概率和分布列提纲(答案)
数学高考知识点提纲
数学高考知识点提纲一、函数与方程1.1 一元二次函数- 定义及性质- 平移、伸缩及翻转- 解一元二次方程1.2 一次函数与二次函数的图像- 一次函数与二次函数的图像特点- 判断函数的单调性与极值- 求解函数的零点1.3 指数与对数函数- 指数与对数的定义及性质- 指数函数与对数函数的图像特点- 指数方程与对数方程的求解二、几何2.1 平面几何- 平面上的点、直线、线段、射线、角- 平面几何中的基本性质与定理- 平面几何证明方法2.2 空间几何- 空间中的点、直线、平面、多面体- 空间几何中的基本性质与定理- 空间几何证明方法2.3 三角函数- 弧度制与角度制- 正弦、余弦、正切函数的定义及性质- 三角函数的图像特点及其应用三、概率与统计3.1 概率基础- 随机事件的概念与性质- 基本概率公式与计算方法- 事件间的关系与运算3.2 统计与概率- 统计基础概念与方法- 随机变量与概率分布- 统计与概率的实际问题应用四、导数与积分4.1 函数的极限与连续性- 极限的定义与性质- 连续函数的判定与性质- 零点定理与介值定理4.2 导数与微分- 导数的定义与性质- 常见函数的导数计算- 微分的应用4.3 定积分与不定积分- 定积分的定义及性质- 基本积分计算方法- 积分的应用五、三角学5.1 三角比与三角恒等式- 三角比的定义及性质- 基本三角恒等式的证明与应用- 三角比与三角函数的关系5.2 三角函数与解三角形- 正弦定理与余弦定理- 解直角三角形与一般三角形- 三角形的面积与高线定理六、数列与数学归纳法6.1 数列的概念与性质- 数列的定义与表示- 数列的等差、等比和等差数列- 数列极限的定义与性质6.2 数学归纳法- 数学归纳法的基本原理与应用- 数学归纳法解题思路- 数学归纳法证明与应用七、复数与向量7.1 复数的基本概念- 复数的定义与表示- 复数的四则运算- 复数的几何意义与应用7.2 平面向量- 平面向量的基本概念与运算- 向量的数量积与向量积- 平面向量的几何应用综上所述,数学高考知识点提纲涵盖了函数与方程、几何、概率与统计、导数与积分、三角学、数列与数学归纳法、以及复数与向量等重要内容。
考试练习题常用概率分布教学提纲
考试练习题常用概率分布第四章选择题:1.二项分布的概率分布图在 条件下为对称图形。
A .n > 50B .π=0.5C .n π=1D .π=1E .n π> 52.满足 时,二项分布B (n,π)近似正态分布。
A .n π和n (1-π)均大于等于5B .n π或n (1-π)大于等于5C .n π足够大D .n > 50E .π足够大3. 的均数等于方差。
A .正态分布B .二项分布C .对称分布D .Poisson 分布E .以上均不对4.标准正态典线下,中间95%的面积所对应的横轴范围是 。
A .-∞到+1.96B .-1.96到+1.96C .-∞到+2.58D .-2.58到+2.58E .-1.64到+1.645.服从二项分布的随机变量的总体均数为 。
A .n (1-π)B .(n -1)πC .n π(1-π)D .n π 6.服从二项分布的随机变量的总体标准差为 。
A . B .(1-π)(1-π)( -)π1 C . D . π(1-π)(π 7.设X 1,X 2分别服从以λ1,λ2为均数的Poisson 分布,且X 1与X 2独立,则X 1+X 2服从以为方差的Poisson 分布。
A . B.λ2λ12+2λ2λ1+ C . D . 2λ2λ1+() 2λ2λ1+() E .λ2λ12+2 8.满足 时,Poisson 分布Ⅱ(λ)近似正态分布。
A.λ无限大 B.λ>20 C.λ=1 D.λ=0 E.λ=0.59.满足时,二项分布B(n,π)近似Poisson分布。
A.n很大且π接近0 B.n→∞ C.nπ或n(1-π)大于等于5D.n很大且π接近0.5 E.π接近0.510.关于泊松分布,错误的是。
A.当二项分布的n很大而π很小时,可用泊松分布近似二项分布B.泊松分布均数λ唯一确定C.泊松分布的均数越大,越接近正态分布D.泊松分布的均数与标准差相等E.如果X1和X2分别服从均数为λ1和λ2的泊松分布,且相互独立。
概率统计知识点提纲
概率论与数理统计初步主要考查考生对研究随机现象规律性的基本概念、基本理论和基本方法的理解,以及运用概率统计方法分析和解决实际问题的能力。
随机事件和概率考查的主要内容有:(1)事件之间的关系与运算,以及利用它们进行概率计算;概率论与数理统计知识点与考点第一章知识点:18§1.1 随机试验:随机试验的三个特点。
(1)样本空间:样本空间;样本点;(2)随机事件:随机事件;事件发生;基本事件;必然事件;不可能事件;(3)事件间的关系与事件的运算:包含关系;相等关系;互不相容;和事件、积事件、差事件、对立事件;(4)事件的运算律。
§1.2、概率的定义及运算:(1)频率定义;(2)概率的统计定义,(3)概率公理化定义,(4)古典概型,(5)几何概型§1.3、条件概率:(1)定义;(2)性质;(3)乘法公式。
(4)全概率公式,(5)贝叶斯公式;,§1.4事件的独立性:(1)两事件相互独立的性质;(2)三(多)个事件相互独立的定义,(3)伯努利试验模型考点:1、事件的表示和运算,2、有关概率基本性质的命题,3、古典概型的计算,4、几何概型的计算,5、事件的独立性的命题,6、条件概率与积事件概率的计算,7、全概率公式和Bayce公式的命题,8、Bernoulli试验。
第二章知识点:19§2.1 (1) 随机变量的定义;(2)随机变量的分布函数及其性质§2.2 离散型随机变量及其概率分布:(1)离散型随机变量的定义;(2)离散型随机变量的分布律;几种常见的离散型随机变量:(1) (0-1)分布;(2) 二项分布;(3) 泊松分布;(4)超几何分布;(5)几何分布;(6)帕斯卡(Pascal)分布,掌握每一种分布的模型,写出其分布律或分布密度。
§2.3连续型随机变量及其概率分布:(1)分布函数的定义;(2)分布函数的基本性质;(3)分布函数与离散型随机变量的分布律之间的联系;(4)连续型随机变量的概率密度的定义;(5)概率密度的性质;几种常见的连续型随机变量(一)均匀分布:(1)概率密度;(2)分布函数;(二)正太分布:(1)概率密度;(2)分布函数;§2.4 随机变量的函数的分布(1)离散型随机变量的函数的分布(2)连续型随机变量的函数的分布考点:1、有关分布律、分布函数以及分布密度的基本概念的命题,2、有关分布律、分布密度以及分布函数之间的关系的命题,3、已知事件发生的概率,反求事件中的参数,4、利用常见分布求相关事件的概率,5、求随机变量的分布律、分布密度以及分布函数,6、求随机变量函数的分布。
概率论与数理统计复习提纲
概率论与数理统计复习提纲概率论与数理统计总复习第⼀讲随机事件及其概率⼀随机事件,事件间的关系及运算 1.样本空间和随机事件 2.事件关系,运算和运算律⑴事件的关系和运算⑶运算律:交换律,结合律,分配律;对偶律: B A B A ?=?,B A B A ?=?;⼆概率的定义和性质 1.公理化定义(P7)2.概率的性质(P8.五个) ⑴)(1)(A P A P -=;⑵)()()()(AB P B P A P B A P -+=?;3.古典概型和⼏何概型4.条件概率 )()()|(A P AB P A B P =三常⽤的计算概率的公式1.乘法公式 )()()()()(B A P B P A B P A P AB P ==2.全概率公式和贝叶斯公式(P17-20.) 四事件的独⽴性1.定义:A 和B 相互独⽴ )()(B P A B P =或)()()(B P A P AB P ?=,2.贝努利试验在n 重贝努利试验中,事件=k A {A 恰好发⽣k 次})0(n k ≤≤的概率为:k n nk n k p p C A P --=)1()(第⼆讲随机变量及其概率分布⼀随机变量及其分布函数1.随机变量及其分布函数 )()(x X P x F ≤=)(+∞<<-∞x2.分布函数的性质(P35.四个)⑴0)(lim =-∞→x F x ;1)(lim =+∞→x F x ;(常⽤来确定分布函数中的未知参数)⑵)()()(a F b F b X a P -=≤<(常⽤来求概率) ⼆离散型随机变量及其分布律1.分布律2.常⽤的离散型分布三连续型随机变量 1.密度函数 ?∞-=xdt t f x F )()(2.密度函数的性质(P39.七个) ⑴1)(=?+∞∞-dx x f ;(常⽤来确定密度函数中的参数)⑵?=≤adx x f b X a P )()(;(计算概率的重要公式)⑶对R x ∈?,有0)(==c X P (换⾔之,概率为0的事件不⼀定是不可能事件). 3.常⽤连续型分布重点:正态分布:)0,(21)(22)(>=--σσµσπσµ都是常数,x ex f标准正态分布)1,0(N :2221)(x ex -=π四随机变量函数的分布1.离散情形设X 的分布律为则)(X g Y =的分布律为2.连续情形设X 的密度函数为)(x f X ,若求)(X g Y =的密度函数,先求Y 的分布函数,再通过对其求导,得到Y 的密度函数。
统计学习题答案 第3章 概率与概率分布
第3章 概率与概率分布——练习题(全免)1 .某技术小组有12人,他们的性别和职称如下,现要产生一名幸运者。
试求这位幸运者分别是以下几种可能的概率:(1)女性;(2)工程师;(3)女工程师,(4)女性或工程师。
并说明几个计算结果之间有何关系?解:设A =女性,B =工程师,AB =女工程师,A+B =女性或工程师(1)P(A)=4/12=1/3(2)P(B)=4/12=1/3(3)P(AB)=2/12=1/6(4)P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)=1/3+1/3-1/6=1/22. 某种零件加工必须依次经过三道工序,从已往大量的生产记录得知,第一、二、三道工序的次品率分别为0.2,0.1,0.1,并且每道工序是否产生次品与其它工序无关。
试求这种零件的次品率。
解:求这种零件的次品率,等于计算“任取一个零件为次品”(记为A )的概率()P A 。
考虑逆事件A =“任取一个零件为正品”,表示通过三道工序都合格。
据题意,有:()(10.2)(10.1)(10.1)0.648P A =---=于是 ()1()10.6480.352P A P A =-=-=3. 已知参加某项考试的全部人员合格的占80%,在合格人员中成绩优秀只占15%。
试求任一参考人员成绩优秀的概率。
解:设A 表示“合格”,B 表示“优秀”。
由于B =AB ,于是)|()()(A B P A P B P ==0.8×0.15=0.124. 某项飞碟射击比赛规定一个碟靶有两次命中机会(即允许在第一次脱靶后进行第二次射击)。
某射击选手第一发命中的可能性是80%,第二发命中的可能性为50%。
求该选手两发都脱靶的概率。
解:设A =第1发命中。
B =命中碟靶。
求命中概率是一个全概率的计算问题。
再利用对立事件的概率即可求得脱靶的概率。
)|()()|()()(A B P A P A B P A P B P +==0.8×1+0.2×0.5=0.9脱靶的概率=1-0.9=0.1或(解法二):P (脱靶)=P (第1次脱靶)×P(第2次脱靶)=0.2×0.5=0.15.已知某地区男子寿命超过55岁的概率为84%,超过70岁以上的概率为63%。
概率统计复习提纲(百度文库)解析
