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1、-最新资料推荐 - 1 / 20高一数学必修 3 知识点总结及典型例题解析新课标必修 3 概率部分知识点总结及典型例题解析事件：随机事件， 确定性事件 : 必然事件和不可能事件随机事件的概率 (统计定义 ) ：一般的， 如果随机事件 A 在 n 次实验中发生了 m 次， 当实验的次数 n 很大时， 我们称事件 A 发生的概率为说明： 一个随机事件发生于具有随机性，但又存在统计的规律性，在进行大量的重复事件时某个事件是否发生，具有频率的稳定性，而频率的稳定性又是必然的，因此偶然性和必然性对立统一 不可能事件和确定事件可以看成随机事件的极端情况 随机事件的频率是指事件发生的次数和总的试验次数的比值
2、，它具有一定的稳定性， 总在某个常数附近摆动，且随着试验次数的不断增多，这个摆动的幅度越来越小，而这个接近的某个常数，我们称之为概事件发生的概率 概率是有巨大的数据统计后得出的结果，讲的是一种大的整体的趋势， 而频率是具体的统计的结果 概率是频率的稳定值，频率是概率的近似值概率必须满足三个基本要求： 对任意的一个随机事件 A ， 有则有可能事件分别表示必然事件和不和用如果事件则有互斥和精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 20 页古典概率： 所有基本事件有限个 每个基本事件发生的可能性都相等 ， 满足这两个条件的概率模型成为古
3、典概型如果一次试验的等可能的基本事件的个数为个 n ， 则每一个基本事件发生的概率都是 n1，如果某个事件 A 包含了其中的 m个等可能的基本事件，则事件 A 发生的概率为几何概型：一般地，一个几何区域 D 中随机地取一点，记事件改点落在其内部的一个区域 d 内为事件 A，则事件 A 发生的概率为的侧度的侧度（这里要求 D 的侧度不为 0 ， 其中侧度的意义由 D 确定， 一般地， 线段的侧度为该线段的长度；平面多变形的侧度为该图形的面积；立体图像的侧度为其体积）几何概型的基本特点： 基本事件等可性 基本事件无限多为了 便于研究互斥事件， 我们所研究的区域都是指的开区域，即不含边界， 在区域
4、D内随机地取点，指的是该点落在区域 D 内任何一处都是等可能的，落在任何部分的可能性大小只与 该部分的侧度成正比，而与其形状无关。互斥事件：不能同时发生的两个事件称为互斥事件对立事件：两个互斥事件中必有一个发生, 则称两个事件为对立事件，事件 A 的对立事件记为：A 若, 中最多有一个发生B , A , 为互斥事件 B , 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 20 页-最新资料推荐 - 3 / 20A则可能都 不 发生， 但不可能同时发生， 从集合的关来看两个事件互斥，即指两个事件的集合的交集是空集 对立事件是指的两个事件，
5、而且必须有一个发生， 而互斥事件可能指的很多事件，但最多只有一个发生， 可能都不发生 对立事件一定是互斥事件 从集合论来看：表示互斥事件和对立事件的集合的交集都是空集，但两个对立事件的并集是全集， 而两个互斥事件的并集不一定是全集 两个对立事件的概率之和一定是 1 ， 而两个互斥事件的概率之和小于或者等于1 若事件 BA, 是互斥事件，则有一般地，如 果 n AAA,.,21 两 两 互 斥 ，则有在 本 教 材 中指 的 是 n AAA,.,21 中至少发生一个 在具体做题中，希望大家一定要注意书写过程，设出 事件来，利用 哪种概型解题，就按照那种概型的书写格式， 最重要的是要设出所求的事件
6、来， 具体的格式请参照我们课本上的例题例题选讲：例 1. 在大小相同的 6 个球中， 4 个是红球，若从中任意选 2 个，求所选的 2 个球至少有一个是红球的概率？【分析】 题目 所给的 6 个球中有 4 个红球， 2 个其它颜色的球，我们可以根据不同的思路有不同的解法解法：（ 基本事件一一列举略）设事件 A 为选取 2 个球至少有 1 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 20 页个是红球， 则其互斥事件为 A 意义为选取 2 个球都是其它颜色球- 1AP - 答：所选的 2 个球至少有一个是红球的概率为 14 . 15评价
