(第31讲)概率与统计
中考总复习数学31- 第一部分 第31讲 统计
第31讲
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统计— 考点梳理
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3.频数和频率
频数
(2)频率=
.
数据总个数
(1)频数:各组中数据的个数.
(3)各组的频率之和为
1
.
4.样本估计总体
用样本估计总体时,样本容量越大,通过样本对总体的估计也就
越精确 .
基本思想:利用样本的特征(平均数、方差等)估计总体的特征(平均数、方差
1
2
3
4
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统计— 题型突破
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2.(原创题)某篮球队10名队员的年龄结构如下表,已知该队队员年龄的
中位数是21.5,则篮球队的年龄的众数为( D )
A.20
年龄/岁
19
20
21
22
24
26
人数/名
1
1
m
n
2
1
B.22
C.24
D.21
1
2
3
4
第31讲
统计— 题型突破
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计算调查的样本容量:综合观察统计图(表),或得到某组的频数,或得到某
组的频数及该组对应的频率(百分比),利用样本容量=各组频数之和或样
某组的频数
本容量=
计算即可.
该组的频率
(1)条形统计图:一般涉及补图,也就是求未知组的频数.
(2)扇形统计图:一般涉及补图,也就是求未知组的百分比或其所占圆心角
的度数.
解析:在这次抽样调查中,共调查的学生数为60÷20%=300(名).
(2)C类所对应扇形的圆心角的度数是
全条形统计图;
概率与统计的基础知识
概率与统计的基础知识统计学是一门研究如何收集、整理、分析、解释和呈现数据的学科。
概率是统计学的基础,它被用来描述和分析在不同情况下事件发生的可能性。
本文将介绍概率与统计的基础知识,包括概率的定义、概率的计算方法、统计的概念以及统计的应用。
一、概率的定义概率是描述事件发生可能性的数值,它介于0到1之间。
0表示事件不可能发生,1表示事件一定发生。
根据概率的定义,我们可以得出以下公式:P(A) = n(A) / n(S)其中,P(A)表示事件A发生的概率,n(A)表示事件A包含的有利结果的数量,n(S)表示样本空间中可能结果的总数。
二、概率的计算方法1. 经典概率经典概率又称为古典概率,适用于样本空间中所有可能结果都是等可能发生的情况。
在这种情况下,事件A发生的概率可以通过以下公式计算:P(A) = n(A) / n(S)2. 相对频率概率相对频率概率是通过实验的结果来估计概率的方法。
通过多次实验,统计事件A发生的次数,然后将次数除以总实验次数,即可得到相对频率概率。
3. 主观概率主观概率是个体主观判断下对事件发生概率的估计。
它是依据经验、直觉和专业知识来进行的估计。
三、统计的概念统计是利用数据进行推断、决策和预测的过程。
在统计学中,数据被分为两种类型:定性数据和定量数据。
1. 定性数据定性数据是用于描述某种特征或属性的数据。
它通常用文字或符号进行表示,如性别、颜色、态度等。
2. 定量数据定量数据是用于表示数量或度量的数据。
它通常用数字进行表示,如身高、体重、温度等。
统计中的两个重要概念是总体和样本。
总体是指研究对象的全体,而样本是指从总体中随机选取的一部分。
四、统计的应用统计学在各个领域都有广泛的应用,以下是几个常见的应用领域:1. 生物统计学生物统计学是将统计学应用于生物学研究的领域。
它可以帮助研究人员分析生物实验数据、评估药物疗效以及研究遗传变异等。
2. 经济统计学经济统计学是将统计学应用于经济学研究的领域。
(新高考专用)高考数学一轮复习精讲必备第31讲统计与统计模型(讲义)
第31讲统计与统计模型学校____________ 姓名____________ 班级____________一、知识梳理数据的收集与直观表示1.总体、个体、样本与样本容量考察问题涉及的对象全体是总体,总体中每个对象是个体,抽取的部分对象组成总体的一个样本,一个样本中包含的个体数目是样本容量.(1)普查:一般地,对总体中每个个体都进行考察的方法称为普查(也称为全面调查).(2)抽样调查:只抽取样本进行考察的方法称为抽样调查.(1)定义:一般地,简单随机抽样(也称为纯随机抽样)就是从总体中不加任何分组、划类、排队等,完全随机地抽取个体.(2)两种常用方法:抽签法,随机数表法.一般地,如果相对于要考察的问题来说,总体可以分成有明显差别的、互不重叠的几部分时,每一部分可称为层,在各层中按层在总体中所占比例进行随机抽样的方法称为分层随机抽样(简称为分层抽样).(1)常见的统计图表有柱形图、折线图、扇形图、茎叶图、频数分布直方图、频率分布直方图等.(2)频率分布直方图①作频率分布直方图的步骤(ⅰ)找出最值,计算极差:即一组数据中最大值与最小值的差;(ⅱ)合理分组,确定区间:根据数据的多少,一般分5~9组;(ⅲ)整理数据:逐个检查原始数据,统计每个区间内数的个数(称为区间对应的频数),并求出频数与数据个数的比值(称为区间对应的频率),各组均为左闭右开区间,最后一组是闭区间;(ⅳ)作出有关图示:频率,每一组数对应的矩形高度与频率成正比,而且每个矩形的面积等于这一组数对应的组距频率,从而可知频率分布直方图中,所有矩形的面积之和为1.②频率分布折线图作图的方法都是:把每个矩形上面一边的中点用线段连接起来.为了方便看图,折线图都画成与横轴相交,所以折线图与横轴的左右两个交点是没有实际意义的.不难看出,虽然作频率分布直方图过程中,原有数据被“压缩”了,从这两种图中也得不到所有原始数据.但是,由这两种图可以清楚地看出数据分布的总体态势,而且也可以得出有关数字特征的大致情况.比如,估计出平均数、中位数、百分位数、方差.当然,利用直方图估计出的这些数字特征与利用原始数据求出的数字特征一般会有差异. 数据的数字特征、用样本估计总体 (1)最值一组数据的最值指的是其中的最大值与最小值,最值反映的是这组数最极端的情况. (2)平均数①定义:如果给定的一组数是x 1,x 2,…,x n ,则这组数的平均数为x -=1n(x 1+x 2+…+x n ).这一公式在数学中常简记为x -=1n∑ni =1x i , ②性质:一般地,利用平均数的计算公式可知,如果x 1,x 2,…,x n 的平均数为x ,且a ,b 为常数,则ax 1+b ,ax 2+b ,…,ax n +b 的平均数为a x -+b .(3)中位数有奇数个数,且按照从小到大排列后为x 1,x 2,…,x 2n +1,则称x n +1为这组数的中位数;如果一组数有偶数个数,且按照从小到大排列后为x 1,x 2,…,x 2n ,则称x n +x n +12为这组数的中位数. (4)百分位数①定义:一组数的p %(p ∈(0,100))分位数指的是满足下列条件的一个数值:至少有p %的数据不大于该值,且至少有(100-p )%的数据不小于该值.②确定方法:设一组数按照从小到大排列后为x 1,x 2,…,x n ,计算i =np %的值,如果i 不是整数,设i 0为大于i 的最小整数,取xi 0为p %分位数;如果i 是整数,取x i +x i +12为p %分位数. (5)众数一组数据中,出现次数最多的数据称为这组数据的众数. (6)极差、方差与标准差①极差:一组数的极差指的是这组数的最大值减去最小值所得的差,描述了这组数的离散程度. ②方差定义:如果x 1,x 2,…,x n 的平均数为x ,则方差可用求和符号表示为s 2=1n∑n i =1(x i -x -)2=1n∑ni =1x 2i -x -2. 