《概率论与数理统计》总复习提纲第一块随机事件及其概率内容提要基本内容:随机事件与样本空间,事件的关系与运算,概率的概念和基本性质,古典概率,几何概率,条件概率,与条件概率有关的三个公式,事件的独立性,贝努里试验.1、随机试验、样本空间与随机事件(1)随机试验:具有以下三个特点的试验称为随机试验,记为.1)试验可在相同的条件下重复进行;2)每次试验的结果具有多种可能性,但试验之前可确知试验的所有可能结果;3)每次试验前不能确定哪一个结果会出现.(2)样本空间:随机试验的所有可能结果组成的集合称为的样本空间记为Ω;试验的每一个可能结果,即Ω中的元素,称为样本点,记为.(3)随机事件:在一定条件下,可能出现也可能不出现的事件称为随机事件,简称事件;也可表述为事件就是样本空间的子集,必然事件(记为)和不可能事件(记为).2、事件的关系与运算(1)包含关系与相等:“事件发生必导致发生”,记为或;且.(2)互不相容性:;互为对立事件且.(3)独立性:(1)设为事件,若有,则称事件与相互独立. 等价于:若().(2)多个事件的独立:设是n个事件,如果对任意的,任意的,具有等式,称个事件相互独立.3、事件的运算(1)和事件(并):“事件与至少有一个发生”,记为.(2)积事件(交):“事件与同时发生”,记为或.(3)差事件、对立事件(余事件):“事件发生而不发生”,记为称为与的差事件;称为的对立事件;易知:.4、事件的运算法则1) 交换律:,;2) 结合律:,;3) 分配律:,;4) 对偶(De Morgan)律:,,可推广5、概率的概念(1)概率的公理化定义:(2)频率的定义:事件在次重复试验中出现次,则比值称为事件在次重复试验中出现的频率,记为,即.(3)统计概率:称为事件的(统计)概率.在实际问题中,当很大时,取(4)古典概率:若试验的基本结果数为有限个,且每个事件发生的可能性相等,则(试验对应古典概型)事件发生的概率为:.(5)几何概率:若试验基本结果数无限,随机点落在某区域g的概率与区域g的测度(长度、面积、体积等)成正比,而与其位置及形状无关,则(试验对应几何概型),“在区域中随机地取一点落在区域中”这一事件发生的概率为:.(6)主观概率:人们根据经验对该事件发生的可能性所给出的个人信念.6、概率的基本性质(1)不可能事件概率零:=0.(2)有限可加性:设是n个两两互不相容的事件,即=,(),则有=+.(3)单调不减性:若事件,且.(4)互逆性:且.(5)加法公式:对任意两事件,有-;此性质可推广到任意个事件的情形.(6)可分性:对任意两事件,有,且7、条件概率与乘法公式(1)条件概率:设是两个事件,即,则称为事件发生的条件下事件发生的条件概率.(2)乘法公式:设且则称为事件的概率乘法公式.8、全概率公式与贝叶斯(Bayes)公式(1)全概率公式:设是的一个划分,且,,则对任何事件,有称为全概率公式.(2)贝叶斯(Bayes)公式:设是的一个划分,且,则对任何事件,有称为贝叶斯公式或逆概率公式.9、贝努里(Bernoulli)概型(1)只有两个可能结果的试验称为贝努里试验,常记为.也叫做“成功—失败”试验,“成功”的概率常用表示,其中=“成功”.(2)把重复独立地进行次,所得的试验称为重贝努里试验,记为.(3)把重复独立地进行可列多次,所得的试验称为可列重贝努里试验,记为.以上三种贝努里试验统称为贝努里概型.(4)中成功次的概率是:其中.疑难分析1、必然事件与不可能事件必然事件是在一定条件下必然发生的事件,不可能事件指的是在一定条件下必然不发生的事件.它们都不具有随机性,是确定性的现象,但为研究的方便,把它们看作特殊的随机事件.2、互逆事件与互斥(不相容)事件如果两个事件与必有一个事件发生,且至多有一个事件发生,则、为互逆事件;如果两个事件与不能同时发生,则、为互斥事件.因而,互逆必定互斥,互斥未必互逆.区别两者的关键是:当样本空间只有两个事件时,两事件才可能互逆,而互斥适用与多个事件的情形.作为互斥事件在一次试验中两者可以都不发生,而互逆事件必发生一个且只发生一个.3、两事件独立与两事件互斥两事件、独立,则与中任一个事件的发生与另一个事件的发生无关,这时;而两事件互斥,则其中任一个事件的发生必然导致另一个事件不发生,这两事件的发生是有影响的,这时.可以用图形作一直观解释.在图1.1左边的正方形中,图1.1,表示样本空间中两事件的独立关系,而在右边的正方形中,,表示样本空间中两事件的互斥关系.4、条件概率与积事件概率是在样本空间内,事件的概率,而是在试验增加了新条件发生后的缩减的样本空间中计算事件的概率.虽然、都发生,但两者是不同的,一般说来,当、同时发生时,常用,而在有包含关系或明确的主从关系时,用.如袋中有9个白球1个红球,作不放回抽样,每次任取一球,取2次,求:(1)第二次才取到白球的概率;(2)第一次取到的是白球的条件下,第二次取到白球的概率.问题(1)求的就是一个积事件概率的问题,而问题(2)求的就是一个条件概率的问题.5、全概率公式与贝叶斯(Bayes)公式当所求的事件概率为许多因素引发的某种结果,而该结果又不能简单地看作这诸多事件之和时,可考虑用全概率公式,在对样本空间进行划分时,一定要注意它必须满足的两个条件.贝叶斯公式用于试验结果已知,追查是何种原因(情况、条件)下引发的概率.第二块随机变量及其分布内容提要基本内容:随机变量,随机变量的分布的概念及其性质,离散型随机变量的概率分布,连续型随机变量的概率分布,常见随机变量的分布,随机变量函数的分布.1、随机变量设是随机试验的样本空间,如果对于试验的每一个可能结果,都有唯一的实数与之对应,则称为定义在上的随机变量,简记为.随机变量通常用大写字母等表示.2、离散型随机变量及其分布列如果随机变量只能取有限个或可列个可能值,则称为离散型随机变量.如果的一切可能值为,并且取的概率为,则称为离散型随机变量的概率函数(概率分布或分布律).也称分布列,常记为其中.常见的离散型随机变量的分布有:(1)两点分布(0-1分布):记为,分布列为或(2)二项分布:记为,概率函数(3)泊松分布,记为,概率函数泊松定理设是一常数,是任意正整数,设,则对于任一固定的非负整数,有.当很大且很小时,二项分布可以用泊松分布近似代替,即,其中(4)超几何分布:记为,概率函数,其中为正整数,且.当很大,且较小时,有(5)几何分布:记为,概率函数.3、分布函数及其性质分布函数的定义:设为随机变量,为任意实数,函数称为随机变量的分布函数.分布函数完整地描述了随机变量取值的统计规律性,具有以下性质:(1)有界性;(2)单调性如果,则;(3)右连续,即;(4)极限性;(5)完美性.4、连续型随机变量及其分布分布如果对于随机变量的分布函数,存在非负函数,使对于任一实数,有,则称为连续型随机变量.函数称为的概率密度函数.概率密度函数具有以下性质:(1);(2);(3);(4);(5)如果在处连续,则.常用连续型随机变量的分布:(1)均匀分布:记为,概率密度为分布函数为(2)指数分布:记为,概率密度为分布函数为(3)正态分布:记为,概率密度为,相应的分布函数为当时,即时,称服从标准正态分布.这时分别用和表示的密度函数和分布函数,即具有性质:①.②一般正态分布的分布函数与标准正态分布的分布函数有关系:.5、随机变量函数的分布(1)离散型随机变量函数的分布设为离散型随机变量,其分布列为(表2-2):表2-2…………则任为离散型随机变量,其分布列为(表2-3):表2-3…………有相同值时,要合并为一项,对应的概率相加.(2)连续型随机变量函数的分布设为离散型随机变量,概率密度为,则的概率密度有两种方法可求.1)定理法:若在的取值区间内有连续导数,且单调时,是连续型随机变量,其概率密度为.其中是的反函数.2)分布函数法:先求的分布函数然后求.疑难分析1、随机变量与普通函数随机变量是定义在随机试验的样本空间上,对试验的每一个可能结果,都有唯一的实数与之对应.从定义可知:普通函数的取值是按一定法则给定的,而随机变量的取值是由统计规律性给出的,具有随机性;又普通函数的定义域是一个区间,而随机变量的定义域是样本空间.2、分布函数的连续性定义左连续或右连续只是一种习惯.有的书籍定义分布函数左连续,但大多数书籍定义分布函数为右连续. 左连续与右连续的区别在于计算时,点的概率是否计算在内.对于连续型随机变量,由于,故定义左连续或右连续没有什么区别;对于离散型随机变量,由于,则定义左连续或右连续时值就不相同,这时,就要注意对定义左连续还是右连续.第三块多维随机变量及其分布内容提要基本内容:多维随机变量及其分布函数二维离散型随机变量的联合分布列,二维连续型随机变量的联合分布函数和联合密度函数,边际分布,随机变量的独立性和不相关性,常用多维随机变量,随机向量函数的分布.1、二维随机变量及其联合分布函数为n维(n元)随机变量或随机向量.联合分布函数的定义设随机变量,为随机向量的联合分布函数二维联合分布函数具有以下基本性质:(1)单调性是变量或的非减函数;(2)有界性;(3)极限性(3)连续性关于右连续,关于也右连续;(4)非负性对任意点,若,则.式表示随机点落在区域内的概率为:.2、二维离散型随机变量及其联合分布列如果二维随机变量所有可能取值是有限对或可列对,则称为二维离散型随机变量.设为二维离散型随机变量,它的所有可能取值为将或表3.1称为的联合分布列.表3.1……┇┇…………┇┇…┇………┇┇…┇…联合分布列具有下列性质:(1);(2).3、二维连续型随机变量及其概率密度函数如果存在一个非负函数,使得二维随机变量的分布函数对任意实数有,则称是二维连续型随机变量,称为的联合密度函数(或概率密度函数).联合密度函数具有下列性质:(1)非负性对一切实数,有;(2)规范性;(3)在任意平面域上,取值的概率;(4)如果在处连续,则.4、二维随机变量的边缘分布设为二维随机变量,则称分别为关于和关于的边缘(边际)分布函数.当为离散型随机变量,则称分别为关于和关于的边缘分布列.当为连续型随机变量,则称分别为关于和关于的边缘密度函数.5、二维随机变量的条件分布(了解)(1)离散型随机变量的条件分布设为二维离散型随机变量,其联合分布律和边缘分布列分别为,则当固定,且时,称为条件下随机变量的条件分布律.同理,有(2)连续型随机变量的条件分布设为二维连续型随机变量,其联合密度函数和边缘密度函数分别为:.则当时,在和的连续点处,在条件下,的条件概率密度函数为.同理,.6、随机变量的独立性设及分别是的联合分布函数及边缘分布函数.如果对任何实数有则称随机变量与相互独立.设为二维离散型随机变量,与相互独立的充要条件是.设为二维连续型随机变量,与相互独立的充要条件是对几乎一切实数,有.7、两个随机变量函数的分布设二维随机变量的联合概率密度函数为,是的函数,则的分布函数为.(1)的分布若为离散型随机变量,联合分布列为,则的概率函数为:或.若为连续型随机变量,概率密度函数为,则的概率函数为:.(2)的分布若为连续型随机变量,概率密度函数为,则的概率函数为:.8.最大值与最小值的分布则9.数理统计中常用的分布(1)正态分布:(2):(3):(4):疑难分析1、事件表示事件与的积事件,为什么不一定等于?如同仅当事件相互独立时,才有一样,这里依乘法原理.只有事件与相互独立时,才有,因为.2、二维随机变量的联合分布、边缘分布及条件分布之间存在什么样的关系?由边缘分布与条件分布的定义与公式知,联合分布唯一确定边缘分布,因而也唯一确定条件分布.反之,边缘分布与条件分布都不能唯一确定联合分布.但由知,一个条件分布和它对应的边缘分布,能唯一确定联合分布.但是,如果相互独立,则,即.说明当独立时,边缘分布也唯一确定联合分布,从而条件分布也唯一确定联合分布.3、两个随机变量相互独立的概念与两个事件相互独立是否相同?为什么?两个随机变量相互独立,是指组成二维随机变量的两个分量中一个分量的取值不受另一个分量取值的影响,满足.而两个事件的独立性,是指一个事件的发生不受另一个事件发生的影响,故有.两者可以说不是一个问题.但是,组成二维随机变量的两个分量是同一试验的样本空间上的两个一维随机变量,而也是一个试验的样本空间的两个事件.因此,若把“”、“”看作两个事件,那么两者的意义近乎一致,从而独立性的定义几乎是相同的.第四块随机变量的数字特征内容提要基本内容:随机变量的数学期望和方差、标准差及其性质,随机变量函数的数学期望,原点矩和中心矩,协方差和相关系数及其性质.1、随机变量的数学期望设离散型随机变量的分布列为,如果级数绝对收敛,则称级数的和为随机变量的数学期望.设连续型随机变量的密度函数为,如果广义积分绝对收敛,则称此积分值为随机变量的数学期望.数学期望有如下性质:(1)设是常数,则;(2)设是常数,则;(3)若是随机变量,则;对任意个随机变量,有;(4)若相互独立,则;对任意个相互独立的随机变量,有.2、随机变量函数的数学期望设离散型随机变量的分布律为,则的函数的数学期望为,式中级数绝对收敛.设连续型随机变量的密度函数为,则的函数的数学期望为,式中积分绝对收敛.3、随机变量的方差设是一个随机变量,则称为的方差.称为的标准差或均方差.计算方差也常用公式.方差具有如下性质:(1)设是常数,则;(2)设是常数,则;(3)若相互独立,则;对任意个相互独立的随机变量,有;(4)的充要条件是:存在常数,使.4、几种常见分布的数学期望与方差(1);(2);(3);(4);(5);(6);(7);(8).5、矩设是随机变量,则称为的阶原点矩.如果存在,则称为的阶中心矩.设是二维随机变量,则称为的阶混合原点矩;称为的阶混合中心矩.6、协方差与相关系数随机变量的协方差为.它是1+1阶混合中心矩,有计算公式:.随机变量的相关系数为.相关系数具有如下性质:(1);(2)存在常数,使=1,即与以概率1线性相关;(3)若独立,则,即不相关.反之,不一定成立.(4)(Schwarz inequality) 设(X,Y)是二维随机变量,若X与Y的方差都存在,则疑难分析1、随机变量的数字特征在概率论中有什么意义?知道一个随机变量的分布函数,就掌握了这个随机变量的统计规律性.但求得一个随机变量的分布函数是不容易的,而且往往也没有这个必要.随机变量的数字特征则比较简单易求,也能满足我们研究分析具体问题的需要,所以在概率论中很多的应用,同时也刻画了随机变量的某些特征,有重要的实际意义.例如,数学期望反映了随机变量取值的平均值,表现为具体问题中的平均长度、平均时间、平均成绩、期望利润、期望成本等;方差反映了随机变量取值的波动程度;偏态系数、峰态系数则反映了随机变量取值的对称性和集中性.