❶ 概率在生活中的例子
例如天气预报啊！其实就是一种概率问题！还有例如抽奖也是一种概率问题！
❷ 请至少例举4个日常生活中遇到的概率问题,并说明用了哪些概率论的知识点
今天下雨和不下雨（只存在这两种情况，没有阴天，多云这些），下雨的概率是1/2，不下雨的概率是1/2。这是互逆事件。
5个不等高人体育课排队，恰好是按身高高低顺序排列的概率。古典概型。按照高低排列之有两种情况，从高到低，从低到高。而总的排列方法有A55种。所以概率是2/A55
两个人一起去买买面包，已知甲买到漏气包装的概率是0.21，乙买到漏气包装的概率是0.36，问他俩都买到漏气包装的概率。独立事件，而且，甲乙二人都买到是同时发生的，积事件，P（AB）=P(A)*P(B)=0.21*0.36
还是天气，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，问下雨条件下下雪的概率，再问，下雪条件下下雨的概率。
条件事件，事件B发生的条件下，A的发生概率，P（A|B）=P（AB）/P（B）。A条件下求B的概率一样，把事件位置调换一下。
设下雨是A事件，下雪是B事件，又知道P（AB）=0.15
下雨条件下下雪：P（B|A）=P（AB）/P（A）=0.15/0.6=1/4
下雪条件下下雨：P（A|B）=P（AB）/P（B）=0.15/0.3=1/2
❸ 除了游戏以外,生活中有哪些典型的概率现象(模型),它们分别适宜用作哪些概率内容的
除了游戏以外，生活中有哪些典型的概率现象（模型），它们分别适宜用作哪些概率内容的教学情境？
在概率论与数理统计已获得当今社会的广泛应用,概率已成为日常生活的普通常识的今天,对现实生活中的概率问题进行研究就更显得十分重要,下面略举一些实例加以说明.
一,数学骗局
有一次去外地旅游,在一个旅游点有一个摆地摊的赌主,他拿了8个白的,8个黑的的围棋子,放在一个布袋里,赌主精心绘制了一张中彩表:凡愿摸彩者,每人交一元钱作"手续费",然后一次从袋里摸出5个棋子,中彩情况如下:摸到5个白棋子的彩金是20元;摸到4个白棋子的彩金是2元;摸到3个白棋子的彩金是纪念品一份(价值5角);其他的彩金是同乐一次(无任何奖品).由于本钱较小,许多游客都跃跃欲试,有的竟连摸数十次,结果许多人"乘兴而摸,败兴而归",据
观察,摸到5个白棋子和得到4个白棋子的很少,大多游客玩了十几元钱后发现自己得到了几个纪念品之外,什么也没得到.这是怎么一回事呢
为何赌主敢于这样设局而不怕亏本呢
我们来研究一下这其中的奥秘,按摸1000次统计,看赌主可净赚多少钱
应用学过的概率知识,不难看出:摸到5个白棋子的概率;摸到4个白棋子的概率;摸到3个白棋子的概率,按照1000次摸彩来计算,赌主手续费的收入为1000元,而他支付的彩金(包括纪念品)是:约13人获得20,128人获得2元,359人获得纪念品,所以共计20×13+128×2+0.5×359=695.5(元),即每1000次摸彩,赌主可赚300元以上.
二,抽签先后是否公平
生活中, 们有时要用抽签的方法来决定一件事情.例如, 校去年举行庆祝五·四诗歌大赛,各班派出10名代表参加,为使人人参与,学校规定全校同学都作准备,赛前由各班用抽签方法决定参赛的人选,很多同学们对抽签之事展开讨论,有的同学说先抽的人抽到的机会比较大,也有同学持不同意见,那么,抽签有先有后(后抽人不知先抽人抽出的结果),对各人真的公平吗
我们就来研究一下,从概率的方面来说明抽签次序是否影响抽签结果
不失一般性,第一,不妨考察5个签中有一个彩签的情况,对第1个抽签者来说,他从5个签中任抽一个,得到彩签的概率,为了求得第2个抽签者抽到彩签的概率,把前2人抽签的情况作一整体分析,从5个签中先后抽出2个,可以看成从5个元素中抽出2个进行排列,它的种数是,而其中第2人抽到彩签的情况有,因此,第1人未抽到彩签,而第2人抽到彩签的概率为,通过类似的分析,可知第3个抽签的概率为,第4个,第5个分别为,.一般地,如果在N个签中有1个彩签,N个人依次从中各抽1个,且后抽人不知先抽人抽出的结果,那么第I个抽签者(I=1,2,…,N)抽到彩签的概率为,即每个抽签者抽到彩签的概率都是,也就是说,抽到彩签的概率与抽签的顺序无关.通过对上述简单问题的分析, 们看到在抽签时顺序虽然有先有后,但只要不让后抽人知道先抽人抽出的结果,那么各个抽签者中签的概率是相等的,也就是说,并未因为抽签的顺序不同而影响到其公平性.
