高考数学概率与统计知识点汇编
高考数学概率统计知识点总结(文理通用)
概率与统计知识点及专练(一)统计基础知识:1. 随机抽样:(1).简单随机抽样:设一个总体的个数为N ,如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等,就称这样的抽样为简单随机抽样.常用抽签法和随机数表法.(2).系统抽样:当总体中的个数较多时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取1个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样(也称为机械抽样).(3).分层抽样:当已知总体由差异明显的几部分组成时,常将总体分成几部分,然后按照各部分所占的比进行抽样,这种抽样叫做分层抽样.2. 普通的众数、平均数、中位数及方差: (1).众数:一组数据中,出现次数最多的数(2).平均数:常规平均数:12nx x x x n ++⋅⋅⋅+=(3).中位数:从大到小或者从小到大排列,最中间或最中间两个数的平均数(4).方差:2222121[()()()]n s x x x x x x n =-+-+⋅⋅⋅+-(5).标准差:s3 .频率直方分布图中的频率:(1).频率 =小长方形面积:f S y d ==⨯距;频率=频数/总数; 频数=总数*频率(2).频率之和等于1:121n f f f ++⋅⋅⋅+=;即面积之和为1: 121n S S S ++⋅⋅⋅+=4. 频率直方分布图下的众数、平均数、中位数及方差: (1).众数:最高小矩形底边的中点(2).平均数:112233n n x x f x f x f x f =+++⋅⋅⋅+ 112233n n x x S x S x S x S =+++⋅⋅⋅+(3).中位数:从左到右或者从右到左累加,面积等于0.5时x 的值(4).方差:22221122()()()nn s x x f x x f x x f =-+-+⋅⋅⋅+-5.线性回归直线方程:(1).公式:ˆˆˆy bx a=+其中:1122211()()ˆ()n ni i i ii in ni ii ix x y y x y nxybx x x nx====---∑∑==--∑∑(展开)ˆˆa y bx=-(2).线性回归直线方程必过样本中心(,) x y(3).ˆ0:b>正相关;ˆ0:b<负相关(4).线性回归直线方程:ˆˆˆy bx a=+的斜率ˆb中,两个公式中分子、分母对应也相等;中间可以推导得到6. 回归分析:(1).残差:ˆˆi i ie y y=-(残差=真实值—预报值)分析:ˆie越小越好(2).残差平方和:2 1ˆ() ni iiy y =-∑分析:①意义:越小越好;②计算:222211221ˆˆˆˆ()()()() ni i n niy y y y y y y y =-=-+-+⋅⋅⋅+-∑(3).拟合度(相关指数):2 2121ˆ()1()ni iiniiy y Ry y==-∑=--∑分析:①.(]20,1R∈的常数;②.越大拟合度越高(4).相关系数:()()n ni i i ix x y y x y nx y r---⋅∑∑==分析:①.[1,1]r∈-的常数;②.0:r>正相关;0:r<负相关③.[0,0.25]r∈;相关性很弱;(0.25,0.75)r∈;相关性一般;[0.75,1]r∈;相关性很强7. 独立性检验:(1).2×2列联表(卡方图): (2).独立性检验公式①.22()()()()()n ad bc k a b c d a c b d -=++++②.上界P 对照表:(3).独立性检验步骤:①.计算观察值k :2()()()()()n ad bc k a b c d a c b d -=++++ ②.查找临界值0k :由犯错误概率P ,根据上表查找临界值0k③.下结论:0k k ≥即认为有P 的没把握、有1-P 以上的有把握认为两个量相关;0k k <:即认为没有1-P 以上的把握认为两个量是相关关系。
高考复习概率与统计知识点归纳总结
概率与统计知识点总结(一)知识点思维导图(二)常用定理、公式及其变形1.用样本的数字特征估计总体的数字特征(1)样本本均值:nx x x x n +++= 21 (2)样本标准差:nx x x x x x s s n 222212)()()(-++-+-== (3)频率分布直方图估算样本众数、中位数、平均数①众数:最高小矩形中点值;②中位数:先确定中位数所在小组,设中位数为m ,由直线x=m 两侧小矩形面积之和等于0.5列方程求m . ③平均数:各小矩形中点值与其面积的积的和.2.随机事件的概率及概率的意义(1)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;(2)概率定义: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n A 为事件A 出现的频数;称事件A 出现的比例f n (A)=n n A为事件A 出现的频率: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f n (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.3.概率的基本性质(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)4.古典概型及随机数的产生(1)古典概型的使用条件:试验结果的有限性和所有结果的等可能性.(2)公式P (A )=总的基本事件个数包含的基本事件数A 5.几何概型及均匀随机数的产生(1)几何概率模型:如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型;(2)公式:P (A )=积)的区域长度(面积或体试验的全部结果所构成积)的区域长度(面积或体构成事件A . 6.随机变量:如果随机试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示,并且X 是随着试验的结果的不同而变化,那么这样的变量叫做随机变量. 随机变量常用大写字母X 、Y 等或希腊字母 ξ、η等表示.7.离散型随机变量的分布列:一般的,设离散型随机变量X 可能取的值为x 1,x 2,..... ,x i ,......,x n .X 取每一个值 x i (i=1,2,......)的概率P(ξ=x i )=P i ,则称表为离散型随机变量X 的概率分布,简称分布列分布列性质:∪ p i ≥0, i =1,2, … ;∪ p 1 + p 2 +…+p n = 1.9.条件概率:对任意事件A 和事件B ,在已知事件A 发生的条件下事件B 发生的概率,叫做条件概率.记作P(B|A),读作A 发生的条件下B 的概率公式:.0)(,)()()|(>=A P A P AB P A B P 10.相互独立事件:事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件,)()()(B P A P B A P ⋅=⋅12.数学期望:一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称 Eξ=x 1p 1+x 2p 2+…+x n p n 为ξ的数学期望或平均数、均值,数学期望又简称为期望.是离散型随机变量.13.方差:D(ξ)=(x 1-Eξ)2·P 1+(x 2-Eξ)2·P 2 +......+(x n -Eξ)2·P n 叫随机变量ξ的均方差,简称方差.14.正态分布:(1)定义:若概率密度曲线就是或近似地是函数 的图象,其中解析式中的实数0)μσσ>、(是参数,分别表示总体的平均数与标准差.则其分布叫正态分布(,)N μσ记作:,f( x )的图象称为正态曲线;(2)基本性质:∪曲线在x 轴的上方,与x 轴不相交;∪曲线关于直线x=对称,且在x=时位于最高点;∪当一定时,曲线的形状由确定.越大,曲线越“矮胖”;表示总体的分布越分散;越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;∪正态曲线下的总面积等于1.15.3原则:从上表看到,正态总体在 以外取值的概率只有4.6%,在 以外取值的概率只有0.3% 由于这些概率很小,通常称这些情况发生为小概率事件.也就是说,通常认为这些情况在一次试验中几乎是不可能发生的.),(,21)(222)(+∞-∞∈=--x e x f x σμσπμμμσσσσ)2,2(σμσμ+-)3,3(σμσμ+-17.回归分析。
概率与统计高考知识点
概率与统计高考知识点在高考数学中,概率与统计是一个重要的考点。
