甲抽⼀张牌(不看,不公开说),问⼄抽到红桃A的概率?因为甲抽的牌他们都没有公开,⼄抽的牌的时候虽然是53张了,但是甲没有看,也没有说,对后续⼄的事件没造成了影响,相当于从54张牌抽。
依然是1/542,再说条件概率:甲抽⼀张牌(看,公开说后),问⼄抽到红桃A的概率?如果甲抽到不是红桃A,⼄抽牌从53张抽取,⼄就是1/53。
如果甲抽到红桃A,⼄抽到的概率肯定是0。
甲抽牌这个事件,对后续⼄的事件造成了影响,是后续的条件,所以叫条件概率互斥事件和对⽴事件互斥不⼀定对⽴,对⽴⼀定互斥这么说是什么意思呢? 1,(⼀分为n。
n==2)先说对⽴事件,这样的场景:⼩明从两张牌抽⼀张,红桃A,红桃2,问抽到的红桃A的概率?肯定是1/2。
⼩明抽到红桃2的概率也是1/2。
⼩明抽到红桃A事件概率和抽到红桃2事件的概率是没有交集,互斥的的,但是注意:⼩明要么抽到红桃A,概率1/2,要么抽到红桃2,概率1/2,(这两个的概率和为1)。
⼀分为2。
不可能有其他的可能。
2,(⼀分为n。
n>2)再说互斥事件,这样的场景:⼩明从三张牌抽⼀张,红桃A,红桃2,红桃3,问抽到的红桃A的概率?肯定是1/3。
⼩明抽到红桃2的概率也是1/3。
⼩明抽到红桃A事件概率和抽到红桃2事件的概率是没有交集,互斥的的。
但是注意:⼩明要么抽到红桃A,概率1/3,要么抽到红桃2,概率1/3,(这两个的概率和为2/3)。
⼀分为3。
可能有其他的可能(红桃3)。
随机事件的独立性与互斥性知识点在概率论中,随机事件的独立性与互斥性是两个非常重要的概念。
理解这两个概念对于解决各种概率问题以及理解随机现象的本质具有关键意义。
首先,我们来谈谈互斥事件。
互斥事件指的是两个事件不能同时发生。
比如说,抛一枚硬币,正面朝上和反面朝上就是互斥事件,因为在一次抛硬币的过程中,不可能既正面朝上又反面朝上。
再比如,从一副扑克牌中抽一张牌,抽到红桃和抽到黑桃就是互斥事件,因为一张牌不可能既是红桃又是黑桃。
用数学语言来表示,如果事件 A 和事件 B 是互斥事件,那么它们的交集为空集,即P(A ∩ B) = 0。
这里的 P 表示概率。
互斥事件的概率计算相对简单。
如果事件 A 和事件 B 互斥,那么事件 A 或者事件 B 发生的概率,就等于事件 A 发生的概率加上事件 B 发生的概率,即 P(A ∪ B) = P(A) + P(B)。
举个例子,一个袋子里有 5 个红球和 3 个蓝球,从中随机摸出一个球,摸到红球和摸到蓝球就是互斥事件。
摸到红球的概率是 5/8,摸到蓝球的概率是 3/8,那么摸到红球或者蓝球的概率就是 5/8 + 3/8 = 1。
接下来,我们说说独立事件。
独立事件是指一个事件的发生与否不影响另一个事件发生的概率。
比如说,今天下雨和明天考试成绩好不好就是独立事件,今天下雨不会影响明天考试成绩的好坏。
再比如,你第一次抛硬币正面朝上和第二次抛硬币正面朝上也是独立事件,第一次的结果不会影响第二次的结果。
如果事件 A 和事件 B 是独立事件,那么事件 A 发生且事件 B 发生的概率等于事件 A 发生的概率乘以事件 B 发生的概率,即P(A ∩ B) =P(A) × P(B)。
举个例子,有两个独立的抽奖活动,抽奖活动甲中奖的概率是 02,抽奖活动乙中奖的概率是 03。
那么同时在甲和乙两个抽奖活动中中奖的概率就是 02 × 03 = 006。
那么,互斥事件和独立事件之间有什么区别和联系呢?区别在于,互斥事件关注的是两个事件能否同时发生,而独立事件关注的是一个事件的发生对另一个事件发生概率的影响。
《随机事件的独立性》知识清单一、什么是随机事件的独立性在概率论中,随机事件的独立性是一个非常重要的概念。
如果两个随机事件 A 和 B 满足以下条件:P(AB) = P(A)P(B),那么我们就说事件 A 和事件 B 是相互独立的。
简单来说,事件 A 的发生与否不影响事件 B 发生的概率,事件 B的发生与否也不影响事件 A 发生的概率,这两个事件就是独立的。
例如,抛一枚硬币,正面朝上记为事件 A,抛一次骰子,点数为 6记为事件 B。
这两个事件就是相互独立的,因为抛硬币的结果不会影响抛骰子的结果,反之亦然。
二、独立事件与互斥事件的区别很多同学容易混淆独立事件和互斥事件,其实它们有很大的不同。
互斥事件指的是两个事件不能同时发生,即 P(AB) = 0。
比如,从一副扑克牌中抽一张牌,抽到红桃和抽到黑桃就是互斥事件。