三,经济效益
有时从经济效益的角度来考虑,利用概率的知识可使得有些问题变得更简单又经济,省钱又省力.例如:为防止某突发事件发生,在甲,乙,丙,丁四种相互独立的预防措施可供采用,单独采用甲,乙,丙,丁预防措施后此突发事件不发生的概率(记为P)和所需费用如下:
预防措施
甲
乙
丙
丁
P
0.9
0.8
0.7
0.6
费用(万元)
90
60
30
10
预防方案可单独采用一种预防措施或联合采用几种预防措施.在总费用不超过120万元的前提下, 们应该采用哪一种预防方案,可使得此突发事件不发生的概率最大
我们现在就来研究在总费用不超过120万元的前提下采用哪一种相对比较好.方案1:单独采用一种预防措施的费用均不超过120万元.由表可知,采用甲措施,可使此突发事件不发生的概率最大,其概率为0.9.方案2:联合采用两种预防措施费用不超过120万元.由表可知,联合甲,丙两种措施,可使此突发事件不发生的概率最大,其概率为1-(1-0.9)(1-0.7)=0.97.方案3:联合采用三种预防措施费用不超过120万元.故只能联合乙,丙,丁三种预防措施,此时,突发事件不发生的概率为:1-(1-0.8)(1-0.7)(1-0.6)=1-0.024=0.976.综合上述三种预防方案可知,在总费用不超过120万元的前提下,联合乙,丙,丁三种预防措施可合突发事件不发生的概率最大,其概率为0.976.
四,相遇问题
小红和妈妈要上街购物,她们决定在上午10:00到11:00之间到某一街角的一家商店门口相会,她们约定当其中一人先到后一定要等另一人15分钟,若另一人仍不到则离去.试问小红和妈妈能够相遇的概率为多大
假定她们到达约定地点的时间是随机的且都在约定的一小时之内.
问题主要涉及到小红和妈妈到达商店门口的时间这两个变量,若用X和Y表示
上午10:00以后小红和妈妈分别到达约定地点的时间(以分钟计算),则她们所有可能的到达时间都可由有序对(X,Y)来表示,其中为了使小红和妈妈相遇,他们到达时间必须在相距15分钟的间隔之内,也就是说满足|X-Y|<15,此范围表示的区域即为事件A(小红和妈妈能够相遇)发生的区域,如图中正方形内两条线段所夹阴影部分所示.当然,上面只是海洋中的几朵小小的浪花,只要大家都来做有心人,你会发现它还有很多有意思的例子,例如在军事上,在赌博上等等.由以上几个问题
们可从中领悟到概率论的确如英国的逻辑学家的经济学家杰文斯(JEVONS,1835-1882)说的那样,它是"生活真正的停路人,如果没有对概率的某种估计, 们就寸步难行,无所作为".
❹ 概率学在生活中的应用举例
1、数据的采集。
无论医学、经济学、社会科学、工业生产或是科学实验得到的都是数据，统计学就是对这些数据进行加工和提炼，找出规律、预测未知。概率统计是描述社会活动最简洁有力的语言。
2、金融数据分析。
金融市场需要分析数据、预测市场走向，具体的就是将收集到的数据经过加工处理后，形成有利于使用的内容，金融数据的特殊性使得对金融数据进行的处理也有其特殊的地方，有着特殊的要求。
3、人才比例统计。
美国数学会的研究报告指出，统计与生物统计的硕士、博士毕业生占数学科学毕业总数的1/3，这还不包括经济、工程、社会学等培养的统计人才。
4、医药效果。
药品在临床使用前，需要大量的实验数据分析，并且针对效果的稳定性需要长期的跟踪和记录，并且在临床使用时追踪记录，这就是医药统计。
❺ 除了游戏以外,生活中有哪些典型的概率现象(模型),它们分别适宜用作哪些概率内容的
概率在生活中的例子太多了。我试着举几个：
1.彩票系列问题，各等奖的中奖概率；以及体育比赛赌博（比如世界杯赌胜负）涉及的各种概率。
2.投资系列的问题，各种投资方式的期望和方差都不一样，组合之后的期望方差和概率分布问题。
3.天气问题涉及的马尔科夫链和概率。
4.损耗品的寿命问题，比如灯泡的寿命符合指数分布。
生活处处有概率，只要不是确定现象，就一定有概率问题存在。
❻ 在生活中概率在哪些地方可以用到
生活中，概率在许多地方中都可能用到，例如，打牌时，抽签时，选股时，甚或打车，逛街时都可能面临着概率的问题。
❼ 概率论在生活中有哪些应用
(1)保险工作中对概率统计的应用
某保险公司承担汽车保险业务， 在保险额上限为 20 万元的第三者责任险中，车主缴纳 1200 元保险费用，如果有 1000辆汽车投保，计算此保险公司盈利 40 万元的概率，保险公司亏本的概率是多大?假设每次交通事故保险公司理赔平均额为 5万元，盈利 40 万元意味被保险车辆出现事故的车次不超过 16次，正常情况下车辆出现事故的概率为 0.005,如果盈利 40 万元为事件 C,计算可以得知 p(C)=0.99998,由此可以得知，保险公司盈利 40 万元的概率是相当高的。
