超几何分布

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三大分布--超几何分布

三大分布--超几何分布

其中 N=100 , n=3, M=5
故 P(X k)
即X的分布列为
C5k
C 3 95
k
C3 100
(k
0,1, 2, 3)
X
0
C
50C
3 95
P
C3 100
1
C51C925 C3
100
2
C52C915 C3
100
3
C53C905 C3
100
为何不计算出具体的数值?
操作量太大,故省去 不可模仿!
①加法公式 P(A B) P(A) P(B) P(AB) 注:若A,B互斥,则有 P( A B) P( A) P(B)
②乘法公式 P(AB) P(A)P(B | A) P(B)P(A | B) 注:若A,B独立,则有 P( AB) P( A)P(B)
③和积互补公式 P(A1 A2 An ) 1 P(A1 • A2 • • An ) 注:若A,B对立,则有 P( A) P(B) 1,反之则不然 ④对偶律 P(A• B •C) P(A B C) P(A• B •C) P(A B C)
体现了总体的稳定性波动性pnb?2??dabad??若则随机变量期望与方差常用的公式及性质aae?0?ad????eee?22???eed??2n???nmnh?pg?1pnpdnpe?????p121pp?2??????de1???nnnmnnnnmbaebae?????若则若则若则????de????dnnme????eee???11若若相互独立则随机变量期望与方差的求法1

应有 k=0,1,2,3,4 ,但显然有 k=1,2,3,4
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超几何分布知识点

超几何分布知识点

超几何分布知识点一、超几何分布的定义。

1. 一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品。

从N件产品中随机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为P(X =k)=frac{C_M^kC_N - M^n - k}{C_N^n},k = 0,1,2,·s,m,其中m=min{M,n},且n≤slant N,M≤slant N,n,M,N∈ N^*,这样的分布列称为超几何分布。

二、超几何分布的特征。

1. 不放回抽样。

- 超几何分布是不放回抽样问题中的一种概率分布模型。

与有放回抽样(二项分布模型的抽样方式)不同,超几何分布每次抽取后,总体中的样本数量会减少,这就导致每次抽取到次品(或符合某种特征的样本)的概率会发生变化。

2. 总体可分为两类。

- 总体中的个体可以明确地分成两类,例如正品和次品、男生和女生等。

我们关心的是从这两类总体中抽取一定数量的样本,其中某一类样本的数量的分布情况。

三、超几何分布的期望与方差。

1. 期望。

- 若X服从超几何分布H(n,M,N),则E(X)=n(M)/(N)。

- 推导:E(X)=∑_k = 0^m kP(X = k)=∑_k = 0^m kfrac{C_M^kC_N - M^n -k}{C_N^n},通过组合数的性质和计算可以得到E(X)=n(M)/(N)。

2. 方差。

- 若X服从超几何分布H(n,M,N),则D(X)=n(M)/(N)(1 - (M)/(N))(N - n)/(N - 1)。

四、超几何分布的应用实例。

1. 产品检验问题。

- 例如,一个工厂生产了N = 100件产品,其中有M = 10件次品。

从这100件产品中随机抽取n = 5件进行检验,设X表示抽取的5件产品中的次品数。

- 则X服从超几何分布H(5,10,100),P(X = k)=frac{C_10^kC_90^5 -k}{C_100^5},k = 0,1,2,3,4,5。

超几何分布

超几何分布

几何分布是离散型概率分布的一种。

所描述的是n重伯努利试验成功的概率率。

(所谓的伯努利实验指的是指在一次试验中只考虑两种结果:A发生和A不发生.在相同条件下将伯努利实验重复n次,每次实验A发生的概率都相同,称这样的一系列实验为n重伯努利实验。

)在 n次重伯努利试验中,前n-1次皆失败,第n次才成功的概率就叫做几何分布。

独立重复试验中,试验首次成功所需的试验次数就是服从几何分布。

如果用一个事件描述,它就像你向靶子上无规则地乱投,正中耙心的概率。

这个当时的概率抽样事件是不同的。

比如,从五个小球中拿一个出来,就像面前挖五个小洞,扔出去看它掉在哪个里面,不管中不中,都能掉一个洞里。

而这种,是只有一个目标,但能掉的位置很多,而且不固定。

正因为这样,它有当时的那种选号码的分布是不同的。

那些类似于点,和线上来选择,而这种类似于面上。

超几何分布是产品抽样检查中用的,其实,它是二项分布的变体。

三项分面是,前面五个洞,扔一次之后,拿出来再扔,还是那样。

你所投递的目标,也就耙的面积没有变。

但超几何分布是,当你投过一个小球时,如果不对,你所投递那个位置就不会再投中了。

这好比投一次,就把那个耙重新换一个,各个相独立。

而且,前面那个结果也会带到这个新耙上来。

这就像原来投一个平面,现在的新平面既和原来的无关,不又不包含已经投过的那个点,就相当于在多维面中,每个面依次选择一次。

你无法像二项分面那样,回到原来那个平面上去投中目标了,因为你试验一次,它就变一次。

这也是,明明二项分布和超几何分布极其相似却迥异的原因。

二项分布就像一件事在平面上重复多次。

而超几何分布就像,一件事在每个维度上都只做一次。

抛物几何从属于欧氏几何。

几何学的一门分科。

公元前3世纪,古希腊数学家欧几里德把人们公认的一些几何知识作为定义和公理,在此基础上研究图形的性质,推导出一系列定理,组成演绎体系,写出《几何原本》,形成了欧氏几何。

在其公理体系中,最重要的是平行公理,由于对这一公理的不同认识,导致非欧几何的产生。

超几何分布

超几何分布

函数代码
函数代码
超几何分布计算函数 function HYPGEOMDIST(kkk,n,MM,NN) for k=kkk to n AA=1 BBA=1 BBB=1 lll=n for i= 0 to k-1 BBA=BBA(MM-i)/(NN-i) next for j= k to n
谢谢观看应用ຫໍສະໝຸດ 例期望方差示例
已经知道某个事件的发生概率,判断从中取出一个小样本,该事件以某一个机率出现的概率问题。 例:在一个口袋中装有30个球,其中有10个红球,其余为白球,这些球除颜色外完全相同。游戏者一次从中 摸出5个球。摸到至少4个红球就中一等奖,那么获一等奖的概率是多少? 解:由题意可见此问题归结为超几何分布模型。 其中N = 30. D = 10. n = 5. P(一等奖) = P(X=4) + P(X=5) 由公式,k=0,1,2,...得: P(一等奖) = 106/3393
期望
定理:对超几何分布X~H(N,M,n),随机变量X的数学期望. 引理一: 引理二: 引理证明:它们均可用恒等式(1+x)M-1(1+x)N-M=(1+x)N-1两边的展开式中含xn-1项的系数相等证明。 仅以(2)中n≤M的情形证明如下:的展开式中含xn-1项的系数为(注意N-M) 定理证明:当M=N=1时,X的分布列P(X=1)=1,且有n=1,可得此时欲证成立。 当M=1,N≥2时,X的分布列为: 所以(引理一(2)) 下证M≥2时也成立,又分两种情形: (1)又当n≤N-M时,X的分布列见超几何分布的定义有 (2)又当n>N-M时,X的分布列见超几何分布的定义有
方差
对X~H(N,M,n), . 证明:D(X)=E(X2)-E(X)2 (此公式利用定义式简单展开即得) (提取,变形) (拆项,变形) (拆开∑,就是分组求和)

