考研概率论复习古典概型中几种研究模型.docx

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考研概率论复习古典概型中几种研究模型

古典概型中研究的几类基本问题:

抛硬币、掷骰(t①)子、摸球、取数等随机试验,在概率问题的研究中,有着十分重要的意义.一方面,这些随机试验,是人们从大量的随机现象中筛选出来的理想化的概率模型•它

们的内容生动形象,结构清楚明确,富有直观性和典型性,便于深入浅出地反映事物的本质,

揭示事物的规律•另一方面,这种模型化的处理方法,思想活泼,应用广泛,具有极大的普遍性不少复杂问题的解决,常常可以归结为某种简单的模型•因此,有目的地考察并掌握若干常见

的概率模型,有助于我们举一反三,触类旁通,丰富解题的技能和技巧,从根本上提高解答概率题的能力•

本部分主要讨论古典概率中的四类基本问题(摸球问题、分球入盒问题、随机取数问题

和选票问题),给出它们的一般解法,指出它们的典型意义,介绍它们的常见应用•

一、摸球问题

[例1]袋中有a个白球,B个黑球:

(1)从中任取出a+b个(a,b€N,a

的概率;

(2)从中陆续取出3个球(不返回),求3个球依次为“黑白黑”概率;

(3)逐一把球取出(不返回),直至留在袋中的球都是同一种颜色为止,求最后是白球留在

袋中的概率.

思考方法这里的三个小题,摸球的方式各不相同,必须在各自的样本空间中分别进行处理.

(1)中的每一个样本点,对应着从a+3个球中任取a+b个球的一种取法,无需考虑顺序,属于组合问题.

(2)中的每一个样本点,对应着从a+3个球中依次取出三个球的一种取法,需

要考虑先后次序,属于排列问题.(3)中事件的有利场合(摸剩白球)包含了a种不同情形:

摸剩a个白球,a-1个白球,…,1个白球.因此,必须对各种情形分别加以考虑•

[解]

(1)设A表示事件“所取的a+b个球中恰有a个白球和b个黑球”•从a+3个球中

任意摸出a+b个,有Cab种不同取法,此即样本空间所包含的样本点总数.而事

ab

件A1所包含的样本点数,相当于从a个白球中任取

a个,从3个黑球中任取b个的取法种数,

CaCb

P(A1)=产

ab

(2)设A表示事件“取出的3个球依次为黑白黑”.从a+3个球中依次任取3个,有

3

A种取法,此即样本点总数.对于有利场合,第一个和第三个黑球可在3个黑球中依次取

21

得,有A种取法,第二个白球可在a个白球中任取,有A种取法.因此,A2所包含的样本点数

为A1A2.于是

(3)袋中只剩白球时(设此事件为A),取出的球必为B个黑球,i个白球(i=0,1,…,a-1).用Bi表示事件“取出B个黑球,i个白球,袋中留下的全是白球”(i=0,1,…,a-1),贝U事件B0,Bl,…,Ba-1,B必两两互不相容,且A3=Bo+B+…+Ba-1•

依概率的有限可加性,有

P(A3)=P(Bo)+P(B1)+P(B2)+…+P(Ba-1)

依事件Bi的含义,对于确定的i,它的样本空间就是从a+B个球中任取i+B个球的排列.所以,样本点总数为Ai.注意到i+B个球取出后,留在袋中的全是白球,因而在这i+B个球中,最后取出的一个应是黑球.这样,事件B的有利场合,就是i+3-1个球的全排列(B个黑球中扣除1个,以保证最后取出的一个必为黑球).显然,i个白球可从a个白球中取得,有Ci

种取法;3-1个黑球可从3个黑球中取得,有C1种取法,•从而事件Bi所包含的样本点数

为CiC11.于是

把诸P(Bi)的值代入

(1)式,并注意到

即得

!

P(A3)=—

——[C01C1C21

…C12]=-

■C11

)!

)!

评注如果把题中的“白球”、“黑球”换为“正品”、“次品”或“甲物”、“乙物”等等,我们就可以得到各种各样的“摸球问题”•为了让读者对此有深切的体会,我们再来看下面的例子:

(1)一批灯泡40只,其中3只是坏的,从中任取5只检查•问:

①5只都是好的概率为

多少?

②5只中有2只坏的概率为多少?

得的两个数构成的分数为可约的概率

答案:

(3)从一副扑克牌(52张)中任取6张,求得3张红色的牌和三张黑色的牌的概率

(4)用火车运载两类产品,甲类n件,乙类m件.有消息证实,在路途中有2件产品损坏求损坏的是不同产品的概率.

