(选修)第一章概率与统计离散型随机变量的分布列
概率论与数理统计之离散型随机变量
电子科技大学
离散型随机变量
14.12.13
lim P{ X n k }
n
lk
k!
e , k 1,2,
l
证明略. 思考:你能从条件 lim npn l 0,
n
中分析出什么结论吗? 注
n
lim npn l
即数列{ pn } 与 { 1 n } 是同阶的无穷小.故
即 10k 10 P{ X a } e 0.95 k 0 k!
a
电子科技大学
离散型随机变量
14
14.12.13
查表可得
10k 10 e 0.9166 0.95 k 0 k!
10k 10 e 0.9513 0.95 k 0 k!
15
这家商店在月底保证存货不少于15件就 能以95%的概率保证下个月该种商品不会 脱销.
p (1 p)
电子科技大学
离散型随机变量
k n
14.12.13
从n次试验中选出k 次试验有C 种不同的 方式.
且各种方式的事件互不相容,由概率的有 限可加性可得
Pn ( k )
结论成立.
k Cn
p (1 p)
k
n k
,
称随机变量X 服从二项分布 ,记为X ~ B(n, p). (0—1)分布可以看作X ~B(1, p).
14.12.13
故
F ( x ) P{ X x }
P[ { X xi }] P{ X xi }
xi x
xi x
二、贝努里试验和二项分布 E1:抛一枚硬币出现正反面; E2:检查一件产品是否合格; E3:射击,观察是否命中; 贝努里 试验
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1.2 离散型随机变量的期望与 方差
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二 统计
小结与复习
第二章 极限
阅读材料 不完全归纳法与完全归纳法
二 极限
2.2 数列的极限
2.4 极限的四则运算
2.5 函数的连续性
复习参考题二
第一章 概率与统计
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一 随机变量
1.1 离
散型随机变量册(选修Ⅱ)(旧 版)电子课本课件【全册】
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第一章 概率与统计
1.2 离散型随机变量的期望与方差
1.4 总体分布的估计
1.5 正态分布
阅读材料 回归直线方程的推导
分布列
2
;⑵
的分布列.
1 1
可得
1
2 的取值为0、1、4、9
P ( 2 0 ) P ( 0 ) ; P ( 2 1) P ( 1) P ( 1) 4 12 3 3
1
P ( 2 4 ) P ( 2 ) P ( 2 )
解: 随机变量ξ的可取值为 1,2,3. 当ξ=1时,即取出的三只球中的最小号码为1,则其它 两只球只能在编号为2,3,4,5的四只球中任取两只,故 有P(ξ=1)= C 42 / C 53 =3/5;
同理可得 P(ξ=2)=3/10;P(ξ=3)=1/10.
因此,ξ的分布列如下表所示
ξ p 1 2 3/5 3/10 3 1/10
1
1
1
P ( 2 9 ) P ( 3 )
2
1 12
4
1 4
12
6
4
∴ 2 的分布列为:
9
1 12
0
1 3
1
1 3
P
课堂练习: 1.设随机变量 的分布列如下:
P
1
1 6
2
1 3
3
1 6
4
1
p
则 p 的值为
i
3
.
2.设随机变量 的分布列为
27
1 P ( i ) a , 3
6
6
6
列成 表的 形式
1
1 6
2
1 6
3
1 6
4
1 6
5
1 6
6
1 6
P
特点:该表不仅列出了随机变量 的所有取值,
概率与统计(理科)
概率与统计(理科)一、高考考试内容离散型随机变量的分布列,离散型随机变量的期望和方差。
抽样方法、总体分布的估计、正态分布、线性回归。
二、考试要求:(1)了解离散型随机变量的意义,会求某些简单的离散型随机变量的分布列。
(2)了解离散型随机变量的期望值、方差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望值、方差。
(3)会用随机抽样,系统抽样,分层抽样等常用的抽样方法从总体中抽取样本。
(4)会用样本频率分布去估计总体分布。
(5)了解正态分布的意义及主要性质。
(6)了解线性回归的方法和简单应用。
三、应试策略1、正确理解有关概念。
(1)随机试验与随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件叫随机事件;条件每实现一次,叫做一次试验;如果试验结果预先无法确定,这种试验叫做随机试验。
(2)频率与概率:对于一个事件来说概率是一个常数;频率则随着试验次数的变化而变化,试验次数越多,频率就越接近于事件的概率。
(3)互斥事件与对立事件:对立事件一定是互斥事件,但互斥事件不一定是对立事件。
(4)互斥事件与相互独立事件:不可能同时发生的事件叫互斥事件,而相互独立事件则是指两个事件是否发生与否相互之间没有影响。
2、公式的应用(1)常用公式 ①等可能事件的概率:基本事件总数中所含基本事件数A n m A P ==)( ②互斥事件的概率:)()()(B P A P B A P +=+③对立事件的概率:1)()()(____=+=+A P A P A A P④相互独立事件的概率:)()()(B P A P B A P ⋅=⋅⑤n 次独立重复试验中事件A 恰好发生k 次的概率:k n k k n n P P C k P --=)1()((2)注意事项:①每个公式都有成立的条件,若不满足条件,则这些公式将不再成立。
②对于一个概率问题,应首先弄清它的类型,不同的类型采用不同的计算方法,一般题中总有关键语说明其类型,对于复杂问题要善于进行分解,或者运用逆向思考的方法。
专题01 离散型随机变量分布列(解析版)
概率与统计专题01 离散型随机变量分布列常见考点考点一 离散型随机变量分布列典例1.某校组织“百年党史”知识比赛,每组有两名同学进行比赛,有2道抢答题目.已知甲、乙两位同学进行同一组比赛,每人抢到每道题的机会相等.抢到题目且回答正确者得100分,没回答者得0分;抢到题目且回答错误者得0分,没抢到者得50分,2道题目抢答完毕后得分多者获胜.已知甲答对每道题目的概率为45.乙答对每道题目的概率为35,且两人各道题目是否回答正确相互独立.(1)求乙同学得100分的概率;(2)记X 为甲同学的累计得分,求X 的分布列和数学期望. 【答案】(1)37100; (2)分布列见解析,()100E X =. 【解析】 【分析】(1)应用独立事件乘法公式及互斥事件的概率求法,求乙同学得100分的概率;(2)由题意知X 可能值为{0,50,100,150,200},分别求出对应概率,写出分布列,进而求期望. (1)由题意,乙同学得100分的基本事件有{乙抢到两题且一道正确一道错误}、{甲乙各抢到一题都回答正确}、{甲抢到两题且回答错误},所以乙同学得100分的概率为1312141311113722252525252525100⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=. (2)由题意,甲同学的累计得分X 可能值为{0,50,100,150,200},1111111313134(0)225252525252525P X ==⨯⨯⨯+⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯=;121112134(50)222525252525P X ==⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯⨯=;1212111414139(100)2225252525252525P X ==⨯⨯⨯+⨯⨯⨯⨯+⨯⨯⨯⨯=;14124(150)2252525P X ==⨯⨯⨯⨯=;14144 (200)252525P X==⨯⨯⨯=;分布列如下:所以期望44944()050100150200100 2525252525E X=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=.变式1-1.第24届冬季奥林匹克运动会(The XXIV Olympic Winter Games),即2022年北京冬季奥运会,于2022年2月4日星期五开幕,2月20日星期日闭幕.北京冬季奥运会设7个大项,15个分项,109个小项.北京赛区承办所有的冰上项目;延庆赛区承办雪车、雪橇及高山滑雪项目;张家口赛区的崇礼区承办除雪车、雪橇及高山滑雪之外的所有雪上项目.某运动队拟派出甲、乙、丙三人去参加自由式滑雪.比赛分为初赛和决赛,其中初赛有两轮,只有两轮都获胜才能进入决赛.已知甲在每轮比赛中获胜的概率均为34;乙在第一轮和第二轮比赛中获胜的概率分别为45和58;丙在第一轮和第二轮获胜的概率分别是p和32p-,其中34p<<.(1)甲、乙、丙三人中,谁进入决赛的可能性最大;(2)若甲、乙、丙三人中恰有两人进人决赛的概率为2972,求p的值;(3)在(2)的条件下,设进入决赛的人数为ξ,求ξ的分布列.【答案】(1)甲进入决赛可能性最大(2)23 p=(3)分布列见解析【解析】【分析】(1)分别求出甲、乙、丙三人初赛的两轮均获胜的概率,然后比较即可;(2)利用相互独立事件的概率的求法分别求出甲和乙进入决赛的概率、乙和丙进入决赛的概率、甲和丙进入决赛的概率,即可通过甲、乙、丙三人中恰有两人进人决赛的概率为2972,列方程求解;(3)先确定进入决赛的人数为ξ的取值,依次求出每一个ξ值所对应的概率,列表即可.(1)甲在初赛的两轮中均获胜的概率为:13394416P =⨯= 乙在初赛的两轮中均获胜的概率为:2451582P =⨯=丙在初赛的两轮中均获胜的概率为:233322P P P P P ⎛⎫=⋅-=-+ ⎪⎝⎭∵3043012p p ⎧<<⎪⎪⎨⎪<-<⎪⎩,∵1324p <<,∵2339941616P P ⎛⎫=--+< ⎪⎝⎭ ∵甲进入决赛可能性最大. (2)()()()123132231111P P P PP P P P P P =⨯++⨯---222913931139111162216222216p p p p p p ⎡⎤⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⨯⨯--+⨯-⨯-+⨯-⨯- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎢⎥⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎣⎦ 2972=整理得21827100p p -+=,解得23p =或56p =,又∵1324p <<,∵23p =; (3)由(2)得,丙在初赛的两轮中均获胜的概率为:345199P =-=, 进入决赛的人数为ξ可能取值为0,1 ,2,3,71417(0)162972P ξ==⨯⨯=, 71591471411(1)16291629162932P ξ==⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=, 91495171529(2)16291692162972P ξ==⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯=, 9155(3)162932P ξ==⨯⨯=, ∵ξ的分布列为变式1-2.从甲地到乙地要经过3个十字路口,设各路口信号灯工作相互独立,且在各路口遇到红灯的概率分别为12,13,14.(1)若有一辆车独立地从甲地到乙地,求这一辆车未遇到红灯的概率;(2)记X 表示一辆车从甲地到乙地遇到红灯的个数,求随机变量X 的分布列和数学期望. 【答案】(1)14(2)分布列见解析,1312【解析】 【分析】(1)利用相互独立事件概率计算公式,计算出所求概率.(2)结合相互独立事件概率计算公式,计算出分布列并求得数学期望. (1)设“一辆车未遇到红灯”为事件A , 则()11111112344P A ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-⋅-⋅-= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭.(2)随机变量X 的所以可能的取值为0,1,2,3, 则(0)P X ==1111(1)(1)(1)2344-⋅-⋅-=(1)P X ==1111111111111111123423423424⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⋅-⋅-+-⋅⋅-+-⋅-⋅= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭. (2)P X ==11111111111112342342344⎛⎫⎛⎫⎛⎫⋅-+⋅-⋅+-⋅⋅= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭. (3)P X ==111123424⋅⋅=. 随机变量X 的分布列:随机变量X 的数学期望:1111113()012342442412E X =⨯+⨯+⨯+⨯=. 变式1-3.对飞机进行射击,按照受损伤影响的不同,飞机的机身可分为∵,∵,∵三个部分.要击落飞机,必须在∵部分命中一次,或在∵部分命中两次,或在∵部分命中三次.设炮弹击落飞机时,命中∵部分的概率是16,命中∵部分的概率是13,命中∵部分的概率是12,射击进行到击落飞机为止.假设每次射击均击中飞机,且每次射击相互独立. (1)求恰好在第二次射击后击落飞机的概率; (2)求击落飞机的命中次数X 的分布列和数学期望. 【答案】(1)14; (2)分布列见解析,83. 【解析】 【分析】(1)把恰好在第二次射击后击落飞机的事件拆成两个互斥事件的和,再利用独立事件概率公式计算作答.