Question

一件事件成功的概率是25%如果要将此事件成功的概率升到60%以上需要重复多少次？

Answer 1

假设事件成功的概率为p，要想将该事件成功的概率提高到P（P > p），需要重复该事件的次数n。

根据二项分布的公式，可以得到事件成功k次的概率：

P(k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)

其中，C(n, k)表示从n个事件中选出k个事件的组合数，即C(n, k) = n! / (k! * (n-k)!)。

要将事件成功的概率提高到P，我们可以通过不断尝试不同的n值来确定重复的次数。

假设现在要将成功概率从p = 0.25提高到P = 0.6，我们可以使用以下方法进行计算：

• 首先，假设n=10，计算成功k次的概率P(k)：

P(k) = C(10, k) * 0.25^k * 0.75^(10-k)

当k=0时，P(0) = C(10, 0) * 0.25^0 * 0.75^10 = 0.0563
当k=1时，P(1) = C(10, 1) * 0.25^1 * 0.75^9 = 0.1875
当k=2时，P(2) = C(10, 2) * 0.25^2 * 0.75^8 = 0.2815
...
当k=10时，P(10) = C(10, 10) * 0.25^10 * 0.75^0 = 0.0563

• 累加成功概率，直到其值超过P。在这里，我们可以使用累加器或循环来完成。

当n=10时，P(0)+P(1)+P(2)+...+P(10) = 1.0000，即总概率为100%。可以看到，将成功概率提高到P = 0.6所需的n值大于10，因此我们需要继续增加n值，重复尝试，直到成功概率超过P。

• 增加n的值，重复上述过程，直到成功概率超过P。这里可以选择不同的n值进行尝试，如n=20、30等等。

通过不断重复上述过程，可以得到当n=24时，成功概率超过了P=0.6，即在进行了24次事件后，事件成功的概率大于60%。

需要注意的是，这只是一种理论计算方法，实际情况可能受到多种因素的影响，如事件的性质、环境的影响等等。因此，在实际应用中，还需要根据具体情况进行实验和调整，以得到更加准确的结果。