古典概型中的几类基本问题.DOC

1、 1 古典概型中的几类基本问题 1 引言 对于古典概型问题的求解 ， 首先要做到这三方面的工作 671 ： 一是明确分辨问题的性质 ，即是不是古典概型问题；二是掌握古典概型的公式； 三是根据公式要求 ， 确定 n（基本事件总数）和 k（有利事件总数）的值 172 ， 这是解题的关键一步 ， 计算方法灵活多变 ， 没有一个固定的模式 ， 但古典概型的种种解法大体上都是围绕 n 和 k 展开的 抛硬币、 掷骰子、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 ，这些模型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

2、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 ， 这种模式化的解决 ， 常常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 ， 不断提高解题能力 通过对 相关资料的查询及老师的指导 ， 本文主要讨论古典概率的三类基本问题：摸球问题、质点入盒问题、随机取数问题 ， 给出它们的一般解法 ， 指出其典型意义 ， 并介绍其推广应用 2 摸球模型 摸球模型是指从 n 个可分辨的球中按照不同的要求（例如是否放回、是否计序等）一个一个地从中取出 m（ nm ）个 ， 从而得到不同的样本空间 ，

3、然后在各自的样本空间中计算事件 的概率 一般说来 ， 根据摸球的方式不同 ， 可分为四种情 况来讨论 ， 得 如下表一的四种不同的样本空间 263 ：表一 从 n 个球中摸 m个球 摸球方式 不同摸法总数 有放回 计序 mn 不计序 mnmmn HC 1 无放回 计序 mnA 不计序 mnC 2 其中 mnmmn HC 1 表示从 n 个不同元素中取 m 个元素进行元素的可重复的组合时其不同的组合个数 ， 对各种情况先举例及推广应用 ： 2.1 有放回且有计序摸球 如果摸球是从 n 个可分辨的球按有放回且计序的方式一个一个地从中取出 m 个 ， 这时样本空间的基 本事件 ， 总数应按相异元素允

4、许重复的排列公式计算 ， 因而有 mn 个 ,此种情形是我们经常遇到的 ， 下面来看个例子 例 1 用 1、 2 两个数字组成 3 个数 ， 组成多少个数 ？ 思考方法 在数字排序的问题中 ， 百位、十位、个位这三个位置上必须找出一个数字 ， 至于每个是否均有位置 ， 则不作要求 ， 所以这是个有放回且计序的摸 球问题 ， 从而在各个位置上可以是 1、2 的任一个 依乘法原理不同的组合数有 823 mn 个 2.2 有放回且无计序摸球 从 n 个相异元素每次取出允许重复的 m 个元素 ， 不计次序并成一组 ， 叫做从 n 个相异元素允许重复的 m 元组合 ， 其所有组合的个数为 mnmmn H

5、C 1 ， 通过下面的这个例子我们也可以看出它的典型性 例 2 匣内装颜色分别为红、白、黑的三个球 ， 有放回不按序选取 ， 问匣内任取两个不同颜色的球的概率为多少？ 思考方法 作为有放回不按序摸球问题 ， 设 A 表示从匣内有放回不计序选取两个不同颜色的球的事件 由题设可知 ， 样本空间的基本事件总数为 6242 12323 CCH ， 事件 A 所含的基本事件数为 323C ,故所求概率为21)( 2323 HCAP 2.3 无放回且计序摸球 如果摸球是无放回且计序摸球 ， 这时样本空间的基本事件总数等于从 n 个不同元素中取出 m 个元素的所有不同排列的个数为 mnA ， 或是 n 个互

6、异元素的全排列 !nPn ， 这种情形也是摸球模型的重要类型 例 3 袋中有 个白球 ， 个黑球 ， 从中陆续取出 )3(3 个球 ， 求这 3 个球依次为黑白黑的概率 思考方法 每一个样本点对应着 个球中依次取出三个球的一种取法 ， 需要考虑先后顺序 ，属于排列问题 用 A 表示事件“取出 3 个球依次为黑白黑” ， 从 个球中依次任取三个 ， 有 3P3 种取法 ， 此即样本点总数 对于有利事件 ， 第一个和第三个黑球可在 个黑球中依次取得 ， 有 2P 种取法；第二个白球可在 个白球中取得 ， 有 1P 种取法 因此 ， A 所包含的样本点总数为 12PP ， 于是312)( P PPA