(2)求出X 的可能值,并求出每个取值的概率,列出分布列并求出期望作答. (1)设恰好第二次射击后击落飞机为事件A 是第一次未击中∵部分,在第二次击中∵部分的事件与两次都击中∵部分的事件的和,它们互斥,所以25111()()6634P A =⨯+=.(2)依题意,X 的可能取值为1,2,3,4,1X =的事件是射击一次击中∵部分的事件,1(1)6P X ==,由(1)知,1(2)4P X ==, 3X =的事件是前两次射击击中∵部分、∵部分各一次,第三次射击击中∵部分或∵部分的事件,与前两次射击击中∵部分,第三次射击击中∵部分或∵部分的事件的和,它们互斥,12211111111(3)C ()()()32632623P X ==⨯⨯⨯++⨯+=, 4X =的事件是前三次射击击中∵部分一次,∵部分两次,第四次射击的事件,123111(4)C ()1324P X ==⨯⨯⨯=,所以X的分布列为:X的数学期望()11118 123464343E X=⨯+⨯+⨯+⨯=.【点睛】关键点睛:利用概率加法公式及乘法公式求概率,把要求概率的事件分拆成两两互斥事件的和,相互独立事件的积是解题的关键.典例2.高三学生甲、乙为缓解紧张的学习压力,相约本星期日进行“某竞技体育项目”比赛.比赛采用三局二胜制,先胜二局者获胜.商定每局比赛(决胜局第三局除外)胜者得3分,败者得1分,决胜局胜者得2分,败者得0分.已知每局比赛甲获胜的概率为23,各局比赛相互独立.(1)求比赛结束,乙得4分的概率;(2)设比赛结束,甲得X分,求X的概率分布与数学期望.【答案】(1)827;(2)分布列见解析,()14227E X=.【解析】【分析】(1)根据题意,求得得4分的事件,即可求得其概率;(2)根据题意,求得X的取值,再求概率从而求得分布列,再根据分布列求得数学期望即可.(1)若比赛结束,乙得4分,则比赛结果是甲以2:1获胜,故前两局比赛,甲胜1场,败1场,最后一局比赛,甲胜.则比赛结束,乙得4分的概率为122128 33327C⨯⨯⨯=.(2)若甲连胜2局结束比赛,甲得6分,其概率为224 39⎛⎫=⎪⎝⎭;若甲连败2局结束比赛,甲得2分,其概率为21139⎛⎫= ⎪⎝⎭;若甲以2:1结束比赛,甲得6分,其概率为12212833327C ⨯⨯⨯=; 若乙以2:1结束比赛,甲得4分,其概率为12211433327C ⨯⨯⨯=; 故X 的分布列如下所示:故()14201422469272727E X =⨯+⨯+⨯=. 变式2-1.现有甲、乙、丙三道多选题,某同学独立做这三道题,根据以往成绩,该同学多选题的得分只有2分和0分两种情况.已知该同学做甲题得2分的概率为34,分别做乙、丙两题得2分的概率均为23.假设该同学做完了以上三道题目,且做每题的结果相互独立. (1)求该同学做完了以上三题恰好得2分的概率; (2)求该同学的总得分X 的分布列和数学期望()E X . 【答案】(1)736(2)分布列见解析,数学期望()256E X = 【解析】 【分析】(1)根据相互独立事件的概率公式进行求解即可;(2)写出随机变量X 的所有可能取值,求出对应概率,从而可求出分布列,再根据期望公式即可求出期望. (1)解:记“该同学做完了以上三题恰好得2分”为事件A ,“该同学做甲题得2分”为事件B ,“该同学做乙题得2分”为事件C .“该同学做丙题得2分”为事件D ,由题意知32(),()()43P B P C P D ===, 因为A BCD BCD BCD =++,所以()()P A P BCD BCD BCD =++()()()P BCD P BCD P BCD =++()()()()()P B P C P D P B P C =+⋅()()()()P D P B P C P D +322322322711111143343343336⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⨯-⨯-+-⨯⨯-+-⨯-⨯= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭; (2)解:根据题意,X 的可能取值为0,2,4,6, 所以3221(0)11143336P X ⎛⎫⎛⎫⎛⎫==-⨯-⨯-= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭.由(1)知7(2)36P X ==, 322121(6)433363P X ==⨯⨯==4(4)1(0)(2)(6)9P X P X P X P X ==-=-=-==, 故X 的分布列为所以174125()024********E X =⨯+⨯+⨯+⨯=. 变式2-2.某运动会中,新增加的“趣味乒乓球单打”是这届运动会的热门项目,比赛规则如下:两人对垒,开局前抽签决定由谁先发球(机会均等),此后均由每个球的赢球者发下一个球,对于每一个球,若发球者贏此球,发球者得1分,对手得0分;若对手赢得此球,发球者得0分,对手得2分.当有一人累计得分超过5分时,比赛就结束,得分高者获胜.已知在选手甲和乙的对垒中,发球一方赢得此球的概率都是0.6,各球结果相互独立.(1)假设开局前抽签结果是甲发第一个球,求比赛出现比分2:2的概率;(2)已知现在比分3:3,接下来由甲发球,两人又打了X 个球后比赛结束,求X 的分布列及数学期望.【答案】(1)0.304;(2)分布列见解析,() 2.904E X =. 【解析】 【分析】(1)把比赛出现比分2:2的事件拆成两个互斥的和,再分别求出每个事件的概率即可得解. (2)求出X 的所有可能值,再分析计算求出各个值的概率,列出分布列,求出期望作答.(1)比赛出现比分2:2的事件A 是甲发三球,前两球甲赢,第三球乙赢的事件1A 与甲发球乙赢、乙发球甲赢的事件2A 的和,事件1A 与2A 互斥,1()0.60.60.40.144P A =⨯⨯=,2()0.40.40.16P A =⨯=, 因此,12()()0.1440.160.304P A P A A =+=+=, 所以比赛出现比分2:2的概率为0.304. (2)X 的所有可能值为:2,3,4,因比分已是3:3,接下来由甲发球,且有一人累计得分超过5分时,比赛就结束,2X =的事件是甲发球乙赢,乙发球乙赢比赛结束的事件,(2)0.40.60.24P X ==⨯=,3X =的事件是以下3个互斥事件的和:甲发三球甲赢,比赛结束的事件;甲发第一球甲赢,发第二球乙赢,乙发球比赛结束的事件;甲发第一球乙赢,乙发第二球甲赢,甲发球比赛结束的事件,3(3)0.60.60.410.40.410.616P X ==+⨯⨯+⨯⨯=,4X =的事件是甲发前两球甲赢,发第三球乙赢,乙再发球比赛结束的事件,2(4)0.60.410.144P X ==⨯⨯=,所以X 的分布列为:X 的数学期望:()20.2430.61640.144 2.904E X =⨯+⨯+⨯=.变式2-3.为进一步加强未成年人心理健康教育,如皋市教育局决定在全市深入开展“东皋大讲堂”进校园心理健康教育宣讲活动,为了缓解高三学生压力,高三年级某班级学生在开展“东皋大讲堂”过程中,同座两个学生之间进行了一个游戏,甲盒子中装有2个黑球1个白球,乙盒子中装有3个白球,现同座的两个学生相互配合,从甲、乙两个盒子中各取一个球,交换后放入另一个盒子中,重复进行n 次这样的操作,记甲盒子中黑球的个数为n X ,恰好有2个黑球的概率为n a ,恰好有1个黑球的概率为n b .(1)求第二次操作后,甲盒子中没有黑球的概率; (2)求3X 的概率分布和数学期望()3E X .【答案】(1)427; (2)答案见解析,()32827E X = 【解析】 【分析】(1)由题意得1112,33a b ==,然后分析第二次操作后,甲盒子中没有黑球的情况,从而求解出对应概率;(2)先计算22,a b ,判断3X 的取值为0,1,2,分别计算对应的概率,列出分布列,利用期望公式求解()3E X . (1)由题意知,1112,33a b ==,两次后甲盒子没有黑球时,必须第一次甲盒子中取出一个黑球,第二次甲盒子(黑1白2)再取出一个黑球,乙盒子中(黑1白2)取出一个白球,则11243327P b =⨯⨯= (2)211121733327b a a =⨯+⨯⨯=,21121122163333327b a b ⎛⎫=⨯+⨯+⨯⨯= ⎪⎝⎭,由题意,3X 的取值为0,1,2,则32124144(0)33273243P X b ==⨯⨯+⨯=,3222112242146(1)33333273243P X a b ⎛⎫==⨯+⨯+⨯⨯+⨯= ⎪⎝⎭,32212153(2)333243P X a b ==⨯+⨯⨯=所以3X 的分布列为所以()314653281224324327E X =⨯+⨯= 【点睛】求解分布列的问题时,一般需要先判断变量的可能取值,然后分析题目中的情况计算每个取值对应的概率,从而列出分布列,代入期望公式求解期望.巩固练习练习一 离散型随机变量分布列1.暑假里大学二年级的H 同学去他家附近的某个大型水果超市打工.他发现该超市每天以10元/千克的价格从中心仓库购进若干A 水果,然后以15元/千克的价格出售;若有剩余,则将剩余的水果以8元/千克的价格退回中心仓库.H 同学记录了打工期间A 水果最近50天的日需求量(单位:千克),整理得下表:以上表中各日需求量的频率作为各日需求量的概率,解答下面的两个问题.(1)若超市明天购进A 水果150千克,求超市明天获得利润X (单位:元)的分布列及期望; (2)若超市明天可以购进A 水果150千克或160千克,以超市明天获得利润的期望为决策依据,在150千克与160千克之中应当选择哪一个?若受市场影响,剩余的水果只能以7元/千克的价格退回水果基地,又该选哪一个?请说明理由. 【答案】(1)分布列见解析,数学期望为743元 (2)超市应购进160千克,理由见解析. 【解析】 【分析】(1)求出X 的可能取值及相应的概率,进而得到分布列及数学期望;(2)设该超市一天购进水果160千克,当天利润为Y 元,求出Y 的可能取值及相应的概率,求出数学期望,与第一问求出的期望值相比,得到结论. (1)若A 水果日需求量为140千克,则()()()1401510150140108680X =⨯---⨯-=,且()56800.150P X ===, 若A 水果日需求量不少于150千克,则()1501510750X =⨯-=,且()75010.10.9P X ==-=,故X 的分布列为:()6800.17500.9743E X =⨯+⨯=元(2)设该超市一天购进水果160千克,当天利润为Y 元,则Y 的可能取值为140×5-20×2,150×5-10×2,160×5,即660,730,800 且()56600.150P Y ===,()107300.250P Y ===,()358000.750P Y ===,则()6600.17300.28000.7772E Y =⨯+⨯+⨯=,因为772>743,所以超市应购进160千克.2.某工厂生产一种产品,由第一、第二两道工序加工而成,两道工序的加工结果相互独立,每道工序的加工结果只有A ,B 两个等级.两道工序的加工结果直接决定该产品的等级:两道工序的加工结果均为A 级时,产品为一等品;两道工序恰有一道.工序加工结果为B 级时,产品为二等品;其余均为三等品.每一道工序加工结果为A 级的概率如表一所示,一件产品的利润(单位:万元)如表二所示: 表一表二(1)用η(万元)表示一件产品的利润,求η的分布列和均值;(2)工厂对于原来的生产线进行技术升级,计划通过增加检测成本对第二工序进行改良,假如在改良过程中,每件产品检测成本增加()04x x ≤≤万元(即每件产品利润相应减少x 万元)时,第二工序加工结果为A 级的概率增加0.1x ,问该改良方案对一件产品的利润的均值是否会产生影响?并说明理由.【答案】(1)分布列答案见解析,()33.6E η=(2)该改良方案对一件产品的利润的均值会产生影响,理由见解析【解析】 【分析】(1)由题意η的可能取值为50,20,10,分别求出其概率得分布列,再由期望公式计算出期望; (2)设改良后一件产品的利润为ξ,同(1)求出ξ的各可能取值的概率,计算出期望,由期望函数()E ξ与()E η比较可得结论. (1)由题意可知,η的可能取值为50,20,10, 产品为一等品的概率为0.8×0.6=0.48, 产品为二等品的概率为0.8×0.4+0.2×0.6=0.44, 产品为三等品的概率为1-0.48-0.44=0.08, 所以η的分布列为()500.48200.44100.0833.6E η=⨯+⨯+⨯=.(2)改良方案对一件产品的利润的均值会产生影响,理由如下:由题意可知,改良过程中,每件产品检测成本增加()04x x ≤≤万元时,第二工序加工结果为A 级的概率增加0.1x ,设改良后一件产品的利润为ξ,则ξ可能的取值为50x -,20x -,10x -, 所以一等品的概率为()0.80.10.60.480.08x x ⨯+=+,二等品的概率为()()()0.810.60.110.80.60.10.440.06x x x ⨯-++-⨯+=-⎡⎤⎣⎦, 三等品的概率为()()10.480.080.440.060.080.02x x x -+--=-, 所以()()()()()()()0.480.08500.440.06200.080.0210 1.633.6E x x x x x x x ξ=+⨯-+-⨯-+-⨯-=+,因为()E ξ在[]0,4上单调递增,故当4x =时,()E ξ取到最大值为40, 又因为()()E E ξη≥,所以该改良方案对一件产品的利润的均值会产生影响.3.2022年北京冬奥会有包括中国队在内的12支男子冰球队参加比赛,12支参赛队分为三组,每组四队,2月9号至13号将进行小组赛,小组赛采取单循环赛制,即每个小组的四支参赛队在比赛中均能相遇一次,最后按各队在比赛中的得分多少来排列名次.小组赛结果的确定规则如下: ∵在常规时间里,获得最多进球的队为获胜者,获胜者得3分;∵在常规时间里,如果双方进球相等,每队各得1分.