1. Trang chủ
  2. » Giáo án - Bài giảng

Định nghĩa xác suất Toán 11

31 1,7K 2

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 31
Dung lượng 1,14 MB

Nội dung

CHƯƠNG 2 ĐỊNH NGHĨA XÁC SUẤT 1Phép thử Phép thử hay thí nghiệm ngẫu nhiên là thực hiện một bộ điều kiện xác định và quan sát kết quả sao cho kết quả của phép thử xẩy ra không xác định t

Trang 1

CHƯƠNG 2 ĐỊNH NGHĨA XÁC SUẤT

1)Phép thử

Phép thử hay thí nghiệm ngẫu nhiên là thực hiện một

bộ điều kiện xác định và quan sát kết quả sao cho kết quả của phép thử xẩy ra không xác định trước được.

Ví dụ 1: Gieo một đồng xu có hai mặt sấp, ngửa cân xứng và đồng chất, kết quả xuất hiện mặt sấp(S) mặt ngửa(N) là một phép thử

Trang 2

2) Biến cố liên kết với phép thử

Định nghĩa : Xét một phép thử, Ω là tập tất cả các khả năng có thể xẩy ra và từng đôi xung khắc với nhau sao cho khi thực hiện phép thử kết quả đều thuộc về Ω Khi đó Ω được gọi là không gian biến cố sơ cấp.Tập con A bất kỳ của Ω được gọi là một

biến cố liên kết với phép thử.

Ví dụ 2: Gieo một đồng xu cân xứng đồng chất có hai mặt S,N

Không gian biến cố sơ cấp ( Các khả năng có thể) là tâp Ω =

(S,N); biến cố xuất hiện mặt sấp A = (S) ,biến cố xuất hiện mặt ngửa B = (N) là các biến cố liên kết với phép thử

Ví dụ 3: Gieo một con xúc xắc đồng chất việc xuất hiện mặt

trên trong phép thử là mặt i nào đó ( i = M1; M6) Không gian biến cố sơ cấp Ω = ( M1,M 2,M3,M4,M5,M6)

Trang 3

3) Các loại biến cố

•Biến cố chắc chắn là biến cố luôn xẩy ra theo phép thử.

Ví dụ 4: Ω là biến cố chắc chắn

•Biến cố bất khả là biến cố không bao giờ xẩy ra Kí hiệu Ø.

Ví dụ 5 : Biến cố xuất hiện mặt M7 trong ví dụ 3 là bất khả

•Biến cố ngẫu nhiên là biến cố có thể xẩy ra hoặc không xẩy ra

•Ví dụ : Biến cố xuất hiện mặt (S) hoặc (N) ví dụ 1, biến cố xuất hiện một mặt nào đó từ 2, đến 6 ví dụ 3 là các biến cố ngẫu nhiên.

Trang 4

4) Định nghĩa xác suất ( dạng cổ điển )

Xác suất của biến cố A là một số không âm Kí hiệu P(A) biểu thị khả năng xẩy ra biến cố A và xác định như sau :

Ví dụ 6: 1) Tìm xác suất xuất hiện mặt sấp ( ví dụ 1)

2) Tìm xác suất xuất hiện mặt số chẵn ( ví dụ 3)

Trang 5

5) Định nghĩa xác suất theo hình học

Một phép thử có không gian các biến cố sơ cấp đồng khả năng Ω là một tập vô hạn không đếm được A là

biến cố bất kỳ được biểu diễn bằng một miền con của

Ví dụ 7: Hai tàu thủy cùng đến một cầu cảng trả hàng

Thời gian chúng đến cảng là độc lập nhau trong 24 giờ

Hãy tính xác suất để chiếc nọ phải chờ chiềc kia để vào cầu cảng Biết thời gian trả hàng của chiếc thứ nhất 2 giờ, chiếc thứ 2 4 giờ