而独立事件强调的是两个事件的发生概率互不影响。
举个例子,明天是否下雨(事件A)和你考试是否及格(事件B),通常来说这两个事件就是相互独立的。
需要注意的是,互斥事件一定不是独立事件,独立事件也不一定是互斥事件。
三、多个随机事件的独立性不仅两个随机事件可能独立,多个随机事件也可能相互独立。
对于三个事件 A、B、C,如果同时满足以下条件:P(AB) = P(A)P(B)P(AC) = P(A)P(C)P(BC) = P(B)P(C)P(ABC) = P(A)P(B)P(C)那么我们就说事件 A、B、C 相互独立。
多个独立事件的情况在实际问题中也经常出现。
四、独立事件的性质1、如果事件 A 和 B 相互独立,那么 A 和 B 的补事件(非 A 和非B)也相互独立。
例如,如果抛硬币正面朝上(事件A)和抛骰子点数为6(事件B)相互独立,那么抛硬币反面朝上(非 A)和抛骰子点数不为 6(非 B)也相互独立。
2、若事件 A 和 B 相互独立,则 P(A|B) = P(A),P(B|A) = P(B)。
这意味着在已知一个事件发生的条件下,另一个事件发生的概率不变。
随机事件的互斥事件和独立事件1. 互斥事件1.1 定义互斥事件(Mutually Exclusive Events)指的是两个事件不可能同时发生。
用数学符号表示为:A ∩ B = ∅,即事件A和事件B的交集为空集。
1.2 性质(1)完备性:对于任意事件A,有P(A) = P(A ∩ B’) + P(A ∩ B),其中B’为事件B的补集。
(2)互斥事件的概率公式:若A1, A2, …, An为互斥事件,则P(A1 ∪ A2 ∪ … ∪ An) = P(A1) + P(A2) + … + P(An)。
1.3 应用互斥事件在实际生活中有很多应用,如在抽奖活动中,中奖和不中奖这两个事件就是互斥的。
在统计分析中,也可以利用互斥事件来计算概率。
2. 独立事件2.1 定义独立事件(Independent Events)指的是两个事件的发生与否互不影响。
用数学符号表示为:P(A ∩ B) = P(A)P(B)。
2.2 性质(1)组合性:对于任意事件A和B,有P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)。
(2)独立事件的乘法公式:若A1, A2, …, An和B1, B2, …, Bm为独立事件,则P(A1 ∩ B1 ∩ … ∩ An ∩ Bm) = P(A1)P(B1) … P(An)P(Bm)。
2.3 应用独立事件在实际生活中也有很多应用,如在投掷两个骰子的情况下,第一个骰子出现1点,第二个骰子出现2点的概率就是独立事件。
在统计分析中,独立事件可以用来计算联合概率。
3. 互斥事件与独立事件的区别与联系3.1 区别(1)定义不同:互斥事件指的是两个事件不可能同时发生,而独立事件指的是两个事件的发生与否互不影响。
(2)概率公式不同:互斥事件的概率公式为P(A ∩ B’) + P(A ∩ B),独立事件的概率公式为P(A)P(B)。
3.2 联系(1)互补事件:互斥事件和独立事件都可以看作是互补事件。
独立事件概率公式大全概率论是数学中重要的一个分支,它研究的是随机事件的发生规律。
而独立事件指的是两个或多个事件之间的发生不会相互影响的事件。
在概率论中,我们常常需要计算和应用独立事件的概率。
本文将给出一些常见的独立事件概率公式,帮助读者更好地理解和应用概率论的知识。
1.独立事件的概率乘法公式:如果事件A和事件B是相互独立的事件,那么它们同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积。
即P(A∩B)=P(A)×P(B)。
2.独立事件的概率和公式:如果事件A和事件B是相互独立的事件,那么它们至少有一个发生的概率等于各自发生概率之和减去它们同时发生的概率。
即P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。
3.互斥事件的概率公式:如果事件A和事件B是互斥的事件,即两个事件不能同时发生,那么它们取任意一个事件发生的概率等于各自发生的概率之和。
即P(A∪B)=P(A)+P(B)。
4.独立事件的n次发生的概率公式:如果事件A是一个独立事件,那么它发生n次的概率等于各次发生概率的乘积。
即P(A)的n次方。
