随机事件的概率知识精讲 苏教版

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1、随机事件的概率知识精讲一.本周教学内容:随机事件的概率二.本周教学目标:1.体会确定性现象与随机现象的含义;了解必然事件、不可能事件及随机事件的意义。2.了解随机事件发生的不确定性及频率的稳定性,进一步了解概率的意义以及概率与频率的区别。3.理解古典概型的特点,掌握等可能事件的概率的计算方法。4.了解几何概型的基本特点,会进行简单的几何概型的计算。三.本周知识要点:(一)随机现象及随机事件的概率1.事件的定义: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:在一定条件下必然发生的事件;不可能事件:在一定条件

2、下不可能发生的事件。说明:三种事件都是在“一定条件下”发生的,当条件改变时,事件的性质也可以发生变化。2.随机事件的概率:(1)实验:随机事件在一次试验中是否发生是不确定,但在大量重复的试验情况下,它的发生呈现出一定的规律性。实验一:抛掷硬币试验结果表:抛掷次数()正面朝上次数()频率()204810610.5181404020480.50691200060190.501624000120120.500530000149840.499672088361240.5011当抛掷次数很多时,出现正面的频率值是稳定的,接近于常

3、数,并在它附近摆动。实验二:某批乒乓球产品质量检查结果表:抽取球数5010020050010002000优等品数45921944709541902频率0.90.920.970.940.9540.951当抽查的球数很多时,抽到优等品的频率接近于常数,并在它附近摆动。(2)定义:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件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的概率,记作。理解:需要区分“频率”和“概率”这两个概念:(1)频率具有随机性,它反映的是某一随机事件出现的频繁程度,它反映的是随机事件出现的可

4、能性。(2)概率是一个客观常数,它反映了随机事件的属性。大量重复试验时,任意结果(事件)出现的频率尽管是随机的,却“稳定”在某一个常数附近,试验的次数越多,频率与这一常数偏差大的可能性越小。这一常数就成为该事件的概率。3.概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率。4.概率的性质:必然事件的概率为,不可能事件的概率为,随机事件的概率为,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形。5.随机现象的两个特征(1)结果的随机性:即在相同的条件下做重复的试验时,如果试验的结果不止一个,则在

5、试验前无法预料哪一种结果将发生。(2)频率的稳定性:即大量重复试验时,任意结果(事件)出现的频率尽管是随机的,却“稳定”在某一个常数附近,试验的次数越多,频率与这一常数偏差大的可能性越小。这一常数就成为该事件的概率。二、古典概型1.基本事件。一次试验中可能出现的每一个基本结果称为一个基本事件。例如:投掷硬币出现2种结果叫2个基本事件,通常试验中的某一事件由几个基本事件组成(例如:投掷一枚骰子出现正面是3的倍数这一事件由“正面是3”、“正面是6”这两个基本事件组成)。2.等可能性事件。如果一次试验中可能出现的结果有个,而

6、且所有结果出现的可能性都相等,那么每个基本事件的概率都是,这些事件叫等可能性事件。3.古典概型。(1)所有的基本事件只有有限个;(2)每个基本事件的发生都是等可能的。我们将满足上述条件的随机试验的概率模型称为古典概型。4.古典概型的概率。如果一次试验中可能出现的结果有个,而且所有结果都是等可能的,如果事件包含个结果,那么事件的概率。①一个基本事件是一次试验的结果,且每个基本事件的概率都是,即是等可能的;②公式是求解公式,也是等可能性事件的概率的定义,它与随机事件的频率有本质区别。三、几何概型古典概型要求样本点总数为有限

7、。若是有无限个样本点,特别是连续无限的情况,虽是等可能的,也不能利用古典概型。一般地,在几何区域D中随机抽取一点,记事件“该点落在其内部一个区域d内”为事件A,则事件A发生的概率P(A)=这样定义的概型称为几何概型。其中“测度”可以分别是长度、面积和体积。【典型例题】例1.指出下列事件是必然事件,不可能事件,还是随机事件。(1)某地1月1日刮西北风;(2)当x是实数时,x2≥0;(3)手电筒的电池没电,灯泡发亮;(4)一个电影院某天的上座率超过50%。解:由题意可知,(2)是必然要发生的,即为必然事件;(3)是不可能发

8、生的,即为不可能事件;(1)、(4)有可能发生也有可能不发生,即为随机事件。例2.(1)某厂一批产品的次品率为,问任意抽取其中10件产品是否一定会发现一件次品?为什么?(2)10件产品中次品率为,问这10件产品中必有一件次品的说法是否正确?为什么?解:(1)错误;(2)正确。例3.将骰子先后抛掷2次,计算:(1)一共有多少种不同的

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