(2)抽奖活动中对概率统计的应用
抽奖是现代市场经济常见的促销手段，很多消费者在商家的抽奖活动前会改变消费策略和方法，因此，商家愿意通过抽奖活动确保市场扩大和利润增长。 而在具体的抽奖活动中，如果奖券的'数量不高，很多消费者会产生错误的想法，认为后抽奖的人具有更大的中奖概率，纷纷选择靠后的抽奖顺序。 如果中奖出现在抽奖的初始时期，会在消费者中产生“内部操作”的思想。 这时商家应该利用概率统计的手段，说明顺序和中奖的关系，展现抽奖活动的公平性，做到对消费者正确地引导。 例如：商家可以假设 50 张抽奖券中有 5 张是中奖奖券，现在有 2人去抽奖，通过概率统计的准确计算，得出 P(1)和 P(2)通过对比 P(1)和 P(2)的大小，可以科学判断抽奖顺序和中奖之间没有必然的联系，进一步体现抽奖的公平，做到对消费者困惑和歧义的有效处理，建立商家更为积极的商业形象。
(3)质量判断中概率统计的应用
例如，张老师在批发市场买苹果，当询问苹果质量如何的时候，卖主说一箱苹果 100 个，里面至多有四五个是坏的。张老师随机打开一箱抽取了 10 个， 结果这 10 个中有 3 个是坏的。
通过概率统计可以得知，一箱苹果 100 个，其中 5 个是坏的，抽取的 10 个中坏苹果为 3 的概率为 P(X=3)=0.00625,同理，P(X=4)=0.00038,P(X=5)=0.000003,根据古典概率的定义 ,10 个 苹果中坏苹果大于 2 的概率 P (X>2)=P (X=3)+P (X=4)+P (X=5)=0.006633,苹果质量一定与买主说的不一致。
(4)游戏活动中概率统计的应用
生活中有各类娱乐和游戏活动，很多看似简单的游戏会引发人们的兴趣，例如：常见的“套圈”就是一款看似简单而实际困难的游戏，套圈游戏的规则是：在固定的距离上，投掷套圈，套圈能够套取的物品就是游戏的奖品。 在实际生活中，很多人低估了游戏的难度，导致大量购买套圈，造成得不偿失的问题。
❽ 生活中的概率问题
概率论渗透到现代生活的方方面面。正如19世纪法国着名数学家拉普拉斯所说：“对于生活中的大部分，最重要的问题实际上只是概率问题。你可以说几乎我们所掌握的所有知识都是不确定的，只有一小部分我们能确定地了解。甚至数学科学本身，归纳法、类推法和发现真理的首要手段都是建立在概率论的基础之上。因此，整个人类知识系统是与这一理论相联系的...
生活就是一场冒险。日常生活中出现一些危险是难免的，问题是遭遇某种危险的概率有多大。一般说来，如果遭遇某种危险的概率低于十万分之一，我们还能坦然视之；但如果危险概率提高到万分之一，我们就得小心了。每年都可能遇到的危险机会有：
受伤：危险概率是1／3
难产(行将生育的妇女)：危险概率是1／6
车祸：危险概率是1／12
心脏病突然发作(如果您已超过35岁)：危险概率是1／77
在家中受伤：危险概率是1／80
受到致命武器的攻击：危险概率是1／260
死于心脏病：危险慨率是1／340
家中成员死于突发事件：危险概率是1／700
死于突发事件：危险概率是1／2900
死于车祸：危险概率是1／5000
染上爱滋病：危险概率是1／5700
被谋杀：危险概率是1／1110
死于怀孕或生产(女性)：危险概率是1／4000
自杀：危险概率分别是1／20000(女性)和1／5000
因坠落摔死：危险率是1／20000
死于工伤：危险概率是1／26000
走路时被汽车撞死：危险概率是1／40000
死于火灾：危险概率是1／50000
溺水而死：危险概率是1／50000
如果您自己不吸烟，而您的配偶吸烟，那么您可能受二手烟污染而死于肺癌： 危险概率是1／60000
被刺伤致死：危险概率是1／60000
死于手术并发证：危险概率是1／80000
因中毒而死(不包括自杀)：危险概率是1／86000
骑自行车时死于车祸：危险概率是1／130000
吃东西时噎死：危险概率是1／160000
被空中坠落的物体砸死：危险概率是1／290000
触电而死：危险概率是1／350000
死于浴缸中：危险概率是1／1000000
坠落床下而死：危险概率是1／2000000
被龙卷风刮走摔死：危险极率是l／2000000
被冻死：危险概率是1／3000000
一生中可能道遇到的危险有：
死于心脏病：危险概率是1／3
死于癌症：危险概率是1／5
遭到强奸(女性)：危险概率是1／11
死于中风：危险概率是1／14
死于车祸：危险概率是1／45
自杀：危险概率是1／39
死于爱滋病：危险概率是1／97
死于飞机失事：危险概率是1／4000
死于狂犬病：危险概率是1／700000