概率与统计不仅涉及到数学方面的知识,也与现实生活密切相关。
本文将通过几个具体的例子,深入探讨概率与统计相关的知识点,帮助考生更好地理解这一部分内容。
一、概率与事件概率与事件是概率与统计中的基础概念。
概率是描述事件发生可能性大小的数值,通常用P(A)表示。
事件是指随机试验中的一种结果,可以是一个单一结果或若干个结果的组合。
例如,投掷一枚骰子,出现点数小于等于3的事件记为A,则P(A)为1/2。
二、基本事件与对立事件基本事件是指随机试验中的最简单、最基础的事件,它不可再分解成其他事件。
对立事件是指两个事件发生的可能性互相排斥,即当一个事件发生时,另一个事件不发生。
例如,投掷一枚硬币,出现正面和出现反面就是对立事件。
三、概率的性质概率具有以下几个性质:1.非负性:对于任何事件A,有P(A)≥0;2.必然性:对于必然事件S(整个样本空间),有P(S)=1;3.可加性:对于任意两个互不相容的事件A和B,有P(A∪B)=P(A)+P(B)。
四、条件概率条件概率是指在已经发生一个事件的条件下,另一个事件发生的概率。
条件概率表示为P(A|B),其中A是已知发生的事件,B是条件事件。
例如,某班级男生占总人数的1/4,女生占总人数的3/4,已知某学生是女生,求其也是该班级的概率。
我们可以使用条件概率计算得出P(女生|学生) = P(女生∩学生) / P(学生) = 3/4。
五、独立事件独立事件是指两个事件的发生与否互相不影响。
如果事件A和事件B是独立事件,则有P(A∩B) = P(A) × P(B)。
例如,抛掷一枚硬币和掷一枚骰子,两个事件是独立的。
六、随机变量与概率分布随机变量是表示随机试验结果的变量。
离散型随机变量只能取有限个或可列个数值,连续型随机变量可以取任意实数值。
概率分布是随机变量取各个值的概率。
例如,抛掷一枚骰子,骰子的点数就是一个随机变量,其概率分布为离散型。
高中数学概率统计知识点全归纳
高中数学《概率与统计》知识点总结一、统计1、抽样方法:①简单随机抽样(总体个数较少) ②系统抽样(总体个数较多) ③分层抽样(总体中差异明显)注意:在N 个个体的总体中抽取出n 个个体组成样本,每个个体被抽到的机会(概率)均为Nn 。
2、总体分布的估计: ⑴一表二图:①频率分布表——数据详实 ②频率分布直方图——分布直观③频率分布折线图——便于观察总体分布趋势 注:总体分布的密度曲线与横轴围成的面积为1。
⑵茎叶图:①茎叶图适用于数据较少的情况,从中便于看出数据的分布,以及中位数、众位数等。
②个位数为叶,十位数为茎,右侧数据按照从小到大书写,相同的数据重复写。
3、总体特征数的估计:⑴平均数:nx x x x x n++++= 321;取值为n x x x ,,,21 的频率分别为n p p p ,,,21 ,则其平均数为n n p x p x p x +++ 2211; 注意:频率分布表计算平均数要取组中值。
⑵方差与标准差:一组样本数据n x x x ,,,21 方差:212)(1∑=−=ni ix xns ;标准差:21)(1∑=−=ni ix xns注:方差与标准差越小,说明样本数据越稳定。
平均数反映数据总体水平;方差与标准差反映数据的稳定水平。
⑶线性回归方程①变量之间的两类关系:函数关系与相关关系; ②制作散点图,判断线性相关关系③线性回归方程:a bx y +=∧(最小二乘法)1221ni i i nii x y nx y b x nx a y bx==⎧−⎪⎪=⎪⎨−⎪⎪=−⎪⎩∑∑ 注意:线性回归直线经过定点),(y x 。
二、概率1、随机事件及其概率:⑴事件:试验的每一种可能的结果,用大写英文字母表示; ⑵必然事件、不可能事件、随机事件的特点; ⑶随机事件A 的概率:1)(0,)(≤≤=A P nmA P . 2、古典概型:⑴基本事件:一次试验中可能出现的每一个基本结果; ⑵古典概型的特点:①所有的基本事件只有有限个; ②每个基本事件都是等可能发生。
数学高考必备概率与统计知识点总结
数学高考必备概率与统计知识点总结数学高考中,概率与统计是一个重要的考点,占据大约10%的考试比重。
掌握好概率与统计的知识点,对于考试取得好成绩至关重要。
本文将对数学高考中必备的概率与统计知识点进行总结,并提供实用的解题方法和技巧。
一、基本概念和概率计算1.1 随机事件和样本空间在概率理论中,随机事件是指实验过程的一个结果,而样本空间则是实验中可能出现的所有结果的集合。
在解题时,我们需要明确随机事件和样本空间的概念,将题目中的问题抽象成适合计算的形式。
1.2 概率的定义和性质了解概率的定义和性质对于解题至关重要。
掌握概率的加法原理、乘法原理、全概率公式和贝叶斯定理能够帮助我们解决复杂的概率计算问题。
1.3 随机变量和概率分布随机变量是指与随机事件相对应的可数的数值,概率分布则定义了随机变量的取值范围和其对应的概率。
掌握随机变量和概率分布的概念和计算方法,能够在解题过程中更好地理解和分析问题。
1.4 用排列组合解决概率问题排列组合是概率计算中常用的方法之一。
理解排列和组合的概念,掌握计算排列和组合的方法,可以帮助我们解决一定范围内的概率计算问题。
二、离散分布2.1 二项分布二项分布是一种重要的离散分布,在高考中经常出现。
掌握二项分布的概念、性质和计算方法,能够解决二项分布相关的问题。
2.2 泊松分布泊松分布是一种常见的离散分布,用于描述单位时间或单位空间内随机事件发生的次数。
了解泊松分布的特点和计算方法,能够解决与泊松分布相关的问题。
三、连续分布3.1 均匀分布均匀分布是一种常见的连续分布,描述了在一定范围内任意取值的概率相等的情况。
掌握均匀分布的概念和计算方法,能够解决与均匀分布相关的问题。
3.2 正态分布正态分布是一种重要的连续分布,具有对称性和钟形曲线的特点。
在高考中,许多问题都可以近似看作正态分布,因此掌握正态分布的概念和计算方法非常重要。
四、统计分析4.1 数据的收集和整理在统计分析中,数据的收集和整理是第一步。
【高考数学精品】概率与统计知识点全归纳
s 概率与统计知识点全归纳1.随机抽样(1)简单随机抽样:一般地,设一个总体含有N 个个体,从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本(n≤N),如果每次抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样.(2)分层抽样:一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样.2.样本的频率分布估计总体分布(1)在频率分布直方图中,纵轴表示频率/组距,数据落在各小组内的频率用各小长方形的面积表示.各小长方形的面积总和等于1.(2)频率分布折线图和总体密度曲线①频率分布折线图:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得频率分布折线图.②总体密度曲线:随着样本容量的增加,作图时所分的组数增加,组距减小,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线.(3)茎叶图茎是指中间的一列数,叶是从茎的旁边生长出来的数.3.用样本的数字特征估计总体的数字特征(1)众数:一组数据中出现次数最多的数.(2)中位数:将数据从小到大排列,若有奇数个数,则最中间的数是中位数;若有偶数个数,则中间两数的平均数是中位数.(3)平均数:xx1+x2+…+x n=,反映了一组数据的平均水平.n(4)标准差:是样本数据到平均数的一种平均距离,(5)方差:s2=1[(x1-x )2+(x2-x )2+…+(x n-x )2](x n是样本数据,n 是样本容量,x 是样本平均数).n4.概率和频率(1)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n A为事件A 出现的频数,称事件A 出现的比例f n(A)=n A为事件A 出现的频率.n(2)对于给定的随机事件A,由于事件A 发生的频率f n(A)随着试验次数的增加稳定于概率P(A),因此可以用频率f n(A)来估计概率P(A).5.事件的关系与运算6. 概率的几个基本性质(1)概率的取值范围:0≤P (A )≤1. (2)必然事件的概率 P (E )=1.(3)不可能事件的概率 P (F )=0. (4)概率的加法公式:如果事件 A 与事件 B 互斥,则 P (A ∪B )=P (A )+P (B ). (5)对立事件的概率:若事件 A 与事件 B 互为对立事件,则 P (A )=1-P (B ).7. 古典概型具有以下两个特点的概率模型称为古典概率模型,简称古典概型:高中数学资料共享群(734924357)(1) 试验中所有可能出现的基本事件只有有限个;(2)每个基本事件出现的可能性相等. 