小概率事件定理

本文探讨了小概率事件定理,解释了在多次试验中原本几乎不会发生的事件如何变得几乎必然发生。例如,一个概率仅为0.1%的事件,在进行100次实验时发生的概率约为9.5%,而进行1000次实验时,这一概率上升至63.2%。通过Python计算展示了随着实验次数增加,小概率事件发生的概率显著提升。这揭示了概率论中的重要概念,即即使极小的可能性,在大量重复实验中也会显现。

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小概率事件定理

  1. 一次事件中,这种事件几乎不会发生。
  2. 做足够多次试验,这种事件就几乎会发生>

假设该事件发生的概率为:0.1%

  • 实验一百次该事件会发生的概率为:

    p=1−9991000100=0.0952p=1-\frac{999}{1000}^{100}=0.0952p=11000999100=0.0952

  • 当实验进行一千次时,这个小概率事件将要发生的概率为:

    p=1−99910001000=0.6323p=1-\frac{999}{1000}^{1000}=0.6323p=110009991000=0.6323

计算过程使用python语言:

a1=1-(999/1000)**100
print("%.4f"%a2)
a2=1-(999/1000)**1000
print("%.4f"%a2)

由此可知,经过1000次实验后,该小概率事件已经很大概率会发生了。

经计算当实验达到10000次时,该小概率事件发生的概率几乎为1.

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