离散型随机变量及其概率分布(理)
概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布 第二节 离散型随机变量及其概率分布
以X记“第1人维护的20台中同一时刻发生故障的台 数”以Ai ( i 1,2,3,4)表示事件“第i人维护的20台中 ,
发生故障时不能及时维修”, 则知80台中发生故障
而不能及时维修的概率为
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
P ( A1 A2 A3 A4 ) P ( A1 )
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
3、独立重复试验与二项分布 (1)独立重复试验
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
例5 某射手在一定条件下,独立地向目标连续射 击4次,如果每次击中目标的概率为0.8,求 ①恰好中三次的概率;②至少击中三次的概率。
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
例5 某射手在一定条件下,独立地向目标连续射 击4次,如果每次击中目标的概率为0.8,求 ①恰好中三次的概率;②至少击中三次的概率。
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
练习1 某类灯泡使用时数在1000小时以上 的概率是0.2,求三个灯泡在使用1000 小时以后最多只有一个坏了的概率.
解: 设X为三个灯泡在使用10ห้องสมุดไป่ตู้0小时已坏的灯泡数 . 把观察一个灯泡的使用 时数看作一次试验, “使用到1000小时已坏” P{X 1} =P{X=0}+P{X=1} 视为事件A .每次试验, A )3+3(0.8)(0.2)2 =(0.2出现的概率为0.8
本例中,n=20,p=0.2, 所以,(n+1)p=4.2, 故k0=4。
三、几种常见离散型随机变量的概率分布
练习3 设有80台同类型设备,各台工作是相互独立 的发生故障的概率都是 0.01,且一台设备的故障能 由一个人处理. 考虑两种配备维修工人的方法 , 其 一是由四人维护,每人负责20台; 其二是由3人共同 维护台80.试比较这两种方法在设备发生故障时不 能及时维修的概率的大小. 解 按第一种方法
离散型随机变量及其分布规律
量。
离散型随机变量的取值
02 离散型随机变量的取值可以是整数、分数或任何可以
明确区分的数值。
离散型随机变量的概率
03
离散型随机变量的概率是指该随机变量取某个特定值
的概率,可以通过概率分布表或概率函数来描述。
性质
离散性
离散型随机变量的取值是离散的,可以一一列举出来。
有限性
离散型随机变量的取值范围通常是有限的,也可以是 无限的但可以划分为若干个有限区间。
Excel、SPSS、SAS等统计软件都提供了模 拟实验的功能。
操作步骤
在软件中设置离散型随机变量的分布参数, 运行模拟实验,并输出结果。
结果分析
根据软件提供的统计量,对模拟实验结果进 行分析和解释。
实验结果分析
数据整理
将模拟实验结果整理成表格或图形,以便更直观地展示。
对比分析
将不同实验条件下的结果进行对比,分析离散型随机变量的分布 规律。
结论总结
根据实验结果和分析,总结离散型随机变量的分布规律,并给出 实际应用的建议。
感谢观看
THANKS
概率性
离散型随机变量具有概率性,即其取每个特定值的概 率是确定的。
例子
01
投掷一枚骰子,出现1、2、3、4、5、6点数中的任何一个点数 都是一个离散型随机变量。
02
从一副扑克牌中抽取一张牌,出现红桃、黑桃、梅花、方块中
的任何一种花色都是一个离散型随机变量。
一个人的身高,由于可以明确区分不同的身高值,因此也是一
分布函数具有归一性,即P(X=x)在所有可能取值上的概率之和为1,即 P(X=x)从-∞到+∞的积分值为1。
对于任意实数x1<x2,P(X=x1)>=P(X=x2)。
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
高中数学--离散型随机变量及其分布列..
【思路点拨】
(1)总取法为 C3 10,关键是求出三个小球
上的数字各不相同有多少取法;(2)先确定 X 的求值,再确定 X 取每个值的概率;(3)由计分范围确定 X 的范围,利用的结 论求概率.
【尝试解答】 (1)法一:“一次取出的 3 个小球上的数
1 1 1 C3 C 5 2C2C2 2 字互不相同”的事件记为 A,则 P(A)= = . C3 3 10
ξ P
1 5 31
2 10 31
3 10 31
4 5 31
5 1 31
5 10 10 5 1 80 从而 E(ξ)=1× +2× +3× +4× +5× = . 31 31 31 31 31 31
∴共有 8C2 3对相交棱.
2 8×3 4 8C3 ∴P(ξ=0)= 2 = = . C12 66 11 4 【答案】 11
• 1.离散型随机变量 • (1)随机变量:将随机现象中试验(或观 数 测)的每一个可能的结果都对应于一个 , 这种对应称为一个随机变量,通常用大写 X Y 的英文字母如 、 来表示. • (2)离散型随机变量 一一列出 • 所有取值可以 的随机变乓球, 其中9个新的,3个旧的,从盒中任取3个球 来用,用完后装回盒中,此时盒中旧球个 数X是一个随机变量,其分布列为P(X),则 P(X1 =4)的值为( ) 27
A. 220 B. 55 27 C. 220
1 C2 27 3C9 故 P(X=4)= 3 = . C12 220
•
袋中装着标有数字1,2,3,4,5 的小球各2个,从袋中任取3个小球,按3个 小球上最大数字的9倍计分,每个小球被取 出的可能性都相等,用X表示取出的3个小 球上的最大数字,求: • (1)取出的3个小球上的数字互不相同的概 率; • (2)随相变量X的分布列; • (3)计分介于20分到40分之间的概率.
离散型随机变量及其分布列知识点
离散型随机变量及其分布列知识点离散型随机变量及其分布列知识点离散型随机变量是指在有限个或无限个取值中,只能取其中一个数值的随机变量。
离散型随机变量可以用分布列来描述其概率分布特征。
离散型随机变量的概率分布列概率分布列是描述离散型随机变量的概率分布的表格,通常用符号P 表示。
其一般形式如下:P(X=x1)=p1P(X=x2)=p2P(X=x3)=p3…P(X=xn)=pn其中,Xi表示随机变量X的取值,pi表示随机变量X取值为Xi的概率。
离散型随机变量的特点1. 离散型随机变量只取有限或无限个取值中的一个,变化不连续。
2. 取值之间具有间隔或间距。
3. 每个取值对应一个概率,概率分布可用概率分布列来体现。
4. 概率之和为1。
离散型随机变量的常见分布1. 0-1分布0-1分布是指当进行一次伯努利试验时,事件发生的概率为p,不发生的概率为1-p的离散型随机变量的分布。
其分布列为:P(X=0)=1-pP(X=1)=p2. 二项分布二项分布是进行n次伯努利试验中,事件发生的概率为p,不发生的概率为1-p时,恰好出现k次事件发生的离散型随机变量的分布。
其分布列为:P(X=k)=C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)其中,C(n,k)为从n中选出k个的组合数。
3. 泊松分布泊松分布是指在某个时间段内,某一事件发生的次数符合泊松定理的离散型随机变量的分布。
其分布列为:P(X=k)=λ^ke^(-λ)/k!其中,λ为这段时间内事件的平均发生次数。
总结离散型随机变量及其分布列是概率论中的重要基础概念之一,具有广泛的应用。
掌握离散型随机变量及其分布列的知识点对于深入理解概率论及其实际应用有重要意义。
2023年高考数学(理科)一轮复习——离散型随机变量及其分布列
感悟提升
分布列性质的两个作用 (1)利用分布列中各事件概率之和为1可求参数的值及检查分布列的正确性. (2)随机变量X所取的值分别对应的事件是两两互斥的,利用这一点可以求随机 变量在某个范围内的概率.
