(共22张PPT)
九年级下
沪科版
26.3 用频率估计概率
1.知道通过大量试验得到的频率可以作为事件发生概率的估计值;
2.结合具体情境掌握如何用频率估计概率.
学习目标
重点
难点
抛掷一枚硬币,硬币落地后,会出现哪些可能的结果呢?
出现“正面朝上”和“反面朝上”2种情况
都是
它们的概率是多少呢?
思考
新课引入
在试验中,当所有可能出现的不同结果不是有限个,或各种不同结果出现的可能性不相等时,如何估计概率?
我们就要通过大量重复的试验去探究不同结果出现可能性的大小,并用随机事件发生的频率去估计它的概率.
新知学习
一位同学在做“抛硬币”的试验中,将获得的数据绘制成下表及折线统计图,其中:
出现正面的频率=
抛掷次数 50 100 200 300 400 500 600 700 800
出现正面次数 25 52 95 145 195 243 295 345 396
出现正面的频率 0.500 0.520 0.475 0.483 0.488 0.486 0.492 0.493 0.495
观察
观察图,当抛掷次数很多以后,出现正面的频率是否比较稳定?
思考
对于上面这样的抛硬币试验,历史上许多数学家都曾做过,结果如下表:
试验者 抛掷次数 出现正面次数 出现反面次数
Buffon(布丰) 4 040 2 048 0.506 9
De.Morgan(德·摩根) 4 092 2 048 0.500 5
Feller(费勒) 10 000 4 979 0.497 9
Pearson(皮尔逊) 12 000 6 019 0.501 6
Pearson(皮尔逊) 24 000 12 012 0.500 5
从上面试验中我们可以发现,在重复抛掷一枚硬币时,“出现正面”和“出现反面”的频率都在0.5附近波动.随着抛掷次数的增加,频率在0.5附近波动的幅度会越来越小,呈现出一定的稳定性,“出现正面”和“出现反面”的频率都逐渐稳定到常数0.5.
这样,我们用随机事件发生的频率逐渐稳定到的常数来刻画它发生可能性的大小,0.5就作为多次抛掷硬币后出现正面(或反面)这个随机事件发生的概率.
观察
1.某农科所通过抽样试验来估计一大批种子(总体)的发芽率,为此,从中抽取10批,分别做发芽试验,记录下每批发芽粒数,并算出发芽的频率(发芽粒数与每批试验粒数之比),结果如下表:
每批试验粒数n 2 5 10 70 130 310 700 1500 2000 3000
发芽粒数m 2 4 9 60 116 282 639 1339 1806 2715
发芽的频率 1 0.800 0.900 0.857 0.892 0.910 0.913 0.893 0.903 0.905
从上表中你能发现什么?
由上面试验所得数据可以看出:当发芽试验样本容量增大时,发芽的频率逐渐稳定到常数0.9.
2.某乒乓球生产厂,从最近生产的一大批乒乓球中,抽取6批进行质量检测,结果如下表:
每批抽取球数n 50 100 200 500 1 000 2 000
优等品数m 45 92 194 470 954 1902
优等品的频率 0.900 0.920 0.970 0.940 0.954 0.951
从上表中你能发现什么?
由上面检测所得数据可以看出:当质量检测样本容量增大时,优等品的频率逐渐稳定到常数0.95.
上面的例子,可以说明随机事件有什么特性?
一般随机事件具有一个极为重要的特性——频率的稳定性,即在大次数重复试验中,随机事件发生的频率总是稳定到一个常数.我们就用频率所稳定到的这个常数来衡量该随机事件发生可能性的大小.于是,就认为第1个例子中种子发芽的概率为0.9,第2个例子中乒乓球优等品的概率为0.95.
思考
归纳
一般地,在大量重复试验下,随机事件A发生的频率 (这里n是总试验次数,它必须相当大,m是在n次试验中随机事件A发生的次数)会稳定到某个常数p.于是,我们用p这个常数表示随机事件A发生的概率,即
P(A) = p.
这样,求一个随机事件概率的基本方法是:通过大量的重复试验,用这个随机事件发生的频率作为它的概率的估计值.
归纳
频率与概率的联系和区别:
事件发生的频繁程度
事件发生的
可能性大小
在实际问题中,若事件的概率未知,常用频率作为它的估计值.
稳定性
大量重复试验
联系:
频率
(试验值)
概率
(理论值)
通过以上归纳,你知道频率具有的性质吗?
思考
频率具有稳定性和随机性!
频率本身是随机的,在试验前不能确定,做同样次数或不同次数的重复试验得到的事件的频率都可能不同.而概率是一个确定数,是客观存在的,与每次试验无关.
区别:
1. 判断正误
(1) 连续掷一枚质地均匀的硬币 10 次,结果 10 次全部是正面,则正面向上的概率是 1; ( )
(2) 小明掷硬币 10000 次,则正面向上的频率在 0.5 附近; ( )
(3) 设一大批灯泡的次品率为 0.01,那么从中抽取 1000 只灯泡,一定有10 只次品. ( )
针对训练
×
√
×
2.某池塘里养了鱼苗10万条,根据这几年的经验知道,鱼苗成活率为95%,一段时间准备打捞出售,第一网捞出40条,称得平均每条鱼重 2.5千克,第二网捞出25条,称得平均每条鱼重2.2千克,第三网捞出35条,称得平均每条鱼重2.8千克,试估计这池塘中鱼的重量.
解:先计算每条鱼的平均重量是
(2.5×40+2.2×25+2.8×35)÷(40+25+35)=2.53(千克).
所以这池塘中鱼的重量是2.53×100000× 95%=240350(千克).
1.不透明的袋子中装有蓝色、黑色、白色的玻璃球共有20个,这些球除颜色外无其他差别.将袋中的球摇匀,从中随机摸出一个球,记下它的颜色再放回去,通过多次摸球试验后发现,摸到黑色、白色球的频率分别稳定在10%和35%,则口袋中蓝色球的个数可能是________.
11个
随堂练习
2. 某水果公司以 2 元/kg 的成本价新进 10000 kg 柑橘. 如果公司希望这些柑橘能够获得利润 5000 元,那么在出售柑橘(去掉损坏的柑橘)时,每千克大约定价为多少元比较合适
实际卖出10000kg 柑橘吗?
销售人员首先从所有的柑橘中随机抽取若干柑橘,进行"柑橘损坏率"统计,并把获得的数据记录在表中. 请你帮忙完成此表.
柑橘总质量 n/kg 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
损坏柑橘质量 m/kg 5.5 10.5 15.15 19.42 24.25 30.92 35.32 39.24 44.57 51.54
柑橘损坏的频率( 结果保留小数点后三位 )
0.101
0.097
0.097
0.103
0.101
0.098
0.099
0.103
0.105
0.110
你能估计出概率吗?
解:根据上表估计柑橘损坏的概率为 0.1,则柑橘完好的概率为 0.9 .
在 10 000 kg 柑橘中完好柑橘的质量为 10 000×0.9 = 9 000 (kg).
设每千克柑橘的售价为 x 元,则
9 000x - 10 000×2 = 5000
解得:
因此,出售柑橘时,每千克大约定价 2.8 元可获利润 5000 元.
注意:最后答案要写“估计”或“大约”.
温馨提示
频率 概率
试验值 理论值
与试验次数的变化有关 与试验次数的变化无关
试验次数越多,频率越趋向于概率 在实际问题中,若事件的概率未知,常用频率作为它的估计值.
频率与概率的区别及联系
课堂小结