概率论-第三章总结与复习

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必修3第三章-概率-知识点总结和强化练习：

高中数学必修3 第三章概率知识点总结及强化训练一、知识点总结3.1.1 —3.1.2随机事件的概率及概率的意义 1、基本概念：（1）必然事件：在条件S 下，一定会发生的事件，叫相对于条件S 的必然事件；（2）不可能事件：在条件S 下，一定不会发生的事件，叫相对于条件S 的不可能事件；（3）确定事件：必然事件和不可能事件统称为相对于条件S 的确定事件；（4）随机事件：在条件S 下可能发生也可能不发生的事件，叫相对于条件S 的随机事件；（5）频数与频率：在相同的条件S 下重复n 次试验，观察某一事件A 是否出现，称n 次试验中事件A出现的次数nA 为事件A 出现的频数；称事件A 出现的比例fn(A)=n n A为事件A 出现的概率：对于给定的随机事件A ，如果随着试验次数的增加，事件A 发生的频率fn(A)稳定在某个常数上，把这个常数记作P （A ），称为事件A 的概率。

（6）频率与概率的区别与联系：随机事件的频率，指此事件发生的次数nA 与试验总次数n 的比值n n A，它具有一定的稳定性，总在某个常数附近摆动，且随着试验次数的不断增多，这种摆动幅度越来越小。

我们把这个常数叫做随机事件的概率，概率从数量上反映了随机事件发生的可能性的大小。

频率在大量重复试验的前提下可以近似地作为这个事件的概率3.1.3 概率的基本性质 1、基本概念：（1）事件的包含、并事件、交事件、相等事件（2）若A ∩B 为不可能事件，即A ∩B=ф，那么称事件A 与事件B 互斥；（3）若A ∩B 为不可能事件，A ∪B 为必然事件，那么称事件A 与事件B 互为对立事件；（4）当事件A 与B 互斥时，满足加法公式：P(A ∪B)= P(A)+ P(B)；若事件A 与B 为对立事件，则A ∪B 为必然事件，所以P(A ∪B)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)2、概率的基本性质：1）必然事件概率为1，不可能事件概率为0，因此0≤P(A)≤1； 2）当事件A 与B 互斥时，满足加法公式：P(A ∪B)= P(A)+ P(B)；3）若事件A 与B 为对立事件，则A ∪B 为必然事件，所以P(A ∪B)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)；4）互斥事件与对立事件的区别与联系，互斥事件是指事件A 与事件B 在一次试验中不会同时发生，其具体包括三种不同的情形：（1）事件A 发生且事件B 不发生；（2）事件A 不发生且事件B 发生；（3）事件A 与事件B 同时不发生，而对立事件是指事件A 与事件B 有且仅有一个发生，其包括两种情形；（1）事件A 发生B 不发生；（2）事件B 发生事件A 不发生，对立事件互斥事件的特殊情形。

[考研数学]概率论与数理统计第三章内容介绍

概率论与数理统计第三章统计推断学习要点：总体、样本、统计量，最大似然估计法，置信区间求法，假设检验本章重点：总体参数的最大似然估计法；单正态总体均值的置信区间和假设检验。

教学要求：⒈ 理解总体、样本，统计量等概念，知道χ2分布，t 分布，会查表。

所研究对象的一个或多个指标的全体称为总体，组成整体的基本单位称为个体，从总体中抽取出来的个体称为样品，若干个样品组成的集合称为样本。

样本中所含的样品个数称为样本容量。

统计量就是不含未知参数的样本函数。

⒉ 掌握参数的最大似然估计法。

最大似然估计法：设X X X n 12,,, 是来自总体X f x ~(;)θ（其中未知）的样本，而x x x n 12,,, 为样本值，使似然函数L x x x f x f x f x n n (;,,,)(;)(;)(;)θθθθ1212 =达到最大值的 θ称为参数θ的最大似然估计值。

一般地，θ的最大似然估计值 θ满足： d d ln L θ=0 ⒊ 了解估计量的无偏性，有效性概念。

参数θ的估计量 (,,,)θx x x n12 若满足 E ( )θθ=，则称 θ为参数θ的无偏估计量。

若θθ12,都是θ的无偏估计，而且D D ()()θθ12≤，则称θ1比θ2更有效。

⒋ 了解区间估计的概念，熟练掌握方差已知条件下单正态总体期望的置信区间的求法，掌握方差未知条件下单正态总体期望的置信区间的求法。

当置信度α确定后，方差已知条件下单正态总体期望的置信区间是[,]x n x n -+λσλσ其中σ是总体标准差，x 是样本均值，n 是样本容量，λ由Φ()λα=-12确定。

方差未知条件下单正态总体期望的置信区间是[,]x s n x s n-+λλ其中snx xiin=--=∑1 121()称为样本标准差，λ满足P t()≤=-λα1。

⒌知道假设检验的基本思想，掌握单正态总体均值的检验方法，会作单正态总体方差的检验方法。

考核要求：（1）判断是否是统计量（选择）（2）估计量的无偏性、有效性的概念（选择或填空）（3）熟练掌握求正态总体期望的置信区间的方法（计算题）（4）熟练掌握单正态总体均值的检验方法，会作单正态总体方差的检验（计算题）。

高二数学必修3第三章概率知识点归纳

高二数学必修3第三章概率知识点归纳聪明出于勤劳，天赋在于积聚。

小编预备了高二数学必修3第三章概率知识点，希望能协助到大家。

一.随机事情的概率及概率的意义1、基本概念：(1)肯定事情：在条件S下，一定会发作的事情，叫相关于条件S的肯定事情; (2)不能够事情：在条件S下，一定不会发作的事情，叫相关于条件S的不能够事情; (3)确定事情：肯定事情和不能够事情统称为相关于条件S确实定事情;(4)随机事情：在条件S下能够发作也能够不发作的事情，叫相关于条件S的随机事情;(5)频数与频率：在相反的条件S下重复n次实验，观察某一事情A能否出现，称n次实验中事情A出现的次数nA为事情A出现的频数;称事情A出现的比例fn(A)=nnA为事情A出现的概率：关于给定的随机事情A，假设随着试验次数的添加，事情A发作的频率fn(A)动摇在某个常数上，把这个常数记作P(A)，称为事情A的概率。

(6)频率与概率的区别与联络：随机事情的频率，指此事情发作的次数nA与实验总次数n的比值nnA，它具有一定的动摇性，总在某个常数左近摆动，且随着实验次数的不时增多，这种摆动幅度越来越小。

