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文档简介

3.1.3频率与概率

投掷硬币的试验:虽然我们不能预先判断出现正面向上,还是反面向上。但是假定硬币均匀,直观上可以认为出现正面与反面的机会相等。即在大量试验中出现正面的频率接近于0.5.历史上有些学者做过成千上万次的投掷硬币的试验。结果如下表:实验者试验次数(n)出现正面的次数(m)出现正面的频率(m/n)棣莫佛204810610.5181蒲丰404020480.5069费勒1000049790.4979皮尔逊1200060190.5016皮尔逊24000120120.5005抛硬币试验我们可以设想有1000人投掷硬币,如果每人投5次,计算每个人投出正面的频率,在这1000个频率中,一般说,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1都会有。而且会有不少是0或1;如果要求每个人投20次,这时频率为0,0.05,0.95,1的将会变少;多数频率在0.35~0.65之间,甚至于比较集中在0.4~0.6之间;如果要求每人投掷1000次,这时绝大多数频率会集中在0.5附近,和0.5有较大差距的频率值也会有,但这样的频率值很少。而且随着投掷次数的增多,频率越来越明显地集中在0.5附近。人们经过大量试验和实际经验的积累逐渐认识到:在多次重复试验中,同一事件发生的频率在某一数值附近摆动,而且随着试验次数的增加,一般摆动幅度越小,频率呈现一定的稳定性,频率的稳定性揭示出随机事件发生的可能性有一定的大小。事件的频率稳定在某一数值附近,我们就用这一数值表示事件发生的可能性大小。事件的概率一般地,在n次重复进行的试验中,事件A发生的频率,当n很大时,总在某个常数附近摆动,随着n的增加,摆动幅度越来越小,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记为P(A).由定义可得概率P(A)满足:必然事件与不可能事件可看作随机事件的两种特殊情况.注意点:1.随机事件A的概率范围因此,随机事件发生的概率都满足:0≤P(A)≤12.频率与概率的关系(1)联系:随着试验次数的增加,频率会在概率的附近摆动,并趋于稳定.

在实际问题中,若事件的概率未知,常用频率作为它的估计值.(2)区别:频率本身是随机的,在试验前不能确定,做同样次数或不同次数的重复试验得到的事件的频率都可能不同.

而概率是一个确定数,是客观存在的,与每次试验无关.例1.为了确定某类种子的发芽率,从一大批种子中抽出若干批作发芽试验,其结果如下:种子粒数257013070020003000发芽粒数246011663918062713发芽率0.960.8570.8920.9130.9030.904从以上的数据可以看出,这类种子的发芽率约为0.9.例2.某市统计近几年新生儿出生数及其中男婴数(单位:人)如下:时间1999年2000年2001年2002年出生婴儿数21840230702009419982出生男婴数11453120311029710242(1)试计算男婴各年出生频率(精确到0.001);(2)该市男婴出生的概率约是多少?(1)1999年男婴出生的频率为:解:同理可求得2000年、2001年和2002年男婴出生的频率分别为:0.521,0.512,0.512.(2)各年男婴出生的频率在0.51~0.53之间,故该市男婴出生的概率约是0.52.概率的意义像木棒有长度,土地有面积一样,概率是对随机事件发生的可能性大小的度量,它反映了随机事件发生的可能性的大小。但随机事件的概率大,并不表明它在每一次试验中一定能发生。概率的大小只能说明随机事件在一次试验中发生的可能性的大小,即随机性中含有的规律性。认识了这种随机性中的规律性,就使我们能比较准确地预测随机事件发生的可能性。例2.如果某种彩票的中奖概率为1/1000,那么买1000张这种彩票一定能中奖吗?解:买1000张彩票相当于1000次试验,对于一次试验来说,其结果是随机的,即有可能中奖,也有可能不中奖,但这种随机性又呈现一定的规律性,“彩票的中奖概率为1/1000是指当试验次数相当大,即随着购买彩票的张数的增加,大约有1/1000的彩票中奖。因此,买1000张彩票,即做1000次试验,其结果仍是随机的,可能一次也没有中奖,也可能中奖一次、二次、甚至多次。例3.在生活中,我们有时要用抽签的方法来决定一件事情,例如5张票中有1张奖票,5个人按顺序从中各抽1张以决定谁得到其中的奖票,那么,先抽或是后抽(后抽人不知道先抽人抽出的结果)对各人来说公平吗?也就是说,各人抽到奖票的概率相等吗?解:不妨把问题转化为排序问题,即把5张票随机地排列在位置1,2,3,4,5上,对于这张奖票来说,由于是随机排列,因此它的位置有5种可能,故它排在任一位置上的概率都是。5个人按排定的顺序去抽,比如甲排在第1位上,那么他抽得奖票的概率,即奖票恰好排在第1个位置上的概率为。因此,不管排在第几位上去抽,在不知前面的人抽出结果的前提下,得到奖票的概率都是。例4.生活中,我们经常听到这样的议论:“天气预报说昨天降水概率为90%,结果根本一点雨都没下,天气预报也太不准确了。”学了概率后,你能给出解释吗?解:天气预报的“降水”是一个随机事件,概率为90%指明了“降水”这个随机事件发生的概率,我们知道:在一次试验中,概率为90%的事件也可能不出现,因此,“昨天没有下雨”并不说明“昨天的降水概率为90%”的天气预报是错误的。例5.从一批准备出厂的电视机

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