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【摘要】概率論是對隨機現象統計規律演繹的研究,它的一些原理和知識普遍應用于生活的點點滴滴,如生活中的抓鬮問題、福利彩票的中獎問題、賭博時賭注的合理分配問題等.基于對這些問題的認識,文章從概率論的角度出發,結合具體的事例,對生活中的概率問題進行了探討.
【關鍵詞】概率論;條件概率;古典概型;貝葉斯公式;數學期望
【基金項目】廣東茂名幼兒師范??茖W校2020年度教育科學“十三五”規劃課題——新版課程標準和教資國考背景下的《小學數學課程與教學》的課程設計與教材建設(2020GMYSKT02)
概率論是研究隨機現象數量規律的一門重要的數學分支,它源于生活,也用于生活.隨著科學技術的發展以及計算機的普及,概率論不僅被廣泛用于各行各業,為分析社會現象、研究自然科學、處理公共事業提供了極大的幫助,在生活中也發揮著越來越廣泛的作用.事實證明,生活中處處存在著概率,而且生活中的概率問題往往讓我們意想不到.那么怎樣學會運用概率知識來解決生活中的簡單實際問題呢?下面結合本人多年的教學實踐談談概率論在生活中的一些簡單應用.
一、彩票問題
雙色球彩票是中國福利彩票的一種,開獎規則是從33個紅色球中選6個再加上從16個藍色球中選1個,一共7個數字組成一注.開獎后按號碼重合個數決定獎金等級,這其中是不論順序的,號碼對了即可.獎金等級分為一、二、三、四、五、六等獎:一等獎 6紅1藍,浮動獎金;二等獎6紅0藍,浮動獎金;三等獎5紅1藍,3000元;四等獎5紅0藍或4紅1藍,200元;五等獎4紅0藍或3紅1藍,10元;六等獎0紅1藍或2紅1藍或1紅1藍,5元.浮動獎金是根據當期的銷售情況來定的,如2010年一、二等獎的獎金平均值分別為696萬元、23.4萬元.
根據上表容易算出雙色球的總中獎率P≈0.067,說明100人各買一注的話,約有6人會中獎.由于中五等獎的概率為7.76×10-3<0.01,故中五等獎是一個小概率事件,根據小概率事件原理知道,小概率事件在一次實驗中一般不會發生,只有在大量實驗后方可發生.所以一般情況下你買的少量幾注彩票是不會中獎的.
那么當你拿出2元買一注彩票時,你獲利的期望值是多少呢?下面以2010年的浮動獎金計算如下:
5.64×10-8×6960000+8.46×10-7×234000+9.14×10-6×3000+4.34×10-4×200+7.76×10-3×10+5.89×10-2×5+(1-0.067)×(-2)≈-0.789.
即買一注彩票獲利的期望值為 -0.789元,說明我們每買一注雙色球彩票平均損失0.789元,買得越多越逃不出這個宿命,所以福彩中心永遠是贏家.如果三、四、五、六等獎獎金不變,要想獲利期望值為零,也就是不賺不虧,那么一等獎獎金要定位為16251600元,二等獎獎金要為546390元.而福彩中心已經明文規定一等獎獎金不超過一千萬,這樣才會保住他們募集福利資金的宗旨.
二、抓鬮問題
在生活中,我們經常會遇到一些抓鬮、抽簽的問題,有人會想到先抽者有利,正所謂“先下手為強”,但是真的是這樣嗎? 下面我們先解決如下問題.
例1 n個人用摸彩的方式決定誰得到一張電影票,他們依次摸彩,求第k(k≤n)個人摸到電影票的概率.
分析 這是一個條件概率問題,第k個人摸到,說明前(k-1)個人都沒有摸到,第二人摸時是在第一人沒摸到的條件下進行的,同樣第三人摸時是在第一和第二人同時沒摸到的條件下進行的,以此類推.
解 令Ai=“第i個人摸到票”,i=1,2,3,…,(k-1),k,第k個人摸到,說明前(k-1)個人都沒有摸到,故第k人摸到的概率為
P[ZK(]=P(A1A2…Ak-1Ak)=[ZK(]P(A1)P(A2A1)P(A3A1A2)…
P(Ak-1A1A2…Ak-2)P(AkA1A2…Ak-1)[ZK)]=n-1n×n-2n-1×n-3n-2×…×n-(k-1)n-(k-2)×1n-(k-1)=1n,[ZK)]
可見每個人摸到電影票的概率都是一樣的,與摸的順序無關.