索引
考点二 离散型随机变量的分布列
例1 (12分)某市某超市为了回馈新老顾客,决定在2022年元旦来临之际举行 “庆元旦,迎新年”的抽奖派送礼品活动.为设计一套趣味性抽奖送礼品的活 动方案,该超市面向该市某高中学生征集活动方案,该中学某班数学兴趣小 组提供的方案获得了征用.方案如下:将一个4×4×4的正方体各面均涂上红色, 再把它分割成64个相同的小正方体.经过搅拌后,从中任取两个小正方体,记 它们的着色面数之和为ξ,记抽奖一次中奖的礼品价值为η.
索引
6.(2021·郑州检测)设随机变量X的概率分布列为
X1 2 34
P
1 3
m
1 4
1 6
5 则P(|X-3|=1)=___1_2____.
解析 由13+m+14+16=1,解得 m=14, P(|X-3|=1)=P(X=2)+P(X=4)=14+16=152.
索引
考点突破 题型剖析
KAODIANTUPOTIXINGPOUXI
索引
P(ξ=1)=CC13·C29 16=1386=12, P(ξ=2)=CC23·C29 06=336=112.
所以ξ的分布列为
ξ 012
P
5 12
1 2
1 12
索引
感悟提升
1.超几何分布描述的是不放回抽样问题,随机变量为抽到的某类个体的个数.超 几何分布的特征是: (1)考察对象分两类;(2)已知各类对象的个数;(3)从中抽取若干个个体,考查 某类个体数X的概率分布. 2.超几何分布主要用于抽检产品、摸不同类别的小球等概率模型,其实质是古 典概型.
概率论-离散型随机变量及其分布律、分布函数
4. 泊松分布
设随机变量X的分布律为 P{X k} ke , k 0,1,2,,
k!
其中 0是常数.则称 X 服从参数为的泊松分
布,记为 X ~ π().
通常在n很大,p很小时,用泊松分布近似代替二项分布, 简称泊松近似。
Cnk
pk (1 p)nk
k e
k!
,
其中 np ,可查表 p247 得到泊松分布的概率。
(2) n 重伯努利试验
伯努利资料
设试验 E 只有两个可能结果: A 及 A,则称 E 为伯努利试验. 设 P( A) p (0 p 1),此时P( A) 1 p.
将 E 独立地重复地进行n 次,则称这一串重 复的独立试验为n 重伯努利试验.
实例1 抛一枚硬币观察得到正面或反面的情况. 若将硬币抛 n 次,就是n重伯努利试验.
3
4
0.0625 0.0625
例2 随机变量 X 的概率分布律如下,求常数 c
X01 2
1
1
3
pk
c 2
c 4
c 8
3
解:∵ pk 1,
k 1
即 1c 1c 3c 1
248
∴
c8 9
例3 设随机变量 X 的概率分布律如下,
X 0 1 23 4 5 6 pk 0.1 0.15 0.2 0.3 0.12 0.1 0.03
分析:这是不放回抽样.但由于这批元件 的总数很大, 且抽查元件的数量相对于元 件的总数来说又很小,因而此抽样可近似 当作放回抽样来处理. 把检查一只元件是否为一级品看成是一次试 验, 检查20只元件相当于做20 重伯努利试验.
解: 以 X 记 20 只元件中一级品的只数,
则 X ~ b(20, 0.2), 因此所求概率为
高考数学选修知识讲解离散型随机变量及其分布列(理)
离散型随机变量及其分布列编稿:赵雷 审稿:李霞【学习目标】1.了解离散型随机变量的概念.2.理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念.3.掌握离散型随机变量的分布列的两个基本性质,并会用它来解决一些简单问题.4. 理解两个特殊的分布列:“两点分布”和“超几何分布”。
【要点梳理】要点一、随机变量和离散型随机变量1. “随机试验”的概念一般地,一个试验如果满足下列条件:a .试验可以在相同的情形下重复进行.B .试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个.c .每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,但在试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果.这种试验就是一个随机试验,为了方便起见,也简称试验.2.随机变量的定义一般地,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.通常用大写拉丁字母X ,Y ,Z (或小写希腊字母ξ,η,ζ)等表示。
要点诠释:(1)所谓随机变量,即是随机试验的试验结果和实数之间的一个对应关系,这种对应关系是人为建立起来的,但又是客观存在的。
例如,任意掷一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上这两种结果,虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但仍可以用数量来表示它,比如,我们用ξ来表示这个随机试验中出现正面向上的次数,则ξ=0,表示试验结果为反面向上,ξ=1,表示试验结果为正面向上。
(2)随机变量实质是将随机试验的结果数量化 。
3.离散型随机变量的定义如果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。
离散型随机变量的例子很多.例如某人射击一次可能命中的环数 X 是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,…,10;某网页在24小时内被浏览的次数Y 也是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0, 1,2,….4. 随机变量的分类随机变量有以下两种:(1)离散型随机变量:(2)连续型随机变量: 如果随机变量可以取其一区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量.要点诠释:离散型随机变量和连续型随机变量的区别:离散型随机变量,它所可能取的值为有限个或至多可列个,或者说能将它的可能取值按一定次序一一列出.连续性随机变量可取某一区间内的一切值,我们无法将其中的值一一列举.例如,抛掷一枚骰子,可能出现的点数就是一个离散型随机变量;某人早晨在出租车站等出租车的时间(单位:秒)就不是一个离散型随机变量.5. 若是随机变量,其中a,b 是常数,则也是随机变量,并且不改变其属性(离散型、连续型)。
《概率论》第2章2离散型随机变量-24页文档资料
第二章 随机变量及其分布
§2 离散型随机变量及其分布律 11/23
则
P{X1}P(A1) p
P{X2}P(A1A2)P(A2| A1)P(A1) p(1 p)
P{X3}P(A1A2A3) P (A 3|A 1A 2)P (A 2|A 1 )P (A 1 ) p(1 p)2
P{X 4} P (A 1 A 2A 3A 4) P (A 1 A (12 A 3 pA )4 3)
故 X的分布律为
P{X 0} 1 8
P{X
1}
3 8
P{X 2} 3 8
所有样本点 遍历一次
全部和为1
P{X 3} 1 8
分布律有什么特点
第二章 随机变量及其分布
§2 离散型随机变量及其分布律 3/23
pk0, k1,2,
pk 1
k 1
pk P{X xk}
k1
k1
P
U{X
k 1
xk }
P(S) 1
第二章 随机变量及其分布
§2 离散型随机变量及其分布律 8/23
只产生两个结果 A , 的A 试验 伯努利试验产生什么样的随机变量
将伯努利试验独立重复进行 n 次的试验
某战士用步枪对目标进行射击,记
Байду номын сангаас
A { 击中目标 } ,A { 没击中目标 } 每射击一次就是一个伯努利试验 ,如果对目标进行 n 次射
第二章 随机变量及其分布
§2 离散型随机变量及其分布律 6/23
如果 r.v 的X 分布律为
P{X c}1
则称 r.v 服X 从 单点,分其布中 为常数c
第二节 离散型随机变量及其分布1
广
东
工
业
广
大 学
东 工 业
主讲教师:
大 学
上页 下页 返回
第二章 随机变量
§1 随机变量及其分布函数 §2 离散型随机变量及其分布 §3 连续型随机变量及其分布 §4 随机变量函数的分布
广 东 工 业 大 学
上页 下页 返回
§2 离散型随机变量及分布
一、离散型随机变量的定义
有些随机变量,它全部可能取的值只有有限 个,或者,虽然有无限多个可能的值,但这些值 可以无遗漏地一个接一个地排列出来(即可列 个),称这种随机变量为离散型随机变量。
二项分布描述的是n重贝努里试验中出现
“成功”(事件A发生)次数ξ的概率分
布.