5.反向事件的概率公式:如果事件A发生的概率等于p,那么事件A不发生的概率等于1-p。
6.否定事件的概率公式:如果事件A发生的概率等于p,那么事件A的否定事件(即事件A不发生)的概率等于1-p。
7.组合事件的概率公式:如果事件A、B、C是三个相互独立的事件,且它们的发生均相互独立,那么它们同时发生的概率等于各自发生的概率的乘积。
即P(A∩B∩C)=P(A)×P(B)×P(C)。
8.独立事件的概率的加法公式:如果事件A和事件B是相互独立的事件,那么它们分别发生的概率之和等于它们交集为空集的联合发生的概率。
即P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。
9.完全事件的概率公式:如果一个样本空间S的所有可能事件组成一个完全事件组,那么完全事件组中的所有事件发生的概率之和等于110.全概率公式:如果事件A可以被划分为多个互不相交的子事件B1、B2、B3...,那么事件A的概率等于每个子事件发生时A发生的条件概率之和,即P(A)=P(A,B1)×P(B1)+P(A,B2)×P(B2)+P(A,B3)×P(B3)+...。
概率与统计中的事件独立性与互斥性概率与统计是数学中的一个重要分支,研究从大量实验或观察中将某一事件的结果进行分析、总结和推断的方法。
而在概率与统计的理论中,事件的独立性与互斥性是两个基本概念,对于解决实际问题具有重要意义。
一、事件的独立性事件的独立性是指事件B的发生与事件A的发生无关,即事件A 的发生与否不影响事件B的发生概率。
事件A和事件B同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。
在概率论中,事件的独立性可以用以下方式表示:P(A∩B) = P(A) × P(B)举个例子来说明事件的独立性。
假设某商店销售两种商品A和B,我们希望了解一个顾客购买商品A和商品B的概率。
如果商品A和商品B的销售是独立的,也就是说购买商品A的顾客与购买商品B的顾客之间没有相关性,那么他们同时购买商品A和商品B的概率可以表示为P(A∩B) = P(A) × P(B)。
这种情况下,我们可以通过已知的商品A 和商品B的销售概率来计算他们同时被购买的概率。
二、事件的互斥性事件的互斥性是指在一次试验中,事件A和事件B不能同时发生,即事件A的发生与否决定了事件B的发生与否。
换句话说,事件A和事件B是互相排斥的。
在概率论中,事件的互斥性可以用以下方式表示:P(A∩B) = 0继续以商店销售的例子来说明事件的互斥性。
假设某商店销售两种商品A和商品B,我们希望了解一个顾客购买商品A或商品B的概率。
如果商品A和商品B是互斥的,也就是说购买商品A的顾客不会购买商品B,那么他们购买商品A或商品B的概率可以表示为P(A∪B) =P(A) + P(B)。
这种情况下,我们可以通过已知的商品A和商品B的销售概率来计算顾客购买商品A或商品B的概率。
三、事件独立性与互斥性的关系事件的独立性和互斥性是两个不同的概念,但在某些情况下它们是可以同时存在的。
当事件A和事件B是互斥的时候,它们的发生概率P(A∩B) = 0,也就是说事件A与事件B是不相关的。
互逆互斥独立的关系概率论引言在概率论中,我们经常需要分析事件之间的关系。
其中互逆、互斥和独立是最为常见的三种关系。
本文将深入探讨互逆、互斥和独立关系,并通过实例来解释这些概念。
互逆关系互逆关系指的是两个事件同时发生或者同时不发生的情况。
互逆事件可以用互补事件来描述,即事件A的互补事件为事件A的补集,记作A'。
当事件A发生时,事件A'不发生,反之亦然。
互逆关系中,事件A和事件A'的概率之和等于1。
这是由于在所有可能的情况下,事件A和事件A'必然有一个发生。
设事件A的概率为P(A),则事件A'的概率为P(A')=1-P(A)。
互斥关系互斥关系指的是两个事件不可能同时发生的情况。
如果事件A和事件B互斥,那么它们的交集为空集。
换句话说,当事件A发生时,事件B必然不发生,反之亦然。
互斥关系中,事件A和事件B的概率之和等于各自概率的和。
设事件A的概率为P(A),事件B的概率为P(B),则事件A和事件B的概率为P(A∪B)=P(A)+P(B)。
独立关系独立关系指的是两个事件之间没有相互影响的情况。
如果事件A和事件B独立,那么它们的发生与否对对方的概率没有任何影响。
在独立关系中,事件A和事件B的概率乘积等于各自概率的乘积。