超几何分布

超几何分布
第二章 概率
§2 超几何分布
二、利用超几何分布公式求概率
例2:在一个口袋中有30个球,其中有10个红球,其余为 白球,这些球除颜色外完全相同.游戏者一次从中摸出5 个球,摸到且只能摸到4个红球就中一等奖.那么获一等 奖的概率有多大?(结果保留两位有效数字)
第二章 概率
§2 超几何分布
二、利用超几何分布公式求概率
第一章 §2 超几何分布
§2 超几何分布
复习
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.
2.离散型随机变量
对于随机变量可能取的值,我们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.离散型随机变量的分布列
ξ
X1
X2

Xi


P1
P2

Pi

P(ξ =xi)=Pi
第二章 概率
§2 超几何分布
一、超几何分布
引例1 已知在8件产品中有3件次品,现从这8件产品 中任取2件,用X表示取得的次品数. 问题1:X可能取哪些值? 问题2:“X=1”表示的试验结果是什么?P(X=1)的值呢?
问题3:如何求P(X=k)(k=0,1,2)
第二章 概率
§2 超几何分布
2 超几何分布
四、超几何分布的综合应用
例4:袋中有4个红球,3个黑球,从袋中随机取球,设取到一个 红球得2分,取到一个黑球得1分,从袋中任取4个球. (1)求得分X的概率分布列; (2)求得分大于6分的概率.
第二章 概率
§2 超几何分布
小结
第二章 概率
§2 超几何分布
第二章 概率
P X k

超几何分布的适用范围

超几何分布的适用范围

超几何分布的适用范围摘要:一、超几何分布的概念二、超几何分布的适用范围1.离散型随机变量2.有限总体3.抽样分布4.概率计算三、超几何分布的应用领域1.实验设计2.产品质量检测3.生物学研究4.社会科学研究四、超几何分布的优缺点1.优点- 易于理解- 计算简便2.缺点- 适用范围有限- 对样本容量要求较高五、与其它分布的比较1.二项分布2.泊松分布3.正态分布正文:超几何分布是一种离散型概率分布,主要用于描述有限总体中抽样得到的成功次数的概率分布。

它在实际应用中具有广泛的使用价值,特别是在实验设计、产品质量检测、生物学研究和社会科学研究等领域。

超几何分布的适用范围主要包括以下几个方面:1.离散型随机变量:超几何分布是一种离散型概率分布,适用于那些成功次数或失败次数为整数的随机变量。

2.有限总体:当对一个有限总体进行抽样时,成功次数的概率分布可以采用超几何分布来描述。

例如,在抽取一定数量的样本时,成功次数的概率分布可以用超几何分布来表示。

3.抽样分布:在实际应用中,超几何分布常用于抽样分布的计算。

例如,在产品检测中,对一批产品进行抽样检测,成功检测到的产品数量可以用超几何分布来描述。

4.概率计算:超几何分布可用于计算各种概率值,如成功概率、失败概率等。

在实验设计中,利用超几何分布可以对实验结果进行预测和分析。

超几何分布在使用过程中具有一定的优点和缺点。

优点在于其易于理解和计算简便,适用于各种实验和场景。

然而,超几何分布的适用范围有限,对样本容量要求较高。

当样本容量较小或成功概率较小时,超几何分布的准确性会受到影响。

与其它分布相比,超几何分布与二项分布、泊松分布和正态分布有一定的区别。

二项分布描述的是多次独立重复实验中成功次数的概率分布,与超几何分布相似,但二项分布适用于无穷总体,而超几何分布适用于有限总体。

泊松分布描述的是在一定时间内,某一事件发生的次数的概率分布,与超几何分布的应用场景有所不同。

超几何分布的定义

超几何分布的定义

超几何分布的定义超几何分布是概率论中的一种离散概率分布,其定义如下:假设我们有一个容器中有N个对象,其中m个对象被标记为成功,而N-m个对象被标记为失败。

现在我们进行了一次无放回的抽样,从容器中随机抽取n个对象。

超几何分布描述的是在这n个对象中,成功对象的个数的概率分布。

超几何分布的概率质量函数如下:P(X=k) = (C(m, k) * C(N-m, n-k))/C(N, n)其中,P(X=k)表示成功对象的个数为k的概率,C(a, b)表示从a个对象中选择b个对象的组合数。

超几何分布的期望值和方差分别为:E(X) = n*m/NVar(X) = n*m*(N-m)*(N-n)/(N^2*(N-1))超几何分布可以应用于许多实际问题中。