因此,在不同的问题上考察不同的数字特征,可以简单而切实地解决我们面临的实际问题.2、在数学期望定义中为什么要求级数和广义积分绝对收敛?首先,数学期望是一个有限值;其次,数学期望反映随机变量取值的平均值.因此,对级数和广义积分来说,绝对收敛保证了值的存在,且对级数来说,又与项的次序无关,从而更便于运算求值.而由于连续型随机变量可以离散化,从而广义积分与无穷级数有同样的意义.要求级数和广义积分绝对收敛是为了保证数学期望的存在与求出.3、相关系数反映了随机变量和之间的什么关系?相关系数是用随机变量和的协方差和标准差来定义的,它反映了随机变量和之间的相关程度.当时,称与依概率1线性相关;当时,称与不相关;当时,又分为强相关与弱相关.4、两个随机变量与相互独立和不相关是一种什么样的关系?(1)若、相互独立,则、不相关.因为、独立,则,故,从而,所以、不相关.(2)若、不相关,则、不一定独立.如:因为,,知、不相关.但,,,知、不独立.(3)若、相关,则、一定不独立.可由反证法说明.(4)若、不相关,则、不一定不相关.因为、不独立,,但若时,可以有,从而可以有、不相关.但是,也有特殊情况,如服从二维正态分布时,、不相关与、独立是等价的.第五块大数定律和中心极限定理内容提要基本内容:切比雪夫(Chebyshev)不等式,切比雪夫大数定律,伯努里(Bernoulli)大数定律,辛钦(Khinchine)大数定律,棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理,列维-林维德伯格(Levy-Lindberg)定理.1、切贝雪夫不等式设随机变量的数学期望,方差,则对任意正数,有不等式或成立.2、大数定律(1)切贝雪夫大数定律:设是相互独立的随机变量序列,数学期望和方差都存在,且,则对任意给定的,有.(2)贝努利大数定律:设是次重复独立试验中事件发生的次数,是事件在一次试验中发生的概率,则对于任意给定的,有.贝努利大数定理给出了当很大时,发生的频率依概率收敛于的概率,证明了频率的稳定性.(3)辛钦大数定律:设相互独立,服从同一分布的随机变量序列,且(),则对任意给定的,有3、中心极限定律(1)林德贝格-勒维中心极限定理:设是独立同分布的随机变量序列,有有限的数学期望和方差,,.则对任意实数,随机变量的分布函数满足.(2)李雅普诺夫定理:设是不同分布且相互独立的随机变量,它们分别有数学期望和方差:,.记,若存在正数,,使得当时,有, 则随机变量的分布函数对于任意的,满足.当很大时,.(3)德莫佛—拉普拉斯定理:设随机变量服从参数为的二项分布,则对于任意的,恒有.疑难分析1、依概率收敛的意义是什么?依概率收敛即依概率1收敛.随机变量序列依概率收敛于,说明对于任给的,当很大时,事件“”的概率接近于1.但正因为是概率,所以不排除小概率事件“”发生.依概率收敛是不确定现象中关于收敛的一种说法.2、大数定律在概率论中有何意义?大数定律给出了在试验次数很大时频率和平均值的稳定性.从理论上肯定了用算术平均值代替均值,用频率代替概率的合理性,它既验证了概率论中一些假设的合理性,又为数理统计中用样本推断总体提供了理论依据.所以说,大数定律是概率论中最重要的基本定律.3、中心极限定理有何实际意义?许多随机变量本身并不属于正态分布,但它们的极限分布是正态分布.中心极限定理阐明了在什么条件下,原来不属于正态分布的一些随机变量其总和分布渐进地服从正态分布.为我们利用正态分布来解决这类随机变量的问题提供了理论依据.4、大数定律与中心极限定理有何异同?相同点:都是通过极限理论来研究概率问题,研究对象都是随机变量序列,解决的都是概率论中的基本问题,因而在概率论中有重要意义.不同点:大数定律研究当时,概率或平均值的极限,而中心极限定理则研究随机变量总和的分布的极限.古今名言敏而好学,不耻下问——孔子业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随——韩愈兴于《诗》,立于礼,成于乐——孔子己所不欲,勿施于人——孔子读书破万卷,下笔如有神——杜甫读书有三到,谓心到,眼到,口到——朱熹立身以立学为先,立学以读书为本——欧阳修读万卷书,行万里路——刘彝黑发不知勤学早,白首方悔读书迟——颜真卿书卷多情似故人,晨昏忧乐每相亲——于谦书犹药也,善读之可以医愚——刘向莫等闲,白了少年头,空悲切——岳飞发奋识遍天下字,立志读尽人间书——苏轼鸟欲高飞先振翅,人求上进先读书——李苦禅立志宜思真品格,读书须尽苦功夫——阮元非淡泊无以明志,非宁静无以致远——诸葛亮熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟——孙洙《唐诗三百首序》书到用时方恨少,事非经过不知难——陆游问渠那得清如许,为有源头活水来——朱熹旧书不厌百回读,熟读精思子自知——苏轼书痴者文必工,艺痴者技必良——蒲松龄声明访问者可将本资料提供的内容用于个人学习、研究或欣赏,以及其他非商业性或非盈利性用途,但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定,不得侵犯本文档及相关权利人的合法权利。
《概率论与数理统计》复习大纲及参考答案(最新)
《概率论与数理统计》复习大纲与复习题07-08第一学期一、复习方法与要求学习任何数学课程,要求掌握的都是基本概念、基本定理、基本方法,《概率论与数理统计》同样.对这些基本内容,习惯称三基,自己作出罗列与总结是学习的重要一环,希望尝试自己完成.学习数学离不开作题,复习时同样.正因为要求掌握的是基本内容,将课件中提供的练习题作好就可以了,不必再找其他题目.如开学给出的学习建议中所讲:作为本科的一门课程,在课件中我们讲述了大纲所要求的基本内容.考虑到学员的特点,在学习中可以有所侧重.各章内容要求与所占分值如下:第一章介绍的随机事件的关系与运算,概率的基本概念与关系. 约占30分.第二章介绍的一维随机变量的分布. 约占25分.第三章二维随机变量的分布,主要要求掌握二维离散型随机变量的联合分布律、边缘分布律以及随机变量独立的判别. 约占10分.第四章介绍的随机变量的数字特征. 约占15分.第五、六、七、八章约占20分.内容为第五章的中心极限定理.分布);第六章介绍的总体、样本、统计量等术语;常用统计量的定义式与分布(t分布、2正态总体样本函数服从分布定理.第七章的矩估计与一个正态总体期望与方差的区间估计.第八章一个正态总体期望与方差的假设检验.对上述内容之外部分,不作要求.二、期终考试方式与题型本学期期终考试采取开卷形式,即允许带教材与参考资料.题目全部为客观题,题型有判断与选择.当然有些题目要通过计算才能得出结果.其中判断题占70分,每小题2分;选择题占30分,每小题3分.三、应熟练掌握的主要内容1.了解概率研究的对象——随机现象的特点;了解随机试验的条件.2. 理解概率这一指标的涵义.3. 理解统计推断依据的原理,会用其作出判断.4. 从发生的角度理解事件的包含、相等、和、差、积、互斥、对立的定义,掌握样本空间划分的定义.5. 熟练掌握用简单事件的和、差、积、划分等表示复杂事件 掌握事件的常用变形:AB A B A -=- (使成包含关系的差),A B -=AB (独立时计算概率方便)A B A AB +=+(使成为两互斥事件的和)12n A AB AB AB =+++(n B B B 、、、其中 21是一个划分)(利用划分将A 转化为若干互斥事件的和)A AB AB =+(B B 与即一个划分)6. 掌握古典概型定义,熟悉其概率计算公式.掌握摸球、放盒子、排队等课件所举类型概率的计算.7. 熟练掌握事件的和、差、积、独立等基本概率公式,以及条件概率、全概、逆概公式,并利用它们计算概率.8. 掌握离散型随机变量分布律的定义、性质,会求简单离散型随机变量的分布律.9. 掌握(0-1)分布、泊松分布、二项分布的分布律 10. 掌握一个函数可以作为连续型随机变量的概率密度的充分必要条件11. 掌握随机变量的分布函数的定义、性质,一个函数可以作为连续型随机变量的分布函数的条件.12. 理解连续型随机变量的概率密度曲线、分布函数以及随机变量取值在某一区间上的概率的几何意义13. 掌握随机变量X 在区间(a ,b )内服从均匀分布的定义,会写出X 的概率密度. 14. 掌握正态分布2(,)N μσ概率密度曲线图形; 掌握一般正态分布与标准正态分布的关系定理; 会查正态分布函数表;理解服从正态分布μ(N ),2σ的随机变量X ,其概率{P |X-μ|<σ}与参数μ和σ的关系. 15. 离散型随机变量有分布律会求分布函数;有分布函数会求分布律.16. 连续型随机变量有概率密度会求分布函数;有分布函数,会求概率密度. 17. 有分布律或概率密度会求事件的概率.18. 理解当概率()0P A =时,事件A 不一定是不可能事件;理解当概率()1P A =时,事件A 不一定是必然事件. 19. 掌握二维离散型随机变量的联合分布律定义;会利用二维离散型随机变量的联合分布律计算有关事件的概率;有二维离散型随机变量的联合分布律会求边缘分布律以及判断是否独立; 会确定二维离散型随机变量函数的分布.20.掌握期望、方差、协方差、相关系数的定义式与性质,会计算上述数字;了解相关系数的意义,线性不相关与独立的关系.21. 掌握(0-1)分布、泊松分布、二项分布、均匀分布、正态分布、指数分布的参数 与期望、方差的关系.22. 会用中心极限定理计算概率.理解拉普拉斯中心极限定理的涵义是:设随机变量X 服从二项分布(,)B n p ,当n 较大时,~(,)X N np npq 近似,其中1q p =-23.了解样本与样本值的区别,掌握统计量,样本均值与样本方差的定义.24. 了解2χ分布、t 分布的背景、概率密度图象,会查两个分布的分布函数表,确定上α分位点.25. 了解正态总体2(,)N μσ中,样本容量为n 的样本均值X 与22)1(σS n -服从的分布.26. 掌握无偏估计量、有效估计量定义. 27. 会计算参数的矩估计.28. 会计算正态总体2(,)N μσ参数μ与2σ的区间估计.29. 掌握一个正态总体2(,)N μσ,当2σ已知或未知时,μ的假设检验,2σ的假设检验.30.了解假设检验的两类错误涵义四、复习题注 为了方便学员复习,提供复习题如下,这些题目都是课件作业题目的改造,二者相辅相成,希望帮助大家学懂基本知识点. 期终试卷中70分的题目抽自复习题.(一)判断题第一章 随机事件与概率 1.写出下列随机试验的样本空间(1) 一枚硬币掷三次,观察硬币字面朝上的次数,样本空间为S={}0,123,,. √ (2)袋中有编号为1、2、3的3个球,从中随机取2个,样本空间为{(1,1),(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(3,3)}S = . ╳2. 袋中有编号为1、2、3、4、5的5个球,从中随机取一个.设A =(取到1、2、3号球),B =(取到奇数号球),C =(取到3、4、5号球),D =(取到4、5号球),E =(取到2号球),则(1)A B +=(取到1、1、2、3、3、5号球);╳ (2)\A B E ≠(取到2号球); ╳ (3)CD = (取到1、2、3、4、5号球); ╳ (4)\C D = (取到3号球); √ (5)A D +=(取到1、2、3、4、5号球); √ (6)AD =(取到1、2、3、4、5号球). ╳ 3. 甲、乙二人打靶,每人射击一次,设A ,B 分别为甲、乙命中目标,用A 、B 事件的关系式表示下列事件,则(1)(甲没命中目标)AB = ; ╳ (2)(甲没命中目标)A = ; √ (3)(甲、乙均命中目标)A B =+; ╳ (4)(甲、乙均命中目标)AB = . √ 4.一批产品中有3件次品,从这批产品中任取5件检查,设i A =(5件中恰有i 件次品),i=0,1,2,3 叙述下列事件,则(1)0A =(5件中恰有0件次品)=(5件中没有次品);√(2)0A =(5件中恰有1件次品); ╳(3)0A =(5件中至少有1件次品); √ (4)3A =(5件中最多有2件次品); ╳ (5)23A A + =(5件中至少有3件次品); ╳ (6)23A A + =(5件中至少有2件次品). √ 5.指出下列命题中哪些成立,哪些不成立?(1)B A A B A +≠+;╳(2)A B AB AB AB +=++ ;√(3)AB A B A -=-;√(4)A B AB -≠;╳ (5)ABC A B C =;╳ (6)ABC A B C =++ . √6. 袋中有编号为1、2、3、4、5的5个球,从中随机取一个.