我们把这个常数叫做随机事情的概率，概率从数量上反映了随机事情发作的能够性的大小。

频率在少量重复实验的前提下可以近似地作为这个事情的概率二.概率的基本性质1、基本概念：Page 8 of 8(1)事情的包括、并事情、交事情、相等事情(2)假定AB为不能够事情，即AB=ф，那么称事情A与事情B互斥;(3)假定AB为不能够事情，AB为肯定事情，那么称事情A与事情B互为统一事情;(4)当事情A与B互斥时，满足加法公式：P(AB)= P(A)+ P(B);假定事情A与B为统一事情，那么AB为肯定事情，所以P(AB)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1P(B) 2、概率的基本性质：1)肯定事情概率为1，不能够事情概率为0，因此01; 2)当事情A与B互斥时，满足加法公式：P(AB)= P(A)+ P(B);3)假定事情A与B为统一事情，那么AB为肯定事情，所以P(AB)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=14)互斥事情与统一事情的区别与联络，互斥事情是指事情A 与事情B在一次实验中不会同时发作，其详细包括三种不同的情形：(1)事情A发作且事情B不发作; (2)事情A不发作且事情B发作;(3)事情A与事情B同时不发作，而统一事情是指事情A 与事情B有且仅有一个发作，其包括两种情形;(1)事情A发作B不发作;(2)事情B发作事情A不发作，统一事情互斥事情的特殊情形。

概率论与数理统计总结之第三章

第三章多维随机变量及其分布第一节二维随机变量的概念1.二维随机变量定义：设(X,Y)是二维随机变量，记为:(,){()()}=≤⋂≤F x y P X x Y y (,)=≤≤P X x Y y (,)-∞<<∞-∞<<∞x y称(,)F x y 为X 与Y 的分布函数，或称X 与Y 的联合分布函数}}(){{(,lim (,)→+∞=≤=≤≤+∞=X y F x P X x P X x Y F x y}}(){{,lim (,)→+∞=≤=≤+∞≤=Y x F y P Y y P X Y y F x y分布函数(,)F x y 性质:1）(,)F x y 是变量x 和变量y 的不减函数，(分别关于x 和y 有单调不减性) 2）0(,)1≤≤F x y ，任意一边趋于-∞＝０.F(∞，∞)=1（用来确定未知参数）.3）(,)(0,)(0,0)=+=++F x y F x y F x y ，即(,)F x y 分别关于x 右连续，关于y 也右连续,4）对于任意11221212(,),(,),,,<<x y x y x x y y 下述不等式成立(可用于判定二元函数(,)F x y 是不是某二维随机变量的分布函数):22211112(,)(,)(,)(,)0-+-≥F x y F x y F x y F x y 2.二维离散型随机变量:定义:如果二维随机变量(X,Y)只取有限对或可列无穷多对，则称(X,Y)是二维离散型随机变量其概率{,},,1,2,====i i ij P X x Y y p i j …为二维离散型随机变量(X,Y)的分布律，或随机变量X 和Y 是联合分布律性质:1.0,(i,j 1.2.....)≥=ij P2.1≤≤=∑∑i i ijx x y yp满足以上两条，即为二维离散型随机变量的分布律. 注；步骤:定取值,求概率,验证1.离散型随机变量X 和Y 的联合分布函数为(,)≤≤=∑∑i i ijx x y yF x y p，其中和式是对一切满足,≤≤i i x x y y 的i,j 来求和的边缘分布定义:对于离散型随机变量(X,Y)，分量X 和Y 的分布律(), 1.2...(), 1.2..的边缘分布律：的边缘分布律：••========∑∑i i ij jJ i ij iX p P X x p i Y p P Y y p i ，0,0(, 1.2....)1•••≥≥===∑∑i j jiip p i j pi p联合确定边缘，但一般情况，边缘不能确定的联合，除非相互独立. 比如；有放回的摸球，就是X ，Y 相互独立. 不放回地摸球，是条件分布.3.二维连续型随机变量的概率密度和边缘概率密度. 对比一维的: 概率密度:()()1∞-∞==⎰f x f x dx ，分布律:{}(),≤≤=⎰b aP a x b f x dx 分布函数:()()-∞=⎰xF x f t dt二维:定义:设二维随机变量(X,Y)的分布函数为(,)F x y ，若存在非负可积函数(,)f x y ，使得对于任意实数x,y 有(,)(,)-∞-∞=⎰⎰xyF x y f u v dudv ，则称(X,Y)为二维连续型随机变量，(,)f x y 称为(X,Y)的概率密度，或联合概率密度.概率密度的性质: 1.(,)F x y ≥0 2.(,)1∞∞-∞-∞=⎰⎰f x y dxdy只要具有以下两条性质，必可作为某二维随机变量的概率密度.3.已知(X,Y)的概率密度(,)f x y ，则(X,Y)在平面区域D 内取值的概率为:{(,)}(,)∈=⎰⎰DP X Y D f x y dxdy (作二重积分)(随机点(X,Y)落在平面区域D 上的概率等于以平面区域D 为底，以曲面(,)=z f x y 顶的典顶的体积) 4.若(,)F x y 在点(x,y)连续，则有2(,)(,)∂=∂∂F x y f x y x y(连续就能根据分布律求概率密度)1）当求()=P X Y 时，它只是一条线，所以：()0＝=P X Y2）一个方程有无实根：20++=ax bx c ，即求：22240,40,40,一个实根无实根两个实根+=+<+>b ac b ac b ac均匀分布：定义:设D 为平面上的有界区域，其面积为S ，且0>S ,如果二维随机变量(X,Y)的概率密度为1,(x,y)(,)0,其它⎧∈⎪=⎨⎪⎩Df x y S，则称(X,Y)服从区域D 上的均匀分布(或叫(X,Y)在D 上服从均匀分布，记作（X,Y ）D U . 两种特殊情形:1） D 为矩形，,c )≤≤≤≤a x b y d 时，1,()()(,),c )0,其它⎧⎪--=≤≤≤≤⎨⎪⎩b a dc f x y a x b y d2） D 为圆形，如(X,Y)在以原点为圆心，R 为半径的圆域上服从均匀分布，则(X,Y)的概率密度为:22221,(,))0,其它π⎧⎪=+≤⎨⎪⎩f x y x y R R定义:对连续型随机变量(X,Y),分量X,Y 的概率密度称为(X,Y)关于X 或Y 的边缘概率密度,记作(),X f x ().Y f y X 的分布函数:()(,)(,)∞-∞-∞⎡⎤=∞=⎢⎥⎣⎦⎰⎰xX F x F x f u v dv du （让Ｙ趋于正无穷） Y 的分布函数:()(,)(,)∞-∞-∞⎡⎤=∞=⎢⎥⎣⎦⎰⎰yY F y F y f u v du dv （让Ｘ趋于正无穷） X 的概率密度:()(,),()∞-∞=-∞<<∞⎰X f x f x y dy xY 的概率密度:()(,),()∞-∞=-∞<<∞⎰Y f y f x y dx y（二维的边缘概率密度是直接以联合概率密度在负无穷到正无穷对对应元素积分，其间需要对划分区间的作分别积分）(X,Y)的概率密度:(,)(,)[(,)]-∞-∞-∞-∞==⎰⎰⎰⎰x yx yf x y f u v dudv f u v dv du二维正态分布：二维正态221212(,)(,,,,)σσρX Y N u u 分布函数的性质:1.211()(,)σX N u ,222()(,)σY N u 边缘服从一维正态分布2.0,ρ=⇔xy X Y 独立（相关系数为Ｏ，则两个随机变量独立）3.212()()σ++k X k Y N u (线性组合按一维正态处理)4. 1212()，±±k X k Y c X c Y 服从二维正态（如：(,)+-X Y X Y ）条件分布:设(X,Y)是二维离散型随机变量，对于固定的j ，若{}0=>j P Y y ，则称{=i P X x ｜{,}},1,2,{}⋅=======i j ij j j jP X x Y y p Y y i P Y y p …为在=j Y y 条件下随机变量X 的条件分布律同样地，若{}0,=>i P X x 则称{=j P Y y ｜{,}},1,2,{}⋅=======i j ij i i i P X x Y y p X x j P X x p …为=i X x 条件下随机变量Y 的条件分布律变形，即得求联合分布律的方法.设二维随机变量(X,Y)的概率密度为f(x,y),(X,Y)关于Y 的边缘概率密度为()Y f y .若对于固定的y,()0,>Y f y 则称(,)()Y f x y f y 为在Y=y 的条件下X 的条件概率密度称|(,)(|)()-∞-∞=⎰⎰xxX Y Y f x y f x y dx dx f y 为在Y=y 的条件下，X 的条件分布函数，记为P{X ≤x|Y=y}或|(|)X Y F x y ，即|(,)(|){|}()-∞=≤==⎰x X Y Y f x y F x y P X x Y y dx f y 设F(x,y)及(),()X Y F x F y 分别是二维随机变量(X,Y)的分布函数及边缘分布函数，若对于所有x,y 有P{X ≤x,Y ≤y}=P{X ≤x}P{Y ≤y},即(,)()()=X Y F x y F x F y ，则称随机变量X 和Y 是相互独立的设(X,Y)是连续型随机变量，(,),(),()X Y f x y f x f y 分别为(X,Y)的概率密度和边缘概率密度，则X 和Y 相互独立的条件等价于(,)()()=X Y f x y f x f y 在平面上几乎处处成立(除去面积为0的集合以外，处处成立)第二节随机变量的独立性1. 两个随机变量的独立性定义:设(,),().()X Y F x y F x F y 分别是二维随机变量(X,Y)的分布函数和两个边缘分布函数，若对任意实数,x y 有(,)().()=X Y F x y F x F y ，则称X 与Y 相互独立.可用于判断独立性(随机变量独立,对任意实数x,y,事件X ,Y ≤≤x y 相互独立) 以上公式等价于:(X ,Y )(X ).()≤≤=≤≤X Y P x y P x P Y y 可类推至多个函数的情况.1)如果X,Y 随机变量独立，().()连续f x g y ，(通过函数作用)则().()f x g y 也独立.(可类推至多个随机变量的情况)例:X,Y 独立，则22,x y 独立.2)如果1212,...,...，ＹＹＹm m X X X 相互独立，12m 121()()...()()()....()和，f x f x f x g y g y g y 也相互独立。

