小概率事件原理资料
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小概率事件原理的教学设计-设计论文小概率事件原理的教学设计赵远英1,管毅1,姚廷富1,庞一成2(1.贵阳学院数学与信息科学学院,贵州贵阳550005;2.贵州财经大学数学与统计学院,贵州贵阳550025)摘要:为了更容易地学习小概率事件原理,本文首先对小概率事件和小概率事件原理做了简要的介绍;之后给出教学应用案例;在本文的最后给出了此原理的哲学思考。
关键词:小概率事件;小概率事件原理;哲学思考中图分类号:G642.4 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2014)26-0238-02一、小概率事件与小概率事件原理在概率统计的教学内容中,通常将概率非常小(一般小于0.05或0.01)的随机事件称为小概率事件。
小概率事件原理一般指:若一个事件E发生的概率非常小,则在一次试验中实际上E是几乎不可能发生的。
小概率事件原理告诉我们:如果小概率事件在一次试验中竟然发生了,那么根据小概率事件原理可以推断出这是一种不正常的现象,在实际应用时应引起高度重视。
在概率统计的教学内容中,这个原理是一个基本而又有广泛应用价值的原理,下面介绍小概率事件原理的几个实际应用案例,仅供教学参考。
二、应用举例(一)小概率事件原理在贝叶斯统计中的应用[1,2]英国统计学家Savage L J曾经考虑如下两个统计试验:(a)一位常饮牛奶加茶的妇女声称,她能辨别先倒进杯子里的是牛奶还是茶。
对此做了十次试验,她都正确说出了。
(b )一位音乐家声称,他能从一页乐谱辨别出是莫扎特(Mozart)还是海顿(Haydn)的作品。
在十次这样的随机试验中,也能辨别正确。
在以上两个统计试验中,我们的零假设为被试验者完全是猜测,即每次猜对的概率为0.5,则十次都猜对概率为(0.5)10=0.0009766,这是一个非常小的概率,是几乎不可能发生的,但小概率事件竟然在一次试验中发生了,所以认为“每次猜对的概率为0.5”的零假设应被否定。
被试验者每次猜对的概率应该要比0.5大得多。
小概率效应例子小概率效应是指在统计学中,出现较低概率事件的情况。
这些事件通常被认为是罕见的,很少发生,但却有时会导致相当大的影响。
小概率效应的概念在不同领域的应用非常广泛,尤其对于风险评估和决策制定具有指导意义。
以下将给出一些具体的例子,以帮助读者更好地理解小概率效应的意义和应用。
首先,我们来看一个经济领域的例子。
2008年金融危机的爆发就是一个典型的小概率事件。
在危机爆发之前,很少有人预测到美国的次贷危机会演变成全球范围的金融危机。
然而,由于金融机构的过度放松借贷政策和对风险的不当估计,这一罕见事件最终导致了全球经济的动荡。
这个例子告诉我们,尽管小概率事件不太可能发生,但我们仍然需要警惕和重视,以避免潜在的灾难。
其次,小概率效应在科学研究中也有重要的应用。
例如,地震是一个罕见但具有巨大破坏力的自然灾害。
虽然大部分时间地球表面相对稳定,但小概率事件仍然可能导致强烈的地震活动。
对于科学家来说,了解地震的小概率效应非常重要,可以帮助他们预测地震的可能性和给出相关的预警措施。
同时,地震的小概率效应也提醒我们,必须加强地震预防和建筑结构的抗震能力。
此外,小概率效应在个人决策中也发挥着重要作用。
例如,健康方面的小概率事件包括罕见的遗传疾病或突发的意外事故。
尽管这些事件发生的概率很低,但对于个人而言,其影响可能是毁灭性的。
因此,在健康管理中,我们需要注意遗传因素、预防措施和保险的选择,以降低这些小概率事件的风险。