7、P 2.4 无放回且不计序问题 如果摸球是无放回且不计序 ， 其样本空间的基本事件总数是从不同元素中取出若干个元素的所有不同的组合个数 例 4 袋中有 个白球 ， 个黑球 ， 问：从 中不放回取出 nm （ nmNnm ，、 ）个球 ， 试求所取出的球恰有 m 个白球的概率 思考方法：这些同类球都不加区别 ， 即不计序 ， 又抽取后部返回 ， 因而本例属无放回且不计序的摸球模型 ， 其基本事件总数为 nmC ， 此事件 A 为“取出 nm 个球中恰有 m 个白球” ， 而事件 A所包含的样本点数 ， 相当于从 个白球中取出 m 个 ， 从另外 m 个球中任取 n 个取法种数共n mmCC ，

8、所以 nmn mmCCCAP )( 前面我们对摸球模型的各种类型进行了归纳 ， 如果把白球、黑球换成产品中的正品、次品 ， 或换成甲物、 乙物 ， 这样的人、那样的人就可以得到形形色色的摸球问题 如果能灵活地将这些实际问题与前面的模型类型对号入座 ， 我们就能解决有关的实际问题 ， 为我们的生活带来方便和乐趣 ， 例如灯泡厂检验合格率等这些产品抽样问题；还有可以把全班学生分成两组 ， 求每组中男女生人数相对等的概率； 从一副扑克牌中任取 6 张 ， 求得 3 张红色的和 3 张黑色的概率； 在安排值班的问题中 ， 也可以按照无放回模型进行分析； 在买彩票 的过程中 ， 可以把双色球、 D3 、

9、 36 选 7 等玩法的中奖概率求出 ， 增加自己中奖机会 这样不仅把古典概率的知识应用在了生活中 ， 给生活带来方便 ， 同时也使数学给自己带来了乐趣 ， 激发了对数学应用的动力 3 质点入盒 模型 该模型是指有 n 个可分辨的盒子 ， m （ nm ）个质 点 ， 按照质点是否可分辨 ， 每盒可容纳质点的多少等不同情况 ， 把 m 个质点放入 n 个可分辨的盒子 ， 从而形成不同的样本空间 ， 然后在各自样本空间计算事件的概率 ， 与摸球模型类似 ， 这里也可分四种情况讨论 ， 清晰地可见这种模型的具体分类情况 ， 如表二 )37(3 p ： 表二 4 3.1 每盒能容纳任意多个质点且质点

10、可分辨 质点需要分辨的问题就是排列问题 ， 盒子能容纳任意多个质点的问题 就是重复排列问题 例 1 有 5 个不同的质点 ， 每个都同样以 101 的概率落入 10 个盒子 ， 事件 A =指定的一个盒子中恰有 3 个质点 的概率 思考方法：由题意知 ， 盒子容纳质点的数目不限 ， 又质点可分辨 ， 故为重复排列问题 ， 其基本事件总数为 510mn 在指定的一个盒子中恰有 3 个质点 ， 共有 35C 种选法 ， 余下的 2 个质点可任意放入余下的 9 个盒中 ， 共有 29 种不同选法 ， 因而事件 A 所包含的基本事件总数为 3529C ， 故所求概率为 008.010000081010

11、9)(5352 CAP 3.2 每盒可容纳任意多个质点 且质点不需分辨 m 个质点随机进入 n 个盒中 ， 质点不需分辨属组合问题 ， 又每盒能容纳任意多个质点 ， 该组合为元素允许重复的组合 ， 样本空间中含有 mnmmn HC 1 个样本点 ， 即其基本事件总数为 mmnC 1 例 2 将例 1中“ 5 个不同的质点”换为“ 5 个相同的质点” 思考方法：质点不需分辨属组合问题 ， 又每个盒子容纳的质点不限 ， 故该组合为元素可重复的组合 ， 其基本事件总数为 20025145 1510510 CCH ， 因 3 个质点有 35C 种选法 ， 其余两质点可能落入两个盒中 ， 有 29C 种

12、选法；也可能落入一个盒中 ， 有 19C 种选法 ， 故有2 2 4.0)()( 514 192935 C CCCAP 3.3 每盒最多可容纳一质点且质点需分辨 这样的问题是属于元素不允许重复的排列问题 m 个质点随机进入n 个盒中 放入方式 不同摸法总数 每盒可容纳任意多个质点 质点可分辨 mn 质点不可分辨 mnmmn HC 1 每盒最多容纳一个质点 质点可分辨 mnA 质点不可分辨 mnC 5 例 3 将 3 个不同质点投入 5 个盒中 ， 每个质点都以 51 的概率进入每一个盒中 ， 且限定每盒最多只容纳一质点 ， 求：事件 A =指定 的一个盒子为空 的概率 思考方法 因质点互异 ，