Trang 7

Y =x

Y= x-4 Y=x+2

K

M 24

24

Trang 8

6) Định nghĩa xác suất theo thống kê

a) Tần suất của một phép thử : A là biến cố liên kết với

phép thử Lặp lại phép thử trong n lần thì có m lần luất hiện A Khi đó f(A) = được gọi là tần suất xẩy ra biến cố A

b) Định nghĩa: Tần suất của biến cố A trong một phép thử

khi số lần thử càng lớn thi f(A) = P(A)

n m

Ví dụ 8: Một xạ thủ bắn 1000 phát vào bia, trong đó có

800 phát trúng bia, A là biến cố bắn trúng bia Vậy

P(A) = 0,8

Trang 9

7) Mối quan hệ giữa các biến cố

a) Quan hệ kéo theo: Biến cố A gọi là kéo theo biến cố Bvà ký hiệu là AB

nếu và chỉ nếu A xẩy ra thì B xẩy ra

b) Quan hệ tương đương , các biến cố A và B tường đương và ký hiệu A=B

khi và chỉ chi AB và B A

c) Tổng của hai biến cố : Tổng của hai biến cố A và B là một biến cố ký hiệu

là A  B biến cố tổng xẩy ra khi và chỉ khi A xẩy ra hoặc B xẩy ra

d) Tích của hai biến cố: Tích của hai biến cố A và B ký hiệu AB là một biến

cố mà biến cố tích xẩy ra khi và chỉ khi A và B đồng thời xẩy ra.

e) Biến cố xung khắc: A và B là hai biến cố xung khắc nếu và chỉ nếu A B

= Ø

f) Hiệu hai biến cố là một biến cố kí hiệu A\ B là một biến cố sao cho khi

biến cố hiệu xẩy ra thì A xẩy ra mà không có B.

g) Biến cố đối lập A được gọi là biến cố đối lập của biến cố Akhi và chỉ khi A xẩy ra thì A không xẩy ra và ngược lại.

Trang 10

8) Một số định lý về xác suất

a) Định lý cộng xác suất:A và B là hai biến cố xung khắc

đều là các biến cố liên kết của một phép thử khi đó ta

Trang 11

Giải:Các khả năng có thể

A là biến cố 2 viên màu đỏ, khả năng thuận lợi cho A là

B là biến cố 2 viên màu xanh Khả năng thuận lợi cho B

Vậy P(AUB) =P(A)+P(B)=

15 3

.

5 )!

2 6

2 4

10

9 )!

2 10

!.(

2

! 10

15

+

Trang 12

Hệ quả: A là biến cố đối lập của biến cố A thì P(A )

C C

Trang 13

b) Định lý nhân xác suất:

1 Xác suất có điều kiện: Xác suất có điều kiện của

biến cố A với điều kiện hiến cố B đã xẩy ra, được

ký hiệu P(A/B), nó biểu thị khả năng xẩy ra biến

cố A khi biến cố B đã xẩy ra

-Số kết quả có thể có khi phép thử thực hiện là n

-Số khả năng thuận lợi cho biến cố B là nB

-Số khả năng thuận lợi cho cả A và M là nAB

P( A/B) =

) (

)

(

B P

AB P

Trang 14

Ví dụ11:Một hộp có 4 bi đỏ; 3 bi xanh, giả thiết chúng đều đồng chất, cùng khối lượng, hình dàng như nhau Lấy lần lượt ra 2 viên Tìm xác suất để viên thứ 2 là bi đỏ, biết viên thứ nhất cũng là bi đỏ

Giải :

Ai là biến cố viên lấy thứ i là bi đỏ( i=1,2)

Xác suất để viên thứ 2 bi đỏ là

P( A2/A1) = 63 =12

Trang 15

Gọi A sinh viên được chọn là nữ;

Gọi B sinh viên chọn ra thuộc nhóm 2 Ta có

P(A) = ; P(A/B)= ; P(A)

Ví dụ 12: Chia một lớp sinh viên đi thực tập Nhóm 1 có

30 sinh viên trong đó có 10 nữ, nhóm 2 có 25 sinh viên trong đó có 10 nữ, nhóm 3 có 25 sinh viên trong đó có 8

nữ Chọn ngẫu nhiên trong lớp ta một sinh viên

35 ,

0 80

28

25 10

= ≠ P ( B A/ )

Trang 16

2) Hai biến cố độc lập:

•Định nghĩa (a): P(AB) = P(A).P(B)

•Tính chất 1: A và B độc lập nếu P(A/B)=P(A) hoặc P(B/A) =

P(B)