高中数学第三章概率章末归纳总结课件新人教B版必修3

成才之路 ·数学
人教B版 ·必修3
路漫漫其修远兮吾将上下而求索
第三章
概率
第三章构
2
学后反思
3
专题研究
4
即时巩固
知识结构
学后反思
1．结合生活实例分析体会必然事件、不可能事件和随机事件，充分理解随机事件的概率的意义，并用所学概率知识指导解决实际生活、生产中的实际问题． 2．应用互斥事件概率加法公式要首先判定诸事件是否彼此互斥，然后求出各事件的概率．对于复杂事件的概率，一是将事件转化为彼此互斥的事件的和，用概率加法公式求概率；二是找出事件的对立事件，应用公式 P(A)＝1－P( A )转化为求对立事件的概率．
[解析]
设甲、乙到站的时间分别是 x 、 y ，则 1≤x
≤2,1≤y≤2. 试验区域 D 为点 (x ， y) 所形成的正方形，以 16 个小方格表示，示意图如图所示．
3．对于古典概型概率的计算，关键是分清基本事件个数 n 与事件 A 中包含的基本事件数 m，有时需要用列举法把基本事件一一列举出来，有时也用平面直角坐标系中的点(或有序数组) m 等表示，再利用公式 P(A)＝ n 求出事件的概率，列举时要做到不重不漏，应特别注意： (1)基本事件的发生必须是等可能的． (2)注意对同一个问题观察角度不同，基本事件也不同．
甲、乙两人相约于下午 100～200 之间到某车站乘公共汽车外出，他们到达车站的时间是随机的．设在下午 100 ～ 200 之间有四班客车开出，开车时间分别是 115,130,145,200.求他们在下述情况下同乘一班车的概率： (1)约定见车就乘； (2)约定最多等一班车．

北师大版高中数学必修3第三章概率小结与复习

7
1 a 1 的概率P= （3）使四棱锥M-ACBD的体积小于 = 3 a 3 1 1 1 3
（2）点M距离ABCD及面A1B1C1D1的距离都大于
a 3
6
a
的概率P=
3 2 1 aaa 3
a
aa
1 2
（三）、课堂练习：1、某人进行打靶练习，共射击10次，其中有2次中10环，有3次环中9环，有4次中8环，有1次未中靶，试计算此人中靶的概率，假设此人射击1次，试问中靶的概率约为多大？中10环的概率约为多大？
20
205109 Nhomakorabea（四）、课堂小结：1．初步理解必然现象和随机现象的概念；2．理解不可能事件、必然世间、随机事件，基本事件以及基本事件空间，并能够写出基本事件空间；3．初步理解概率和频率的概念，能理解概率的统计定义；4．了解互斥事件和互为对立事件的概念，能熟练使用概率的加法公式；5．理解古典概型的定义，理解古典概型的两个特征；6．概率的一般加法公式；7．理解几何概型的条件，会应用几何概型的定义解答相应问题。（五）、作业布置：复习题三中A组4、5、7 B 组3 五、教学反思：
4
（二）、知识运用探析例1、下列说法正确的是（） A 不可能事件的概率为0 B 概率为0 的事件一定是不可能事件 C 事件A、B的和事件的概率等于事件A、B的概率的和 D 如果A与B是互斥事件，那么 A 与 B 也是互斥事件简析：[A] 例2、在一次数学考试中，小明的成绩在80分以上的概率是 0.18，在70～79分的概率是0.45，在60～69分的概率是0.09，则小明此次考试几个的概率是多少？解析：设小明的成绩在80分以上，70～79分，60～69分分别为事件A，B，C，由公式可知，即小明此次考试及格的概率是0.82

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第三章二维随机变量及其分布第一节基本概念1、概念网络图⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧=+=⎭⎬⎫⎩⎨⎧→⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎬⎫⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⎭⎬⎫⎩⎨⎧→分布分布分布三大统计分布函数分布正态分布均匀分布常见二维分布独立性条件分布边缘分布连续型分布密度离散型分布律联合分布F t X X X Z Y X Z Y X n 221),,min(max,),(χξL2、重要公式和结论离散型如果二维随机向量（X，Y）的所有可能取值为至多可列ξ个有序对（x,y），则称为离散型随机量。

