❶ 概率在生活中的例子
例如天氣預報啊！其實就是一種概率問題！還有例如抽獎也是一種概率問題！
❷ 請至少例舉4個日常生活中遇到的概率問題,並說明用了哪些概率論的知識點
今天下雨和不下雨（只存在這兩種情況，沒有陰天，多雲這些），下雨的概率是1/2，不下雨的概率是1/2。這是互逆事件。
5個不等高人體育課排隊，恰好是按身高高低順序排列的概率。古典概型。按照高低排列之有兩種情況，從高到低，從低到高。而總的排列方法有A55種。所以概率是2/A55
兩個人一起去買買麵包，已知甲買到漏氣包裝的概率是0.21，乙買到漏氣包裝的概率是0.36，問他倆都買到漏氣包裝的概率。獨立事件，而且，甲乙二人都買到是同時發生的，積事件，P（AB）=P(A)*P(B)=0.21*0.36
還是天氣，今天下雨概率0.6，下雪概率0.3，既有雪又有雨概率是0.15，問下雨條件下下雪的概率，再問，下雪條件下下雨的概率。
條件事件，事件B發生的條件下，A的發生概率，P（A|B）=P（AB）/P（B）。A條件下求B的概率一樣，把事件位置調換一下。
設下雨是A事件，下雪是B事件，又知道P（AB）=0.15
下雨條件下下雪：P（B|A）=P（AB）/P（A）=0.15/0.6=1/4
下雪條件下下雨：P（A|B）=P（AB）/P（B）=0.15/0.3=1/2
❸ 除了游戲以外,生活中有哪些典型的概率現象(模型),它們分別適宜用作哪些概率內容的
除了游戲以外，生活中有哪些典型的概率現象（模型），它們分別適宜用作哪些概率內容的教學情境？
在概率論與數理統計已獲得當今社會的廣泛應用,概率已成為日常生活的普通常識的今天,對現實生活中的概率問題進行研究就更顯得十分重要,下面略舉一些實例加以說明.
一,數學騙局
有一次去外地旅遊,在一個旅遊點有一個擺地攤的賭主,他拿了8個白的,8個黑的的圍棋子,放在一個布袋裡,賭主精心繪制了一張中彩表:凡願摸彩者,每人交一元錢作"手續費",然後一次從袋裡摸出5個棋子,中彩情況如下:摸到5個白棋子的彩金是20元;摸到4個白棋子的彩金是2元;摸到3個白棋子的彩金是紀念品一份(價值5角);其他的彩金是同樂一次(無任何獎品).由於本錢較小,許多遊客都躍躍欲試,有的竟連摸數十次,結果許多人"乘興而摸,敗興而歸",據
觀察,摸到5個白棋子和得到4個白棋子的很少,大多遊客玩了十幾元錢後發現自己得到了幾個紀念品之外,什麼也沒得到.這是怎麼一回事呢
為何賭主敢於這樣設局而不怕虧本呢
我們來研究一下這其中的奧秘,按摸1000次統計,看賭主可凈賺多少錢
應用學過的概率知識,不難看出:摸到5個白棋子的概率;摸到4個白棋子的概率;摸到3個白棋子的概率,按照1000次摸彩來計算,賭主手續費的收入為1000元,而他支付的彩金(包括紀念品)是:約13人獲得20,128人獲得2元,359人獲得紀念品,所以共計20×13+128×2+0.5×359=695.5(元),即每1000次摸彩,賭主可賺300元以上.