在解应用题时需要注意判断问题是否
为贝努利概型,可否用二项分布求解. 广 东 工 业 大 学
上页 下页 返回
例 医生对5个人作某疫苗接种试验,设已知对试验反应呈阳性的
概率为p=0.45,且各人的反应相互独立。若以 记反应为阳性的人数。 (1)写出 的分布律;(2)恰有3人反应为阳性的概率;(3)至少有2
0.453(1
0.45)2
0.276;
广
(3)至 少 有2人 反 应 呈 阳 性 的 概 率 是
东 工
P( 2) 1 p( 0) p( 1)
业 大
1
(1
0.45)
5
C
1 5
0.45(1
0.45)4 0.744.
上页 下页
返回
学
若X : b(n,p),则明显地成立以下公式:
1.在n重贝努利 试验中,事件A发生的次 数在k1与k2之间的概 率是
下面求P{ξ=k}
概率与数理统计 第二章-2-离散型随机变量及其分布律
(0–1)分布的分布律也可以写成:
P{X k} pk (1 p)1k , k 0,1,0 p 1.
两点分布的模型为:
(1)Ω= {1, 2}, 只有两个基本事件。
P({1}) = p , P({2}) = 1-p =q.
令
X
()
1, 0,
1, 2,
(2) W A A ,有两个结果。
1
2
P 0.04 0.32 0.64
PX 0 0.2 0.2 0.04
PX 1 0.80.2 0.20.8 0.32
PX 2 0.8 0.8 0.64
(2) ∵是并联电路 ∴ P{线路接通} =P{只要一个继电器接通} =P{X≥1} =P{X=1}+P{X=2}=0.32+0.64=0.96
所以,X 的概率分布为
P{X k } C4k p k (1 p )4k ,
k 0, 1, 2, 3, 4 .
(1) 伯努利试验 若随机试验E只有两个可能的结果: 事件A发生与事件A不发生,则称这样的 试验为伯努利(Bermourlli)试验。记
P(A) p, P(A) 1 p q (0 p 1),
P{X=1}:o o o Co41 p1(1 p)41
P{X=2}:o o oo oo oo C42opo2(1oop)42
P{X=3}:ooo oo o o oo oooC43 p3(1 p)43 P{X=4}:oooo C44 p4(1 p )44 p4
其中“×”表示未中,“○”表示命中。
P(A) p, P(A) 1 p ;
③ 各次试验相互独立。
我们关心的问题是:
n次的独立伯努利试验中,事件A发生的次数 及A发生k次的概率。
常用离散型随机变量的概率分布
常用离散型随机变量的概率分布一、离散型随机变量的概念及特点离散型随机变量是指在一定条件下,其取值只能是有限个或者可数个的随机变量。
与连续型随机变量相对应,离散型随机变量的取值只能是整数或者某些特定的值。
因此,它们具有以下几个特点:1. 取值有限或可数2. 每个取值的概率都不为03. 不连续4. 概率分布可以用概率质量函数来描述二、常用离散型随机变量的概率分布及其性质1. 伯努利分布伯努利分布是一种最简单的二项分布,它只涉及到一个试验和两种结果。
伯努利分布表示为:X~B(1,p),其中p表示事件发生的概率,1-p表示事件不发生的概率。
性质:(1)期望:E(X)=p(2)方差:Var(X)=p(1-p)2. 二项分布二项分布是多次独立重复进行相同试验中成功次数的概率分布。
二项分布表示为:X~B(n,p),其中n表示试验次数,p表示每次试验成功的概率。
性质:(1)期望:E(X)=np(2)方差:Var(X)=np(1-p)3. 泊松分布泊松分布是描述单位时间内某事件发生次数的概率分布。
泊松分布表示为:X~P(λ),其中λ表示单位时间内事件发生的平均次数。
性质:(1)期望:E(X)=λ(2)方差:Var(X)=λ4. 几何分布几何分布是描述在一系列独立重复试验中,第一次成功所需的试验次数的概率分布。
几何分布表示为:X~G(p),其中p表示每次试验成功的概率。
性质:(1)期望:E(X)=1/p(2)方差:Var(X)=(1-p)/p^25. 超几何分布超几何分布是描述从有限个物品中抽取不放回地抽取n个物品,其中有m个特定类型的物品的概率分布。
超几何分布表示为:X~H(N,M,n),其中N表示总共有多少个物品,M表示特定类型的物品有多少个,n表示抽取多少个物品。
性质:(1)期望:E(X)=nM/N(2)方差:Var(X)=nM/N*(N-M)/(N-1)三、离散型随机变量的应用离散型随机变量在实际生活中有广泛的应用。
离散型随机变量及其函数的分布
对于两个离散型随机变量X和Y,它们的联合分布可以表示为P(X=x,Y=y),其中x和y是 所有可能取值的集合。联合分布可以用来计算两个随机变量的期望和方差。
04
离散型随机变量的函数
线性函数
线性函数
$Y = aX + b$,其中$a$和 $b$为常数。
分布性质
线性函数会改变随机变量的 均值和方差,但不会改变其 离散性。
离散型随机变量的分布函数
定义
离散型随机变量的分布函数是描述随机 变量取值概率的函数,通常用F(x)表示。
VS
性质
分布函数F(x)的值等于随机变量X小于等 于x的所有可能取值的概率之和。
离散型随机变量的概率分布
定义
离散型随机变量的概率分布是描述随机变量 取各个可能值的概率的函数,通常用P(X=x) 表示。
组合概率
如果事件A和B是独立的,那么P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(A∩B)。
条件概率
如果事件A和B是独立的,那么P(B|A)=P(B)。
独立性与期望、方差的关系
期望
如果随机变量X和Y是独立的,那么E(XY)=E(X)E(Y)。
方差
如果随机变量X和Y是独立的,那么D(X+Y)=D(X)+D(Y) 。
性质
方差具有线性性质,即D(aX+b)=a^2D(X),其中a和b是常 数。
方差的期望
对于离散型随机变量X,有D(D(X))=D(X)。
离散型随机变量的期望与方差的计算
期望的计算
根据离散型随机变量的定义和概率分布,计算每个可能取值的概率加权和。
方差的计算
根据离散型随机变量的定义和概率分布,计算每个可能取值的概率加权平方与期望值的 差的平方。
离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量的概率分布一、定义与性质1.离散型随机变量:随机变量X的取值是 countable 的,即X的所有可能取值可以构成一个可数集合。
2.概率分布:离散型随机变量的概率分布是指随机变量取每一个可能值的概率。
3.概率的基本性质:a.非负性:概率值非负,即P(X=x)≥0。
b.归一性:所有可能取值的概率之和为1,即ΣP(X=x)=1。
c.互斥性:不同取值之间的概率没有交集,即P(X=x1)∩P(X=x2)=0(x1≠x2)。
二、概率分布的数学描述1.概率质量函数(Probability Mass Function, PMF):离散型随机变量的概率分布通常用概率质量函数f(x)来描述,定义为P(X=x)=f(x)。
2.概率分布表:将所有可能的取值及其对应的概率列成表格,称为概率分布表。
3.伯努利分布(Bernoulli distribution):定义在随机试验成功(记为1)和失败(记为0)上的两点分布,其概率质量函数为P(X=1)=p,P(X=0)=1-p。