设A =(取到1、2、3号球),B =(取到奇数号球),C =(取到3、4、5号球),D =(取到4、5号球),E =(取到2号球),则(1)3()5P A =; √ (2)4()()()5P B E P B P E +=+= ; √(3)4()()()5P A E P A P E +=+= ;╳ (4)3()()5P A E P A +== ; √(5) ()()()P A B P A P B +=+; ╳ (6)4()5P A B += . √7.(1)设事件A 、B 互斥,2.0)(=A P , )(B P =0.3 ,则 5.0)(=+B A P . √ (2) 设事件A 、B 互斥,2.0)(=A P ,5.0)(=+B A P 则)(B P =0.7 . ╳(3) 设()0.5P A =,()0.4P B =,()0.7P A B +=, 则()0.2P AB = . √ 8. 设事件,()0.5,A B P A ⊃=()0.2P B = ,则(1)(\)()()0.3P A B P A P B =-= ;√ (2)()()()0.7P A B P A P B +=+= ; ╳ (3)()()0.5P A B P A +== ;√ (4)()0.5P AB = ; ╳(5)()0.2P AB =; √ (6)(\)()()0.3P B A P B P A =-= . √ 9. 箱中有2件次品与3件正品,一次取出两个,则 (1)恰取出2件次品的概率为251C ;√ (2)恰取出2件次品的概率为251A ; ╳ (3)恰取出1件次品1件正品的概率为112325C C C ; √ (4)恰取出1件次品1件正品的概率为112325C C A . ╳ 10.上中下三本一套的书随机放在书架上,则 (1)恰好按上中下顺序放好的概率为3311321A =⨯⨯;√ (2)恰好按上中下顺序放好的概率为13; ╳ (3)上下两本放在一起的概率为3322A ⨯ ; √ (4)上下两本放在一起的概率为332A . ╳11. 若111(),(),()234P A P B P AB === 则 (1) 1()2P B A = √ (2) 2()3P B A = ╳(3) 3()4P A B = √ (4) ()()P A B P A = ╳12. 已知10只电子元件中有2只是次品,在其中取2次,每次任取一只,作不放回抽样,则(1)(P 第一次取到正品8)10= √ (2)(P 第一次取到次品12110)C C = ╳(3)(P 第一次取到正品,第二次取到次品1182210)C C A = ; √ (4)(P 第一次取到正品,第二次取到次品1182210)C C C = ; ╳ (5)(P 第一次取到正品,第二次取到次品82)109=⨯ ; √ (6)(P 一次取到正品,一次取到次品82)109=⨯. ╳13.设甲袋中有6只红球,4只白球,乙袋中有7只红球,3只白球,现在从甲袋中随机取一球,放入乙袋,再从乙袋中随机取一球,则(1)两次都取到红球的概率为⨯681011;√ (2)两次都取到红球的概率为⨯671010; ╳ (3)已知从甲袋取到红球,从乙袋中取到红球的概率为710 ; ╳(4)已知从甲袋取到白球,从乙袋中取到红球的概率为⨯371011. ╳14.某人打靶,命中率为0.2,则下列事件的概率为(1)第一枪没打中的概率为0.8;√ (2)第二枪没打中的概率为0.8; √ (3)第二枪没打中的概率为0.16 ;╳(4)第一枪与第二枪全打中的概率为0.20.20.4+= . ╳ (5)第一枪与第二枪全打中的概率为0.20.20.04⨯= √ (6)第三枪第一次打中的概率为20.80.2⨯. √ 15 .几点概率思想(1)概率是刻画随机事件发生可能性大小的指标;√ (2)随机现象是没有规律的现象; ╳(3)随机现象的确定性指的是频率稳定性,也称统计规律性;√(4)频率稳定性指的是随着试验次数的增多,事件发生的频率接近一个常数;√ (5)实际推断原理为:一次试验小概率事件一般不会发生;√ (6)实际推断原理为:一次试验小概率事件一定不会发生. ╳第二章 随机变量及其分布16.随机变量X 的分布律为1231133p ⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,则(1)13p = ;√ (2)23p = ╳17.在6只同类产品中有2只次品,4只正品.从中每次取一只,共取5次,每次取出产品立即放回,再取下一只,设X 为5次中取出的次品数,则(1)第3次取到次品的概率为0. ╳ (2)第3次取到次品的概率为13. √ (3)5次中恰取到2只次品的概率{}2522512233P X C -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭√(4)5次中恰取到2只次品的概率{}25212233P X -⎛⎫⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭╳(5)最少取到1只次品的概率{}0505121133P X C ⎛⎫⎛⎫≥=- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭√(6)最少取到1只次品的概率{}141512133P X C ⎛⎫⎛⎫≥= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭╳ 18.某交通路口一个月内发生交通事故的次数X 服从参数为3的泊松分布(3)P ,则(1)该交通路口一个月内发生3次交通事故的概率{}31P X ==. ╳(2)该交通路口一个月内发生2次交通事故的概率{}23322!e P X -==. √(3)该交通路口一个月内最多发生1次交通事故的概率{}13311!e P X -==. ╳(4)该交通路口一个月内最多发生1次交通事故的概率为{}{}031333010!1!e e P X P X --=+==+. √19. 袋中有2个红球3个白球,从中随机取一个球,当取到红球令1X =,取到白球令0X =,则 (1)称X 为服从01-分布. √ (2)X 为连续型随机变量. ╳(3)X 的分布律为103255⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭. ╳ (4)X 的分布律为102355⎛⎫⎪⎪ ⎪⎝⎭. √ 20. 设随机变量X 的分布函数为⎪⎩⎪⎨⎧=1310)(x F 1100≥<≤<x x x ,则 (1)X 的分布律为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛323110. √ (2)X 的分布律为012133⎛⎫⎪ ⎪⎝⎭ ╳ (3){0.5}0P X ≤= ╳ (4)1{0.5}3P X ≤=√ (5){0.5}0P X ==√ (6)1{0.5}3P X == ╳(7)2{0.5 1.5}3P X <≤= √ (8){0.5 1.5}1P X <≤= ╳21.设随机变量X 的概率密度01()0Ax x f x ≤≤⎧=⎨⎩其它 , 则(1)常数A =2 . √ (2)常数A =1 . ╳ (3)由积分201Ax dx =⎰可以计算常数A. ╳ (4)由积分1Ax dx +∞-∞=⎰可以计算常数A. ╳(5) 由积分11Axdx =⎰可以计算常数A. √22.设随机变量X 的概率密度⎩⎨⎧=02)(x x f 其它10≤≤x , 则(1)1{01}2P X xdx <<=⎰√ (2) 10.5{0.51}2P X xdx <<=⎰ √ (3)2{02}2P X xdx <<=⎰╳ (4) 0.5{0.5}2P X xdx +∞>=⎰ ╳23.设随机变量X 的分布函数200()0111x F x xx x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩,则X 的概率密度 (1)201()0xx f x <<⎧=⎨⎩其它 √ (2)201()0x x f x ⎧<<=⎨⎩其它╳(3)()2f x x x R =∈ ╳ (4)00()20111x f x xx x <⎧⎪=≤≤⎨⎪>⎩╳ 24.公共汽车站每隔10分钟有一辆汽车通过,乘客随机到车站等车,则 (1)乘客候车时间不超过5分钟的概率为12;√ (2)乘客候车时间超过5分钟的概率为12√ (3)乘客候车时间不超过3分钟的概率为310;√(4)乘客候车时间超过3分钟的概率为310. ╳25. 随机变量~(0,1)X N 则 (1){}102P X ≥=√ (2) {}102P X ≤= √ (3) {}{}00P X P X ≥=≤ √ (4){}{}00P X P X ≥≠≤ ╳ 26. 随机变量)2,3(~2N X 则(1){}52≤<X P =)2/1()1(Φ+Φ ╳ (2) {}104≤<-X P =2)5.3(Φ–1 √ 27. 设01~0.40.6X ⎛⎫⎪⎝⎭,则(1)2Y X =的分布律为020.40.6⎛⎫ ⎪⎝⎭ √ (2)21Y X =+的分布律为130.40.6⎛⎫ ⎪⎝⎭√ 28.设随机变量X 的概率密度为⎩⎨⎧=02)(xx f 其它10<<x ,则X e Y =的概率密度为(1)⎩⎨⎧<<=其它01ln )(e y y y f Y ╳ (2)2ln 1()0Y yy e yf y ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它√第三章多维随机变量及其分布29.设二维随机变量(X ,Y )的分布函数为F x y (,),则 (1){}2,1≤≤Y X P = F (1,2) √ (2){}1123131213P X Y F F F -<≤<≤=---,(,)(,)(,) ╳ 30. 设二维随机变量(X ,Y )的分布律为(1)Y 的边缘分布律为012020404...⎛⎫⎪⎝⎭╳ (2)X ,Y 不独立 ╳(3)(X ,Y )的分布函数在116(,.)点的值1610(.,)F = ╳(4)20016{,}.P X Y === √ (5)概率1012{}.P X Y +== ╳(6)Z X Y =-的分布律为101201203204016....-⎛⎫⎪⎝⎭√(7)072().E XY = √ (8)相关系数0XY ρ≠ ╳ 31. 设二维随机变量(X ,Y )的分布律为则 (1){}Y X M ,max =的分布律为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛167163166210 √(2){}Y X N ,min =的分布律为⎪⎪⎭⎫⎝⎛--167163166012√第四章 随机变量的数字特征32.设随机变量X 的分布律为⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-41212116121610311 则(1))(X E =31 √(2))(2X E = 4/55/]21)2/1(0)1[(22222=++++- ╳ (3)X 的方差D (X )=7297 √33.设随机变量X 的概率密度⎪⎩⎪⎨⎧-=02)(x xx f 其它2110≤<≤≤x x则(1) )(X E =1 √(2))(X E =⎰⎰-+211)2(dx x dx x ╳(3))()(22X E X E -=61 √ (4)X 的方差61)(≠X D ╳34.一批产品中有一、二、三等品,等外品及废品五种,分别占产品总数的70%,10%,10%,6%,4%。
(完整版)概率论与数理统计复习提纲
三、最大似然估计法
1. 直观想法:在试验中,事件A的概率P(A)最大, 则A出现的可能性就大;如果事件A出现了,我们认为事件A的概率最大.
2. 定义 设总体X的概率函数或密度函数为 (或 ),其中参数 未知,则X的样本 的联
(1) 设总体X的概率密度函数为f(x), 则样本的联合密度函数为
(2)设总体X的概率函数为 , 则样本的联合概率函数为
二、统计量
1. 定义
不含总体分布中任何未知参数的样本函数 称为统计量, 是 的观测值.
注:(1)统计量 是随机变量; (2)统计量 不含总体分布中任何未知参数;
(3)统计量的分布称为抽样分布.
3.样本:从总体X中,随机地抽取n个个体 ,称为总体X的容量为n的样本。
注:⑴ 样本 是一个n维的随机变量;⑵ 本书中提到的样本都是指简单随机样本,其满足2个特性:
① 代表性: 中每一个与总体X有相同的分布.② 独立性: 是相互独立的随机变量.
4.样本 的联合分布
设总体X的分布函数为F(x),则样本 的联合分布函数为
都有确定的实值P(A),满足下列性质:
(1)非负性: (2)规范性:
(3)有限可加性(概率加法公式):对于k个互不相容事件 ,有 .
则称P(A)为随机事件A的概率.
2.概率的性质
① ②
③若 ,则
④
注:性质的逆命题不一定成立的.如若 则 。(×)若 ,则 。(×)
三、古典概型的概率计算
古典概型:若随机试验满足两个条件:①只有有限个样本点,
合概率函数(或联合密度函数) (或
称为似然函数.