二,抽簽先後是否公平
生活中, 們有時要用抽簽的方法來決定一件事情.例如, 校去年舉行慶祝五·四詩歌大賽,各班派出10名代表參加,為使人人參與,學校規定全校同學都作準備,賽前由各班用抽簽方法決定參賽的人選,很多同學們對抽簽之事展開討論,有的同學說先抽的人抽到的機會比較大,也有同學持不同意見,那麼,抽簽有先有後(後抽人不知先抽人抽出的結果),對各人真的公平嗎
我們就來研究一下,從概率的方面來說明抽簽次序是否影響抽簽結果
不失一般性,第一,不妨考察5個簽中有一個彩簽的情況,對第1個抽簽者來說,他從5個簽中任抽一個,得到彩簽的概率,為了求得第2個抽簽者抽到彩簽的概率,把前2人抽簽的情況作一整體分析,從5個簽中先後抽出2個,可以看成從5個元素中抽出2個進行排列,它的種數是,而其中第2人抽到彩簽的情況有,因此,第1人未抽到彩簽,而第2人抽到彩簽的概率為,通過類似的分析,可知第3個抽簽的概率為,第4個,第5個分別為,.一般地,如果在N個簽中有1個彩簽,N個人依次從中各抽1個,且後抽人不知先抽人抽出的結果,那麼第I個抽簽者(I=1,2,…,N)抽到彩簽的概率為,即每個抽簽者抽到彩簽的概率都是,也就是說,抽到彩簽的概率與抽簽的順序無關.通過對上述簡單問題的分析, 們看到在抽簽時順序雖然有先有後,但只要不讓後抽人知道先抽人抽出的結果,那麼各個抽簽者中簽的概率是相等的,也就是說,並未因為抽簽的順序不同而影響到其公平性.
三,經濟效益
有時從經濟效益的角度來考慮,利用概率的知識可使得有些問題變得更簡單又經濟,省錢又省力.例如:為防止某突發事件發生,在甲,乙,丙,丁四種相互獨立的預防措施可供採用,單獨採用甲,乙,丙,丁預防措施後此突發事件不發生的概率(記為P)和所需費用如下:
預防措施
甲
乙
丙
丁
P
0.9
0.8
0.7
0.6
費用(萬元)
90
60
30
10
預防方案可單獨採用一種預防措施或聯合採用幾種預防措施.在總費用不超過120萬元的前提下, 們應該採用哪一種預防方案,可使得此突發事件不發生的概率最大
我們現在就來研究在總費用不超過120萬元的前提下採用哪一種相對比較好.方案1:單獨採用一種預防措施的費用均不超過120萬元.由表可知,採用甲措施,可使此突發事件不發生的概率最大,其概率為0.9.方案2:聯合採用兩種預防措施費用不超過120萬元.由表可知,聯合甲,丙兩種措施,可使此突發事件不發生的概率最大,其概率為1-(1-0.9)(1-0.7)=0.97.方案3:聯合採用三種預防措施費用不超過120萬元.故只能聯合乙,丙,丁三種預防措施,此時,突發事件不發生的概率為:1-(1-0.8)(1-0.7)(1-0.6)=1-0.024=0.976.綜合上述三種預防方案可知,在總費用不超過120萬元的前提下,聯合乙,丙,丁三種預防措施可合突發事件不發生的概率最大,其概率為0.976.
四,相遇問題
小紅和媽媽要上街購物,她們決定在上午10:00到11:00之間到某一街角的一家商店門口相會,她們約定當其中一人先到後一定要等另一人15分鍾,若另一人仍不到則離去.試問小紅和媽媽能夠相遇的概率為多大
假定她們到達約定地點的時間是隨機的且都在約定的一小時之內.
問題主要涉及到小紅和媽媽到達商店門口的時間這兩個變數,若用X和Y表示
上午10:00以後小紅和媽媽分別到達約定地點的時間(以分鍾計算),則她們所有可能的到達時間都可由有序對(X,Y)來表示,其中為了使小紅和媽媽相遇,他們到達時間必須在相距15分鍾的間隔之內,也就是說滿足|X-Y|<15,此范圍表示的區域即為事件A(小紅和媽媽能夠相遇)發生的區域,如圖中正方形內兩條線段所夾陰影部分所示.當然,上面只是海洋中的幾朵小小的浪花,只要大家都來做有心人,你會發現它還有很多有意思的例子,例如在軍事上,在賭博上等等.由以上幾個問題
們可從中領悟到概率論的確如英國的邏輯學家的經濟學家傑文斯(JEVONS,1835-1882)說的那樣,它是"生活真正的停路人,如果沒有對概率的某種估計, 們就寸步難行,無所作為".
