1、当试验中涉及两个元素且可能结果较多时,适宜采用列表法。该方法涉及将所有可能的结果逐一列出,以便后续计算概率。(2) 列表法的目的是确保不遗漏任何可能结果,从中筛选出符合事件A或B的结果数量,并据此求解概率。(3) 列举法(树状图法)的核心在于全面呈现所有可能的样本点。
2、相互独立是关键。对于离散型,P(X=i, Y=j) = P(X=i) * P(Y=j),谨记。E(XY)的求法可以先求出XY的分布律。P 0.32 0.08 0.48 0.12。E(XY) = 3 * 0.32 + 4 * 0.08 + 6 * 0.48 + 8 * 0.12 = 12。
3、概率中a和c的计算公式为a:p(a)=条件概率/总概率p(a)=p(a|b)/p(b)。c:p(c)=条件概率/总概率p(c)=p(a|c)/p(c)。概率中C是组合,A是排列用法,如果题目中选出的个体没有先后顺序就用组合,如果有先后顺序就用排列。概率中的C和A各使用方法:c表示组合方法的数量。
4、计算方法:通过计算“有利”几何图形与总几何图形之间的长度之比来求解概率。总结: 概率的计算方法依赖于试验的类型和已知条件。 古典概型适用于有限样本空间和等可能性的情况。 条件概率和全概率公式用于处理复杂事件和依赖关系。 贝叶斯公式是条件概率的逆问题求解方法。
5、C(2,10)是总的可能的个数。C(2,6)是抽取两件全都合格的个数。C(2,6)/C(2,10):是抽取两件都为合格产品的概率。1-C(2,6)/C(2,10):即为抽中一件不合格产品或抽中两件不合格产品的概率(即所取的产品中至少有一件不合格品的概率)。
1、甲。甲的命中率是0.4,即乙先命中的充分不必要条件是甲不中且乙中即甲先中的概率是0.4,乙是0.5乘以0.6只有0.3,所以甲先命中概率高。
2、=3x0.4x0.4x0.6 =2x0.24 =0.288 2次命中的概率为:0.288。【解析】命中率为:0.4,则不中率为:1-0.4=0.6。恰好投中两次有三种情况:第一球和第二球中,第一球和第三球中,第二球和第三球中。
3、若要乙取得胜利,(1-p)×1/2,(1-p)×1/2×1/2,(1-p)^2×(1/2)^3,(1-p)^2×(1/2)^4……(1-p)^k×(1/2)^(2k-1)+(1-p)^k×(1/2)^2k……加起来:3(1-p)/4)/(1-(1-p)/4),若乙胜概率为0.5,则p=0.6。
4、一)甲0.2×0.2×0.8=0.0. (二)0.2×0.6+0.8×0.4=0.4.. (三)甲中一,乙没中概率+甲中2乙中一概率。
5、甲获胜的概率为2/3,乙获胜的概率为1/3。
1、确定实验有几个步。把每一步可能产生的结果列为一层画出树状图。沿着树杈列出所有可能的结果,最后再来确定总的结果以及符合条件的结果树。第四计算符合条件的概率。树状图画法:最小树形图,就是给有向带权图中指定一个特殊的点v,求一棵有向生成树T,使得该有向树的根为v,并且T中所有边的总权值最小。
2、首先画出两条分支,表示第一次投球情况:中,不中。接下来第二投,分别从中和不中的分支各画出两个分支,便有四个结果:中,不中;中,不中……以此类推,便能得到一个树状图从中就可以看出每种情况所占的概率。(同走路的路线的种类。
3、第一,确定实验有几个步骤。第二,把每一步可能产生的结果列为一层画出树状图。第三,沿着树杈列出所有可能的结果,最后再来确定总的结果以及符合条件的结果树。第四,计算符合条件的概率。重点的内容,当然与求概率的另一种方法列表法区别和使用范围的了解,则是大家在解题初期就应当明确的内容之一。
4、拿到题目之后,先审题,理解题意。题目中假设A小正方体朝上的数字用x表示,B小正方体朝上的数字用y表示。作树状图,先画出来x(A小正方体朝上的数字)的六种可能,分别是数字1,2,3,4,5,假设A小正方体朝上的数字是1,即x=1的时候,列出y(B小正方体朝上的数字)的六种可能。