例如,在质量控制中,我们可以使用超几何分布来分析样本中的次品率。

假设我们从一批产品中随机抽取了n个进行检验,成功表示产品合格,失败表示产品次品。

那么我们可以使用超几何分布来计算在这n个产品中,合格产品的个数的概率分布。

这样我们就可以根据概率分布来评估整批产品的质量。

另一个应用是在生物学中。

假设我们有一组动物中有m个雄性和N-m个雌性。

现在我们从中随机选取n个动物,我们可以使用超几何分布来计算在这n个动物中,雄性的个数的概率分布。

这可以帮助我们研究性别比例和遗传特征。

超几何分布也可以用于统计抽样中。

在样本调查中,我们可能需要从总体中随机抽取一部分样本进行调查。

超几何分布可以帮助我们计算在这些样本中,具有某种特征的个体的个数的概率分布。

这有助于我们了解样本是否具有代表性,以及样本中某种特征的分布情况。

总结一下,超几何分布是一种离散概率分布,描述了在一次无放回抽样中,成功对象的个数的概率分布。

它可以应用于质量控制、生物学和统计抽样等领域。

通过使用超几何分布,我们可以计算出在给定抽样条件下,成功对象的个数的概率分布,从而帮助我们进行数据分析和决策。

【方法指导】超几何分布解读

【方法指导】超几何分布解读

超几何分布解读超几何分布是一类典型的概率分布.解决超几何分布类型题目的关键是根据题意判断随机变量服从超几何分布,然后根据超几何分布概率公式进行求解.下面就超几何分布的定义、注意点及相应的实际应用加以剖析.1.超几何分布的定义一般地,在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰好有X件次品数,则事件{X=k}发生的概率为P(X=k)=,k=0,1,2,…,m,其中m=min(M,n),且n≤N,M ≤N.称对应的分布列为超几何分布列.如果随机变量X的分布列为超几何分布列,则称随机变量X服从超几何分布.对应的超几何分布列为:2.超几何分布的解题步骤(1)判断问题是否属于超几何分布问题;(2)若是超几何分布问题,指出随机变量所服从的超几何分布式;(3)计算所要求的事件的概率,并回答.3.超几何分布的注意点(1)超几何分布的模型是不放回抽样.(2)公式P(X=k)=的推导:由于事件{X=k}表示含有M件次品的N件产品中,任取n件其中恰有k件次品这一随机事件,因此它的基本事件为从N件产品中任取n件,由于任一个基本事件是等可能出现的,并且它有个基本事件;而其中恰有k件次品,则必有n-k 件正品,因此事件{X=k}中含有个基本事件,由古典概型公式可知P(X=k)=.(3)在应用超几何分布时,主要注意是把问题中的对应问题转化为什么相当于次品,什么相当于正品,再结合超几何分布的概率公式加以分析求解.(4)在解决问题时要发现实际问题中的随机变量,讨论随机变量是否符合超几何分布的条件,而不能盲目套用.4.超几何分布的应用(1)超几何分布的判断例1.判断下列问题哪些属于超几何分布:(1)一位足球运动员,在有人防守的情况下,射门命中的概率p=0.3,求他一次射门命中次数X的分布列;(2)一批产品共100件,其中有10件次品,为了检验其质量,从中以随机方式选取5件,求在抽取的这5件产品中次品数的分布列;(3)在15个村庄中,有5个村庄交通不太方便,现从中任选10个村庄进行考查,求选到5个交通不方便村庄的分布列;(4)在一个袋中,有10个红球,5个黄球,3个黑球,从中无放回地抽取3球,求抽到黄球的分布列.分析:判断一个分布是否为超几何分布,主要在于研究的问题是否直接是“超几何分布模型”,或者通过化归可视为“超几何分布模型”也可以.解析:(1)不属于超几何分布,题设中不存在“正品”与“次品”的问题,更不存在选多选少的问题,实际上,问题(1)属于两点分布;(2)、(3)、(4)都是超几何分布,(2)是标准模型,(3)中5个村庄可视为“次品”,则问题即为超几何分布模型,(4)中5个黄球可视为“次品”,则问题也转化为超几何分布模型.点评:判断一个问题(分布)是否为超几何分布,关键在于问题能否变为其概率模型形式,即能否在问题中找到或“造出”有关的“正品”与“次品”的问题,而且是不放回抽样.(2)超几何分布的求解例2.一批产品共50件,其中5件次品,45件合格品,从这批产品中任意抽2件,求其中出现次品的概率.分析:实际上,这是一个典型的超几何分布问题,出现次品可分为:1件次品,2件次品两种情况.解析:设抽到次口的件数为X,由题意问题中X服从超几何分布,其中N=50,M=5,n=2,则出现次品的的概率P(X≥1)=P(X=1)+P(X=2)=+=+=.点评:直接根据次品与合格品之间的关系,满足超几何分布的问题,根据对应的概率公式加以求解.例3.15名学生中,有10名男生,5名女生,今各选取3个参加数学兴趣小组,至少1名女生的概率多大?分析:实际上,这是一个典型的超几何分布问题,至少1名女生可分为:1名女生,2名女生,3名女生三种情况.解析:设选取女生的人数为X,由题意问题中X服从超几何分布,其中N=15,M=5,n=3,则至少1名女生的概率P(X≥1)=1-P(X=0)=1-=1-=.点评:在实际问题中,要对问题加以正确分类,明确哪部分相当于正品,哪部分相当于次品,对应超几何分布的问题,求出对应N,M,n的值,再根据对应的概率公式加以求解.变式练习:1.判断下列问题哪些属于超几何分布:(1)从一批含有20件正品,3件次品的产品中,不放回地抽取产品,抽到次品就结束,求抽取次数的分布列;(2)从一批含有20件正品,3件次品的产品中,有放回地任取5件,求抽到的次品数X的分布列;(3)从一批含有20件正品,3件次品的产品中,不放回地任取3件,求抽到的次品数X的分布列.2.在一个口袋中装有5个白球和3个黑球,这些球除颜色外完全相同.从中摸出3个球,至少摸到2个黑球的概率等于__________.3.从4个男生,3个女生中,挑选4个人参加智力竞赛,至少有1个女生参加的概率为__________.变式练习答案:1.(3);2.;3..。

超几何分布概念

超几何分布概念

超几何分布概念
《超几何分布概念》
一、什么是超几何分布
超几何分布(hypergeometric distribution)是一种有限性统
计分布,可用来描述研究抽样环境中有限性样品集中的随机抽样问题,是一种古老的概念,最早由保罗·雷克利尔(Paul Reiter)在1900年提出。

超几何分布是用来解释和建模碰撞性现象的重要数学工具,它可以应用于采样实验、抽奖、交叉验证、质量控制等统计分析中。

二、超几何分布的基本概念
在这里,主要介绍三大基本概念:样本容量、抽取比例和抽签环境。

样本容量是指将被抽取样本的全部总量;
抽取比例是指将在样本总量中抽取的单位样本所占比例;
抽签环境是指将样本容量和抽取比例两个参数进行特定取值,产生样本抽签的环境。

三、超几何分布的公式
超几何分布的公式为:
P(x)=CxD/N
其中:
P(x)表示从总体中抽取的样本数为x时,满足抽样要求的样本数占总数的概率;
C表示抽样要求中符合条件的样本总数;
D表示样本总数;
N表示从总体中抽取的样本数。