性质:如果a ,b 为常数,则ax 1+b ,ax 2+b ,…,ax n +b 的方差为a 2s 2. ③标准差定义:方差的算术平方根s 表示,即样本数据x 1,x 2,…,x n 的标准差为s =1n∑ni =1(x i -x )2. 性质:如果a ,b 为常数,则ax 1+b ,ax 2+b ,…,ax n +b 的标准差为|a |s .一般情况下,如果样本容量恰当,抽样方法合理,在估计总体的数字特征时,只需直接算出样本对应的数字特征即可. 统计模型(1)相关关系:两个变量有关系,但又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度,这种关系称为相关关系. (2)相关关系的分类:正相关和负相关.(3)线性相关:如果变量x 与变量y 之间的关系可以近似地用一次函数来刻画,则称x 与y 线性相关.(1)r =∑ni =1(x i -x -)(y i -y -)∑ni =1(x i -x -)2∑ni =1(y i -y -)2=∑ni =1x i y i -nx -y-(∑ni =1x 2i -n x -2)(∑ni =1y 2i -ny 2).(2)当r >0时,成对样本数据正相关;当r <0时,成对样本数据负相关.(3)|r |≤1;当|r |越接近1时,成对样本数据的线性相关程度越强;当|r |越接近0时,成对样本数据的线性相关程度越弱.(1)我们将y ^=b ^x +a ^称为y 关于x 的回归直线方程,其中⎩⎪⎨⎪⎧b ^=∑n i =1(x i -x -)(y i -y -)∑ni =1(x i -x -)2=∑ni =1x i y i -n x -y -∑n i =1x 2i -n x-2,a ^=y ^-b ^x -.(2)残差:观测值减去预测值,称为残差. 4.2×2列联表和χ2如果随机事件A 与B 的样本数据的2×2列联表如下.记n =a +b +c χ2=n (ad-bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d ).统计学中,常用的显著性水平α以及对应的分位数k 如下表所示.要推断“A (1)作2×2列联表.(2)根据2×2列联表计算χ2的值.(3)查对分位数kχ2的值后,发现χ2≥k 成立,就称在犯错误的概率不超过α的前提下,可以认为A 与B 不独立(也称为A 与B 有关);或说有1-α的把握认为A 与Bχ2<k 成立,就称不能得到前述结论.这一过程通常称为独立性检验.二、考点和典型例题1、数据的收集与直观表示【典例1-1】北京2022年冬奥会期间,某大学派出了100名志愿者,为了解志愿者的工作情况,该大学学生会将这100名志愿者随机编号为1,2,…,100,再从中利用系统抽样的方法抽取一个容量为20的样本进行问卷调查,若所抽中的最小编号为3,则所抽中的最大编号为()A.96 B.97 C.98 D.99【典例1-2】某社区卫生室为了了解该社区居民的身体健康状况,对该社区1100名男性居民和900名女性居民按性别采用等比例分层随机抽样的方法进行抽样调查,抽取了一个容量为100的样本,则应从男性居民中抽取的人数为()A.45 B.50 C.55 D.60【典例1-3】已知某地区中小学生人数比例和近视情况分别如图甲和图乙所示,为了了解该地区中小学生的近视形成原因,用分层抽样的方法随机抽取1%的学生进行调查,其中被抽取的小学生有80人,则样本容量和该地区的高中生近视人数分别为()A.200,25 B.200,2500 C.8000,25 D.8000,2500【典例1-4】将某市参加高中数学建模竞赛的学生成绩分成5组:[50,60),[60,70),[70,80),[80,90),[90,100),并整理得到频率分布直方图(如图所示).现按成绩运用分层抽样的方法抽取100位同学进行学习方法的问卷调查,则成绩在区间[70,80)内应抽取的人数为()A .10B .20C .30D .35【典例1-5】某学校为调查学生参加课外体育锻炼的时间,将该校某班的40名学生进行编号,分别为00,01,02,…,39,现从中抽取一个容量为10的样本进行调查,选取方法是从下面的随机数表的第1行第11列开始向右读取数据,直到取足样本,则抽取样本的第6个号码为( )90 84 60 79 80 24 36 59 87 38 82 07 53 89 35 96 35 23 79 18 05 98 90 07 3546 40 62 98 80 54 97 20 56 95 15 74 80 08 32 16 46 70 50 80 67 72 16 42 75 A .07 B .40C .35D .232、数据的数字特征、用样本估计总体【典例2-1】某学校举行诗歌朗诵比赛,10位评委对甲、乙两位同学的表现打分,满分为10分,将两位同学的得分制成如下茎叶图,其中茎叶图茎部分是得分的个位数,叶部分是得分的小数,则下列说法错误的是( )A .甲同学的平均分大于乙同学的平均分C .甲、乙两位同学得分的中位数相同D .甲同学得分的方差更小【典例2-2】已知数据1x ,2x ,…,n x 的平均值为2,方差为1,若数据11ax ,21ax +,…,()10n ax a +>的平均值为b ,方差为4,则b =( ).A .5B .4C .3D .2【典例2-3】某校高一年级1000名学生在一次考试中的成绩的频率分布直方图如图所示,现用分层抽样的方法从成绩40~70分的同学中共抽取80名同学,则抽取成绩50~60分的人数是( )A .20B .30C .40D .50【典例2-4】某高中为了了解本校学生考入大学一年后的学习情况,对本校上一年考入大学的同学进行了调查,根据学生所属的专业类型,制成饼图,现从这些同学中抽出100人进行进一步调查,已知张三为理学专业,李四为工学专业,则下列说法不正确的是( )A .若按专业类型进行分层抽样,则张三被抽到的可能性比李四大B .若按专业类型进行分层抽样,则理学专业和工学专业应抽取30人和20人C .采用分层抽样比简单随机抽样更合理D .该问题中的样本容量为100【典例2-5】如图是2021年青年歌手大奖赛中,七位评委为甲、乙两名选手打出的分数的茎叶图(其中m n 、均为数字09中的一个),在去掉一个最高分和一个是低分后,则下列说法错误的是( )A .甲选手得分的平均数一定大于乙选手得分的平均数B .甲选手得分的中位数一定大于乙选手得分的中位数C .甲选手得分的众数与m 的值无关D .甲选手得分的方差与n 的值无关 3、统计模型【典例3-1】已知下列命题:①回归直线y bx a =+恒过样本点的中心(),x y ;②两个变量线性相关性越强,则相关系数r 就越接近于1; ③两个模型中残差平方和越小的模型拟合的效果越好. 则正确命题的个数是( ). A .0B .1C .2D .3【典例3-2】下列说法错误的是( ) A .相关系数r 的绝对值越大,两个变量的线性相关性越强 B .在回归分析中,残差平方和越大,模型的拟合效果越好C .相关指数20.64R =,表示解释变量对于预报变量变化的贡献率为64%D .在残差图中,残差点分布的带状区域的宽度越狭窄,其模型拟合的精度越高 【典例3-3】如图是一组实验数据构成的散点图,以下函数中适合作为y 与x 的回归方程的类型是( )A .y ax b =+B .2y ax c =+C .log a y b x c =+D .x y ba c =+【典例3-4】当下,大量的青少年沉迷于各种网络游戏,极大地毒害了青少年的身心健康.