7、：本题重点考察我们对于概率基本知识的理解，综合所学的方法， 根据自 己的理解用不同的方法，但是基本的解题步骤不能少! 变式训练 1 ：在大小相同的 6 个球中， 2 个是红球， 4 个是白球， 若从中任意选取 3 个， 求至少有 1 个是红球的概率？答：所选的 3 个球至少有一个是红球的概率为 54 . 变式训练 2 ：盒中有 6 只灯泡，其中 2 只次品， 4 只 正品， 有放回的从中任抽 2 次， 每次抽取 1 只， 试求下列事件的概率：（ 1 ） 第 1 次抽到的是次品（ 2 ） 抽到的 2 次中， 正品、次品各一次解：设事件 A 为第 1 次抽到的是次品，事件 B 为抽到的 2 次中，
8、正品、 次品各一次则，（或 者）答：第 1 次抽到的是次品的概率为31 ，抽到的 2 次中，正品、 次品各一次的概率为94 变式训练 3 ：甲乙两人参加一次考试共有 3 道选择题，3 道填空题， 每人抽一道题， 抽到后不放回，求（ 1 ）甲抽到选择题而乙抽到填空题的精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 20 页-最新资料推荐 - 5 / 20概率？ （ 2 ） 求至少 1 人抽到选择题的概率？【分析】 （ 1 ） 由于是不放回的抽，且只抽两道题，甲抽到选择题而乙抽到填空题是独立的，所以可以用独立事件的概率（ 2 ） 事件至少
9、1 人抽到选择题 和事件两人都抽到填空题时互斥事件，所以可以用互斥事件的概率来解：设事件 A 为甲抽到选择题而乙抽到填空题，事件 B 为至少 1 人抽到选择题，则 B 为两人都抽到填空题（ 1 ）1035363261313PPPPP 或者 （2）或者则答：甲抽到选择题而乙抽到填空题的概率为 103， 少 1 人抽到选择题的概率为 54 . 变式训练 4 ：一只 口 袋里装有 5 个大小形状相同的球， 其中 3 个红球， 2 个黄球，从中不放回摸出 2 个球， 球两个球颜色不同的概率？【分析】 先后抽出两个球颜色相同要么是 1 红 1 球，要么是 1 黄1 球 略解: 0. 6 变式训练 5 ：
10、设盒子中有 6 个球，其中 4 个红球， 2 个白球，每次人抽一个， 然后放回，若连续抽两次，则抽到 1 个红球 1 个白球的概率是多少？略解高中数学必修三精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 20 页第一章 算法初步 1. 1 算法与程序框图 1 、 算法的概念 （ 1 ） 算法概念：在数学上， 现代意义上的算法通常是指可以用计算机来解决的某一类问题是程序或步骤，这些程序或步骤必须是明确和有效的，而且能够在有限步之内完成. （ 2 ） 算法的特点 : 有限性：一个算法的步骤序列是有限的，必须在有限操作之后停止，不能是无限的
11、. 确定性：算法中的每一步应该是确定的并且能有效地执行且得到确定的结果， 而不应当是模棱两可 . 顺序性与正确性：算法从初始步骤开始，分为若干明确的步骤，每一个步骤只能有一个确定的后继步骤，前一步是后一步的前提，只有执行完前一步才能进行下一步，并且每一步都准确无误， 才能完成问题 . 不唯一性：求解某一个问题的解法不一定是唯一的，对于一个问题可以有不同的算法 . 普遍性：很多具体的问题，都可以设计合理的算法去解决，如心算、 计算器计算都要经过有限、事先设计好的步骤加以解决. 2 、 程序框图 （ 1 ） 程序框图基本概念：程序构图的概念：程序框图又称流程图，是一种用规定的图形、指向线及文字说明
12、来准确、直观地表示算法的图形。一个程序框图包括以下几部分：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 20 页-最新资料推荐 - 7 / 20表示相应操作的程序框；带箭头的流程线；程序框外必要文字说明。构成程序框的图形符号及其作用程序框 名 称 功能起止框 表示一个算法的起始和结束，是任何流程图不可少的。输入、 输出框 表示一个算法输入和输出的信息，可用在算法中任何需要输入、输出的位置。处理框 赋值、计算， 算法中处理数据需要的算式、公式等分别写在不同 的 用 以 处理数据的处理框内。判断框 判断某一条件是否成立，成立时在出口处标明