最后,小概率效应还在环境保护领域起着重要的作用。
人类活动导致的罕见自然灾害,如核事故和大规模油污染,对环境和生物多样性造成了严重威胁。
尽管这些事件发生的概率较低,但其影响却是长期的、广泛的。
为了保护环境和生态平衡,我们需要加强对这些小概率事件的预防和管控,采取适当的技术和管理措施。
综上所述,小概率效应在各个领域中都有重要应用。
无论是经济风险、科学研究、个人决策还是环境保护,我们都需要认识到小概率事件的存在,并采取相应的措施来降低其潜在影响。
小概率原理:在统计学上,把小概率事件在一次试验中看成是实际上不可能发生的事件称为小概率事件实际上不可能性原理,亦秒为小概率原理。
唯一差异原则:为保证试验结果的严格可比性,在试验中进行处理间比较时,除了处理因素设置不同的水平外,其余因素或其他所有条件均应保持一致,以排除非试验因素对试验结果的干扰,才能使处理间的比较结果可靠。
处理效应:是处理因素作用于受试对象的反应,是研究结果的最终体现。
区组:将整个试验环境分成若干个最为一致的小环境,称为区组。
回归:是指由一个(或多个)变量的变异来估测另一个变量的变异。
相关:是指两个变量间有一定的关联,一个性状的变化必然会引起另一性状的变化。
样本:从总体中抽取的一部分供观察测定的个体组成的集合,称为样本。
样本容量:样本所包含的个体数目称为样本容量,常记为n。
通常将样本容量n >30的样本称为大样本,将样本容量n≤30的样本称为小样本试验处理:事先设计好的实施在试验单位上的具体项目叫试验处理,简称处理试验小区:安排一个试验处理的小块地段称为试验小区,简称小区。
试验单位:亦称试验单元,是指施加试验处理的材料单位。
这个单位可以是一个小区,也可以是一穴、一株、一穗、一个器官等。
总体:根据试验研究目的确定的研究对象的全体称为总体标准差:统计学上把方差或均方的平方根取正根的值称为标准差试验因素:指试验中能够改变,并能引起试验指标发生变化,而且在试验中需要加以考察的各种条件,简称因素或因子。
因素水平:对试验因素所设定的量的不同级别或质的不同状态称为因素的水平,简称水平。
试验误差:使观察值偏离试验处理真值的偶然影响称为试验误差或误差。
试验指标:衡量试验处理效果的标准称为试验指标局部控制:分范围、分地段地控制非处理因素,使各处理所受的影响趋向最大程度的一致,能有效低降低试验误差。
缺值:在实验中,由于某些意外事件使得个别小区的产量或观测值发生缺失,缺失的观测值称为缺值。
统计控制:利用回归将各个依变数矫正到自变熟在同样水平时的结果,以消除自变数不等的影响,这叫统计控制。
小概率的概念概率是指某个事情发生的可能性大小。
小概率则是指发生的可能性比较小,即事件发生的概率非常小。
在统计学中,小概率则是指一个事件发生的概率非常接近于0的情况。
一般情况下,当一个事件的概率小于等于0.05时,就可以认为这个事件是小概率事件。
这样的事件出现的可能性非常小,很难发生,但并不是不可能发生。
小概率在生活中也有很多应用。
例如在彩票中奖的概率就是非常小的。
虽然购买彩票中奖的可能性很小,但是仍然有很多人愿意购买,因为中奖的概率虽然小,但是如果真的中了奖,那么得到的收益却是非常大的。
在飞行安全方面,虽然空难发生的概率很小,但是一旦发生空难造成的损失却是非常大的。
因此,对于飞行安全,虽然空难的概率很小,但是还是要密切关注和采取应对措施。
对于金融市场而言,小概率的出现可能会影响股价的波动。
例如一些公司可能会发生一些意外事件,导致股价出现较大幅度的下跌。
这种情况虽然发生的可能性比较小,但是一旦发生,却可能会造成巨大的经济损失。
在自然灾害方面,小概率的天气情况,如暴风雪、龙卷风等自然灾害的可能性也比较小。