8.古典概型的概率公式 P (A )=A 包含的基本事件的个数.基本事件的总数9. 相关关系与回归方程(1)相关关系的分类①正相关:在散点图中,点散布在从左下角到右上角的区域,对于两个变量的这种相关关系,我们将它称为正相关. ②负相关:在散点图中,点散布在从左上角到右下角的区域,两个变量的这种相关关系称为负相关.(2) 线性相关关系:如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.(3) 回归方程①最小二乘法:求回归直线,使得样本数据的点到它的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.^ ^ ^②回归方程:方程y =bx +a 是两个具有线性相关关系的变量的一组数据(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x n ,y n )的回归方程,其n n⎧⎪ ^^中a ,b 是待定参数.⎪ ∑(x i - x )( y i - y ) ∑x i y i - nx y ⎪b ˆ = i =1 = i =1 , ⎨ (x - x )2 n x 2 - nx 2 ∑ i ⎪i =1 ∑ ii =1 ⎪⎩aˆ = y - b ˆx . (4) 回归分析①定义:对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法. ②样本点的中心对于一组具有线性相关关系的数据(x 1,y 1),(x 2,y 2),…,(x n ,y n ),其中( x , y )称为样本点的中心. ③相关系数当 r >0 时,表明两个变量正相关;当 r <0 时,表明两个变量负相关.高中数学资料共享群(734924357)r 的绝对值越接近于 1,表明两个变量的线性相关性越强.r 的绝对值越接近于 0,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系.通常|r |大于 0.75 时,认为两个变量有很强的线性相关性.10. 独立性检验(1) 分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量.(2) 列联表:列出的两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类变量 X 和 Y ,它们的可能取值分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},其样本频数列联表(称为 2×2 列联表)为2×2 列联表构造一个随机变量 K 2= n (ad -bc )2(a +b )(c +d )(a +c )(b +d ),其中n =a +b +c +d 为样本容量.(3) 独立性检验利用随机变量 K 2 来判断“两个分类变量有关系”的方法称为独立性检验.11. 分类加法计数原理与分步乘法计数原理nn n n +1 n nn n12. 排列、组合的定义13. 排列数、组合数的定义、公式、性质14. 二项式定理15. 二项式系数的性质(1)C 0=1,C n =1,C m=C m -1+C m . C m =C n -m(0≤m ≤n ).(2)二项式系数先增后减中间项最大.高中数学资料共享群(734924357)i=1 n nn +1 n +3当 n 为偶数时,第 +1 项的二项式系数最大,最大值为C 2 ,当 n 为奇数时,第 项和第 项的二项式系数最大,n -1最大值为Cn 22 n +1或C n2 .n 2 2(3)各二项式系数和:C 0+C 1+C 2+…+C n =2n ,C 0+C 2+C 4+…=C 1+C 3+C 5+…=2n -1.nnnnnnnnnn16. 离散型随机变量的分布列(1) 随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量.所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变量. (2) 一般地,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 x i (i =1,2,…,n )的概率 P (X=x i )=p i ,则称表为离散型随机变量 X 的概率分布列,简称为 X 的分布列,具有如下性质: ①p i ≥0,i =1,2,…,n ;②p 1+p 2+…+p n =1.离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率之和.17. 两点分布如果随机变量 X 的分布列为其中 0<p <1,则称离散型随机变量 X 服从两点分布.其中 p =P (X =1)称为成功概率.高中数学资料共享群(734924357)18. 离散型随机变量的均值与方差一般地,若离散型随机变量 X 的分布列为(1) 均值称 E (X )=x 1p 1+x 2p 2+…+x i p i +…+x n p n 为随机变量 X 的均值或数学期望.它反映了离散型随机变量取值的平均水平.(2) 方差称 D (X )=Σn [xi -E (X )]2pi 为随机变量 X 的方差,它刻画了随机变量 X 与其均值 E (X )的平均偏离程度,并称其算术平方根 D (X )为随机变量 X 的标准差.19. 均值与方差的性质 (1) E (aX +b )=aE (X )+b .(2) D (aX +b )=a 2D (X ).(a ,b 为常数)n μ σ 20. 超几何分布C k C n -k一般地,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)= M N -M (k =0,1,2,…,m ),即 n N其中 m =min{M ,n },且 n ≤N ,M ≤N ,n ,M ,N ∈N *.如果一个随机变量 X 的分布列具有上表的形式,则称随机变量 X 服从超几何分布.21. 条件概率及其性质(1) 对于任何两个事件 A 和 B ,在已知事件 A 发生的条件下,事件 B 发生的概率叫做条件概率,用符号 P (B |A )来表示,其公式为 P (B |A )=P (AB )(P (A )>0).P (A )在古典概型中,若用 n (A )表示事件 A 中基本事件的个数,则 P (B |A )=n (AB ).n (A )(2) 条件概率具有的性质①0≤P (B |A )≤1;②如果 B 和 C 是两个互斥事件, 则 P (B ∪C |A )=P (B |A )+P (C |A ). 22.相互独立事件(1) 对于事件 A ,B ,若事件 A 的发生与事件 B 的发生互不影响,则称事件 A ,B 是相互独立事件. (2) 若 A 与 B 相互独立,则 P (B |A )=P (B ).(3) 若 A 与 B 相互独立,则 A 与 B , A 与 B , A 与 B 也都相互独立. (4) P (AB )=P (A )P (B )⇔A 与 B 相互独立. 23. 独立重复试验与二项分布(1) 独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这种试验中每一次试验只有两种结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的.(2) 在 n 次独立重复试验中,用 X 表示事件 A 发生的次数,设每次试验中事件 A 发生的概率为 p ,则 P (X =k )=C k p k(1-p )n -k (k =0,1,2,…,n ),此时称随机变量 X 服从二项分布,记为 X ~B (n ,p ),并称 p 为成功概率.24. 两点分布与二项分布的均值、方差(1)若随机变量 X 服从两点分布,则 E (X )=p ,D (X )=p (1-p ). (2)若 X ~B (n ,p ),则 E (X )=np ,D (X )=np (1-p ).25. 正态分布(1) 正态曲线:函数φ(x )-( x -μ)22σ2,x ∈(-∞,+∞),其中实数μ和σ为参数(σ>0,μ∈R ).我们称函数φ , (x )C μ,σ的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线.(2) 正态曲线的特点①曲线位于 x 轴上方,与 x 轴不相交; ②曲线是单峰的,它关于直线 x =μ对称; ③曲线在 x =μ④曲线与 x 轴之间的面积为 1;⑤当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿 x 轴平移,如图甲所示;⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散,如图乙所示.(3) 正态总体在三个特殊区间内取值的概率值①P (μ-σ<X ≤μ+σ)≈0.682 7; ②P(μ-2σ<X ≤μ+2σ)≈0.954 5; ③P (μ-3σ<X ≤μ+3σ)≈0.997 3.。
