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📜  实验概率

📅  最后修改于: 2021-06-25 06:49:39             🧑  作者: Mango

概率是指事件发生多次的机会。用简单的语言来说，很可能会发生一个事件。概率的概念可以应用于抛硬币，掷骰子和玩纸牌等实验。实验概率是有趣的概率概念之一。在深入探讨定义之前，让我们开始通过我们的日常生活情况来理解这个概念。我们大家都听到过典型的季风预报，例如“喀拉拉邦仍处于高度戒备状态，预计由于旋风Burevi造成大雨和大风”和类似的其他标题，对吗?但是，您是否曾经想过这些期望有时会变成现实?机会，期望，怀疑，预测背后的原因是概率。简单意义上的概率根据我们过去的经验为我们提供了可能发生或可能不会发生的事件的预测。这些过去的经验是基于事件的实验而得出的。通过多次重复实验找到概率的方法称为“实验概率”。

实验概率与理论概率

实验概率

通过重复实验并观察结果可以发现实验概率。事件A的实验概率可以如下计算：

现在，当我们学习公式时，让我们将此公式放入投币箱中。如果我们抛硬币10次，记录头部4次，尾巴记录6次，那么抛硬币时发生头的概率为：

P(高)= 4/10

同样，投掷硬币时发生尾部的可能性：

P(T)= 6/10

我们已经了解了这个概念，让我们跳入实验。

理论概率

理论概率处理假设，以避免不可行或昂贵的重复实验。事件A的理论概率可以如下计算：

注意：这里我们假设事件的结果具有同等可能性。

现在，当我们学习公式时，让我们将此公式放入投币箱中。投掷硬币有两个结果：正面或反面。

因此，投掷硬币时发生正面的概率为

P(高)= 1/2

同样，投掷硬币时出现尾巴的概率为

P(T)= 1/2

实验概率示例

问题1.让我们举一个抛硬币的例子，将其抛10次，并记录观察结果。通过使用该公式，我们可以找到正面和反面的实验概率，如下表所示?

解决方案：

Number of Times

 the coin tossed

Number of times

 heads come

Number of times

 tails come
1 H 0
2 0 T
3 0 T
4 H 0
5 H 0
6 H 0
7 0 T
8 H 0
9 0 T
10 H 0

实验概率公式：

P(H) =

Number of Heads

6

=

0.6
Total Number of Trials 10

相似地，

P(T) =

Number of Tails

4

=

0.4
Total Number of Trials 10

P(H)+ P(T)= 0.6 + 0.4 = 1

重复此实验’n’次，然后您会发现次数增加，实验几率接近0.5。因此，如果我们将P(H)和P(T)相加，我们将得到0.6 + 0.4 = 1，这意味着P(H)和P(T)是唯一可能的结果。

问题2.一家制造商每月生产50,000部手机。在检查了1000部电话后，制造商发现30部电话有故障。您购买有缺陷的手机的机率是多少?预测下个月有几部手机有缺陷?

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问题3：美国大约有3.2亿人口。假装对100万人进行的一项调查显示，有30万人认为所有汽车都应该是电动的。随机选择的某人不喜欢电动汽车的概率是多少?有多少人喜欢电动汽车?

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