为了引导青少年抵制不良游戏,适度参与益脑游戏,某游戏公司开发了一款益脑游戏,在内测时收集了玩家对每一关的平均过关时间,如下表:计算得到一些统计量的值为:661128.5,106.05i i i i i u x u ====∑∑,其中,ln i i u y =.若用模型e bx y a =拟合y 与x 的关系,根据提供的数据,求出y 与x 的经验回归方程;参考公式:对于一组数据(),i i x y (1,2,3,,i n =⋅⋅⋅),其经验回归直线ˆˆˆybx a =+的斜率和截距的最小二乘估计分别为1221ˆniii nii x ynxybxnx =-=-=-∑∑,ˆˆay bx =-. 【典例3-5】2022年北京冬奥会即第24届冬季奥林匹克运动会在2022年2月4日至2月20日在北京和张家口举行.某研究机构为了解大学生对冰壶运动是否有兴趣,从某大学随机抽取男生、女生各200人,对冰壶运动有兴趣的人数占总数的2740,女生中有80人对冰壶运动没有兴趣.(1)完成上面2×2列联表,并判断是否有99%的把握认为对冰壶运动是否有兴趣与性别有关?(2)按性别用分层抽样的方法从对冰壶运动有兴趣的学生中抽取9人,若从这9人中随机选出2人作为冰壶运动的宣传员,设X 表示选出的2人中女生的人数,求X 的分布列和数学期望.附:22()()()()()()n ad bc K n a b c d a b c d a c b d -==+++++++.。
概率与统计
概率与统计是一门重要的数学学科,在各个领域都有广泛的应用。
概率与统计不仅帮助我们理解随机事件的规律,还可以通过收集和分析数据来进行预测和决策。
首先,让我们来探讨一下概率的概念。
概率是描述事件发生可能性的度量,用一个介于0到1之间的数值表示。
0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
而在0到1之间的数值则表示事件发生的可能性大小。
概率可以通过实验、统计或推理等方法进行计算。
在生活中,我们经常会用到概率,例如天气预报中的降雨概率,投资市场中的回报概率等等。
然后是统计学,在概率的基础上,统计学通过收集、整理和分析数据来了解现象的规律。
统计学有两个主要的分支,描述统计和推断统计。
描述统计是对现有数据进行总结和分析,例如平均数、方差、标准差等。
推断统计则是通过已有数据对总体进行推断,例如对人口比例、产品质量等进行估计。
概率与统计常常相互结合,互为补充。
概率可以帮助我们预测未来事件的可能性,而统计则可以通过收集数据来加强概率推测的准确性。
例如,我们可以通过收集大量的数据,计算出某种疾病的患病率,进而预测未来某人患病的概率。
又或者,我们可以通过统计数据来评估某种药物的疗效,进而推测该药物适用于什么类型的病人。
除此之外,概率与统计还可以帮助我们做出决策。
在不确定的情况下,我们可以通过计算概率来评估不同决策的可能结果,并选择可能性最高的决策。
例如,在投资市场中,我们可以通过统计数据来评估不同投资项目的风险和收益,进而做出最明智的投资决策。
最后,概率与统计也具有广泛的应用领域。
在自然科学中,概率与统计可以帮助我们解释现象的规律,例如天气模型、物理实验等。
在社会科学中,概率与统计可以帮助我们研究人类行为和社会现象,例如经济统计、人口普查等。
在工程领域中,概率与统计可以帮助我们评估产品质量、优化生产过程等,进而提高生产效率。
综上所述,概率与统计是一门重要的数学学科,它不仅帮助我们理解随机事件的规律,还可以通过收集和分析数据来进行预测和决策。
统计与概率的关系
统计与概率的关系统计与概率是数学中两个重要的概念,它们有着紧密的关系。
统计是通过对已有的数据进行收集、整理和分析,从中得出结论或推断的一门学科。
而概率则是用来描述事件发生的可能性的一种数学工具。
在实际生活和科学研究中,统计与概率常常相互依存,相互补充,共同帮助我们理解和解决问题。
统计与概率之间的关系体现在统计学中的概率论部分。
概率论是研究随机现象的数学理论,它是统计学的理论基础之一。
通过概率论,我们可以计算事件发生的可能性,从而对未知的事物进行预测和推断。
例如,我们可以通过概率论来计算掷骰子时每个点数出现的概率,或者计算在一批产品中出现次品的概率。
这些概率计算是统计学中常用的方法,可以帮助我们做出合理的决策。
统计与概率之间的关系还体现在统计推断中。
统计推断是通过对样本数据进行分析和推断,来对总体特征进行估计的方法。
在进行统计推断时,我们需要根据样本数据的分布情况,结合概率论的知识,对总体参数进行估计。
例如,在进行调查时,我们可以通过对一部分人的调查结果进行统计推断,来估计整个人群的特征。
这其中就涉及到了概率论中的概率分布和抽样分布等知识。
统计与概率的关系还可以从实际问题的解决中得到体现。
在现实生活中,我们经常需要通过统计和概率来解决问题。
例如,在医学研究中,我们可以通过统计方法来分析一种药物的疗效,或者预测某种疾病的发生概率。
在金融领域,我们可以通过统计方法来分析股票的涨跌概率,或者估计某种投资产品的风险。
在工程领域,我们可以通过统计方法来分析产品的可靠性,或者预测设备的寿命。
这些实际问题的解决都离不开统计与概率的知识和方法。
统计与概率是数学中两个紧密相关的学科,它们相互依存,相互补充,共同帮助我们理解和解决问题。
统计通过对已有数据的收集和分析,可以得出结论和推断;概率则是描述事件发生可能性的数学工具。
统计与概率在统计学中的概率论部分以及统计推断中起着重要的作用,并在实际问题的解决中得到广泛应用。
概率与统计基本知识点总结
概率与统计基本知识点总结概率与统计是一门应用广泛的数学学科,它研究的是随机现象的规律性和不确定性。
在现代社会中,概率与统计的应用无处不在,从金融领域的风险管理到医学研究中的药物试验,都离不开概率与统计的支持。
本文将带您逐步了解概率与统计的基本知识点。
1.什么是概率?概率是描述某个事件发生可能性的数字。
它的取值范围在0到1之间,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
概率可以通过实验、频率和主观判断等方式加以确定。
2.概率的计算概率的计算可以使用多种方法,包括古典概率、频率概率和主观概率。
古典概率是基于样本空间和事件发生的可能性的比值计算得出的。
频率概率是通过实验进行多次观察,统计事件发生的频率得出的。
主观概率是基于主观判断和经验估计得出的。
3.概率的性质概率具有一些重要的性质,包括互斥事件的概率和事件的补事件的概率。
互斥事件是指两个事件不能同时发生,其概率可以通过将两个事件发生的概率相加来计算。
事件的补事件是指事件不发生的情况,其概率可以通过1减去事件发生的概率来计算。
4.条件概率条件概率是指在已知某个条件下,事件发生的概率。
条件概率的计算可以使用贝叶斯定理。
贝叶斯定理是一种计算条件概率的方法,它可以通过已知的先验概率和观测到的证据来更新事件的概率。
5.独立事件独立事件是指两个事件之间没有相互影响的情况。
如果两个事件是独立的,那么它们的联合概率可以通过将它们的概率相乘来计算。
6.随机变量与概率分布随机变量是指取值不确定的变量。
概率分布是描述随机变量取值的可能性的函数。
常见的概率分布包括均匀分布、正态分布和泊松分布等。
7.期望值与方差期望值是随机变量的平均值,它可以通过将随机变量的每个取值乘以相应的概率再求和得到。
方差是随机变量取值与其期望值之间的差距的平方的平均值。
8.统计推断统计推断是指通过对样本数据的观察和分析来推断总体特征的过程。
统计推断可以通过抽样和假设检验等方法来进行。
抽样是从总体中选取一部分样本进行观察和分析,假设检验是通过对样本数据进行统计分析,以确定总体特征是否存在显著差异。
概 率—初中数学课件ppt
3. 抛一枚均匀的硬币5次,若出现正面的次数为2次, 那么出现正面的频率是____0_._4______.