比赛继续进行,以突然死亡法(即在规定的时间内有一方进球)加时赛决出胜负,突然死亡法加时赛中获胜的队将额外获得1分;∵在突然死亡法加时赛中,如果双方都没有得分,那么进行点球赛,直至决出胜负,在点球赛中获胜的队将额外获得1分.若在小组赛中,甲队与乙队相遇,在常规时间里甲队获胜的概率为12,进球数相同的概率为14;在突然死亡法加时赛中,甲队获胜的概率为23,双方都没有得分的概率为16;在点球赛中,甲队获胜的概率为23,假设各比赛结果相互独立.(1)在甲队与乙队的比赛中,求甲队得2分获胜的概率;(2)在甲队与乙队的比赛中,求甲队得分X 的分布列及数学期望. 【答案】(1)736; (2)分布列见解析;3518. 【解析】 【分析】(1)由题可得甲队得2分获胜有两种情况,甲在加时赛中获胜或甲在点球赛中获胜,分别计算概率即得;(2)由题可得X 可取0,1,2,3,分别计算概率即得分布列,然后利用期望计算公式即得. (1)设甲在加时赛中获胜为事件A ,甲在点球赛中获胜为事件B , 则()(),121112143646336P A P B =⨯==⨯⨯=, ∵甲队得2分获胜的概率为()()11763636P P A P B =+=+=. (2)甲队得分X 可取0,1,2,3,()11101244P X ==--=,()121112111143646318P X ⎛⎫⎛⎫==⨯--+⨯⨯-= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭,()7236P X ==, ()132P X ==, ∵X 的分布列为∵甲队得分X 的数学期望为()117135012341836218E X =⨯+⨯+⨯+⨯=. 4.为进一步完善公共出行方式,倡导“绿色出行”和“低碳生活”,某市建立了公共自行车服务系统,为了鼓励市民租用公共自行车出行,同时希望市民尽快还车,方便更多的市民使用,公共自行车按每次的租用时间进行缴费,具体缴费标准如下:∵租用时间不超过1小时,免费;∵超出一小时后每小时1元(不足一小时按一小时计算),一天24小时最高收费10元.某日甲、乙两人独立出行,各租用公共自行车一次,且两人租车时间都不会超过3小时,设甲、乙租用时间不超过一小时的概率分别是0.5,0.4;租用时间为1小时以上且不超过2小时的概率分别是0.2,0.4. (1)求甲比乙付费多的概率;(2)设甲、乙两人付费之和为随机变量ξ,求ξ的分布列和数学期望. 【答案】(1)0.32 (2)分布列见解析,1.6 【解析】 【分析】(1)用合适的字母表达每个事件,并按照题意搞清楚事件之间的关系以及每个事件的概率即可; (2)求分布列和数学期望就是要搞清楚随机变量的可能取值范围,以及每个值都是由那些事件构成的. (1)根据题意,记“甲付费为0元、1元、2元、”为事件1A ,2A ,3A它们彼此互斥,且()10.5p A =,()20.2p A =,()()()31210.3p A P A P A =-+=⎡⎤⎣⎦, 同理,记“乙付费为0元、1元、2元”为事件1B ,2B ,3B它们彼此互斥,且()10.4p B =,()20.4p B =,()()()31110.2p B P B P B =-+=⎡⎤⎣⎦, 由题知,事件1A ,2A ,3A 与事件1B ,2B ,3B相互独立记,甲比乙付费多为事件M ,则有:213132M A B A B A B =++可得:()()()()()()()2131320.20.40.30.40.30.40.32P M P A P B P A P B P A P B =++=⨯+⨯+⨯= 故:甲比乙付费多的概率为:0.32; (2)由题知,ξ的可能取值为:0,1,2,3,4 则有:()()()1100.50.40.2P P A P B ξ===⨯=,()()()()()122110.50.40.20.40.28P P A P B P A P B ξ==+=⨯+⨯=,()()()()()()()13312220.50.20.30.40.20.40.3P P A P B P A P B P A P B ξ==++=⨯+⨯+⨯=, ()()()()()233230.20.20.30.40.16P P A P B P A P B ξ==+=⨯+⨯=, ()()()3340.30.20.06P P A P B ξ===⨯=;所以ξ的分布列为:ξ的数学期望:()00.210.2820.330.1640.06 1.6E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=,故答案为:0.32,1.6.5.随着2022年北京冬季奥运会的如火如茶的进行.2022年北京冬季奥运会吉祥物“冰墩墩”受到人们的青睐,现某特许商品专卖店每天均进货一次,卖一个吉祥物“冰墩墩”可获利50元,若供大于求,则每天剩余的吉祥物“冰墩墩”需交保管费10元/个;若供不应求,则可从其他商店调剂供应,此时调剂的每一个吉祥物“冰墩墩”该店仅获利20元.该店调查上届冬季奥运会吉祥物每天(共计20天)的需求量(单位:个),统计数据得到下表:以上述20天吉祥物的需求量的频率作为各需求量发生的概率.记X表示每天吉祥物“冰墩墩”的需求量.(1)求X的分布列;(2)若该店某一天购进164个吉祥物“冰墩墩”,则当天的平均利润为多少元.【答案】(1)(2)8187(元)【解析】【分析】(1)X可取162,163,164,165,166,求出对应概率,然后再写出分布列即可;(2)设Y表示每天的利润,求出所有Y的取值,再根据期望公式即可得解.(1)解:X可取162,163,164,165,166,()21P X===,1622010()41P X===,163205()63P X===,1642010()51P X===,165204()3P X==,16620所以分布列为:(2)设Y 表示每天的利润,当162X =时,162502108080Y =⨯-⨯=, 当163X =时,16350108140Y =⨯-=, 当164X =时,164508200Y =⨯=, 当165X =时,16450208220Y =⨯+=, 当166X =时,164502208240Y =⨯+⨯=, 所以平均利润为1131380808140820082208240818710510420⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=(元). 6.在中国共产党的正确领导下,我国顺利实现了第一个百年奋斗目标——全面建成小康社会.某地为了巩固扶贫成果,决定继续对甲、乙两家乡镇企业进行指导.指导方式有两种,一种是精准指导,一种是综合指导.已知对甲企业采用精准指导时,投资50万元,增加100万元收入的概率为0.2,增加200万元收入的概率为0.8,采用综合指导时,投资100万元,增加200万元收入的概率为0.6,增加400万收入的概率为0.4;对乙企业采用精准指导时,投资50万元,增加100万元收入的概率为0.3,增加200万元收入的概率为0.7,采用综合指导时,投资100万元,增加200万元收入的概率为0.7,增加400万元收入的概率为0.3.指导结果在两家企业之间互不影响.(1)若决策部门对甲企业进行精准指导、对乙企业进行综合指导,设两家企业增加的总收入为X 万元,求X 的分布列;(2)若有150万元无息贷款可供甲、乙两家企业使用,对两家企业应分别进行哪种指导总收入最高?请说明理由.【答案】(1)分布列见解析;(2)对甲企业进行综合指导、对乙企业进行精准指导总收入最高,理由见解析. 【解析】 【分析】(1)根据题意确定随机变量X 的所有可能取值,再求出每个取值对应事件的概率并列出分布列即可; (2)由条件知指导方案共有三种:对两家企业均进行精准指导;对甲企业精准指导、对乙企业综合指导;对甲企业综合指导、对乙企业精准指导,然后求出每种方案增加的总收入的数学期望,比较它们大小即可.(1)由题意知X 可能取值为300,400,500,600,则()3000.20.70.14P X ==⨯=,()4000.80.70.56P X ==⨯=,()5000.20.30.06P X ==⨯=,()6000.80.30.24P X ==⨯=,∵当决策部门对甲企业进行精准指导、对乙企业进行综合指导时,两家企业增加的总收入X 的分布列为(2)指导方案1:对甲、乙两家企业均进行精准指导.设两家企业增加的总收入为Y 万元,则Y 可能取值为200,300,400,且()2000.20.30.06P Y ==⨯=,()3000.20.70.80.30.38P Y ==⨯+⨯=,()4000.80.70.56P Y ==⨯=,()2000.063000.384000.56350E Y =⨯+⨯+⨯=(万元);指导方案2:对甲企业进行精准指导、对乙企业进行综合指导. 由(1)得()3000.144000.565000.066000.24440E X =⨯+⨯+⨯+⨯=(万元); 指导方案3:对甲企业进行综合指导、对乙企业进行精准指导.设两家企业增加的总收入为Z ,则Z 的可能取值为300,400,500,600, 且()3000.60.30.18P Z ==⨯=,()4000.70.60.42P Z ==⨯=,()5000.40.30.12P Z ==⨯=,()6000.40.70.28P Z ==⨯=, ()3000.184000.425000.126000.28450E Z =⨯+⨯+⨯+⨯=(万元).∵350440450<<,∵指导方案3:对甲企业进行综合指导、对乙企业进行精准指导总收入最高.7.2021年10月16日,神舟十三号载人飞船与天宫空间站组合体完成自主快速交会对接,航天员翟志刚、王亚平、叶光富顺利进驻天和核心舱,由此中国空间站开启了有人长期驻留的时代.为普及航天知识,某航天科技体验馆开展了一项“摸球过关”领取航天纪念品的游戏,规则如下:不透明的口袋中有3个红球,2个白球,这些球除颜色外完全相同.参与者每一轮从口袋中一次性取出3个球,将其中的红球个数记为该轮得分X ,记录完得分后,将摸出的球全部放回袋中.当参与完成第n 轮游戏,且其前n 轮的累计得分恰好为2n 时,游戏过关,可领取纪念品,同时游戏结束,否则继续参与游戏.若第3轮后仍未过关,则游戏也结束.每位参与者只能参加一次游戏. (1)求随机变量X 的分布列及数学期望;(2)若甲参加该项游戏,求甲能够领到纪念品的概率. 【答案】(1)分布列见解析,数学期望为1.8 (2)0.696 【解析】 【分析】(1)先得出随机变量X 可取的,并求出相应概率,列出分布列,计算数学期望;(2)分别求出甲取球1次后、取球2次后、取球3次后可领取纪念的概率,再相加得出甲能够领到纪念品的概率. (1)由题意得,随机变量X 可取的值为1,2,3,易知()10.3P X ==,()20.6P X ==,所以()30.1P X ==, 则随机变量X 的分布列如下:所以()10.320.630.1 1.8E X =⨯+⨯+⨯= (2)由(1)可知,参与者每轮得1分,2分,3分的概率依次为0.3,0.6,0.1, 记参与者第i 轮的得分为i X ,则其前n 轮的累计得分为12n Y X X X =+++,若参与者取球1次后可领取纪念品,即参与者得2分,则()20.6P Y ==;若参与者取球2次后可领取纪念品,即参与者获得的分数之和为4分,有“13+”、“31+”的情形, 则()420.30.10.06P Y ==⨯⨯=;若参与者取球3次后可领取纪念品,即参与者获得的分数之和为6分, 有“123++”、“321++”的情形,则()620.30.10.60.036P Y ==⨯⨯⨯=;记“参与者能够领取纪念品”为事件A ,则()()()()2460.60.060.0360.696P A P Y P Y P Y ==+=+==++=.8.为庆祝中国共产党建党100周年,某单位举办了以“听党召唤,使命在肩”为主题的知识竞赛活动,经过初赛、复赛,小张和小李进入决赛,决赛试题由3道小题组成,每道小题选手答对得1分,答错得0分,假设小张答对第一、第二、第三道小题的概率依次是45,34,12,小李答对每道小题的概率都是34.且他们每道小题解答正确与否相互之间没有影响,用X 表示小张在决赛中的得分,用Y 表示小李在决赛中的得分.(1)求随机变量X 的分布列和数学期望E (X ),并从概率与统计的角度分析小张和小李在决赛中谁的得分能力更强一些;(2)求在事件“4X Y +=”发生的条件下,事件“X Y >”的概率.【答案】(1)分布列答案见解析,数学期望:2.05,小李的得分能力更强一些 (2)431 【解析】【分析】(1)结合相互独立事件、独立重复试验的知识计算出X 的分布列以及()(),E X E Y ,由此作出判断. (2)利用条件概型概率计算公式,计算出事件“X Y >”的概率.(1)由题设知X 的可能取值为0,1,2,3所以()4311011154240P X ⎛⎫⎛⎫⎛⎫==---= ⎪⎪⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭; ()431431431111111115425425425P X ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⨯-⨯-+-⨯⨯-+-⨯-⨯= ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭ ()43143143119211154254254240P X ⎛⎫⎛⎫⎛⎫==⨯⨯-+⨯-⨯+-⨯⨯= ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭, ()4313354210P X ==⨯⨯=, 所以随机变量X 的分布列为。
离散型随机变量及其分布
P{X=m+1}=P{第m+1次试验时成功并 且在前m次试验中成功了m-1次}
7
常见的离散型随机变量的分布 (1) 0 – 1 分布
X = xk 1
0
Pk
p 1-p
0<p<1
应用场合 凡试验只有两个可能的结果,常用 0 – 1分布描述,如产品是否合格、人口性别统 计、系统是否正常、电力消耗是否超标等等.