3. 求最大似然估计的步骤:
(完整版)概率论与数理统计课后习题答案
·1·习 题 一1.写出下列随机试验的样本空间及下列事件中的样本点: (1)掷一颗骰子,记录出现的点数. A =‘出现奇数点’; (2)将一颗骰子掷两次,记录出现点数. A =‘两次点数之和为10’,B =‘第一次的点数,比第二次的点数大2’; (3)一个口袋中有5只外形完全相同的球,编号分别为1,2,3,4,5;从中同时取出3只球,观察其结果,A =‘球的最小号码为1’;(4)将,a b 两个球,随机地放入到甲、乙、丙三个盒子中去,观察放球情况,A =‘甲盒中至少有一球’;(5)记录在一段时间内,通过某桥的汽车流量,A =‘通过汽车不足5台’,B =‘通过的汽车不少于3台’。
解 (1)123456{,,,,,}S e e e e e e =其中i e =‘出现i 点’1,2,,6i =,135{,,}A e e e =。
(2){(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,6)S = (2,1),(2,2),(2,3),(2,4),(2,5),(2,6) (3,1),(3,2),(3,3),(3,4),(3,5),(3,6) (4,1),(4,2),(4,3),(4,4),(4,5),(4,6)(5,1),(5,2),(5,3),(5,4),(5,5),(5,6) (6,1),(6,2),(6,3),(6,4),(6,5),(6,6)}; {(4,6),(5,5),(6,4)}A =; {(3,1),(4,2),(5,3),(6,4)}B =。
(3){(1,2,3),(2,3,4),(3,4,5),(1,3,4),(1,4,5),(1,2,4),(1,2,5)S =(2,3,5),(2,4,5),(1,3,5)}{(1,2,3),(1,2,4),(1,2,5),(1,3,4),(1,3,5),(1,4,5)}A =(4){(,,),(,,),(,,),(,,),(,,),(,,),S ab ab ab a b a b b a =---------(,,),(,,,),(,,)}b a a b b a ---,其中‘-’表示空盒;{(,,),(,,),(,,),(,,),(,,)}A ab a b a b b a b a =------。
概率统计复习提纲(百度文库).pptx
定义左连续或右连续只是一种习惯.有的书籍定义分布函数
左连续,但大多数书籍定义分布函数
为
右连续. 左连续与右连续的区别在于计算
时,
点的概率是否计算在内.对于连续型随机变量,由于
,故定义左连续或右连续没有什么区别;对于离散型随机变量,由于
,则定义左连
续或右连续时
值就不相同,这时,就要注意对
定义左连续还是右连续.
概率密度函数具有以下性质:
,存在非负函数 的概率密度函数.
,使对于任一实数 ,有
(1)
; (2)
;
(3)
; (4)
;
(5)如果 在 处连续,则
.
常用连续型随机变量的分布:
(1)均匀分布:记为
,概率密度为
分布函数为
(2)指数分布:记为
,概率密度为
8
,则
分布函数为
学海无 涯
(3)正态分布:记为
,概率密度为
或
.
14
学海无 涯
若
为连续型随机变量,概率密度函数为
,则 的概率函数为:
.
(2)
的分布
若
为连续型随机变量,概率密度函数为
8.最大值与最小值的分布 则
. 3、分布函数及其性质
分布函数的定义:设 为随机变量, 为任意实数,函数
7
学海无 涯
称为随机变量 的分布函数. 分布函数完整地描述了随机变量取值的统计规律性,具有以下性质:
(1)有界性
;
2 单调性 如果
,则
;
3 右连续, 即
;
(4)极限性
;
(5)完美性
.
4、连续型随机变量及其分布分布
如果对于随机变量 的分布函数 称 为连续型随机变量.函数 称为
概率分布列答案
P( =2)=0.38
P( =3)=0.12------------------6分
所以 的分布列为
0
1
2
3
P
0.12
0.38
0.38
0.12
-----------------------------9分
(2)解:因为数列 ( )是严格单调的数列,
所以数列 ,
即 < -------------------------------------------------------------------12分
( )( )4
( )2( )3
( )3( )2
( )4( )
( )5
E=
6.(12分)根据渭水汛期水量指数 (为整数),可将水量分级如下表
0~100
100~200
200~300
300~400
400~500
500
级别
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
Ⅴ
Ⅵ
状况
枯期
弱期
次期
常期
满期
汛期
对渭水7~10月的100天的渭水水量指数 进行检测,获取 的数据依照区间 . . . . 进行分组,得频率分布直方图如图
(Ⅰ)指出这组数据的众数和中位数;
(Ⅱ)若视力测试结果不低于5.0,则称为“好视力”,求校医从这16人中随机选取3人,至多有1人是“好视力”的概率;
(Ⅲ)以这16人的样本数据来估计整个学校的总体数据,若从该校(人数很多)任选3人,记 表示抽到“好视力”学生的人数,求 的分布列及数学期望.¥高#考#资%源*网
P(ξ=2)= P(ξ=3)= ……………………8分
ξ
概率统计讲义提纲1
概率统计讲义提纲第一章一、排列组合3.组合:注:0!=1.(1)(2)(1)r nA n n n n r =---+ !rr n n A C r =!()!!n n r r =-二、随机事件及其概率1、概率论是研究随机现象规律性的一门数学学科.2、随机现象是通过随机试验来研究的. 3.样本空间、样本点4、随机事件、基本事件、必然事件、不可能事件5、事件之间的关系及运算律含义:A 发生,则B 一定发生含义:A ,B 至少一个发生,or A 发生或B 发生 含义:A ,B 同时发生,or A 发生且B 发生A ,B 互不相容 (互斥),含义:A ,B 不同时发生 A 的逆事件或对立事件,含义:A 发生,但B 不发生:,.A B A B A B A B ⋅==(4) 德摩根律 (对偶律)例1、用A 、B 、C 表示如下事件1)A 、B 、C 至少有一个发生 A B C2)A 、B 、C 恰有一个发生 3)A 、B 、C 至多有两个发生 ABC A B C =A B ⊂A B=A B ⋃A B⋂A A B ⋂=∅A A S A A ==∅ 且AB A AB AB -=-=ABC ABC A BC例2、一个工人生产了3个零件,以事件i A 表示他生产的第i 个零件是合格品,i =1,2,3,试用i A (i =1,2,3)表示下列事件:6.频数与频率:在相同的条件下,进行了 n 次试验:7. 概率的统计定义:大量重复同一试验时事件A 发生频率的稳定值。
8. 概率的公理化定义::)(,,)(,.,满足下列条件如果集合函数的概率件称为事记为赋予一个实数的每一事件对于是它的样本空间是随机试验设⋅P A A P A E S E (1):,()0;对于每一个事件有A P A ≥非负性(2):,()1;S P S =对于必然事件有规范性12(3):,,,,,1,2,, 设是两两互不相容的事件,即对于则有i j A A i j A A i j ≠=∅= 可列可加性1212()()()P A A P A P A =++11()(B );只有第一个零件是合格品22()(B );三个零件中只有一个零件是合格品33(),(B );第一个是合格品但后两个零件中至少有一个次品();4(4)B 三个零件中最多有两个合格品55()(B ).三个零件都是次品11231();B A A A =21231231232();B A A A A A A A A A = 31233()();B A A A = 41234(),B A A A =4123;B A A A = 或51235(),B A A A =5123.B A A A = 或9. 概率的性质: 有限可加性特别,若AB =Φ(互不相容),则()()()P A B P A P B ⋃=+ (3) (减法公式) 特别若B A ⊂,则()()(),()P A BP A P B P B P A-=-≤且对三个事件, 例3、解:(1)(2) P(BA )P(B )P(A )=- (3)).()()()(,)()6(AB P B P A P B A P B A -+= 有对于任意两事件加法公式10()().P ∅=12(2),,,,n A A A 若是两两互不相容的事件则有).()()()(2121n n A P A P A P A A A P +++= ()()().P A B P AP AB -=-(5),()1().A A P A P A =-设是的对立事件则 (4),() 1.对于任一事件A P A ≤123()P A A A 123122313123()()()()()()().P A P A P A P A A P A A P A A P A A A =++---+113211238A,B ,P(B A ).()A B ;()A B;()P(AB ).⊂=设事件的概率分别为和求在下列三种情况下的值与互斥12P(BA )P(B ).==111236.=-=P(BA )P(B A )=-P(B )P(AB )=-113288.=-=概率统计讲义提纲第一章三、古典概型样本点有限(n 个):等可能性:古典概率: ()=k P A n例1. 甲、乙两人连续赌四次,每次双方赢的机会均相同,求乙连续赢 4 次的概率?解:A ——乙连赢4次k=1所以 P (A )=1/16例2. 有100件同类型同批次的产品,按性能分成两类:甲40件,乙60件。
概率和分布列,期望,大题附答案
马留康概率高考题1、(本小题满分12分)某安全生产监督部门对5家小型煤矿进行安全检查(简称安检).若安检不合格,则必须整改.若整改后经复查仍不合格,则强制关闭.设每家煤矿安检是否合格是相互独立的,且每家煤矿整改前安检合格的概率是0.5,整改后安检合格的概率是0.8,计算(结果精确到0.01):(Ⅰ)恰好有两家煤矿必须整改的概率;(Ⅱ)平均有多少家煤矿必须整改;(Ⅲ)至少关闭一家煤矿的概率.2.Q Q先生的鱼缸中有7条鱼,其中6条青鱼和1条黑鱼,计划从当天开始,每天中午从该鱼缸中抓出1条鱼(每条鱼被抓到的概率相同)并吃掉.若黑鱼未被抓出,则它每晚要吃掉1条青鱼(规定青鱼不吃鱼).(1)求这7条鱼中至少有5条被Q Q先生吃掉的概率.(2)以ξ表示这7条鱼中被Q Q先生吃掉的鱼的条数,求Eξ.发3、(本小题满分12分)现进行两次射击,以该运动员两次射击中最高环数作为他的成绩,记为ξ。
(Ⅰ)求该运动员两次都命中7环的概率:(Ⅱ)求ξ的分布列:(Ⅲ)求ξ的数学期望Eξ6、一条生产线上生产的产品按质量情况分为三类:A类、B类、C类. 检验员定时从该生产线上任取2件产品进行一次抽检,若发现其中含有C类产品或2件都是B类产品,就需要调整设备,否则不需要调整. 已知该生产线上生产的每件产品为A类品,B类品和C类品的概率分别为0.9,0.05和0.05,且各件产品的质量情况互不影响.(Ⅰ)求在一次抽检后,设备不需要调整的概率;(Ⅱ)若检验员一天抽检3次,以ξ表示一天中需要调整设备的次数,求ξ的分布列和数学期望.7、某商场举行抽奖促销活动,抽奖规则是:从装有9个白球、1个红球的箱子中每次随机地摸出一个球,记下颜色后放回,摸出一个红球可获得奖金10元;摸出两个红球可获得奖金50元.现有甲、乙两位顾客,规定:甲摸一次,乙摸两次.令ξ表示甲、乙两人摸球后获得的奖金总额.求(1)ξ的分布列; (2)ξ的数学期望.12、某课程考核分理论与实验两部分进行,每部分考核成绩只记“合格”与“不合格”,两部分考核都是“合格”则该课程考核“合格”,甲、乙、丙三人在理论考核中合格的概率分别为0.9,0.8,0.7;在实验考核中合格的概率分别为0.8,0.7,0.9,所有考核是否合格相互之间没有影响(Ⅰ)求甲、乙、丙三人在理论考核中至少有两人合格的概率;(Ⅱ)求这三人该课程考核都合格的概率。
概率与分布列归类(解析版)--2024年高考数学大题突破
概率与分布列归类目录【题型一】 超几何分布型分布列【题型二】二项分布型分布列【题型三】正态分布型【题型四】分布列均值与方差【题型五】竞技比赛型分布列【题型六】多人比赛竞技型分布列【题型七】递推数列型【题型八】三人传球递推数列型【题型九】导数计算型分布列最值【题型十】机器人跳棋模式求分布列【题型一】超几何分布型分布列总数为N的两类物品,其中一类为M件,从N中取n件恰含M中的m件,m=0,1,2⋯,k,其中k为M与n的较小者,Pξ=m=C m M C n-mN-MC n N,称ξ服从参数为N,M,n的超几何分布,记作ξ~H N,M,n,此时有公式Eξ=nM N。