4.二项分布(Binomial distribution):在n次独立重复试验中,成功次数的离散型随机变量遵循二项分布,其概率质量函数为P(X=k)=C(n,k)p k(1-p)(n-k),其中,n为试验次数,k为成功次数,p为每次试验成功的概率。
5.几何分布(Geometric distribution):在伯努利试验中,第一次成功之前试验次数的离散型随机变量遵循几何分布,其概率质量函数为P(X=k)=(1-p)^(k-1)p。
6.负二项分布(Negative binomial distribution):在伯努利试验中,试验次数达到r次之前成功次数的离散型随机变量遵循负二项分布,其概率质量函数为P(X=k)=C(r-1,k-1)(1-p)(r-k)p k。
7.超几何分布(Hypergeometric distribution):从N个对象中抽取n 个,其中有K个成功对象,抽取k个成功对象的离散型随机变量遵循超几何分布,其概率质量函数为P(X=k)=C(K,k)C(N-K,n-k)/C(N,n)。
第十章 统计与概率10-8离散型随机变量及其概率分布(理)
第10章 第8节一、选择题1.(2010·厦门质检)设随机变量ξ的分布列为P (ξ=k )=m ⎝⎛⎭⎫23k(k =1,2,3),则m 的值为( ) A.1738 B.2738 C.1719 D.2719 [答案] B[解析] m ⎝⎛⎭⎫231+m ⎝⎛⎭⎫232+m ⎝⎛⎭⎫233=1,∴m =2738.故选B. 2.(2010·辽宁理)两个实习生每人加工一个零件,加工为一等品的概率分别为23和34,两个零件是否加工为一等品相互独立,则这两个零件中恰有一个一等品的概率为( )A.12B.512C.14D.16 [答案] B[解析] 恰有一个一等品即一个是一等品,另一个不是,则情形为两种,即甲为一等品,乙不是或乙为一等品甲不是,∴P =23×⎝⎛⎭⎫1-34+⎝⎛⎭⎫1-23×34=512,故选B. 3.从甲袋中摸出一个红球的概率为13,从乙袋中摸出一个红球的概率是12,从两袋中各摸出一个球,则概率等于23的是( )A .2个球不都是红球的概率B .2个球都是红球的概率C .至少有1个红球的概率D .2个球中恰好有1个红球的概率 [答案] C[解析] 两袋中各摸出一个球: ①甲红,乙红,P 1=13×12=16;②甲红,乙不是红,P 2=13×⎝⎛⎭⎫1-12=16; ③甲不是红,乙红,P 3=⎝⎛⎭⎫1-13×12=13; ④甲、乙都非红,P 4=⎝⎛⎭⎫1-13⎝⎛⎭⎫1-12=13. 因此A 的概率为56,B 的概率为16,C 的概率为23,D 的概率为12,故选C.4.(2010·山东省实验中学)种植两株不同的花卉,它们的存活率分别为p 和q ,则恰有一株存活的概率为( )A .p +q -2pqB .p +q -pqC .p +qD .pq [答案] A[解析] 恰有一株存活的概率为p (1-q )+q (1-p )=p +q -2pq .5.设随机变量ξ的分布列为P (ξ=k )=ck +1,k =0,1,2,3,则E (ξ)=( )A.1225B.2325C.1350D.4625 [答案] B[解析] 由条件知c +c 2+c 3+c 4=1,∴c =1225,故分布列为故E (ξ)=0×1225+1×625+2×425+3×325=2325,∴选B.6.(2010·江西文,9)有n 位同学参加某项选拔测试,每位同学能通过测试的概率是p (0<p <1).假设每位同学能否通过测试是相互独立的,则至少有一位同学能通过测试的概率为( )A .(1-p )nB .1-p nC .p nD .1-(1-p )n [答案] D[解析] 采用正难则反的方法,都通不过测试的概率为(1-P )n ,则至少有一个通过测试的概率为1-(1-P )n .选D.7.在一次抽奖中,一个箱子里有编号为1至10的十个号码球(球的大小、质地完全相同,但编号不同),里面有n 个号码为中奖号码,若从中任意取出4个小球,其中恰有1个中奖号码的概率为821,则这10个小球中,中奖号码小球的个数为( )A .2B .3C .4D .5 [答案] C[解析] 设有x 个小球的号码为中奖号码,则 P (X =1)=C x 1·C 10-x 3C 104=821,∴x (10-x )(9-x )(8-x )=480,将选项中的值代入检验知,选C.8.在四次独立重复试验中,事件A 在每次试验中出现的概率相同,若事件A 至少发生一次的概率为6581,则事件A 恰好发生一次的概率为( )A.13B.23C.3281D.881 [答案] C[解析] 设事件A 在每次试验中发生的概率为p ,则事件A 在4次独立重复试验中,恰好发生k 次的概率为P k =C 4k p k (1-p )4-k (k =0,1,2,3,4),∴p 0=C 40p 0(1-p )4=(1-p )4,由条件知1-p 0=6581,∴(1-p )4=1681,∴1-p =23,∴p =13,∴p 1=C 41p ·(1-p )3=4×13×⎝⎛⎭⎫233=3281,故选C.9.(2010·衡阳模拟)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ξ次球,则P (ξ=12)等于( )A .C 1210·⎝⎛⎭⎫3810·⎝⎛⎭⎫582 B .C 119·⎝⎛⎭⎫389·⎝⎛⎭⎫582·38C .C 119·⎝⎛⎭⎫589·⎝⎛⎭⎫382D .C 119·⎝⎛⎭⎫389·⎝⎛⎭⎫582 [答案] B[解析] 从口袋中任取一球,取到红球的概率为38.重复进行了ξ次取球试验,其中红球恰好取到了10次,ξ=12即进行了12次试验,其中前11次试验中出现了9次红球,第12次试验结果为红球,∴P (ξ=12)=C 119·⎝⎛⎭⎫389×⎝⎛⎭⎫582×38. 10.口袋里放有大小相等的两个红球和一个白球,有放回地每次摸取一个球,定义数列{a n }:a n =⎩⎪⎨⎪⎧-1 第n 次摸取红球1 第n 次摸取白球,如果S n 为数列{a n }的前n 项和,那么S 7=3的概率为( )A .C 75⎝⎛⎭⎫132·⎝⎛⎭⎫235B .C 72⎝⎛⎭⎫232·⎝⎛⎭⎫135 C .C 75⎝⎛⎭⎫132·⎝⎛⎭⎫235D .C 73⎝⎛⎭⎫132·⎝⎛⎭⎫235 [答案] B[分析] 关键是弄清S 7=3的含义:S 7=a 1+a 2+…+a 7,而a i 的取值只有1和-1,故S 7=3表示在a i 的七个值中有5个1、2个-1,即七次取球中有5次取到白球、2次取到红球.[解析] S 7=a 1+a 2+…+a 7=3表示七次取球试验中,有2次取到红球,而一次取球中,取到红球的概率P 1=23,∴所求概率为P =C 72⎝⎛⎭⎫232·⎝⎛⎭⎫135. 二、填空题11.(2010·山东枣庄模拟)设随机变量X ~B (n,0.5),且D (X )=2,则事件“X =1”的概率为________(用数字作答)[答案]132[解析] ∵X ~B (n,0.5),∴D (X )=n ×0.5×(1-0.5)=2,∴n =8.∴事件“X =1”的概率为P (X =1)=C 81×0.5×0.58-1=132. 12.为了了解学生的体能素质,随机抽取一小组进行体能检测,要求每位学生长跑、跳远至少通过一项才算合格,已知通过长跑测试的有2人,通过跳远测试的有5人,现从中选2人,设ξ为选出的人中既通过长跑测试又通过跳远测试的人数,且P (ξ>0)=710,则该小组有______人.