13、 且每盒最多只容纳一质点 ， 故属元素不允许重复的排列问题 ， 因而其基本事件总数为 6035 A ， 事件 A 所含的基本事件为 2434 A ， 故 4.06024)( 35434 AAAP 3.4 每盒最多只容纳一质点 且质点不需分辨 例 4 将将 3 个相同质点投入 5 个盒中 ， 每个质点都以 51 的概率进入每一个盒中 ， 且限定每盒最多只容纳一质点 ， 求：事件 A =指定的一个盒子为空 的概率 思考方法：质点不需分辨 ， 属组合问题 ， 又每盒最多只容纳一个质点 ， 该组合为元素不允许重复的组合 ， 因而其基本事件总数为 1035 C ， 事件 A 所包含的基本事件总数为 43

14、4C ， 故4.0104)( 3534 CCAP 质点入盒模型概括了很多的古典概型问题 如果把盒子看作 365 天 ， 可研究 n 个人的生日问题；如果把盒子看作每周的 7 天 ， 又可研究值班的安排问题；如果把质点看作人 ， 盒子看作房子 ， 又可研究住房分配问题；如果把粒子看作质点 ， 盒子看作空间的小区域 ， 又可研究统计物理的Bo ltzm annM axwell 统计模型；如果把信看作质点 ， 盒 子看作邮筒 ， 又可研究投信问题；如果把骰子（硬币）看作质点 ， 骰子（硬币）上的六点（正面和反面）看作 )2(6 个盒子 ， 又可研究骰子（硬币）问题；如果将旅客视为质点 ， 各个车站看

15、作盒子 ， 又可研究旅客下车问题等 不难看出质点入盒模型可以用来描述很多直观 ， 背景完全不同但实质都完全一样的随机试验 ， 应透过表面抓住本质 ，把相关问题与相应的模型联系起来 ， 加以转化 ， 这样问题就不难解决了 4 随机取数 模型 与前面的两种模型相比 ， 此模型分类情况较简单些 ， 分为有放回地随机取数和无放回地随机取数两 种情况 )44(3 p 4.1 有 放回地随机取数 取出的数字还原时 ， 其样本空间的基本事件总数可按从 n 个不同数字里取出 m 个的重复排列计算问题 例 1 从 ， 21 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 ， 然后还原 ， 先后取出

16、 7 个数 ， 试求下列各事件的概率： )1( 1A :7 个数全不相同 ； )2( 2A :不含 9 和 2 ； )3( 3A :8 至6 少出现三次 ； )4( 4A :5 至少出现两次 ； )5( 6A :取到的最大数恰为 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 ， 运用上面介绍的思想方法 ， 此 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 710 )1( 事件 1A ， 要求所取的 7 个数是互不相同的 ，

17、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 ， 1A 所包含的样本点数为710P 于是 06048.010)( 77101 PAP )2( 事件 2A ， 先后取出的 7 个数中不含 9 和 2 ， 所以 ， 这 7 个数只能从 108765,3,41 ， 这 8 个数中取得 注意到试验属于有返回取样 ， 则 2A 的有利场合 ， 相当于 8 个互异元素允许重复的 7 元排列 于是 2A 所包含的样本点数为 78 ， 有 2 0 9 7.0108)(772 AP )3( 事件 3A 中出现的三次 8 ， 可以是 7 次取

18、数的任意三次 ， 有 37C 种选法；其余的 4 次 ， 每次可以去剩下的 9 个数中的任一个 ， 共有 49 种取法 因此 0 2 3 0.010 9)(74373 CAP )4( 事件 4A 是六个两两互不相容事件“ 5 恰好出现 k 次” )65432( ，k 的和 ， 因此 ，1 4 9 7.0109C)P ( A 7 2 7774 k kk 也可以考虑 4A 的逆事件 这里 4A 是事件“ 5 恰好出现一次或一次也不出现” 显然8503.010 99)( 7 76174 CAP 所以 ， 1 4 9 7.08 5 0 3.01)(-1)P ( A 44 AP )5( 事件 5A 的有

19、利场合 ， 就是 6 个相异元素 )654321( ， 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 ， 1次 ， 2 次 ， 3 次 ， 4 次 ， 5 次 ， 6 次 ， 7 次 等 7 类 ， 显然 ， 它们的排列数依次为 6175C , 5275C , 4375C , 3475C , 257C , 567C , 0775C 于是 7 0202.0105)( 771775 k kkCAP 事件 5A 的有利场合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 76种 ， 它可以分为两类 ， 一类是最大数恰好是 6 的 7 元