4. (2017盘锦)对于 ABCD,从以下五个关系式中任取 一个作为条件:①AB=BC; ②∠BAD=90°;③AC=BD; ④AC⊥BD;⑤∠DAB=∠ABC,能判定 ABCD是矩形的概 率是________.
两局双打,五局比赛必须全部打完,赢得三局及以上的
队获胜.假设甲、乙两队每局获胜的机会相同.
(1)若前四局双方战成2∶2,那么甲队最终获胜的概
率是
;
(2)现甲队在前两局比赛中已取得2∶0的领先,那么
甲队最终获胜的概率是多少?
解:(2)画出树状图如答图1-31-3.
共有8种等可能的结果数,其中甲至少胜一局的结 果数为7,所以甲队最终获胜的概率
7. (2017朝阳)“任意画一个四边形,其内角和是 360°”是 必然 (填“随机”“必然”或“不 可能”)事件.
8. (2018临安)不透明的口袋里装有白、黄、蓝三种颜 色的乒乓球(除颜色外其余都相同),其中白球有2个, 黄球有1个,现从中任意摸出一个球是白球的概率为 . (1)试求袋中蓝球的个数; (2)第一次任意摸一个球(不放回),第二次再摸一个 球,请用画树状图或列表法,求两次摸到的都是白球的 概率.
形.将这五张卡片背面朝上洗匀,从中随机抽取一张,
卡片上的图形是中心对称图形的概率是
.
12. (2018武汉)下表记录了某种幼树在一定条件下移 植成活情况
由此估计这种幼树在此条件下移植成活的概率约 是 0.9 (精确到0 1).
综合提升
13. (2018连云港)汤姆斯杯世界男子羽毛球团体赛小
组赛比赛规则:两队之间进行五局比赛,其中三局单打,
高中数学中的概率与统计
高中数学中的概率与统计概率与统计是高中数学中的一门重要课程,它不仅在数学领域中有着广泛的应用,而且在我们日常生活中也扮演着重要的角色。
概率与统计的学习可以帮助我们更好地理解和应用数学知识,同时也能培养我们的逻辑思维和分析问题的能力。
一、概率的基本概念和应用概率是研究随机事件发生可能性的数学工具。
在高中数学中,我们学习了概率的基本概念和计算方法,如样本空间、事件、概率的定义和性质等。
通过概率的学习,我们可以计算事件发生的可能性,从而帮助我们做出正确的决策。
概率的应用非常广泛,例如在赌博中,我们可以利用概率的知识来计算赌博的胜率,从而决定是否参与。
在保险业中,概率可以用来计算保险公司的风险,从而制定合理的保险费率。
在投资领域,概率可以帮助我们评估投资的风险和回报,从而做出明智的投资决策。
二、统计的基本概念和应用统计是研究收集、整理、分析和解释数据的方法和技巧。
在高中数学中,我们学习了统计的基本概念和统计量的计算方法,如平均数、中位数、众数、标准差等。
通过统计的学习,我们可以从大量的数据中提取有用的信息,从而更好地理解和解释现象。
统计的应用也非常广泛。
例如在市场调研中,统计可以帮助我们分析消费者的需求和行为,从而制定市场营销策略。
在医学研究中,统计可以用来分析药物的疗效和副作用,从而指导临床实践。
在社会调查中,统计可以用来了解社会问题的现状和趋势,从而提出相应的政策建议。
三、概率与统计的关系概率与统计是密切相关的。
概率研究的是随机事件的可能性,而统计研究的是观察数据的规律。
概率和统计可以相互补充,共同应用于实际问题的解决。
在概率中,我们可以根据统计数据来计算事件的概率。
例如,在投掷一枚硬币的问题中,我们可以通过统计频率来估计正面朝上的概率。
同样地,在统计中,我们可以利用概率的知识来解释观察数据的规律。
例如,在调查某个班级学生的身高分布时,我们可以利用正态分布的概率理论来解释为什么大部分学生的身高集中在平均值附近。
概率与统计的基础知识点总结
概率与统计的基础知识点总结概率与统计是数学中非常重要的分支,它们涵盖了很多基础知识点。
本文将对概率与统计的基础知识点进行总结,包括概率的定义与性质、统计的基本概念、常见概率分布及应用等。
一、概率的定义与性质概率是描述随机现象发生可能性的数值。
一般用P(A)表示事件A发生的概率,取值范围在0到1之间。
概率的性质包括互斥事件概率、对立事件概率、加法法则、乘法法则和全概率公式等,这些性质为我们计算概率提供了基础。
互斥事件概率指的是互不相容的事件A和B同时发生的概率为0。
对立事件概率是指事件A与其非事件发生的概率之和为1。
加法法则是指两个事件相加的概率等于每个事件概率的和减去两个事件同时发生的概率。
乘法法则是指两个事件同时发生的概率等于两个事件概率的乘积。
全概率公式是指将所有可能性发生的概率加起来等于1。
二、统计的基本概念统计是通过对观察数据进行分析和推断,以求得总体特征及其不确定性的一门学科。
在统计学中,有几个基本概念需要了解。
样本是指从总体中抽取的一部分观察数据。
样本空间是指所有可能的抽样结果的集合。
频数是指在某个区间内观察到的样本数量。
频率是指频数与总样本数之比。
均值是指一组数据的平均值,可以用于描述数据集中程度。
标准差是指数据偏离均值的度量,它反映了数据的波动程度。
三、常见概率分布及应用常见的概率分布有正态分布、泊松分布和二项分布等,它们分别适用于不同的实际问题。
正态分布是应用最广泛的一种分布,它的概率密度函数呈钟形曲线。
正态分布在自然科学、社会科学等领域有广泛的应用,如身高体重的测量、学习成绩的评估等。
泊松分布是用于描述单位时间或单位空间内随机事件发生次数的分布。
它适用于描述稀有事件的发生概率,如电话接线员接到电话的次数、化学反应发生的次数等。
二项分布是用于描述重复进行的一系列相互独立的是/非试验的概率分布。
它适用于有固定次数试验,且每次试验结果只有两种可能的情况,如硬币的正反面、商品的合格不合格等。
概率与统计的基础知识
概率与统计的基础知识概率与统计是数学中重要的分支,它们研究的是随机现象的规律性和不确定性问题。
概率论主要关注各种可能事件发生的可能性大小,而统计学则专注于数据的收集、分析和解释。
两者相辅相成,是现代科学研究和实践中不可或缺的工具。
本文将介绍概率与统计的基础知识,分别从概率的基本原理和统计的概念与应用等方面展开论述。
一、概率的基本原理概率是描述随机事件发生可能性的一种数学工具。
它可以用来计算某个事件发生的概率大小。
概率的基本原理包括古典概率和统计概率两种。
1. 古典概率古典概率是基于古典概率论的理论基础。
它适用于对于事物属性已知、样本空间有限且各样本等可能出现的情况。
古典概率的计算公式为:P(A) = m / n,其中A为事件,m为事件A的样本数,n为样本空间的总样本数。
2. 统计概率统计概率是基于统计学理论的概率推断方法。
它适用于对于事物属性未知、样本空间无限大的情况。
统计概率的计算方法一般通过频率来估计。
