必修3-第三章概率复习课.ppt

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1、第三章概率复习一、知识回顾:随机事件的概率事件事件的概率随机事件必然事件不可能事件概率的定义怎样得到随机事件的概率0<P<1P=1P=0概率频率概率是频率的稳定值用频率估计概率用列举法求概率一个事件在多次试验中发生的可能性叫做这个事件发生的。在多次试验中,某个事件出现的次数叫,某个事件出现的次数与试验总次数的比,叫做这个事件出现的,频数频率概率区别某可能事件发生的概率是一个定值.而这一事件发生的频率是波动的.当试验次数不大时,事件发生的频率与概率的差异甚至很大.频率与概率的区别与联系联系当试验次数很大时,一个事件

2、发生的频率稳定在相应的概率附近.即试验频率稳定于理论概率。因此:我们可以通过多次试验,用一个事件发生的频率来估计这一事件发生的概率.注意事件发生的频率不能简单地等同于其概率下表列出了一些历史上的数学家所做的掷硬币试验的数据:试验者投掷次数正面出现频数正面出现频率布丰404020480.5069德.摩根409220480.5005费勒1000049790.4979皮尔逊1200060190.5016皮尔逊24000120120.5005罗曼诺夫斯基80640396990.4923例:关于天气预报中预报某地下雨的概率

3、为10%,则下列解释正确的是(A)有10%的区域下雨(B)一天中有10%的时间下雨(C)下雨的可能性为10%(D)由于10%比较小,所以不下雨1、事件的关系和运算互斥事件:对立事件:不可能同时发生的两个事件叫做互斥事件.其中必有一个发生的互斥事件叫做对立事件.(一)互斥事件和对立事件二、概率的加法互斥事件与对立事件的联系与区别:1、两事件对立,必定互斥,但互斥未必对立2、互斥的概念适用于多个事件,但对立概念只适用于两个事件3、两个事件互斥只表明这两个事件不能同时发生,即至多只能发生一个,但可以都不发生;而两事件对

4、立则表明它们有且只有一个发生(二)和事件A∪B:表示事件A、B中至少有一个发生的事件.(1)当A、B是互斥事件时:(2)当A、B是对立事件时:求法:(1)直接法:化成求一些彼此互斥事件的概率的和;(2)间接法:求对立事件的概率.(1)试验总所有可能出现的基本事件只有有限个;(2)每个基本事件出现的可能性相等我们将具有这两个特点的概率模型称为古典概率模型,简称古典概型。P(A)=A包含的基本事件的个数基本事件总数当且仅当所描述的基本事件的出现是等可能性时才成立古典概型在几何概型中,事件A的概率计算公式如下:P(A)

5、=构成事件A的区域长度(面积或体积)试验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积)当且仅当所描述的基本事件的出现是等可能性时才成立几何概型(1)试验总所有可能出现的基本事件有无限个;(2)每个基本事件出现的可能性相等我们将具有这两个特点的概率模型称为几何概率模型,简称几何概型。不同:古典概型要求基本事件有有限个,几何概型要求基本事件有无限多个.相同:两者基本事件的发生都是等可能的;古典概型与几何概型的区别1、甲乙两人下棋,两人下成和棋的概率是1/2,乙胜的概率是1/3,则乙不输的概率是()甲获的概率是()甲不输的概

6、率是()5/61/62/3概率的基本性质热身练习2、同时掷两个骰子,出现点数之和大于11的概率是()3、如图所示,在矩形ABCD中,AB=4cm,BC=2cm,在图形上随机地撒一粒黄豆,则黄豆落在阴影部分的概率是古典概型几何概型1/36ACDB典型例题例1:柜子里装有3双不同的鞋,随机地取出2只,试求下列事件的概率(1)取出的鞋子都是左脚的;(2)取出的鞋子都是同一只脚的;解:基本事件的总个数:(1)记“取出的鞋子都是左脚的”为事件A包含基本事件个数为3,由古典概型的概率公式得P(A)=(2)记“取出的鞋子都是同

7、一只脚的”为事件B,P(B)=计算古典概型事件的概率可分三步①算出基本事件的总个数n,②求出事件A所包含的基本事件个数m,③代入公式求出概率P。在计算基本事件总数和事件A包含的基本事件个数时,要做到不重不漏。例1:柜子里装有3双不同的鞋,随机地取出2只,试求下列事件的概率解(1)记“取出的鞋一只是左脚的,一只是右脚的”为C(2)记“取出的鞋不成对”为DP(D)=牛刀小试(1)取出的鞋一只是左脚的,一只是右脚的;(2)取出的鞋不成对;【点评】含有“至多”“至少”等类型的概率问题,从正面解决比较困难或者比较繁琐时,可

8、考虑其反面,即对立事件,然后利用对立事件的性质进一步求解。例2、取一根长为3m的绳子,拉直后在任意位置剪断,那么剪得两段的长度都不小于1m的概率有多大?思路分析:本题主要考查线段型的几何概型及其应用,从每一个位置剪断绳子都是一个基本事件,剪断位置可以是长度为3m绳子上的任意一点,则基本事件有无限多个,所以属于几何概型。解:如图所示,记A为剪得两段绳子长都不小于1m,把绳子

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