[答案] 5[解析] 设该小组共有x 人,其中既通过长跑测试又通过跳远测试的有y 人,则 ⎩⎪⎨⎪⎧P (ξ>0)=C y 1C x -y 1+C y 2C x 2=710(2-y )+y +(5-y )=x 解得x =5或x =11237(舍去).所以该小组一共有5人.13.在一次考试的5道题中,有3道理科题和2道文科题,如果不放回的依次抽取2道题,则在第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科题的概率为________.[答案] 12[解析] 设第一次抽到理科题为事件A ,第二次抽到理科题为事件B ,则两次都抽到理科题为事件A ∩B ,∴P (A )=35,P (A ∩B )=310,∴P (B |A )=P (A ∩B )P (A )=12.[点评] 由于是不放回抽样,故在第一次抽到理科题条件下,相当于有2道理科题和2道文科题,从中抽一道,抽到理科题的概率为多少,故为P =12.14.(2010·上海大同中学模考)一个箱子中装有大小相同的1个红球,2个白球,3个黑球,现从箱子中一次性摸出3个球,每个球是否被摸出是等可能的,用ξ表示摸出的黑球数,则ξ的数学期望E (ξ)=________.[答案] 32[解析] P (ξ=0)=C 33C 30C 63=120,P (ξ=1)=C 32C 31C 63=920,P (ξ=2)=C 31C 32C 63=920,P (ξ=3)=C 30C 33C 63=120,∴E (ξ)=0×120+1×920+2×920+3×120=32.三、解答题15.(2010·温州十校)一袋子中有大小相同的2个红球和3个黑球,从袋子里随机取球,取到每个球的可能性是相同的,设取到一个红球得2分,取到一个黑球得1分.(1)若从袋子里一次取出3个球,求得4分的概率;(2)若从袋子里每次摸出一个球,看清颜色后放回,连续摸2次,求所得分数ξ的分布列及数学期望.[解析] (1)从袋子里一次取出3个球,得4分的概率为P =C 32C 21C 53=35.(2)依题意,ξ的可能取值为2,3,4.P (ξ=2)=⎝⎛⎭⎫352=925,P (ξ=3)=C 21×35×25=1225,P (ξ=4)=⎝⎛⎭⎫252=425,故ξ的分布列为故ξ的数学期望E (ξ)=2×925+3×1225+4×425=145.[点评] 取球问题是随机变量的常见题型,要注意球有无颜色限制,摸球的方法,终止摸球的条件,记分方法等等附加了哪些限制条件,请再练习下列两题:1°口袋里装有大小相同的4个红球和8个白球,甲、乙两人依规则从袋中有放回地摸球,每次摸出一个,规则如下:①若一方摸出一个红球,则此人继续进行下一次摸球;若一方摸出一个白球,则换成对方进行下一次摸球;②每一次摸球彼此相互独立,并约定由甲开始进行第一次摸球.求在前三次的摸球中:(1)乙恰好摸到一次红球的概率; (2)甲至少摸到一次红球的概率;(3)甲摸到红球的次数ξ的分布列及数学期望.[解析] 记“甲摸球一次摸出红球”为事件A ,“乙摸球一次摸出红球”为事件B ,则 P (A )=P (B )=44+8=13,P (A -)=P (B -)=23,且事件A ,B 相互独立.(1)在前三次摸球中,乙恰好摸到一次红球的概率为 P ′=P (A A -B )+P (A -B B -) =13×23×13+23×13×23=29. (2)因为甲在前三次摸球中,没有摸到红球的概率为 P 1=P (A -·B )+P (A -·B -·A -) =23×13+⎝⎛⎭⎫233=1427, 所以甲至少摸到一次红球的概率为 P 2=1-P 1=1-1427=1327.(3)根据题意,ξ的可能取值为0,1,2,3,则 P (ξ=0)=P (A -·B )=P (A -·B -·A -) =23×13+⎝⎛⎭⎫233=1427, P (ξ=1)=P (A ·A -)=P (A -·B -·A ) =13×23+⎝⎛⎭⎫232×13=1027, P (ξ=2)=P (A ·A ·A -)=⎝⎛⎭⎫132×23=227,P (ξ=3)=P (A ·A ·A )=⎝⎛⎭⎫133=127. 故ξ的分布列为数学期望E (ξ)=0×1427+1×1027+2×227+3×127=1727.2°袋中共有10个大小相同的编号为1、2、3的球,其中1号球有1个,2号球有m 个,3号球有n 个.从袋中依次摸出2个球,已知在第一次摸出3号球的前提下,再摸出一个2号球的概率是13.(1)求m ,n 的值;(2)从袋中任意摸出2个球,设得到小球的编号数之和为ξ,求随机变量ξ的分布列和数学期望E (ξ).[解析] (1)记“第一次摸出3号球”为事件A ,“第二次摸出2号球”为事件B ,则P (B |A )=m 9=13, ∴m =3,n =10-3-1=6. (2)ξ的可能的取值为3,4,5,6.P (ξ=3)=1·C 31C 102=115,P (ξ=4)=1·C 61+C 32C 102=15,P (ξ=5)=C 31C 61C 102=25,P (ξ=6)=C 62C 102=13.ξ的分布列为E (ξ)=3×115+4×15+5×25+6×13=5.16.(2010·广东理,17)某食品厂为了检查一条自动包装流水线的生产情况,随机抽取该流水线上40件产品作为样本称出它们的重量(单位:克),重量的分组区间为(490,495],(495,500],…,(510,515],由此得到样本的频率分布直方图,如图所示.(1)根据频率分布直方图,求重量超过505克的产品数量.(2)在上述抽取的40件产品中任取2件,设Y 为重量超过505克的产品数量,求Y 的分布列.(3)从该流水线上任取5件产品、求恰有2件产品的重量超过505克的概率. [解析] (1)重量超过505克的产品数量是 40×(0.05×5+0.01×5)=40×0.3=12件. (2)Y 的分布列为(3)从流水线上取5 C 283C 122C 405=28×27×263×2×1×12×112×140×39×38×37×365×4×3×2×1=21×1137×19=231703. 17.一位学生每天骑自行车上学,从他家到学校有5个交通岗,假设他在交通岗遇到红灯是相互独立的,且首末两个岗遇到红灯的概率为p ,其余3个交通岗遇到红灯的概率均为12. (1)若p =23,求该学生在第三个交通岗第一次遇到红灯的概率;(2)若该学生至多遇到一次红灯的概率不超过518,求p 的取值范围.[解析] (1)记“该学生在第i 个交通岗遇到红灯”为事件A i (i =1,2,…,5), 则P (A -1A -2A 3)=⎝⎛⎭⎫1-23×⎝⎛⎭⎫1-12×12=112. 即该学生在第三个交通岗第一次遇到红灯的概率为112.(2)“该学生至多遇到一次红灯”指“没有遇到红灯(记为A )或恰好遇到一次红灯(记为B )”,P (A )=(1-p )2·⎝⎛⎭⎫1-123=18(1-p )2, P (B )=(1-p )2·C 31⎝⎛⎭⎫1-122×12+C 21p (1-p )×⎝⎛⎭⎫1-123=38(1-p )2+14p (1-p ). 由18(1-p )2+38(1-p )2+14p (1-p )≤518得, 13≤p ≤83,又0≤p ≤1,且p =1时,首末两个交通岗都必遇到红灯,不合题意,所以p 的取值范围是⎣⎢⎡⎭⎪⎫13,1.。
离散型随机变量及其分布列.
x+y=0.6 7x+10y=5.4
,由此解得y=0.4.
