概率论的应用

1. 概率论的应用

概率论的应用有：                       
物理学、遗传学、信息论等学科当中，可以培养学生善于思考、用数学知识分析问题和解决问题的能力，也有助于学生数学建模能力的构建，以期为社会培养更多的应用型数学人才。                
在日常生活中也有很多案例蕴含着概率论的相关知识，如概率论在赌博、彩票、保险三个方面都有很重要的应用。


概率论与数理统计不仅是一门十分重要的大学数学基础课, 还是唯一一门研究随机现象规律的学科,它指导人们从事物表象看到其本质。而且概率论与数理统计在自然科学、日常生活、工程技术、经济、管理、军事和工农业生产等领域都有应用。


概率论是一门与现实生活紧密相连的学科，不过大多数人对这门学科的理解还是很平凡的：投一枚硬币，0.5的概率正面朝上，0.5的概率反面朝上，这就是概率论嘛。学过概率论的人多以为这门课较为理论化，特别是像大数定律，极限定理等内容与现实脱节很大，专业性很强。

2. 概率论的知识

正态分布线性函数依然服从正态分布 记住啦

3. 概率知识

1/12 
因为之和为4的两颗骰子可能出现的情况分别为：1，3    2，2    3，1
第一个骰子出现1的概率为1/6   第二个骰子出现3概率也为1/6 
故出现1，3这种情况的概率为（1/6 ）*（1/6 ）＝1/36
同理出现2，2这种情况的概率为（1/6 ）*（1/6 ）＝1/36
    出现3，1这种情况的概率为（1/6 ）*（1/6 ）＝1/36
故为1/36+1/36+1/36＝1/12

4. 概率的应用

1/64吧
第一个人被分到某个房间的概率是1/4  第二，三个人被分到这个房间的概率也是1/4
∴ 三个人被分配到同一房间的概率是1/4×1/4×1/4=1/64

5. 概率知识

甲先命中的情况可分为无数个相斥的事件，
甲在第一轮先命中：概率是p。
甲在第二轮命中：概率是（1-p）(1-r）p，即1-p代表甲在第一轮没命中的概率，1-r代表甲在一轮没命中的概率，p代表甲在第二轮没命中的概率，故甲在第二轮命中的概率是三项相乘：（1-p）(1-r）p。
同理，甲在第三轮命中的概率是（1-p）（1-r）（1-p）(1-r）p
甲在第四轮命中的概率是（1-p）（1-r）（1-p）（1-r）（1-p）(1-r）p
...
将它们相加，恰好是一个等比数列，比为（1-p）（1-r），很容易计算出结果

6. 应用数学概率论

P(x=n)，也就是说在第n次击中了目标，且结束了，所以在前面n-1次也击中过一次目标
根据排列组合，在n-1次中选一次击中，可能有C（1，n-1）=n-1种结果
总共击中两次，概率为p²
剩下的n-2次未击中，概率为(1-p)^n-2
所以概率为(n-1)p²(1-p)^n-2
P(x=m)不需要解释的吧

7. 应用数学 概率论

8. 概率论在生活中有哪些应用

(1)保险工作中对概率统计的应用

某保险公司承担汽车保险业务， 在保险额上限为 20 万元的第三者责任险中，车主缴纳 1200 元保险费用，如果有 1000辆汽车投保，计算此保险公司盈利 40 万元的概率，保险公司亏本的概率是多大?假设每次交通事故保险公司理赔平均额为 5万元，盈利 40 万元意味被保险车辆出现事故的车次不超过 16次，正常情况下车辆出现事故的概率为 0.005,如果盈利 40 万元为事件 C,计算可以得知 p(C)=0.99998,由此可以得知，保险公司盈利 40 万元的概率是相当高的。

(2)抽奖活动中对概率统计的应用

抽奖是现代市场经济常见的促销手段，很多消费者在商家的抽奖活动前会改变消费策略和方法，因此，商家愿意通过抽奖活动确保市场扩大和利润增长。 而在具体的抽奖活动中，如果奖券的'数量不高，很多消费者会产生错误的想法，认为后抽奖的人具有更大的中奖概率，纷纷选择靠后的抽奖顺序。 如果中奖出现在抽奖的初始时期，会在消费者中产生“内部操作”的思想。 这时商家应该利用概率统计的手段，说明顺序和中奖的关系，展现抽奖活动的公平性，做到对消费者正确地引导。 例如：商家可以假设 50 张抽奖券中有 5 张是中奖奖券，现在有 2人去抽奖，通过概率统计的准确计算，得出 P(1)和 P(2)通过对比 P(1)和 P(2)的大小，可以科学判断抽奖顺序和中奖之间没有必然的联系，进一步体现抽奖的公平，做到对消费者困惑和歧义的有效处理，建立商家更为积极的商业形象。

(3)质量判断中概率统计的应用

例如，张老师在批发市场买苹果，当询问苹果质量如何的时候，卖主说一箱苹果 100 个，里面至多有四五个是坏的。张老师随机打开一箱抽取了 10 个， 结果这 10 个中有 3 个是坏的。

通过概率统计可以得知，一箱苹果 100 个，其中 5 个是坏的，抽取的 10 个中坏苹果为 3 的概率为 P(X=3)=0.00625,同理，P(X=4)=0.00038,P(X=5)=0.000003,根据古典概率的定义 ,10 个 苹果中坏苹果大于 2 的概率 P (X>2)=P (X=3)+P (X=4)+P (X=5)=0.006633,苹果质量一定与买主说的不一致。

(4)游戏活动中概率统计的应用

生活中有各类娱乐和游戏活动，很多看似简单的游戏会引发人们的兴趣，例如：常见的“套圈”就是一款看似简单而实际困难的游戏，套圈游戏的规则是：在固定的距离上，投掷套圈，套圈能够套取的物品就是游戏的奖品。 在实际生活中，很多人低估了游戏的难度，导致大量购买套圈，造成得不偿失的问题。