❹ 概率學在生活中的應用舉例
1、數據的採集。
無論醫學、經濟學、社會科學、工業生產或是科學實驗得到的都是數據，統計學就是對這些數據進行加工和提煉，找出規律、預測未知。概率統計是描述社會活動最簡潔有力的語言。
2、金融數據分析。
金融市場需要分析數據、預測市場走向，具體的就是將收集到的數據經過加工處理後，形成有利於使用的內容，金融數據的特殊性使得對金融數據進行的處理也有其特殊的地方，有著特殊的要求。
3、人才比例統計。
美國數學會的研究報告指出，統計與生物統計的碩士、博士畢業生占數學科學畢業總數的1/3，這還不包括經濟、工程、社會學等培養的統計人才。
4、醫葯效果。
葯品在臨床使用前，需要大量的實驗數據分析，並且針對效果的穩定性需要長期的跟蹤和記錄，並且在臨床使用時追蹤記錄，這就是醫葯統計。
❺ 除了游戲以外,生活中有哪些典型的概率現象(模型),它們分別適宜用作哪些概率內容的
概率在生活中的例子太多了。我試著舉幾個：
1.彩票系列問題，各等獎的中獎概率；以及體育比賽賭博（比如世界盃賭勝負）涉及的各種概率。
2.投資系列的問題，各種投資方式的期望和方差都不一樣，組合之後的期望方差和概率分布問題。
3.天氣問題涉及的馬爾科夫鏈和概率。
4.損耗品的壽命問題，比如燈泡的壽命符合指數分布。
生活處處有概率，只要不是確定現象，就一定有概率問題存在。
❻ 在生活中概率在哪些地方可以用到
生活中，概率在許多地方中都可能用到，例如，打牌時，抽簽時，選股時，甚或打車，逛街時都可能面臨著概率的問題。
❼ 概率論在生活中有哪些應用
(1)保險工作中對概率統計的應用
某保險公司承擔汽車保險業務， 在保險額上限為 20 萬元的第三者責任險中，車主繳納 1200 元保險費用，如果有 1000輛汽車投保，計算此保險公司盈利 40 萬元的概率，保險公司虧本的概率是多大?假設每次交通事故保險公司理賠平均額為 5萬元，盈利 40 萬元意味被保險車輛出現事故的車次不超過 16次，正常情況下車輛出現事故的概率為 0.005,如果盈利 40 萬元為事件 C,計算可以得知 p(C)=0.99998,由此可以得知，保險公司盈利 40 萬元的概率是相當高的。
(2)抽獎活動中對概率統計的應用
抽獎是現代市場經濟常見的促銷手段，很多消費者在商家的抽獎活動前會改變消費策略和方法，因此，商家願意通過抽獎活動確保市場擴大和利潤增長。 而在具體的抽獎活動中，如果獎券的'數量不高，很多消費者會產生錯誤的想法，認為後抽獎的人具有更大的中獎概率，紛紛選擇靠後的抽獎順序。 如果中獎出現在抽獎的初始時期，會在消費者中產生「內部操作」的思想。 這時商家應該利用概率統計的手段，說明順序和中獎的關系，展現抽獎活動的公平性，做到對消費者正確地引導。 例如：商家可以假設 50 張抽獎券中有 5 張是中獎獎券，現在有 2人去抽獎，通過概率統計的准確計算，得出 P(1)和 P(2)通過對比 P(1)和 P(2)的大小，可以科學判斷抽獎順序和中獎之間沒有必然的聯系，進一步體現抽獎的公平，做到對消費者困惑和歧義的有效處理，建立商家更為積極的商業形象。
(3)質量判斷中概率統計的應用
例如，張老師在批發市場買蘋果，當詢問蘋果質量如何的時候，賣主說一箱蘋果 100 個，裡面至多有四五個是壞的。張老師隨機打開一箱抽取了 10 個， 結果這 10 個中有 3 個是壞的。
