10.3.1 频率的稳定性 课件(25页) 2025-2026学年人教A版2019高中数学必修第二册

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10.3.1 频率的稳定性 课件(25页) 2025-2026学年人教A版2019高中数学必修第二册

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(共25张PPT)
10.3.1 频率的稳定性
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.
对于样本点等可能的试验,我们可以用古典概型公式计算有关事件的概率.但在现实中,很多试验的样本点往往不是等可能的,或者是否等可能不容易判断.
例如,抛掷一枚质地不均匀的骰子,或者抛掷一枚图钉,此时无法通过古典概型公式计算有关事件的概率,我们需要寻找新的求概率的方法.
事件的概率越大,意味着事件发生的可能性越大,在重复试验中,相应的频率一般也越大;事件的概率越小,则事件发生的可能性越小,在重复试验中,相应的频率一般也越小.
思考:在重复试验中,频率的大小是否就决定了概率的大小呢 频率与概率之间到底是一种怎样的关系呢
通过大量重复试验,用频率去估计概率.
问题1:同时抛掷两枚质地均匀的硬币,设事件A=“一个正面朝上,一个反面朝上”,事件A发生的概率是多少?
把硬币正面朝上记为1,反面朝上记为0,则这个试验的样本空间 ={(1,1),(1,0),(0,1),(0,0)},A={(1,0),(0,1)},所以P(A)=
(一)频率和概率的区别和联系
问题2:按照以下步骤,重复做同时抛掷两枚质地均匀的硬币的试验,统计A出现的次数并计算频率,再与其概率进行比较,说说你发现的规律.
【重复试验】
按照以下路径分步实施试验,考察随着试验次数的增加,事件A的频率的变化情况,以及频率与概率的关系.
第一步:每人重复做25次试验,记录事件A发生的次数,计算频率;
第二步:每4名同学为一组,相互比较试验结果;
第三步:各组统计试验事件A发生的次数,计算事件A发生的频率,将结果填入表中.
小组序号 试验总次数 事件A发生的次数 事件A发生的频率
1 100
2 100
3 100
...
合计
试验组:[100,100,100,100,100,100,100,100,100,100]
频数:[49,51,52,51,56,48,44,53,54,48].
频率:[0.49,0.51,0.52,0.51,0.56,0.48,0.44,0.53,0.54,0.48].
小组序号 试验总次数 事件A发生的次数 事件A发生的频率
1 100 49 0.49
2 100 51 0.51
3 100 52 0.52
4 100 51 0.51
5 100 56 0.56
6 100 48 0.48
7 100 44 0.44
8 100 53 0.53
9 100 54 0.54
10 100 48 0.48
合计 1000 506 0.506
讨论: 比较在自己试验25次、小组试验100次和全班试验总次数的情况下,事件A发生的频率,我们发现:
(1)各小组的试验结果一样吗 为什么会出现这种情况
(2)随着试验次数的增加,事件A发生的频率有什么变化规律
答案:每人做25次试验,相当于在试验次数较少时重复几十次试验,通过比较事件A发生的频率,会发现频率不会完全相同,而且波动较大,小组合作100次试验,再比较各组得到的事件A的频率,会发现频率也不会完全相同,但波动变小.汇总全班的试验结果,至少有1000次试验,经过多次试验会发现频率非常接近A的概率0.5.
结论:可以发现,频率具有不稳定性,但随着试验次数的增加,频率的波动幅度变小,逐渐稳定到一个常数.(借助折线图会更加直观)
知新探究
我们还可以利用计算机模拟掷两枚硬币的试验,在重复试验次数为20,100,500时各做5组试验,得到事件A发生的频数nA和频率fn(A)(如下表).
序号 n=20 n=100 n=500 频数 频率 频数 频率 频数 频率
1 12 0.6 56 0.56 216 0.522
2 9 0.45 50 0.50 241 0.482
3 13 0.65 48 0.48 250 0.5
4 7 0.35 55 0.55 258 0.516
5 12 0.6 52 0.52 253 0.506
用折线图表示频率的波动情况
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用折线图表示频率的波动情况
我们发现:
⑴试验次数n相同,频率fn(A)可能不同,这说明随机事件发生的频率具有随机性.
⑵从整体来看,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.
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① 频率是随机的,在实验之前不能确定;
② 概率是一个确定的数,与每次实验无关;
③ 随着实验次数的增加,频率会越来越接近概率.
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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).
雅各布第一 伯努利(Jakob I Bernoulli,1654—1705)瑞士数学家,被公认为概率理论的先驱,他给出了著名的大数定律.大数定律阐述了随着试验次数的增加,频率稳定在概率附近.