虽然这些天气灾害的概率较小,但是在发生时所带来的影响也是非常大的。
为了避免小概率事件的出现,我们可以采取一些措施。
比如在飞行安全上可以加强飞行检查,及时发现问题,避免小概率的事件的发生。
在公司经营时可以做好风险管理工作,及时发现和处理风险问题,迎刃而解。
而在金融市场上,可以采取适当的风险控制措施,降低损失的风险。
总之,小概率虽然发生的可能性很小,但是一旦发生所带来的影响却可能是致命的。
因此,我们需要密切关注小概率事件的出现,并采取必要的措施预防和应对。
小概率事件原理的应用[摘要]小概率事件原理是概率论中实用价值较高、应用泛围较广的基本理论,本文从实际生活的典型事例出发,运用该原理来分析解决此类问题,从而揭示独立重复随机试验中,小概率事件发生的必然性。
[关键词]概率统计小概率事件假设检验应用一、问题的提出在概率统计中,为了研究随机现象,必须计算种种随机事件的概率,由于随机现象的多样性,我们不得不研究各种数学模型,并对每一种模型进行具体分析。
问题:假设从湖里捕了1000条鱼,系上红线后,放回去,过了一段时间后,又捕了1000条鱼,现在其中5条鱼系着红线,试估计湖中鱼的总数。
此问题可用不退还抽样的概率公式求其估计值。
我们将重点探讨如何利用小概率事件检验关于湖中鱼的个数的假设。
二、小概率事件的认识一个小概率事件,不管其概率是多么小,其值总是一个确定的正数。
该事件随着试验次数的不断增加,迟早会发生的概率趋近于1。
事实上,假如在某个随机试验中,事件A的概率为P(A)=ε,ε是一个充分小的正数,则不论ε如何小,只要不断独立地重复这一试验,事件A总是会发生的(即A发生的概率为1)。
设以A k表示事件A于第k次试验中发生这一事件,则P(A k)=ε。
从而在前n次试验中,A都不发生的概率为:故在前n次试验中,A至少发生一次的概率为:当n→∞时,由于0<ε<1,有limn→∞p n=1记事件Bn={前n次试验中A至少发生一次},则必有这就说明了虽然事件A在一次试验中发生的概率很小,但在不断地重复独立试验中,A 总会发生。
在概率论的基础理论研究中,大量随机现象具有某种稳定的性质,例如频率的稳定性,平均结果的稳定性等等,它反映了偶然性与必然性之间的辩证关系。
为了揭示这种实际上的必然性或实际上的不可能性,我们对概率接近于1或0的事件的研究,具有重大的意义。
概率论的基本问题之一,就是要建立概率接近于1或0的规律。
特别是对大量独立或弱相关因素的累积结果所发生的规律的研究,将导致“依概率收剑”和“依概率1收剑”等概念的产生,与此同时,相应的(弱)大数定律和强大数定律的研究也应运而生。
论述小概率事件的特性
小概率事件(Low Probability Event)是指发生的可能性较低的事件,有时它也被称为“超低概率事件”或“极小概率事件”。
小概率事件在许多领域都有着重要的作用,可以通过其特点了解相应的安全性或者风险性。
首先,小概率事件的发生概率极其微小,又因为每一种小概率事件有可能被完全忽略,从日常生活中根本不可能因此而了解到它们,但它们给整体评估结果带来巨大干扰,是识别极小概率事件的难题。
此外,小概率事件所产生的结果多数情况下都是与该概率事件发生量成正比的,也就是说,在概率低的情况下,本质上可以通过增加发生次数以改变结果。
另外,与概率较高的事件相比,小概率事件的影响力尤为突出,因为它们的发生次数较少,但可能带来的冲击却是瞬时的,并具有持久的后果。
因此,为了优化综合风险管理,小概率事件的在预测和识别方面也十分重要,它可以起到一定的暂时性的作用,以便更好的评估和管理风险,以减少经济损失和对社会带来的不良影响。
总之,小概率事件虽然发生概率小,但其影响力却大得惊人,可能对个人,组织或政府都造成雪上加霜的巨大冲击。