通過概率統計可以得知，一箱蘋果 100 個，其中 5 個是壞的，抽取的 10 個中壞蘋果為 3 的概率為 P(X=3)=0.00625,同理，P(X=4)=0.00038,P(X=5)=0.000003,根據古典概率的定義 ,10 個 蘋果中壞蘋果大於 2 的概率 P (X>2)=P (X=3)+P (X=4)+P (X=5)=0.006633,蘋果質量一定與買主說的不一致。
(4)游戲活動中概率統計的應用
生活中有各類娛樂和游戲活動，很多看似簡單的游戲會引發人們的興趣，例如：常見的「套圈」就是一款看似簡單而實際困難的游戲，套圈游戲的規則是：在固定的距離上，投擲套圈，套圈能夠套取的物品就是游戲的獎品。 在實際生活中，很多人低估了游戲的難度，導致大量購買套圈，造成得不償失的問題。
❽ 生活中的概率問題
概率論滲透到現代生活的方方面面。正如19世紀法國著名數學家拉普拉斯所說：「對於生活中的大部分，最重要的問題實際上只是概率問題。你可以說幾乎我們所掌握的所有知識都是不確定的，只有一小部分我們能確定地了解。甚至數學科學本身，歸納法、類推法和發現真理的首要手段都是建立在概率論的基礎之上。因此，整個人類知識系統是與這一理論相聯系的...
生活就是一場冒險。日常生活中出現一些危險是難免的，問題是遭遇某種危險的概率有多大。一般說來，如果遭遇某種危險的概率低於十萬分之一，我們還能坦然視之；但如果危險概率提高到萬分之一，我們就得小心了。每年都可能遇到的危險機會有：
受傷：危險概率是1／3
難產(行將生育的婦女)：危險概率是1／6
車禍：危險概率是1／12
心臟病突然發作(如果您已超過35歲)：危險概率是1／77
在家中受傷：危險概率是1／80
受到致命武器的攻擊：危險概率是1／260
死於心臟病：危險慨率是1／340
家中成員死於突發事件：危險概率是1／700
死於突發事件：危險概率是1／2900
死於車禍：危險概率是1／5000
染上愛滋病：危險概率是1／5700
被謀殺：危險概率是1／1110
死於懷孕或生產(女性)：危險概率是1／4000
自殺：危險概率分別是1／20000(女性)和1／5000
因墜落摔死：危險率是1／20000
死於工傷：危險概率是1／26000
走路時被汽車撞死：危險概率是1／40000
死於火災：危險概率是1／50000
溺水而死：危險概率是1／50000
如果您自己不吸煙，而您的配偶吸煙，那麼您可能受二手煙污染而死於肺癌： 危險概率是1／60000
被刺傷致死：危險概率是1／60000
死於手術並發證：危險概率是1／80000
因中毒而死(不包括自殺)：危險概率是1／86000
騎自行車時死於車禍：危險概率是1／130000
吃東西時噎死：危險概率是1／160000
被空中墜落的物體砸死：危險概率是1／290000
觸電而死：危險概率是1／350000
死於浴缸中：危險概率是1／1000000
墜落床下而死：危險概率是1／2000000
被龍卷風颳走摔死：危險極率是l／2000000
被凍死：危險概率是1／3000000
一生中可能道遇到的危險有：
死於心臟病：危險概率是1／3
死於癌症：危險概率是1／5
遭到強奸(女性)：危險概率是1／11
死於中風：危險概率是1／14
死於車禍：危險概率是1／45
自殺：危險概率是1／39
死於愛滋病：危險概率是1／97
死於飛機失事：危險概率是1／4000
死於狂犬病：危險概率是1／700000