ξ设=（X，Y）的所有可能取值为，ξ),2,1,)(,(L=jiyxji且事件{=}的概率为p ij,,称ξ),(jiyx),2,1,()},(),{(L===jipyxYXPijji为=（X，Y）的分布律或称为X和Y的联合分布律。

联合分ξ布有时也用下面的概率分布表来表示：YXy1y2…y j…x1p11p12…p1j…x2p21p22…p2j…M M M M Mx i p i1…ijp…M M M M M这里p ij具有下面两个性质：（1）p ij≥0（i,j=1,2,…）；（2）.1=∑∑iji jp（1）联合分布连续型对于二维随机向量，如果存在非负函数),(YX=ξ，使对任意一个其邻边),)(,(+∞<<-∞+∞<<-∞yxyxf分别平行于坐标轴的矩形区域D，即D={(X,Y)|a<x<b,c<y<d}有⎰⎰=∈DdxdyyxfDYXP,),(}),{(则称为连续型随机向量；并称f(x,y)为=（X，Y）的分布ξξ密度或称为X和Y的联合分布密度。

分布密度f(x,y)具有下面两个性质：（1）f(x,y)≥0;（2）⎰⎰+∞∞-+∞∞-=.1),(dxdyyxf（2）二维随机变量的本质)(),(yYxXyYxX=====Iξξ（3）联合分布函数设（X，Y）为二维随机变量，对于任意实数x,y,二元函数},{),(yYxXPyxF≤≤=称为二维随机向量（X，Y）的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。

概率论第三章平稳随机过程

则称X(t)为宽平稳过程(或称广义平稳过程)
严平稳过程只要均方值有界，就是广义平稳的，但反之则不一定。
当我们同时考虑两个平稳过程X(t)和Y(t)时，若它们的互相关函数仅是单变量τ 的函数，即
RX Y (t1, t2 ) E[ X (t1 )Y (t2 )] RXY ( ), t2 t1,
则称X(t)和Y(t)宽平稳相依，或称这两个随机过程是联合宽平稳的。
例3.1 设随机过程 X (t) a cos(0 t )
式中a，ω0为常数，Φ是在区间(0，2π)上均匀分布的随机变量, 这种信号通常称为随相正弦波。求证X(t)是宽平稳的。
二、各态历经（遍历）随机过程
在上面的讨论中，每当谈到随机过程时，就意味着所涉及的是大量的样本函数的集合。要得到随机过程的统计特性，就需要观察大量的样本函数。
ln
p( X
/
mX
)
K
N 1
exp
i0
(xi
mX
2
2 X
)2
均值估计
让对数似然函数取最大值
ln p( X / mX ) 0 m X
得到均值的最大似然估值
mˆ X
1 N
N 1
xi
i0
此式说明，可用N个观测值的算术平均作为均值mX的估值。
估计量的性质（工程）
1．有偏估计与无偏估计
由于估计量依赖于观测结果，因此估计量本身是随机变量，于是它也存在其均值和方差。
定义1：取对应于ρX(τ)=0．05的那个时间为相关时间τ
0
定义2：用图3.6中的矩形(高为ρX(0)=1，底为τ0的
矩形)面积等于阴影面(ρX(τ)积分的一半)来定义
τ0，即

概率论与数理统计第3章复习题(含解答)