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)=C k M C n-kN-MC n N,k=m,m+1,m+2,⋯,r. 其中n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,m=max{0,n-N+M},r=min{n,M}. 如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何分布_.E(X)=np.1(2023·湖北·模拟预测)某区域中的物种P 拥有两个亚种(分别记为A 种和B 种).为了调查该区域中这两个亚种的数目,某生物研究小组计划在该区域中捕捉100个物种P ,统计其中A 种的数目后,将捕获的生物全部放回,作为一次试验结果.重复进行这个试验共20次,记第i 次试验中A 种的数目为随机变量X i (i =1,2,⋯,20).设该区域中A 种的数目为M ,B 种的数目为N ,每一次试验均相互独立.(1)求X 1的分布列;(2)记随机变量X =12020i =1X i.已知E (X i +X j )=E (X i )+E (X j ),D (X i +X j )=D (X i )+D (X j );(ⅰ)证明:E (X )=E (X 1),D (X )=120D (X 1);(ⅱ)该小组完成所有试验后,得到X i 的实际取值分别为x i (i =1,2,⋯,20).数据x i (i =1,2,⋯,20)的平均值x=40,方差s 2=1.176.采用x和s 2分别代替E (X )和D (X ),给出M ,N 的估计值.【答案】(1)分布列见解析(2)(ⅰ)证明见解析;(ⅱ)M =1980,N =2971【分析】(1)根据条件,判断X i 服从超几何分布,再利用超几何分布的分布列即可求出结果;(2)(ⅰ)直接利用均值和方差的性质即可证明结果;(ⅱ)先利用第(ⅰ)中的结论,求出E (X )=100M M +N ,D (X )=5MN (M +N -100)(M +N )2(M +N -1),再结合条件建立方程组,从而求出结果.【详解】(1)依题意,X i (i =1,2,⋯,20)均服从完全相同的超几何分布,故X 1的分布列为P (X 1=k )=C k M C 100-kN C 100M +Nk ∈N ∗,max 0,100-N ≤k ≤min 100,M .(2)(ⅰ)由题可知E (X)=E12020i =1X i =120E 20i =1X i=12020i =1E (X i ) =120×20E (X 1)=E (X 1),D (X )=D 12020i =1X i=1202D 20i =1X i=120220i =1D (X i ) =1202×20D (X 1)=120D (X 1),故E (X )=E (X 1),D (X )=120D (X 1)(ⅱ)由(ⅰ)可知X 的均值E (X )=E (X 1)=100MM +N .先计算X 1的方差D (X 1)=kk 2P (X 1=k ) -E 2(X 1)=k k (k -1)C k M C 100-k N C 100M +N +k k C k M C 100-k N C 100M +N -E 2(X 1)=M (M -1)k C k -2M -2C 100-k N C 100M +N +M kC k -1M -1C 100-kN C 100M +N -E 2(X 1)=M (M -1)C 100M +N C 100-2M +N -2+M C 100M +NC 100-1M +N -1-E 2(X 1)=100MN (M +N -100)(M +N )2(M +N -1),所以D (X )=5MN (M +N -100)(M +N )2(M +N -1).依题意有100MM +N=40,5MN M +N -100M +N 2M +N -1=1.176,解得M =1980.4,N =2970.6.所以可以估计M =1980,N =2971.2(23·24高三上·江苏南通·阶段练习)某班为了庆祝我国传统节日中秋节,设计了一个小游戏:在一个不透明箱中装有4个黑球,3个红球,1个黄球,这些球除颜色外完全相同.每位学生从中一次随机摸出3个球,观察颜色后放回.若摸出的球中有X个红球,则分得X个月饼;若摸出的球中有黄球,则需要表演一个节目.(1)求一学生既分得月饼又要表演节目的概率;(2)求每位学生分得月饼数的概率分布和数学期望.【答案】(1)1556(2)分布列见解析,数学期望为98【分析】(1)由题意分析可知有两种可能:“2个红球1个黄球”和“1个黑球,1个红球,1个黄球”,进而结合组合数运算求解;(2)由题意可知X的可能取值为:0,1,2,3,结合超几何分布求分布列和期望.【详解】(1)记“一学生既分得月饼又要表演节目”为事件A,可知有两种可能:“2个红球1个黄球”和“1个黑球,1个红球,1个黄球”,所以P A=C23C11+C14C13C11C38=1556.(2)由题意可知X的可能取值为:0,1,2,3,则有:P X=0=C35C03C38=528,P X=1=C25C13C38=1528,P X=2=C15C23C38=1556,P X=3=C05C33C38=156,可得X的分布列为X0123P 52815281556156所以E X=0×528+1×1528+2×1556+3×156=98.3(2024·广东广州·二模)某沙漠地区经过治理,生态系统得到很大改善,野生动物数量有所增加.为调查该地区植物覆盖面积与某种野生动物数量的关系,将其分成面积相近的若干个地块,从这些地块中随机抽取20个作为样区,调查得到样本数据x i,y i(i=1,2,⋯,20),其中x i,和y i,分别表示第i个样区的植物覆盖面积(单位:公顷)和这种野生动物的数量(单位:只),并计算得∑20i=1x i-x2=80,∑20i=1y i-y2=9000,∑20i=1x i-xy i-y=800.(1)求样本x i,y i(i=1,2,⋯,20)的相关系数(精确到0.01),并推断这种野生动物的数量y(单位:只)和植物覆盖面积x(单位:公顷)的相关程度;(2)已知20个样区中有8个样区的这种野生动物数量低于样本平均数,从20个样区中随机抽取2个,记抽到这种野生动物数量低于样本平均数的样区的个数为X,求随机变量X的分布列.附:相关系数r=∑ni=1x i-xy i-y∑ni=1x i-x2∑ni=1y i-y2,2≈1.414【答案】(1)0.94,相关性较强.(2)见解析【分析】(1)根据相关系数的计算公式即可代入求解,(2)根据超几何概率的概率公式求解概率,即可得分布列.【详解】(1)样本(x i,y i)(i=1,2,⋯,20)的相关系数为r=∑20i=1x i-xy i-y∑20i=1x i-x2∑20i=1y i-y2=80080×9000=223≈0.94.由于相关系数|r|∈[0.75,1],则相关性很强,|r|的值越大,相关性越强.故r=0.94∈0.75,1,故相关性越强.(2)由题意得:X的可能取值为0,1,2,20个样区中有8个样区的这种野生动物数量低于样本平均数,有12个样区的这种野生动物数量不低于样本平均数,所以P(X=0)=C212C220=66190=3395,P(X=1)=C18C112C220=96190=4895,P(X=2)=C28C220=28190=1495,所以X的分布列为:X012P 339548951495【题型二】二项分布型分布列若在一次实验中事件发生的概率为p0<p<1,则在n次独立重复实验中恰好发生k次概率pξ=k=C k n p k1-pn-k k=0,1,2,⋯,n,称ξ服从参数为n,p的二项分布,记作ξ~B n,p,Eξ=np,D i= npq.1(2024·云南昆明·一模)聊天机器人(chatterbot)是一个经由对话或文字进行交谈的计算机程序.当一个问题输入给聊天机器人时,它会从数据库中检索最贴切的结果进行应答.在对某款聊天机器人进行测试时,如果输入的问题没有语法错误,则应答被采纳的概率为80%,若出现语法错误,则应答被采纳的概率为30%.假设每次输入的问题出现语法错误的概率为10%.(1)求一个问题的应答被采纳的概率;(2)在某次测试中,输入了8个问题,每个问题的应答是否被采纳相互独立,记这些应答被采纳的个数为X,事件X=k(k=0,1,⋯,8)的概率为P(X=k),求当P(X=k)最大时k的值.【答案】(1)0.75(2)6【分析】(1)根据全概率公式即可求解,(2)根据二项分布的概率公式,利用不等式即可求解最值.【详解】(1)记“输入的问题没有语法错误”为事件A ,“一次应答被采纳”为事件B ,由题意P (A )=0.1,P B A =0.8,P B A=0.3,则P (A )=1-P (A)=0.9,P B =P AB +P A B =P A P B A +P A P B A=0.9×0.8+0.1×0.3=0.75.(2)依题意,X ∼B 8,34,P (X =k )=C k 834 k148-k,当P (X =k )最大时,有P X =k ≥P X =k +1 ,P X =k ≥P X =k -1 ,即C k834 k148-k≥C k +1834k +114 7-k ,C k 834 k 14 8-k ≥C k -1834 k -1149-k ,解得:234≤k ≤274,k ∈N ,故当P (X =k )最大时,k =6.2(2024·全国·模拟预测)某地文旅部门为了增强游客对本地旅游景区的了解,提高旅游景区的知名度和吸引力,促进旅游业的发展,在2023年中秋国庆双节之际举办“十佳旅游景区”评选活动,在坚持“公平、公正公开”的前提下,经过景区介绍、景区参观、评选投票、结果发布、颁发奖牌等环节,当地的6个“自然景观类景区”和4个“人文景观类景区”荣获“十佳旅游景区”的称号.评选活动结束后,文旅部门为了进一步提升“十佳旅游景区”的影响力和美誉度,拟从这10个景区中选取部分景区进行重点推介.(1)若文旅部门从这10个景区中先随机选取1个景区面向本地的大学生群体进行重点推介、再选取另一个景区面向本地的中学生群体进行重点推介,记面向大学生群体重点推介的景区是“自然景观类景区”为事件A ,面向中学生群体重点推介的景区是“人文景观类景区”为事件B ,求P B A ,P B ;(2)现需要从“十佳旅游景区”中选4个景区,且每次选1个景区(可以重复),分别向北京、上海、广州、深圳这四个一线城市进行重点推介,记选取的景区中“人文景观类景区”的个数为X ,求X 的分布列和数学期望.【答案】(1)P (B ∣A )=49,P (B )=25(2)分布列见解析;期望为85【分析】(1)利用条件概率的公式P (B ∣A )=P (AB )P (A )及全概率公式求解即可;(2)随机变量X 符合二项分布的两个特点“独立性”和“重复性”,故可建立二项分布模型,按二项分布求解即可.【详解】(1)由古典概型的计算公式可得,P (A )=610=35,P (AB )=6×410×9=415,由条件概率的计算公式得:P (B ∣A )=P (AB )P (A )=41535=49,同理P (A B )=4×310×9=215,则P (B )=P (AB )+P (A B )=415+215=25.(2)由题意知X 的所有可能取值为0,1,2,3,4,且X ∼B 4,25,P(X=0)=C0435425 0=81625;P(X=1)=C1435 325 1=216625;P(X=2)=C2435225 2=216625;P(X=3)=C3435 125 3=96625;P(X=4)=C4435025 4=16625.所以X的分布列为X01234P 816252166252166259662516625X的数学期望E(X)=4×25=85.3(2023·广东肇庆·二模)在数字通信中,信号是由数字“0”和“1”组成的序列.现连续发射信号n次,每次发射信号“0”和“1”是等可能的.记发射信号1的次数为X.(1)当n=6时,求P X≤2(2)已知切比雪夫不等式:对于任一随机变量Y,若其数学期望E Y 和方差D Y 均存在,则对任意正实数a,有P Y-E Y<a≥1-D Ya2.根据该不等式可以对事件“Y-E Y<a”的概率作出下限估计.为了至少有98%的把握使发射信号“1”的频率在0.4与0.6之间,试估计信号发射次数n的最小值.【答案】(1)1132(2)1250【分析】(1)根据二项分布公式计算;(2)运用二项分布公式算出E X 和D X ,再根据题意求出X-E X<a中a的表达式,最后利用切比雪夫不等式求解.【详解】(1)由已知X∼B6,1 2,所以P X≤2=P X=0+P X=1+P X=2=C06126+C1612⋅12 5+C2612 2⋅12 4=164+664+1564=1132;(2)由已知X∼B n,12,所以E X =0.5n,D X =0.25n,若0.4≤Xn≤0.6,则0.4n≤X≤0.6n,即-0.1n≤X-0.5n≤0.1n,即X-0.5n≤0.1n.由切比雪夫不等式P X-0.5n≤0.1n≥1-0.25n (0.1n)2,要使得至少有98%的把握使发射信号“1”的频率在0.4与0.6之间,则1-0.25n(0.1n)2≥0.98,解得n≥1250,所以估计信号发射次数n的最小值为1250;综上,P X≤2=1132,估计信号发射次数n的最小值为1250.【题型三】正态分布型(1)若X 是正态随机变量,其概率密度曲线的函数表达式为f x =12π⋅σe -x -μ22σ2,x ∈R (其中μ,σ是参数,且σ>0,-∞<μ<+∞)。
概率知识归纳与题型分类带答案(印)
概率的知识归纳与题型总结一、概率知识点框架图二、考试内容分析概率重点考查的内容是利用等可能性事件、互斥事件和相互独立事件等概率的计算求某些简单的离散型随机变量的分布列、期望与方差,及根据分布列求事件的概率;。
应用概率知识要解决的题型主要是应用随机变量的概念,特别是离散型随机变量分布列及期望与方差的基础知识,讨论随机变量的取值范围,取相应值得概率及期望、方差的求解计算;三、题型分类、考点1 考查等可能事件概率计算在一次实验中可能出现的结果有个,而且所有结果出现的可能性都相等。
如果事件包含的结果有个,那么。
这就是等可能事件的判断方法及其概率的计算公式。
求解等可能性事件的概率时,先确定本事件包含的有利事件数和本试验的基本事件总数,然后代入概率公式即可. 常借助不同背景的材料考查等可能事件概率的计算方法以及分析和解决实际问题的能力。