设事件A的概率为P(A),事件B的概率为P(B),则事件A和事件B的概率为P(A∩B)=P(A)·P(B)。
实例分析为了更好地理解这些概念,我们来看一个具体的实例。
假设有一副52张标准扑克牌,从中取出一张牌。
事件A表示取到黑桃牌,事件B表示取到红心牌。
现在我们来判断事件A和事件B之间的关系。
首先,黑桃牌和红心牌是互斥的,因为同一张牌不能既是黑桃牌又是红心牌。
所以,P(A∪B)=P(A)+P(B)=P(黑桃牌)+P(红心牌)=1/4+1/4=1/2。
同时,黑桃牌和红心牌是独立的,因为取到一张黑桃牌的概率与是否取到红心牌没有关系。
所以,P(A∩B)=P(A)·P(B)=1/4·1/4=1/16。
1.“互斥”的含义设若事件A与B不可能同时发生,即A与B的交为不可能事件(空集),从而P(AB)=0,则称A与B互不相容或互斥。
进一步地,设若A与B同时满足必有一个事件发生的条件,即A与B的交为不可能事件,A与B的并为必然事件,从而P(A)+P(B)=1,P(AB)=0,则称A与B互相对立(互逆)事件。
上述所谓两个互斥事件A 、B 不可能同时发生,具体包括三种情景:一是仅事件A 发生;二是仅事件B 发生;三是事件A和B 都不发生。
当然,设若事件A、B 对立,则只须考虑前两种情况了。
因此,互斥的概念适用于描述多个事件之间的关系,而对立概念则只适用于描述两个事件之间的关系。
两个事件互斥只表明这两个事件不能同时发生,即至多只能发生其中一个,但可能都不发生;而两事件对立则表示它们有且仅有一个发生。
2.“相互独立”的含义设若事件A和B满足P(A/B)=P(A),P(B/A)=P(B) ,从而满足P(AB)=P(A)P(B),则称该事件A和B 相互独立。
可见,事件的“互斥”和“相互独立”是两个不同的概念。
互斥说的是两个事件不能同时发生;而相互独立则是允许两个事件同时发生,只是其中一个事件的发生与否对另外一个事件发生的可能性不会产生任何影响。
因此,互斥属于纯粹用来刻画事件之间相互关系的概念;而相互独立则是用来刻画事件之间概率关系的概念。
在逻辑上,可以将互斥事件理解为一次试验下可能出现的不同基本事件,而将相互独立事件理解为两次或更多次不同试验下相应出现的不同事件。
故此,若A 与B 为互斥事件,则应使用概率加法公式来计算A或B发生的概率:P( A + B) = P( A) +P( B)。
而若A 与B 为相互独立事件,则应使用概率乘法公式来计算A和B同时发生的概率(联合概率):P( AB) = P( A)P( B) 。
3. “相互独立”与“互斥”互不相容设若A、B相互独立,则根据定义,必有P(AB)=P(A)P(B)。
事件的独立与互斥一、事件的独立性及其定义事件的独立性指的是一个事件的发生与另一个事件的发生互不影响。
具体而言,当两个事件A和B满足P(A∩B) = P(A) × P(B)时,称事件A 与事件B是独立的。
其中,P(A)代表了事件A发生的概率,P(A∩B)代表了事件A和事件B同时发生的概率,P(B)代表了事件B发生的概率。
二、事件的互斥性及其定义事件的互斥性表示两个事件A和B之间的关系是互不相容的,即事件A的发生和事件B的发生是互斥的。
简而言之,当事件A和事件B满足P(A∩B) = 0时,称事件A与事件B是互斥的。
三、独立事件与互斥事件的区别独立事件和互斥事件都属于概率论中的重要概念,但它们之间存在明显的差异。
首先,独立事件在某一次试验中,事件A的发生与事件B的发生没有任何关联性,彼此之间不会相互影响。
而互斥事件则表示事件A和事件B之间是相互排斥的,即两者不能同时发生。
在概率计算方面,独立事件的概率计算比较简单,只需要将事件A和事件B的概率相乘即可。
例如,某抛硬币实验中,事件A为出现正面的概率,事件B为出现反面的概率,假设它们是独立事件,那么P(A) × P(B)就是同时出现正面和反面的概率。
而互斥事件的概率计算则需要考虑两个事件之间不可能同时发生的性质。
例如,某个班级里有数学课和语文课两个科目,学生在一节课中只能选择其中一个科目参与,那么数学课和语文课就是互斥事件。
四、事件的独立与互斥的应用场景1. 投掷骰子:假设有两个骰子,事件A表示第一个骰子投掷的结果为3,事件B表示第二个骰子投掷的结果为4。
由于两个骰子之间没有任何关联,因此事件A和事件B是独立事件。
2. 生日问题:在一群人中,事件A表示至少有两人的生日相同,事件B表示其中一个人的生日是在某一特定日期。