当事件发生的次数在大量试验中逐渐趋近于一个固定值时,这个固定值即为事件的统计概率。
二、统计的概念与方法统计学是研究收集、分析和解释数据的科学。
它通过利用样本数据做出对总体特征的推断,从而对实际问题进行分析和决策。
1. 数据的收集与整理统计的第一步是数据的收集与整理。
数据可以是定量数据也可以是定性数据。
定量数据指可以用数值来度量的观察值,如身高、体重等;定性数据指描述性质的观察值,如性别、颜色等。
在收集数据时,应做到全面、准确和可靠。
2. 描述统计与推论统计描述统计是以图表、指标等方式对收集到的数据进行总结和描述,以便直观地反映数据的分布特征。
推论统计则是通过样本数据推断总体特征,并对研究对象进行推断和预测。
3. 参数估计与假设检验参数估计是根据样本数据对总体参数的取值区间进行估计,判断总体参数的值是否落在该区间之中。
假设检验是根据样本数据对研究对象的某个特征提出假设,并在一定的显著性水平下进行判断。
概率与统计的基本概念
概率与统计的基本概念概率与统计是数学中非常重要的分支,它们帮助我们分析和解释现实世界中发生的随机事件。
在这篇文章中,我们将介绍概率与统计的基本概念,帮助读者对这两个概念有更清晰的理解。
一、概率的基本概念概率是指某一事件发生的可能性。
我们常常使用一个介于0和1之间的数值来表示概率,其中0表示事件不可能发生,1表示事件一定会发生。
概率的计算可以通过以下公式来进行:P(A) = n(A) / n(S)其中,P(A)表示事件A发生的概率,n(A)表示事件A发生的次数,n(S)表示样本空间S中的元素个数。
除了计算并表示概率,我们还可以通过概率的加法法则和乘法法则来分析多个事件的概率。
二、统计的基本概念统计是通过对样本数据的收集、整理和分析,来推断总体特征或者进行决策的一种科学方法。
统计学中的基本概念包括总体、样本、参数和统计量。
总体是指我们要研究的对象的全体,而样本是我们从总体中选取的一小部分元素。
参数是对总体的特征进行度量的数值,例如总体的平均值或者标准差。
而统计量则是对样本的特征进行度量的数值,例如样本的平均值或者标准差。
通过对样本数据的分析,我们可以对总体的特征进行估计,并且通过假设检验来判断某种假设是否成立。
三、概率与统计的关系概率和统计密切相关,它们相互支持和补充。
在概率中,我们通过已知的概率来预测随机事件的结果;而在统计中,我们通过样本数据来估计总体的特征,并进行决策。
概率和统计在许多领域都有广泛应用。
例如,概率论在投资和风险管理中应用广泛,帮助投资者预测股票价格的涨跌;而统计学在医学研究中应用广泛,通过对患者的样本数据进行分析,帮助医生判断某种治疗方法的有效性。
总结:概率与统计是数学中非常重要的分支,通过对随机事件和样本数据的分析,帮助我们理解和解释现实世界中的现象。
概率和统计的基本概念包括概率的计算方法、统计的基本概念以及它们之间的关系。
理解这些基本概念,将有助于我们更好地应用概率和统计的方法,进行科学的决策和分析。
概率与统计的基本概念
概率与统计的基本概念概率与统计是数学的两个重要分支,它们与我们的日常生活息息相关,被广泛应用于各个领域。
本文将介绍概率与统计的基本概念,包括概率、随机变量、概率分布、样本空间、均值、方差等内容,以帮助读者更好地理解和应用这两个概念。
一、概率概率是描述随机事件发生可能性大小的数值。
概率的值介于0和1之间,0表示不可能事件,1表示必然事件。
概率可以通过实验、几何模型或统计推断等方式进行计算。
例如,掷一枚硬币,正面朝上的概率为1/2,反面朝上的概率也为1/2。
概率的计算可以通过频率法、古典概型或主观概率等方法。
二、随机变量随机变量是对随机事件结果进行数值化的抽象表示。
随机变量可以分为离散型和连续型两种。
离散型随机变量取有限个或无限可数个数值,例如扔一个骰子的结果为1、2、3、4、5、6;而连续型随机变量可以取任意实数值,例如测量某物体的重量。
随机变量可以用来描述概率分布、寻找期望值和方差等。
三、概率分布概率分布是描述随机变量的可能取值及其对应概率的统计规律。
常见的概率分布有离散型分布和连续型分布。
离散型分布包括伯努利分布、二项分布和泊松分布等,用于描述重复实验的结果。
连续型分布包括均匀分布、正态分布和指数分布等,适用于测量类实验的结果。
四、样本空间样本空间是指所有可能试验结果的集合。
例如,抛掷一枚骰子的样本空间为{1,2,3,4,5,6}。
样本空间的大小可以用有限或无限可数个元素来表示。
在统计中,我们通过对样本空间的设计和分析,来推断总体的一些特征。
五、均值与方差均值和方差是描述随机变量集中趋势和离散程度的统计量。
均值是指随机变量取值的平均数,用来表示一个集合的中心倾向;而方差是指随机变量值与均值之间的差异程度,用来表示数据的分散程度。
均值和方差可以通过样本统计量来估计总体参数。
概率与统计的基本概念对于我们理解和分析数据具有重要意义。
通过概率与统计的方法,我们可以对数据进行建模、预测和推断,帮助我们做出科学合理的决策。
概率与统计
概率与统计在现代科学和日常生活的许多方面,概率与统计扮演着核心的角色。
它们帮助我们理解随机现象,并为我们提供了决策和预测未来事件的工具。
本文将简要介绍概率和统计的基本概念及其在现实世界中的应用。
概率的基础概率是度量事件发生可能性的数学方式。
它通常表示为一个介于0到1之间的数,其中0表示事件不可能发生,1表示事件必然发生。
概率可以分为两类:经典概率和频率概率。
- 经典概率适用于结果数量已知且所有结果等可能的情况。
例如,掷一枚公平的六面骰子,得到任一面的概率是1/6。
- 频率概率基于长期观察或实验中某事件发生的频率。
例如,保险公司通过分析大量数据来估计某年龄段人群的死亡率。
统计的概念统计学是应用数学的一个分支,主要研究数据的收集、处理、分析、解释及其展示。
它帮助我们从数据中提取信息,做出推断和决策。
统计学分为描述性统计和推断性统计。
- 描述性统计涉及总结和描述数据集的特征,如平均数、中位数、众数和标准差等。
- 推断性统计则利用样本数据来推断总体的特性,包括假设检验、置信区间和回归分析等方法。
概率与统计的应用概率与统计的应用广泛,从科学研究到商业决策,再到日常生活的方方面面。
以下是一些具体的应用场景:- 医学研究:通过统计分析临床试验数据,评估药物的效果和安全性。
- 金融分析:使用概率模型预测市场走势,评估投资风险。
- 质量控制:在制造业中,统计方法用于监控生产过程,确保产品质量。
- 天气预报:结合历史数据和概率模型,提供天气变化的预测。
结论概率与统计不仅是数学领域的重要组成部分,也是我们理解和决策世界的强大工具。
通过学习和应用这些概念,我们可以更好地解释过去,预测未来,并在不确定性中做出明智的选择。