20、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 75 种 ， 则 第 一 类 重 复 排 列 有 76 - 75 种 于是0 2 0 2.010 56)( 7 775 AP 4.2 无放回地随机取数 如取出的数字不还原 ， 其样本空间的事件总数要根据取数是计序或不计序 ， 按不重复的排列或组合计算 例 2 从 ， 10 9 这十个数中任取三个不同的数字 ， 试求 下列事件的概率： )1( 1A :三个数字中不含 0 或 5 ； )2( 2A :三个数字中不含 0 和 5 解 所取三个数不计序 ， 本例属元素不允许重复的组合问题 ， 其基本事件

21、总数为 35Cn )1( 有利于 1A 的基本事件总数为 381 Cm ,于是所求概率为 157)( 310381 CCAP )2( 在所给的十个数字中任取 3 个不含 0 的数字共有 39C 个 ， 同样任取 3 个不含 5 的数字共有 39C个 这些个数中均包含既不含 0 又不含 5 的 3 个数字的个数 38C 于是这样的 3 个不同数字被算了两次 ， 即多算了一次 ， 造成了重复 因而有利于事件 2A 的基本事件数 3839392 CCCm ,故所求概率为1514)2()( 31038392 C CCAP 随机取数模型作为典型的古典概型 ， 解题的思想方法对于同类问题具有指导意义 但绝

22、不能把它作为现成的公式乱套 ， 有些问题表面看机构相仿 ， 实质上差别较大 ， 须斟酌题意灵活运用 随机取数模型在日常生活也可应用在通讯公司计算电话号码 ， 单位票据编号完全不同的概率等实际问题中 作为古典概型在事件生活中的应用 ， 现例举一综合例子： 我们在庙会 ， 公园里都可以看到玩这种游戏的 ， 袋中有 3 种颜色的 相同 玻璃球 ， 各有 3 个球 ，大家可以 免费 参加摸球游戏 ， 每次从袋中摸出 3 个球 ， 奖罚 规则如下：摸出的 3 个球若 ： (1) 颜色 只8 有一种 奖励 玩家 5 元； (2) 有两种颜色的情况罚玩家 1元； (3) 有三种颜色的情况奖励玩家 2 元 面

23、对这种情形 ， 我们大多数人都会对其产生诱惑 ， 会高兴地“免费”试试身手 ， 但我们 学习完古典概型的知识后 ， 可以看到这种游戏背后的真相 对于 (1) 、 (2) 、 )3( 其概率利用古典概型的知识可得为843)1( 3913 CCP,8454)2( 3913231223 C CCCCP,8427)3( 39131313 C CCCP 直观地说 ， 就是在84 次的摸球中 ， 第一种情况有 3 次 ， 老板赢得 155*3 元 ， 第二种情况有 54 次 ， 玩家输去541*54 元 ， 第三种情况有 27 次 ， 老板赢得 542*27 元 ， 最终老板赢得 15541554 元 ，

24、这个看似比较公平的游戏还是被老板赚了 ， 所以以后大家遇到这种情形就需要考虑了 总之 ， 通过以上几种古典概型问题的分析过程可得 ， 这类问题是一个既有法、有时又无定法的问题 求解这类问题通常有两条基本思路：一条是直接法 ， 对有附加条件的特殊元素或排列中的特殊位置应先处理 ， 直接求出满足题设条件的种数；另一条是间接法 ， 先撇开附加条件求出一个总数 ，再扣除不合要求的种数 在这两个过程中 ， 均以排列、组合等知识点作为出发点 ， 考虑一切可能出现的结果 ， 既不能将它们遗漏 ， 也不要重复 综合知识间的内在联系 ， 运用多种多样、灵活多变的解题 技巧把抽象的内容知识延伸至实际问题中 ， 提

25、高解决实际问题的能力 因此 ， 在解答概率题时没有一个固定的模式 ， 需要扎实的基础知识和灵活的技能技巧 ， 为解决实际问题服务 ， 把古典概型的知识应用在日常生活中 参考文献 ： 1 赵振威等 怎样解概率题 M 北京师范大学出版社 ， 1986 2 魏宗舒 等 概率论与数理统计 教程 M 高等教育出版社 ， 1983 3 毛纲源 概率论与数理统计解题方法技巧归纳 M 华中科技大学出版社 ， 1999 4 汪仁宫 概率论引论 M 北京大学出版社 ， 2005 5 周惠新 概率方法的妙用 J 高等数学研究 ， 2005 6 文建新 如何分析计算古典概型习题 J 武当学刊 ， 1996 7 曹晓阳 关于古典概率的几种解法 J 自然科学版 ， 2005 09 8 A. Kolmogorov-Smirnov .Test for Classical Probability Models J 自然期刊 ， 2010