由于每个人的生日都是独立发生的,因此事件A与事件B是独立事件。
3. 球箱问题:假设有一个盒子里有4个红球和3个蓝球,事件A表示从中抽出的球是红球,事件B表示从中抽出的球是蓝球。
互斥事件和独立事件的概率及条件概率【知识要点】1.一般地,设A、B为两个事件,若A、B不可能同时发生,则A、B 为.P(A∪B)=P(A)+P(B).2.一般地,设A、B为两个事件,且P(B|A)==条件概率具有以下性质:(1) ;(2)如果事件B和C是两个互斥事件,则P(B∪C|A)=.3.互相独立事件:事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的没有影响,即P(B|A)=P(B),P(A|B)=P(A),这样的两个事件叫做相互独立事件.4.如果两个事件A与B相互独立,那么事件A与B,A与B,A与B也都是事件.5.设事件A发生的概率为p,则在n次独立重复试验中事件A发生k次的概率为.6.两个相互独立事件A、B同时发生的概率为P(A·B)=.【基础检测】1.从装有2个红球和2个白球的口袋内任取2个球,那么互斥而不对立的两个事件是( )A.恰有1个白球与恰有2个白球B.至少有1个白球与都是白球C.至少有1个白球与至少有1个红球D.至少有1个白球与都是红球2.同时掷3枚均匀硬币,至少有2枚正面向上的概率为( )A.0.5 B.0.25 C.0.125 D.0.3753.甲、乙两位同学独立地解决一道数学试题,他们答对的概率分别是0.8和0.9,则甲、乙都答对的概率为.4.袋中有5个球,其中3个白球,2个黑球,现不放回的每次抽取一个球,则在第一次抽到白球的条件下,第二次抽到白球的概率为.5.一位学生每天骑车上学,从他家到学校共有5个交通岗.假设他在每个交通岗遇到红灯是相互独立的,且每次遇到红灯的概率为13,则他在上学途中恰好遇到3次红灯的概率为,他在上学途中至多遇到4次红灯的概率为.典例分析:例1.在医学生物学试验中,经常以果蝇作为试验对象,一个关有6只果蝇的笼子里,不慎混入2只苍蝇(此时笼子里共有8只蝇子,其中6只果蝇和2只苍蝇),只好把笼子打开一个小孔,让蝇子一只一只往外飞,直到2只苍蝇都飞出,再关闭小孔.(1)求笼内恰好剩下1只果蝇的概率;(2)求笼内至少剩下5只果蝇的概率;(3)求笼内至多剩下5只果蝇的概率.例2.甲、乙两队参加奥运知识竞赛,每队3人,每人回答一个问题,答对者为本队赢得一分,答错得零分.假设甲队中每人答对的概率均为23,乙队中3人答对的概率分别为23,23,12,且各人回答正确与否相互之间没有影响.(1)求甲队总分不低于2分的概率;(2)用A 表示“甲、乙两队总得分之和等于3”这一事件,B 表示“甲队总得分大于乙队总得分”这一事件,求P (AB ).离散型随机变量的分布列、期望与方差【知识要点】1.离散型随机变量的概念随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量,通常用字母X、Y表示.如果对于随机变量可能取到的值,可以按一一列出,这样的变量就叫离散型随机变量.2.离散型随机变量的分布列(1)设离散型随机变量X可能取的值为x1,x2,…,x i,…,X取每一个值x i(i=1,2,…)的概率P(X=x i)=p i(i=1,2,…),则称下表为随机变量X的概率分布,简称X的①;②;(3)两点分布:(4)超几何分布一般地,在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰好有X件次品,则事件{X=k}发生的概率为P(X=k)=C k M C n-kN-MC n N,k=0,1,2,…,m,其中m=min{M,n},且n≤N,M,N∈N*,此时称分布列:(5)二项分布如果在一次试验中某事件发生的概率是p,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是P(ξ=k)=C k n p k·(1-p)n-k,其中k=0,1,2,…,n,此时称ξ服从二项分布,记为ξ~B(n,p),并称p为成功概率.3.离散型随机变量的期望与方差则称Eξ=为随机变量型随机变量取值的.把Dξ=叫做随机变量的方差,Dξ的算术平方根Dξ叫做随机变量ξ的,记作.随机变量的方差与标准差都反映了随机变量取值的.4.