概率论 1.3 古典概型与几何概型

news2024/12/23 13:55:16

1.3.1 排列与组合

  1. 排列

从n个不同元素任取r(r<=n)个元素排成一列(考虑元素出现的先后次序),称此为一个排列,此种排列的总数为=n(n-1)....(n-r+1)=n!/(n-r)!,若r=n,则称为全排列,

2.重复排列

从n个不同元素中每次取出一个,放回后再取出;下一个,如此连续取,次所得的排列称为重复排列,此种重复排列数共有n个,这里, 允许大于么

3.组合

从n个不同元素中任取r(r<几)个元素并成一组(不考虑元素出现的先后次序),称为一个组合,此种组合的总数为

Ch

n (n

- 1)... (n r+1)

r!

nl

Fr! (n = r)!

易知

A, =Cr!, C, =C

排列组合公式在古典概型的概率计算中经常使用。

1.3.2 古典概型

具有以下两个特点的试验称为古典概型:

(1)有限性:试验的样本空间只含有限个样本点;

(2) 等可能性:试验中每个基本事件发生的可能性相同

对于古典概型,若样本空间中共有n个样本点,事件A 包含人个样本点,则事件

A 的概率为

事件4 中所包含样本点的个数

P(A)

2中所有样本点的个数

容易验证,由上式确定的概率满足公理化定义

【例 1.77(随机取数问题)从1,2,…,10共10个数字中任取一个,取后放回,

先后取出 7个数字,试求下列各事件的概率:

(1) A

=“7 个数字全不相同”;

(2) B

一“不含10与 1”;

(3)C=“10恰好出现两次”。

解随机试验的样本空问共含有10? 个不同的样本点,则

(3)对于事件C,出现两次 10可以是7次中的任意两次,故有C号种选择,其他5

次中,每次只能取剩下9个数字中的任何一个,故

C3 • 9

p(C)

0.124003.

107

例 1.8】(摸球问题)袋中有a 个白球,6个红球,k个人依次在袋中取一个球,

考虑下列两种取球方式,求第i(i=1,2,

,k)个人取到白球的概率.(1)作放回

抽样(即前一人取一个球观察颜色后放回袋中,后一个人再取一球),(2,作不放回抽

样(即前一人取一个球观察颜色后不放回袋中,后

-个人再取一球)

解记B=“第ii=1,2,

,k)个人取到白球”

1)放回抽样的情况.

第1个人取到白球的概率为-

2+6•因为是放回抽样,所以第2人,第3人,

第k人取到白球的概率均为

a大6,

P(B)=

a th

(2)不放回抽样的情况.

<个人各取一球,每种取法是一个基本事件,k 个人各取一球共有(a+6(a+6

-1∞[6a+6=(一11=A4,种取法.

当事件 B 发生时,第之人取的应是白球,它可以是a 个白球中的任一个,有a种

取法,其余被取的 k一1个球可以是其余a十6一1个球中的任意k一1个,共有(a+6

=16a+6=②∞16a+6=①=[¢=①+1J>=A千6-1种取法,所以

P(B)

a A"-b-i

A +6

a(a+6-①(a+6=1=1∞(a+6-1

(a +6(a+6=1∞€(a+6一k千17

- (k -1) +1

士6

值得注意的是,P(B)与之无关,即k 个人取球,尽管取球的先后次序不同,每个

人取到白球的概率是一样的,大家机会均等;放回抽样与不放回抽样取到白球的概率

也是一样的

类似的问题如购买彩票等,无论先买后买,中奖的概率是一样的.

【例1.9】(分房问题)

有几个人,每个人都以同样的概率被分配在 N(n≤N)间

房中的每一问中,试求下列各事件的概率:

(① A

一“某指定九间房中各有一人”

(2)B一“恰有几间房,其中各有一人”;

到达,所以由等可能性知这是一个几何概型问题,

样本空间2=1(z,3):0≤z,3≤60)

事件 A=“甲乙能会面”={(z,>)E2:1z一31≤20),因此

pPeA)一 附面餐

< 602

- 402

602

【例 1.11】<蒲丰投针问题)

平面上面有间隔为d (d二0的等距平行线,向平

面任意投掷一枚长为((L<d)的针,求针与任一平行线相交的概率.

解以,表示针的中点与最近一条平行线的距离,又以9表示针与直线间的交

角,如图1.2 所示.易知样本空间 2满足

0≤¢

Fd

0

<0<%.

2

由这两式可以确定平面上的一个矩化口,口的面积y”

A二“针与平行线相交” 发生当且仅当0≤五≤元

因此

7

sinode

2

A 的面积

P(A)

一2的面积

2l

di

du

2

+47 (11477-15,5138)

-sing

o

图 1.2蒲丰投针问题

蒲丰投针试验的应用及意义:根据频率的稳定性,当投针试验次数n很大时,测

出针与平行线相交的次数m,则频率值〞

“即可作为PCA)的近似值代人上式,那么

m一dr

n

2nl

dm

利用上式可以计算圆周率元 的近似值.

【例1.12】 随机向边长为1的正方形内投点,试求点投在正方形的一条对角线

上的概率,如图1.3所示.

解样本空间 2=1(z,):0二z,y<1),事件 A=

“点投在正方形的对角线上”={(z,»):2三〉),因此

对角线的面积

O

P(A)

=

=0.

中方形的面积

1

说明:根据前面概率的性质 1,我们知道不可能事件

的概率为 0.本例表明,概率为。的事件未必是不可能事

件,可能发生.类似地,概率为1的事件也未必是必然

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