随机概率算法
//首先定义概率数组
$Probability["1-10"]=0.6;
$Probability["11-50"]=0.25;
$Probability["51-100"]=0.10;
$Probability["101-200"]=0.05;
//扩大1000倍便于计算
foreach($Probabilityas$k=>$v){
$Probability[$k]=$v*1000;
}
$Num=0;
$Random=rand(1,1000);//生成随机数
foreach($Probabilityas$k=>$v){
if($Num<$Random&&$Random<=$v+$Num){
//进入这里表示随机数在哪一个范围内
$Range=explode("-",$k);
//生成范围区间的随机数
$Result=rand($Range[0],$Range[1]);
echo$Result;
break;
}else{
$Num+=$v;
}
}
2. 随机事件的概率怎么算
随机事件的概率及计算
随机事件的概率、古典概型、几何概型及随机模拟
二. 课标要求：
1、在具体情境中，了解随机事件发生的不确定性和频率的稳定性，进一步了解概率的意义以及频率与概率的区别；
2、通过实例，了解两个互斥事件的概率加法公式；
3、通过实例，理解古典概型及其概率计算公式，会用列举法计算一些随机事件所含的基本事件数及事件发生的概率。
4、了解随机数的意义，能运用模拟方法（包括计算器产生随机数来进行模拟）估计概率，初步体会几何概型的意义；
5、通过阅读材料，了解人类认识随机现象的过程。
三、命题走向
本讲内容在高考中所占比重不大，纵观近几年的高考形式对涉及到有关概念的某些计算要求降低，但试题中具有一定的灵活性、机动性。纵观近几年的高考对概率要求降低，几何概型是新加内容，考试涉及的可能性较大。
预测高考：
对概率考查的重点以互斥事件、古典概型、几何概型的概率事件的计算为主，而以实际应用题出现的形式多以选择题、填空题为主。
四、教学过程
（一）基本知识要点回顾
1、随机事件的概念
在一定的条件下所出现的某种结果叫做事件。
（1）随机事件：在一定条件下可能发生也可能不发生的事件；
（2）必然事件：在一定条件下必然要发生的事件；
（3）不可能事件：在一定条件下不可能发生的事件。
2、随机事件的概率
事件A的概率：在大量重复进行同一试验时，事件A发生的频率
总接近于某个常数，在它附近摆动，这时就把这个常数叫做事件A的概率，记作P（A）。
由定义可知0≤P（A）≤1，显然必然事件的概率是1，不可能事件的概率是0。
3、事件间的关系
（1）互斥事件：不能同时发生的两个事件叫做互斥事件；
（2）对立事件：不能同时发生，但必有一个发生的两个事件叫做互斥事件；
4、事件间的运算
（1）并事件（和事件）
若某事件的发生是事件A或事件B发生，则此事件称为事件A与事件B的并事件。
注：当A和B互斥时，事件A+B的概率满足加法公式：
P（A+B）=P（A）+P（B）（A、B互斥）；且有P（A+
）=P（A）+P（
）=1。
（2）交事件（积事件）
若某事件的发生是事件A和事件B同时发生，则此事件称为事件A与事件B的交事件。
3. 写出求随机事件A的概率P(A)的各种方法（至少五种）
1、古典概型的话，是A发生的数量除以事情的总数量。
2、几何概型的话，可以是A的线段长度，区域面积，或者区域体积除以总长度，面积，体积。
3、第一个等号的右端应该在1-（不发生事件的交集）的概率，即1-（全部都不发生的概率），而不是1-（不发生事件的并集）的概率。
4、用随机变量X记事件A是否发生，若发生X=1，否则X=0。则X服从0-1分布。设x1.x2.....xn为样本，p{x=xi}=pxi次方*（1-p）（1-xi）次方，求似然函数，取对数，求导。
5、解：由条件概率公式可求P(B|A)=[P(AB)]/[P(A)]=1/4
例如：
P(AC)+P(BD)=?
P(A)=a/(a+b);
P(C|A)=(a-1)/(a-1+b);
P(AC)=P(A)P(C|A)=(a/(a+b))*(a-1)/(a-1+b)
p(B)=b/(a+b);
P(D|B)=(b-1)/(a+b-1)
P(BD)=(b/(a+b))*((b-1)/(a+b-1))
P(AC)+P(BD)=(a/(a+b))*(a-1)/(a-1+b)+(b/(a+b))*((b-1)/(a+b-1))
(3)随机概率算法扩展阅读：
对事件发生可能性大小的量化引入“概率”。独立重复试验总次数n,事件A发生的频数μ，事件A发生的频率Fn(A)=μ/n，A的频率Fn(A)有没有稳定值？如果有，就称频率μ/n的稳定值p为事件A发生的概率，记作P(A)=p（概率的统计定义）。
P(A)是客观的，而Fn(A)是依赖经验的。统计中有时也用n很大的时候的Fn(A)值当概率的近似值。
4. 随机事件的概率是多少
随机事件的概率为p，随机事件概率的计算公式为：C(n,m)*p^m*(1-p)^(n-m)。
其中事件的概率为p，n为随机事件，m为发生的次数，随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中，具有某种规律性的事件叫做随机事件（简称事件）。
概率（旧称几率，又称机率、机会率或或然率）是数学概率论的基本概念，是一个在0到1之间的实数，是对随机事件发生之可能性的度量。
随机试验的数学描述：
试验E的全部结果（其中是基本结果的集合）⇔样本空间Ω(其中是样本点的集合）。
随机事件⇔Ω中的子集A。
事件A发生⇔A中样本点出现。
基本事件：由一个样本点构成的单点集{ω}。
必然事件：Ω（Ω⊂Ω）。
不可能事件：∅（空集∅⊂Ω）。
5. 随机抽取概率公式
C(10,80)/C(10,100)
分子是从80个良品中取出10个良品的取法,分子是从100个产品中抽取10个产品的取法.两式相除即为所求概率.