C1C1答案:

.%Cn)

Com

(5)一个班级有2n个男生和2n个女生,把全班学生任意地分成人数相等的两组,求每组

中男女生人数相等的概率•

(6)

从数1,2,…,n中任取两数,求所取两数之和和偶数的概率

不难发现,上述各个问题的解决,都可以归结为摸球问题(例1

(1)).我们说摸球问题具有典型意义,原因也正在于此•,

二、分球入盒问题

[例2]把n个球以同样的概率分配到N(n

(1)A:

某指定n个盒子中各有一球;

(2)E:

恰有n个盒子,其中各有一球;

(3)C:

某指定盒子中恰有m(mcn)个球•

思考方法解答本题时,要发掘“n个球以同样的概率分配到N个盒子中的每一个中去”一语的含义•这句话意思是说,每一个球,被分配到任意一个盒子中去是等可能的;也就是说每一个球各有N种不同的去向•

[解]因为n个球中的每一个球,都以同样的概率进入N个盒子中的任意一个,所以样

本点总数为N1.

(1)n个球分别分配到N个预先指定的盒子中去,相当于n个球的全排列,因此事件A所

包含的样本点数为An,于是

n!

(2)对于事件E,n个盒子可自N个盒子中任意选取,有CN种选法,因而事件E包含

CNn!

个样本点,于是

P(B)=CNn!

-也

NnNn(Nn)!

(8)事件C中的m个球,可以从n个球中任意选取有CT种选法,其余的n-m个球可以任

意分配到另外N-1个盒子中去,有(N-1)n-m种分配法.因而事件C包含Cm(N1)nm个样本

点.这样

进入盒子中的球数

1.这个问题实质上就

上述等式的概率意义是十分明显的.就是对于某个指定的盒子来说

不外是0,1,…,n;从而这n+1种情形的和事件为必然事件,其概率必为

是贝努利(Bernoulli)概型.

n个球在N个盒子中的分布,是一种理想化的概率模型,可用以描述许多直观背景很不

相同的随机试验.为了阐明这一点,我们列举一些貌异质同的试验:

(1)生日•n个人的生日的可能情形,相当于n个球放入N=365个盒子中的不同排列(假定一年有365天).

(2)性别•n个人的性别分布,相当于把n个球放入N=2个盒子中•

(3)意外事件•如果把n个意外事件按其发生在星期几来分类,相当于n个球放入N=7

个盒子中•

(4)掷骰子•掷n颗骰子的可能结果,相当于把n个球放入N=6个盒子中•

(5)质点入格•n个质点落于N个格子中的可能情形,相当于n个球分入N个盒子中•

(6)旅客下站•一列火车中有n名旅客,它在N个站上都停•旅客下站的各种能情形,相当

于n个球分到N个盒子中的各种情形•

(7)住房分配・n个人被分配到N个房间中去住,则人相当于球,房间相当于盒子•

(8)

n个球放

印刷错误•n个印刷错误在一本具有N页的书中的一切可能的分布,相当于

.因而使例2成为古典•作为练习,读者可利用

入N个盒子中的一切可能分布(n必须小于每一页的字数)•

从上面所列举的部分试验,我们不难体会分球入盒的模型的意义概率中的典型问题之一,为一类实际问题的求解,提供了有效的途径本题的思想方法,解答下列各题:

(1)同时掷4颗质量均匀的骰子,求出现完全不相同的点数的概率

答案:

电)

64

(2)设一个人的生日在星期几是等可能的,求6个人的生日都集中在一星期中任意两天

但不是都在同一天的概率.

(3)有n个质点,每个质点都等可能地落于N(nWN)个格子中的每一个.试求每一格子

至多含一点的概率.

答案:

CNA)

(4)设有n个人,每个人都等可能地被分配到n个房间中的任一间去住.求恰有一个空房

间的概率•

12

(答案:

CnCnnAn1.)

n

三、随机取数问题

[例3]从1,2,…,10这十个数中任取一个,假定各个数都以同样的概率被取中,取后还原,

先后取出7个数,试求下列各事件的概率:

(1)A1:

7个数全不相同;

(2)A2:

不含10与1;

(3)As:

10恰好出现两次;

(4)A4:

10至少出现两次;

(5)A5:

取到的最大数恰好为6.

思考方法本题所及的随机试验,就取样方法来说,属于返回取样•也就是说,把某数取出后还原,下次仍有同样的可能再取到这个数•注意到这一特点,运用上节介绍的思想方法,原

题就不难得解•

[解]依题设样本空间就是10个相异元素允许重复的7元排列•所以样本点总数为107.