《概率论与数理统计》第三章复习题解答1. 设Y X ,的分布律分别为且已知0)(=<Y X P ，4)1(=+>Y X P .（1）求),(Y X 的联合分布律；（2）判定Y X ,独立否；（3）求),min(),,max(,321Y X Z Y X Z Y X Z ==+=的分布律.解：(1) 由0)(=<Y X P 知0)1,1()0,1(==-=+=-=Y X P Y X P ，故0)1,1()0,1(==-===-=Y X P Y X P ；由41)1(=+>Y X P 知41)1,1(=-==Y X P .于是可以填写出如下不完整的联合分布律、边缘分布律表格：再由联合分布律、边缘分布律的关系可填出所余的3个空, 得到(2) 41)1,1(=-=-=Y X P ，而2141)1()1(⋅=-=-=Y P X P ，故Y X ,不独立. (3) 在联合分布律中增加0=X 的一行，该行ij p 均取为0，分别沿路径:对ij p 相加, 得2. 设平面区域G 由曲线xy 1=, 直线2,1,0e x x y ===所围成. ),(Y X 在G 上服从均匀分布, 求)2(X f .解：区域G 的面积.2][ln 12211===⎰e e G x dx xS 故),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧><<<=其它 ,0 10,1,21),(2x y e x y x f . ⎪⎩⎪⎨⎧<<===⎰⎰∞∞-其它 ,0 1 ,2121),()(210e x x dy dy y x f x f x X , .41)2( =∴Xf 3. 一个电子仪器由两个部件构成，Y X ,分别表示两个部件的寿命（单位：千小时），已知),(Y X 的联合分布函数为⎩⎨⎧>>---=+---其它 0,0 0 ,1),()(5.05.05.0y ,x e e e y x F y x y x(1) 问Y X ,是否独立；（2）求两个部件的寿命都超过0.1千小时的概率.解：(1) ⎪⎩⎪⎨⎧>-=∞+=-其它 0, 0 ,1),()(5.0x e x F x F x X , ⎪⎩⎪⎨⎧>-=+∞=-其它 0, 0 ,1),()(5.0y ey F y F y Y , 从而有)()(),(y F x F y x F Y X =, 所以Y X ,相互独立.(2) 由Y X ,相互独立知)]1.0(1)][1.0(1[)1.0()1.0()1.0,1.0(≤-≤-=>>=>>Y P X P Y P X P Y X P.)]1.0(1)][1.0(1[1.005.005.0---==--=e e e F F Y X4. 设),(Y X 的联合概率密度⎪⎩⎪⎨⎧><+=其它,0 0,1,2),(22y y x y x f π，⎩⎨⎧≥<=Y X Y X U ,1,0，⎪⎩⎪⎨⎧<≥=Y X Y X V 3 ,13,0，求：(1) ),(V U 的联合分布律；（2）)0(≠UV P .解：(1) 0)()3,()0,0(00=Φ=≥<====P Y X Y X P V U P p ；432),()3,()1,0(01===<<====⎰⎰OCD OCDS dxdy y x f Y X Y X P V U P p 扇形扇形π； 612),()3,()0,1(10===≥≥====⎰⎰OAB OABS dxdy y x f Y X Y X P V U P p 扇形扇形π； 1212),()3,()1,1(11===<≥====⎰⎰OBC OBCS dxdy y x f Y X Y X P V U P p 扇形扇形π. 于是有联合分布律:(2) 121)0(11==≠p UV P . 5. 设),(Y X 的联合概率密度为⎩⎨⎧<<<<=其它,010,10 ,1),(y x y x f求：(1))21,21(≤≤Y X P ；（2）)21(>+Y X P ；（3）)31(≥Y P ；（4）)21(>>Y Y X P .解：（1）4121211),()21,21(21,21=====≤≤⎰⎰⎰⎰≤≤G Gy x S dxdy dxdy y x f Y X P ；（2）=>+)21(Y X P 8721212111),(21=-===⎰⎰⎰⎰>+G Gy x S dxdy dxdy y x f ；（3）=≥)31(Y P 32)311(11),(31=-===⎰⎰⎰⎰≥G Gy S dxdy dxdy y x f ；（4）41211212121)21()21,()21(=⋅=>>>=>>Y P Y Y X P Y Y X P .6. 设),(Y X 的联合概率密度为⎪⎩⎪⎨⎧<<<<-=其它 ,0 2,2010 ,20),(x y x x x xcy x f求：(1) 常数c ；(2) )(x f X ；(3) )(x y f X Y ；(4) )128(=≥X Y P .解：(1) ,25)210(20),(1201020102c dx xcdy xx c dx dxdy y x f xx =-=-==⎰⎰⎰⎰⎰∞∞-∞∞-.251 =∴c(2) ⎪⎩⎪⎨⎧<<-=-==⎰⎰∞∞-else x x dy x xdy y x f x f x x X0, 2010 ,50202520),()(2.(3) 2010 <<x 时，0)(≠x f X ，)(x y f X Y 有定义，且⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧<<=--==elsex y xx x x x x f y x f x y f X X Y 0, 2,250202520)(),()( (4) )20,10 (12∈=x ，⎪⎩⎪⎨⎧<<==∴elsey X y f XY 0,126 ,61)12( ，从而 3261)12()128(1288=====≥⎰⎰∞dy dy X y f X Y P X Y .7. 设Y X ,相互独立且都服从]1,0[上的均匀分布, 求Y X Z +=的概率密度.解：⎰∞∞--=dx x z f x f z f Y X Z )()()(, 其中⎩⎨⎧<<=其它x x f X ,0 10 ,1 )(, ⎩⎨⎧<-<=-其它 x z x z f Y ,0 10 ,1 )(. ⎩⎨⎧<<-<<⇔⎩⎨⎧<-<<<⇔≠-z x z x x z x x z f x f Y X 11010100)()(. (区域见图示)(1)10<<z 时, zdx z f zZ =⋅=⎰011)(；(2) 21<≤z 时, z dx z f z Z -=⋅=⎰-211)(11；(3) )2,0(∉z 时, 0)(=z f Z .综上知⎪⎩⎪⎨⎧<≤-<<=其它 z z z z z f Z ,0 21 ,210 , )(.8*. 设),(Y X 的联合概率密度⎩⎨⎧<<=-其它 ,0 0 ,),(yx xe y x f y ，求(1) )21(<<Y X P ,)21(=<Y X P ；(2)Y X Z +=的概率密度；(3) )1),(min(<Y X P .解：(1) ① 102142512121)()()2()2,1()21(22221202102202102---=---=--==<<<=<<-------⎰⎰⎰⎰⎰⎰e e e e e e dxe e x dx e e x dy xe dx dyxe dxY P Y X P Y X P x x xy x y； ②⎪⎩⎪⎨⎧≤>===--∞∞-⎰⎰0 0, 0,21),()(20y y e y dx xe dx y x f y f y y yY ， 02)2( 2≠=∴-e f Y ，于是 ⎪⎩⎪⎨⎧<<====--elsex xe xef x f Y x f Y Y X 0, 20 ,22)2()2,()2(22 ，从而 412)2()21(101=====<⎰⎰∞-dy x dx Y x f Y X P Y X . (2) ⎰∞∞--=dx x z x f z f Z ),()(, 其中2000),(zx xx z x x z x f X <<⇔⎩⎨⎧>->⇔≠-. (区域见图示)(1) 0>z 时, ⎰⎰---==2020)()(z xzz x z Z dx xe edx xez f 2)12(zze ze---+=； (2)0≤z 时, 0)(=z f Z .综上知⎪⎩⎪⎨⎧≤>-+=--0 ,0 0,)12()(2z z e ze zf z z Z .（3）)1,1(1)1),(min(1)1),(min(≥≥-=≥-=<Y X P Y X P Y X P1111,12111),(1-∞-∞∞-≥≥-=-=-=-=⎰⎰⎰⎰⎰e dx xe dy xe dxdxdy y x f x xyy x .9*. 设),(Y X 的联合概率密度⎩⎨⎧>>=+-其它 ,0 0,0,),()(y x e y x f y x ，求Y X Z -=的概率密度.解：)()()(z Y X P z Z P z F Z ≤-=≤= (1) 0<z 时, 0)()(=Φ=P z F Z ；(2) 0=z 时, 0),()()(0====⎰⎰>=x y Z dxdy y x f X Y P z F(3)0>z 时, 如图⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞+---+--+<<-+==zz x zx y x zz x y x zx y z x Z dy e e dxdy e e dxdxdy y x f z F 0),()(⎰⎰∞--+------+-=zz x z x x z zx x dx e e e dx ee )()1(0z zx z z z xz xe dx e e e dx ee e-∞------=-+-=⎰⎰1)()(202综上知⎪⎩⎪⎨⎧≤>-=-0 ,0 0 ,1)(z z e z F z Z , 求导得⎩⎨⎧≤>=-0,0 0,)(z z e z f z Z .10. 设B A ,是两个随机事件, 且,41)(,21)(,41)(===B A P A B P A P 引进随机变量 ⎩⎨⎧=⎩⎨⎧=不发生当发生当不发生当发生当 B B Y A A X ,0 ,1 , ,0 ,1.判断下列结论的正误, 并给予分析：（1）B A ,互不相容；（2）B A ,相互独立；（3）Y X ,相互独立；（4）1)(==Y X P ；（5）41)1(22==+Y X P . 解：（1）检验0)(=AB P 是否成立. 事实上0812141)()()(≠=⋅==A B P A P AB P , 故B A ,相容, 原结论错. （2）检验)()()(B P A P AB P =是否成立. 事实上由于41)(,41)(==B A P A P ,.)()()()()( A P B P B A P B P AB P ==∴ 即)()()(B P A P AB P =成立, 故B A ,独立, 原结论对.（3）检验Y X ,的联合分布律与边缘分布律之积是否都相等. 事实上81)(11==AB P p ；838121)()()()(01=-=-=-==AB P B P AB B P B A P p ； 818141)()()()(10=-=-=-==AB P A P AB A P B A P p ；83818381100=---=p . 于是有经检验, Y X ,的联合分布律与边缘分布律之积都相等, 故原结论对.（4）只需正确求出)(Y X P =的值. 事实上0218183)(1100≠=+=+==p p Y X P , 故原结论错. （5）只需正确求出)1(22=+Y X P 的值. 事实上41218183)1(100122≠=+=+==+p p Y X P , 故原结论错.。

概率论与数理统计第三章笔记

概率论与数理统计第三章笔记好的，以下是为您生成的一篇“概率论与数理统计第三章笔记”，希望符合您的需求：---# 概率论与数理统计第三章笔记在学习概率论与数理统计这门课的时候，第三章的内容就像是一座神秘的城堡，充满了新奇和挑战。