6. 概率计算公式是什么
概率的计算公式是：P(A)=m/n，“(A)”表示事件，“m”表示事件（A）发生的总数，“n”是总事件发生的总数。概率的计算需要具体情况具体分析，没有一个统一的万能公式。
概率的考点分析
1.随机事件和概率，包括样本空间与随机事件；概率的定义与性质（含古典概型、几何概型、加法公式）；条件概率与概率的乘法公式；事件之间的关系与运算（含事件的独立性）；全概公式与贝叶斯公式；伯努利概型。
2.随机变量及其概率分布，包括随机变量的概念及分类；离散型随机变量概率分布及其性质；连续型随机变量概率密度及其性质；随机变量分布函数及其性质；常见分布；随机变量函数的分布。
3.二维随机变量及其概率分布，包括多维随机变量的概念及分类；二维离散型随机变量联合概率分布及其性质；二维连续型随机变量联合概率密度及其性质；二维随机变量联合分布函数及其性质；二维随机变量的边缘分布和条件分布；随机变量的独立性；两个随机变量的简单函数的分布。
7. 概率计算公式是什么
条件概率：
条件概率：已知事件B出现的条件下A出现的概率，称为条件概率，记作：P(A|B)
条件概率计算公式：
当P(A)>0，P(B|A)=P(AB)/P(A)
当P(B)>0，P(A|B)=P(AB)/P(B)
乘法公式：
P(AB)=P(A)×P(B|A)=P(B)×P(A|B)
推广：P(ABC)=P(A)P(B|A)P(C|AB)
全概率公式：
设：若事件A1，A2，…，An互不相容，且A1+A2+…+An=Ω，则称A1，A2，…，An构成一个完备事件组。
概率算法：概率算法的一个基本特征是，对所求问题的同一实例用同一概率算法求解两次可能得到完全不同的效果。
随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是一定程度上随机的，即伪随机数。
8. 概率如何计算
定义事件和结果。概率是在一系列可能结果中一个或多个事件发生的可能性。因此，假设我们希望计算出把一个六面骰子掷出三的可能性。"掷出三"是一个事件，而我们知道六面骰子可以被掷出六个数字中的任何一个，因此其结果数为六。以下为另外两个例子能加深你的理解：
例1：随机选择一个星期中的一天，选出的一天是周末的可能性有多大？
"选出周末中的一天"是我们的事件，而结果数就是一个星期中的天数，即七。
例2：一个罐子中装有4个蓝色小石、5个红色小石和11个白色小石。如果随机从罐子中取出一块小石，这块小石是红色的可能性有多大？
"选出红色小石"是我们的事件，结果数是罐子中小石的总数，即20。
2
用事件数除以可能结果数。所得结果即为单一事件发生的概率。在掷骰子中掷出三的例子中，事件数为一（每一骰子中只有一个三），而结果数为六。则其概率为1 ÷ 6、1/6、.166或16.6%。以下为计算其他例子中的概率的方法：
例1：随机选择一个星期中的一天，选出的一天是周末的可能性有多大？
事件数为二（因为一个星期中有两天为周末），而结果数为七。则其概率为2 ÷ 7 = 2/7即.285或28.5%。
例2：一个罐子中装有4个蓝色小石、5个红色小石和11个白色小石。如果随机从罐子中取出一块小石，这块小石是红色的可能性有多大？
事件数为五（因为共有五块小石），而结果数为20。则其概率为5 ÷ 20 = 1/4即.25或25%。
9. 如何计算随机概率
概率论，一个C上下个一个数字的算法：Cmn=m!/[n!*(m-n)!]
m在下，n在上n！代表n的阶乘=1*2*3*……*n。拓展资料：一、概率的严格定义：E是随机试验，S是它的样本空间。对于E的每一事件A赋于一个实数，记为P(A)，称为事件A的概率。这里P(·)是一个集合函数，P(·)要满足下列条件：
（1）非负性：对于每一个事件A，有P(A)≥0;
（2）规范性：对于必然事件S，有P(S)=1;
（3）可列可加性：设A1，A2……是两两互不相容的事件，即对于i≠j，Ai∩Aj=φ，（i,j=1,2……），则有P（A1∪A2∪……）=P（A1）+P（A2）+..
二、概率论是研究随机性或不确定性等现象的数学。更精确地说，概率论是用来模拟实验在同一环境下会产生不同结果的情况。在自然界和人类社会中，存在大量的随机现象，而概率是衡量该现象发生的可能性的量度。
10. 随机抽样概率计算
是2/102.1/102代表只抽一人,被抽中的概率.你可以想象,如果抽102人,那么被选中的概率就是1,所以对应的,抽2人就是2/102,以此类推啦.
概率不会随抽样方法的改变而改变的.系统抽样也一样.系统抽样就是把总体排序,再计算间隔,然后按间隔抽样.
102太多了,简化一下,6人抽2人.那么间隔是6/2=3.假设计算第3个人被抽中的概率.系统抽样的第一个目标一共有6种.当第一个人选3号和6号的时候,最终都会抽到3.也就是说,概率是2/6.同理,102就是2/102啦.
第二次确实是1/5,但前提是第一次不被抽到.所以第二次不被抽到的实际概率是5/6 x 1/5=1/6