求非正常出装大神玩家帮忙算一下概率问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-03 15:50 标签： 非正常出装大神玩家
这道题生物概率计算题答案选b，求大神解释一下_百度知道
这道题生物概率计算题答案选b，求大神解释一下
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AAXBB-----AB
AAXAA------AA
BBXBB------BBABXAB-------AA,AB,AB,BB每次生育男女概率各二分之一。例如：妈妈和爸爸惯用右手，小孩惯用左手，再生一个惯用左手的男孩概率是多少？ABXAB-------BB可能性四分之一（25%），男孩可能性二分之一（50%），相乘得八分之一（12.5%）。
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你上图，我来给你解释，我占个位置，一会采纳我就可以，
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中奖几率，怎么算，这里有道题求数学大神帮我算一下
1.假如0-9为中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：那就是50%中奖几率，2.假如0-9位中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：5次中奖机会里面出...
1.假如0-9为中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：那就是50%中奖几率，2.假如0-9位中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：5次中奖机会里面出现2个同样的数字几率多大，？？3.假如0-9位中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：5次中奖机会里面出现3个同样的数字几率多大，？？4.假如0-9位中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：5次中奖机会里面出现4个同样的数字几率多大，？？5.假如0-9位中奖数字，一次能买其中一个数字，下1注，有5次中奖机会，：5次中奖机会里面出现4个同样的数字几率多大，？？
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1:至少中奖一次几率：1-（1-0.1）^5=40.951%2：假如第一次中奖了：0.1，剩下四次至少有一次又是第一次中奖的数的概率1-（1-0.1）^4=34.39%，相乘得3.439%。3：一二次都中奖0.01，剩下3次至少又一次和1.2次相同的概率：1-（1-0.1）^3=27.1%，相乘得0.271%。4:123次都中奖：0.001，剩下2次至少又和前三次相同：1-（1-0.1）^2=19%，相乘得0.019%。5:1234次都中奖：0.0001，剩下一个也相同0.1，相乘0.001%。
亲，你好像看错题了，不是12345题不是连在一起的，
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QQ炫舞~~求人品大神告诉我 紫郢龙泉剑 我要是买珍宝 一次合成的几率 有百分之多少？？谢了
[琰.] [ 13:31:38] (<span id="tgd) (<span id="tfd) &&
最佳答案大约百分之50以上
请问有没有提升几率的道具呢？
嗯 谢谢~ 其他答案个人感觉几率只是一小部分 & 主要还是看时机和运气了 & &五块的也有成功的 & 五十的也有不成功的 &&
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数学1——概率与数学期望
本文作者frankchenfu，blogs网址，转载请保留此文字。
1、什么是数学期望？
数学期望亦称期望、期望值等。在概率论和统计学中，一个离散型随机变量的期望值是试验中每一次可能出现的结果的概率乘以其结果的总和。
这是什么意思呢？假如我们来玩一个游戏，一共52张牌，其中有4个A。我们1元钱赌一把，如果你抽中了A，那么我给你10元钱，否则你的1元钱就输给我了。在这个游戏中，抽中的概率是113(452)113(452)，结果是赢10元钱；抽不中概率是，结果是亏1元钱。那么你赢的概率，也就是期望值是-213-213。这样，你玩了很多把之后，一算账，发现平均每把会亏-213-213元。
一般在竞赛中，若X是一个离散型的随机变量，可能值为x1,x2x1,x2……，对应概率为p1,p2p1,p2……，概率和为1，那么期望值E(X)=∑ipixiE(X)=∑ipixi
对于数学期望，我们还应该明确一些知识点：
（1）期望的“线性”性质。对于所有满足条件的离散型的随机变量X，Y和常量a，b，有：E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)E(aX+bY)=aE(x)+bE(y)；
类似的，我们还有E(XY)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)+E(Y)。
（2）全概率公式 假设{Bn∣n=1,2,3,…Bn∣n=1,2,3,…}是一个“概率空间有限或可数无限”的分割，且集合BnBn是一个“可数集合”，则对于任意事件A有：
P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)P(A)=∑nP(A∣Bn)P(Bn)
（3）全期望公式 E(Y)=E(E(Y∣X))=∑iP(X=xi)E(Y∣X=xi)E(Y)=E(E(Y∣X))=∑iP(X=xi)E(Y∣X=xi)
2、数学期望怎么用？
确实，数学期望在数学的范围里是一个较为复杂，但是却十分有用的一个部分。
但是题型类型多，花样也多，有时无从下手。明知是数学期望，却找不到正确的算法解决问题。
于是，我们来分析一下：
（1）对于很大一部分的期望问题，递推是个好帮手。我们一般在草稿纸上，把题目中隐含的期望值之间的关系，然后经过计算等方法，找出一个递推式。这个递推式，不要求我们枚举每一种可能（不然就没有用递推的意义了），而是根据一些已有的，或是可以直接简单地推算出的期望值，算出其他状态下的期望。这个道理道理大家也都明白，可是有时是很难找到递推式的。这时，我们就应该用我们之前讲过的期望的定义——E(X)=∑ipixiE(X)=∑ipixi，然后再结合期望的“线性”性质和全概率、全期望公式，一步步地像“剥笋皮”一样，找到问题的核心，这样效果往往很好。
（2）另外，有决策、满足最优子结构的期望问题，我们还可以考虑人们常常与“递推”弄混的“动态规划”。这里，我们一般用期望表示状态，期望的正负高低，就能决定这个状态的优和劣。
（3）对于上述两种方法都不能解决的，这也算是比较少了。这时，常见的尝试方法之一就是高斯消元法。我们可以先尝试建立一个线性方程组，然后进行高斯消元等操作。
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