4.2 超几何分布

4.2 超几何分布

4.2 超几何分布【必备知识·自主学习】1.超几何分布一般地,设有N 件产品,其中有M(M≤N)件次品,从中任取n(n≤N)件产品,用X 表示取出的n 件产品中次品的件数,那么P(X =k)=,max{0,n -(N -M)}≤k≤min{n,M},其中n≤N,M≤N,n ,M ,N∈N+.若一个随机变量X 的分布列由上式确定,则称随机变量X 服从参数为N ,M ,n 的超几何分布.如何正确理解超几何分布?提示:在形式上适合超几何分布的模型常有较明显的两部分组成,如“男生,女生”“正品,次品”“优,劣”等.(1)在应用超几何分布解题时,应首先明确随机变量的取值是否满足超几何分布的使用范围.(2)在产品抽样中,一般采用不放回抽样.2.超几何分布的均值一般地,当随机变量X服从参数为N,M,n的超几何分布时,其均值为EX=.1.辨析记忆(对的打“√”,错的打“×”)(1)从3本物理书和5本数学书中选出3本,记选出的数学书为X本,则X服从超几何分布.( )(2)某贫困县辖15个小镇中有9个小镇交通比较方便,有6个不太方便.现从中任意选取10个小镇,其中有X个小镇交通不太方便,则P(X=4)的概率为.( )(3)有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n件产品,抽到的次品件数的数学期望值是.( )提示:(1)√.X的可能取值为0,1,2,3,可求得P(X=k)=(k =0,1,2,3),是超几何分布.(2)√.X服从超几何分布,因为有6个小镇交通不太方便,所以从6个不方便小镇中取4个,P(X=4)=.(3)×.设抽到的次品件数为随机变量ξ,则有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n件产品,则ξ服从超几何分布,所以Eξ=n·.2.有8件产品,其中3件是次品,从中任取3件,若X表示取得次品的件数,则P(X≤1)=( )A.B.C.D.【解析】选B.根据题意P(X≤1)=P(X=0)+P(X=1)=+=+=.3.(教材例题改编)在含有3件次品的20件产品中,任取2件,则取到的次品数恰有1件的概率是________.【解析】由题意得:20件产品中,有3件次品,17件正品,故任取2件,恰有1件是次品的概率P===.答案:【关键能力·合作学习】类型一超几何分布(数学运算)【典例】在一次购物抽奖活动中,假设10张奖券中有一等奖奖券1张,可获价值50元的奖品,有二等奖奖券3张,每张可获价值10元的奖品,其余6张没有奖品.(1)顾客甲从10张奖券中任意抽取1张,求中奖次数X的分布列;(2)顾客乙从10张奖券中任意抽取2张,①求顾客乙中奖的概率;②设顾客乙获得的奖品总价值为Y元,求Y的分布列.【思路导引】(1)从10张奖券中抽取1张,其结果有中奖和不中奖两种,故X~N(0,1).(2)从10张奖券中任意抽取2张,其中含有中奖的奖券的张数X(X=1,2)服从超几何分布.【解析】(1)抽奖一次,只有中奖和不中奖两种情况,故X的取值只有0和1两种情况.P(X=1)===,则P(X=0)=1-P(X=1)=1-=.因此X的分布列为(2)①顾客乙中奖可分为互斥的两类事件:抽取的2张奖券中有1张中奖或2张都中奖.故所求概率P===.②Y的所有可能取值为0,10,20,50,60,且P(Y=0)===,P(Y=10)===,P(Y=20)===,P(Y=50)===,P(Y=60)===.因此随机变量Y的分布列为解决超几何分布问题的两个关键点(1)超几何分布是概率分布的一种形式,一定要注意公式中字母的范围及其意义,解决问题时可以直接利用公式求解,但不能机械地记忆.(2)超几何分布中,只要知道M,N,n,就可以利用公式求出X取不同k的概率P(X=k),从而求出X的分布列.老师要从10篇课文中随机抽3篇让学生背诵,规定至少要背出其中2篇才能及格.某同学只能背诵其中的6篇,试求:(1)抽到他能背诵的课文的数量的概率分布列;(2)他能及格的概率.【解析】(1)设抽到他能背诵的课文的数量为X,则P(X=r)=(r=0,1,2,3).所以P(X=0)==,P(X=1)==,P(X=2)==,P(X=3)==.所以X的概率分布列为(2)他能及格的概率P(X≥2)=P(X=2)+P(X=3)=+=.类型二超几何分布的均值(数学运算)【典例】甲乙两人参加某种选拔测试,在备选的10道题中,甲答对其中每道题的概率都是,乙能答对其中的8道题,规定每次考试都从备选的10道题中随机抽出4道题进行测试,只有选中的4个题目均答对才能入选.(1)求甲恰有2个题目答对的概率;(2)求乙答对的题目数X的分布列;(3)试比较甲,乙两人平均答对的题目数的大小,并说明理由.【思路导引】(1)根据二项分布概率计算公式,计算出所求概率.(2)利用超几何分布的分布列计算公式,计算出分布列.(3)由(2)计算出乙平均答对题目数的期望值.利用二项分布期望计算公式,计算出甲平均答对题目数的期望值.由此得到两人平均答对的题目数的大小相等.【解析】(1)因为甲在备选的10道题中,答对其中每道题的概率都是,所以选中的4个题目甲恰有2个题目答对的概率P=C=.(2)由题意知乙答对的题目数X的可能取值为2,3,4,P(X=2)===,P(X=3)===,P(X=4)===,X的分布列为:(3)因为乙平均答对的题目数EX=2×+3×+4×=,甲答对题目Y~B,甲平均答对的题目数EY=4×=.因为EX=EY所以甲平均答对的题目数等于乙平均答对的题目数.超几何分布均值的求法(1)利用超几何分布的均值公式求解;(2)列出相应的概率分布列,根据均值公式求解.【补偿训练】从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛,用X表示所选3人中女生的人数,则EX为( )A.0 B.1 C.2 D.3【解析】选B.由题意,X的可能取值为0,1,2,由题中数据可得P(X=0)====,P(X=1)====,P(X=2)====,所以EX=0×+1×+2×=1.备选类型概率统计的综合应用(逻辑推理)【典例】(2021·北京高二检测)为了提高学生的身体素质,某校高一、高二两个年级共336名学生同时参与了“我运动,我健康,我快乐”的跳绳、踢毽等系列体育健身活动.为了了解学生的运动状况,采用分层抽样的方法从高一、高二两个年级的学生中分别抽取7名和5名学生进行测试.下表是高二年级的5名学生的测试数据(单位:个/分钟):(1)求高一、高二两个年级各有多少人?(2)设某学生跳绳m个/分钟,踢毽n个/分钟.当m≥175,且n≥75时,称该学生为“运动达人”.①从高二年级的学生中任选一人,试估计该学生为“运动达人”的概率;②从高二年级抽出的上述5名学生中,随机抽取3人,求抽取的3名学生中为“运动达人”的人数ξ的分布列和数学期望.【思路导引】(1)按照比例求解即可;(2)①根据题意找出高二学生中“运动达人”的人数,根据概率公式即可求解;②找出ξ可能的取值,算出相应的概率,列出分布列,即可得到ξ的期望.【解析】(1)设高一年级有a人,高二年级有b人.采用分层抽样,有=,=.所以高一年级有196人,高二年级有140人.(2)①由表可知,从高二抽取的5名学生中,编号为1,2,5的学生是“运动达人”.故从高二年级的学生中任选一人,该学生为“运动达人”的概率估计为.②ξ的所有可能取值为1,2,3.P(ξ=1)==,P(ξ=2)==,P(ξ=3)==.所以ξ的分布列为故ξ的期望Eξ=1×+2×+3×=.超几何分布应用范围超几何分布适合解决从一个总体(共有N个个体)内含有两种不同事物A(M个)、B(N-M个),任取n个,其中恰有X个A 的概率分布问题.【课堂检测·素养达标】1.一工厂生产的100个产品中有90个一等品,10个二等品,现从这批产品中抽取4个,则其中恰好有一个二等品的概率为( )A.1-B.C.D.【解析】选D.由超几何分布概率公式可知,所求概率为.2.从一批含有13件正品、2件次品的产品中,不放回地任取3件,则取出产品中无次品的概率为( )A. B. C. D.【解析】选A.依题意可知,产品总数为13+2=15件,由超几何分布概率计算公式得取出产品中无次品的概率为===. 3.袋中装有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3个球,记被取出的球的最大号码数为ξ,则Eξ等于( )A.4 B.4.5 C.4.75 D.5【解析】选B.因为袋中装有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3个球,记被取出的球的最大号码数为ξ,所以ξ的可能取值为3,4,5,P(ξ=3)==,P(ξ=4)==,P(ξ=5)==,所以Eξ=3×+4×+5×=4.5.4.一个口袋里装有大小相同的5个小球,其中红色两个,其余3个颜色各不相同.现从中任意取出3个小球,其中恰有2个小球颜色相同的概率是________;若变量X为取出的三个小球中红球的个数,则X的数学期望EX=________.【解析】一个口袋里装有大小相同的5个小球,其中红色两个,其余3个颜色各不相同.现从中任意取出3个小球,基本事件总数n=C=10,其中恰有2个小球颜色相同包含的基本事件个数m=CC=3,所以其中恰有2个小球颜色相同的概率是p==;若变量X为取出的三个小球中红球的个数,则X的可能取值为0,1,2,P(X=0)==,P(X=1)==,P(X=2)==,所以数学期望EX=0×+1×+2×=.