(n 1) p 1 k (n 1) p
14
当( n + 1) p = 整数时,在 k = ( n + 1) p与 ( n + 1) p – 1 处的概率取得最大值
当( n + 1) p 整数时, 在 k = [( n + 1) p ]
处的概率取得最大值
对固定的 n、p, P ( X = k) 的取值呈不 对称分布 固定 p, 随着 n 的增大,其取值的分布 趋于对称
场 ⑤ 放射性物质发出的 粒子数;
合 ⑥ 一匹布上的疵点个数;
⑦ 一个容器中的细菌数;
⑧ 一本书一页中的印刷错误数;
23
都可以看作是源源不断出现的随机 质点流 , 若它们满足一定的条件, 则称为 Poisson 流, 在 长为 t 的时间内出现的质
点数可X见t ~泊P松( 分t )布的应用是相当广泛的,
而且由下面定理可以看到二项分布与泊松
分布有着密切的联系。
泊松定理 在二项分布 B(n, pn ) 中,如果
lim npn ( 0 是常数),则成立
lim
n
Cnk
pnk
(1
概率论与数理统计3.2 离散型随机变量及其分布律
(2)每次试验中事件 A 发生的概率相等, P( A) p
且 0 p1
则称这样的试验为n重伯努利(Bernoulli)试验
定理 (伯努利定理) 设在一次试验中,事件 A
发生的概率为 p(0 p 1), 则在 n 重贝努利
试验中,事件A恰好发生k次的概率为
P{ X
k}
C
k n
pk (1
解 设X:该学生靠猜测能答对的题数
则 X ~ B 5, 1
4
P至少能答对4道题 P X 4
P X 4 P X 5
C
4 5
1 4
4
3 4
1 5
4
1 64
某人进行射击,设每次射击的命中率 为0.02,独立射击400次,求至少击中 两次的概率。
称
pi P{ X xi } i 1,2,3,
为离散型随机变量X的概率分布或概率函数,也 称为分布列或分布律
表格形式
X x1 pi p1
x2 xn p2 pn
分布列的性质:
(1) pi 0 , k 1,2,
(2) pi 1
i
用这两条性质 判断一个函数 是否是分布律
解:将每次射击看成一次试验,设击中的次数 为X,则X~B(400,0.02),
P{ X
k}
C
k 400
(0.02)
k
(0.98)400
k
(k
0,1,2,..., 400)
所求概率为
P{X 2} 1 P{X 0} P{X 1}
1 (0.98)400 400(0.02)(0.98)399
离散型随机变量及分布列
离散型随机变量的分布列应注意问题:
X
P
x1
P1
x2
P2
…
…
xi
Pi
…
…
1、分布列的构成: (1)列出了离散型随机变量X的所有取值; (2)求出了X的每一个取值的概率; 2、分布列的性质:
(1)pi 0, i 1, 2,
(2) pi p1 p2 pn 1
离散型随机变量及其分布列
一、随机变量的概念:
我们把随机试验的每一个可能的结果都对应于一 数字来表示,这样试验结果的变化就可看成是这些数 字的变化。 若把这些数字当做某个变量的取值,则这个变量 就叫做随机变量,常用X、Y、x、h 来表示。
注意:有些随机试验的结果虽然不具有数量性质,但还是 可以用数量来表达,如在掷硬币的试验中,我们可以定义 “X=0,表示正面向上,X =1,表示反面向上”
(4)某品牌的电灯泡的寿命X; [0,+∞) (5)某林场树木最高达30米,最低是0.5米,则此林场 任意一棵树木的高度x. [0.5,30]
思考:前3个随机变量与最后两个有什么区别?
二、随机变量的分类:
1、如果可以按一定次序,把随机变量可能取的值一一 列出,那么这样的随机变量就叫做离散型随机变量。 (如掷骰子的结果,城市每天火警的次数等等) 2、若随机变量可以取某个区间内的一切值,那么这样的 随机变量叫做连续型随机变量。 (如灯泡的寿命,树木的高度等等) 注意: (1)随机变量不止两种,我们只研究离散型随机变量; (2)变量离散与否与变量的选取有关; 比如:对灯泡的寿命问题,可定义如下离散型随机变量
按照我们的定义,所谓的随机变量,就是随机试验 的试验结果与实数之间的一个对应关系。那么,随机变量 与函数有类似的地方吗?
离散型随机变量及其分布列
教学设计一、教材分析概率是对随机现象统计规律演绎的研究,而统计是对随机现象统计规律归纳的研究,两者是相互渗透、相互联系的。
“离散型随机变量的分布列”作为概率与统计的桥梁与纽带,它既是概率的延伸,也是学习统计学的理论基础,能起到承上启下的作用,是本章的关键知识之一。
引入随机变量的目的是研究随机现象发生的统计规律及所有随机事件发生的概率。
离散型随机变量的分布列完全描述了由这个随机变量所刻画的随机现象,对随机变量的概率分布的研究,可以实现随机现象数学化的转化。
离散型随机变量的分布列反映了随机变量的概率分布,将实验的各个孤立事件联系起来,从整体上研究随机现象,也是为定义离散型随机变量的数学期望和方差奠定基础。
二、学情分析在必修三的教材中,学生已经学习了有关统计概率的基本知识在本书的第一章也全面学习了排列组合的有关内容,有了知识上的准备。
并且通过古典概型的学习,基本掌握了离散型随机变量取某些值时对应的概率,有了方法上的准备。
但并未系统化。
处于这一阶段的学生,思维活跃,已初步具备自主探究的能力,在日常的学习中也培养了小组合作学习的好习惯,学生的动手能力运算能力也较好,但是个别同学基础上薄弱,处理抽象问题的能力还有待于提高。
三、教学目标从知识上,使学生能了解离散型随机变量的分布列,会求某些简单的离散型随机变量的分布列;从能力上,通过教学渗透“数学化”的研究思想,发展学生的抽象、概括能力;从情感上,通过引导学生对解决问题的过程的参与,使学生进一步感受到生活与数学的“零距离”,从而激发学生学习数学的热情。
四、教学重难点学习重点:离散型随机变量的概念及其分布列的概念学习难点:离散型随机变量分布列的表示及性质五、教学策略分析学生是教学的主体,本节课要给学生提供各种参与机会。
本课以具体情境为载体,以学生为主体,以问题为手段,激发学生观察思考、猜想探究的兴趣。
引导学生充分体验“从实际问题到数学问题”的建构过程,培养学生分析问题、解决问题的能力。
离散型随机变量及其分布列-超几何分布
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离散型随机变量及其 分布列-超几何分布
目录
• 离散型随机变量 • 超几何分布 • 超几何分布的实例分析 • 超几何分布与其他分布的关系 • 超几何分布在统计学中的应用
01
离散型随机变量
定义与性质
定义
离散型随机变量是在一定范围内取有 限个值的随机变量,通常用大写字母 X表示。
性质
离散型随机变量的取值范围是离散的, 并且可以一一列举出来。
超几何分布考虑了总体和样本的有限性,以及样本中每个个 体被选中的概率不同等因素,因此能够更准确地描述实际情 况。在样本统计中,超几何分布的应用非常广泛,如样本均 值的分布、样本比例的分布等。
在决策理论中的应用
决策理论是统计学的一个重要分支,它涉及到如何根据已知的信息做出最优的决 策。超几何分布在决策理论中也有着广泛的应用。
彩Байду номын сангаас中奖概率分析
在彩票游戏中,如果彩票数量有限,且每个彩票中 奖的概率相同,可以使用超几何分布来计算中奖的 概率。
遗传学中的基因频率分析
在遗传学中,当研究一个种群中某一种基因 的频率时,可以使用超几何分布来描述该基 因在种群中的分布情况。
03
超几何分布的实例分析
实例一:彩票中奖概率
总结词
彩票中奖概率符合超几何分布,因为彩票的购买者数量是有限的,且每个彩票中奖的概 率相同。
详细描述
在彩票中奖概率的场景中,假设彩票池中有N张彩票,其中M张为中奖彩票。一个购买 者在购买彩票时,他中奖的概率即为M/N。这个概率不随他购买的彩票数量的增加而
改变,因此符合超几何分布。
实例二:有限总体抽样
总结词
在有限总体抽样中,每个样本被抽中的概率 是相等的,因此也符合超几何分布。
离散型随机变量及其分布列教案
离散型随机变量及其分布列教案离散型随机变量及其分布列教案一、引言1.1 概念介绍离散型随机变量是统计学中的一个重要概念,它描述了在一次实验中可能取到的离散数值,如扔一枚硬币可以取到正面和反面两个离散数值。
本文将介绍离散型随机变量的基本概念及其分布列。
1.2 学习目标通过本教案的学习,你将能够:- 理解离散型随机变量的基本概念;- 了解离散型随机变量的分布列及其性质;- 掌握计算离散型随机变量概率的方法。
二、离散型随机变量的定义2.1 随机变量的概念在概率论中,随机变量是指定义在某个概率空间上的实值函数,它的取值是由实验结果决定的。
随机变量可以分为离散型和连续型两种类型,本文主要关注离散型随机变量。
2.2 离散型随机变量的定义离散型随机变量是指其取值是有限个或可数个的随机变量。
扔一枚硬币的实验可以定义一个离散型随机变量X,它的取值为1(正面)和-1(反面)。
三、离散型随机变量的分布列3.1 定义离散型随机变量的分布列,也称为概率质量函数(Probability Mass Function,简称PMF),描述了随机变量取各个值的概率。
3.2 示意图我们可以通过绘制柱状图来直观地表示离散型随机变量的分布列。
横轴表示随机变量的取值,纵轴表示对应取值的概率。
3.3 性质离散型随机变量的分布列具有以下性质:- 非负性:概率质量函数的取值非负;- 总和为1:所有可能取值的概率之和等于1。
四、计算概率4.1 概念介绍在实际问题中,我们常常需要计算离散型随机变量的概率。
概率计算可以基于分布列进行。
4.2 计算方法计算离散型随机变量概率的基本方法是通过分布列查找对应取值的概率。
具体而言,对于随机变量X和某个取值x,我们可以通过查找分布列找到对应的概率P(X=x)。
五、总结与回顾5.1 概括概念通过本教案的学习,我们了解了离散型随机变量的基本概念及其分布列。
离散型随机变量的分布列描述了随机变量取各个值的概率。
5.2 理解计算方法我们学会了通过分布列计算离散型随机变量的概率的方法。
高中数学 概率与统计知识点总结
高中数学概率与统计知识点总结概率与统计一、概率及随机变量的分布列、期望与方差1.概率及其计算概率是指某个事件发生的可能性大小,可以用数值表示。
计算概率时,可以采用几个互斥事件和事件概率的加法公式。
如果事件A与事件B互斥,则P(AB)=P(A)+P(B)。
如果事件A1,A2,…,An两两互斥,则事件A1+A2+…+An发生的概率等于这n个事件分别发生的概率的和,即P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An)。
如果事件B与事件A互为对立事件,则P(A)=1-P(B)。
2.随机变量的分布列、期望与方差随机变量是指在随机试验中可能出现的各种结果所对应的变量。
常用的离散型随机变量的分布列包括二项分布和超几何分布。
二项分布指在n次独立重复试验中,事件A发生k次的概率为C(n,k)p^k(1-p)^(n-k),事件A发生的次数是一个随机变量X,其分布列为X~B(n,p)。
超几何分布指在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品的概率为C(M,k)C(N-M,n-k)/C(N,n),其中m=min(M,n),且n,N,M,N∈N*,称随机变量X的分布列为超几何分布列,称随机变量X服从超几何分布。
2.条件概率及相互独立事件同时发生的概率条件概率是指在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率。
一般地,设A,B为两个事件,且P(A)>0,则P(B|A)=P(AB)/P(A)。
在古典概型中,若用n(A)表示事件A中基本事件的个数,则P(B|A)=n(AB)/n(A)。
相互独立事件是指两个或多个事件之间互不影响,即其中一个事件的发生不会影响其他事件的发生。
如果A,B相互独立,则P(AB)=P(A)P(B)。
如果A与B相互独立,则A与B,A与B,A与B也都相互独立。
3.独立重复试验与二项分布独立重复试验是指在一系列相互独立的试验中,每个试验的结果只有两种可能,即成功或失败。
在n次独立重复试验中,事件A发生k次的概率为C(n,k)p^k(1-p)^(n-k),事件A发生的次数是一个随机变量X,其分布列为X~B(n,p)。