2023高考数学概率与统计基础知识清单
2023高考数学概率与统计基础知识清单概率与统计作为高中数学的重要组成部分,是2023年高考数学考试的核心内容之一。
掌握概率与统计的基础知识对于考生来说至关重要。
下面将为大家列出2023高考数学概率与统计的基础知识清单,帮助大家做好备考。
一、概率基础知识1. 事件与样本空间:事件是指一个或一组可能发生的结果,而样本空间是指所有可能结果的集合。
2. 概率的定义:概率是指某一事件发生的可能性大小,通常用P(A)表示,其中A是事件。
3. 概率的性质:概率的取值范围在0到1之间,且对于必然事件,其概率为1;对于不可能事件,其概率为0。
4. 概率的计算:计算概率可以通过频率方法、古典概型和几何概率等方法进行。
5. 条件概率:条件概率是指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率,通常表示为P(A|B)。
6. 乘法定理:乘法定理用于计算联合事件的概率,即P(A∩B) = P(A) × P(B|A)。
7. 加法定理:加法定理用于计算两个事件的和事件的概率,即P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)。
二、统计基础知识1. 统计数据的分类:统计数据根据数量级的不同可以分为定性数据和定量数据。
2. 统计图形:统计图形常用于展示数据的分布情况,包括直方图、折线图、饼图等。
3. 中心趋势度量:中心趋势度量用于描述数据集中的一个典型值,包括平均数、中位数和众数。
4. 离散程度度量:离散程度度量用于描述数据的离散程度,包括极差、方差和标准差。
5. 点估计与区间估计:点估计是根据样本数据估算总体参数的一种方法,区间估计是给出一个可能范围的估计结果。
6. 抽样与抽样分布:抽样是指从总体中选取一部分样本进行统计分析,抽样分布是指样本统计量的概率分布。
7. 假设检验:假设检验是用于判断总体参数是否符合某种设定的方法,包括单样本假设检验和两样本假设检验等。
三、综合应用1. 概率与统计的应用:概率与统计在现实生活中有广泛的应用,例如随机事件的模拟、统计调查和贝叶斯定理等。
2024高考数学概率统计知识点总结与题型分析
2024高考数学概率统计知识点总结与题型分析概率统计作为数学课程的一个重要分支,在高考中占有重要的一席之地。
它是一个与现实生活息息相关的学科,旨在通过收集、整理和分析数据,帮助我们做出正确的判断和决策。
本文对2024高考数学概率统计的知识点进行了总结,并对可能出现的题型进行了分析。
一、基本概念和公式1. 随机事件:指在一次试验中可能发生也可能不发生的事件。
2. 样本空间:指一个试验所有可能结果的集合。
3. 必然事件:指在一次试验中一定会发生的事件。
4. 不可能事件:指在一次试验中一定不会发生的事件。
5. 事件的概率:指随机事件发生的可能性大小。
6. 加法原理:对于两个互不相容的事件A和B,它们的和事件A∪B的概率等于各个事件的概率之和。
P(A∪B) = P(A) + P(B)7. 乘法原理:对于两个相互独立的事件A和B,它们的积事件A∩B的概率等于各个事件的概率之积。
P(A∩B) = P(A) × P(B)二、概率计算1. 事件的概率计算:对于离散型随机事件,概率可通过频率估计和计数原理计算。
对于连续型随机事件,概率可通过定积分计算。
2. 事件的互斥与独立:如果两个事件A和B互斥(即不能同时发生),则它们的和事件A∪B的概率等于各自事件的概率之和。
如果两个事件A和B相互独立(即一个事件的发生不受另一个事件发生与否的影响),则它们的积事件A∩B的概率等于各自事件的概率之积。
三、排列组合与概率计算1. 排列:排列是从n个不同元素中取出m个元素(m≤n),并有顺序地排成一列的方式。
排列的计算公式为:A(n,m) = n! / (n-m)!2. 组合:组合是从n个不同元素中取出m个元素(m≤n),不考虑顺序地组成一个集合的方式。
组合的计算公式为:C(n,m) = n! / [m! × (n-m)!]3. 概率计算中的排列组合:当事件A与某个事件B相关时,在计算A的概率时,需要考虑B 发生的不同排列组合情况。
高三数学概率与统计知识点
高三数学概率与统计知识点概率与统计是高中数学的重要内容之一,既是实际生活中数学应用的重要工具,也是学习高等数学的基础。
本文将从概率与统计的基本概念、概率计算、概率分布以及统计推断等方面进行介绍。
一、概率与统计的基本概念概率是指事件发生的可能性大小,通常用一个介于0和1之间的数表示。
而统计则是通过对具体数据的收集、整理和分析,得出关于总体的特征和规律性的推断。
二、概率计算1. 事件发生的概率计算:事件的概率等于该事件发生的次数除以总次数。
例如,掷一枚硬币正面朝上的概率为1/2。
2. 互斥事件的概率计算:互斥事件是指两个事件不能同时发生的情况。
对于互斥事件A和B,它们同时都不发生的概率等于各自不发生的概率相乘。
3. 独立事件的概率计算:独立事件是指两个事件的发生互不影响的情况。
对于独立事件A和B,它们同时发生的概率等于各自发生的概率相乘。
三、概率分布1. 离散型随机变量的概率分布:离散型随机变量是指取某些特定值的概率可以被确定的随机变量。
它的概率分布可以用概率质量函数来表示。
2. 连续型随机变量的概率分布:连续型随机变量是指在某个区间内取值的概率可以被确定的随机变量。
它的概率分布可以用概率密度函数来表示。
3. 常见的概率分布:常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等。
这些概率分布在实际问题中具有广泛的应用。
四、统计推断统计推断是通过对样本数据的观察和分析,对总体参数进行推测和判断的方法。
常见的统计推断有点估计和区间估计。
1. 点估计:点估计是通过样本数据得到总体参数的估计值。
常见的点估计方法有最大似然估计和矩估计等。
2. 区间估计:区间估计是通过样本数据得到总体参数的估计区间。
常见的区间估计方法有置信区间和预测区间等。
总结:高三数学概率与统计是一个涵盖广泛的内容,包括概率与统计的基本概念、概率计算、概率分布以及统计推断等。
掌握这些知识点,不仅对于高考数学的考试有帮助,更为重要的是能够在实际生活中应用数学的思维方式解决问题。
高中概率与统计数学知识点整理
高中概率与统计数学知识点整理
本文档旨在整理高中概率与统计学科的核心知识点,帮助学生们更好地掌握和应用这些知识。
1. 概率
1.1 基本概念
- 试验、样本空间、事件的概念
- 事件的概率
- 必然事件和不可能事件
1.2 概率的计算
- 古典概型和几何概型
- 加法原理和乘法原理
- 组合与排列
1.3 随机变量和概率分布
- 随机变量的定义和分类
- 离散型和连续型随机变量
- 期望和方差
- 二项分布、正态分布等常见概率分布2. 统计
2.1 数据的整理和描述
- 数据的收集和整理
- 频数表、列联表和帕累托图
- 平均数、中位数、众数和四分位数
2.2 统计图表
- 条形图、折线图和饼图
- 散点图和箱线图
2.3 参数估计和假设检验
- 估计与检验的基本概念
- 置信区间和显著性水平
- 单样本均值检验和两样本均值检验2.4 相关与回归分析
- 相关系数和回归方程
- 最小二乘法拟合直线
以上是高中概率与统计数学的核心知识点,通过研究和掌握这些知识,你将能够更好地理解和应用概率与统计在实际生活中的问题中。
参考资料:
- 高中数学教材
- 统计研究网
- 数学之美。
高中数学概率统计知识点全面梳理汇编
高中数学概率统计知识点全面梳理汇编概率统计是数学中重要的一门学科,它研究随机事件的发生规律以及数据的整理和分析方法。
在高中数学中,概率统计是一个必修的内容,对于学生来说,掌握概率统计的知识点对于解决实际问题、提升思维能力都有着重要的作用。
本文将对高中数学中的概率统计知识点进行全面梳理和汇编,以帮助读者更好地理解和应用这一知识。
一、概率初步1.1 随机事件的概念随机事件指的是在相同的条件下,可能发生也可能不发生的事件,例如掷骰子的结果、抽取一张牌的花色等。
概率是度量随机事件发生可能性的一种数值,用P(A)表示事件A发生的概率。