(1)事件A,要求所取的7个数是互不相同的,考虑到各个数取出时有先后顺序之分,所

以有利场合相当于从10个相异元素里每次取出7个相异元素的排列•因此,A1所包含的样本

点数为于是

2

(3)事件A中出现的两次10,可以是7次取数中的任意两次,有C7种取法,其余的5次,

每次可以取剩下的9个数中的任一个,共有95种取法•于是A的有利场合为C;95•由此

(4)

事件A是六个两两互不相容事件“10恰好出现k次”(k=2,3,4,5,6,7)的和,因此

也可以先考察A4的逆事件•这里A4是事件“10恰好出现一次或一次也不出现”显然

(5)事件A的有利场合,就是6个相异元素(;,2,3,4,5,6)允许重复的最大数恰好为6的

7元排列.这种排列可以分为6出现1次,2次,3次,4次,5次,6次,7次等七类,显然,它们的

排列数依次是C7,56,C;55,C;54,C;53,C;52,C^;,C;5°.于是

事件A5的有利场合数也可以这样来考虑:

最大数字不大于6的7元重复排列,有67种,

它可以分为两类,一类是最大数恰好是6的7元重复排列;一类是最大数小于6的7元重复排列.注意到第二类重复排列有57种,则第一类重复排列有67-57种.于是.

评注例3是一个比较典型的返回取样问题,解题的思想方法,对于同类问题具有指导

意义•但决不能把它作为现成的公式乱套,即使同是随机取数问题,也须斟酌题意灵活运用

例如,下面的四个问题,表面看结构相仿,实质上差别较大,读者不妨一试,以资鉴别•

(1)电话号码有五个数字组成,求电话号码由完全不同的数字组成的概率•

答案:

答案:

一A^

101

四、选票问题

[例4]假定在一次选举中,候选人甲得a票,候选人乙得b票,且a>b,试求下列事件的概

率:

(1)A:

在计票过程中,甲、乙的票数在某个时刻相等;

(2)E:

在计票过程中,甲的票数总比乙的票数多;

(3)C:

在计票过程中,甲的票数总不落后于乙•

思考方法本题结构比较复杂,不大容易入手•为了便于分析,我们不妨考虑一个简化问题,比如,令a=3,b=2.这时,样本空间就是3张属于甲的选票和2张属于乙的选票的全排列

显然这是一个不尽相异元素的全排列问题,其排列种数为®2)!

10•如果把样本点具体

3!

2!

写出来,就是

①乙乙甲甲甲,②乙甲乙甲甲,③乙甲甲乙甲,④乙甲甲甲乙,⑤甲甲乙乙甲,⑥甲乙乙甲甲,⑦甲乙甲乙甲,⑧甲乙甲甲乙,⑨甲甲乙甲乙,⑩甲甲甲乙乙.

为了直观地反映事件A,B,C的情形,我们可以利用平面坐标的思想,建立样本点和平

面折线的对应关系•具体地说,以横轴表示计票张数,纵轴表示计票过程中甲、乙两候选人所得票数之差;先依样本点在计票过程中的情形,在坐标平面上确定点的位置,再用线段把各点

连成折线•如图3-3[1]所示,点O(0,0)表示计票起点;点A(1,-1)表示第一张选票是属于乙的,甲、乙票数之差等于-1;点B(2,-2)表示第二张选票也是属于乙的,这时共计了两张选票,

甲、乙票数之差等于-2;点。

(3,-1)表示第三张选票是属于甲的,这时共计了三张选票,甲、乙票数之差等于-1;点。

(4,0)表示第四张选票是属于甲的,这时共计了四张选票,甲、乙票数之差等于0,即两人得票数相等;点E(5,1)表示第五张选票也是属于甲的,这时共计了五

张选票,甲、乙票数之差等于1.这样,图3-3[1]的折线就形象地刻划了样本点“乙乙甲甲

经过上述处理,我们从图3-3就可以形象地看到:

事件A包含的样本点,它们所对应的折线,除起点外,与横轴至少有一个公共点;事件B包含的样本点,它们所对应的折线,除起点外,图形全在横轴的上方,与横轴没有其余的公共点;事件C的样本点,它们所对应的折线,在横

轴的上方,且与横轴允许有其余的公共点•这样,从图中容易得到,A的样本点数为8,B的样

本点数为2,C的样本点数为5.于是

P(A)=8/10=0.8;P(B)=2/10=0.2;P(C)=5/10=0.5.

分析到这里,简化问题得以解决.为了能用于指导原题的解答,我们还需对简化问题作进一步的考察.细酌题中的各个事件,从图3-3可以得到以下结论:

1.在计票过程中,甲的票数总比乙少的情形是不可能发生的.事实上,如果甲的票数总比

乙少,那么甲的得票总数将比乙少,与条件a>b相矛盾.这就表明,事件A与B必为互逆事件.