人教版高中数学教材目录(全册)(完美版)
人教版高中数学教材目录(全)第一册上第一章集合与简易逻辑一集合1.1集合1.2 子集、全集、补集1.3交集、并集1.4含绝对值的不等式解法1.5一元一次不等式解法阅读材料集合中元素的个数二简易逻辑1.6逻辑联结词1.7四种命题1.8充分条件与必要条件小结与复习复习参考题一第二章函数一函数2.1函数2.2函数的表示法2.3函数的单调性2.4反函数二指数与指数函数2.5指数2.6指数函数三对数与对数函数2.7对数阅读材料对数的发明2.8对数函数2.9函数的应用举例阅读材料自由落体运动的数学模型实习作业建立实际问题的函数模型小结与复习复习参考题二第三章数列3.1数列3.2等差数列3.3等差数列的前n项和阅读材料有关储蓄的计算3.4等比数列3.5等比数列的前n项和研究性学习课题:数列在分期付款中的应用小结与复习复习参考题三第一册下第四章三角函数一任意角的三角函数4.1角的概念的推广4.2弧度制4.3任意角的三角函数阅读材料三角函数与欧拉4.4同角三角函数的基本关系式4.5正弦、余弦的诱导公式二两角和与差的三角函数4.6两角和与差的正弦、余弦、正切4.7二倍角的正弦、余弦、正切三三角函数的图象和性质4.8正弦函数、余弦函数的图象和性质4.9函数y=Asin(ωx+φ)的图象4.10正切函数的图象和性质4.11已知三角函数值求角阅读材料潮汐与港口水深小结与复习复习参考题四第五章平面向量一向量及其运算5.1向量5.2向量的加法与减法5.3实数与向量的积5.4平面向量的坐标运算5.5线段的定比分点5.6平面向量的数量积及运算律5.7平面向量数量积的坐标表示5.8平移阅读材料向量的三种类型二解斜三角形5.9正弦定理、余弦定理5.10解斜三角形应用举例实习作业解三角形在测量中的应用阅读材料人们早期怎样测量地球的半径?研究性学习课题:向量在物理中的应用小结与复习复习参考题五第二册上第六章不等式6.1不等式的性质6.2算术平均数与几何平均数6.3不等式的证明6.4不等式的解法举例6.5含有绝对值的不等式阅读材料n个正数的算术平均数与几何平均数小结与复习复习参考题六第七章直线和圆的方程7.1直线的倾斜角和斜率7.2直线的方程7.3两条直线的位置关系阅读材料向量与直线7.4简单的线性规划研究性学习课题与实习作业:线性规划的实际应用7.5曲线和方程阅读材料笛卡儿和费马7.6圆的方程小结与复习复习参考题七第八章圆锥曲线方程8.1椭圆及其标准方程8.2椭圆的简单几何性质8.3双曲线及其标准方程8.4双曲线的简单几何性质8.5抛物线及其标准方程8.6抛物线的简单几何性质阅读材料圆锥曲线的光学性质及其应用小结与复习复习参考题八第二册下A第九章直线、平面、简单几何体9.1平面9.2空间直线9.3直线与平面平行的判定和性质9.4直线与平面垂直的判定和性质9.5两个平面平行的判定和性质9.6两个平面垂直的判定和性质9.7棱柱9.8棱锥阅读材料柱体和锥体的体积研究性学习课题:多面体欧拉定理的发现阅读材料欧拉公式和正多面体的种类9.9球小结与复习复习参考题九第十章排列、组合和二项式定理10.1分类计数原理与分步计数原理10.2排列10.3组合阅读材料从集合的角度看排列与组合10.4二项式定理小结与复习复习参考题十第十一章概率11.1随机事件的概率11.2互斥事件有一个发生的概率11.3相互独立事件同时发生的概率阅读材料抽签有先有后,对个人公平吗?小结与复习复习参考题十一第二册下B第九章直线、平面、简单几何体9.1平面的基本性质9.2空间的平行直线与异面直线9.3直线和平面平行与平面和平面平行9.4直线和平面垂直9.5空间向量及其运算9.6空间向量的坐标运算9.7直线和平面所成的角与二面角9.8距离阅读材料向量概念的推广与应用9.9棱柱与棱锥研究性学习课题:多面体欧拉定理的发现阅读材料欧拉公式和正多面体的种类9.10球小结与复习复习参考题九第十章排列、组合和二项式定理10.1分类计数原理与分布计数原理10.2排列10.3组合阅读材料从集合的角度看排列与组合10.4二项式定理小结与复习复习参考题十第十一章概率11.1随机事件的概率11.2互斥事件有一个发生的概率11.3相互独立事件同时发生的概率阅读材料抽签有先有后,对各人公平吗?小结与复习复习参考题十一第三册(理科)第一章概率与统计1.1离散型随机变量的分布列1.2离散型随机变量的期望与方差1.3抽样方法1.4总体分布的估计阅读材料累积频率分布1.5正态分布1.6线性回归阅读材料回归直线方程的推导实习作业通过抽样调查,研究实际问题小结与复习复习参考题一第二章极限2.1数学归纳法及其应用举例阅读材料不完全归纳法与完全归纳法研究性学习课题:杨辉三角2.2数列的极限2.3函数的极限2.4极限的四则运算阅读材料无穷等比数列的和2.5函数的连续性小结与复习复习参考题二第三章导数3.1导数的概念3.2几中常见函数的导数阅读材料变化率举例3.3函数的和、差、积、商的导数3.4复合函数的导数3.5对数函数与指数函数的导数阅读材料近似计算3.6函数的单调性3.7函数的极值3.8函数的最大值与最小值3.9微积分建立的时代背景和历史意义小结与复习复习参考题三第四章数系的扩充──复数4.1复数的概念4.2复数的运算4.3数系的扩充研究性学习课题:复数与平面向量、三角函数的联系小结与复习复习参考题四附录一部分中英文词汇对照表附录二导数公式表第三册(文科)第一章统计1.1抽样方法1.2总体分布的估计1.3总体期望值和方差的估计实习作业通过抽样调查研究实际问题小结与复习复习参考题一附录随机数表第二章导数2.1导数的背景2.2导数的概念2.3多项式函数的导数2.4函数的单调性与极值2.5函数的最大值与最小值2.6微积分建立的时代背景和历史意义研究性学习课题:杨辉三角小结与复习复习参考题二附录部分中英文词汇对照表附送教师精彩课堂用语(不需要可自行删除)(听说读问写)☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆听☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆1、谢谢大家听得这么专心。
高中数学 概率与统计知识点总结
概率与统计一、概率及随机变量的分布列、期望与方差 (一)概率及其计算1.几个互斥事件和事件概率的加法公式①如果事件A 与事件B 互斥,则()P A B =()()P A P B +.推广:如果事件1A ,2A ,…,n A 两两互斥(彼此互斥),那么事件12n A A A +++发生的概率,等于这n 个事件分别发生的概率的和,即()12n P A A A +++=()()()12n P A P A P A ++. ②若事件B 与事件A 互为对立事件,则()P A =()1P B -. 2.古典概型的概率公式P (A )=A 包含的基本事件的个数基本事件的总数.(二)随机变量的分布列、期望与方差 1. 常用的离散型随机变量的分布列 (1)二项分布如果随机变量X 的可能取值为0,1,2,…,n ,且X 取值的概率()P X k ==C k k n kn p q-(其中0,1,2,,,1k n q p ==-),其随机变量分布列为X1 … k… nPC nnp q111C n np q- …C k kn knp q- …C n n n p q则称X ,X B n p ~(2)超几何分布在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则事件{}X k =发生的概率为C CC k n kM N M n N--()0,1,2,,k m =,其中{}min ,m M n =,且n N ,M N ,n ,M ,*N ∈N .此时称随机变量X 的分布列为超几何分布列,称随机变量X 服从超几何分布.2.条件概率及相互独立事件同时发生的概率 I.条件概率一般地,设A ,B 为两个事件,且()0P A >,称()()()P AB P B A P A =为事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率.在古典概型中,若用()n A 表示事件A 中基本事件的个数,则()()()()()n AB P AB P B A n A P A ==. II .相互独立事件(1)若,A B 相互独立.则()P AB =()()P A P B .(3)若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也都相互独立. III .独立重复试验与二项分布在n 次独立重复试验中,事件A 发生k 次的概率为(每次试验中事件A 发生的概率为p )()C 1n kk kn p p --,事件A 发生的次数是一个随机变量X ,其分布列为()01)2()C 1(n kk k nP X k k n p p -===-⋯,,,,,此时称随机变量X 服从二项分布. 学科*网3.离散型随机变量的数学期望(均值)与方差 (1)若离散型随机变量X 的概率分布列为Xx 1 x 2 … x i … x nP p 1 p 2 … p i … p n则称EX =1122i i n n x p x p x p x p ++++⋯+⋯X . (2)若Y aX b =+,则EY =aEX b +,) (D aX b +=2a DX . (3)若()X B n p ~,,则EX np =.()(1)D X np p -=. 4.正态分布(1)正态曲线的性质:①曲线位于x 轴上方,与x 轴不相交;②曲线是单峰的,它关于直线x μ=对称;③曲线在x μ=2πσ;④曲线与x 轴之间的面积为1;⑤当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x 轴平移,⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散,如图乙所示.(3)服从正态分布的变量在三个特殊区间内取值的概率 ①0().6826P X μσμσ-<+=;②2209().544P X μσμσ-<+=; ③3309().974P X μσμσ-<+=. 二、统计与统计案例 (一)抽样方法 1.简单随机抽样设一个总体含有N 个个体,从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本()n N ,如果每次抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样,最常用的简单随机抽样的方法:抽签法和随机数表法. 2.系统抽样的步骤假设要从容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本.(1)先将总体的N 个个体编号.(2)确定分段间隔k ,对编号进行分段,当Nn是整数时,取N k n =.如果遇到Nn不是整数的情况,可以先从总体中随机地剔除几个个体,使得总体中剩余的个体数能被样本容量整除(3)在第1段用简单随机抽样确定第一个个体编号()l l k .(4)按照一定的规则抽取样本,通常是将l 加上间隔k 得到第2个个体编号()l k +,再加k 得到第3个个体编号()2l k +,依次进行下去,直到获取整个样本.3.分层抽样在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样.分层抽样的应用范围:当总体是由差异明显的几个部分组成的,往往选用分层抽样.注:不论哪种抽样方法,总体中的每一个个体入样的概率是相同的. (二)统计图表的含义 1.作频率分布直方图的步骤(1)求极差(即一组数据中最大值与最小值的差).(2)决定组距和组数.(3)将数据分组.(4)列频率分布表. (5)画频率分布直方图. (三)样本的数字特征1.众数:在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数.2.中位数:将一组数据按大小依次排列,把处在中间位置的一个数据(或中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数3.平均数:样本数据的算术平均数,即x =()121n x x x n+++.4.