这一章主要讲的是多维随机变量及其分布。

一开始，听到这个概念的时候，我的脑袋里就像是被塞进了一团乱麻。

不过，随着深入学习，我逐渐理清了其中的头绪。

先来说说多维随机变量的联合分布函数。

这玩意儿就像是一个神奇的魔法盒子，它能把多个随机变量的可能性都装在一起。

想象一下，有两个随机变量 X 和 Y，它们就像是两个调皮的小精灵，在一个大大的游乐场里到处乱跑。

而联合分布函数 F(x,y) 呢，就能告诉我们这两个小精灵同时出现在某个特定区域的概率。

比如说，X 表示今天的气温，Y 表示湿度，那 F(x,y) 就能告诉我们在气温为 x 度，湿度为 y 的情况下的可能性。

再讲讲多维离散型随机变量。

这可有意思啦！比如说，咱们来假设一个场景，有一家小杂货店，店里卖两种零食，薯片和巧克力。

每天来买零食的顾客人数是随机的，而且他们选择薯片或者巧克力的情况也是随机的。

我们把买薯片的人数设为 X，买巧克力的人数设为 Y。

那么 (X,Y) 就是一个二维离散型随机变量。

我们可以列出它们所有可能的取值以及对应的概率，就像是给这两个调皮的小家伙拍了一张张照片，记录下它们每一个瞬间的样子。

然后是多维连续型随机变量。

这就像是一条流淌不息的河流，没有明显的断点。

还是用上面那个杂货店的例子，不过这次假设每天的销售额是连续变化的。

销售额 X 受到很多因素的影响，比如客流量、顾客的购买欲望等等。

这时候，我们就得用概率密度函数 f(x,y) 来描述它。

想象一下，这个函数就像是一张地图，告诉我们销售额在不同区域的密集程度。

在学习边缘分布的时候，我可真是费了好大的劲。

边缘分布就像是从一个大蛋糕上切下来的一小块。

还是以杂货店为例，如果我们只关心买薯片的人数 X 的分布，不考虑巧克力的情况，那这就是 X 的边缘分布。

高二上册数学第三章概率论知识点总结

高二上册数学第三章概率论知识点总结第三章随机事项及其概率第一节基本概念随机试验：将一切具有下面三个特点：(1)可重复性(2)多结果性(3)不确定性的试验或观测称为随机试验，简称为试验，常用 E 表示。

随机事项：在一次试验中，可能涌现也可能不涌现的事情(结果)称为随机事项，简称为事项。

不可能事项：在试验中不可能涌现的事情，记为Ф。

必定事项：在试验中必定涌现的事情，记为。

样本点：随机试验的每个基本结果称为样本点，记作.样本空间：全部样本点组成的集合称为样本空间. 样本空间用表示. 一个随机事项就是样本空间的一个子集。

基本领件单点集，复合事项多点集一个随机事项发生，当且仅当该事项所包含的一个样本点涌现。

事项的关系与运算(就是集合的关系和运算)包含关系：假设事项 A 发生必定导致事项B发生，那么称B包含A，记为B?A或A?B。

相等关系：假设B?A且A?B，那么称事项A 与事项B相等，记为A=B。

事项的和：事项A与事项B至少有一个发生是一事项，称此事项为事项A与事项B的和事项。

记为 AB。

事项的积：称事项事项A与事项B都发生为A与B的积事项，记为A B或AB。

事项的差：称事项事项A发生而事项B不发生为事项A与事项B的差事项,记为 A-B。

用交并补可以表示为A?B?AB。

互斥事项：假如A，B两事项不能同时发生，即AB=，那么称事项A与事项B是互不相容事项或互斥事项。

互斥时A?B可记为A+B。

对立事项：称事项A不发生为事项A的对立事项(逆事项)，记为A。

对立事项的性质：A?B??,A?B??。

事项运算律：设A，B，C为事项，那么有(1)交换律：AB=BA，AB=BA(2)结合律：AC)=(AC=AC A(BC)=(AB)C=ABC(3)安排律：AC)=(A(AC) A(BC)=(A(AC)= ABAC(4)对偶律(摩根律)：A?B?A?B A?B?A?B第二节事项的`概率概率的公理化体系：(1)非负性：P(A)(2)规范性：P()=1(3)可数可加性：A1?A2???An??两两不相容时P(A1?A2???An??)?P(A1)?P(A2)???P(An)??概率的性质：(1)P()=0(2)有限可加性第三节古典概率模型1、设试验E是古典概型, 其样本空间由n个样本点组成,事项A由k个样本点组成.那么定义事项A的概率为P(A)?k n2、几何概率：设事项A是的某个区域，它的面积为 (A)，那么向区域上随机投掷一点，该点落在区域 A 的概率为P(A)??(A) ?(?) 假如样本空间可用一线段，或空间中某个区域表示，那么事项A的概率仍可用上式确定，只不过把理解为长度或体积即可.第四节条件概率条件概率：在事项B发生的条件下，事项A发生的概率称为条件概率，记作 P(A|B). P(A|B)?P(AB) P(B)乘法公式：P(AB)=P(B)P(A|B)=P(A)P(B|A)全概率公式：设A1,A2,?,An是一个完备事项组，那么P(B)=P(Ai)P(B|Ai)贝叶斯公式：设A1,A2,?,An是一个完备事项组,那么P(Ai|B)?P(AiB)?P(B)P(Ai)P(B|Ai) P(A)P(B|A)jj第五节事项的独立性两个事项的相互独立：假设两事项A、B满意P(AB)= P(A) P(B)，那么称A、B独立，或称A、B相互独立.三个事项的相互独立：对于三个事项A、B、C，假设P(AB)= P(A) P(B)，P(AC)= P(A)P(C)，P(BC)= P(B) P(C)，P(ABC)= P(A) P(B)P(C)，那么称A、B、C相互独立三个事项的两两独立：对于三个事项A、B、C，假设P(AB)= P(A) P(B)，P(AC)= P(A)P(C)，P(BC)= P(B) P(C)，那么称A、B、C两两独立独立的性质：假设A与B相互独立，那么A与B，A与B，A与B 均相互独立总结：1.条件概率是概率论中的重要概念，其与独立性有亲密的关系，在不具有独立性的场合，它将扮演主要的角色。

概率论与数理统计总结之第三章

第三章多维随机变量及其分布二维随机变量：一般，设E 是一个随机试验，它的样本空间是S={e}.设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S 上的随机变量，由它们构成的一个向量（X,Y),叫做二维随机向量或二维随机变量。