2.事件B的样本点,对应于图3-3[9]、[10]所示的折线.这两个样本点的共同特点是:

甲先得一票;如果把这一票扣除,那么余下的四票就组成甲得2票、乙得2票时,事件“在计票过程中,甲的票数总不落后于乙”的样本点•这样,我们就可把事件E与事件C联系起来,

相互转化•

3.从1、2可知,解题的关键,在于推求P(A);而计算P(A)的关键,又在于确定A的样本点数.从图3-3不难看出,A的样本点可以分为两类:

一类是第一张选票属于乙的;另一类是

第一张选票属于甲的•前一类样本点数,相当于3张属于甲的选票和2-1=1张属于乙的选票的全排列数:

住94•后一类样本点数,似难直接推算•但从图3-3可以看出.如果把这一31!

类样本点所对应的折线,从起点到首次触到横轴的部分,对横轴作一次反射,那么就得到第一

类样本点(参考图3—3[1]—[4]与⑸一[8].这就是说,两类样本点在所作的反射下是一一对应的.所以,第二类样本点数等于第一类样本点数.分析到这里,原题就不难解出了.

[解]依题设,样本空间就是a张屋于甲的选票与b张属于乙的选票的全排列.这是一个不尽相异元素的排列问题,排列种数为(ab)!

这就是样本点的总数.

a!

b!

(1)为了计算A的样本点数.我们把A的每个样本点表示成形如图3—3的折线,横标为计

票张数,纵标为甲、乙票数之差;斜率为1的线段表示计票过程中甲得票,斜率为-1的线段

表示计票过程中乙得票.这样,可以把A的样本点分成两类:

第一类为第一张选票属于乙的,

在这种场合,于某个时刻必然会出现甲、乙两人的票数相等(因为a>b);第二类为第一张选

票属于甲,且在某时刻甲、乙两人的票数相等.

这里,第一类样本点数,相当于a张属于甲的选票与b-1张属于乙的选票的全排列数,有

a!

(b1)!

对于第二类样本点的任一折线,从起点到首次触到横轴的部分对横轴作一次反射,其余

部分保持不变,就得到第一类样本点的一条折线(图3-4).不难证明,用这样的方法可以建立

起第一类与第二类样本点之间的一一对应关系.所以,第二类样本点数也是©•这

a!

(b1)!

样,事件a的样本点数为型•于是

a!

(b1)!

(2)在a>b的条件下,事件E是事件A的逆事件,所以

abab

(3)为了方便起见,我们用Ca,b记事件“在计票过程中,甲的票数总不落后于乙”;用Ba,b记事件“在计票过程中,甲的票数总比乙多”(足码a,b表示在计票过程中一共有a+b张选

票,其中a张属于甲的,b张属于乙的).容易看出,Ba,b的样本点,它们所对应的折线,全在横轴的上方•所以,如果把第一张属于甲的选票去掉(相当于把横轴向上平移一个单位),那么余下

的折线仍在新横轴的上方,最多与新横轴有若干个公共点(图3-5),从而必是Ca-1,b的样本点.也就是说,Ca-1,b的样本点数与Ba,b的样本点数相等•

因此,Ca-1,b的样本点数为

(ab)!

2(ab1)!

(ab1)!

(ab)

a!

b!

a!

(b1)!

a1b!

而对应的样本点总数为(a1b)!

•于是

(a1)!

b!

卩©讪=心b1)!

(ab)(ab1)!

a!

b!

/(a1)!

b!

a

在上式中用a+1替换a,即得

评注在解题过程中,我们借助了几何直观,把每个样本点都用坐标平面上的一条折线来表示,并采用了反射的技巧,建立起事件A的两类样本点之间的一一对应关系,把本来难以入

手的问题,转化为容易求解的排列问题•本题涉及到较多的理论问题,深入进行考察,还可得

到许多有趣的结论,有兴趣的读者可以阅读威廉.费勒(WilliamFeuer)的名著《概率论及

其应用》(胡迪鹤等译,科学出版社1964年11月第一版).

例4是一个典型的古典概率问题.利用本题的结论和思想方法,不难解答下列问题:

(1)一口袋中有m个白球及n个黑球,且m>n,从袋中一个个把球取出(不返回),直至把

球全部取出.求在整个摸球过程中,得到相同个数黑、白球的概率

(2)掷均匀硬币几次,求总共掷出总小于正面次数的概率.

答案:

2m

(3)剧院售票处有2n个人排队买票元钱的钞票.开始售票时售票处无钱可找

其中n人只有五角钱一张的钞票,其余几个人只有

而每个人只买一张五角钱的票.求售票处不会找不

出钱的概率.

(答案:

•)

n1

n个白球和n个黑球.从袋中一个个把球取出(不返回),直至球全部取出

答案:

1

2(2n

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