因此,对于个人、组织或政府来说,针对小概率事件的识别和处理,都具有至关重要的作用,以确保预防和缓解潜在危害,提高效率,防止对安全环境带来严重危害。
347艺术文化交流2013年03月下半月刊一.小概率事件概率是刻画随机事件发生可能性大小的数量指标.一个随机事件发生的可能性大小是由它自身决定的,是它自身的一种属性,不受你是否认识到或者是否计算出来的影响,它是客观存在的.在生活中有许多小概率事件,这些事件看起来一点都不起眼,但是很多情况下却起着非常重要的作用,有的可能发生大的事故.虽然这些事件本身发生的概率极小,但往往具有很大的破坏力,因此说有些小概率事件是不可忽视的,我们只有充分的认识和把握它,并加以很好的应用,小概率事件就会给我们的生活带来意想不到的收获.因此对小概率事件的研究意义深远.二.小概率事件原理在保险中的应用在现实生活中,消费者总是面临着风险下的选择.经验表明,在一般的情况下消费者都是风险回避者.因此作为风险回避的消费者便会采用购买保险的手段来回避或化解自己所面临的风险.下面我们讨论消费者和保险公司是如何在自愿互利的原则上展开保险活动的.首先,考察保险活动的需求方即消费者,假定某消费者拥有的一笔财产价值为W 万元,他面临财产遭受失窃、火灾等风险.如果风险发生他将损失L 万元,风险发生的概率为P .假设该消费者为回避此项财产风险愿意向保险公司支付的保险费为S 元.我们知道,对于回避风险的消费者来说,他愿意付出一笔钱购买保险,使得无论风险是否发生都能稳妥地保持一笔财产W S −.现在的问题是,该消费者到底愿意支付多少保险金来回避自己的风险?也就是说,他愿意支付的保险金额S 到底是多少?一般来说,其原则是消费者愿意支付的保险金额S 应该等于他的财产的期望损失,即(1)0S P L P =⋅+−⋅或者说,消费者支付的保险金额S 应该使得保险后的稳妥财产W S −等于在风险条件下的财产期望值,即()(1)W S P W S P W −=⋅−+−⋅ 上左边表示消费者购买保险以后的稳妥财产,右边表示消费者面临风险下的财产的期望值,因此消费者愿意购买保险,而且愿意支付的保险费S 应该满足 上式.下面我们具体应用一个例子来说明以上原则.例 假定某消费者的初始财产为50万元,他面临遭受失窃、火灾等风险,如果风险发生,他将损失20万元,风险发生的概率为0.1,财产损失的期望值2万元.如果该消费者支付保险金等于财产损失的期望值,即2万元,则他的具体情况如下表所示。
小概率事件名词解释医学
小概率事件是指在医学领域中,发生的事件的概率非常小,但仍然可能会对患者产生影响。
以下是一些常见的医学小概率事件及其解释:
1. 过敏反应:过敏反应是指在接触过敏原后,发生免疫反应导致身体出现瘙痒、红肿、呼吸困难等症状的疾病。
虽然过敏反应发生的概率非常低,但在某些情况下,过敏反应仍然可以导致严重的健康问题。
2. 先天性疾病:先天性疾病是指出生时就存在,或者在出生后不久就表现出来治疗疾病的疾病。
这些疾病的概率非常低,但某些情况下,它们可能会导致严重的健康问题。
3. 感染性疾病:感染性疾病是指通过感染病原体引起的疾病。
虽然感染性疾病的概率也是很低,但在某些情况下,它们仍然可以导致严重的健康问题。
4. 药物不良反应:药物不良反应是指在使用药物时,出现的身体反应,如头痛、恶心、呕吐、皮疹等。
虽然药物不良反应的概率也很小,但某些情况下,它们可能会导致严重的健康问题。
5. 意外事件:意外事件是指在医学领域中,由于疏忽、错误或其他意外原因导致的疾病或损伤。
虽然意外事件的概率也很小,但它们仍然可能会对患者产生影响。
在医学领域中,小概率事件的发生是一个常见的问题。
医生和患者都需要对小概率事件的发生做好准备,包括了解可能的风险和预防措施。