方差:()()()2222121ns x x x x x x n ⎡⎤=-+-++-⎢⎥⎣⎦(nx 是样本数据,n 是样本容量,x 是样本平均数).5.标准差:()()()222121n s x x x x x x n ⎡⎤=-+-++-⎢⎥⎣⎦. (四)线性回归直线方程 1.两个变量的线性相关(1)如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线.(2)从散点图上看,如果点分布在从左下角到右上角的区域内,那么两个变量的这种相关关系称为正相关;如果点分布在从左上角到右下角的区域内,那么两个变量的这种相关关系称为负相关. (3)相关系数r =∑∑∑===----ni nj jini iiy yx x y yx x 11221)()())((,当0r >时,表示两个变量正相关;当0r <时,表示两个变量负相关.r 的绝对值越接近1,表示两个变量的线性相关性越强;r 的绝对值越接近0,表示两个变量的线性相关性越弱.通常当r 的绝对值大于0.75时,便认为两个变量具有很强的线性相关关系.当1r =时,两个变量在回归直线上 2.回归直线方程(1)通过求21()ni i i Q y x αβ==--∑的最小值而得出回归直线的方法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.该式取最小值时的α,β的值即分别为aˆ,b ˆ. (2)两个具有线性相关关系的变量的一组数据:11(,)x y ,22(,)x y ,…,()n n x y ,,其回归方程为a x b y ˆˆˆ+=,则1122211()()ˆ()ˆˆnni i i ii i n ni ii i x x y y x ynx y b x x xnx ay bx ====⎧---⋅⎪⎪==⎪⎨--⎪⎪=-⎪⎩∑∑∑∑.注:样本点的中心(),x y 一定在回归直线上.(3)相关系数22121ˆ()1()ni i i n i i y yR y y ==-∑=--∑.2R 越大,说明残差平方和越小,即模型的拟合效果越好;2R 越小,残差平方和越大,即模型的拟合效果越差.在线性回归模型中,2R 表示解释变量对于预报变量变化的贡献率,2R 越接近于1,表示回归的效果越好. (六)独立性检验(1)变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量. (2)像下表所示列出两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类变量X 和Y ,它们的可能取值分别为12(,)x x 和12(,)y y ,其样本频数列联表(称为22⨯列联表)为y 1 y 2 总计x 1 a b a b + x 2 cdc d +总计a c +b d +a b c d +++构造一个随机变量()()()()()22n ad bc K a b c d a c b d -=++++ ,其中n a b c d =+++为样本容量.确定临界值0k ,如果2K 的观测值0k k ,就认为“两个分类变量之间有关系”;否则就认为“两个分类变量之间没有关系”.。
湘教版高中数学选修第三册Ⅱ第一章概率与统计教案第课离散型随机变量的期望与方差
课 题: 1.2离散型随机变量的期望与方差(一)教学目的:1了解离散型随机变量的期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望.⒉理解公式“E (a ξ+b )=aE ξ+b ”,以及“若ξ:B (n,p ),则E ξ=np ”.能熟练地应用它们求相应的离散型随机变量的期望 教学重点:离散型随机变量的期望的概念教学难点:根据离散型随机变量的分布列求出期望 授课类型:新授课 课时安排:2课时教 具:多媒体、实物投影仪 教学过程: 一、复习引入:1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量随机变量常用希腊字母ξ、η等表示2. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量3.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出若ξ是随机变量,b a b a ,,+=ξη是常数,则η也是随机变量并且不改变其属性(离散型、连续型)5. 分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为x 1,x 2,…,x 3,…,ξ取每一个值x i (i =1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==,则称表6. 分布列的两个性质: ⑴P i ≥0,i =1,2,...; ⑵P 1+P 2+ (1)7.离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n 次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是k n k kn n q p C k P -==)(ξ,(k =0,1,2,…,n ,p q -=1).称这样的随机变量服从二项分布,记作~(,),其中,为参数,并记kn k k n q p C -=b (k ;n ,p ).8. 离散型随机变量的几何分布:在独立重复试验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数ξ也是一个正整数的离散型随机变量.“k ξ=”表示在第k 次独立重复试验时事件第一次发生.如果把k 次试验时事件A 发生记为k A 、事件A 不发生记为k A ,P(k A )=p ,P(k A )=q(q=1-p),那么112311231()()()()()()()k k k k k P k P A A A A A P A P A P A P A P A q pξ---====L L (k =0,1,2,…, p q -=1).于是得到随机变量ξ的概率分布如下:称这样的随机变量服从几何分布记作g (k ,p )= 1k qp -,其中k =0,1,2,…, p q -=1.二、讲解新课:根据已知随机变量的分布列,我们可以方便的得出随机变量的某些制定的概率,但分布列的用途远不止于此,例如:已知某射手射击所得环数ξ的分布在n 次射击之前,可以根据这个分布列估计n 次射击的平均环数.这就是我们今天要学习的离散型随机变量的期望根据射手射击所得环数ξ的分布列,我们可以估计,在n 次射击中,预计大约有n n P 02.0)4(=⨯=ξ 次得4环;n n P 04.0)5(=⨯=ξ 次得5环;…………n n P 22.0)10(=⨯=ξ 次得10环.故在n 次射击的总环数大约为+⨯⨯n 02.04++⨯⨯Λn 04.05n ⨯⨯22.010+⨯=02.04(++⨯Λ04.05n ⨯⨯)22.010,从而,预计n 次射击的平均环数约为+⨯02.04++⨯Λ04.0532.822.010=⨯.这是一个由射手射击所得环数的分布列得到的,只与射击环数的可能取值及其相应的概率有关的常数,它反映了射手射击的平均水平.对于任一射手,若已知其射击所得环数ξ的分布列,即已知各个)(i P =ξ(i =0,1,2,…,10),我们可以同样预计他任意n 次射击的平均环数:+=⨯)0(0ξP +=⨯)1(1ξP …)10(10=⨯+ξP .1.则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的数学期望,简称期望. 2. 数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平3. 平均数、均值:一般地,在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中,令=1p =2p …n p =,则有=1p =2p …np n 1==,=ξE +1(x +2x …nx n 1)⨯+,所以ξ的数学期望又称为平均数、均值 4. 期望的一个性质:若b a +=ξη(a 、b 是常数),ξ是随机变量,则η也是随机变量,它们的分布列为于是=ηE ++11)(p b ax ++22)(p b ax …+++n n p b ax )(…=+11(p x a +22p x …++n n p x …)++1(p b +2p …++n p …) =b aE +ξ,由此,我们得到了期望的一个性质:b aE b a E +=+ξξ)( 5.若ξ:B (n,p ),则E ξ=np 证明如下:∵ kn k k n k n k k n q p C p p C k P --=-==)1()(ξ, ∴ =ξE 0×n n q p C 00+1×111-n n q p C +2×222-n n q p C +…+k ×kn k k n q p C -+…+n ×0q p C n n n .又∵ 11)]!1()1[()!1()!1()!(!!--=-----⋅=-⋅=k n kn nC k n k n n k n k n k kC ,∴ =ξE (np 0011n n C p q --+2111--n n q p C +…+)1()1(111------k n k k n q p C +…+)0111q p C n n n ---np q p np n =+=-1)(. 故 若ξ~B (n ,p ),则=ξE np .三、讲解范例:例1. 篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分,已知他命中的概率为0.7,求他罚球一次得分ξ的期望解:因为3.0)0(,7.0)1(====ξξP P , 所以7.03.007.01=⨯+⨯=ξE例2. 随机抛掷一枚骰子,求所得骰子点数ξ的期望 解:∵6,,2,1,6/1)(⋅⋅⋅===i i P ξ,6/166/126/11⨯+⋅⋅⋅+⨯+⨯=∴ξE =3.5例3. 有一批数量很大的产品,其次品率是15%,对这批产品进行抽查,每次抽取1件,如果抽出次品,则抽查终止,否则继续抽查,直到抽出次品为止,但抽查次数不超过10次求抽查次数ξ的期望(结果保留三个有效数字)解:抽查次数ξ取1ξ≤≤10的整数,从这批数量很大的产品中抽出1件检查的试验可以认为是彼此独立的,取出次品的概率是0.15,取出正品的概率是0.85,前1-k 次取出正品而第k 次(k =1,2,…,10)取出次品的概率:15.085.0)(1⨯==-k k P ξ(k =1,2, (10)需要抽查10次即前9次取出的都是正品的概率:985.0)10(==ξP 由此可得ξ的概率分布如下:根据以上的概率分布,可得ξ的期望35.52316.0101275.0215.01=⨯+⋅⋅⋅+⨯+⨯=ξE例4. 一次英语单元测验由20个选择题构成,每个选择题有4个选项,其中有且仅有一个选项是正确答案,每题选择正确答案得5分,不作出选择或选错不得分,满分100分学生甲选对任一题的概率为0.9,学生乙则在测验中对每题都从4个选择中随机地选择一个,求学生甲和乙在这次英语单元测验中的成绩的期望解:设学生甲和乙在这次英语测验中正确答案的选择题个数分别是ηξ,,则ξ~ B (20,0.9),)25.0,20(~B η,525.020,189.020=⨯==⨯=∴ηξE E由于答对每题得5分,学生甲和乙在这次英语测验中的成绩分别是5ξ和5η所以,他们在测验中的成绩的期望分别是:2555)(5)5(,90185)(5)5(=⨯===⨯==ηηξξE E E E例5.随机的抛掷一个骰子,求所得骰子的点数ξ的数学期望.所以=ξE 1×61+2×61+3×61+4×61+5×61+6×61=(1+2+3+4+5+6)×61=3.5.抛掷骰子所得点数ξ的数学期望,就是ξ的所有可能取值的平均值.例6.某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4km 时租车费为10元,若行驶路程超出4km ,则按每超出lkm 加收2元计费(超出不足lkm 的部分按lkm 计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15km .