13、是或 Y；不成立时标明否或 N。学习这部分知识的时候，要掌握各个图形的形状、作用及使用规则， 画程序框图的规则如下： 1、 使用标准的图形符号。 2、 框图一般按从上到下、从左到右的方向画。 3、 除判断框外，大多数流程图符号只有一个进入点和一个退出点。判断框具有超过一个退出点的唯一符号。 4、判断框分两大类， 一类判断框是与 否 两分支的判断， 而且有且仅有两个结果；另 一类是多分支判断，有几种不同的结果。 3：算法的三种基本逻辑结构：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 7 页，共 20 页顺序结构、条件结构、循环结构。（ 1 ） 顺
14、序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的， 它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来，按顺序执行算法步骤。如在示意图中， A 框和 B 框是依次执行的， 只有在执行完 A 框指定的操作后，才能接着执行 B 框所 指定的操作。（ 2 ） 条件结构：条件 P 是否成立而选择执行 A 框或 B 框。无论 P 条件是否成立，只能执行 A 框或 B 框之一，不可能同时执行 A 框和 B 框， 也不可能 A 框、 B 框都不执行。一个判断结构可以有多个判断
15、框。（ 3 ） 循环结构：一类是当型循环结构，它的功能是当给定的条件P 成立时，执行 A 框。另 一类是直到型循环结构，直到某一次给定的条件 P 成立为止， 此时不再执行 A 框， 离开循环结构。 ABA 成立 不成立 P 不 成立 P 成立 A 当 型循环结构直到型循环结构注意： 1 循环结构要在某个条件下终止循环，这就需要条件结构来判精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 8 页，共 20 页-最新资料推荐 - 9 / 20断。因此，循环结构中一定包含条件结构，但不允许死循环。 2 在循环结构中都有一个计数变量和累加变量。计数变量用于记
16、录循环次数，累加变量用于输出结果。计数变量和累加变量一般是同步执行的，累加一次， 计数一次。 1. 2 基本算法语句 1 、 输入、 输出语句和赋值语句（ 1 ） 输入语句 输入语句的一般格式 INPUT 提示内容； 变量输入语句 的作用是实现算法的输入信息功能；提示内容提示用户输入什么样的信息，变量是指程序在运行时其值是可以变化的量；输入语句要求输入的值只能是具体的常数，不能是函数、变量或表达式；提示内容与变量之间用分号；隔开， 若输入多个变量， 变量与变量之间用逗号，隔开。（ 2 ） 输出语句 输出语句的一般格式 PRINT 提示内容； 变量 输出 语句 的作用 是实现算法的输出结果功能；
17、 提示内容提示用户输入什么样的信息，表达式是指程序要输出的数据； 输出语句可以输出常量、变量或表达式的值以及字符。（ 3 ） 赋值语句 赋值语句的一般格式变量=表达式赋值语句的作用是将表达式所代表的值赋给变量；赋值语句中的称作赋值号，与数学中的等号的意义是不同的。赋值号的左右两边不能对换，它将赋值号右边的表达式的值赋给赋值号左边的变量；赋值语句左边只能是变量名字， 而不是精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 9 页，共 20 页表达式，右边表达式可以是一个数据、常量或算式；对于一个变量可以多次赋值。注意：赋值号左边只能是变量名字， 而不能
18、是表达式。如： 2=X 是错误的。赋值号左右不能对换。如 A=BB=A 的含义运行结果是不同的。不能利用赋值语句进行代数式的演算。（ 如化简、因式分解、解方程等）赋值号 = 与数学中的等号意义不同。 5：条件语句（ 1 ） 条件语句的一般格式有两种：IF 条件 THEN 语句体 END IF IF 条件 THEN 语句体 1 ELSE 语句体 2 否是满足条件？语语满足条件？语句 是 否 END IF 6：循环语句（ 1 ） WHILE 语句 WHILE 语句的一般格式是对应的程序框图是 WHILE 条件（ 2 ） UNTIL 语句 UNTIL 语句的一般格式是对应的程序框图是第二章 统计 2