答案:4.2 超几何分布【必备知识·自主学习】1.超几何分布一般地,设有N件产品,其中有M(M≤N)件次品,从中任取n(n≤N)件产品,用X表示取出的n件产品中次品的件数,那么P(X=k)=,max{0,n-(N-M)}≤k≤min{n,M},其中n≤N,M≤N,n,M,N∈N+.若一个随机变量X的分布列由上式确定,则称随机变量X服从参数为N,M,n的超几何分布.如何正确理解超几何分布?提示:在形式上适合超几何分布的模型常有较明显的两部分组成,如“男生,女生”“正品,次品”“优,劣”等.(1)在应用超几何分布解题时,应首先明确随机变量的取值是否满足超几何分布的使用范围.(2)在产品抽样中,一般采用不放回抽样.2.超几何分布的均值一般地,当随机变量X服从参数为N,M,n的超几何分布时,其均值为EX=.1.辨析记忆(对的打“√”,错的打“×”)(1)从3本物理书和5本数学书中选出3本,记选出的数学书为X本,则X服从超几何分布.( )(2)某贫困县辖15个小镇中有9个小镇交通比较方便,有6个不太方便.现从中任意选取10个小镇,其中有X个小镇交通不太方便,则P(X=4)的概率为.( )(3)有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n件产品,抽到的次品件数的数学期望值是.( )提示:(1)√.X的可能取值为0,1,2,3,可求得P(X=k)=(k=0,1,2,3),是超几何分布.(2)√.X服从超几何分布,因为有6个小镇交通不太方便,所以从6个不方便小镇中取4个,P(X=4)=.(3)×.设抽到的次品件数为随机变量ξ,则有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n 件产品,则ξ服从超几何分布,所以Eξ=n·.2.有8件产品,其中3件是次品,从中任取3件,若X表示取得次品的件数,则P(X≤1)=( )A.B.C.D.【解析】选B.根据题意P(X≤1)=P(X=0)+P(X=1)=+=+=.3.(教材例题改编)在含有3件次品的20件产品中,任取2件,则取到的次品数恰有1件的概率是________.【解析】由题意得:20件产品中,有3件次品,17件正品,故任取2件,恰有1件是次品的概率P===.答案:【关键能力·合作学习】类型一超几何分布(数学运算)【典例】在一次购物抽奖活动中,假设10张奖券中有一等奖奖券1张,可获价值50元的奖品,有二等奖奖券3张,每张可获价值10元的奖品,其余6张没有奖品.(1)顾客甲从10张奖券中任意抽取1张,求中奖次数X的分布列;(2)顾客乙从10张奖券中任意抽取2张,①求顾客乙中奖的概率;②设顾客乙获得的奖品总价值为Y元,求Y的分布列.【思路导引】(1)从10张奖券中抽取1张,其结果有中奖和不中奖两种,故X~N(0,1).(2)从10张奖券中任意抽取2张,其中含有中奖的奖券的张数X(X=1,2)服从超几何分布.【解析】(1)抽奖一次,只有中奖和不中奖两种情况,故X的取值只有0和1两种情况.P(X=1)===,则P(X=0)=1-P(X=1)=1-=.因此X的分布列为(2)①顾客乙中奖可分为互斥的两类事件:抽取的2张奖券中有1张中奖或2张都中奖.故所求概率P===.②Y的所有可能取值为0,10,20,50,60,且P(Y=0)===,P(Y=10)===,P(Y=20)===,P(Y=50)===,P(Y=60)===.因此随机变量Y的分布列为解决超几何分布问题的两个关键点(1)超几何分布是概率分布的一种形式,一定要注意公式中字母的范围及其意义,解决问题时可以直接利用公式求解,但不能机械地记忆.(2)超几何分布中,只要知道M,N,n,就可以利用公式求出X取不同k的概率P(X=k),从而求出X的分布列.老师要从10篇课文中随机抽3篇让学生背诵,规定至少要背出其中2篇才能及格.某同学只能背诵其中的6篇,试求:(1)抽到他能背诵的课文的数量的概率分布列;(2)他能及格的概率.【解析】(1)设抽到他能背诵的课文的数量为X,则P(X=r)=(r=0,1,2,3).所以P(X=0)==,P(X=1)==,P(X=2)==,P(X=3)==.所以X的概率分布列为(2)他能及格的概率P(X≥2)=P(X=2)+P(X=3)=+=.类型二超几何分布的均值(数学运算)【典例】甲乙两人参加某种选拔测试,在备选的10道题中,甲答对其中每道题的概率都是,乙能答对其中的8道题,规定每次考试都从备选的10道题中随机抽出4道题进行测试,只有选中的4个题目均答对才能入选.(1)求甲恰有2个题目答对的概率;(2)求乙答对的题目数X的分布列;(3)试比较甲,乙两人平均答对的题目数的大小,并说明理由.【思路导引】(1)根据二项分布概率计算公式,计算出所求概率.(2)利用超几何分布的分布列计算公式,计算出分布列.(3)由(2)计算出乙平均答对题目数的期望值.利用二项分布期望计算公式,计算出甲平均答对题目数的期望值.由此得到两人平均答对的题目数的大小相等.【解析】(1)因为甲在备选的10道题中,答对其中每道题的概率都是,所以选中的4个题目甲恰有2个题目答对的概率P=C=.(2)由题意知乙答对的题目数X的可能取值为2,3,4,P(X=2)===,P(X=3)===,P(X=4)===,X的分布列为:(3)因为乙平均答对的题目数EX=2×+3×+4×=,甲答对题目Y~B,甲平均答对的题目数EY=4×=.因为EX=EY所以甲平均答对的题目数等于乙平均答对的题目数.超几何分布均值的求法(1)利用超几何分布的均值公式求解;(2)列出相应的概率分布列,根据均值公式求解.【补偿训练】从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛,用X表示所选3人中女生的人数,则EX 为( )A.0 B.1 C.2 D.3【解析】选B.由题意,X的可能取值为0,1,2,由题中数据可得P(X=0)====,P(X=1)====,P(X=2)====,所以EX=0×+1×+2×=1.备选类型概率统计的综合应用(逻辑推理)【典例】(2021·北京高二检测)为了提高学生的身体素质,某校高一、高二两个年级共336名学生同时参与了“我运动,我健康,我快乐”的跳绳、踢毽等系列体育健身活动.为了了解学生的运动状况,采用分层抽样的方法从高一、高二两个年级的学生中分别抽取7名和5名学生进行测试.下表是高二年级的5名学生的测试数据(单位:个/分钟):(1)求高一、高二两个年级各有多少人?(2)设某学生跳绳m个/分钟,踢毽n个/分钟.当m≥175,且n≥75时,称该学生为“运动达人”.①从高二年级的学生中任选一人,试估计该学生为“运动达人”的概率;②从高二年级抽出的上述5名学生中,随机抽取3人,求抽取的3名学生中为“运动达人”的人数ξ的分布列和数学期望.【思路导引】(1)按照比例求解即可;(2)①根据题意找出高二学生中“运动达人”的人数,根据概率公式即可求解;②找出ξ可能的取值,算出相应的概率,列出分布列,即可得到ξ的期望.【解析】(1)设高一年级有a人,高二年级有b人.采用分层抽样,有=,=.所以高一年级有196人,高二年级有140人.(2)①由表可知,从高二抽取的5名学生中,编号为1,2,5的学生是“运动达人”.故从高二年级的学生中任选一人,该学生为“运动达人”的概率估计为.②ξ的所有可能取值为1,2,3.P(ξ=1)==,P(ξ=2)==,P(ξ=3)==.所以ξ的分布列为故ξ的期望Eξ=1×+2×+3×=.超几何分布应用范围超几何分布适合解决从一个总体(共有N个个体)内含有两种不同事物A(M个)、B(N-M 个),任取n个,其中恰有X个A的概率分布问题.【课堂检测·素养达标】1.一工厂生产的100个产品中有90个一等品,10个二等品,现从这批产品中抽取4个,则其中恰好有一个二等品的概率为( )A.1-B.C.D.【解析】选D.由超几何分布概率公式可知,所求概率为.2.从一批含有13件正品、2件次品的产品中,不放回地任取3件,则取出产品中无次品的概率为( )A. B. C. D.【解析】选A.依题意可知,产品总数为13+2=15件,由超几何分布概率计算公式得取出产品中无次品的概率为===.3.袋中装有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3个球,记被取出的球的最大号码数为ξ,则Eξ等于( )A.4 B.4.5 C.4.75 D.5【解析】选B.因为袋中装有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3个球,记被取出的球的最大号码数为ξ,所以ξ的可能取值为3,4,5,P(ξ=3)==,P(ξ=4)==,P(ξ=5)==,所以Eξ=3×+4×+5×=4.5.4.一个口袋里装有大小相同的5个小球,其中红色两个,其余3个颜色各不相同.现从中任意取出3个小球,其中恰有2个小球颜色相同的概率是________;若变量X为取出的三个小球中红球的个数,则X的数学期望EX=________.【解析】一个口袋里装有大小相同的5个小球,其中红色两个,其余3个颜色各不相同.现从中任意取出3个小球,基本事件总数n=C=10,其中恰有2个小球颜色相同包含的基本事件个数m=CC=3,所以其中恰有2个小球颜色相同的概率是p==;若变量X为取出的三个小球中红球的个数,则X的可能取值为0,1,2,P(X=0)==,P(X=1)==,P(X=2)==,所以数学期望EX=0×+1×+2×=.答案:。

