① 某篮球运动员投篮的命中率为0.8他投了6次,求至少投中2次的概率

()内为下标,[ ]内为上标,{ }平行
设:A(i)=第i次投篮,命中 i=1,2,3,4,5,6

至少投中2次,即除回了投中0次和投中1次的概率
1 - P(答0){A} - P(1){A}=1 - C(6)[0] * 0.2[6] - C(6)[1] * 0.8 *0.2[5]
C(6)[0] * 0.2[6]=0.000064 C(6)[1] * 0.8 *0.2[5]=0.001536
1 - P(0){A} - P(1){A}=0.9984

② 某篮球运动员投篮命中率为49.8%,它表示什么

命中数除以出手次数等于49.8%

③ 有一个篮球运动员投篮三次,三次投篮命中率均为 3 5 ,则这个篮球运动员投篮至少有一次投中的

∵由题意知,一个篮球运动员投篮三次,三次投篮命中率均为
3
5

本题是一个相互独立事件同时发生的概率问题,
至少有一次投中的对立事件是一次也没有投中,
∴根据对立事件的概率公式得到
至少有一次投中的概率为1-(1-
3
5
3 =0.936,
故选D.

④ 某篮球运动员投篮命中的概率为0.6,求他在5次

考点: 离散型随机变量的期望与方差 专题: 概率与统计 分析: 由题意,重复回5次投篮,命中的次数答X服从二项分布,即X~B(5,0.6),Y=10X,由此能求出EX,DY. 由题意,重复5次投篮,命中的次数X服从二项分布,即X~B(5,0.6),由二项分布期望与方差的计算结论有 E(X)=5×0.6=3, D(X)=5×0.6×0.4=1.2. ∵Y=10X,∴D(Y)=100D(X)=100×1.2=120. 故选:C. 点评: 本题离散型随机变量数学期望和方差的求法,是基础题,在历年高考中都是必考题型之一,解题时要注意二项分布的合理运用.

⑤ 一篮球运动员投篮命中率为45%,以X表示他首次投中时累计投篮的次数,求X分布律和X取偶数的概率

概率Y=0.45*0.55∧(自X-1)
X取偶数的概率就是Y=0.45*0.55+0.45*0.55∧3+。。。+0.45*0.55∧2N-1
这就是一个等比数列Y=0.45*0.55+0.45*0.55(0.55∧2+0.55∧4+。。。++0.55∧2N)

⑥ 一篮球运动员投篮命中率为45%,以X表示他首次投中时累计投篮的次数,求X分布律和X取偶数的概率

概率Y=0.45*0.55∧(X-1)
X取偶数的概率就是Y=0.45*0.55+0.45*0.55∧3+。。。+0.45*0.55∧2N-1
这就是一个等比数列Y=0.45*0.55+0.45*0.55(0.55∧2+0.55∧4+。。。++0.55∧2N)

⑦ 某篮球运动员投篮命中率为0.6,他连续投篮两次,至少有一次投中的概率为

某篮球运动员投篮命中率为0.6,他连续投篮两次,至少有一次投中的概率为:0.84

计算过程如下:

先计算对立事件的概率:

两次都没有投中(1-0.6)*(1-0.6)=0.16

再计算至少有一次投中的概率:P(A)=1-0.16=0.84

(7)一篮球运动员的投篮命中率扩展阅读:

从一批有正品和次品的商品中,随意抽取一件,“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察,其中A事件出现了m次,即其出现的频率为m/n。

经过大量反复试验,常有m/n越来越接近于某个确定的常数(此论断证明详见伯努利大数定律)。该常数即为事件A出现的概率。

⑧ 一篮球运动员的投篮命中率为45 %,以X表示他首次投中时累计已投篮的次数,x的分部率是多少

一篮球运动员的投篮命中率为45 %,以X表示他首次投中时累计已投篮的次数,概率内Y=0.45*0.55∧容(X-1)

X取偶数的概率就是Y=0.45*0.55+0.45*0.55∧3+。。。+0.45*0.55∧2N-1

这就是一个等比数列Y=0.45*0.55+0.45*0.55(0.55∧2+0.55∧4+。。。++0.55∧2N)

⑨ 某篮球运动员投篮的命中率为0.8他投了6次求恰好投中4次的概率

投6次恰好投中4次的概率是0.8的4次方x0.2的2次方,也就是
0.8x0.8x0.8x0.8x0.2x0.2=0.016384
概率是0.016384

⑩ 一个篮球运动员投篮命中的概率为0.8,是不是说他每投篮10次就一定有8次命中应该如何理解

不是的
从理论上看概率的含义是事件A发生的次数与全事件发生可能次数的比例
概率为0.8并不是说每10次就有8次命中,因为实验次数不一定只是10次。举个简单例子,如果投篮次数为20次,那么前10次很可能因为状态不好只命中6球,但调整后后10球全部命中,此时该运动员的投篮命中概率为0.8,而不是分别为0.6和1. 这都取决于实验次数
这样说,应该明白了吧? :)