基本性质若η=aξ+b(a,b为常数),Eη=E(aξ+b)=;Dη=D(aξ+b)=;若ξ服从两点分布,则Eξ=,Dξ=,若X服从二项分布,即ξ~B(n,p),则Eξ=,Dξ=.【基础检测】1.口袋中有大小相同的5个钢球,分别标有1,2,3,4,5五个号码,任取2个钢球;设X表示所取2球的号码之和,则X的所有可能的值的个数为( )A.25个B.10个C.7个D.6个2.设随机变量ξ的概率分布列为P(ξ=k)=ck+1,k=0,1,2,3,则c=.3.某批花生种子,每颗种子的发芽率为45,若每坎播下5颗花生种子,则每坎种子发芽颗数的平均值为颗,方差为.4.某学校要从5名男生和2名女生中选出2人作为上海世博会志愿者,若用随机变量ξ表示选出的志愿者中女生的人数,则数学期望Eξ=5.随机变量ξ的分布列为则Eξ=,=,=.6.有10张大小形状相同的卡片,其中8张标有数字2,2张标有数字5,从中随机抽取3张卡片,设3张卡片数字之和为X,求X的分布列、期望与方差.综合练习卷1.在区间[-π2,π2]上随机取一个数x ,cos x 的值介于0到12之间的概率为( )A.13B.2πC.12D.232.设随机变量ξ的分布列为P (ξ=i )=a (13)i ,i =1,2,3,则a 的值为( )A .1 B.913 C.1113 D.27133.一份数学试卷由25个选择题构成,每个选择题有4个选项,其中有且仅有1个选项是正确的,每题选得正确得4分,不选或选错得0分,满分100分.小强选对任一题的概率为0.8,则他在这次考试中得分的期望为( )A .60分B .70分C .80分D .90分4.一个均匀小正方体的六个面中,三个面上标以数0,两个面上标以数1,一个面上标以数2,将这个小正方体抛掷2次;则向上的数之积的数学期望是 .5.用三种不同的颜色给图中的3个矩形随机涂色,每个矩形只涂一种颜色,求: (1)3个矩形颜色都相同的概率为 ;(2)3个矩形颜色都不同的概率为 .6.某单位订阅《人民日报》的概率为0.6,订阅《参考消息》的概率为0.3,则它恰好订阅其中一份报纸的概率为 .7.(2011湖南)某商店试销某种商品20天,获得如下数据:品3件,当天营业结束后检查存货,若发现存量少于2件,则当天进货补充至...3件,否则不进货...,将频率视为概率.(1)求当天商店不进货...的概率; (2)设X 为第二天开始营业时该商品的件数,求X 的分布列和数学期望.8.甲、乙二人进行一次围棋比赛,约定先胜3局者获得这次比赛的胜利,比赛结束。
独立事件与互斥事件概念解析独立事件和互斥事件都是概率论中的重要概念。
它们用于描述不同事件之间的关系,理解这两个概念对于正确计算概率和进行概率推断至关重要。
独立事件定义在概率论中,独立事件指的是两个或多个事件之间不会相互影响的情况。
也就是说,当一个事件发生时,并不会对其他事件的发生概率产生影响。
换句话说,独立事件是指事件之间的发生与否相互独立,没有关联性。
例如,假设我们有一个袋子里有红球和蓝球,每次从袋子里随机取出一个球后,放回袋子中再取,这个过程可以重复多次。
在这种情况下,每次取球时的结果都是独立事件,因为之前取球的结果不会对后续的取球产生影响。
互斥事件定义互斥事件指的是两个或多个事件之间不存在重叠部分的情况。
当一个事件发生时,其他事件就不可能发生。
换句话说,互斥事件是指事件之间的发生与否是相互排斥的。
以抛掷一枚硬币为例,当我们抛掷硬币时,结果只能是正面或者反面。
这两个结果是互斥事件,因为无法同时出现正面和反面。
抛掷硬币的结果被称为一个事件,而正面和反面是互斥事件。
两者关系比较独立事件和互斥事件都是用来描述事件之间的关系,但它们在本质上是不同的。
首先,独立事件是指事件之间的发生与否相互独立,没有关联性;而互斥事件则是指事件之间的发生与否是相互排斥的。
其次,独立事件的发生不会对其他事件的发生概率产生影响;而互斥事件的发生与否是互相排斥的,当一个事件发生时,其他事件就不可能发生。
最后,独立事件和互斥事件在计算概率时的处理方法也不同。
对于独立事件,我们可以直接将各个事件的概率相乘来计算整体概率;而对于互斥事件,我们需要将各个事件的概率相加来计算整体概率。
结论独立事件是指事件之间的发生与否相互独立,没有关联性;互斥事件是指事件之间的发生与否是相互排斥的。
理解独立事件和互斥事件的概念对于正确计算概率和进行概率推断至关重要。
在实际应用中,我们需要根据具体情况判断事件之间的关系,选择适当的方法进行概率计算和分析。