随着数据科学和人工智能的发展,概率与统计的重要性只会继续增长。
请注意,以上内容仅为概率与统计的入门级介绍,深入学习需要更多的实践和理论支持。
希望本文能为您打开探索这一迷人领域的大门。
概率与统计
概率与统计概率论基础概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。
它起源于赌博问题的研究,随着科学的发展,现在已广泛应用于各个领域,如物理、生物、经济、社会科学等。
概率的定义概率是用来描述一个事件发生的可能性的数值,通常表示为0到1之间的数。
如果一个事件是确定的,其概率为1;如果一个事件是不可能发生的,其概率为0。
条件概率与独立事件条件概率是指在某一条件下事件发生的概率。
如果两个事件的发生互不影响,则称这两个事件为独立事件。
概率分布概率分布描述了随机变量取各个可能值的概率。
常见的概率分布有二项分布、泊松分布、正态分布等。
统计学基础统计学是通过收集、处理、分析、解释数据来得出结论的学科。
它帮助我们从数据中提取信息,做出决策。
描述性统计描述性统计涉及数据的收集、整理和展示,包括频数表、直方图、均值、中位数、众数、标准差等概念。
推断性统计推断性统计是从样本数据出发,对总体进行推断的方法。
它包括假设检验、置信区间、回归分析等内容。
参数估计参数估计是用样本统计量来估计总体参数的过程,分为点估计和区间估计两种。
假设检验假设检验是判断样本数据是否支持某个关于总体参数的假设的方法。
常用的假设检验方法有t检验、卡方检验等。
概率与统计的应用概率与统计在现代社会有着广泛的应用,例如在质量控制、市场调研、风险评估、医学研究等领域。
风险管理在金融领域,概率与统计用于评估投资风险和制定投资组合策略。
质量控制在工业生产中,统计过程控制(SPC)技术被用来监控生产过程,确保产品质量。
社会调查在社会调查中,统计学方法用于设计问卷、抽样、数据分析,以获取有关社会现象的可靠信息。
总结:概率与统计是现代科学研究不可或缺的工具,它们帮助我们理解和预测不确定性,为决策提供依据。
通过学习和应用这些知识,我们可以更好地理解世界,做出更明智的选择。
概率与统计基本概念
概率与统计基本概念在我们的日常生活和各种科学研究中,概率与统计是两个经常被提及的重要概念。
它们帮助我们理解和解释不确定性,预测未来的结果,并从大量的数据中提取有价值的信息。
接下来,让我们一起走进概率与统计的世界,去了解它们的基本概念。
概率,简单来说,就是衡量某件事情发生可能性大小的一个数值。
比如说,抛一枚均匀的硬币,正面朝上的概率是05,也就是二分之一。
这意味着,如果我们进行大量的抛硬币实验,大约有一半的次数会出现正面朝上的结果。
概率的计算有多种方法。
对于等可能事件,我们可以通过事件可能出现的结果数除以所有可能的结果数来计算概率。
例如,从一个装有 5 个红球和 3 个白球的袋子中随机取出一个球,取出红球的概率就是 5÷(5 + 3) = 5/8。
在概率中,还有一些重要的概念。
条件概率就是在某个条件发生的情况下,另一个事件发生的概率。
比如,已知今天下雨,明天晴天的概率就是一个条件概率。
独立事件则是指一个事件的发生与否不影响另一个事件发生的概率。
比如,抛两次硬币,第一次的结果不影响第二次的结果,这两次抛硬币就是独立事件。
而统计,则是收集、整理、分析和解释数据的一门学科。
我们通过统计可以了解到某个群体的特征、趋势和规律。
数据是统计的基础。
数据可以分为定量数据和定性数据。
定量数据是可以用数字来衡量的,比如身高、体重、年龄等;定性数据则是不能用数字直接衡量的,比如性别、职业、颜色等。
为了更好地理解数据,我们需要对数据进行整理和描述。
常见的描述数据的方法有图表法,比如柱状图、折线图、饼图等,它们能够直观地展示数据的分布和趋势。
还有一些统计量,比如平均数、中位数和众数,它们可以反映数据的集中趋势;而方差和标准差则可以反映数据的离散程度。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数。
比如一组数据2、4、6、8、10 的平均数就是(2 + 4 + 6 + 8 + 10)÷5 = 6。
中位数是将数据从小到大排列后,位于中间位置的数。
概率与统计的基本概念
概率与统计的基本概念概率和统计是数学中两个非常重要的分支,它们在各个领域都有广泛的应用。
概率涉及了随机现象的量化描述,而统计则是根据已有的数据进行推断和决策。
本文将介绍概率与统计的基本概念,包括概率的定义、基本性质,以及统计的描述、推断和决策等内容。
一、概率的基本概念概率是用来描述随机事件发生可能性的一种数学工具。
在概率的研究中,我们关心的是一个实验可能得到的结果,这些结果构成了实验的样本空间。
对于一个样本空间Ω,其中的每个元素ξ 都代表了一种可能的结果。
那么,概率就是一个函数P(ξ) ,它把每个结果映射到一个实数上,该实数代表了这个事件发生的可能性。
1.1 概率的定义概率的定义有多种形式,其中最常用的是频率定义和古典定义。
频率定义认为,一个事件的概率就是它在多次重复实验中发生的比例。
而古典定义则认为,一个事件的概率是由事件中的有利结果数除以样本空间中的可能结果数。
1.2 概率的基本性质概率具有一些基本的性质,例如非负性、规范性、可列可加性和互斥性等。
非负性要求事件的概率必须大于等于零;规范性要求样本空间的概率为一;可列可加性要求对于任意一列互不相容的事件,它们的概率之和等于这些事件单独发生的概率之和;互斥性要求如果两个事件互斥,那么它们的概率之和等于它们各自的概率之和。
二、统计的基本概念统计是通过对已有数据的整理、描述、推断和决策来认识未知事物的学科。
统计学涉及了样本的描述、参数的点估计与区间估计、假设检验和回归分析等方面的内容。
2.1 描述统计描述统计是统计学中最基本的内容。
它根据观测到的数据,运用各种统计工具进行数据的整理、分类和展示。
例如,常见的统计量有均值、中位数、众数、标准差等,这些统计量可以用来描述数据的位置、离散程度和分布情况。
2.2 参数的点估计与区间估计参数是用来描述总体特征的某一数量,如总体的均值或方差。
由于总体往往无法直接观测,所以我们需要通过样本来估计总体的参数。
点估计是根据样本数据,采用一定的方法估计总体参数的值。
概率论与统计
概率论与统计概率论与数理统计是数学的一个分支,研究随机现象及其规律性。
它广泛应用于自然科学、工程技术、社会科学、军事和国民经济等众多领域,是理工科大学生必备的数学知识。
概率论的基本概念
概率论研究的是随机事件的规律,这些事件在一次试验中可能发生也可能不发生。