某司机经常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按lkm 路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程ξ是一个随机变量.设他所收租车费为η(Ⅰ)求租车费η关于行车路程ξ的关系式; (Ⅱ)若随机变量ξ的分布列为求所收租车费η的数学期望.(Ⅲ)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15km ,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟?解:(Ⅰ)依题意得 η=2(ξ-4)十10,即 η=2ξ+2;(Ⅱ)=ξE 4.161.0183.0175.0161.015=⨯+⨯+⨯+⨯ ∵ η=2ξ+2∴ =ηE 2E ξ+2=34.8 (元)故所收租车费η的数学期望为34.8元.(Ⅲ)由38=2ξ+2,得ξ=18,5⨯(18-15)=15 所以出租车在途中因故停车累计最多15分钟 四、课堂练习:1. 口袋中有5只球,编号为1,2,3,4,5,从中任取3球,以ξ表示取出球的最大号码,则E ξ=( )A .4;B .5;C .4.5;D .4.75 答案:C2. 篮球运动员在比赛中每次罚球命中的1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,求⑴他罚球1次的得分ξ的数学期望; ⑵他罚球2次的得分η的数学期望; ⑶他罚球3次的得分ξ的数学期望.解:⑴因为7.0)1(==ξP ,3.0)0(==ξP ,所以=ξE 1×)1(=ξP +0×7.0)0(==ξP⑵η的概率分布为所以 =ξE 0×09.0+1×42.0+2×98.0=1.4. ⑶的概率分布为所以 =ξE 0×027.0+1×189.0+2×98.0=2.1.3.设有m 升水,其中含有大肠杆菌n 个.今取水1升进行化验,设其中含有大肠杆菌的个数为ξ,求ξ的数学期望.分析:任取1升水,此升水中含一个大肠杆菌的概率是m1,事件“ξ=k ”发生,即n 个大肠杆菌中恰有k 个在此升水中,由n 次独立重复实验中事件A (在此升水中含一个大肠杆菌)恰好发生k 次的概率计算方法可求出P (ξ=k ),进而可求Eξ.解:记事件A :“在所取的1升水中含一个大肠杆菌”,则P(A)=m1. ∴ P (ξ=k )=P n (k )=C knm 1)k (1-m1)n -k(k =0,1,2,….,n ).∴ ξ~B (n ,m 1),故 Eξ =n ×m 1=mn五、小结 :(1)离散型随机变量的期望,反映了随机变量取值的平均水平;(2)求离散型随机变量ξ的期望的基本步骤:①理解ξ的意义,写出ξ可能取的全部值;②求ξ取各个值的概率,写出分布列;③根据分布列,由期望的定义求出E ξ 公式E (a ξ+b )= aE ξ+b ,以及服从二项分布的随机变量的期望E ξ=np六、课后作业:1.一袋子里装有大小相同的3个红球和两个黄球,从中同时取出2个,则其中含红球个数的数学期望是 (用数字作答) 解:令取取黄球个数ξ (=0、1、2)则ξ的要布列为于是 E (ξ)=0×10+1×5+2×10=0.8故知红球个数的数学期望为1.22.袋中有4个黑球、3个白球、2个红球,从中任取2个球,每取到一个黑球记0分,每取到一个白球记1分,每取到一个红球记2分,用ξ表示得分数 ①求ξ的概率分布列 ②求ξ的数学期望解:①依题意ξ的取值为0、1、2、3、4ξ=0时,取2黑 p(ξ=0)=612924=C Cξ=1时,取1黑1白 p(ξ=1)=31291314=⋅C C C ξ=2时,取2白或1红1黑p(ξ=2)= 2923C C +3611291412=⋅C C Cξ=3时,取1白1红,概率p(ξ=3)= 61291213=⋅C C C ξ=4时,取2红,概率p(ξ=4)= 3612922=C C∴ξ分布列为(2)期望E ξ=0×61+1×31+2×3611+3×61+4×361=9143.学校新进了三台投影仪用于多媒体教学,为保证设备正常工作,事先进行独立试验,已知各设备产生故障的概率分别为p 1、p 2、p 3,求试验中三台投影仪产生故障的数学期望解:设ξ表示产生故障的仪器数,A i 表示第i 台仪器出现故障(i=1、2、3)i A 表示第i 台仪器不出现故障,则:p(ξ=1)=p(A 1·2A ·3A )+ p(1A ·A 2·3A )+ p(1A ·2A ·A 3) =p 1(1-p 2) (1-p 3)+ p 2(1-p 1) (1-p 3)+ p 3(1-p 1) (1-p 2) = p 1+ p 2+p 3-2p 1p 2-2p 2p 3-2p 3p 1+3p 1p 2p 3p(ξ=2)=p(A 1· A 2·A )+ p(A 1·2A ·3A )+ p(1A ·A 2·A 3) = p 1p 2 (1-p 3)+ p 1p 3(1-p 2)+ p 2p 3(1-p 1) = p 1p 2+ p 1p 3+ p 2p 3-3p 1p 2p 3 p(ξ=3)=p(A 1· A 2·A 3)= p 1p 2p 3∴ξE =1×p(ξ=1)+2×p(ξ=2)+3×p(ξ=3)= p 1+p 2+p 3注:要充分运用分类讨论的思想,分别求出三台仪器中有一、二、三台发生故障的概率后再求期望4.一个袋子里装有大小相同的3个红球和2个黄球,从中同时取出2个,含红球个数的数学期望是 1.2解:从5个球中同时取出2个球,出现红球的分布列为2.13.026.011.00=⨯+⨯+⨯=∴ξE5. A 、B 两个代表队进行乒乓球对抗赛,每队三名队员,A 队队员是321,,A A A ,B 队队员是321,,B B B ,按以往多次比赛的统计,对阵队员之间胜负概率如下:现按表中对阵方式出场,每场胜队得1分,负队得0分,设队,队最后所得分分别为ξ,η(1)求ξ,η的概率分布; (2)求ξE ,ηE 解:(Ⅰ)ξ,η的可能取值分别为3,2,1,0 ()()()()2535353310,525253315352315353321,75285253325252315352322,2785252323=⨯⨯===⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯===⨯⨯+⨯⨯+⨯⨯===⨯⨯==ξξξξP P P P 根据题意知3=+ηξ,所以 ()()()()()()()()25303,5212,752821,75830================ξηξηξηξηP P P P P P P P(Ⅱ)15222530521752827583=⨯+⨯+⨯+⨯=ξE ; 因为3=+ηξ,所以15233=-=ξηE E 七、板书设计(略)八、课后记:。
概率与统计
概率与统计-----离散型随机变量的分布列和期望一、 考试要求:(1) 了解随机变量、离散型随机变量的意义,会求出某些简单的离散型随机变量的分布列。
(2) 了解离散型随机变量的期望值、方差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望值、方差。
(3) 会用简单随机抽样、系统抽样、分层抽样等常用的抽样方法从总体中抽取样本。
(4) 会用样本频率分布去估计总体分布。
(5) 了解正态分布的意义及主要性质。
(6) 了解假设检验的基本思想。
(7) 会根据样本的特征数估计总体。
(8) 了解线性回归的方法。
二、 重点:超几何分布与二项分布的区别和联系。
三、 难点:超几何分布与二项分布的区别和联系。
四、 基础回顾:(1)某班有男生36人,女生24人,现选出5人参加某高校组织的夏令营活动,则男、女生按比例分别应选 人、 人。
(2)样本容量为200的频率分布直方图如图所示。
根据样本的频率分布直方图,平均数的估计值为 ,中位数的估计值为 ,众数的估计值为 。
(3)设},40|{Z x x x A ∈≤≤=,若A b a ∈,,则方程0222=+-b ax x 有两个不同实根的概率为 。
(4)有六节电池,其中有2节没电,4节有电,每次随机抽取一个测试,不放回,直至分清楚有电没电为止,则“第一次测出的电池没电的情况下第二次测出的电池也没电”的概率为 。
五、 范例分析:例1:在10件产品中,有4件次品,任取1件,求取到的次品数X 的分布列和期望。
变式1:在10件产品中,有4件次品,任取3件,求取到的次品数X 的分布列和期望。
变式2:在10件产品中,有4件次品,每次取1件,取后放回,共取3次,求取到的次品数X的分布列和期望。
变式3:在变式2的基础上加“取出一件次品记5分”,求所得分 的分布列和期望。
六、本课小结:练习:某市公租房的房源位于A,B,C三个片区,设每位申请人只申请其中一个片区的房源,且申请其中任一个片区的房源是等可能的。
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题目 (选修Ⅱ)第一章概率与统计离散型随机变量的分布列第 课(章、节) 第 课时 课型 编写时间:200 年 月 日 执行日期: 月 日 总序号 高考要求了解离散型随机变量的意义,会求出某些简单的离散型随机变量的分布列 知识点归纳1随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量 随机变量常用希腊字母ξ、η等表示2 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量若ξ是随机变量,η=a ξ+b ,其中a 、b 是常数,则η也是随机变量3.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量 4离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次 56 ①,2,1(0=≥i p i …); ②P 1+P 2+…=17 连续型随机变量概率分布:由频率分布直方图,估计总体分布密度曲线y=f(x); 总体分布密度函数的两条基本性质:①f(x) ≥0(x ∈R);②由曲线y=f(x)与x 轴围成面积为18二项分布:ξ~B (n ,p ),并记kn k k n qp C -=b (k ;n ,p ).9几何分布: g (k ,p )= 1k qp -,其中k =0,1,2,…, p q -=1.