例1:(北京市东城区2009年3月高中示范校高三质量检测理)某次演唱比赛,需要加试综合素质测试,每位参赛选手需回答三个问题,组委会为每位选手都备有10道不同的题目可供选择,其中有6道艺术类题目,2道文学类题目,2道体育类题目。
测试时,每位选手从给定的10道题中不放回地随机抽取三次,每次抽取一道题,回答完该题后,再抽取下一道题目作答.()求某选手在三次抽取中,只有第一次抽到的是艺术类题目的概率;(()求某选手抽到体育类题目数的分布列和数学期望. ()解:(1)从10道不同的题目中不放回的随机抽取三次,每次只抽取1道题,抽法总数为,只有第一次抽到艺术类题目的抽法总数为…………………………………………………………………(4分)(2)抽到体育类题目数的可能取值为0,1,2则……………………………………………………………(8分)所以的分布列为:……………………………………………………………………(10分)0 1 2P从而有…………………………………………(12分)练习:A、B两点之间有6条网线并联,他们能通过的信息量分别为1,1,2,2,3,3。
考试练习题常用概率分布教学提纲
考试练习题常⽤概率分布教学提纲考试练习题常⽤概率分布第四章选择题:1.⼆项分布的概率分布图在条件下为对称图形。
A .n > 50B .π=0.5C .n π=1D .π=1E .n π> 52.满⾜时,⼆项分布B (n,π)近似正态分布。
A .n π和n (1-π)均⼤于等于5B .n π或n (1-π)⼤于等于5C .n π⾜够⼤D .n > 50E .π⾜够⼤3. 的均数等于⽅差。
A .正态分布B .⼆项分布C .对称分布D .Poisson 分布E .以上均不对4.标准正态典线下,中间95%的⾯积所对应的横轴范围是。
A .-∞到+1.96B .-1.96到+1.96C .-∞到+2.58D .-2.58到+2.58E .-1.64到+1.645.服从⼆项分布的随机变量的总体均数为。
A .n (1-π)B .(n -1)πC .n π(1-π)D .n π 6.服从⼆项分布的随机变量的总体标准差为。
A . B .(1-π)(1-π)( -)π1 C . D . π(1-π)(π 7.设X 1,X 2分别服从以λ1,λ2为均数的Poisson 分布,且X 1与X 2独⽴,则X 1+X 2服从以为⽅差的Poisson 分布。
A . B.λ2λ12+2λ2λ1+ C . D . 2λ2λ1+() 2λ2λ1+() E .λ2λ12+2 8.满⾜时,Poisson 分布Ⅱ(λ)近似正态分布。
A.λ⽆限⼤ B.λ>20 C.λ=1 D.λ=0 E.λ=0.59.满⾜时,⼆项分布B(n,π)近似Poisson分布。
A.n很⼤且π接近0 B.n→∞ C.nπ或n(1-π)⼤于等于5D.n很⼤且π接近0.5 E.π接近0.510.关于泊松分布,错误的是。
A.当⼆项分布的n很⼤⽽π很⼩时,可⽤泊松分布近似⼆项分布B.泊松分布均数λ唯⼀确定C.泊松分布的均数越⼤,越接近正态分布D.泊松分布的均数与标准差相等E.如果X1和X2分别服从均数为λ1和λ2的泊松分布,且相互独⽴。
概率与概率的分布答案
答案:概率与概率的分布一、单项选择题1、B2、D3、C4、A5、D6、B7、B8、B9、B10、B二、多项选择题1、A、B、C2、A、B、C、E3、A、C、D4、A、B、C、D、E5、B、C、D、E6、B、C、D、E7、C、D、E8、B、C、D、E三、判断题1、对2、对3、错4、错5、对6、对7、对8、对9、对10、错11.错12.对四、填空题1、随机事件2、基本空间3、〔0,1〕4、15、6、,分布函数7、平均结果8、方差9、平均发生的次数10、11、12、13、14、五、计算题1、解答:(1)(2)为非负整数}(3)且为整数}2、解答:设住户订日报事件为,订晚报事件为,由已知条件,则住户同时订两种报纸的概率故同时订这两种报的住户的百分比是30%。
3、解答:由题意有因为而所以=4、解答:===5、解答:设从甲种子中抽出的种子发芽这一事件为,从乙种子中抽出的种子发芽这一事件为。
(1)两粒种子都发芽即为事件,其概率(2)至少有一粒种子发芽即为事件,其概率=0.7+0.8-0.56=0.94(3)恰有一粒种子发芽的事件应为=0.94-0.56=0.386、解答:设合格品率为合格品中的一级品率为,由乘法原理,产品中的一级品率为7、解答:设电视机用到5000小时未坏为事件,用到10000小时未坏为事件,则有即这台电视机已经用了5000小时未坏,它能用到10000小时概率是2/3。
注:在这个题目中关键是正确运用事件和与事件积的概念.事件“或”称为事件,与事件的和,记作;“或”发生意味着、中至少有一个发生。
需要注意的事件和是一种逻辑关系,而不是一种数量关系。
事件与事件的积,记作,它表示“且”,“且”发生意味着、都发生。
对于本题事件与事件的积当然应该是发生,因为只有发生了,才一定发生。
8、解答:设一职工具有小学文化、初中文化、高中以上文化分别为事件、、。
一职工年龄不到25岁为事件。
由贝叶斯公式9、解答:设一件产品为、、、四车间生产分别为事件。
山东省实验老师编写概率与分布列提纲
概 率 一.等可能性事件的概率:)()()(I Card A Card A P ;几何概型。
1.某人将一枚硬币连掷了10次,正面朝上 的出现了6次,若用A 表示正面朝上这一事件,则A 的( ) A :概率为53; B :频率为53;C :频率为6; D :概率接近0.6.2.将骰子先后抛掷2次,则(1)向上的数字之和是5的概率是 ;(2)向上的数字之积为偶数的概率是 ;(3)向上的数之和为偶数的概率 ;(4)向上数字之和大于5的概率 .3.从标有1、2、3、…、9的9张卡片中任取2张,求:(1) 这2张卡片数字之积为偶数的概率是多少?(2) 这2张卡片数字之和为偶数的概率是多少?4.醉汉回家,10把钥匙,只有一把能把门打开,任抽1把,若不能打开则再抽1把(用后不放回),则醉汉(1)第一次打开门的概率为 ;(2)第5次打开门的概率为 ;3次以内能打开的概率为 .5.在一次口试中,要从10道题中随机抽出3道进行回答,答对了其中2道题就获及格,若考生会回答10道题中的6道,那么这位考生获得及格的概率是多少?6.把12个人平均分成两组,再从每组中任意指定正副组长各1名,其中甲被指定为正组长的概率为( ) A 121B 61C 41D 31 7.8个篮球队中有两个强队,先任意将这8个队分成两个组(每组4个队)进行比赛,这两个强队被分在一组内的概率是多少?8.某大学招收15名新生中有3名优秀生,随机将15名新生平均分配到3个班中去(1)每班各分配到1名优秀生的概率(2)3名优秀生分配到同一班的概率9.9个国家足球队中有中、日、韩3个亚洲球队,抽签分成甲、乙、丙3个小组(每组3个队)求(1) 三个组各有一只亚洲球队的概率?(2)至少有两个亚洲球队在同一组的概率?(3)3个亚洲球队在同一组的概率?(4)韩国、日本在一组,中国在另一组的概率?(5)有两个亚洲球队在一组,另一支亚洲球队在另一组的概率?10.取一根长为3m的绳子,拉直后从任一位置剪短,那么剪得两段长都不少于1的概率.11.某人午觉醒来,发现表停了,他打开收音机,想听电台报时,则他等待不超过10分钟的概率.12.设有一个等边三角形网格,其中各个最小等边三角形的边长都是,现用直径等于2cm的硬币投掷到此网格上,求硬币落下后与格线没有公共点的概率.13.甲、乙二人约定在下午4:00~5:00之间会面,并约定先到的一人要等另一个人15分钟,若还不到,即可离去,试问甲、乙二人会面成功的概率.14.两艘轮船都要停靠同一个泊位,它们可能在一昼夜的任意时刻到达,设两船停靠泊位分别为1小时和2小时,求有一船停靠泊位时必须等待一段时间的概率.二.互斥时事件有一个发生的概率1. 叫做互斥事件;若A 、B 互斥,则P (A+B )=P(A)+P(B);叫彼此互斥.2. 叫对立事件; P(A)+P(A )=1运用与练习:1.已知:A 、B 是互斥事件,则( )A A+B 是必然事件 B A +B 是必然事件C A 与B 一定互斥D A 与B 一定不互斥2.某单位有36人,血型分别是A 型12人,B 型10人,AB 型8人,O 型6人;试求任取2人(1)两人同为A 型的概率 ;(2)两人具有不同血型的概率 .3.某家庭电话,打进的电话响第一声被接的概率为101,响第二声被接的概率为103,响第三声被接的概率为52,响第四声被接的概率为101,则电话在响前四声内被接的概率是多少?三. 条件概率()(|)()P AB P B A P A = 1.掷两枚骰子,问(1)至少有一棵的点数是6的概率是多少?(2)在已知它们点数不同的情况下,至少有一棵是6点的概率是多少?2.对于任何一个事件A ,(|)P A Ω等于( ) A 1 B 0 C 0.5 D 23.一个盒子中有6只好晶体管,4只坏晶体管,任取两次,每次取一只,第一次取后不放回.求若已知第一只是好的,第二只也是好的概率.4.一个家庭中有三个小孩,且其中一个是女孩,求至少有一个男孩的概率(假定一个小孩是男还是女是等可能的).5.在某次考试中,要从20道题中随机抽出6道题,若考生至少能答对其中的4道题即可通过;若至少能答对其中的5道题就获得优秀,已知某考生能答对其中的10道题,并且知道他在这次考试中已经通过,求他获得优秀的概率.6.有外形相同的球分装三个盒子,每盒10个.其中,第一个盒子中7个球标有字母A,3个球标有字母B;第二个盒子中有红球和白球各5个;第三个盒子中则有红球8个,白球2个.试验按如下规则进行:先在第一个盒子中任取一球,若取得标有字母A的球,则在第二号盒子中任取一球;若第一次取得的球标有字母B,则在第三个盒子中任取一球.如果第二次取得的球是红球,则实验成功.求试验成功的概率.7.设M件产品中有m件是不合格品,从中任取两件,(1)在所取产品中有一件是不合格品的条件下,求另一件也是不合格品的概率;(2)在所取产品中有一件是合格品的条件下,求另一件是不合格品的概率.8.某批产品成箱包装,每箱5件,一用户在购进该批产品前先取出3箱,再从每箱中任意出取2件产品进行检验.设取出的第一、二、三箱中分别有0件、1件、2件二等品,其余为一等品.(I)求取6件产品中有1件产品是二等品的概率.(II)若抽检的6件产品中有2件或2件以上二等品,用户就拒绝购买这批产品,求这批产品被用户拒绝的概率.四.相互独立事件同时发生的概率、独立重复试验1. 这样的两个事件叫做相互独立事件.若A 、B 相互独立,则P (AB )=P(A) P(B);2.如果在一次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复实验中这个事件恰好发生k 次的概率:k n k k n n P P C k P --=)1()(运用与练习:1.已知:A 、B 是相互独立事件,则下列各对事件不是相互独立事件的是( )A A 与B B A 与BC A 与AD A 与B2.A 、B 、C 是随机事件,请表示以下事件①A 、B 、C 中恰有一个发生 ;②A 、B 、C 三个事件同时发生 ;③A 、B 、C 三个事件都不发生 ;④A 、B 、C 三个事件至少有一个发生 .3.甲、乙2人独立破译一个密码的概率分别为41,31,求①2人都译出的概率 ;②2人都译不出的概率为 ;③至多1人译出的概率为 ;④密码被译出的概率为 .4.甲、乙、丙三人分别独立解一道题,甲解对的概率是21,甲、乙、丙同时解对的概率为241,全错的概率为41,求(1)乙、丙两人各自解对这到题的概率分别是多少?(2)甲、乙、丙恰有1人解对这道题的概率是多少?5.已知某射手的射击水平为:击中10环的概率为21,击中9环的概率为31,击中8环的概率为61,该射手共射3枪.(1) 求第一枪击中10环,第二枪中9环,第三枪中8环的概率;(2) 求一枪中10环,一枪中9环,一枪中8环的概率;(3) 求三枪总环数为27环的概率.6. 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,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 正常工作的概率分别为0.80 、 0.90 、 0.90,分别求系统N 1、N 2正常工作的概率.7.甲、乙二人进行乒乓求比赛,一场比赛中甲获胜的概率为0.6,求在7局4胜制的比赛中,(1)甲以4:1获胜的概率?(2)甲以4:0获胜的概率;(3)甲以4:2获胜的概率.8.某种大炮击中目标的概率是0.6,要使目标被击中的概率超过99%,则至少需要多少门这样的大炮(lg2=0.3010 )9.某厂生产的A产品按每盒10件进行包装,每盒产品均需检验合格后方可出厂,质检办法规定:从每盒10件A产品中任抽4件进行检验,若次品数不超过1件,就认为该盒产品合格;否则,就认为该产品不合格.已知某盒产品中有2件次品.(1)求该盒产品被检验合格的概率;(2)若对该盒产品分别进行两次检验,求两次检验得出的结果(合格与否)不一致的概率.10.小峰买了一张票到游乐场射击,按规定一张票可射击5次,若在5次中至少射中3次(包括3次),游乐场将再赠2次(即允许再射击2次),若小峰一次射击命中的概率为21,且各次射击相互独立.(Ⅰ)求小峰恰好射中2次的概率;(Ⅱ)求小峰恰好射中4次的概率.11.(2005江苏卷第20题)甲、乙两人各射击一次,击中目标的概率分别是32和43.假设两人射击是否击中目标,相互之间没有影响;每次射击是否击中目标,相互之间没有影响.(Ⅰ)求甲射击4次,至少1次未击中目标的概率;(Ⅱ)求两人各射击4次,甲恰好击中目标2次且乙恰好击中目标3次的概率;(Ⅲ)假设某人连续2次未击中...目标,则停止射击.问:乙恰好射击5次后,被中止射击的概率是多少?五、离散型随机变量的分布列及其数字特征(学习提纲)(一)离散型随机变量的分布列:1.什么叫随机变量?什么叫离散型随机变量?(参见课本第40页):2.什么是离散型随机变量的分布列?(第41页)3.离散型随机变量的分布列有何性质:(第42页)①;,,3,,2,1,0n i p i =≥ ②121=+++n p p p4.如何求离散型随机变量的分布列?参考42页例2,做44页练习A 的2-4,练习B 的1-2.(二)常用的特殊分布列: 1.两点分布:什么是两点分布:两点分布也角0-1分布:分布列为: 其中q=1-p2.超几何分布:第45页一般地,设有总数为N 件的两类物品,其中一类有M 件,从所有物品中任取n 件(n ≤N ),这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量,它取值为m 的概率为l l m C C C m X P nNmn MN m M ,0()(≤≤⋅==--为n 和M 中较小的一个。