高中数学选修课件第二章§超几何分布

高中数学选修课件第二章§超几何分布
实际应用中的考虑
在实际应用中,我们通常需要同时考虑期望和方差。例如,在制定抽样方案时,我们既要保证样本具 有代表性(即期望接近总体均值),又要控制抽样误差(即方差尽可能小)。这就需要我们根据具体 问题和数据特征来选择合适的抽样方法和样本容量。
04
超几何分布在统计学中应 用
抽样调查中应用
总体比例估计
样本抽取方式
超几何分布适用于不放回抽样,即每个样本被抽取后不再放回总体 中。若采用放回抽样方式,则不适用超几何分布。
概率计算公式的使用
在使用超几何分布的概率计算公式时,需确保各参数满足条件,如 N ≥ n, m ≥ k 等。同时,要注意组合数 C(n, k) 的计算方式及意义 。
期望值与方差的计算
在计算超几何分布的期望值与方差时,需正确运用公式并注意各参数 的含义及取值范围。
红球的概率。
根据超几何分布的概率计算 公式,可以计算出恰好摸到2
个红球的概率为 P(X=2)=C(6,2)*C(4,1)/C(10,
3)。
一批产品共有100件,其中5 件是次品,95件是正品。从 这批产品中任取3件,求取到
的次品数X的数学期望。
首先根据超几何分布的概率 计算公式,可以计算出取到0 件、1件、2件、3件次品的概 率,然后利用数学期望的公
后续章节预习提示
泊松分布
泊松分布是一种描述单位时间内随机事 件发生的次数的概率分布,与超几何分 布在某些条件下具有相似性质。预习时 应关注泊松分布的定义、性质及应用场 景。
VS
大数定律与中心极限定理
大数定律揭示了随机变量序列在大量重复 试验下的稳定性,而中心极限定理则阐明 了大量独立随机变量之和的分布近似于正 态分布的条件。预习时应理解这两个定理 的含义及应用条件。

初中数学 什么是超几何分布

初中数学  什么是超几何分布

初中数学什么是超几何分布在概率论中,超几何分布(Hypergeometric Distribution)是一种描述从有限总体中抽取样本中成功次数的概率分布。

与二项分布类似,超几何分布也涉及到独立重复实验,但不同之处在于每次抽样后总体数量会减少。

在初中数学中,学生通常会在学习概率论的过程中接触到超几何分布的概念和应用。

接下来,让我们详细探讨什么是超几何分布以及如何计算超几何分布的概率。

超几何分布的基本概念:1. 总体中有N 个物件,其中有M 个是成功的物件,剩下的N-M 个是失败的物件。

2. 从总体中进行n 次不放回抽样,抽样中成功的物件数量记为X。

3. 超几何分布描述了在不放回抽样的情况下,成功物件数量的概率分布。

超几何分布的概率质量函数:超几何分布的概率质量函数可以表示为:P(X=k) = C(M, k) * C(N-M, n-k) / C(N, n)其中,C(M, k) 表示从M 个物件中选取k 个的组合数;C(N-M, n-k) 表示从N-M 个物件中选取n-k 个的组合数;C(N, n) 表示总体中选取n 个物件的组合数。

计算超几何分布的概率步骤:1. 确定要计算的成功物件数量k。

2. 使用超几何分布的概率质量函数计算P(X=k)。

3. 根据需要,可以计算成功物件数量小于等于k 或大于等于k 的概率。

超几何分布的应用:超几何分布在实际生活中有着广泛的应用。

例如,在抽样调查中,如果我们从总体中抽取一部分样本进行调查,那么成功物件的数量就可以用超几何分布来描述。

另外,在质量控制、生物统计学、金融等领域,超几何分布也被广泛应用。

总的来说,超几何分布是概率论中的一种重要概率分布,通过学习和掌握超几何分布的概念和计算方法,可以帮助学生更好地理解概率理论,并且为将来的学习和工作打下坚实的基础。

三大分布--超几何分布

三大分布--超几何分布

(3)从含有5件次品的10件产品中,任取6件 其中恰有X件次品.X是否服从超几何分布?
析:若 X 服从超几何分布 其中N=10, n=6 ,M=5

由 k=0?,1, 2,, m ;m =min{M,n} 得 应有 k= 0,1,2,3,4,5 但显然有 k≠0 即 k=1,2,3,4,5 哪如何处理呢? 且看高考真题如何处理!
随机变量有范围 (高仿只用莫声张)

