(共19张PPT)
问题1:抛掷一枚硬币、抛掷一枚骰子(质地均匀),试验样本点是等可能的,可用古典概型公式计算有关事件的概率;抛掷一枚图钉、抛掷一枚骰子(质地不均匀)、保险领域中的各种“事故”等,试验样本点不是等可能的或者是否等可能不易判断,此时无法通过古典概型公式计算有关事件的概率。同学们有怎样的方法可以计算这样一些事件的概率?
用频率估计概率
一、提出问题,寻找方法
10.3.1频率的稳定性
走在时代前沿 让学生接受优质的高中教育
走在时代前沿 让学生接受优质的高中教育
【重点与难点】
重点:频率与概率的区别和联系,用频率估计概率.
难点:频率的稳定性规律的理解.
【学习目标】
1.通过做重复试验,探求频率的稳定性规律.
2.通过试验了解随机事件发生的频率和概率的联系与区别
3.理解频率估计概率的应用实例.
一、提出问题,寻找方法
追问1:同学们对用频率估计概率有怎样认识?
频率描述事件发生的频繁程度,而概率是事件发生的可能性大小的度量.
一般地,如果事件A的概率越大,那么,在重复试验中,事件A发生得比较频繁,因此事件A的频率一般较大.反之,在重复试验中,事件A发生的频率较大(小),说明该事件发生的概率也较大(小).
一、提出问题,寻找方法
追问2:上面是我们对频率和概率意义的直观认识,请同学们思考,在重复试验中频率的大小是否就决定了概率的大小?频率和概率到底是怎样的一种关系?
既然我们存在诸多的疑惑,不妨用试验来探究和验证
二、设计试验,探索规律
问题2:同学们能不能设计一个试验,来验证用频率估计概率是合理的?
(1)试验结果可验证——试验的样本点是等可能的。
(2)试验获取的数据——当试验次数相同时,看事件频率的变化规律;当试验次数增加时,看事件频率的变化规律。
试验标准:
试验标准
设计方案
实施试验
收集数据
分析数据
试验步骤:
发现规律
二、设计试验,探索规律
试验方案:
重复做同时抛掷两枚质地均匀的硬币的试验,设事件A=“一个正面朝上,一个反面朝上”。 把全班42名学生分成21组,每组2人,每小组其中一人掷硬币50次,另一人记录下事件A发生次数,并计算频率。然后将各小组的试验数据汇总并填入下表(excel):
追问:事件A的概率是多少?
二、设计试验,探索规律
二、设计试验,探索规律
问题3:各小组的试验结果一样吗?为什么会出现这种情况?
试验次数相同时,可能不同,说明随机事件A发生的频率具有随机性。
问题4:随着试验次数的增加,事件A发生的频率有什么变化规律?
从整体上看,频率在概率0.5附近波动。当试验次数较少时,波动幅度较大;当试验次数较多时,波动幅度较小。
二、设计试验,探索规律
利用excel模拟同时抛掷两枚硬币试验,在重复试验次数20,100,500,1000时各做5轮试验,然后用折线图表示频率的波动,并对上面的结论进行验证。
二、设计试验,探索规律
当试验次数较大时,用频率来估计概率
根据试验结果概括频率的变化规律
(1)频率的随机性:试验次数不同,频率不会完全相同,即使试验次数相同,不同的试验频率也不会完全相同。
(2)频率的稳定性:当重复试验的次数较少时,频率的波动幅度比较大。随着试验次数的增多,频率的波动幅度越来越小,逐渐稳定在事件A的概率附近。
追问1:根据试验结果,能不能用频率估计概率?
二、设计试验,探索规律
追问2:用频率估计概率,是否试验的次数越多,估计的结果就越精确?
当试验次数较大时,波动幅度较小,但试验次数多的波动幅度并不全都比次数少的小,只是波动幅度小的可能性更大。换句话说,当试验次数足够多时,用频率估计概率误差较小的可能性大。
大量试验表明,在任何确定次数的随机试验中,一个随机事件A发生的频率具有随机性. 一般地,随着试验次数n的增大,频率偏离概率的幅度会缩小,即事件A发生的频率fn(A)会逐渐稳定于事件A发生的概率P(A).我们称频率的这个性质为频率的稳定性.因此,我们可以用频率fn(A)估计概率P(A).
二、设计试验,探索规律
结论:
例1 新生婴儿性别比是每100名女婴对应的男婴数. 通过抽样调查
得知,我国2014年、2015年出生的婴儿性别比分别为115.88
和113.51.
(1)分别估计我国2014年和2015年男婴的出生率(新生儿中男
婴的比率,精确到0.001);
(2)根据估计结果,你认为“生男孩和生女孩是等可能的”这
个判断可靠吗
三、学以致用,解决问题
2014年男婴出生频率为
解:(1)
0.537
2015年男婴出生频率为
0.532
由此估计,2014年男婴出生率约为0.537,
2015年男婴出生率约为0.532.
(2)
由于调查新生儿人数的样本非常大,根据频率的稳定性,上述对男婴出生率的估计具有较高的可信度. 因此,我们有理由怀疑“生男孩和生女孩是等可能的”的结论.
要得到生男孩和生女孩是否等可能的科学判断,还需要用统计学中假设检验的方法进行检验.
男婴出生率
理论概率模型(认为男婴出生率0.5)
重复试验,频率验证
?
这就是统计学中的假设检验方法
例2 一个游戏包含两个随机事件A和B,规定事件A发生则甲获胜,
事件B发生则乙获胜. 判断游戏是否公平的标准是事件A和B发
生的概率是否相等.
在游戏过程中甲发现:玩了10次时,双方各胜5次;但玩
到1000次时,自己才胜300次,而乙却胜了700次.据此,甲认
为游戏不公平,但乙认为游戏是公平的.你更支持谁的结论
为什么
解:
当游戏玩了10次时,甲、乙获胜的频率都为0.5;当游戏玩了
1000次时,甲获胜的频率为0.3,乙获胜的频率为0.7.根据频率的稳定性,随着试验次数的增加,频率偏离概率很大的可能性会越来越小,相对10次游戏,1000次游戏时的频率接近概率的可能性更大,因此我们更愿意相信1000次时的频率离概率更近. 而游戏玩到1000次时,甲、乙获胜的频率分别是0.3和0.7,存在很大差距,所以有理由认为游戏是不公平的.因此,应该支持甲对游戏公平性的判断.
三、学以致用,解决问题
气象工作者有时用概率预报天气,如某气象台预报“明天的降水概率是90%.如果您明天要出门,最好携带雨具”.如果第二天没有下雨,我们或许会抱怨气象台预报得不准确.那么如何理解“降水概率是90%" 又该如何评价预报的结果是否准确呢
降水的概率是气象专家根据气象条件和经验,经分析推断得到的.对“降水的概率为90%”比较合理的解释是:大量观察发现,在类似的气象条件下,大约有90%的天数要下雨.
只有根据气象预报的长期记录,才能评价预报的准确性.如果在类似气象条件下预报要下雨的那些天(天数较多)里,大约有90%确实下雨了,那么应该认为预报是准确的;如果真实下雨的天数所占的比例与90%差别较大,那么就可以认为预报不太准确.
三、学以致用,解决问题
四、课堂小结
(1)通过这节课的学习,你对频率和概率之间的区别与联系的认识相比初中有了哪些提高?
(2)你能简要的叙述如何用频率估计概率吗?
五、课后作业
第254页练习第1、2、3题