宋治涛
摘要:
对古典概型中的均等分组问题进行了研究;并分析了几种常见的均等分组情况,结合实例给出了相应的算法。
关键词:
古典概型; 均等分组; 排列组合
中图分类号:
G4
文献标识码:A
文章编号:1672-3198(2014)04-0165-03
1 问题的提出
概率统计课程是大学数学的一门重要的基础理论课程之一,是绝大部分本科生的必修课程。其前半部分是概率论的知识,后半部分是统计学的知识;在概率论的知识中,必然会讲到最古老、最理想的随机试验——古典概型,在其中必定会讲解一类典型的例题——分配问题,如文献[1][2]中都用到了下述例题:
引例 把15名新生随机地平均分到三个班级去,这15名新生中有3名是优秀生,问:
(1)每个班各分到一名优秀生的概率是多少?
(2)3名优秀生分到同一个班的概率是多少?
解 (1)令A:“每个班各分到一名优秀生”,
则A中样本点的个数为(3!)·(C412C48C44)。
又因为样本空间中样本点的总个数为C515C510C55,
2 均等分组的各种情况
为了便于说明问题,我把均等分组分解为两种情况来说明,先讨论比较简单的完全均等分组的情况,然后就推广的一般情况进行总结,并分别就不同的情况给出相应的实例及计算公式。
2.1 完全均等分组
定义1 把n=km个元素随机地等分成m组,每组有k个元素,我们称这样的分组为完全均等分组。
在上述完全均等分组的定义中,没有对元素是否相同和组是否有别给出说明,下面针对元素、组的各种可能情况,分别给出实例。
2.1.1 相同元素的分组
定义2 相同元素的分组是指参加分组的元素完全一样,相互之间没有区别。
下面通过两个实例来说明相同元素分组的两种情况。
例1 把4个相同的乒乓球放到四个完全一样的盒子中,每个盒子中都有一个球,问一共有多少种放法?
分析 本题的实质是把四个乒乓球均分成四份;因为球完全相同,所以只有一种分组情况;又因为盒子完全一样,所以与排列无关,不论怎么放,结果都是一样的。最后的结果只有一种。
例2 把4个相同的乒乓球放到四个不同的盒子中,每个盒子中都有一个球,问一共有多少种放法?
分析 本题的实质还是把四个乒乓球等分成四份;因为球完全相同,所以只有一种分组情况;虽然盒子不一样了,但是不论怎么放,结果都是一样的。所以最后的结果仍然只有一种。
综上可得,相同元素的完全均等分组只有一种分法。
2.1.2 不同元素的无序分组
定义3 不同元素的无序分组是指把n=km个不同元素随机地等分成m组(组内元素没有顺序之分),每组有k个元素,且组之间没有任何区别。
对于这种分组,因为组之间没有区别,所以分组与组的顺序无关,但是与组的数量有关;下面通过实例加以说明。
例3 把10名篮球队员随机地等分成两组进行篮球比赛,问总共有多少种分法?
分析 把10名队员分别记为M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,然后进行如下分组:
(1)M1,M2,M3,M4,M5 M6,M7,M8,M9,M10
(2)M6,M7,M8,M9,M10 M1,M2,M3,M4,M5
(3)M1,M2,M3,M4,M6 M5,M7,M8,M9,M10
(4)M5,M7,M8,M9,M10 M1,M2,M3,M4,M6
…… ……
从上表可以看出,(1)、(2)的区别仅仅是选取队员的先后顺序不同,从分组比赛的实质来看是一样的,所以它们只能算是一种分组情况;(3)、(4)也是属于同一种分组;以此类推,各种可能的取法都是两两相同的。
2.2 不完全均等分组
定义5 不完全均等分组是指把n个元素或其一部分随机地分成m组(组内元素没有顺序之分),其中部分组含有元素个数相等。
不完全均等分组情况比较复杂,不仅涉及元素是否相同、分组是否有序,还与所含元素个数相等的组的种数有关,下面分情况给出。
相同元素的分组情况与完全均等分组基本一致,在这里就不再赘述。
2.2.1 不同元素的无序分组
定义6 不同元素的无序分组是指把n个不同元素或其一部分随机地分成m组,其中各组或部分组所含元素个数相等,且组与组之间没有区别。
此种分组与上述完全均等分组中的无序分组情况类似,下面通过两个实例来说明。
例6 从12名篮球队员中选出10名,然后平均分成两组,问有多少种不同的分法?
2.2.2 不同元素的有序分组
定义7 不同元素的有序分组是指把n个不同元素或其一部分随机地分成m组,其中各组或部分组所含元素个数相等,且组与组之间有顺序区别。
此种分组也是典型的分配问题,首先按组取出来,然后分配到各个不同的组中去。在上述不同元素的无序分组基础上,再加以排列就可以了。下面通过三个实例来说明。
例8 从12名篮球队员中随机地选出10名,然后平均分成两组,分别由甲、乙带队训练,问有多少种不同的分法?
3 结束语
综上可知,均等分组的实际题目千差万别,大家在做题时,一定要仔细阅读题干,首先分清大类,然后关注细枝末节,灵活运用计算方法。
参考文献
[1]盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社,2003:12-18.
[2]卓相来,岳嵘.概率统计简明教程[M].东营:中国石油大学出版社,2012:12-17.
[3]刘凤霞.从一次讨论引出的思考[J].高等数学研究,2005, 8(6):18-20.
[4]李智明,张长城.关于分配问题的一点注记[J].高等数学研究,2009, 12(1):89-92.