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第十二章:排列组合与概率统计
用频率估计概率
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更新:
2025-04-12 10:05
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用频率估计概率
## 用频率估计概率 不是所有的随机试验都像抛硬币那么简单,每个样本点出现的可能性相等并且样本点的个数有限.事实上,现实生活中的随机事件是各式各样的,那么在一般情形下,如何求出或近似求出事件的概率呢? 为了方便讨论,我们先来介绍事件发生的频率。 设 $\Omega$ 是某个试验的样本空间,$A$ 是 $\Omega$ 的事件.在相同的条件下将该试验独立地重复 $n$ 次,则称 $$ F_n(A)=\dfrac{n \text { 次试验中 } A \text { 发生的次数 }}{n} $$ 是 $n$ 次独立重复试验中事件 $A$ 发生的频率.例如抛郑 100 次质地均匀的硬币,若得到 51 次正面朝上,那么"正面朝上"这一事件在这 100 次试验中的频率为 $\frac{51}{100}$ . 容易想到,一般地,如果事件 $A$ 发生的可能性愈大,频率 $F_n(A)$ 也愈大;反之,如果 $F_n(A)$ 愈大,那么可以设想事件 $A$ 发生的可能性也愈大。因此,频率与概率间应有紧密的联系. 由古典概型概率计算公式,我们可得到"正面朝上"的概率为 $\frac{1}{2}$ .历史上曾经有许多人做过抛郑硬币的试验以验证这一结果的正确性。 下表是历史文献中记录的一些学者抛郑硬币的试验结果。从表中可发现,在大量抛趾硬币的试验中,"正面朝上"的频率稳定在 0.5 附近.  理论和实践都证明:在相同的条件下,将一试验独立重复 $n$ 次,若用 $F_n(A)$ 表示事件 $A$ 在这 $n$ 次试验中发生的频率,则当 $n$ 增加时,$F_n(A)$ 将向一个固定的数值 $p$靠近,这个数值 $p$ 就可看作事件 $A$ 发生的概率 $P(A)$ ,即 $F_n(A)$ 是 $P(A)$ 的估计。 需要指出的是,频率和概率都是随机事件发生可能性大小的定量刻画,但频率与试验次数及具体的试验有关,因此频率具有随机性;而概率是刻画随机事件发生可能性大小的数值,是一个固定的量,不具有随机性,因此频率不能完全反映概率。例如抛郑 100 次质地均匀的硬币,并不一定能得到"正面朝上"的频率是 $\frac{1}{2}$ 。试验次数不同,频率不一定相同,而且这 $n$ 次试验与另外 $n$ 次试验的频率也可能不同. `例`一个不透明的口袋里装有只有颜色不同的黑球,白球共 20 个,某学习小组做摸球试验,将球搅匀后从中随机摸出一个球记下颜色,再把它放回袋中,不断重复.下表是活动进行中的一组统计数据:  (1)试估计当 $n$ 很大时,摸到白球的频率将会接近多少; (2)假如你去摸一次,摸到白球或黑球的概率分别约是多少? 解(1)由表可知当 $n \geqslant 500$ 时,频率值稳定在 0.6 左右,由此可估计,当 $n$很大时,摸到白球的频率将会接近 0.6 。 (2)由(1)可知,摸到白球的频率约为 0.6 ,因此可估计摸到白球的概率是 0.6 。由对立事件的概率加法公式可得,摸到黑球的概率约为 $1-0.6=0.4$ . ## 用频率估计概率是什么意思 概率是赋予事件的一个数,它表达该事件有多大的可能性发生.在等可能的假设下,抛掷一枚硬币得正面的概率是 $\frac{1}{2}$ ,掷一颗股子得点数 6 的概率是 $\frac{1}{6}$ 。但是,如果没有等可能假设,这些概率是很难知道的。例如,假设抛趾的一枚硬币由一个金属薄片和一个木质薄片贴合而成,这样的硬币显然不再是等可能的,抛掷这枚硬币金属面朝上的概率 $p$ 和木质面朝上的概率 $q$ 依然是存在的,且 $p+q=1$ ,但理论上没有人能够算出来 $p$ 与 $q$ 究竟是多少。这时候因试验可以任意多次重复,我们仍可以用频率或者经验概率来进行估计,这正是大数定律所断言的。 现在换个问题.假设小明今年 20 岁,能够健康活到 70 岁的可能性有多大?因为不能预测,健康活到 70 岁是一个随机事件.它有没有一个概率呢?因为小明的一生是不能重复的,大数定律失效.这时即使说概率,也只是一种心理预期,无法加以检验.这是作为数学的概率论无法解决的问题,称之为主观概率,它只能反映说话者的主观判断. 尽管小明对自己能健康活到 70 岁的可能性的判断在数学上没有意义,但我们仍然可以做一点有意义的事情,就是把其他人看成是小明的某种重复,从而求得这个事件的"频率",也就是求健康活到 70 岁的人数在总人数中的比例.这个比例是统计数据,对具体的个人而言是没有意义的,但是它仍然有其统计意义,在某些场合是非常有用的。例如,保险公司可以据此来计算人寿保险的保险费率. 从这里可以明白,生活中经常说的话,如"学某某专业容易找工作"或"锻炼让人长寿"等,都是统计意义上的断言,对具体个人没有特别的意义.
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