答案: 0.4
精品文档
2.(2010·安徽高考)品酒师需定期接受酒味鉴别功能测试, 一种通常采用的测试方法如下:拿出n瓶外观相同但品 质不同的酒让其品尝,要求其按品质优劣为它们排序; 经过一段时间,等其记忆淡忘之后,再让其品尝这n瓶 酒,并重新按品质优劣为它们排序,这称为一轮测 试.根据一轮测试中的两次排序的偏离程度的高低为其 评分. 现设n=4,分别以a1,a2,a3,a4表示第一次排序时被 排为1,2,3,4的四种酒在第二次排序时的序号,并令 X=|1-a1|+|2-a2|+|3-a3|+|4-a4|, 则X是对两次排序的偏离程度的一种描述.
预测2012年高考仍会继续考查分布列的求法及期望问 题.
精品文档
二、考题诊断 1.(2010·湖北高考)某射手射击所得环数ξ的分布列如下:
ξ7
8
9
10
Px
0.1
0.3
y
已知ξ的期望E(ξ)=8.9,则y的值为________.
精品文档
解析:依题意得x7+ x+0.01.8++0.23.+7+y=101y=8.9 ,即
离散型随机变量及其分布列 1.理解取有限值的离散型随机变量及其分布列的
概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性. 2.理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单
的应用.
精品文档
精品文档
[理 要 点] 一、离散型随机变量
随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量,常 用字母X、Y、ξ、η…表示. 所有取值可以 一一列出 的随机变量称为离散型随机 变量.
精品文档
[题组自测] 1.已知随机变量X的分布列为:
X0 1 234
第十章 第八节 离散型随机变量及其分布列与超几何分布(理)
[思路点拨 思路点拨] 思路点拨
[课堂笔记 (1)该顾客中奖,说明是从有奖的 张奖券中抽 课堂笔记] 该顾客中奖, 课堂笔记 该顾客中奖 说明是从有奖的4张奖券中抽 到了1张或 张 由于是等可能地抽取, 到了 张或2张,由于是等可能地抽取,所以该顾客中奖的 张或 概率为 P= = . =1- - .)
2 0.5
3 0.3
4 0
D.
X P
0
1
2
答案: 答案:C
2.袋中有大小相同的6只钢球,分别标有 .袋中有大小相同的 只钢球 分别标有1,2,3,4,5,6六个号 只钢球, 六个号 码,任意抽取2个球,设2个球号码之和为 ,则X的所有 任意抽取 个球, 个球号码之和为X, 的所有 个球 个球号码之和为 可能取值个数为 A.36 . C.9 . B.12 . D.8 . ( )
[特别警示 (1)解决该类问题的关键是搞清离散型随机变 特别警示] 特别警示 解决该类问题的关键是搞清离散型随机变 量X取每一个值时对应的随机事件,然后求出 取每一个值 取每一个值时对应的随机事件, 取每一个值时对应的随机事件 然后求出X取每一个值 的概率. 的概率. (2)列出分布列后,要注意应用分布列的性质检验所求的分 列出分布列后, 列出分布列后 布列或概率是否正确. 布列或概率是否正确.
从而由上表得两个分布列为: 从而由上表得两个分布列为: (1)2X+1的分布列: + 的分布列 的分布列: 2X+1 + P 1 0.2 3 0.1 5 0.1 7 0.3 9 0.3
(2)|X-1|的分布列: - 的分布列 的分布列: |X-1| - P 0 0.1 1 0.3 2 0.3 3 0.3
(或用间接法,即P=1- 或用间接法, 或用间接法 = -
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
10-8离散型随机变量及其概率分布(理)基础巩固强化1.设随机变量X 等可能取值1,2,3,…,n ,如果P (X <4)=0.3,那么( )A .n =3B .n =4C .n =10D .n =9[答案] C[解析] ∵P (X <4)=P (X =1)+P (X =2)+P (X =3)=3n =0.3,∴n =10.2.(2011·广州模拟)甲、乙两人同时报考某一所大学,甲被录取的概率为0.6,乙被录取的概率为0.7,两人是否被录取互不影响,则其中至少有一人被录取的概率为( )A .0.12B .0.42C .0.46D .0.88 [答案] D[解析] P =1-(1-0.6)×(1-0.7)=0.88.3.(2011·潍坊质检)甲、乙两人进行围棋比赛,比赛采取五局三胜制,无论哪一方先胜三局则比赛结束,假定甲每局比赛获胜的概率均为23,则甲以的比分获胜的概率为( )A.827B.6481C.49D.89[答案] A[解析] 设甲胜为事件A ,则P (A )=23,P (A )=13, ∵甲以的比分获胜,∴甲前三局比赛中胜2局,第四局胜,故所求概率为p =C 23·(23)2·13·23=827.4.在15个村庄中有是7个村庄交通不方便,现从中任意选10个村庄,用X 表示这10个村庄中交通不方便的村庄数,下列概率中等于C 47C 68C 1015的是( )A .P (X =2)B .P (X ≤2)C .P (X =4)D .P (X ≤4)[答案] C[解析] C 47C 68表示选出的10个村庄中有4个交通不方便,6个交通方便,∴P (X =4)=C 47C 68C 1015.5.(2011·苏州模拟)甲、乙两人独立地对同一目标各射击一次,命中率分别为0.6和0.5,现已知目标被击中,则它是被甲击中的概率为( )A .0.45B .0.6C .0.65D .0.75[答案] D[解析] 设“甲击中目标”为事件A ,“目标被击中”为事件B ,则所求概率为事件B 发生的条件下,A 发生的条件概率,∵P (AB )=0.6,P (B )=0.6×0.5+0.6×0.5+0.4×0.5=0.8,∴P (A |B )=P (AB )P (B )=0.60.8=0.75. 6.设两个相互独立事件A ,B 都不发生的概率为19,则A 与B 都发生的概率的取值范围是( )A .[0,89] B .[19,59] C .[23,89] D .[0,49][答案] D[解析] 设事件A ,B 发生的概率分别为P (A )=x ,P (B )=y ,则P (A -B -)=P (A -)·P (B -)=(1-x )·(1-y )=19⇒1+xy =19+x +y ≥19+2xy .当且仅当x =y 时取“=”,∴xy ≤23或xy ≥43(舍),∴0≤xy ≤49.∴P (AB )=P (A )·P (B )=xy ∈[0,49].7.(2011·荆门模拟)由于电脑故障,使得随机变量X 的分布列中部分数据丢失(以“x ,y ”代替,x 、y 是0~9的自然数),其表如下:[答案] 2,5[解析] 由于0.20+0.10+(0.1x +0.05)+0.10+(0.1+0.01y )+0.20=1,得10x +y =25,于是两个数据分别为2,5.8.