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概率的基本概念
- 样本空间 :一个随机试验所有可能结果组成的集合,通常用
表示。例如,抛一枚骰子,所有可能出现的点数
构成的集合就是这个随机试验的样本空间,即
。
- 随机事件 :样本空间
的子集称为随机事件,简称事件,常用大写字母
、
、
等表示。比如在抛骰子试验中,"出现偶数点" 就是一个随机事件,可表示为
。
- 概率 :是对随机事件发生可能性大小的度量。对于一个随机事件
,其概率
满足
。
表示事件
不可能发生,
表示事件
必然发生。若抛一枚均匀的硬币,正面朝上的概率正面,这意味着在大量重复抛硬币试验中,正面朝上的次数大约占总次数的一半。
概率的基本性质
- 非负性 :对于任意事件
,有
。这是概率的基本要求,因为概率表示的是事件发生的可能性,不可能为负数。
- 规范性 :
,即样本空间
作为必然事件,其发生的概率为
。
- 可加性 :若事件
与
互斥,即
,则P
。例如,在抛骰子试验中,"出现
点" 和 "出现
点" 是互斥事件,那么 "出现
点或
点" 的概率
。
概率的计算方法
- 古典概型 :若随机试验满足样本空间
中样本点总数
有限,且每个样本点发生的可能性相等,对于事件
,
包含的样本点个数为
,则
。例如从
个球(其中
个红球,
个白球)中随机摸一个球,摸到红球的概率
。
- 几何概型 :用于解决样本空间是无限的且具有几何度量(如长度、面积、体积等)的问题。若随机试验的样本空间
是一个可度量的几何区域,事件
是
的某个子区域,且在
内任取一点的可能性相等,则的几何度量的几何度量。比如在一个边长为
的正方形内随机取一点,该点到正方形中心的距离小于
的概率,可通过计算以正方形中心为圆心、半径为
的圆的面积与正方形面积之比得到,即
。
场景示例
- 天气预报:气象部门根据大量的气象数据和模型分析,预测明天降雨的概率为30%。这里的30%就是对 "明天降雨" 这一随机事件发生可能性的度量,人们可以根据这个概率来决定是否携带雨具等。
- 彩票中奖 :以双色球为例,计算中一等奖的概率。从
个红球中选
个,从
个蓝球中选
个,全部组合数为
,而中一等奖只有
种情况,所以中一等奖的概率极低,约为
。这体现了概率在评估风险和收益方面的作用,让人们了解到中彩票大奖是极其罕见的事件。
- 产品质量检测 :工厂生产的一批产品中,通过抽样检测来估计产品的合格率。假设抽取
件产品,有
件合格,则可以估计这批产品的合格概率约为
,这有助于企业了解产品质量状况,采取相应的改进措施等。