•Tính chất 2:Ắt có và đủ A,B độc lập là A và hoặc B và độc lập độc lập

• Định nghĩa 2(b): Các biến cố A,B,C độc lập toàn thể nếu chúng đôi một độc lập và P(ABC) = P(A)P(B)P(C)

Ví dụ13: Ba xạ thủ cùng thi bắn trúng bia Mỗi người bắn 3 viên

tính điểm Các biến cố A xạ thủ 1 nhiều điểm nhất, B xạ thủ 2

nhiều điểm nhất, C xạ thủ thứ 3 nhiều điểm nhất là độc lập

&

A B− −

Trang 17

*Công thức nhân xác suất:

P(AB) = P(A).P(B/A) = P(B).P(A/B)

Trang 18

Ví dụ 14:Một hộp đựng sản phẩm, biết có 6 chính phẩm, 4 phế phẩm Lần thứ nhất lấy ra 1 sản phẩm nếu là chính

phẩm thì trả lạivà thêm vào 3 chính phẩm Lần thứ 2 lấy ra

1 sản phẩm.Tìm xác suất để 2 sản phẩm lấy ra trong hai lần là chính phẩm

Gọi A i là biến cố lấy ra lấn thứ nhất là chính phẩm( i =

1,2)

A là biến cố cả hai lần lấy đều là chính phẩm Khi đó A =

A1.A2 Vậy P(A)= P(A1.A2) = P(A1) P(A2/A1)=

13

9

10 6

Trang 19

2 phế phẩm Lấy ngẫu nhiên lần lượt từng sản phẩm không

bỏ lại để kiểm tra cho tới khi hết 2 phế phẩm thì thôi.Tìm xác suất :

a.Việc kiểm tra dừng lại khi kiểm tra sản phẩm thứ 2

b.Việc kiểm tra dừng lại ở sản phẩm thứ 3

Trang 20

Giải: Gọi A i là là biến cố kiểm tra lần thứ i là phế phẩm;

Khi đó Ai là biến cố đối lập với Ai (i= 1,2,3) A biến cố kiểm tra dừng lại sau hai lần kiểm tra

a)A = A1.A2; P(A) = P(A1).P(A2)=P(A1) P(A2/A1)=

Trang 21

1 5

2 6

4

=

15

2 15

1 15

1

= +

4

1 5

2 6

4

9)Công thức xác suất toàn phần và định lý Bayses

A-Công thức xác suất toàn phần : Giả sử B1,B2,…Bn

là một nhóm đầy đủ các biến cố Biến cố A xẩy ra khi

và chỉ khi các biến cố B1,B2,…Bn xẩy ra Nói cách khác A xẩy ra thì một biến cố Bi nào đó xẩy ra Khi

đó :

P(a) = ∑

=

n i

Bi A

P Bi

P

1

) /

( ).

(

Trang 22

k k

B A

P B

P

B A

P B

P A

B P

1

) /

( ).

(

) /

( ).

( )

/ (

Ví dụ 16: Ba hộp đựng các sản phẩm hoàn toàn giống

nhau về hình thức

Hộp1đựng 4 chính phẩm, 2 phế phẩm; hộp 2 đựng 3 chính phẩm, 3phế phẩm; hộp 3 đựng 5 chính phẩm, 1 phế phẩm.Lấy ngẫu nhiên một hộp rồi từ đó lấy ra một sản phẩm.Tìm xác suất để sản phẩm lấy ra là chính phẩm

Trang 23

Giải: Gọi A là biến cố sản phẩm lấy ra là chính phẩm Gọi Ai là biến cố lấy

từ hộp thứ i lấy ra ( i = 1,3)

P(A1) = ; P(A2) = ; P(A3) =

Các biến cố A1, A2, A3 tạo nên hệ đầy đủ

P(A) = P(A1).P(A/A1)+P(A2).P(A/A2)+P(A3).P(A/A3)=

3

2 6

5 3

1 6

3 3

1 6

4 3

1

= +

+

Trang 24

Ví dụ 17:Một cửa hàng bán bóng đèn cùng loại, nhận

sản phẩm của 3 cơ sở sản xuất khác nhau: Cơ sở 1

cung cấp 40%, cơ sở 2 cung cấp 35%, cơ sở 3 cung cấp 25% Biết tỷ lệ bóng hỏng do các cơ sở 1,2,3 sản xuất hỏng tương ứng là2%,,2%,3% Ta mua ngẫu

nhiên một bóng đèn của cửa hàng:

a)Tìm xác suất để bóng ta mua bị hỏng;

b) Giả sử bóng ta mua bị hỏng Hỏi bóng ta đã mua khả năng của cơ sở sản xuất nào là nhiều nhất ?