19、. 1 随机抽样 1 ：简单随机抽样（ 1 ） 总体和样本在统计学中 , 把研究对精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 10 页，共 20 页-最新资料推荐 - 11 / 20象的全体叫做总体把每个研究对象叫做个体把总体中个体的总数叫做总体容量为了 研究总体的有关性质，一般从总体中随机抽取一部分：，研究， 我们称它为样本其中个体的个数称为样本容量循环体 WEND 满足条件？循 环 否是 满足条件？循环体 是 否 DO 循环体 LOOP UNTIL 条件（ 2 ）简单随机抽样，也叫 纯随机抽样。就是从总体中不加任何分组、划类、 排队等，完全
20、随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的可能性相同（概率相等）， 样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其它各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时， 才采用这种方法。（ 3 ） 简单随机抽样常用的方法：抽签法随机数表法计算机模拟法使用统计软件直接抽取。在简单随机抽样的样本容量设计中，主要考虑：总体变异情况；允许误差范围；概率保证程度。（ 4 ） 抽签法: 给调查对象群体中的每一个对象编号；精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 11 页，共 20 页准备抽签的工具，实施抽签；
21、对样本中的每一个个体进行测量或调查（ 5 ） 随机数表法： 2：系统抽样（ 1 ） 系统抽样（等距抽样或机械抽样） ：把总体的单位进行排序，再计算出抽样距离，然后按照这一固定的抽样距离抽取样本。第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取。 K（ 抽样距离） =N （ 总体规模） /n （ 样本规模）前提条件：总体中个体的排列对于研究的变量来说，应是随机的，即不存在某种与研究变量相关的规则分布。可以在调查允许的条件下，从不同的样本开始抽样，对比几次样本的特点。如果有明显差别，说明样本在总体中的分布承某种循环性规律，且这种循环和抽样距离重合。（ 2 ） 系 统抽样，即等距抽样是实际中最为常用的抽样方法之
22、一。因为 它对抽样框的要求较低，实施也比较简单。更为重要的是，如果有某种与调查指标相关的辅助变量可供使用 ， 总体单元按辅助变量的大小顺序排队的话，使用 系 统抽样可以大大提高估计精度。 3：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 12 页，共 20 页-最新资料推荐 - 13 / 20分层抽样（ 1 ） 分层抽样（类型抽样）：先将总体中的所有单位按照某种特征或标志（性别、 年龄等） 划分成若干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采用 简单随机抽样或系用 抽样的办法抽取一个子样本，最后， 将这些子样本合起来构成总体的样本。两种方法：先以分层
23、变量将总体划分为若干层，再按照各层在总体中的比例从各层中抽取。先以分层变量将总体划分为若干层，再将各层中的元素按分层的顺序整齐排列，最后用系统抽样的方法抽取样本。（ 2 ） 分层抽样是把异质性较强的总体分成一个个同质性较强的子总体， 再抽取不同的子总体中的样本分别代表该子总体，所有的样本进而代表总体。分层标准：以调查所要分析和研究的主要变量或相关的变量作为分层的标准。以保证各层内部同 质性强、各层之间异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量。以那些有明显分层区分的变量作为分层变量。（ 3 ） 分层的比例问题：抽样比样本容量个体容量各层样本容量各层个体容量精选学习资料 - - - - - -