一般地,有下列結論:若n個簽中有m(1 三、生日問題 例2 著名生日問題:從一個較大的人群中隨機地選取n(n≤365)個人,求其中至少有兩個人的生日相同的概率. 分析 兩人的生日相同是指兩人出生于一年內的同一天,如果排除主觀因素,認為生產是自然現象,即每個孩子在哪天出生都是等可能的,本題是一個古典概型問題. 解 設A=“n人中至少有兩人生日相同”,則A-=“n人中沒有兩人生日相同”,假定一年以365天計算,一個人的生日可以是365天中的任一天,即有365種情況,故n 個人的生日情況包含365n個基本事件. n個人中沒有兩人同一天生日,就相當于從365天中任意選出n天的排列,即含Cn365·n!個基本事件,故有 P(A-)=Cn365·n!365n=365!365n(365-n)!, 所以 P(A)=1-P(A-)=1-365!365n(365-n)!. 當n較大時,上式計算量很大,下表列出一些具體數值: 從上表容易看出,一個有50個學生組成的班集體,至少有兩人生日相同的可能性竟然高達97%,這是難以想象的. 四、比賽問題 乒乓球比賽規則有3賽2勝制、5賽3勝制和7賽4勝制等,在實戰中選擇哪種規則對自己更有利,選擇哪種規則對參賽雙方較為公平,這些問題都是參賽者和組織者關注的問題. 例3 甲、乙兩乒乓球運動員在一場比賽中,甲勝的概率為0.52,乙勝的概率為0.48.試計算3賽2勝制和5賽3勝制哪個對甲更有利.(假設3賽2勝制和5賽3勝制分別打完3場和5場) 解 令A=“一場比賽,甲勝”, 則P(A)=0.52,P(A-)=0.48. (1)對于3賽2勝制:可以看作是n=3的獨立重復試驗,此時甲勝的概率為 P3(m≥2)=C23×0.522×0.481+C33×0.523=0.529984. (2)對于5賽3勝制:可以看作是n=5的獨立重復試驗,此時甲勝的概率為: P5(m≥3)[ZK(]=C35×0.523×0.482+C45×0.524×0.48+C55×0.525≈0.537460.[ZK)]可見P5(m≥3)>P3(m≥2),即5賽3勝制對甲更有利. 這表明,如果本方每局獲勝的概率比對方的概率大,那么多比賽幾局對本方來說是有利的.但從公平的角度而言,3賽2勝制比5賽3勝制更公平、合理. 五、合理分配賭注問題: 2002年中央電視臺第10頻道與觀眾互動節目中有這樣的一個題目: 例4 甲、乙兩人各出賭資5個金幣,形成10個金幣的賭資.規定最先贏得5局的人獲勝.現在進行了7局,甲贏了4局,乙贏了3局,因故不得不終止比賽.問:這些賭資應如何分配? 當時問了演播廳的三位觀眾,都說按47和37分配合理. 事實上,從概率論的角度思考,兩人在每一局獲勝的概率都一樣,即12. 現假定再比賽一局(第8局). 甲的形勢是:若甲贏了第8局,則得到全部10個金幣,但贏的概率是12,所以期望值是5個金幣;若甲輸了,那么甲、乙打平,甲得5個金幣,但輸掉的概率也是12,故期望值是2.5個金幣.合計共得7.5個金幣. 乙的形勢是:若乙贏了第8局,則得到5個金幣,但贏的概率是12,故期望值是2.5個金幣;若是輸了,則得到0個金幣. 解 令ξ表示第8局結束后甲能得到的金幣數,由于甲輸贏的概率都是12,贏了ξ=10,輸了ξ=5,即ξ服從的分布表為: 令η表示第8局結束后乙能得到的金幣數,由于乙輸贏的概率都是12,贏了η=5,輸了η=0,即η服從的分布表為: 故ξ與η的數學期望分別為:10×12+5×12=7.5,5×12+0×12=2.5. 即甲、乙兩人應分別得到7.5個金幣和2.5個金幣. 這是帕斯卡分配賭金的故事,最早于1494年由意大利數學家帕喬利提出,16世紀中期的卡爾達諾和塔爾塔利亞等人也討論過這類問題.17世紀中葉法國人梅雷向數學家帕斯卡重提這類問題,引起帕斯卡與另一位數學家費馬在1654年7月至10月間的通信討論,數學史上稱這些通信為最早的概率論文獻. 六、追究責任問題 現實生活中經常會遇到一些責任問題,這些問題追究起來往往是比較麻煩的,正所謂“公說公有理,婆說婆有理”.如何合理地解決這些問題?筆者認為這些問題大多屬于逆概率問題,也就是說現在是問題出現了(即某事件已經發生),在這樣條件下,如果能計算出各方參與這件事的概率有多大,問題便可解決. 例5 倉庫有10000個產品,分別為甲廠5000個,乙廠3000個,丙廠2000個,次品率分別為1%,2%和0.5%. (1)求倉庫里全部產品的次品率; (2)若倉庫規定:生產了次品要追究工廠的經濟責任.現在在倉庫中任取一個產品,結果為不合格,但這個產品是哪個工廠生產的標志已經脫落,問:倉庫該如何處理這個產品比較合理?甲、乙、丙分別應承擔多大的經濟責任? 解 (1)令A=“任取一個為次品”,B1=“任取一個為甲廠產品”,B2=“任取一個為乙廠產品”,B3=“任取一個為丙廠產品”. (2)從概率論的角度考慮,按概率P(Bi|A)的大小來追究工廠的經濟責任較為合理,而 可見乙廠責任較大,丙廠責任較小.如果說要罰款10000元,那么甲、乙、丙分別應承擔4170元、5000元和830元才合理. P(Bi|A)=P(Bi)P(A|Bi)P(A)(i=1,2,…,n)叫作貝葉斯公式(也叫逆概率公式),其中P(Bi)叫作先驗概率,是長期經驗知道的結果,而P(Bi|A)叫作后驗概率,是醫生常用的結論.這公式是英國醫生貝葉斯發現的,最初用于醫學的疾病診斷,現在被廣泛應用于市場預測、安全監控等. 上述僅從生活的角度探討了概率知識在人們生活中的一些簡單應用,事實上,概率論在自然科學、社會科學、工程技術、軍事科學及農業生產等領域都有著不可缺少的作用.直觀地說,衛星上天、導彈巡航、飛機制造、宇宙飛船遨游太空等都有概率論的一份功勞.概率論作為理論嚴謹、應用廣泛的數學分支正日益受到人們的重視,并將隨著科學技術的發展而發展. 【參考文獻】 [1]吳志高,王群,朱成杰.統計與概率[M].北京:高等教育出版社,1996. [2]章德.概率論與數理統計[M].北京:北京航空航天大學出版社,2003. [3]毛綱源.概率論與數理統計解題方法技巧歸納[M].武漢:華中科技大學出版社,1999.