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概率、随机变量及其分布列1.概率(1)了解随机事件发生的不确定性和频率的稳定性,了解概率的意义,了解频率与概率的区别。
(2)了解两个互斥事件的概率加法公式。
(3)理解古典概型及其概率计算公式。
(4)了解条件概率。
2.两个事件相互独立,n次独立重复试验(1)了解两个事件相互独立的概念;(2)理解n次独立重复试验的模型并能解决一些实际问题;3.离散型随机变量及其分布列(1)理解取有限个值的离散随机变量及其分布列的概念。
(2)理解二项分布,并解决一些简单问题。
4.离散型随机变量的均值、方差(1)理解取有限个值的离散型随机变量的均值、方差的概念;(2)能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题。
要点考向1:古典概型考情聚焦:1.古典概型是高考重点考查的概率模型,常与计数原理、排列组合结合起来考查。
2.多以选择题、填空题的形式考查,属容易题。
考向链接:1.有关古典模型的概率问题,关键是正确求出基本事件总数和所求事件包含的基本事件数,这常常用到计数原理与排列、组合的相关知识。
2.在求基本事件的个数时,要准确理解基本事件的构成,这样才能保证所求事件所包含的基本事件数的求法与基本事件总数的求法的一致性。
3.对于较复杂的题目,要注意正确分类,分类时应不重不漏。
基本知识点:事件的定义:随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件;2.随机事件的概率:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率mn总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记作()P A.3.概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率;4.概率的性质:必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,随机事件的概率为0()1P A≤≤,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形一次试验连同其中可能出现的每一个结果(事件A6.等可能性事件:如果一次试验中可能出现的结果有n个,而且所有结果出现的可能性都相等,那么每个基本事件的概率都是1 n7.等可能性事件的概率公式及一般求解方法:如果一次试验中可能出现的结果有n个,而且所有结果都是等可能的,如果事件A 包含m 个结果,那么事件A 的概率()m P A n=8.事件的和的意义:对于事件A 和事件B 是可以进行加法运算的 9 互斥事件:不可能同时发生的两个事件.()()()P A B P A P B +=+一般地:如果事件12,,,n A A A L 中的任何两个都是互斥的,那么就说事件12,,,n A A A L 彼此互斥10.对立事件:必然有一个发生的互斥事件.()1()1()P A A P A P A +=⇒=-11.互斥事件的概率的求法:如果事件12,,,n A A A L 彼此互斥,那么12()n P A A A +++L =12()()()n P A P A P A +++L例题讲解1、从{1,2,3,4,5}中随机选取一个数为a ,从{1,2,3}中随机选取一个数为b ,则b>a 的概率是( )【方法技巧】列古典概型的基本事件空间常用的方法有:(1)列举法;(2)坐标网格法;(3)树图等。
[解析]:,包含的基本事件总数。
事件“”为,包含的基本事件数为。
其概率。
故选D 。
2、从足够多的四种颜色的灯泡中任选六个安置在如右图的6个顶点处,则相邻顶点处灯泡颜色不同的概率为 ( )A .B .C .D . [解析]:选C3.一个口袋中装有n 个红球(n ≥5且n ∈N)和5个白球,一次摸奖从中摸出两个球,两个球颜色不同则为中奖.(1)试用n 表示一次摸奖中奖的概率P;(2)若n=5,求三次摸奖(每次摸奖后放回)恰有一次中奖的概率;(3)记三次摸奖(每次摸奖后放回)恰有一次中奖的概率记为P 3(1),当n 取多少时,P 3(1)值最大?{(,)|{1,2,3,4,5},{1,2,3}}a b a b Ω=∈∈15n =b a >{(1,2),(1,3),(2,3)}3m =31155P ==642286424064264642884、袋内装有6个球,每个球上都记有从1到6的一个号码,设号码为n 的球重克,这些球等可能地从袋里取出(不受重量、号码的影响)。
(1)如果任意取出1球,求其重量大于号码数的概率;(2)如果不放回地任意取出2球,求它们重量相等的概率。
4.解析:(1)由题意,任意取出1球,共有6种等可能的方法。
由不等式 所以,于是所求概率为3264= (2)从6个球中任意取出2个球,共有15种等可能的方法,列举如下:(1,2)(1,3)(1,4)(1,5)(1,6)(2,3)(2,4)(2,5)(2,6)(3,4)(3,5)(3,6)(4,5)(4,6)(5,6)设第n 号与第m 号的两个球的重量相等,则有故所求概率为152要点考向2:条件概率考向链接:(1)利用公式是求条件概率最基本的方法,这种方法的关键是分别求出P (A )和P (AB ),其中P (AB )是指事件A 和B 同时发生的概率。
(2)在求P (AB )时,要判断事件A 与事件B 之间的关系,以便采用不同的方法求P (AB )。
其中,若,则P (AB )=P (B ),从而1262+-n n .34,1262<>>+-n n n n n 或得6,52,1==n n 或.12612622+-=+-m m n n .0)6)((=-+-∴m n m n )4,2(),5,1(),(,6,=∴=+∴≠m n m n m n Θ5、甲罐中有5个红球,2个白球和3个黑球,乙罐中有4个红球,3个白球和3个黑球。
先从甲罐中随机取出一球放入乙罐,分别以和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)。
①;②;③事件与事件相互独立; ④是两两互斥的事件;⑤的值不能确定,因为它与中哪一个发生有关。
【思路点拨】根据事件互斥、事件相互独立的概念,条件概率及把事件B 的概率转化为可辨析此题。
【解析】显然是两两互斥的事件,有,,, 而 , 且,,有 可以判定②④正确,而①③⑤错误。
【答案】②④要点考向3:复杂事件的概率与随机变量的分布列、期望、方差 考情聚焦:1.复杂事件的概率与随机变量的分布列、期望、方差是每年高考必考的内容,与生活实践联系密切。
2.多以解答题的形式呈现,属中档题。
离散型随机变量及其分布列[最新考纲] 1.理解取有限个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.1.随机变量的有关概念(1)随机变量:随着试验结果变化而变化的变量,常用字母X ,Y ,ξ,η,…表示.(2)离散型随机变量:所有取值可以____________的随机变量.2.离散型随机变量分布列的概念及性质(1)概念:若离散型随机变量X 可能取的不同值为x 1,x 2,…,x i ,…,x n ,X 取每一个值12,A A 3A B ()25P B =()15|11P B A =B 1A 123,,A A A ()P B 123,,A A A ()()()123()P B P A B P A B P A B =++I I I 123,,A A A ()15|11P B A =()24|11P B A =()34|11P B A =()()()123()P B P A B P A B P A B =++I I I 112233()(|)()(|)()(|)P A P B A P A P B A P A P B A =++552434910111011101122=⨯+⨯+⨯=()1522P A B =I ()()1599102244P A P B =⨯=()1P A B I ≠()()1P A P Bx i (i =1,2,…,n )的概率P (X =x i )=p i ,以表格的形式表示如下: Xx 1 x 2 … x i … x n P p 1 p 2 … p i … p ni =p i ,i =1,2,…,n 表示X 的分布列.(2)分布列的性质: ①____________;②____________。
超几何分布:在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则P (X =k )=____________,其中m =min{M ,n },且n ≤N ,M ≤N ,n ,M ,N ∈N *,称随机变量X 服从超几何分布. X0 1 … m PC 0M C n -0N -M C n N C 1M C n -1N -M C n N … C m M C n -m N -M C n N求离散型随机变量的分布列离散型随机变量分布列的求解步骤(1)明取值:明确随机变量的可能取值有哪些,且每一个取值所表示的意义.(2)求概率:要弄清楚随机变量的概率类型,利用相关公式求出变量所对应的概率.(3)画表格:按规范要求形式写出分布列.(4)做检验:利用分布列的性质检验分布列是否正确.6、已知2件次品和3件正品混放在一起,现需要通过检测将其区分,每次随机检测一件产品,检测后不放回,直到检测出2件次品或检测出3件正品时检测结束.(1)求第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品的概率;(2)已知每检测一件产品需要费用100元,设X 表示直到检测出2件次品或者检测出3件正品时所需要的检测费用(单位:元),求X 的分布列.解:(1)()103251312=⋅=A C C A P (2)X 的分布列为X200 300 400 P 101 103 537、一盒中装有9张各写有一个数字的卡片,其中4张卡片上的数字是1,3张卡片上的数字是2,2张卡片上的数字是3.从盒中任取3张卡片.(1)求所取3张卡片上的数字完全相同的概率;(2)X 表示所取3张卡片上的数字的中位数,求X 的分布列.(注:若三个数a ,b ,c 满足a ≤b ≤c ,则称b 为这三个数的中位数.)解:(1)由古典概型中的概率计算公式知所求概率为P =C 34+C 33C 39=584. (2)X 的所有可能值为1,2,3,且P (X =1)=C 24C 15+C 34C 39=1742, P (X =2)=C 13C 14C 12+C 23C 16+C 33C 39=4384,P (X =3)=C 22C 17C 39=112. 故X 的分布列为 X1 2 3 P 1742 4384 1128、已知某单位甲、乙、丙三个部门的员工人数分别为24,16,16.现采用分层抽样的方法从中抽取7人,进行睡眠时间的调查.(1)应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取多少人?(2)若抽出的7人中有4人睡眠不足,3人睡眠充足,现从这7人中随机抽取3人做进一步的身体检查.①用X 表示抽取的3人中睡眠不足的员工人数,求随机变量X 的分布列;②设A 为事件“抽取的3人中,既有睡眠充足的员工,也有睡眠不足的员工”,求事件A 发生的概率.解:(1)甲、乙、丙三部门分别抽取人数分别为3,2,2.(2)①X 的所有可能值为0,1,2,3,故X 的分布列为 X0 1 2 3 P 351 3512 3518 354 ②()76351812=+=A P事件的相互独立性1.相互独立事件的定义和性质(1)定义:设A ,B 为两个事件,如果P (AB )=P (A )P (B ),那么称事件A 与事件B 相互独立.(2)性质:①如果A 与B 相互独立,那么A 与B ,A 与B ,A 与B 也都相互独立.②如果A 与B 相互独立,那么P (B |A )=P (B ),P (A |B )=P (A ).判断事件是否相互独立的方法1.定义法:事件A ,B 相互独立⇔P (AB )=P (A )P (B ).2.直接法:由事件本身的性质直接判定两个事件发生是否相互影响.3.条件概率法:当P (A )>0时,可用P (B |A )=P (B )判断.9、已知两名射击运动员的射击水平:甲击中目标靶的概率是0.7,乙击中目标靶的概率是0.6。