24、 - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 13 页，共 20 页按比例分层抽样：根据各种类型或层次中的单位数目占总体单位数目的比重来抽取子样本的方法。不按比例分层抽样：有的层次在总体中的比重太小，其样本量就会非常少，此时采用该方法，主要是便于对不同层次的子总体进行专门研究或进行相互比较。如果要用样本资料推断总体时， 则需要先对各层的数据资料进行加权处理， 调整样本中各层的比例，使数据恢复到总体中各层实际的比例结构。 4：用样本的数字特征估计总体的数字特征（ 1 ） 样本均值：（ 2 ） 样本标准差：（ 3 ） 众数：在样本数据中，频率分布最大值所对应的样本数据（ 可以是多个）
25、。（ 4 ） 中位数：在样本数据中，累计频率为 1. 5 时所对应的样本数据值（只有一个） 。注意：如果把一组数据中的每一个数据都加上或减去同一个共同的常数， 标准差不变如果把一组数据中的每一个数据乘以一个共精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 14 页，共 20 页-最新资料推荐 - 15 / 20同的常数 k ， 标准差变为原来的 k 倍 一组数据中的最大值和最小值对标准差的影响，区间的应用；去掉一个最高分， 去掉一个最低分中的科学道理 5 、 用样本的频率分布估计总体分布（ 1 ） 频率分布表与频率分布直方图频率分布表盒频率分布直方
26、图，是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度， 来表示数据分布规律，它可以使我们看到整个样本数据的频率分布情况。具体步骤如下：第一步：求极差，即计算最大值与最小值的差. 第二步：决定组距和组数：组距与组数的确定没有固定标准，需要尝试、选择， 力求有合适的组数， 以能把数据的规律较清楚地呈现为准. 太多或太少都不好， 不利对数据规律的发现 . 组数应与样本的容量有关，样本容量越大组数越多 . 一般来说，容量不超过 100 的组数在 5 至 12 之间. 组距应最好取整， 它与组距极差有关 . 注意：组数的取舍不依据四舍五入， 而是当组距极差不是整数时，组数=组距极差+1. 频率分布折线图：
27、连接频率分布直方图中各个小长方形上端的重点，就得到频率分布折线图。总体密度曲线：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 15 页，共 20 页总体密度曲线反映了总体在各个范围内取值的半分比，它能给我们提供更加精细的信息。（ 2 ） 茎叶图：茎是指中间的一列数，叶是指从茎旁边生长出来的数。 . 6：变量间的相关关系：自 变量取值一定时因变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系交相关关系。对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫做回归分析。（ 1 ） 回归直线：根据变量的数据作出散点图，如果各点大致分布在一条直线的附近， 就称这两个变量
28、之间具有线性相关的关系，这条直线叫做回归直线方程。如果这些点散布在从左下角到右上角的区域，我们就成这两个变量呈正相关；若从左上角到右下角的区域，则称这两个变量呈负相关。第三章 概率 3. 1 随机事件的概率（ 1 ） 必然事件：在条件 S 下， 一定会发生的事件，叫相对于条件 S 的必然事件；（ 2 ） 不可能事件：在条件 S 下， 一定不会发生的事件，叫 相对于条件S 的不可能事件；（ 3 ） 确定事件：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 16 页，共 20 页-最新资料推荐 - 17 / 20必然事件和不可能事件统称为相对于条件 S