医生还需要不断学习和更新知识,以应对可能出现的新情况。
小概率事件的原理及应用作者:李昀鸿来源:《科技资讯》2016年第16期摘要:小概率事件原理是概率论与数理统计这门学科中的一个基本原理。
然而正确理解小概率事件的原理及其推断方法,并能辩证地分析、处理、应用小概率事件对人们的生活有着非凡的实际意义。
本文主要是围绕小概率事件及其应用展开相关研究与讨论:首先,对概率论的起源以及小概率事件的定义、原理进行阐释与推理;其次,对小概率事件原理与小概率事件推断方法进行了较为详细的介绍与归纳,并阐述了小概率事件与不可能事件之间的区别与联系;最后,本研究针对生活与生产实践中的小概率事件作了深层次的说明,并结合实例,在深刻剖析小概率事件原理及其在实践中应用的基础上,对小概率事件原理的实用价值与实践意义做了详细阐述,并为人们加深对小概率事件的科学认识与有效把握与采取正确、合理的态度来对待小概率事件提出了一些参考建议。
关键词:小概率事件假设检验统计推断中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2016)06(a)-0000-001 绪论小概率事件又被称作为"黑天鹅”事件,是指就理论而言由事件存在发生的条件与可能性,但在现实情况下,事件发生的可能性很小,小到几乎可以忽略不计。
在我们的现实生活中,到处都存在着小概率事件,只是因为其发生的可能性小,从而不易引起我们的注意。
基于对小概率事件这种在理论上可能发生,而现实中又几乎可以认为它不可能发生的认知,不少人经常会对小概率事件持着两种完全相反的立场:一种是彻底忽略小概率事件,就把它划归于不可能事件来处理;另一种则是承认小概率事件的存在,终日提心吊胆。
对于有些人来讲,大概一辈子也碰不到一次,但也有那么一些人可能多次碰到。
比如前几年的四川地震,在汶川大地震后,过了五年,四川芦山又发生了大地震,使得两个地域交界的居民在短短的几年内接连受到两次特大地震的影响。
从这个例子可以看出,小概率事件很是很难发生一次,但是我们不能忽视小概率事件会发生的这一事实,而且一般而言,小概率事件一旦发生其引发的反响都不小。
科技资讯2016 NO.16SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION学 术 论 坛168科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION小概率事件又被称作为“黑天鹅”事件,是指就理论而言由事件存在发生的条件与可能性,但在现实情况下,事件发生的可能性很小,小到几乎可以忽略不计。
在我们的现实生活中,到处都存在着小概率事件,只是因为其发生的可能性小,从而不易引起我们的注意。
基于对小概率事件这种在理论上可能发生,而现实中又几乎可以认为它不可能发生的认知,不少人经常会对小概率事件持着两种完全相反的立场:一种是彻底忽略小概率事件,就把它划归于不可能事件来处理;另一种则是承认小概率事件的存在,终日提心吊胆。
对于有些人来讲,大概一辈子也碰不到一次,但也有那么一些人可能多次碰到。
比如前几年的四川地震,在汶川大地震后,过了五年,四川芦山又发生了大地震,使得两个地域交界的居民在短短的几年内接连受到两次特大地震的影响。
从这个例子可以看出,小概率事件很是很难发生一次,但是我们不能忽视小概率事件会发生的这一事实,而且一般而言,小概率事件一旦发生其引发的反响都不小。
事实上,在概率论与数理统计的研究范围领域中,对小概率事件的存在与发生已经有了科学且严谨的认识与论述。