设（X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y,二元函数：)}(){(),(y Y x X P y x F ≤⋂≤=),(y Y x X P ≤≤=称为二维随机变量（X,Y ）的分布函数，或称随机变量X 和Y 的联合分布函数分布函数F(x,y)具有以下基本性质： 1.F （x,y)是变量x 和变量y 的不减函数，即对于任意固定的y ，当);,(),(,1212y x F y x F x x ≥> 对于任意固定的x ，当),(),(,1212y x F y x F y y ≥> 2.0≤F(x,y)≤1，且对于任意固定的y ，F （-∞，y)=0, 对于任意固定的x, F （x ，-∞)=0， F （-∞，-∞）=0，F （∞，∞）=13.F(x,y ）=F(x+0,y ），F(x,y+0），即F(x,y ）关于x 右连续，关于y 也右连续4.对于任意,,),,(),,(21212211y y x x y x y x <<下述不等式成立 0),(),(),(),(21111222≥-+-y x F y x F y x F y x F离散型随机变量：如果二维随机变量（X,Y)全部可能取到的不相同的值是有限对或可列无限多对，则称（X,Y ）是离散型随机变量称,2,1,,},{====j i p y Y x X P ij i i ……为二维离散型随机变量（X,Y ）的分布律，或随机变量X 和Y 是联合分布律表格形式表示联合分布律： Y X1x… i x… 1y11p … 1i p… ………j yj p 1… ij p… ………离散型随机变量X 和Y 的联合分布函数为∑∑≤≤=x x yy ij i i p y x F ),(，其中和式是对一切满足y y x x i i ≤≤,的i,j 来求和的连续型随机变量：对于二维随机变量（X,Y ）的分布函数F （x,y)，如果存在非负的函数f(x,y)使得对于任意x,y 有 ⎰⎰∞-∞-=y xdudv v u f y x F ),(),(，则称（X,Y ）是连续型的二维随机变量，函数f(x,y)称为二维随机变量（X,Y ）的概率密度，或称为随机变量X 和Y 的联合概率密度概率密度的性质： 1.f(x,y)≥0 2.⎰⎰∞∞-∞∞-=∞∞=1),(),(F dxdy y x f3.设G 是xOy 平面上的区域，点（X,Y ）落在G 内的概率为 ⎰⎰=∈Gdxdy y x f G Y X P ),(}),{(4.若f(x,y)在点（x,y ）连续，则有),(),(2y x f y x y x F =∂∂∂一般，设E 是一个随机试验，它的样本空间是S={e},设),(),(2211e X X e X X ==…),(,e X X n n =是定义在S 上的随机变量，由它们构成的一个n 维向量,,(21X X …),n X 叫做n 维随机向量或n 维随机变量对于任意n 个实数n x x x n ,,^,,21元函数},^,{),^,(111n n n x X x X P x x F ≤≤=称为n 维随机变量,,(21X X …),n X 的分布函数或随机变量n X X X ,^,,21的联合分布函数。

高中数学必修3第三章概率全章复习

⾼中数学必修3第三章概率全章复习概率全章复习⼀、基础知识梳理（⼀）随机事件的概率随机事件的概率及概率的意义 1、基本概念：（1）必然事件：在条件S 下，⼀定会发⽣的事件，叫相对于条件S 的必然事件；（2）不可能事件：在条件S 下，⼀定不会发⽣的事件，叫相对于条件S 的不可能事件；（3）确定事件：必然事件和不可能事件统称为相对于条件S 的确定事件；（4）随机事件：在条件S 下可能发⽣也可能不发⽣的事件，叫相对于条件S 的随机事件；（5）频数与频率：在相同的条件S 下重复n 次试验，观察某⼀事件A 是否出现，称n 次试验中事件A 出现的次数A n 为事件A 出现的频数；称事件A 出现的⽐例nn A f An)(为事件A 出现的概率：对于给定的随机事件A ，如果随着试验次数的增加，事件A 发⽣的频率)(A f n 稳定在某个常数上，把这个常数记作P （A ），称为事件A 的概率。

（6）频率与概率的区别与联系：随机事件的频率，指此事件发⽣的次数A n 与试验总次数n 的⽐值nn A，它具有⼀定的稳定性，总在某个常数附近摆动，且随着试验次数的不断增多，这种摆动幅度越来越⼩。

我们把这个常数叫做随机事件的概率，概率从数量上反映了随机事件发⽣的可能性的⼤⼩。

频率在⼤量重复试验的前提下可以近似地作为这个事件的概率概率的基本性质 1、基本概念：（1）事件的包含、并事件、交事件、相等事件（2）若A∩B 为不可能事件，即A∩B=ф，那么称事件A 与事件B 互斥；（3）若A∩B 为不可能事件，A ∪B 为必然事件，那么称事件A 与事件B 互为对⽴事件；（4）当事件A 与B 互斥时，满⾜加法公式：P(A ∪B)=P(A)+P(B)；若事件A 与B 为对⽴事件，则A ∪B 为必然事件，所以P(A ∪B)= P(A)+P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B) 2、概率的基本性质：(1）必然事件概率为1，不可能事件概率为0，因此0≤P(A)≤1； (2）当事件A 与B 互斥时，满⾜加法公式：P(A ∪B)=P(A)+P(B)；(3）若事件A 与B 为对⽴事件，则A ∪B 为必然事件，所以P(A ∪B)=P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)； (4）互斥事件与对⽴事件的区别与联系，互斥事件是指事件A 与事件B 在⼀次试验中不会同时发⽣，其具体包括三种不同的情形：（1）事件A 发⽣且事件B 不发⽣；（2）事件A 不发⽣且事件B 发⽣；（3）事件A 与事件B 同时不发⽣，⽽对⽴事件是指事件A 与事件B 有且仅有⼀个发⽣，其包括两种情形；（1）事件A 发⽣B 不发⽣；（2）事件B 发⽣事件A 不发⽣，对⽴事件互斥事件的特殊情形。