X
~ H(n
,M
,N)
,则
P( X
k ) C C k nk M NM CNn
( k=0?,1, 2,, m ; m=min{M,n} )
若随机变量 X 符合超几何分布的条件 但 k ∈ {0,1,2,…,m } ,则 ①虽然 X 不是“正品”的超几何分布
②但概率公式,期望公式,仍然适用 即表象上;按照求一般分布列来处理 骨子里;按照超几何分布列来处理
⑧若 ⑨若
~ ~
H(n , G( p)
M , N) ,则
,则 E( )
E(
1 p
) nM , D( )
,
N
D(
)
1
p p2
nM
(N n)(N nN(N 1)
M
)
⑩ E( ) E( ) E()
〇11 若ξ,η相互独立,则 E() E( )E()
随机变量期望与方差的求法
(1).定义法: (2).性质公式法: (3).图象估算法: (4).作用估算法:
(k=0,1, 2,, m)
m =min{M,n}
从而X的分布列为
X
0
p
C C 0 n0 M NM
CNn
1
C C 1 n1 M NM CNn

超几何分布概率

超几何分布概率

超几何分布概率
超几何分布是一种离散概率分布,它描述了从有限总体中抽取固定大小的样本中成功的数量。

在超几何分布中,总体大小为N,其中有M个成功的元素,样本大小为n,那么超几何分布的概率可以表示为:
P(X=k) = (M choose k) * (N-M choose n-k) / (N choose n)
其中,(M choose k)表示从M个成功元素中选择k个的组合数,(N-M choose n-k)表示从N-M个失败元素中选择n-k个的组合数,(N choose n)表示从N个元素中选择n个的组合数。

超几何分布的期望和方差分别为:
E(X) = n * M / N
Var(X) = n * M * (N-M) * (N-n) / (N^2 * (N-1))
超几何分布的应用非常广泛,例如在质量控制中,可以使用超几何分布来计算从一批产品中抽取样本后,其中有多少个产品是合格的;在生物学中,可以使用超几何分布来计算从一个群体中抽取样本后,其中有多少个个体具有某种特征。

需要注意的是,超几何分布的前提是总体大小N是有限的,且样本大小n相对于总体大小N来说比较小。

如果样本大小n相对于总
体大小N来说比较大,那么超几何分布就不适用了,应该使用二项分布来描述。

超几何分布是一种非常重要的概率分布,它可以帮助我们计算从有限总体中抽取样本后成功的数量,具有广泛的应用价值。

超几何分布超几何分布

超几何分布超几何分布

第二章 概 率
(2)由题意可知 X 的取值可能有 0,10,20,50,60,100, 110,150,200. P(X= 0)=CC2127000 =136310, P(X= 10)=CC17021C00115=373, P(X= 20)=CC2121050 =3370, P(X= 50)=CC17021C00110=1949, P(X= 60)=CC11021C00115=313,
栏目 第二十八页导,引共41页。
第二章 概 率
[解] (1)从袋中随机摸 4 个球的情况为 1 红 3 黑,2 红 2 黑,3 红 1 黑,4 红四种情况.1 分 分别得分为 5 分,6 分,7 分,8 分.
故 X 的可能取值为 5,6,7,8, 3 分 P(X=5)=CC14C47 33=345,4 分 P(X=6)=CC24C47 32=1385,5 分
P(X=
3)=CC36C41041
=8 , 21
P(X=
4)=CC46C41040
=1 , 14
栏目 第九页导,引共41页。
第二章 概 率
∴X 的分布列为
X
0
1
2
3
4
P
1
4
3
8
1
210
35
7
21
14
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第二章 概 率
方法归纳
解答此类题目的关键在于先分析随机变量是否满 足超 几何分布,如 果满足超几何分布的条件,则直接利用超几何分布概率公式来解.当
35 35 35
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第二章 概 率
[规范与警示] 1.在 处,将随机变量 X 的值取准确是 解答此题的关键.若在 处值取对,但将 处基本事 件总数或将 CkMCNn--kM计算错误,则导致失分,是易失分 点.在 处也易漏掉两种情况的一种,是又一个易失 分点.