同时抛掷一颗红骰子和一颗蓝骰子,观察向上的点数,记“红骰子向上的点数是3的倍数”为事件A,“两颗骰子的点数和大于8”为事件B,则P(B|A)=________.[答案]5 12[解析]因为“红骰子向上的点数是3的倍数”的事件为A,“两颗骰子的点数和大于8”的事件为B,用枚举法可知A包含的基本事件为12个,A,B同时发生的基本事件为5个,即(3,6),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6).所以P(B|A)=512.9.(2011·西城模拟)一个袋中装有6个形状大小完全相同的小球,小球的编号分别为1,2,3,4,5,6.(1)若从袋中每次随机抽取1个球,有放回地抽取2次,求取出的两个球编号之和为6的概率;(2)若从袋中每次随机抽取2个球,有放回地抽取3次,求恰有2次抽到6号球的概率;(3)若一次从袋中随机抽取3个球,记球的最大编号为X,求随机变量X的分布列.[解析](1)设先后两次从袋中取出球的编号为m,n,则两次取球的编号的一切可能结果(m,n)有6×6=36种,其中和为6的结果有(1,5),(5,1),(2,4),(4,2),(3,3),共5种,则所求概率为536.(2)每次从袋中随机抽取2个球,抽到编号为6的球的概率P=C15C26=13.所以,3次抽取中,恰有2次抽到6号球的概率为 C 23p 2(1-p )=3×(13)2×(23)=29.(3)随机变量X 所有可能的取值为3,4,5,6.P (X =3)=C 22C 36=120,P (X =4)=C 23C 36=320,P (X =5)=C 24C 36=620=310,P (X =6)=C 25C 36=1020=12.所以,随机变量X 的分布列为:业生产每辆轿车的利润与该轿车首次出现故障的时间有关.某轿车制造厂生产甲、乙两种品牌轿车,保修期均为2年.现从该厂已售出的两种品牌轿车中各随机抽取50辆,统计数据如下:(1)从该厂生产的甲品牌轿车中随机抽取一辆,求其首次出现故障发生在保修期内的概率;(2)若该厂生产的轿车均能售出,记生产一辆甲品牌轿车的利润为X 1,生产一辆乙品牌轿车的利润为X 2,分别求X 1,X 2的分布列;(3)该厂预计今后这两种品牌轿车销量相当,由于资金限制,只能生产其中一种品牌的轿车.若从经济效益的角度考虑,你认为应生产哪种品牌的轿车?说明理由.[分析] (1)“发生故障”这一事件可表示为“x ≤2”; (2)弄清事件“x 1=m ”和“x 2=n ”的含义,才能求出概率分布列;(3)应该生产利润期望大的轿车.[解析] (1)设“甲品牌轿车首次出现故障发生在保修期内”为事件A .则P (A )=2+350=110. (2)依题意得,X 1的分布列为X 2(3)由(2)得,E (X 1)=1×125+2×350+3×910=14350=2.86(万元),E (X 2)=1.8×110+2.9×910=2.79(万元). 因为E (X 1)>E (X 2),所以应生产甲品牌轿车.[点评] (1)本题主要考查古典概型,互斥事件的概率,离散型随机变量分布列等知识,考查数据处理能力.(2)概率问题的解决关键是弄清随机变量取值时所表示的事件的含义.能力拓展提升11.(2011·安溪模拟)一盒中有12个乒乓球,其中9个新的,3个旧的,从盒中任取3个球来用,用完后装回盒中,此时盒中旧球个数X 是一个随机变量,则P (X =4)的值是( )A.1220B.2755C.27220D.2155[答案] C[解析] P (X =4)=C 19C 23C 312=27220.12.一只不透明的布袋中装有编号为1、2、3、4、5的五个大小形状完全一样的小球,现从袋中同时摸出3只小球,用随机变量X 表示摸出的3只球中的最大号码数,则随机变量X 的数学期望E (X )=( )A.445B.8310C.72D.92[答案] D[解析] X 的取值有:3、4、5,P (X =3)=1C 35=110,P (X =4)=C 23C 35=310,P (X =5)=C 24C 35=35,∴E (X )=3×110+4×310+5×35=92.13.甲罐中有4个红球,2个白球和4个黑球,乙罐中有6个红球,3个白球和1个黑球,先从甲罐中随机取出一球放入乙罐,分别以A 1,A 2和A 3表示由甲罐取出的球是红球,白球和黑球的事件;再从乙罐中随机取出一球,以B 表示由乙罐取出的球是红球的事件.则下列结论中正确的是________(写出所有正确结论的编号).①A 1、A 2、A 3是两两互斥的事件; ②事件B 与事件A 1相互独立; ③P (B )=2755; ④P (B |A 2)=611. [答案] ①④[解析] ①从甲罐中任取一球,当“取出红球”时事件A 1发生,此时事件A 2,A 3一定不会发生,即A 1、A 2、A 3两两互斥,故①正确;②事件A 1发生与否,直接影响到事件B 的发生,故B 与A 1相互不独立,故②错误;③P (B )=P (B ·(A 1∪A 2∪A 3))=P (BA 1)+P (BA 2)+P (BA 3)=410×711+210×611+410×611=3255,故③错误;④P (B |A 2)=P (A 2B )P (A 2)=655210=611,故④正确.14.(2011·通州模拟)亚洲联合馆一与欧洲联合馆一分别位于上海世博展馆的A 片区与C 片区:其中亚洲联合馆一包括马尔代夫馆、东帝汶馆、吉尔吉斯斯坦馆、孟加拉馆、塔吉克斯坦馆、蒙古馆6个展馆;欧洲联合馆一包括马耳他馆、圣马力诺馆、列支敦士登馆、塞浦路斯馆4个展馆.某旅游团拟从亚洲联合馆一与欧洲联合馆一共10个展馆中选择4个展馆参观,参观每一个展馆的机会是相同的.(1)求选择的4个展馆中恰有孟加拉馆与列支敦士登馆的概率; (2)记X 为选择的4个展馆中包含有亚洲联合馆一的展馆的个数,求X 的分布列.[解析] (1)旅游团从亚洲联合馆一与欧洲联合馆一中的10个展馆中选择4个展馆参观的总结果数为C 410=210,记事件A 为选择的4个展馆中恰有孟加拉馆与列支敦士登馆,依题意可知我们必须再从剩下的8个展馆中选择2个展馆,其方法数是C 28=28,所以P (A )=28210=215.(2)根据题意可知X 可能的取值是0,1,2,3,4.X =0表示只参观欧洲联合馆一中的4个展馆,不参观亚洲联合馆一中的展馆,这时P (X =0)=1C 410=1210,X =1表示参观欧洲联合馆一中的3个展馆,参观亚洲联合馆一中的1个展馆,这时P (X =1)=C 34C 16C 410=435,X =2表示参观欧洲联合馆一中的2个展馆,参观亚洲联合馆一中的2个展馆,这时P (X =2)=C 24·C 26C 410=37,X =3表示参观欧洲联合馆一中的1个展馆,参观亚洲联合馆一中的3个展馆,这时P (X =3)=C 14·C 36C 410=821,X =4表示参观亚洲联合馆中的4个展馆,这时P (X =4)=C 46C 410=114.