概率与统计中的事件独立性与互斥性的应用概率与统计是数学中的一个重要分支,它研究随机事件的发生规律和统计推断。
在概率与统计的研究中,事件独立性与互斥性是两个基本概念,对于事件的发生概率和统计分析具有重要作用。
一、事件独立性的应用事件独立性是指两个或多个事件之间的发生不相互影响,即一个事件的发生与另一个事件的发生无关。
在实际应用中,事件独立性有着广泛的应用。
1. 投掷硬币的实验假设有一个标准的硬币,投掷一次硬币的结果只有两种可能,即正面或反面。
如果连续投掷两次硬币,事件A表示第一次投掷得到正面,事件B表示第二次投掷得到正面。
由于每次投掷硬币的结果是独立的,所以事件A发生的概率与事件B发生的概率是独立的。
根据概率计算公式,事件A和事件B同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率,即P(A∩B) = P(A) × P(B)。
2. 考试成绩的统计在考试中,每个学生的成绩都是相互独立的。
假设有100个学生参加考试,事件A表示第一个学生及格,事件B表示第二个学生及格。
根据事件独立性的特性,第一个学生及格的概率等于整体及格的概率,即P(A) = P(B)。
二、事件互斥性的应用事件互斥性是指两个事件之间的发生存在排斥关系,即两个事件不能同时发生。
在实际应用中,事件互斥性也有着广泛的应用。
1. 球员投篮实验假设有两名篮球运动员进行投篮实验,事件A表示第一名篮球运动员投中篮筐,事件B表示第二名篮球运动员投中篮筐。
由于两名篮球运动员的投篮结果存在排斥关系,即只有一个人能够投中篮筐,所以事件A和事件B是互斥事件。
根据概率计算公式,事件A和事件B同时发生的概率等于0,即P(A∩B) = 0。
2. 商品促销活动在商品促销活动中,通常会进行多种促销方式,例如“买一送一”和“打折”。
假设一个顾客只能选择其中一种促销方式,事件A表示顾客选择“买一送一”,事件B表示顾客选择“打折”。
由于顾客只能选择其中一种促销方式,所以事件A和事件B是互斥事件。
事件的独立性与互斥性无题早晨,在阳光透过窗户照射下,一切都显得特别宁静。
迷迷糊糊中,我从床上坐起,打开手机看了看时间,已经是早上8点了。
今天是周末,没有上班的压力,可以好好享受这个属于自己的休息日。
我走到阳台,深深地吸了一口清新的空气,感觉焕然一新。
突然,手机响了起来,是一个看起来很久没有联系的朋友给我发来了一条信息。
他问我有没有空,想约我一起去打羽毛球。
我想想,这个安排听起来不错,既可以锻炼身体,又可以与朋友聚聚。
所以我很快回复他,答应了这个邀约,并且约好在大悦城门口见面。
出门前,我先进了洗手间,洗漱了一番。
然后穿上合适的运动装备,整理好自己的东西,便背上背包出门了。
来到见面的地点,我远远地看到了他。
我们打了个招呼,一起来到了羽毛球馆。
羽毛球馆里,一片喧闹,不同的场地上,人们们正热火朝天地打着羽毛球。
我们找到了一个空场地,拿起球拍后开始了我们的游戏。
在紧张激烈的比赛中,我们尽情地挥洒汗水,享受着比赛的乐趣。
一小时的比赛结束后,我们非常疲惫,但是心情却很好。
我们一起走出羽毛球馆,决定去一家附近的餐厅吃午饭。
在餐厅里,我们点了我们喜欢的菜品,一边享受美食,一边畅谈着彼此的近况。
“你最近怎么样啊?”我问他。
“还行吧,公司最近有些忙,但是工作也很有意思。
”他回答。
我们一直谈论着工作、生活、兴趣爱好等话题,感觉时间过得飞快。
吃完饭后,我们决定再去电影院看一场电影。
我们选择了一部犯罪推理片,一边观影,一边分析电影中的情节和真相。
观影结束后,我们再次坐在了一家咖啡馆里,品尝着咖啡,继续聊天。
我突然提起了我最近的一个困扰,自己对工作和生活的迷茫。
他安慰我并且给我一些建议,让我觉得心情豁然开朗起来。
他的理解和支持,给了我很大的鼓励。
时间流逝得很快,我们聊到了傍晚时分。
我觉得不好意思一直占用他的时间,就和他道别,给予了他一个拥抱,并说了声再见。
在回家的路上,我想着今天的经历,觉得非常满足和快乐。
经历了一天的活动,我意识到独立性和互斥性的重要性。
互斥事件和独立事件
浙江奉化奉港高级中学 罗永高 315500
互斥事件和独立事件是高中数学概率中的两个重要概念,学生在学习这两个概念时,常常会混淆两着关系而导致判断错误和计算错误,怎样才能有效消除混淆,更好地区别这两个概念,本文结合实例,来阐述这两个概念的关系.