5、画树状图的方法都是基于对简单的列举法的一个升级,从中得到启发,而解决更加复杂,参与这个过程的因素更多的求概率的问题。画树状图,其中涉及到的两种因素。有先后的次序时,一定按照这个次序进行列出所有的可能结果,然后再求其中某一个事件所发生的概率。
6、树状图求概率的绘制步骤如下:理解题意:首先,仔细阅读题目,明确题目中的条件和要求。例如,假设有两个小正方体A和B,A小正方体朝上的数字用x表示,B小正方体朝上的数字用y表示。绘制树状图的根节点:在纸上或电子设备上,首先画出树状图的根节点,代表A小正方体朝上的数字x的所有可能情况。
1、二项分布Binomial是一个离散概率分布,用于描述在重复进行n次独立的伯努利实验中,特定事件发生次数的概率分布。以下是关于二项分布的核心要点:定义:二项分布描述了在固定次数的独立实验中,成功事件出现特定次数的概率。
2、接下来,我们引入二项分布。二项分布描述了在重复进行n次独立的伯努利实验中,特定事件发生次数的概率分布。它是一个离散概率分布,用于计算在n次独立实验中出现特定次数成功的概率。二项分布的关键参数包括实验次数n和每次实验成功的概率p。
3、二项分布(Binomial Distribution),是一种描述多次伯努利试验(Bernoulli Experiment)结果的统计分布。在n次独立重复试验中,每次试验只有两种可能的结果,且这两次结果的概率固定为p和1-p,分别代表事件发生与不发生。
4、二项分布(binomial distribution)就是对这类只具有两种互斥结果的离散型随机事件的规律性进行描述的一种概率分布。考虑只有两种可能结果的随机试验,当成功的概率(π)是恒定的 二项分布公式 ,且各次试验相互独立,这种试验在统计学上称为伯努利试验(Bernoulli trial)。
5、二项分布(Binomial Distribution),即重复n次的伯努利试验(Bernoulli Experiment), 用ξ表示随机试验的结果。
解:(1)(说明:题中的“给X元”理解为“奖X元”)获奖的概率为:P(摸到红球)+P(摸到黄球)=1/20+2/20=3/20 (2)被骗走的钱=奖金-参玩费=1/20*100*6+2/20*100*4-100*3=-230元。(1)获奖的概率为3/20;(2)如果有100个人每人玩一次 会骗走230元钱 。
首先,我们计算出两次投中的概率。每次投中的概率是0.4,未中的概率是0.6。因此,两次投中的概率是0.4*0.4=0.16。而一次投中的概率是0.4*0.6+0.6*0.4=0.48,未中的概率是0.6*0.6=0.36。接下来,我们考虑五次投篮中恰有两次投中的情况。
答案:这道题目是关于条件概率的计算。计算甲在合格条件下的概率 $P$:已知甲被选中的概率是 $frac{2}{10}$,甲合格的概率是 $0.85$,总合格的概率是 $0.86$。根据条件概率的定义,$P = frac{P}{P}$。
因此,至少命中2次的概率可以通过1减去1次都不中的概率,减去恰好命中1次的概率得到,计算公式为1-0.2^5-5*0.2^4*0.8。计算后得出,至少命中2次的概率为0.99328。这说明在5次独立投篮中,该选手至少能命中2次的概率非常高。
=.=三次里面挑出来两次命中,于是有C 1 3 =3;不考虑顺序问题,命中两次,没有命中一次的概率是:0.8^2*(1-0.8)=0.128;于是恰好有两次命中的概率:0.128*3=0.384。
从概率这个角度讲。由于他的命中率是1/4。也就是说他只要投4次至少就有一次会中。而题目要求只要抽中为止。所以这个人没有必要投第五次。