[所有分类]1-2节.ppt

  1. 1、本文档共31页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多
[所有分类]1-2节

课程要求 期末总成绩=期末考试成绩×80%+平时成绩 平时成绩占百分之二十,其中包括: 1、课堂出勤: 6%;(缺1次扣2分,缺5次不及格) 2、平时测验: 8%; 3、作业: 6%;(缺1次扣2分,缺4次不及格) 平时成绩合格分为12分,低于12分不及格,不允许参加期末考试; 要求课堂记笔记,自己准备作业本; 辅导答疑时间:周三中午E3-201(暂定). 第一章 概率论的基本概念 随机试验 样本空间、随机事件 频率与概率 等可能概型(古典概型) 条件概率 事件的独立性 §2.样本空间、随机事件 * Up Re * 邢双云 概率天气预报是用概率值表示预报量出现可能性的大小,它所提供的不是某种天气现象的有或无,某种气象要素值的大或小,而是天气现象出现的可能性有多大.如对降水的预报,传统的天气预报一般预报有雨或无雨,而概率预报则给出可能出现降水的百分数,百分数越大,出现降水的可能性越大.一般来讲,概率值小于或等于30%,可认为基本不会降水;概率值在30%-60%,降水可能发生,但可能性较小;概率在60%-70%,降水可能性很大;概率值大于70%,有降水发生.概率天气预报既反映了天气变化确定性的一面,又反映了天气变化的不确定性和不确定程度.在许多情况下,这种预报形式更能适应经济活动和军事活动中决策的需要. 概率天气预报 彩票的规则是49选6,即在1至49的49个号码中选6个号码.买一张彩票,你只需要选六个号,花2元钱而已.在每一轮,有一个专门的摇奖机随机摇出6个标有数字的小球,如果6个小球的数字都被你选中了,你就获得了头等奖.可是,当我们计算一下在49个数字中随意组合其中6个数字的方法有多少种时,我们会吓一大跳:从49个数中选6个数的组合有10068347520种方法! 彩票中奖概率 这就是说,假如你只买了一张彩票,六个号码全对的机会是大约一百亿分之一,这个数小得已经无法想象。 那么为什么总有人能成为幸运儿呢? 这是因为参与的人数是极其巨大的,人们总是抱着撞大运的心理去参加.孰不知,彩民们就在这样的幻想中为彩票公司贡献了巨额的财富.一般情况下,彩票发行者只拿出回收的全部彩金的45%作为奖金返还,这意味着无论奖金的比例如何分配,无论彩票的销售总量是多少,彩民平均付出的2元钱只能赢得0.45元的回报.从这个平均值出发,这个游戏是绝对不划算的. 概率论的起源之一是博奕问题。15~16世纪意大利数学家帕乔利(Pacioli)、塔尔塔利亚(Tartaglia)和卡尔达诺的著述中曾讨论过“如果两人赌博提前结束,该如何分配赌金”等概率问题。1654年左右,爱好赌博的法国人梅雷(A.G.C.de Mere)向帕斯卡提出了类似的合理分配赌金问题,引发了帕斯卡与费马之间探讨概率论问题的多封通信,他们用不同的组合方法给出了这类问题的正确答案。荷兰数学家惠更斯(C.Huygens,1629~1695)访问巴黎时了解到帕斯卡与费马的通信研究,对这类问题产生兴趣并著《论赌博中的计算 (1657),探讨概率问题的原理。这些数学家主要以代数方法计算概率,他们的著述中出现了第一批概率论专门概念(如数学期望)与定理(如概率加法、乘法定理),标志着概率论作为一门科学的诞生。 序 言 概率论是研究什么的? 自然与社会中的现象 1、必然(确定性)现象 2、偶然(随机性)现象 序 言 必然现象: 1、在地球表面,上抛的物体一定会下落。 2、在标准大气压下,水加热到100oc就会沸腾。 3、三角形两边之和大于第三边。 必然现象的特点: 服从特定的因果规律,从一定的条件出发,一定可以推出确切结果。 随机现象: (1)随机掷一枚硬币,出现带国徽的一面。 (2)买电脑彩票,中了一等奖。 (3)十字路口,每天通过的行人和汽车的数量。 (4)灯泡的使用寿命。 随机现象的特点: 在每一次观察或试验前,无法得知其确切结果, 或者说出现那一个结果“凭机会而定”! 我们对随机现 象的研究最关心的 是什么问题呢? 出现某一结果的机会或者可能性有多大? 随机现象的背后隐藏着规律! 试验者 试验次数n 正面出现的次数nH 正面出现的频率 Buffon 4040 2048 0.5069 K.Person 12000 6019 0.5016 24000 12012 0.5005 例:掷一枚硬币,观

文档评论(0)

qiwqpu54 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档