在前人研究的基础上,该文尝试利用辩证思维方法对小概率事件及其原理进行阐释,并通过实例如工、农业生产中存在的质量管理问题,医学中的医疗效果推断问题,运动员比赛状态推断问题以及保险管理中的危险事件发生概率推断问题等,来说明小概率事件在现实生活中的重要意义与价值,以期加深人们对小概率事件的科学认识与有效把握,进而促使人们采取一种正确、合理的态度来对待小概率事件。
我们之所以研究小概率事件,归根结底不是设法研究如何避免小概率事件发生的方法,而是想充分的利用小概率事件所包含的信息来研究事件本身的特征,为事件及其相关事件的后期发展做出预测。
8 第 1 页 共 8 页 1 小概率事件原理在生活中的应用 一、摘 要: 概率是研究随机现象的数量规律的科学,它的理论的方法已成为研究国民经济和技术不可缺少的工具,概率最早起源于对赌博问题的研究。十七世纪就出现了概率论,随着社会的发展,概率论在工农生产、国民经济、现代科学技术等方面具有广泛的应用。这既是近年来我国数学课程改革的成果之一,也是实现教育内容现代化的一个重要举措。高中数学的许多知识与概率有着密切的联系,特别是所学的排列、组合等知识在概率中得到了较为充分的应用,同时已经学习了的概率论与数理统计等内容也都以概率初步知识为基础。 小概率事件概率论是研究随机现象统计好规律的科学。在概率论与数理统计已获得当今社会的广泛应用、概率已成为日常生活的普通常识的今天,对现实生活中的概率问题进行研究就更显得十分重要,小概率事件原理是概率论中实用价值较高,应用范围较广的基本理论,下面我们略举一些实例介绍其在其他生活领域的应用。
关 键 词:概率,骗局,抽签,质量检查,商场管理,相遇问题,假设检验,经济
效益, 二、小概率事件的认识:
在n次独立的重复试验中,事件A发生的次数设为n,P为事件A发生的概率。则对 >0,有 0}P-n{limnnP或
1}{limPnPnn 根据伯努力大数定律,在大量重复试验中事件出现的频率接近于概率。假设事件A发生的概率为0.001,则在1000次试验中,事件A发生的次数大体为1次。但不管其概率是多么小,其值总是一个确定的正数。该事件随着试验次数的不断增加,迟早会发生的概率趋近于1。事实上,假如在某个随机试验中,事件A的概率为 P(A)=ε,ε是一个充分小的正数,则不论ε如何小,只要不断独立地重复这一试验,事件A总是会发生的(即A发生的概率为1)。 设以A k表示事件A于第k次试验中发生这一事件,则P(A k)=ε。 8 第 2 页 共 8 页 2 从而在前n次试验中,A都不发生的概率为: 故在前n次试验中,A至少发生一次的概率为: 当n→∞时,由于0<ε<1,有limn→∞pn=1 这就说明了虽然事件A在一次试验中发生的概率很小,但在不断地重复独立试验中,A总会发生。因此,我们可以认为概率很小的事件在一次试验中实际上是大不可能出现,这就是小概率事件原理。它是统计假设检验中拒绝还是接受原假设的依据,也是人们在实践中总结出来而被广泛应用的一个原理。 小概率事件原理的推断方法是概率性质的反证法,指的是人们首先根据问题提出假设,然后根据一次试验的结果进行计算,最后按照一定的概率标准做出鉴别。若小概率事件出现了,则拒绝假设;若小概率事件没发生,则不拒绝假设。 小概率事件,在概率论的基础理论研究中,大量随机现象具有某种稳定的性质,例如频率的稳定性,平均结果的稳定性等等,它反映了偶然性与必然性之间的辩证关系。为了揭示这种实际上的必然性或实际上的不可能性,我们对概率接近于1或0的事件的研究,具有重大的意义。概率论的基本问题之一,就是要建立概率接近于1或0的规律。特别是对大量独立或弱相关因素的累积结果所发生的规律的研究,将导致“依概率收剑”和“依概率1收剑”等概念的产生,与此同时,相应的(弱)大数定律和强大数定律的研究也应运而生。 三、概率事件在生活的应用:
1、数学骗局 我们经常见到街头免费摸奖的骗局,为什么说它是骗局呢?我们在此用一个常见的例子分析一下:某厂商为了推销某种水货商品,特设立免费摸奖游戏,规则是:一个袋子中装有20个球,标有5分值和10分值的各10个,摸奖者从袋中任意摸出10个球,这10个球的分值之和若分别是50,55,60,90,95,100者便可获取奖品一个,若得其它分值,则必须掏钱购买厂商的商品一件。由于不花钱摸奖,很多人都驻足一试,然而得奖的人几乎没有,而大多数人则不得不花钱购买商品回家,这是为什么呢? 在这个摸奖游戏中厂商到底是赢还是亏呢?我们这样来看:设Ak事件表示摸出的10个球中有k个5分值的,那么10分值的就有10-k个,则Ak事件代表的分值就为5k+10(10-k)=100-5k。又由中奖的分值分别为50,55,60,90,95,100即100-5k等于50,55,60,90,95,100这6个分值中的一个则中奖,因此k的值分别为10,9,8 第 3 页 共 8 页 3 8,2,1,0,所以中奖的情况有以下6种:10个全是5分球,或9个5分球,1个10分球,或8个5分球,2个10分球,或2个5分球,8个10分球,或1个5分球,9个10分球,或10个全是10分球,且它们两两互不相容,又由排列组合可知上述6种
中奖事件发生的概率分别为:10101020CC、9110101020CCC、8210101020CCC、2810101020CCC、1910101020CCC、10101020CC。因此用A表示中奖事件,那么中奖事件的概率P(A)= 10101020CC+9110101020CCC+8210101020CCC+2810101020CCC+1910101020CCC+10101020
CC=0.000767.
由此可见,这是一个小概率事件,发生的概率只有0.000767,也可以说中奖几乎不可能,厂商肯定会赚钱,所以厂商才会选择和我们玩这样一种所谓的“免费”摸奖游戏,其实质是一场让玩游戏的人自己掏腰包买水货回家骗局。 其实生活中我们会遇到很多这样的“骗局”,我们必须正确认识小概率事件,才不会“上当受骗”。 2、抽签先后是否公平 生活中,我们有时要用抽签的方法来决定一件事情。在高中我们就学过这样一个例子:我校去年举行庆祝五·四诗歌大赛,各班派出10名代表参加,为使人人参与,学校规定全校同学都作准备,赛前由各班用抽签方法决定参赛的人选,很多同学们对抽签之事展开讨论,有的同学说先抽的人抽到的机会比较大,也有同学持不同意见,那么,抽签有先有后(后抽人不知先抽人抽出的结果),对各人真的公平吗? 我们现在就来研究一下,从概率的方面来说明抽签次序是否影响抽签结果?不失一般性,第一,不妨考察5个签中有一个彩签的情况,显然,对第1个抽签者来说,他从5个签中任抽一个,得到彩签的概率511P,为了求得第2个抽签者抽到彩签的概率,我们把前2人抽签的情况作一整体分析,从5个签中先后抽出2个,可以看成从5个元素中抽出2个进行排列,它的种数是25A,而其中第2人抽到彩签的情况有14A,因
此,第1人未抽到彩签,而第2人抽到彩签的概率为5125142AAP,通过类似的分析,可知第3人抽到彩签,则有35A种排列,而第一二人没有抽到签的情况有24A种,所以第8 第 4 页 共 8 页 4 3个抽签的概率为5135243AAP,同理:第4个、第5个分别为5145344AAP,5155
445AAP
。一般地,如果在n个签中有1个彩签,n个人依次从中各抽1个,且
后抽人不知先抽人抽出的结果,那么第i个抽签者(i=1,2,…,n)抽到彩签的概率为
nA
APinini111
,即每个抽签者抽到彩签的概率都是n1,也就是说,抽到彩签的概率与