1.2 概率的性质概率具有以下性质:- 非负性:对于任何事件A,P(A) ≥ 0;- 正则性:对于样本空间S,P(S) = 1;- 可列可加性:对于互不相容的事件A1,A2,...,P(A1∪A2∪...) = P(A1) + P(A2) + ...1.3 等可能概型等可能概型指的是在一次试验中,所有结果发生的概率相等的情况,例如投掷一枚均匀骰子的结果、从一个有标号的袋子中抽取一个球等。
二、排列与组合2.1 排列排列指的是从n个元素中取出m个进行线性排列的方式,记作A(n, m)或P(n, m)。
排列的计算公式为:A(n, m) = n!/(n-m)!2.2 组合组合指的是从n个元素中取出m个进行组合的方式,记作C(n, m)。
组合的计算公式为:C(n, m) = n!/[(n-m)!m!]三、基本统计分布3.1 二项分布二项分布是在n次独立重复试验中,事件A发生的次数X符合的概率分布。
记作X~B(n, p),其中n为试验次数,p为每次试验事件A发生的概率。
二项分布的概率公式为:P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)3.2 泊松分布泊松分布是描述单位时间或单位空间内随机事件发生的次数的概率分布。
记作X~P(λ),其中λ为单位时间(或单位空间)内事件发生的平均次数。
数学高考复习概率与统计重点梳理
数学高考复习概率与统计重点梳理高考复习概率与统计重点梳理概率与统计是数学高考中的重要内容,也是考生们备考过程中需要重点关注的部分。
在高考中,概率与统计经常出现在选择题、计算题和应用题中,因此,熟练掌握概率与统计的基本概念、定理和解题方法,对于取得高分至关重要。
本文将针对高考中概率与统计的重点内容进行梳理,帮助考生们更好地复习和应对考试。
一、基本概念与术语1.1 概率的基本定义概率是表示事件发生可能性大小的数值,通常用0到1之间的实数表示。
在概率中,事件发生的可能性越大,其概率值越接近于1;反之,事件发生的可能性越小,其概率值越接近于0。
1.2 随机事件与样本空间随机事件是在一定条件下,有可能发生的事件。
样本空间是一个包含了所有可能结果的集合,每个结果称为样本点。
随机事件可以由样本空间中的样本点组成。
1.3 事件的概率计算公式事件的概率计算公式根据事件的性质和样本空间的大小来确定。
对于等可能的随机试验,事件A发生的概率可以表示为:P(A) = 事件A的样本点数 / 样本空间的样本点数。
二、概率的计算方法2.1 乘法原理与加法原理乘法原理是指若事件A是由两个或多个独立事件的发生所组成,则事件A的概率可以用每个独立事件概率的乘积表示。
加法原理是指若事件A可以由事件B或事件C等多个互不相容的事件所组成,则事件A的概率可以用各个事件概率之和表示。
2.2 条件概率与独立性条件概率是指在已知事件A发生的情况下,事件B发生的概率。
如果事件A与事件B的发生是独立的,那么事件A发生的概率与事件B 发生的概率的乘积等于事件A与B同时发生的概率。
2.3 贝叶斯定理贝叶斯定理是利用已知的条件概率,求解与之相反的条件概率的方法。
它的基本思想是通过已知条件概率和全概率公式,得到所需的条件概率。
三、离散型与连续型随机变量3.1 随机变量的定义与性质随机变量是数学中的一种函数关系,用来描述随机试验的结果与实数之间的对应关系。
随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。
高考概率与统计知识点梳理
高考概率与统计知识点梳理概率与统计是数学中非常重要的一个分支,也是高考数学中的一个重点知识点。
理解概率与统计的原理和应用,对高考取得优异的成绩有着至关重要的作用。
本文将对高考中常见的概率与统计知识点进行梳理,帮助大家更好地掌握这一部分内容。
一、概率的基本概念和计算方法1.1 随机事件与样本空间概率论的研究对象是随机事件,而样本空间是指一个试验所有可能结果组成的集合。
随机事件是样本空间的子集,我们可以通过列举样本空间和随机事件来解决概率问题。
1.2 概率的定义和性质概率是指某个事件发生的可能性大小,可以通过事件发生的次数与总次数之比来计算。
概率具有非负性、规范性和可加性等基本性质,这些性质是进行概率计算的基础。
1.3 频率与概率的关系频率是指在大量重复试验中,某个事件发生的实际次数与试验总次数的比值。
频率和概率在大量试验时趋于相等,这是概率理论的基本思想之一。
1.4 基本计数原理基本计数原理指的是利用乘法原理和加法原理来解决复杂的计数问题。
乘法原理适用于多个进行相互独立的事件的计算,而加法原理适用于多个不相容事件的计算。
二、离散型随机变量及其分布律2.1 随机变量的概念与分类随机变量是指根据试验结果的不同而随机变化的变量。
离散型随机变量是指其可能取值个数有限或可数,而连续型随机变量则取值为整个数轴上的任意一点。
2.2 离散型随机变量的分布律离散型随机变量的分布律是指随机变量取各个可能值的概率,也称为概率分布或概率函数。
常见的离散型随机变量有二项分布、泊松分布和几何分布等。
2.3 期望与方差期望是指随机变量的平均取值,可以通过所有可能值的加权平均来求解。
方差是指随机变量与其期望之间的差异程度,反映了随机变量的离散程度。
三、连续型随机变量及其概率密度函数3.1 连续型随机变量的概念与特点连续型随机变量是指其可能取值为整个数轴上的任意一点,而不是一个个分立的值。
与离散型随机变量相比,连续型随机变量更适用于处理实际问题中的测量结果。
(完整版)高中数学统计与概率知识点归纳(全)
高中数学统计与概率知识点(文)一、众数: 一组数据中出现次数最多的那个数据。
众数与平均数的区别: 众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据;平均数是一组数据中表示平均每份的数量。
二、.中位数: 一组数据按大小顺序排列,位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时,为最中间两个数据的平均数)三 .众数、中位数及平均数的求法。
①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时,首先要先排序(从小到大或从大到小),然后根据数据的个数,当数据为奇数个时,最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时,最中间两个数的平均数就是中位数。
③求平均数时,就用各数据的总和除以数据的个数,得数就是这组数据的平均数。
四、中位数与众数的特点。
⑴中位数是一组数据中唯一的,可能是这组数据中的数据,也可能不是这组数据中的数据; ⑵求中位数时,先将数据有小到大顺序排列,若这组数据是奇数个,则中间的数据是中位数;若这组数据是偶数个时,则中间的两个数据的平均数是中位数; ⑶中位数的单位与数据的单位相同; ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数;⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关,它一定是一组数据中的某个数据,其单位与数据的单位相同;(6)众数可能是一个或多个甚至没有;(7)平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。
五.平均数、中位数与众数的异同:⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量; ⑵平均数、众数和中位数都有单位; ⑶平均数反映一组数据的平均水平,与这组数据中的每个数都有关系,所以最为重要,应用最广; ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响;⑸众数与各组数据出现的频数有关,不受个别数据的影响,有时是我们最为关心的数据。