(1)新生儿的男婴出生率:
公元1814年,法国数学家拉普拉斯在他的新作《概率的哲学探讨》一书中,记载了一个有趣的统计.他根据伦敦、彼得堡、柏林和全法国的统计资料,得出了几乎完全一致的男婴和女婴的比值是22:21,即在全体出生婴儿中,男婴占0.512,女婴占0.488.
(二)用随机事件的频率估计概率
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【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.
⑴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);
⑵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
分析:根据“性别比”的定义和抽样调查结果,可以计算男婴出生的频率;由频率的稳定性,可以估计男婴的出生率.
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【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.
⑴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);
⑵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
解:
0.532.
⑵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.
⑴2014年男婴出生频率为
0.537.
2015年男婴出生频率为
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.
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.
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用频率估计概率的步骤:
⑴进行大量的随机试验,得频数;
⑵由频率计算公式,得频率;
⑶由频率与概率的关系,估计概率值.
方法归纳
小试身手
1.某医院治疗一种疾病的治愈率为10%,那么,前9个病人都没有治愈,第10个病人就一定能治愈吗?
解:如果把治疗一个病人作为一次试验,治愈率是10%指随着试验次数的增加,有10%的病人能够治愈.
对于一次试验来说,其结果是随机的,但治愈的可能性是10%,前9个病人是这样,第10个病人仍是这样,可能治愈,也可能不能治愈,被治愈的可能性仍是10%.
练一练
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【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.
(二)游戏的公平性
方法归纳
游戏公平性的标准及判断方法
(1)游戏规则是否公平,要看对游戏的双方来说,获胜的可能性或概率是否相同.若相同,则规则公平,否则就是不公平的.
(2)具体判断时,可以按所给规则,求出双方的获胜概率,再进行比较.
知新探究
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.
思考: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
课堂小结
1.频率的性质:
2.频率与概率的区别与联系
随机性和稳定性.
频率 概率
区别 本身是随机的,是一个变量,在试验前不能确定. 是一个确定的数,是客观存在的,与每次的试验无关.
联系 随着试验次数的增加,频率逐渐稳定在概率附近,所以当试验次数比较大时,我们常常用频率估计概率. 3.用频率估计概率的应用
1.在一次抛硬币的试验中,某同学用一枚质地均匀的硬币做了1 000次试验,发现正面朝上出现了560次,那么出现正面朝上的频率和概率分别为(  )
A.0.56,0.56 B.0.56,0.5
C.0.5,0.5 D.0.5,0.56
解析:正面朝上的频率为=0.56.由于每次抛硬币时,正面朝上和反面朝上的机会相等,都是0.5,故出现正面朝上的概率为0.5.
B
2.(多选)小明将一枚质地均匀的正方体骰子连续抛掷了10次,每次朝上的点数都是6,则下列说法正确的是(  )
A.朝上的点数是6的概率和频率均为1
B.若抛掷10 000次,则朝上的点数是6的概率约为
C.抛掷第11次,朝上的点数一定不是6
D.抛掷6000次,朝上的点数为6的次数大约为1 000次
BD
3.有两个不透明的箱子,每个箱子都装有4个完全相同的小球,球上分别标有数字1,2,3,4.
(1)甲从其中一个箱子中摸出一个球,乙从另一个箱子中摸出一个球,谁摸出的球上标的数字大谁就获胜(若数字相同则为平局),求甲获胜的概率;
(2)摸球方法与(1)相同,若规定:两人摸到的球上所标数字相同甲获胜,所标数字不相同则乙获胜,这样规定公平吗?请说明理由.
解(1)记甲、乙摸出的数字为(x,y),则共有16种情况,
则x>y的有(4,1),(4,2),(4,3),(3,2),(3,1),(2,1),共6种情况,故甲获胜的概率为=.
(2)不公平.理由如下:摸到的球上所标数字相同的情况有(4,4),(3,3),(2,2),(1,1),共4种情况,
故甲获胜的概率为=,乙获胜的概率为=,故不公平.

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