概率是描述事件发生可能性的数值,取值范围在0到1之间。
必然发生的事件概率为1,不可能发生的事件概率为0。
随机变量与概率分布
随机变量是对随机现象的数量描述,分为离散型和连续型两大类。
离散型随机变量的概率分布可以通过概率质量函数(PMF)来描述,而连续型随机变量则通过概率密度函数(PDF)来描述。
统计学基础
统计学是应用概率论的知识来研究如何收集、处理、分析、解释数据,并从数据中推断总体特征的科学。
统计方法分为描述性统计和推断性统计。
描述性统计侧重于数据的整理和描述,而推断性统计则利用样本信息来推断总体特性。
参数估计与假设检验
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的过程,包括点估计和区间估计。
假设检验是根据样本数据对总体参数或分布形态进行判断的统计方法,常见的有T检验、卡方检验等。
回归分析与方差分析
回归分析用于研究变量之间的关系,特别是因变量对自变量依赖关系的建模和分析。
方差分析(ANOVA)则用于比较两个或多个组的平均数差异是否显著。
概率论与数理统计不仅是理论研究的基础,也是解决实际问题的重要工具。
在大数据时代背景下,其重要性更是日益凸显。
掌握好这一学科的基础知识,对于科学研究和实际应用都有着重要的意义。
概率和统计知识点总结
概率和统计知识点总结1. 概率的基本概念概率是描述随机现象发生可能性的数学工具。
在概率论中,我们研究的对象是随机实验,即是某种条件下可能出现的各种可能和其相应的概率。
概率的基本概念包括样本空间、事件、概率的定义和性质等。
样本空间是指随机实验的所有可能结果的集合。
事件是样本空间的子集,即是样本空间中的某一部分。
事件的概率就是事件发生的可能性。
概率的定义有频率派和贝叶斯派的不同观点,频率派认为概率是频率的极限,贝叶斯派认为概率是主观的相信程度。
概率的性质包括非负性、规范性、可加性等。
2. 常见的概率分布在概率论中,概率分布是表示随机变量取值可能性的函数。
常见的概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。
离散型概率分布包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等。
伯努利分布描述的是一个随机变量只有两个可能取值的概率分布,二项分布表示的是n重伯努利试验的概率分布,泊松分布描述的是单位时间或单位面积内随机事件出现次数的概率分布。
连续型概率分布包括均匀分布、正态分布、指数分布等。
均匀分布描述的是在一定范围内随机变量取值均匀分布的概率分布,正态分布是一种对称的连续型概率分布,指数分布描述的是一个随机事件首次发生的时间间隔的概率分布。
3. 统计参数估计统计参数估计是利用样本数据估计总体参数的方法。
在统计学中,总体参数是描述总体特征的变量,样本是从总体中抽取的一部分数据。
参数估计包括点估计和区间估计。
点估计是用样本数据估计总体参数的具体值。
常见的点估计方法包括最大似然估计、矩估计等。
最大似然估计是通过寻找数据使得似然函数最大化的方法来估计总体参数,矩估计是利用样本矩来估计总体矩。
区间估计是用样本数据估计总体参数的区间范围。
区间估计的原理是通过置信区间来估计总体参数的范围,通常使用样本均值和标准差来构建置信区间。
4. 假设检验假设检验是统计学中用来验证总体参数的方法。
在假设检验中,我们设定一个或者两个关于总体参数的假设,然后利用样本数据进行检验。
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题目高中数学复习专题讲座高考要求概率是高考的重点内容之一,尤其是新增的随机变量这部分内容要充分注意一些重要概念的实际意义,理解概率处理问题的基本思想方法重难点归纳本章内容分为概率初步和随机变量两部分第一部分包括等可能事件的概率、互斥事件有一个发生的概率、相互独立事件同时发生的概率和独立重复实验第二部分包括随机变量、离散型随机变量的期望与方差涉及的思维方法观察与试验、分析与综合、一般化与特殊化主要思维形式有逻辑思维、聚合思维、形象思维和创造性思维典型题例示范讲解例1有一容量为50的样本,数据的分组及各组的频率数如下[10,15]4 [30,35)9 [15,20)5 [35,40)8[20,25)10 [40,45)3 [25,30)11(1)列出样本的频率分布表(含累积频率);(2)画出频率分布直方图和累积频率的分布图命题意图本题主要考查频率分布表,频率分布直方图和累积频率的分布图的画法知识依托频率、累积频率的概念以及频率分布表、直方图和累积频率分布图的画法错解分析解答本题时,计算容易出现失误,且要注意频率分布与累积频率分布的区别技巧与方法本题关键在于掌握三种表格的区别与联系解(1)由所给数据,计算得如下频率分布表(2)频率分布直方图与累积频率分布图如下例2袋子A 和B 中装有若干个均匀的红球和白球,从A 中摸出一个红球的概率是31,从B 中摸出一个红球的概率为p . (Ⅰ) 从A 中有放回地摸球,每次摸出一个,有3次摸到红球即停止. (i )求恰好摸5次停止的概率;(ii )记5次之内(含5次)摸到红球的次数为ξ,求随机变量ξ的分布率及数学期望E ξ.(Ⅱ) 若A 、B 两个袋子中的球数之比为12,将A 、B 中的球装在一起后,从中摸出一个红球的概率是25,求p 的值. 命题意图 本题考查利用概率知识和期望的计算方法 知识依托 概率的计算及期望的概念的有关知识错解分析 在本题中,随机变量的确定,稍有不慎,就将产生失误 技巧与方法 可借助n 次独立重复试验概率公式计算概率解 (Ⅰ)(i )2224121833381C ⎛⎫⎛⎫⨯⨯⨯= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭(ii)随机变量ξ的取值为0,1,2,3,;由n 次独立重复试验概率公式()()1n kk kn n P k C p p -=-,得()505132013243P C ξ⎛⎫==⨯-=⎪⎝⎭; ()41511801133243P C ξ⎛⎫==⨯⨯-=⎪⎝⎭()232511802133243P C ξ⎛⎫⎛⎫==⨯⨯-=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ ()323511173133243P C ξ⎛⎫⎛⎫==⨯⨯-=⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ (或()328021731243243P