六、对于样本数据x 1,x 2,…,x n ,设想通过各数据到其平均数的平均距离来反映样本数据的分散程度,那么这个平均距离如何计算?思考4:反映样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差,一般用s 表示.假设样本数据x 1,x 2,…,x n 的平均数为x ,则标准差的计算公式是:七、简单随即抽样的含义一般地,设一个总体有N 个个体, 从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本(n≤N), 如果每次12||||||n x x xx x x n22212()()()n x x x x x x sn抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等, 则这种抽样方法叫做简单随机抽样.八、根据你的理解,简单随机抽样有哪些主要特点?(1)总体的个体数有限;(2)样本的抽取是逐个进行的,每次只抽取一个个体;(3)抽取的样本不放回,样本中无重复个体;(4)每个个体被抽到的机会都相等,抽样具有公平性.九、抽签法的操作步骤?第一步,将总体中的所有个体编号,并把号码写在形状、大小相同的号签上.第二步,将号签放在一个容器中,并搅拌均匀第三步,每次从中抽取一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本.十一、抽签法有哪些优点和缺点?优点:简单易行,当总体个数不多的时候搅拌均匀很容易,个体有均等的机会被抽中,从而能保证样本的代表性.缺点:当总体个数较多时很难搅拌均匀,产生的样本代表性差的可能性很大.十一、利用随机数表法从含有N个个体的总体中抽取一个容量为n的样本,其抽样步骤如何?第一步,将总体中的所有个体编号.第二步,在随机数表中任选一个数作为起始数.第三步,从选定的数开始依次向右(向左、向上、向下)读,将编号范围内的数取出,编号范围外的数去掉,直到取满n个号码为止,就得到一个容量为n的样本.简单随机抽样一般采用两种方法:抽签法和随机数表法。
高考复习概率与统计知识点归纳总结
高考复习概率与统计知识点归纳总结概率与统计是高中数学中的一大重点和难点。
在高考中,这一部分的知识点占有相当大的比重,因此学生需要在复习阶段集中精力,深入理解和掌握相关的知识点。
本文将对高考概率与统计的知识点进行归纳总结,以帮助学生们更好地复习和备考。
一、概率基本概念1. 随机事件与样本空间:随机事件是对某一随机试验的结果的一种描述,样本空间是一个随机试验中可能出现的所有结果的集合。
2. 事件的概率:事件A发生的概率用P(A)表示,其计算公式为P(A) = 事件A的可能结果数 / 样本空间的结果总数。
3. 事件的互斥与对立:互斥事件指的是两个事件不可能同时发生,对立事件指的是两个事件中一个必然发生,另一个必然不发生。
4. 事件的独立性:两个事件相互独立指的是一个事件的发生不受另一个事件的影响,它们的概率计算是相互独立的。
二、排列与组合1. 排列:排列是从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素,按一定的顺序排列成一列。
公式为An^m = n(n-1)(n-2)...(n-m+1)。
2. 组合:组合是从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素,不考虑排列顺序。
公式为Cn^m = n! / (m!(n-m)!)。
三、事件概率的计算1. 加法定理:对于两个事件A和B,其和事件A∪B的概率为P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B)。
2. 乘法定理:对于两个独立事件A和B,其积事件A∩B的概率为P(A∩B) = P(A) × P(B)。
3. 全概率公式:对于一组互斥事件A1、A2、...、An,其和事件A的概率为P(A) = P(A1) + P(A2) + ... +P(An)。
4. 条件概率公式:对于两个事件A和B,已知事件B发生的条件下事件A发生的概率为P(A|B) = P(A∩B) / P(B)。
四、随机变量与概率分布1. 随机变量:随机变量是随机试验结果的函数,它的取值是随机的。
高中数学《统计》与《概率》知识点
高中数学《统计》与《概率》知识点高中数学的《统计》和《概率》是数学领域中的两个重要分支,它们是数据分析、预测和决策制定等实际问题中必不可少的工具。
下面将详细介绍这两个知识点。
一、统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
统计学的主要任务是从已有的数据中得出结论,进而得到有关总体的信息。
统计学的主要内容包括:1.描述统计:通过数值特征描述数据的中心位置、离散程度等。
描述统计包括以下几个方面:(1)集中趋势:主要有均值、中位数和众数。
均值是一组数据的平均值,中位数是一组数据中处于中间位置的数值,众数是一组数据中出现频率最高的数值。
(2)离散程度:主要有极差、方差和标准差。
极差是一组数据中最大数与最小数的差值,方差是各个数据与均值的差值的平方的平均值,标准差是方差的平方根。
(3)分布形状:主要有正态分布、偏态分布和峰态分布等类型。
2.探索性数据分析:根据数据特征进行初步探索,主要包括绘制直方图、饼图、箱线图等工具来分析数据分布和异常值。
3.概率论:概率是描述随机事件发生可能性的数值,涉及到概率的计算、随机变量及其分布、大数定律和中心极限定理等概念。
(1)概率的定义与性质:概率的定义有经典概率和条件概率等。
经典概率是指在等可能的情况下,一些事件发生的概率。
条件概率是指在已知一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。
(2)随机变量与概率分布:随机变量是具有随机性的数值,可分为离散随机变量和连续随机变量。
离散随机变量取有限或可数个数值,其概率分布函数称为概率分布列;连续随机变量在一些区间上取值,其概率分布函数称为概率密度函数。
(3)大数定律与中心极限定理:大数定律是指随着试验次数的增加,频率逼近概率。
中心极限定理是指多个独立随机变量之和的分布近似于正态分布。
4.统计推断:通过样本数据推断总体特征,主要有参数估计和假设检验。
(1)参数估计:根据样本数据估计总体参数,主要有点估计和区间估计。
点估计是用一个数值来估计总体参数,区间估计是用一个区间来估计总体参数,有置信水平的概念。
高考数学概率统计知识点(大全)
高考数学概率统计知识点(大全)高考数学概率统计知识点一、随机事件(1)事件的三种运算:并(和)、交(积)、差;注意差A—B可以表示成A与B 的逆的积。
(2)四种运算律:交换律、结合律、分配律、德莫根律。
(3)事件的五种关系:包含、相等、互斥(互不相容)、对立、相互独立。
二、概率定义(1)统计定义:频率稳定在一个数附近,这个数称为事件的概率;(2)古典定义:要求样本空间只有有限个基本事件,每个基本事件出现的可能性相等,则事件A所含基本事件个数与样本空间所含基本事件个数的比称为事件的古典概率;(3)几何概率:样本空间中的元素有无穷多个,每个元素出现的可能性相等,则可以将样本空间看成一个几何图形,事件A看成这个图形的子集,它的概率通过子集图形的大小与样本空间图形的大小的比来计算;(4)公理化定义:满足三条公理的任何从样本空间的子集集合到[0,1]的映射。
三、概率性质与公式(1)加法公式:P(A+B)=p(A)+P(B)—P(AB),特别地,如果A与B互不相容,则P(A+B)=P(A)+P(B);(2)差:P(A—B)=P(A)—P(AB),特别地,如果B包含于A,则P(A—B)=P(A)—P(B);(3)乘法公式:P(AB)=P(A)P(B|A)或P(AB)=P(A|B)P(B),特别地,如果A与B相互独立,则P(AB)=P(A)P(B);(4)全概率公式:P(B)=∑P(Ai)P(B|Ai)。
它是由因求果,贝叶斯公式:P(Aj|B)=P(Aj)P(B|Aj)/∑P(Ai)P(B|Ai)。
它是由果索因;如果一个事件B可以在多种情形(原因)A1,A2,...,An下发生,则用全概率公式求B发生的概率;如果事件B已经发生,要求它是由Aj引起的概率,则用贝叶斯公式。
(5)二项概率公式:Pn(k)=C(n,k)p^k(1—p)^(n—k),k=0,1,2,...,n。
当一个问题可以看成n重贝努力试验(三个条件:n次重复,每次只有A与A的逆可能发生,各次试验结果相互独立)时,要考虑二项概率公式。
数学高考数学概率与统计综合归纳
数学高考数学概率与统计综合归纳数学高考中的数学概率与统计是一个重要的知识点,它涵盖了概率和统计两个方面。
本文将综合归纳数学高考数学概率与统计的相关内容,帮助同学们更好地理解和掌握这一知识点。
一、概率概率是研究随机现象的规律性的一门学科,而在数学高考中,概率也是一个重要的考点。
概率可以用来描述某一事件发生或者不发生的可能性大小。
1.1 事件与样本空间在概率的研究中,我们需要先了解事件与样本空间的概念。
样本空间是指一个随机试验中所有可能出现的结果组成的集合。
而事件则是样本空间的一个子集,它代表了我们关心的某一种结果。
1.2 事件的概率在概率的计算中,我们需要计算事件发生的概率。
概率的计算可以通过两种方法来进行:频率方法和几何方法。
频率方法是通过频率的长期稳定性来确定事件的概率,而几何方法则是通过长度或者面积的比例来计算事件的概率。
1.3 条件概率条件概率是指在已知某一事件发生的情况下,另一事件发生的概率。
条件概率的计算可以利用乘法法则进行。
例如,事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率可以表示为P(A|B),表示事件B发生的前提下事件A发生的概率。