问题 抛掷一颗骰子,记A 为事件“落地向上的数为奇数”,B 为事件“落地向上的数为偶数”,C 为事件“落地向上的数为3的倍数”,D 为事件“落地向上的数为大于3的数”,E 为事件“落地向上的数为7”。
判断下列每对事件是否互斥事件?是否对立事件?是否相互独立事件?
(1)A 与B ,(2)A 与C ,(3)B 与C ,(4)A 与D ,(5)A 与.E
分析解答 }.7{},6,5,4{},6,3{},6,4,2{},5,3,1{=====E D C B A
,0)(,2
1)(,31)(,21)(,21)(=====
E P D P C P B P A P .0)(,61)(,61)(,61)(,0)(=====AE P AD P BC P AC P AB P 得结论如下
归纳方法
1 对于事件,,B A 若B A ,所含结果组成的集合彼此互不相交,则B A ,为互斥事件,其意义为事件A 与B 不可能同时发生.
思考 (1)若B A ,为互斥事件,问A 发生对事件B 发生的概率有影响吗?
(2)若)()()(B P A P B A P +=+,问B A ,为互斥事件吗?
(3)若,0)(=AB P 问B A ,为互斥事件吗?
2对于事件,,B A 若),()()(B P A P AB P =则B A ,为相互独立事件,其意义为事件(A 或B )发生件B (或)A 发生的概率没有影响,从集合角度看,若.0)(,0)(≠≠B P A P 则事件B A ,所包含的结果一定相交.
3 若B A ,为相互独立事件,则A 与B ,A 与,B A 与B 均为相互独立事件,事件B A B A B A ⋅⋅⋅,,为互斥事件.
揭示关系
1 对于事件,,B A 若B A ,至少一个为不可能事件,则B A ,一定互斥,也一定相互独立.
2 对于事件,,B A 若)(),(B P A P 至少一个为零,则B A ,一定相互独立,B A ,可能互斥
也可能不互斥.
3 对于事件,,B A 若)(),(B P A P 都不为零,
(1) 若B A ,相互独立,则B A ,一定不互斥.
证明 假设B A ,互斥,则,0)(=AB P 得.0)(0)(==B P A P 或
与已知矛盾,所以B A ,一定不互斥.
(2) 若B A ,互斥,则B A ,一定不相互独立.
(3) 若B A ,不相互独立,则B A ,可能互斥也可能不互斥.
(4) 若B A ,不互斥,则B A ,可能独立也可能不独立.
思考 对于事件,,B A 若)(),(B P A P 都不为零,问B A ,是否可能既互斥又相互独立.
应用举例
例1 某人忘记了电话号码地最后一个数字,因而他随意的拨号,求拨号不超过3次
就通电话的概率.
分析 用i A 表示事件“第i 次拨通”,.3,2,1=i
则 .)(,)(,101)(310
293210192!A A A P A A A P A P === 321,,A A A 互斥,.
103)()()(321=++=∴A P A P A P p 例2 某车间在三天内,每天生产10件产品,其中第一,第二,第三天分别生产了
1,2,2件次品。
而质检部每天要在生产的10件产品中随意抽取4件进行检查,若发现有次品,则当天的产品不能通过,求三天全部通过检查的概率.
分析 用i A 表示事件“第i 天通过检查”, .3,2,1=i
则.3
1)(,31)(,53)(410483410482410491======C C A P C C A P C C A P 321,,A A A 相互独立,.)()()(1321==∴A P A P A P p
例3 某种项目的射击比赛,开始时在距目标100m 处射击,命中则停止射击;第一
次没命中,可以进行第二次射击,但目标为150m ,第二次没命中,还可以进行第三次射击,此时目标在200m 处,若第三次没命中则停止射击。
已知射手在100,150,200m 处击中目标的概率分别
,4
1,31,21求这名射手在三次射击命中目标的概率.
分析 设第一,二,三次射击命中目标分别为事件.,,C B A
因此这个试验的结果包含了三个事件:C B A B A A ⋅⋅⋅,,是互斥事件,而事件A 与B ,C B A 与与又是互相独立,所以 =++=)()()()()()(C P B P A P B P A P A P p .
43 说明 上述三个例子看起来貌似相同,但其本质明显不同,因此分清互斥事件和相互独立事件,注意事件同时发生和有一个发生的区别,正确理解“至多”、“至少”、“只有”等关键词就显得非常重要.。