抽签的顺序无关。 通过对上述简单问题的分析,我们看到在抽签时顺序虽然有先有后,但只要不让后抽人知道先抽人抽出的结果,那么各个抽签者中签的概率是相等的,也就是说,并未因为抽签的顺序不同而影响到其公平性。所以通过抽签来决定事情是公平的。 3 、产品质量检查 对某工厂的产品进行质量检查,现从一批产品中重复抽样,共取200件样品,结果发现其中有4件次品,问我们能否相信此工厂生产的产品的次品率不超过0.005? 我们可以这样来分析:首先,我们假设该工厂生产的产品的次品率为0.005,即200件产品中有4件次品。而抽出一件产品有两种可能结果,即要么是次品要么不是次品,因此我们可以把取200件产品看成是200次独立重复试验,也就是已经学过的伯努利试验,所以抽到的200件产品中出现4件次品的概率为P=4200C40.005196(10.005)0.015。由此可知,200件产品中出现4件次品的概率很小。根据小概率原理可知,概率很小的事件在一次试验中发生的可能性很小,可以说不可能发生,但是,题目中共取200件样品中就有4件次品,所以我们不能相信此工厂生产的产品的次品率不超过0.005。 通过这个例子我们可以了解到,生活中其实还有很多类似的小概率事件,虽然看似很简单,但如果我们不细心推断,就会被“欺骗”。所以掌握小概率事件的原理对于日常生活是很有实用价值的。 4、小概率原理在商场管理中的应用 商场某电器部门有12台电器,由于种种原因,每台电器优势需要开,有时需要关,每台电器的开或关时相互独立的。由以往的统计数据,每台电器在一个工作日内关闭的概率为P=1/3,为了了解该部门的用电情况,需要计算其在一天之内恰有k台电器处于关闭状态的概率时多大。 8 第 5 页 共 8 页 5 x-y=15 x-y=-15 这是一个简单的Bernoulli模型问题,每个工作日内处于关闭状态的电器X服从参数为n=12,p=1/3的二项分布,容易算出X的分布列,见表 k 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 pk 0.007707 0.046244 0.127171 0.211952 0.238466 0.190757 0.111275 0.047689 0.014903 0.003312 0.000497 0.000045 0.000002
由表可以得出关闭的台数不超过1台的概率为: P(0)+P(1)=0.053951 P(8)+P(9)+…P(12)=0.018759 由此可见,若取小概率标准为0.05,则“停车台数不超过1台”和“停车台数超过7台”均属于小概率事件。根据小概率原理,可以认为在一个工作日内处于停车的床台数在2~7台之间,进而可计算实际用电量。反之,还可以利用小概率原理,通过实际观察来检验原先对一台电器在一个工作日内关闭概率的估计值P=1/3是否正确。 如果在某个工作日内发现关闭的台数不超过1台或超过7台,则表明上述两个小概率事件竟然发生了,因此可以认为这是不正常的。如果没有其他原因,就可以认为将关闭的概率估计为1/3是不正确的。 像上例这种类型的问题在商场管理中是经常遇见的。又如仍有12台电器,每台电器出现故障需要维修的概率是p=0.05,可以认为各台电器是否出现故障是相互独立的,而且一名维修工人每次只能维修一台电器。那么,为了减少因等待维修而影响生产,商场应配备几名维修工人? 这也是二项分布问题,其中同一天内出现故障的车床台数X~b(12,0 05)。不难算出:P(0)=0.541,P(1)=0.341于是至少2台出现故障的概率P=1-P(0)-P(1)=0.118.据此,可以考虑只配备1名维修工,因为超过1台出现故障的概率是小概率。