1.4 独立事件独立事件是指两个或多个事件之间没有相互制约关系的事件。
当事件A和事件B是独立事件时,事件A的发生与否不会影响事件B的发生与否,反之亦然。
独立事件的概率计算可以利用乘法法则进行。
二、统计统计是概率的应用,旨在通过观察和分析事物的现象和特征,从而推断出总体的特性。
在数学高考中,统计也是一个重要的考点。
2.1 统计指标在进行统计分析时,我们需要使用一些统计指标来描述和度量数据的特征。
常用的统计指标有均值、中位数、众数、标准差等。
均值是指将一组数据求和后除以数据的个数,中位数是将一组数据按照大小进行排列后的中间值,众数是指在一组数据中出现最频繁的数值,标准差是度量数据离散程度的指标。
2.2 抽样调查在统计中,为了对总体进行推断,我们往往需要对样本进行抽样调查。
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高中数学之概率与统计求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率解此类题目常应用以下知识:(1)等可能性事件(古典概型)的概率:P(A)=)()(I card A card =n m;等可能事件概率的计算步骤: 计算一次试验的基本事件总数n ;设所求事件A ,并计算事件A 包含的基本事件的个数m ; 依公式()mP A n =求值;答,即给问题一个明确的答复.(2)互斥事件有一个发生的概率:P(A +B)=P(A)+P(B); 特例:对立事件的概率:P(A)+P(A )=P(A +A )=1. (3)相互独立事件同时发生的概率:P(A ·B)=P(A)·P(B);特例:独立重复试验的概率:Pn(k)=kn k k n p p C --)1(.其中P 为事件A 在一次试验中发生的概率,此式为二项式[(1-P)+P]n 展开的第k+1项. (4)解决概率问题要注意“四个步骤,一个结合”:求概率的步骤是:第一步,确定事件性质⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩等可能事件互斥事件 独立事件 n 次独立重复试验即所给的问题归结为四类事件中的某一种. 第二步,判断事件的运算⎧⎨⎩和事件积事件即是至少有一个发生,还是同时发生,分别运用相加或相乘事件.第三步,运用公式()()()()()()()()(1)k k n k n n m P A nP A B P A P B P A B P A P B P k C p p -⎧=⎪⎪⎪+=+⎨⎪⋅=⋅⎪=-⎪⎩等可能事件: 互斥事件: 独立事件: n 次独立重复试验:求解第四步,答,即给提出的问题有一个明确的答复. 例1. 在五个数字12345,,,,中,。
例2. 若随机取出三个数字,则剩下两个数字都是奇数的概率是(结果用数值表示).[解答过程]0.3提示:1335C 33.54C 102P ===⨯例2.一个总体含有100个个体,以简单随机抽样方式从该总体中抽取一个容量为5的样本,则指定的某个个体被抽到的概率为 .[解答过程]1.20提示:51.10020P == 例3.接种某疫苗后,出现发热反应的概率为0.80.现有5人接种该疫苗,至少有3人出现发热反应的概率为__________.(精确到0.01)[考查目的] 本题主要考查运用组合、概率的基本知识和分类计数原理解决问题的能力,以及推理和运算能力.[解答提示]至少有3人出现发热反应的概率为33244555550.800.200.800.200.800.94C C C ⋅⋅+⋅⋅+⋅=.故填0.94.离散型随机变量的分布列 1.随机变量及相关概念①随机试验的结果可以用一个变量来表示,这样的变量叫做随机变量,常用希腊字母ξ、η等表示.②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. ③随机变量可以取某区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列①离散型随机变量的分布列的概念和性质一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为1x ,2x ,……,i x ,……,ξ取每一个值i x (=i 1,2,……)的概率P (i x =ξ)=i P ,则称下表.为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列.由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都具有下述两个性质: (1)0≥i P ,=i 1,2,…;(2)++21P P …=1. ②常见的离散型随机变量的分布列: (1)二项分布n 次独立重复试验中,事件A 发生的次数ξ是一个随机变量,其所有可能的取值为0,1,2,…n ,并且kn k k n k q p C k P P -===)(ξ,其中n k ≤≤0,p q -=1,随机变量ξ的分布列如下:称这样随机变量ξ服从二项分布,记作),(~pn B ξ,其中n 、p 为参数,并记:),;(p n k b q p C kn k k n =- .(2) 几何分布在独立重复试验中,某事件第一次发生时所作的试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量,“k ξ=”表示在第k 次独立重复试验时事件第一次发生. 随机变量ξ的概率分布为:例1.厂家在产品出厂前,需对产品做检验,厂家将一批产品发给商家时,商家按合同规定也需随机抽取一定数量的产品做检验,以决定是否接收这批产品.(Ⅰ)若厂家库房中的每件产品合格的概率为0.8,从中任意取出4件进行检验,求至少有1件是合格的概率;(Ⅱ)若厂家发给商家20件产品中,其中有3件不合格,按合同规定该商家从中任取2件.都进行检验,只有2件都合格时才接收这批产品.否则拒收,求出该商家检验出不合格产品数ξ的分布列及期望ξE ,并求出该商家拒收这批产品的概率.[解答过程](Ⅰ)记“厂家任取4件产品检验,其中至少有1件是合格品”为事件A 用对立事件A 来算,有()()4110.20.9984P A P A =-=-=(Ⅱ)ξ可能的取值为0,1,2.()2172201360190C P C ξ===, ()11317220511190C C P C ξ===,()2322032190C P C ξ===136513301219019019010E ξ=⨯+⨯+⨯=.记“商家任取2件产品检验,都合格”为事件B ,则商家拒收这批产品的概率()136271119095P P B =-=-=.所以商家拒收这批产品的概率为2795.例12.某项选拔共有三轮考核,每轮设有一个问题,能正确回答问题者进入下一轮考核,否则即被淘汰. 已知某选手能正确回答第一、二、三轮的问题的概率分别为54、53、52,且各轮问题能否正确回答互不影响.(Ⅰ)求该选手被淘汰的概率;(Ⅱ)该选手在选拔中回答问题的个数记为ξ,求随机变量ξ的分布列与数学期望. (注:本小题结果可用分数表示)[解答过程]解法一:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =,∴该选手被淘汰的概率112223112123()()()()()()()P P A A A A A A P A P A P A P A P A P A =++=++142433101555555125=+⨯+⨯⨯=.(Ⅱ)ξ的可能值为123,,,11(1)()5P P A ξ===,1212428(2)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=, 12124312(3)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=.ξ∴的分布列为11235252525E ξ∴=⨯+⨯+⨯=.解法二:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =.∴该选手被淘汰的概率1231231()1()()()P P A A A P A P A P A =-=-4321011555125=-⨯⨯=. (Ⅱ)同解法一.(3)离散型随机变量的期望与方差 随机变量的数学期望和方差(1)离散型随机变量的数学期望:++=2211p x p x E ξ…;期望反映随机变量取值的平均水平.⑵离散型随机变量的方差:+-+-=222121)()(p E x p E x D ξξξ…+-+n n p E x 2)(ξ…;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度.