ξ+⨯==-=)随机变量ξ的分布列是ξ的数学期望是32808017012324324324324381E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯= (Ⅱ)设袋子A 中有m 个球,则袋子B 中有2m 个球由122335m mp m +=,得1330p =例3如图,用A 、B 、C 三类不同的元件连接成两个系统N 1、N 2,当元件A 、B 、C 都正常工作时,系统N 1正常工作;当元件A 正常工作且元件B 、C 至少有一个正常工作时,系统N 2正常工作 已知元件A 、B 、C 正常工作的概率依次为0.80,0.90,0.90,分别求系统N 1,N 2正常工作的概率P 1、P 2(N 2)AB C(N 1)CB A解 记元件A 、B 、C 正常工作的事件分别为A 、B 、C , 由已知条件P (A )=0.80, P (B )=0.90,P (C )=0.90(1)因为事件A 、B 、C 是相互独立的,所以,系统N 1正常工作的概率P 1=P (A ·B ·C )=P (A )P (B )P (C )=0.648,故系统N 1正常工作的概率为0.648(2)系统N 2正常工作的概率P 2=P (A )·[1-P (C B ⋅)]=P (A )·[1-P (B )P (C )]=0 80×[1-(1-0 90)(1-0 90)]=0 792 故系统N 2正常工作的概率为0 792 学生巩固练习1 甲射击命中目标的概率是21,乙命中目标的概率是31,丙命中目标41现在三人同时射击目标,则目标被击中的概率为( ) 107 D. 54C. 32 B. 43A. 2 已知随机变量ζ的分布列为 P (ζ=k )=31,k =1,2,3,则P (3ζ+5)等于A 6B 9C 3D 4 3 1盒中有9个正品和3个废品,每次取1个产品,取出后不再放回,在取得正品前已取出的废品数ζ的期望E ζ=_________4 某班有52人,男女各半,男女各自平均分成两组,从这个班中选出4人参加某项活动,这4人恰好来自不同组别的概率是_________5 甲、乙两人各进行一次射击,如果两人击中目标的概率都是0.6,计算(1)两人都击中目标的概率;(2)其中恰有一人击中目标的概率; (3)至少有一人击中目标的概率6 已知连续型随机变量ζ的概率密度函数f (x )=⎪⎩⎪⎨⎧≥<≤-≤2 021 10x x a x x(1)求常数a 的值,并画出ζ的概率密度曲线; (2)求P (1<ζ<23) 7 设P 在[0,5]上随机地取值,求方程x 2+px +214+p =0有实根的概率8 设一部机器在一天内发生故障的概率为0 2,机器发生故障时全天停止工作 若一周5个工作日里均无故障,可获利润10万元;发生一次故障可获利润5万元,只发生两次故障可获利润0万元,发生三次或三次以上故障就要亏损2万元。
求一周内期望利润是多少?参考答案:1 解析 设甲命中目标为事件A ,乙命中目标为事件B ,丙命中目标为事件C ,则目标被击中的事件可以表示为A+B+C ,即击中目标表示事件A 、B 、C 中至少有一个发生.41)411)(311)(211()](1[)](1[)](1[)()()()(=---=-⋅-⋅-=⋅⋅=⋅⋅∴C P B P A P C P B P A P C B A P故目标被击中的概率为1-P (A ·B ·C )=1-4341= 答案 A2 解析 E ξ=(1+2+3)·31=2,E ξ2=(12+22+32)·31=314 ∴D ξ=E ξ2-(E ξ)2=314-2232∴D (3ξ+5)=9E ξ=6 答案 A3 解析 由条件知,ξ的取值为0,1,2,3,并且有P (ξ=0)=43C C 11219=,3.02201322092449143022012C C C )3(,22092C C C )2(,4492C C C )1(412193331219232121913=⨯+⨯+⨯+⨯=ξ∴===ξ=⋅==ξ===ξE P P P 答案 0.34 解析 因为每组人数为13,因此,每组选1人有C 113种方法,所以所求概率为P 4524113C )C ( 答案 4524113C )C ( 5 解 (1)我们把“甲射击一次击中目标”叫做事件A ,“乙射击一次击中目标”叫做事件B 显然事件A 、B 相互独立,所以两人各射击一次都击中目标的概率是P (A ·B ) =P (A )·P (B )=0.6×0.6=0.36答 两人都击中目标的概率是0.36(2)同理,两人各射击一次,甲击中、乙未击中的概率是P (A ·B )=P (A )·P (B )=0.6×(1-0.6)=0.6×0.4=0.24甲未击中、乙击中的概率是P (A ·B)=P (A )P (B )=0.24,显然,“甲击中、乙未击中”和“甲未击中、乙击中”是不可能同时发生,即事件A ·B 与A ·B 互斥,所以恰有一人击中目标的概率是P (A ·B )+P (A ·B )=0.24+0.24=0.48答 其中恰有一人击中目标的概率是0.48(2)两人各射击一次,至少有一人击中目标的概率P =P (A ·B )+[P (A ·B )+P (A )·B ]=0.36+0.48=0.84答 至少有一人击中目标的概率是0.846 解 (1)因为ξ所在区间上的概率总和为1,所以21(1-a +2-a )·1=1, ∴a =21概率密度曲线如图(2)P (1<ξ<23)=9323)121(21=⋅+⋅ 7 解 一元二次方程有实数根⇔Δ≥0而Δ=P 2-4(214+P )=P 2-P -2=(P +1)(P -2)解得P ≤-1或P ≥2故所求概率为P =53]5,0[)},2[]1,{(]5.0[=+∞--∞的长度的长度 8 解 以X 表示一周5天内机器发生故障的天数,则X -B (5,0.2),于是X 有概率分布P (X =k )=C k50.2k 0.85-k ,k =0,1,2,3,4,5以Y 表示一周内所获利润,则Y =g (X )=⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥-===3 22 0150 10X X X X 若若若若Y 的概率分布为P (Y =10)=P (X =0)=0.85=0.328P (Y =5)=P (X =1)=C 150.2·0.84=0.410P (Y =0)=P (X =2)=C 25·0.22·0.83=0.205P (Y =-2)=P (X ≥3)=1-P (X =0)-P (X =1)-P (X =2)=0.057 故一周内的期望利润为EY =10×0.328+5×0.410+0×0.205-2×0.057=5.216(万元)课前后备注。