Trang 26

) 1 /

( ).

1

(

A P

A A

P A

P

225

80 0225

, 0

2 , 0 4 ,

0

=

225

70 0225

, 0

2 , 0 35 ,

0 0225

, 0

) /

2 (

).

2 (

=

=

A A

P A

P

225

75 0225

, 0

3 , 0 25 ,

0 )

(

) 3 /

( ).

3 (

=

=

A P

A A

P A

P

Trang 27

C- Các phép thử độc lập và công thức Bernoulli

1 Định nghĩa: Tiến hành n phép thử độc lập là kết quả

của phép thử này không ảnh hưởng gì đến kết quả của phép thử kia gọi là n phép thử Bernoulli( hoặc lược đồ Bernulli) nếu thỏa mãn hai điều kiện sau :

a) Mọi phép thử có hai kết quả: A vàA

b) P(A) = p; P(A) như nhau với mọi phép thử.

Ví dụ : Gieo đồng xu 10 lần là 10 phép thử Bernoulli

Một người bắn 5 viên đạn ( bắn viên một) là 5 phép thử Bernoulli

Trang 28

2 Tần số xuất hiện biến cố

Tìm xác suất để trong n phép thử Bernoulli biến cố A xuất

hiện m lần Kí hiệu P( m,p)= Cn m pm.( 1 − p )nm

3 Số có khả năng nhất:

Ví dụ 18 :Ta gieo đồng xu có 2 A = ( S,N), A = ( xuất

hiện S); P(A) = Số mặt sấp xuất hiện từ 0 đến 5 tương ứng với xác suất Trong 6

khả năng trên trong 5 lần gieo thì khả năng lớn nhất là ?

Áp dụng công thức : Pn(m0, P) = max0 ≤ m ≤ nPn(m0,P)

m = [np+p-1]+1 ([x] hàm phần nguyên

m m

C m

.(

) 2

1 (

) 2

1 , (

2

1

Trang 29

Ví dụ 19: Gieo đồng xu( ví dụ 18) tìm khả năng xuất

hiện nhiều nhất trong 5 lấn gieo

M0= [5.0,5+0,5-1]+1 => Khả năng nhất 2 đến 3 lần

Ví dụ 20 : Một xạ thủ bắn vào bia liên tục 10 phát Tìm

xác suất để anh ta bắn trúng 6 phát , biết xác suất trúng

bia của anh ta là 0,8

Giải : Bắn 10 phát độc lập nên theo lược đồ Bernulli ta có P(6,0,8)= C106 0 , 86 ( 1 − 0 , 8 )10−6

Trang 30

Ví dụ 19: Cho biết xác suất khách vào một cửa hiệu có

mua hàng là 0,3 Có 20 người vừa vào cửa hiệu Hỏi khả năng số người mua nhiều nhất?

Giải: Cửa hiệu có 20 khách vào là 20 phép thử Bernoulli

Gọi số người mua có khả năng nhất là m

m=[20.0,3+0,3-1]+1 => 6 người mua hàng

Trang 31

Ví dụ 20 : Một công nhân quản lý 6 máy dệt Biết trong

thời gian T thì xác suất để máy phải chăm sóc là 0,3

Tìm xác suất để trong thời gian T :

a)Có đúng 4 máy phải chăm sóc;

b) Có ít nhất 4 máy phải chăm sóc

Giải : Bài toán thỏa mãn điều kiện Bernoulli với n =6; p

= 0,3;

P(4,0.3)=

P(4≤ k≤ 6) =

4 6 4

4

6 0 3 ( 1 − 0 7 ) −

C

6 6 6

6 6

5 6 5

5 6

4 6 4

4

C

Ngày đăng: 19/07/2014, 01:00

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w