29、 的确定事件；（ 4 ） 随机事件：在条件 S 下可能发生也可能不发生的事件，叫 相对于条件 S 的随机事件；（ 5 ） 频数与频率：在相同的条件 S 下重复 n 次试验，观察某一事件 A 是否出现，称 n 次试验中事件 A 出现的次数 A n 为事件 A 出现的频数；称事件 A 出现的比例为事件 A 出现的概率：对于给定的随机事件 A，如果随着试验次数的增加，事件 A 发生的频率 ( )nf A稳定在某个常数上，把这个常数记作 P（ A） ， 称为事件 A 的概率。（ 6 ） 频率与 概率的区别与联系 ：随机事件的频率，指此事件发生的次数A n 与 试验总次数 n 的比值 nnA ， 它具有
30、一定的稳定性，总在某个常数附近摆动，且随着试验次数的不断增多，这种摆动幅度越来越小。我们把这个常数叫做随机事件的概率，概率从数量上反映了随机事件发生的可能性的大小。频率在大量重复试验的前提下可以近似地作为这个事件的概率2：概率的基本性质（ 1 ） 必然事件概率为 1 ， 不可能事件概率为 0， 因此 0 P(A) 1 （ 2 ） 事件的包含、并事件、 交事件、 相等事件 （ 3 ） 若 A B 为不可能事件，即， 那么称事件 A 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 17 页，共 20 页与事件 B 互斥；（ 4 ） 若 A B 为不可能
31、事件， A B 为必然事件，那么称事件 A 与事件 B 互为对立事件；（ 5 ） 当事件 A 与 B 互斥时， 满足加法公式： P(A B) = P(A) + P(B) ；若事件 A 与 B 为对立事件，则 A B 为必然事件， 所以 P(A B) = P(A) + P(B) =1， 于是有 P(A) =1P(B) （ 6）互斥事件与对立事件的区别与联系 ，互斥事件是指事件 A 与事件 B 在一次试验中不会同时发生，其具体包括三种不同的情形： 事件 A 发生且事件 B 不发生； 事件 A 不发生且事件 B 发生； 事件 A 与事件 B 同时不发生， 而对立事件是指事件 A 与事件 B 有且仅有
32、一个发生，其包括两种情形；事件 A 发生 B 不发生； 事件 B 发生事件 A 不发生， 对立事件互斥事件的特殊情形。 3：基本事件（ 1 ） 基本事件：基本事件是在一次试验中所有可能发生的基本结果中的一个，它是试验中不能再分的最简单的随机事件。（ 2 ） 基本事件的特点：任何两个基本事件是互斥的任何事件（除不可能事件外）都可以表示成基本事件的和。 4：古典概型：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 18 页，共 20 页-最新资料推荐 - 19 / 20（ 1 ） 古典概型的条件：古典概型是一种特殊的数学模型，这种模型满足两个条件：试验
33、结果的有限性和所有结果的等可能性。所有基本事件必须是有限个。（ 2 ） 古典概型的解题步骤；求出总的基本事件数；求出事件 A 所包含的基本事件数，然后利用公式所包含的基本事件的个数总的基本事件个数 5 ：几何概型（ 1 ） 几何概率模型：如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度 （ 面积或体积） 成比例 ， 则称这样的概率模型为几何概率模型；（2）几何概型的概率公式：积）的区域长度（面积或体试验的全部结果所构成积）的区域长度（面积或体构成事件；（ 3 ） 几何概型的特点：试验中所有可能出现的结果（ 基本事件）有无限多个；每个基本事件出现的可能性相等注意：几何概型也是一种概率模型，它与古典
34、概型的区别是试验的可能结果不是有限个。其特点是在一个区域内均匀分布，所以随机事件的概率大小与随机事件所在区域的形状位置无关，值域该区域的大小有关。如果随即事件所在区域是一个单点，由于单点的长度、面积、体积均为 0 ， 则它出现的概率为 0 ， 但它不是不可能事件；如果精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 19 页，共 20 页一个随机事件所在区域是全部区域扣除一个单点，则它出现的概率为 1， 但他不是必然事件。综上可得：必然事件的概率为 1 ； 不可能事件的概率为 0 。概率为 1 的事件不一定为必然事件；概率为 0 的事件不一定为不可能事件。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 20 页，共 20 页
