当前课程知识点:概率论与数理统计 >  第一章 概率论的基本概念 >  第3节 古典概型与几何概型 >  1.3.2 几何概型

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1.3.2 几何概型在线视频

下一节:1.4.1条件概率的概念和概率的乘法公式

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1.3.2 几何概型课程教案、知识点、字幕

大家好,早在概率论发展初期

人们就认识到

只考虑有限个

等可能样本点的古典方法是不够的

把等可能推广到无限个样本点场合

人们引入了几何概型

由此形成了确定概率的

另一种方法——几何方法

我们下面来学习1.3节

古典概型与几何概型的第二个问题

几何概型

首先我们来看什么是几何概型

若试验E具有以下的两个特点

我们把它称之为是几何概型

第一个特点,样本空间Ω

充满了某个区域

它的度量可以用长度面积或者

体积等来表示,它的度量的大小

可以用S(Ω)来表示

第二个,实验的样本点落入Ω中

任意一个子区域的可能性与该子区域的

度量是成正比的

而与它的形状及位置是无关的

具有这样的两个特点的一个试验

我们就把它称之为是几何概型

那么在几何概型当中

我们要计算事件发生的概率

是用几何概率来进行计算的

我们设E为几何概型,Ω为样本空间

事件A为样本空间中的某个子区域

它的度量的大小

我们可以用S(A)来表示

那么这时

我们要求A事件发生的概率

它就可以写成A事件的度量

再比上样本空间的度量的形式

下面呢

我们举一个例子来看一下如何利用

几何概率来计算事件发生的概率

会面问题,甲乙两人相约在

下午5时到6时之间

在某处会面

并约定先到者应等候另一人20分钟

过时即可离去

假设两人等可能地在5时到6时之间的

任意时刻到达,试求这两人能会面的

概率

这是一个几何概型的问题

那么我们要想求事件发生的概率

我们仍然还是要把事件先表示出来

如果我们用x和y来表示甲乙两人

到达约会地点的时间

我们以分钟为单位

那么

x和y所有可能取值的范围

就是边长为60的一个正方形

那它也就是我们这个试验的样本空间

而我们要求的,这两个人能够会面这件事

我们不妨把它设成是A

表示两人能够会面

那么

如果这两个人能会面

要满足什么样的一个条件呢

我们说,约定先到者等候另一人

20分钟,过时即可离去

如果甲先到了

那么等候20分钟

如果乙先到了也是等候20分钟

所以这两个人能够会面

实际上就是它们到达的那个时刻的

绝对值小于等于20就可以了

那也就是

x减y是大于等于负20,小于等于20的

我们要求的就是这样的一个事件

发生的概率的问题

那么我们可以看到,样本空间

它是一个以边长为60的一个正方形

而A事件

我们也可以把它表示出来

我们不妨取x减y等于20和

x减y等于负20这样的两条直线

我们通过作图可以获得,那么在这里

A事件就是这个阴影部分

那么现在我想求A事件发生的概率

我们利用几何概率来进行求解

显然

A事件发生的概率

那么就是用这个阴影部分的面积

再比上整个的样本空间的面积就可以了

我们来看一下

那么样本空间的面积就是以

这样的一个正方形的

面积来进行度量的

而这里边的正方形的边长是等于60的

我们接下来再看A的面积怎么求

A的面积

它恰好等于这个正方形的面积

再减去这两个小三角形的面积

那我们可以通过求出这

两个小三角形的面积

再由整个正方形的面积把小三角形的

面积减掉就可以得到这个事件A

它的度量

也就是它的面积

好,我们代入进去可以计算获得

事件发生的概率等于九分之五

这样我们就利用几何概型

解决了这样的一个问题

那几何概型

在我们研究事件发生的概率的时候

也是比较常见的,那我们在实际问题当中

要注意分析看这个问题

是不是属于几何概型的问题

如果可以的话

我们可以利用几何概率来

确定事件发生的概率

好几何概率的问题

我们就讲到这里

好,我们总结一下

以上,我们学习了几何概型,给出了概率的

几何定义,将古典概型推广到了

无限样本点的场合

今后,在求事件发生概率时

大家要注意分析问题中的要求

灵活地运用几何概率求事件发生的概率

这部分内容就学习到这里,谢谢大家

概率论与数理统计课程列表:

第一章 概率论的基本概念

-第1节 随机事件

--1.1.1 随机试验、样本空间、随机事件

--1.1.2 事件的关系和运算

--1.1 作业

-第2节 概率的定义和性质

--1.2.1 随机事件的频率及概率

--1.2.2 概率的性质

--1.2 作业

-第3节 古典概型与几何概型

--1.3.1 古典概型

--1.3.2 几何概型

--1.3 作业

-第4节 条件概率

--1.4.1条件概率的概念和概率的乘法公式

--1.4.2 全概率公式

--1.4.3 贝叶斯公式

--1.4 作业

-第5节 随机事件的独立性

--1.5.1 两个事件、三个事件及多个事件的独立性

--1.5.2 n 重伯努利试验

--1.5 作业

-本章测试

--第一章测试

第二章 随机变量及其概率分布

-第1节 随机变量与分布函数

--2.1.1 随机变量

--2.1.2 分布函数

--2.1 作业

-第2节 离散型随机变量

--2.2.1 定义与基本概念

--2.2.2 0-1分布和二项分布

--2.2.3 泊松分布

--2.2 作业

-第3节 连续型随机变量

--2.3.1 定义与基本概念

--2.3.2 均匀分布和指数分布

--2.3.3 正态分布

--2.3 作业

-第4节 随机变量函数的分布

--2.4.1 离散型随机变量函数的概率分布

--2.4.2 连续型随机变量函数的概率分布

--2.4 作业

-本章测试

--第二章测试

第三章 二维随机向量及其分布

-第1节 二维随机向量及其分布函数

--3.1 二维随机向量及其分布函数

--3.1 作业

-第2节 二维离散型随机向量

--3.2 二维离散型随机向量

--3.2 作业

-第3节 二维连续型随机向量

--3.3.1 基本概念与性质

--3.3.2 二维连续型随机向量的例题

--3.3.3 二维均匀分布与二维正态分布

--3.3 作业

-第4节 条件分布与随机变量的独立性

--3.4.1 条件分布

--3.4.2 随机变量的独立性

--3.4 作业

-第5节 随机向量函数的分布

--3.5.1 离散型随机向量函数的分布

--3.5.2 连续型随机向量函数的分布

--3.5 作业

-本章测试

--第三章测试

第四章 随机变量的数学期望

-第1节 数学期望

--4.1.1 离散型随机变量的数学期望

--4.1.2 连续型随机变量的数学期望

--4.1.3 随机变量函数的数学期望

--4.1.4 数学期望的性质

--4.1 作业

-第2节 方差

--4.2.1 方差的定义及性质

--4.2.2 三种离散型随机变量的方差

--4.2.3 三种连续型随机变量的方差

--4.2.4 切比雪夫不等式

--4.2 作业

-第3节 协方差和相关系数

--4.3.1 协方差

--4.3.2 相关系数

--4.3 作业

-第4节 矩和协方差矩阵

--4.4 矩和协方差矩阵

-本章测试

--第四章测试

第五章 大数定律和中心极限定理

-第1节 大数定律

--5.1.1 依概率收敛和伯努利大数定律

--5.1.2 切比雪夫大数定律和辛钦大数定律

--5.1 作业

-第2节 中心极限定理

--5.2.1 独立同分布的中心极限定理

--5.2.2 De Moivre-Laplace 中心极限定理

--5.2 作业

-本章测试

--第五章测试

第六章 数理统计的基本概念

-第1节 数理统计的基本问题

--6.1 数理统计的基本问题

-第2节 总体、样本和统计量

--6.2 总体、样本和统计量

--6.2 作业

-第3节 抽样分布

--6.3 抽样分布

--6.3 作业

-第4节 抽样分布定理

--6.4 抽样分布定理

--6.4 作业

-本章测试

--第六章测试

第七章 参数估计

-第1节 参数点估计

--7.1.1 矩估计法

--7.1.2 最大似然估计法

--7.1.3 估计量的评选标准

--7.1 作业

-第2节 区间估计

--7.2.1 区间估计的概念和术语

--7.2.2 正态总体参数的区间估计

--7.2 作业

-第3节 非正态总计参数的区间估计

--7.3 非正态总体参数的区间估计和单侧置信区间

--7.3 作业

-本章测试

--第七章测试

第八章 假设检验

-第1节 假设检验的基本概念

--8.1.1 假设检验的思想和方法

--8.1.2 假设检验的形式和两类错误

--8.1 作业

-第2节 正态总体参数的假设检验

--8.2.1 正态总体均值的假设检验(方差已知)

--8.2.2 正态总体均值的假设检验(方差未知)

--8.2.3 正态总体方差的假设检验

--8.2.4 两独立正态总体均值相等的假设检验

--8.2.5 两独立正态总体方差相等的假设检验

--8.2 作业

-第3节 非正态总体参数的假设检验

--8.3 非正态总体参数的假设检验

-本章测试

--第八章测试

期末考试

-期末考试

1.3.2 几何概型笔记与讨论

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