⑶基本性质:b aE b a E +=+ξξ)(;ξξD a b a D 2)(=+.(4)若ξ~B(n ,p),则 np E =ξ ; D ξ =npq (这里q=1-p ) ;如果随机变量ξ服从几何分布,),()(p k g k P ==ξ,则p E 1=ξ,D ξ =2p q 其中q=1-p.例1.甲、乙两名工人加工同一种零件,两人每天加工的零件数相等,所得次品数分别为ε、η,ε和η思路:一是要比较两名工人在加工零件数相等的条件下出次品数的平均值,即期望;二是要看出次品数的波动情况,即方差值的大小.解答过程:工人甲生产出次品数ε的期望和方差分别为:7.0103210111060=⨯+⨯+⨯=εE ,891.0103)7.02(101)7.01(106)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=εD ;工人乙生产出次品数η的期望和方差分别为:7.0102210311050=⨯+⨯+⨯=ηE ,664.0102)7.02(103)7.01(105)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=ηD由E ε=E η知,两人出次品的平均数相同,技术水平相当,但D ε>D η,可见乙的技术比较稳定.小结:期望反映随机变量取值的平均水平;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度. 例2.某商场经销某商品,根据以往资料统计,顾客采用的付款期数ξ的分布列为商场经销一件该商品,采用1期付款,其利润为200元;分2期或3期付款,其利润为250元;分4期或5期付款,其利润为300元.η表示经销一件该商品的利润.(Ⅰ)求事件A :“购买该商品的3位顾客中,至少有1位采用1期付款”的概率()P A ; (Ⅱ)求η的分布列及期望E η.[解答过程](Ⅰ)由A 表示事件“购买该商品的3位顾客中至少有1位采用1期付款”. 知A 表示事件“购买该商品的3位顾客中无人采用1期付款”2()(10.4)0.216P A =-=, ()1()10.2160.784P A P A =-=-=.(Ⅱ)η的可能取值为200元,250元,300元.(200)(1)0.4P P ηξ====,(250)(2)(3)0.20.20.4P P P ηξξ===+==+=,(300)1(200)(250)10.40.40.2P P P ηηη==-=-==--=.η的分布列为2000.42500.43000.2E η=⨯+⨯+⨯240=(元).抽样方法与总体分布的估计 抽样方法1.简单随机抽样:设一个总体的个数为N ,如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等,就称这样的抽样为简单随机抽样.常用抽签法和随机数表法.2.系统抽样:当总体中的个数较多时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取1个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样(也称为机械抽样).3.分层抽样:当已知总体由差异明显的几部分组成时,常将总体分成几部分,然后按照各部分所占的比进行抽样,这种抽样叫做分层抽样. 总体分布的估计由于总体分布通常不易知道,我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布,一般地,样本容量越大,这种估计就越精确.总体分布:总体取值的概率分布规律通常称为总体分布.当总体中的个体取不同数值很少时,其频率分布表由所取样本的不同数值及相应的频率表示,几何表示就是相应的条形图.当总体中的个体取值在某个区间上时用频率分布直方图来表示相应样本的频率分布.总体密度曲线:当样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线. 典型例题例1.某工厂生产A 、B 、C 三种不同型号的产品,产品数量之比依次为2:3:5.现用分层抽样方法抽出一个容量为n 的样本,样本中A 种型号产品有16件.那么此样本的容量n= .解答过程:A 种型号的总体是210,则样本容量n=1016802⨯=.例2.一个总体中有100个个体,随机编号0,1,2,…,99,依编号顺序平均分成10个小组,组号依次为1,2,3,…,10.现用系统抽样方法抽取一个容量为10的样本,规定如果在第1组随机抽取的号码为m ,那么在第k 组中抽取的号码个位数字与m k +的个位数字相同,若6m =,则在第7组中抽取的号码是 .解答过程:第K 组的号码为(1)10k - ,(1)101k -+,…,(1)109k -+,当m=6时,第k 组抽取的号的个位数字为m+k 的个位数字,所以第7组中抽取的号码的个位数字为3 ,所以抽取号码为63.正态分布与线性回归1.正态分布的概念及主要性质(1)正态分布的概念如果连续型随机变量ξ 的概率密度函数为 222)(21)(σμπσ--=x ex f ,x R ∈ 其中σ、μ为常数,并且σ>0,则称ξ服从正态分布,记为~N ξ(μ,2σ).(2)期望E ξ =μ,方差2σξ=D .(3)正态分布的性质 正态曲线具有下列性质:①曲线在x 轴上方,并且关于直线x =μ对称.②曲线在x=μ时处于最高点,由这一点向左右两边延伸时,曲线逐渐降低. ③曲线的对称轴位置由μ确定;曲线的形状由σ确定,σ越大,曲线越“矮胖”;反之越“高瘦”.三σ原则即为数值分布在(μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6526 数值分布在(μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544 数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974 (4)标准正态分布当μ=0,σ=1时ξ服从标准的正态分布,记作~N ξ(0,1) (5)两个重要的公式①()1()x x φφ-=-,② ()()()P a b b a ξφφ<<=-.(6)2(,)N μσ与(0,1)N 二者联系.若2~(,)N ξμσ,则~(0,1)N ξμησ-=;②若2~(,)N ξμσ,则()()()b a P a b μμξφφσσ--<<=-.2.线性回归简单的说,线性回归就是处理变量与变量之间的线性关系的一种数学方法.变量和变量之间的关系大致可分为两种类型:确定性的函数关系和不确定的函数关系.不确定性的两个变量之间往往仍有规律可循.回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数量统计方法.它可以提供变量之间相关关系的经验公式.具体说来,对n 个样本数据(11,x y ),(22,x y ),…,(,n n x y ),其回归直线方程,或经验公式为:a bx y+=ˆ.其中,,)(1221x b y a x n xyx n yx b ni ini ii⋅-=--=∑∑==,其中y x ,分别为|i x |、|i y |的平均数.例1.如果随机变量ξ~N (μ,σ2),且E ξ=3,D ξ=1,则P (-1<ξ≤1=等于( ) A.2Φ(1)-1 B.Φ(4)-Φ(2)C.Φ(2)-Φ(4)D.Φ(-4)-Φ(-2)解答过程:对正态分布,μ=E ξ=3,σ2=D ξ=1,故P (-1<ξ≤1)=Φ(1-3)-Φ(-1-3)=Φ(-2)-Φ(-4)=Φ(4)-Φ(2). 答案:B例2. 将温度调节器放置在贮存着某种液体的容器内,调节器设定在d ℃,液体的温度ξ(单位:℃)是一个随机变量,且ξ~N (d ,0.52). (1)若d=90°,则ξ<89的概率为 ; (2)若要保持液体的温度至少为80 ℃的概率不低于0.99,则d 至少是 ?(其中若η~N (0,1),则Φ(2)=P (η<2)=0.9772,Φ(-2.327)=P (η<-2.327)=0.01). 解答过程:(1)P (ξ<89)=F (89)=Φ(5.09089-)=Φ(-2)=1-Φ(2)=1-0.9772=0.0228.(2)由已知d 满足0.99≤P (ξ≥80),即1-P (ξ<80)≥1-0.01,∴P (ξ<80)≤0.01.∴Φ(5.080d-)≤0.01=Φ(-2.327).∴5.080d -≤-2.327.∴d ≤81.1635.故d 至少为81.1635.小结:(1)若ξ~N (0,1),则η=σμξ-~N (0,1).(2)标准正态分布的密度函数f (x )是偶函数,x<0时,f (x )为增函数,x>0时,f (x )为减函数.。