题型讲解例 1 某厂生产电子元件,其产品的次品率为5%,现从一批产品中任意连续取出2件,其中次品数 的概率分布是解:大批产品中抽取产品,认为次品数 服从二项分布B(2, 005)空格中应填 09025, 0095, 00025点评:离散型随机变量的概率分布,二项分布是高考重点例2 在10件产品中有2件次品,连续抽3次,每次抽1件,求: (1)不放回抽样时,抽到次品数ξ的分布列; (2)放回抽样时,抽到次品数η的分布列分析:随机变量ξ可以取0,1,2,η也可以取0,1,2,3,放回抽样和不放回抽样对随机变量的取值和相应的概率都产生了变化,要具体问题具体分析解:(1)P (ξ=0)=31038C C =157,P (ξ=1)=3102812C C C =157,P (ξ=2)=3102218C C C =151,(2)P (η=k )=C k8·083-k ·02k (k =0,1,2,3),所以η的分布列为值;二是求出取每一个值时的概率 ②放回抽样时,抽到的次品数为独立重复试验事件,即η~B (3,08)例3 一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5,在袋中同时取3只,以ξ表示取出的三只球中的最小号码,写出随机变量ξ的分布列分析:因为在编号为1,2,3,4,5的球中,同时取3只,所以小号码可能是1或2或3,即ξ可以取1,2,3解:随机变量ξ的可能取值为1,2,3当ξ=1时,即取出的三只球中最小号码为1,则其他两只球只能在编号为2,3,4,5的四只球中任取两只,故有P (ξ=1)=3524C C =106=53;当ξ=2时,即取出的三只球中最小号码为2,则其他两只球只能在编号为3,4,5的三只球中任取两只,故有P (ξ=2)=3523CC =103;当ξ=3时,即取出的三只球中最小号码为3,则其他两只球只能在编号为4,5的两只球中任取两只,故有P (ξ=3)=3522CC 1概率、相互独立事件同时发生的概率、n 次独立重复试验有k 次发生的概率等本题中基本事件总数,即n =C 35,取每一个球的概率都属古典概率(等可能性事件的概率)例4 袋中有4个黑球,3个白球,2个红球,从中任取2个球,每取到一个黑球得0分,每取到一个白球得1分,每取到一个红球得2分,用ξ表示分数,求ξ的概率分布解:ξ可能取的值为0,1,2,3,4,从袋中随机地取2个球,包含的基本事件总数为29C()6102924===∴CC P ξ ,()311291314=⋅==CC C P ξ,()3611229121423=⋅+==C C C C P ξ,()613291213=⋅==CC C P ξ,()36142922===CC P ξ∴随机变量ξ的分布列为例5 已知盒中有10个灯泡,其中8个正品,2个次品需要从中取出2个正品,每次取出1个,取出后不放回,直到取出2个正品为止设ξ为取出的次数,求ξ的分布列及E ξ分析:每次取1件产品,∴至少需2次,即ξ最小为2,有2件次品,当前2次取得的都是次品时,ξ=4,所以ξ可以取2,3,4解:P (ξ=2)=108×97=4528; P (ξ=3)=108×92×87+102×98×87=4514;P (ξ=4)=1-4528-4514E ξ=2×P (ξ=2)+3×P (ξ=3)+4×P (ξ=4)22点评:本题考查离散型随机变量的分布列和数学期望的概念,考查运用概率知识解决实际问题的能力例 6 盒中装有一打(12个)乒乓球,其中9个新的,3个旧的(用过的球即为旧的),从盒中任取3个使用,用完后装回盒中,此时盒中旧球个数ξ是一个随机变量,求ξ的分布列分析:从盒中任取3个,这3个可能全是旧的,2个旧的1个新的,1个旧的2个新的或全是新的,所以用完放回盒中,盒中旧球个数可能是3个,4个,5个,6个,即ξ可以取3,4,5,6解:ξ的所有可能取值为3,4,5,6P (ξ=3)=31233C C =2201;P (ξ=4)=3122319C C C =22027;P (ξ=5)=3121329C C C =5527;P (ξ=6)=31239C C点评:本题的关键是正确地求出ξ取某个值时对应的事件个数 例6 某人参加射击,击中目标的概率是31①设ξ为他射击6次击中目标的次数,求随机变量ξ的分布列; ②设η为他第一次击中目标时所需要射击的次数,求η的分布列; ③若他连续射击6次,设ξ为他第一次击中目标的次数,求ξ的分布列; ④若他只有6颗子弹,若他击中目标,则不再射击,否则子弹打完,求他射击次数ξ的分布列解:①随机变量ξ服从二项分布⎪⎭⎫⎝⎛31,6B ,而ξ的取值为0,1,2,3,4,5,6,则()()6,5,4,3,2,1,0323166=⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛==-k C k P kkk ξ故ξ的分布列为:②设k =η表示他前1-k 次未击中目标,而在第k 次射击时击中目标,则η的取值为全体正整数1,2,3,… 则()() ,3,2,131321=⋅⎪⎭⎫⎝⎛==-k k P k ηη∴的分布列为③设k =ξ表示前k 次未击中目标,而第1+k 次击中目标,ξ的取值为0,1,2,3,4,5,当6=ξ时,表示射击6次均未击中目标则()()5,4,3,2,1,03132=⋅⎪⎭⎫ ⎝⎛==k k P kξ而()6326⎪⎭⎫⎝⎛==ξPξ∴的分布列为④设k =ξ,表示前1-k 次未击中,而第k 次击中,5,4,3,2,1=k()()5,4,3,2,131321=⋅⎪⎭⎫⎝⎛==∴-k k P k ξ;而6=ξ表示前5次未击中,第6次可以击中,也可以未击中()5326⎪⎭⎫⎝⎛==∴ξPξ的分布列为:小结:1离散型随机变量的概率分布的两个本质特征:p i ≥0(i =1,2,…,n )与∑=ni 1p i =1是确定分布列中参数值的依据2求离散型随机变量的分布列,首先要根据具体情况确定ξ的取值情况,然后利用排列、组合与概率知识求出ξ取各个值的概率 即必须解决好两个问题,一是求出ξ的所有取值,二是求出ξ取每一个值时的概率 应按下述三个步骤进行:①明确随机变量的所有可能取值,以及取每个值所表示的意义; ②利用概率的有关知识,求出随机变量每个取值的概率; ③按规范形式写出分布列,并用分布列的性质验证3离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率之和 4处理有关离散型随机变量的应用问题,关键在于根据实际问题确定恰当的随机变量 5求一些离散型随机变量的分布列,在某种程度上就是正确地求出相应的事件个数,即相应的排列组合数,所以学好排列组合是学好分布列的基础与前提 学生练习1抛掷两颗骰子,所得点数之和为ξ,那么ξ=4表示的随机试验结果是 A 两颗都是2点 B 一颗是3点,一颗是1点C 两颗都是4点D 一颗是3点,一颗是1点或两颗都是2点解析:对A 、B 中表示的随机试验的结果,随机变量均取值4,而D 是 ξ=4代表的所有试验结果掌握随机变量的取值与它刻画的随机试验的结果的对应关系是理解随机变量概念的关键答案:D2下列表中能成为随机变量ξ的分布列的是( )A BC D解析:A 、D 不满足分布列的基本性质②,B 不满足分布列的基本性质①答案:C3已知随机变量ξ的分布列为P (ξ=k )=k21,k =1,2,…,则P (2<ξ≤4)等于A3B1C1D1解析:P (2<ξ≤4)=P (ξ=3)+P (ξ=4)=321+4213答案:A4袋中有大小相同的5个球,分别标有1,2,3,4,5五个号码,现在在有放回抽取的条件下依次取出两个球,设两个球号码之和为随机变量ξ,则ξ所有可能取值的个数是A 5B 9C 10D 25解析:号码之和可能为2,3,4,5,6,7,8,9,10,共9种 答案:B5一袋中有5个白球,3个红球,现从袋中往外取球,每次任取一个记下颜色后放回,直到红球出现10次时停止,设停止时共取了ξ次球,则P (ξ=12)等于A C 1012(83)10·(85)2B C 911(83)9(85)2·83C C 911(85)9·(83)2D C 911(83)9·(85)2解析:P (ξ=12)表示第12次为红球,前11次中有9次为红球,从而P (ξ=12)=C 911·(83)9(85)23答案:B6某批数量较大的商品的次品率为10%,从中任意地连续取出5件,其中次品数ξ的分布列为________解析:本题中商品数量较大,故从中任意抽取5件(不放回)可以看作是独立重复试验n =5,因而次品数ξ服从二项分布,即ξ~B (5,01)7设随机变量ξ~B (2,p ),η~B (4,p ),若P (ξ≥1)=95,则P (η≥1)=______解析:P (ξ≥1)=1-P (ξ<1)=1-C 02p 0·(1-p )2=95,∴p =31,P (η≥1)=1-P (η=0)=1-C 04(31)0(32)4=1-8116答案:81658现有一大批种子,其中优质良种占30%,从中任取5粒,记ξ为5粒中的优质良种粒数,则ξ的分布列是________解析:ξ~B (5,03),ξ的分布列是P (ξ=k )=C k503k 075-k ,k =0,1,…,5答案:P (ξ=k )=C k503k 075-k ,k =0,1,…,59袋中有4只红球3只黑球,从袋中任取4只球,取到1只红球得1分,取到1只黑球得3分,设得分为随机变量ξ,则P (ξ≤6)=________解析:取出的4只球中红球个数可能为4,3,2,1个,黑球相应个数为0,1,2,3个其分值为ξ=4,6,8,10分P (ξ≤6)=P (ξ=4)+P (ξ=6)=47344CC C +471334CC C 13答案:351310(2004年天津,理18)从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛设随机变量ξ表示所选3人中女生的人数(1)求ξ的分布列; (2)求ξ的数学期望;(3)求“所选3人中女生人数ξ≤1”的概率 解:(1)ξ的可能取值为0,1,2P (ξ=k )=36342CC C kk -⋅,k =0,1,2E ξ=0×51+1×53+2×51=1(3)“所选3人中女生人数ξ≤1”的概率为 P (ξ≤1)=P (ξ=0)+P (ξ=1)411 A 、B 两个代表队进行乒乓球对抗赛,每队三名队员,A 队队员是A 1、A 2、A 3,B 队队员是B 、B 、B ,按以往多次比赛的统计,对阵队员之间胜负概率如下:现按表中对阵方式出场,每场胜队得1分,负队得0分设A 队、B 队最后所得总分分别为ξ、η(1)求ξ、η的概率分布; (2)求E ξ、E η分析:本题考查离散型随机变量分布列和数学期望等概念,考查运用概率知识解决实际问题的能力解:(1)ξ、η的可能取值分别为3,2,1,0P (ξ=3)=32×52×52=758,P (ξ=2)=32×52×53+31×52×52+32×53×52=7528,P (ξ=1)=32×53×53+31×52×53+31×53×52=52,P (ξ=0)=31×53×53=253;根据题意知ξ+η=3,所以 P (η=0)=P (ξ=3)=758,P (η=1)=P (ξ=2)=7528, P (η=2)=P (ξ=1)=52,P (η=3)=P (ξ=0)(2)E ξ=3×758+2×7528+1×52+0×253=1522;因为ξ+η=3,所以E η=3-E ξ12金工车间有10台同类型的机床,每台机床配备的电动机功率为10 kW ,已知每台机床工作时,平均每小时实际开动12 min ,且开动与否是相互独立的现因当地电力供应紧张,供电部门只提供50 kW 的电力,这10台机床能够正常工作的概率为多大?在一个工作班的8 h 内,不能正常工作的时间大约是多少?分析:由实际问题确定随机变量的取值,由独立重复试验求概率值解:设10台机床中实际开动的机床数为随机变量ξ,由于机床类型相同,且机床的开动与否相互独立,因此ξ~B (10,p )其中p 是每台机床开动的概率,由题意p =60121从而P (ξ=k )=C k10(51)k (54)10-k ,k =0,1,2,…,1050 kW 电力同时供给5台机床开动,因而10台机床同时开动的台数不超过5台时都可以正常工作这一事件的概率为P (ξ≤5),P (ξ≤5)=C 010(54)10+C 110·51·(54)9+C 210(51)2·(54)8+C 310(51)3(54)7+C 410(51)4·(54)6+C 510(51)5·(54)5≈0994因此,在电力供应为50 kW 的条件下,机床不能正常工作的概率仅约为0006,从而在一个工作班的8 h 内,不能正常工作的时间只有大约8×60×0006=288(min ),这说明,10台机床的工作基本上不受电力供应紧张的影响点评:分布列的实际应用,应结合题意给出答案13一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5,在袋中同时取3只,以ξ表示取出的3只球中的最大号,写出随机变量ξ的分布列解:根据题意可知随机变量ξ的取值为3,4,5当ξ=3时,即取出的三只球中最大号码为3,则其他两球的编号只能是1,2,故有P (ξ=3)=3522CC当ξ=4时,即取出的三只球中最大号码为4,则其他两球只能在编号为1,2,3的3球中取2个,故P (ξ=4)=3523CC 3P (ξ=5)=3524CC可得ξ的分布列为高中数学复习教(学)案 资兴市第一高级中学 代晓忠第11页 共11页 14如果ξ~B (20,31),则使P (ξ=k )取最大值的k 的值是________ 解析:)()1(k P k P =+=ξξ=k k k k k k ---++20201201120)32()31(C )32()31(C =120+-k k ×21≥1,得k ≤6所以当k ≤6时,P (ξ=k +1)≥P (ξ=k ),当k >0时,P (ξ=k +1)<P (ξ=k ),其中k =6时,P (ξ=k +1)=P (ξ=k ),从而k =6或7时,P (ξ=k )取得最大值答案:6或7课前后备注。