超几何分布

超几何分布
设某种农作物的种子发芽率为 85﹪ 用变量 X 0 表示不发芽,变量 X 1 表示发芽。 则变量 X 的分布列为:
X P
Байду номын сангаас
0 15﹪
1 85﹪
5
【课堂扩展】
几何分布:
贝努利试验:每一次试验只有两种结果,即某事件 A 要 么发生, 要么不发生。 并且每次发生的概率都是相同的。 设某事件 A 发生的概率 p , 在 n 次贝努利试验中, 事件 A 在第 k 首次发生。 X 表示试验次数。 则变量 X 的分布列为:
C C P ( X k ) 那么变量 X 的分布列应为: C
⑴某人获得精美小礼品的概率是:
K 5
5 k 5 5 10
113 P( X 2) 1 P( x 2) 126
⑵他能获得一套丛书的概率是:
5 0 C5 C5 1 P( X 5) 5 C10 252
15
【范例讲解】
1
【复习】
离散型随机变量
离散型随机变量的定义:如果对于随机变量的所有取值可 以一一列出的的随机变量称之为“离散型随机变量”。
判断一个随机变量是否是离散型随机变量, 主要看变量的 取值能否按一定的顺序逐一列举出来。
2
【复习】
离散型随机变量的分布列
设离散型随机变量 X 的取值为 a1, a2 , a3 , , 变量 X 取 ai 的概率为 pi ,(其中 i 1, 2,3, ) 记作: P( X ai ) pi ,(其中 i 1, 2,3, ) 或把上式列成表:
1 2
3 C82C4 5 C12
3
4
5
5 0 C8 C4 5 C12
1 4 P( X k ) C8 C4 5 C12
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η = aξ
注3 :
是随机变量, 若 ξ 是随机变量,则 + b 其中 、b是常数)也是随机变量 . 是常数) (其中a 是常数
3、古典概型: 、古典概型
①试验中所有可能出现的基本事件只有有限个; 试验中所有可能出现的基本事件只有有限个; ②每个基本事件出现的可能性相等。 每个基本事件出现的可能性相等。
超几何分布 例1
超几何分布: 超几何分布: 一般地, 件次品的 件产品中, 一般地, 在含有 M 件次品的 N 件产品中,任 次品数, 取 n 件,其中恰有 X 件次品数, 则事件 {ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱX = k} 发
k n C M C N−−kM ( k = 0,1, 2,L , m ) 生的概率为 P ( X = k ) = n CN
多做练习: 多做练习: 2.设袋中有 N 个球,其中有 M 个红球, N − M 个黑球, 2.设袋中有 个球, 个红球, 个黑球, 个球, 个红球的概率是多少? 从中任取 n 个球, 问恰有 k 个红球的概率是多少? 记忆公式的前提是要会推导) (注:记忆公式的前提是要会推导)
3.盒中有 4 个白球,5 个红球,从中任取 3 个球, 则抽 个球, 3.盒中有 个白球, 个红球, 个红球的概率是( 出 1 个白球和 2 个红球的概率是( ) 37 17 10 17 (A) (B) (C) (D) 42 42 21 21 许多问题其实就是超几何分布问题) (注:许多问题其实就是超几何分布问题)
X P 3、两点分布列 、
0 1—p
1 p
象上面这样的分布列称为两点分布列。如果随机变量 的分 象上面这样的分布列称为两点分布列。如果随机变量X的分 两点分布列 布列为两点分布列,就称X服从两点分布,而称p=P(X=1)为 服从两点分布 布列为两点分布列,就称 服从两点分布,而称 为 成功概率。 成功概率。
练习: 练习: 1.从装有 个红球, 个球, 1.从装有 3 个红球,2 个白球的袋中随机取出 2 个球, 个红球, 分布列. 设其中有 ξ 个红球,求 ξ 的分布列. 2.设袋中有 N 个球,其中有 M 个红球, N − M 个黑球, 2.设袋中有 个球, 个红球, 个黑球, 个球, 个红球的概率是多少? 从中任取 n 个球,问恰有 k 个红球的概率是多少? 记忆公式的前提是要会推导) (注:记忆公式的前提是要会推导) 3.盒中有 4 个白球,5 个红球,从中任取 3 个球,则抽 3.盒中有 个白球, 个红球, 个球, 个红球的概率是( 出 1 个白球和 2 个红球的概率是( ) 37 17 10 17 (A) (B) (C) (D) 42 42 21 21 许多问题其实就是超几何分布问题) (注:许多问题其实就是超几何分布问题) 4.从一副不含大小王的 4.从一副不含大小王的 52 张扑克牌中任意抽出 5 张, 至 的概率是_____. 少有 3 张 A 的概率是_____.
m P( A) = n
二、离散型随机变量的分布列
1、设随机变量 ξ 的所有可能的取值为 x 1 , x 2 , x 3 , ⋅ ⋅ ⋅ , x i , ⋅ ⋅ ⋅ , 、 ξ 的每一个取值 xi (i = 1, 2, ⋅⋅⋅, n) 的概率为 P (ξ = xi ) = p i,则称表格
xn
ξ
P
x1
ξ
的分布列
会求离散型随机变量的概率分布列: 会求离散型随机变量的概率分布列:
(1)找出随机变量ξ的所有可能的取值 xi (i =1,2,L (1)找出随机变量ξ 找出随机变量 ); (2)求出各取值的概率 (2)求出各取值的概率 P(ξ = xi ) = pi ; (3)列成表格。 (3)列成表格。 列成表格 明确随机变量的具体取值 所对应的概率事件
其中 m = min { M , n} ,且 n≤N, M ≤N, n, M, N ∈ N* .
的分布列为超几何分布列, 称随机变量 X 的分布列为超几何分布列,且称随机 变量 X 服从超几何分布 注:⑴超几何分布的模型是不放回抽样 ⑵超几何分布中的参数是 M,N,n
1.在某年级的联欢会上设计了一个摸奖游戏 在一 在某年级的联欢会上设计了一个摸奖游戏, 例 1.在某年级的联欢会上设计了一个摸奖游戏, 个白球, 个口袋中装有 10 个红球和 20 个白球,这些球除颜色 外完全相同. 个球. 外完全相同.游戏者一次从中摸出 5 个球.至少摸到 3 个红球就中奖,求中奖的概率. 01) 个红球就中奖,求中奖的概率.(精确到 0.001)
p1
x2
p2
··· ···
xi
pi
··· ···
概率分布,简称 分布列. 为随机变量 ξ 的概率分布 简称 ξ 的分布列. 分布列的构成 注: 1、分布列的构成 的所有取值. ⑴列出了随机变量 ξ 的所有取值. 每一个取值的概率. ⑵求出了 ξ 的每一个取值的概率. 2、分布列的性质 分布列的性质 ⑴ p i ≥ 0 , i = 1, 2 ,⋅ ⋅ ⋅ ⑵ p1 + p 2 + ⋅ ⋅ ⋅ = 1 有时为了表达简单, 有时为了表达简单,也用等式 P(ξ = xi ) = pi , i = 1, 2,3,..., n 表示
2、离散型随机变量 、
所有取值可以一一列出的随机变量,称为离 所有取值可以一一列出的随机变量,称为离 散型随机变量。 散型随机变量。 如果随机变量可能取的值是某个区间的一切 这样的随机变量叫做连续型随机变量 连续型随机变量. 值,这样的随机变量叫做连续型随机变量.
注1:随机变量分为离散型随机变量和连续型 随机变量。 随机变量。 注2:某些随机试验的结果不具备数量性质, 某些随机试验的结果不具备数量性质, 但仍可以用数量来表示它。 但仍可以用数量来表示它。
什么是超几何分布? 什么是超几何分布? 先思考一个例子: 先思考一个例子 : 1.在含有 件产品中, 思考 1.在含有 5 件次品的 100 件产品中 ,任取 3 件,求取到的次品数 X 的分布列. 求分布列一定要说 的分布列
的取值范围! 解 :∵ X 的可能取值为 0,1,2,3. 明 k 的取值范围! ∵ 3 C 5k C 95− k ( k = 0,1, 2, 3) 又∵ P ( X = k ) = 3 C100 ∴随机变量 X 的分布列是 X 0 1 2 3 0 3 1 2 1 0 P C 5 C 95 C 5 C 95 C 52C 95 C 53C 95 3 3 3 3 C 100 C100 C 100 C 100
解:设摸出红球的个数为 X, 则 X 服从超几何分 , 布,其中 N = 30, M = 10, n = 5 , 于是由超几何分布 模型得中奖的概率 P ( X ≥ 3) = P ( X = 3) + P ( X = 4) + P ( X = 5)
3 2 4 1 5 0 C10C 20 C10C 20 C10C 20 = + + 5 5 5 C 30 C 30 C 30 ≈0.191
例 5、在掷一枚图钉的随机试验中 令 在掷一枚图钉的随机试验中,令
1, 针尖向上 X = 0, 针尖向下
如果会尖向上的概率为p,试写出随机变量 的分布列 如果会尖向上的概率为 试写出随机变量X的分布列 试写出随机变量 根据分布列的性质,针尖向下的概率是 解:根据分布列的性质 针尖向下的概率是 根据分布列的性质 针尖向下的概率是(1—p),于是, ,于是, 随机变量X的分布列是 的分布列是: 随机变量 的分布列是:
设摸出的红球的个数为 X k n CMCN−kM − (k = 0,1,2L, m), m = min{ M, n} 则 P( X = k) = n CN
C
5.
6.
7、
这两个问题的求解方法一样吗? 这两个问题的求解方法一样吗
超几何分布: 超几何分布:适用于不放回抽取
本小题第二问是二项分布这是我们 后面要研究的内容
超几何分布
一、复习引入: 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,(或 如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,(或 ,( 随着试验结果变化而变化的变量),那么这样的变量 随着试验结果变化而变化的变量),那么这样的变量 ), 叫做随机变量. 叫做随机变量. 随机变量常用希腊字母X、Y、ξ、η等表示。 等表示。 随机变量常用希腊字母X
1答案 答案 3答案 答案
多做练习: 多做练习: 1.从装有 个红球, 个球, 1.从装有 3 个红球,2 个白球的袋中随机取出 2 个球, 个红球, 分布列. 设其中有 ξ 个红球 ,求 ξ 的分布列.
解:设摸出红球的个数为 X,则 X 服从超 , 几何分布, 几何分布,其中 N = 5, M = 3, n = 2 , ∴ X 的可能取值为 0,1,2. k 2 C3 C2 −k ( k = 0,1, 2) ∴ P( X = k ) = 2 C5 ∴随机变量 X 的分布列是 X 0 1 2 P 1 3 3 10 5 10
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