概率论与数理统计第三章章节总结

概率论与数理统计第三章章节总结
概率论与数理统计的第三章主要介绍了随机变量及其分布、随机变量的离散概率和连续概率、期望和方差的计算、贝叶斯统计学等内容。

以下是本章的总结:
1. 随机变量及其分布
第三章第一小节介绍了随机变量的定义和性质,并介绍了离散型和连续型随机变量的区别。

然后,章节第二小节介绍了随机变量的分布,其中包括概率分布、密度函数、期望和方差的计算方法。

这些内容对于理解随机变量的分布非常重要。

2. 随机变量的离散概率和连续概率
第三章第三小节介绍了随机变量的离散概率和连续概率。

离散概率讨论的是离散型随机变量在某一范围内的取值概率,而连续概率讨论的是连续型随机变量在某一区间内的概率。

这些概念对于理解随机变量的性质和分布非常重要。

3. 期望和方差的计算
第三章第四小节介绍了期望和方差的计算方法。

期望是指一个随机变量的平均值,可以通过计算各个取值的概率和总和来实现。

方差是指一个随机变量在各个取值之间的差异,可以通过计算各个取值的差值和总和来实现。

这些内容对于计算随机变量的期望和方差非常重要。

4. 贝叶斯统计学
第三章第五小节介绍了贝叶斯统计学的原理和应用。

贝叶斯统计
学可以用来预测未来事件的概率,也可以用于概率模型的建模和优化。

这些内容对于实际应用非常有帮助。

综上所述,概率论与数理统计的第三章主要介绍了随机变量的分布、离散概率和连续概率、期望和方差的计算、贝叶斯统计学等内容,是学习概率论和统计学的重要基础。

九年级上册数学第三章.概率复习总结

九年级数学概率复习复习目标：1.能通过列表、画树状图等方法列出简单随机事件所有可能的结果，以及指定事件发生的所有可能结果，了解事件的概率。

2.知道通过大量的重复实验，可以用频率来估计概率。

考点1.频率估计概率的应用例1. 在一个有15万人的小镇，随机调查了3000人，其中有300人看中央电视台的早间新闻．据此，估计该镇看中央电视台早间新闻的约有（）A．2.5万人B．2万人C．1.5万人D．1万人跟踪练习：1. 一个不透明的口袋里装有除颜色都相同的5个白球和若干个红球，在不允许将球倒出来数的前提下，小亮为了估计其中的红球数，采用如下方法，先将口袋中的球摇匀，再从口袋里随机摸出一球，记下颜色，然后把它放回口袋中，不断重复上述过程，小亮共摸了100次，其中有10次摸到白球，因此小亮估计口袋中的红球大约有（）个A、45B、48C、50D、552.生物工作者为了估计一片山林中雀鸟的数量，设计了如下方案：先捕捉100只雀鸟，给它们做上标记后放回山林；一段时间后，再从中随机捕捉500只，其中有标记的雀鸟有5只．请你帮助工作人员估计这片山林中雀鸟的数量约为只．3.一个口袋中装有10个红球和若干个黄球．在不允许将球倒出来数的前提下，为估计口袋中黄球的个数，小明采用了如下的方法：每次先从口袋中摸出10个球，求出其中红球数与10的比值，再把球放回口袋中摇匀．不断重复上述过程20次，得到红球数与10的比值的平均数为0.4．根据上述数据，估计口袋中大约有个黄球．考点2.概率的计算及应用例2. 小颖和小丽做“摸球”游戏：在一个不透明的袋子中装有编号为1~4的四个球（除编号外都相同），从中随机摸出一个球，记下数字后放回，再从中摸出一个球，记下数字。

若两次数字之和大于5，则小颖胜，否则小丽胜。

这个游戏对双方公平吗？请说明理由。

跟踪练习：1. 用图中两个可自由转动的转盘做“配紫色”游戏：分别旋转两个转盘，若其中一个转出红色，另一个转出蓝色即可配成紫色，那么可配成紫色的概率是【】A ． 1 4B ． 3 4C ． 1 3D ． 1 22. 小明和小刚做纸牌游戏，如图，两组相同的纸牌，每组两张，牌面数字分别是2和3，将两组牌背面朝上，洗匀后从每组牌中各抽取一张，称为一次游戏当两张牌的牌面数字之和为奇数，小明赢，否则小刚赢，这个游戏对双方公平吗？请说明理由3. 小明、小芳做一个“配色”的游戏．下图是两个可以自由转动的转盘，每个转盘被分成面积相等的几个扇形，并涂上图中所示的颜色．同时转动两个转盘，如果转盘A 转出了红色，转盘B 转出了蓝色，或者转盘A •转出了蓝色，转盘B 转出了红色，则红色和蓝色在一起配成紫色．这种情况下小芳获胜；•同样，蓝色和黄色在一起配成紫色，这种情况下小明获胜；在其它情况下，则小明、小芳不分胜负．（1）利用列表或树状图的方法表示此游戏所有可能的结果；（2）此游戏的规则，对小明、小芳公平吗？试说明理由．例3.某商场为了吸引顾客，设立了可以自由转动的转盘（如图，转盘被均匀分为20份），并规定：顾客每购买200元的商品，就能获得一次转动转盘的机会．如果转盘停止后，指针正好对准红色、黄色、绿色区域，那么顾客就可以分别获得200元、100元、50元的购物券，凭购物券可以在该商场继续购物．如果顾客不愿意转转盘，那么可以直接获得购物券30元．（1）求转动一次转盘获得购物券的概率；（2）转转盘和直接获得购物券，你认为哪种方式对顾客更合算？跟踪练习：1.“五·一”期间，某书城为了吸引读者，设立了一个可以自由转动的转盘（如图，转盘被平均分成12份），并规定：读者每购买100元的书，就可获得一次转动转盘的机会，如果转盘停止后，指针正好对准红色、黄色、绿色区域，那么读者就可以分别获得45元、30元、25元的购书券，凭购书券可以在书城继续购书．如果读者不愿意转转盘，那么可以直接获得10元的购书券．（1）写出转动一次转盘获得45元购书券的概率；（2）转转盘和直接获得购书券，你认为哪种方式对读者更合算？请说明理由．2.某商场为了吸引顾客，举行抽奖活动，并规定：顾客每购买100元的商品，就可以随机抽取一张奖券，抽得奖券“紫气东来”、“化开富贵”、“吉星高照”，就可以分别获得100元、50元、20元的购物券，抽得“谢谢惠顾”不赠购物券；如果顾客不愿意抽奖，可以直接获得购物券10元，小明购买了100元的商品，他看到商场公布的前10000张(1)求“紫气东来”奖券出现的频率；(2)请你帮助小明判断，抽奖和直接获得购物券，哪种方式更合算？说明理由．。

北师大版数学必修三第3章概率章末归纳总结课件

所以 P(A)＝P(B)＝1386＝12，即事件 A、B 的概率一样大． (2)记“点数之和为 6”为事件 C，记“点数之和为 8”为事件 D，事件 C 含有 5 个基本事件，分别为：(1,5)，(5,1)，(2,4)，(4,2)，(3,3)．事件 D 含有 5 个基本事件，分别为：(2,6)，(6,2)，(3,5)，(5,3)，(4,4)．所以 P(C)＝P(D)＝356，即事件 C、D 的概率一样大． (3)从上面的(2)中及表格中可发现“点数之和为 x”与“点数之和为 14－x” 的概率一样大．
每批邮箱数
60 130 265 306 1 233 2 130 4 700 6 897
名称里有数字的邮箱数 36 78 165 187 728 1 300 2 820 4 131
频率
(1)填写上表中的频率(精确到0.01)； (2)中国人的邮箱名称里使用数字的概率是多少？
[解析] (1)由频率公式可算出，表格中应填的频率从左到右依次为：0.60、 0.60、0.62、0.61、0.59、0.61、0.60、0.60.
2
『规律总结』一般地，若一个随机事件需要用两个连续变量[如本例中的 (x，y)]来描述，用这两个变量的有序实数对来表示它的基本事件，利用坐标平面能顺利地建立与面积有关的几何概型．
〔跟踪练习 3〕如图，M 是半径为 R 的圆周上一个定点，在圆周上等可能 1
地任取一点 N，连接 MN，则弦 MN 的长度超过 2R 的概率是__2____.
将长为l的木棒随机折成3段，求3段长度能构成三角形的概率． [思路分析] 构成三角形要用三边长的度量，设出两边，再表示第三边． [解析] 如图所示，设A＝“3段长度能构成三角形”，x，y分别表示其中两段的长度，则第3段的长度为l－x－y.

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