在50件产品中有45件合格品,5件次品。从中任取3件,计算其中有次品的概率
总的抽取次数a=c50 3=50*49*48/3/2=19600，没有次品b=c45 3=45*44*43/3/2，有次品的概率=1-b/a=541/1960。
概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，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，常用P
(A) 表示。
区别频率
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。
以上内容参考：百度百科——概率
这是一个二项分布的题目
1）有一件次品的概率：C(5，1)*C(45，2)/C(50，3)=0.2526
2）有二件次品的概率：C(5，2)*C(45，1)/C(50，3)=0.0230
3）有三件次品的概率：C(5，3)*C(45，0)/C(50，3)=0.0005
所求概率：0.2526+0.0230+0.0005=0.2761
扩展资料
概率的计算，是根据实际的条件来决定的，没有一个统一的万能公式。解决概率问题的关键，在于对具体问题的分析。然后，再考虑使用适宜的公式。
但是有一个公式是常用到的：
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
在50件产品中有45件合格品，5件次品。从中任取3件，计算其中有次品的概率0.2761。
过程如下：
1）有一件次品的概率：C(5,1)*C(45,2)/C(50,3)=0.2526
2）有二件次品的概率：C(5,2)*C(45,1)/C(50,3)=0.0230
3）有一件次品的概率：C(5,3)*C(45,0)/C(50,3)=0.0005
所求概率：0.2526+0.0230+0.0005=0.2761
扩展资料：
在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，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，
0.2761
这是一个二项分布的题目
1、有一件次品的概率：C(5,1)*C(45,2)/C(50,3)=0.2526
2、有二件次品的概率：C(5,2)*C(45,1)/C(50,3)=0.0230
3、有三件次品的概率：C(5,3)*C(45,0)/C(50,3)=0.0005
所求概率：0.2526+0.0230+0.0005=0.2761
扩展资料
从n个不同元素中可重复地选取m个元素。不管其顺序合成一组，称为从n个元素中取m个元素的可重复组合。当且仅当所取的元素相同，且同一元素所取的次数相同，则两个重复组合相同。
排列组合计算方法如下：
排列A(n，m)=n×（n-1）。（n-m+1）=n!/（n-m）!(n为下标，m为上标，以下同)
组合C(n，m)=P(n，m)/P(m，m) =n!/m!（n-m）!；
例如：
A(4，2)=4!/2!=4*3=12
C(4，2)=4!/(2!*2!)=4*3/(2*1)=6