所以X 的分布列为:大学自主招生考核测试,在本次考核中只有合格和优秀两个等次,若考核为合格,则授予10分降分资格;考核优秀,授予20分降分资格.假设甲、乙、丙考核为优秀的概率分别为23、23、12,他们考核所得的等次相互独立.(1)求在这次考核中,甲、乙、丙三名同学中至少有一名考核为优秀的概率.(2)记在这次考核中甲、乙、丙三名同学所得降分之和为随机变量ξ,求随机变量ξ的分布列和数学期望E (ξ).[解析] (1)记“甲考核为优秀”为事件A ,“乙考核为优秀”为事件B ,“丙考核为优秀”为事件C ,“甲、乙、丙至少有一名考核为优秀”为事件E .则事件A 、B 、C 是相互独立事件,事件A - B - C -与事件E 是对立事件,于是P (E )=1-P (A - B - C -)=1-13×13×12=1718.(2)ξ的所有可能取值为30,40,50,60. P (ξ=30)=P (A - B - C -)=13×13×12=118,P (ξ=40)=P (A B - C -)+P (A -B C -)+P (A - B -C )=23×13×12+13×23×12+13×13×12=518,P (ξ=50)=P (AB C -)+P (A B -C )+P (A -BC )=818, P (ξ=60)=P (ABC )=418. 所以ξ的分布列为E (ξ)=30×118+40×518+50×818+60×418=1453. [点评] 1.求复杂事件的概率的一般步骤:(1)列出题中涉及的各事件,并且用适当的符号表示; (2)理清各事件之间的关系,列出关系式;(3)根据事件之间的关系准确选取概率公式进行计算.2.直接计算符合条件的事件的概率较繁时,可先间接地计算对立事件的概率,再求出符合条件的事件的概率.1.在四次独立重复试验中,事件A 在每次试验中出现的概率相同,若事件A 至少发生一次的概率为6581,则事件A 恰好发生一次的概率为( )A.13B.23 C.3281 D.881[答案] C[解析] 设事件A 在每次试验中发生的概率为p ,则事件A 在4次独立重复试验中,恰好发生k 次的概率为P k =C k 4p k(1-p )4-k (k =0,1,2,3,4),∴p 0=C 04p 0(1-p )4=(1-p )4,由条件知1-p 0=6581,∴(1-p )4=1681,∴1-p =23,∴p =13,∴p 1=C 14p ·(1-p )3=4×13×⎝ ⎛⎭⎪⎫233=3281,故选C.2.(2011·烟台模拟)随机变量X 的概率分布列为P (X =n )=a n (n +1)(n =1,2,3,4),其中a 是常数,则P (12<X <52)的值为( )A.23B.34C.45D.56[答案] D[解析] 由题意得,a 1·2+a 2·3+a 3·4+a4·5=1, a (1-12+12-13+…+14-15)=4a 5=1,a =54, P (12<X <52)=P (X =1)+P (X =2)=a 1·2+a 2·3=2a 3=56.3.已知随机变量ξ只能取三个值:x 1,x 2,x 3,其概率依次成等差数列,则公差d 的取值范围是________.[答案] ⎣⎢⎡⎦⎥⎤-13,13[解析] 由条件知,⎩⎨⎧P (ξ=x 3)+P (ξ=x 1)=2P (ξ=x 2)P (ξ=x 1)+P (ξ=x 2)+P (ξ=x 3)=1,∴P (ξ=x 2)=13,∵P (ξ=x i )≥0,∴公差d 取值满足-13≤d ≤13.4.质地均匀的正四面体玩具的4个面上分别刻着数字1,2,3,4,将4个这样的玩具同时抛掷于桌面上.(1)求与桌面接触的4个面上的4个数的乘积不能被4整除的概率;(2)设ξ为与桌面接触的4个面上数字中偶数的个数,求ξ的分布列及期望E (ξ).[解析] (1)不能被4整除的有两种情形:①4个数均为奇数,概率为P 1=⎝ ⎛⎭⎪⎫124=116;②4个数中有3个奇数,另一个为2, 概率为P 2=C 34⎝ ⎛⎭⎪⎫123·14=18.故所求的概率为P =116+18=316.(2)P (ξ=k )=C k 4⎝ ⎛⎭⎪⎫124(k =0,1,2,3,4),ξ的分布列为ξ服从二项分布B ⎝ ⎭⎪⎫4,12,则E (ξ)=4×12=2.5.某食品厂为了检查一条自动包装流水线的生产情况,随机抽取该流水线上40件产品作为样本称出它们的重量(单位:g),重量的分组区间为(490,495],(495,500],…,(510,515],由此得到样本的频率分布直方图,如图所示.(1)根据频率分布直方图,求重量超过505g 的产品数量. (2)在上述抽取的40件产品中任取2件,设Y 为重量超过505g 的产品数量,求Y 的分布列.(3)从该流水线上任取5件产品、求恰有2件产品的重量超过505g 的概率.[解析] (1)重量超过505g 的产品数量是 40×(0.05×5+0.01×5)=40×0.3=12件. (2)Y 的分布列为(3)从流水线上取5件产品,恰有2件产品的重量超过505g 的概率是C 328C 212C 540=28×27×263×2×1×12×112×140×39×38×37×365×4×3×2×1=21×1137×19=231703. 6.红队队员甲、乙、丙与蓝队队员A 、B 、C 进行围棋比赛,甲对A 、乙对B 、丙对C 各一盘,已知甲胜A 、乙胜B 、丙胜C 的概率分别为0.6,0.5,0.5,假设各盘比赛结果相互独立.(1)求红队至少两名队员获胜的概率;(2)用ξ表示红队队员获胜的总盘数,求ξ的分布列和数学期望E (ξ).[解析] (1)设甲胜A 的事件为D ,乙胜B 的事件为E ,丙胜C 的事件为F ,则D,E,F分别表示甲不胜A、乙不胜B、丙不胜C的事件.因为P(D)=0.6,P(E)=0.5,P(F)=0.5由对立事件的概率公式知P(D)=0.4,P(E)=0.5,P(F)=0.5.红队至少两人获胜的事件有:DE F-,D E F,D EF,DEF.由于以上四个事件两两互斥且各盘比赛的结果相互独立,因此红队至少两人获胜的概率为P=P(DE F)+P(D E F)+P(D EF)+P(DEF)=0.6×0.5×0.5+0.6×0.5×0.5+0.4×0.5×0.5+0.6×0.5×0.5=0.55.(2)由题意知ξ可能的取值为0,1,2,3.又由(1)知D E F、D E F、D E F是两两互斥事件,且各盘比赛的结果相互独立,因此P(ξ=0)=P(D E F)=0.4×0.5×0.5=0.1,P(ξ=1)=P(D E F)+P(D E F)+P(D E F)=0.4×0.5×0.5+0.4×0.5×0.5+0.6×0.5×0.5=0.35.P(ξ=3)=P(DEF)=0.6×0.5×0.5=0.15.由对立事件的概率公式得P(ξ=2)=1-P(ξ=0)-P(ξ=1)-P(ξ=3)=0.4.所以ξ的分布列为:因此E(ξ)=0×0.1+1×0.35+2×0.4+3×0.15=1.6.。