数学:人教版选修2-3第二章离散型随机变量教案(2.1.2离散型随机变量的分布列)
新人教版选修2-3第2章第3节离散型随机变量的分布列
那么上表称为离散型随机变量X的 概率分布列 ,简称为 X的分布列 .
( 2 )离散型随机变量分布列的表示方法: ①表格法. ②解析法:P(ξ=xi)=pi,ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ=1、2、„、n. 特别注意下标i的取值范围. ③图象法.
(3)性质:离散型随机变量的分布列具有如 下性质: ①pi ≥ 0,i=1,2,„,n; ② =1. (4)求离散型随机变量的分布列的步骤: ①找出随机变量ξ的所有可能取值xi(i=1、 2、3、„、n); pi ② 求出取各值的概率P(X=xi)= ; ③列成表格.
3.某同学计算得一离散型随机变量 ξ 的分布列如下表: ξ P -1 1 2 0 1 4 1 1 6
试说明该同学的计算结果是 ________ 的 ( 填“正确”或 “错误”).
2.一个特殊分布列 (1)两点分布列 如果随机变量X的分布列是
X 0 1 P 1-p p 这样的分布列叫做 两点分布列 . 如 果 随 机 变量X的分布列为两点分布列,就称X服从 两点分布 .而称p=P(X=1)为 成功概率 .
1 η= 0
掷出点数小于4 掷出点数不小于4
显然 η 只取 0,1 两个值. 3 1 且 P(η=1)=P(掷出点数小于 4)=6=2,故 η 的分布列为 η P 0 1 2 1 1 2
三、解答题 6.设随机变量 ξ 的分布列为: i P(ξ=i)=10(i=1,2,3,4),求: (1)P(ξ=1 或 ξ=2);
ξ 1 2 3 4 5 6 1 1 5 7 1 11 P 36 12 36 36 4 36
一批产品分一,二,三级品,每个外观都 一样,但一经使用便知道其是在哪个品级 上.已知其中一级品的数量是二级品的数 量的二倍;三级品的数量又是二级品的数 量的一半.从中随机抽取一个检查其品级 为ξ,试写出它的分布列.
最新人教版高中数学选修2-3《离散型随机变量及其分布》示范教案
第二章随机变量及其分布本章概览课标要求1.离散型随机变量及其分布列(1)在对具体问题的分析中,理解取有限值的离散型随机变量及其分布列的概念,认识分布列对于刻画随机现象的重要性.(2)通过实例(如彩票抽奖),理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用.2.二项分布及其应用在具体情境中,了解条件概率和两个事件相互独立的概念,理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题.3.离散型随机变量的均值与方差通过实例,理解取有限值的离散型随机变量均值、方差的概念,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.4.正态分布通过实际问题,借助直观(如实际问题的直观图),认识正态分布、正态密度曲线的特点及曲线所表示的意义.内容概述教学建议1.在教学过程中要交代引入随机变量的原因(章引言中);2.通过与函数的比较加深对随机变量的理解;3.在介绍有关随机变量的概念过程中,重点在于概念的理解及应用,不宜引入过于复杂的计算,以免喧宾夺主;4.注意产生超几何分布与二项分布的背景差别,以帮助学生更好地理解两个模型以及两个事件间独立性的概念.超几何分布:从a个红球和b个黑球中,不放回摸出m个球中的红球个数,结果导致“第i次摸出红球”与“第j次摸出红球”不相互独立(i≠j);二项分布:从a个红球和b个黑球中,有放回摸出m个球中的红球个数,结果导致“第i次摸出红球”与“第j次摸出红球”相互独立(i≠j).5.注意解释随机变量与样本均值(方差)的关系:两者都表示各自的平均位置(变化剧烈程度);样本均值(方差)是随机变量,具有随机性,而随机变量的均值(方差)是实数,没有随机性;样本均值(方差)的极限是总体均值(方差).6.在高尔顿钉板试验中,课文中说“随着试验次数的增加,这个频率直方图的形状会越来越像一条钟形曲线”的含义为:随着试验次数的增加,这个频率直方图的形状会越来越接近于钟形曲线的离散化.课时安排全章共安排了4个小节,教学约需9课时,具体内容和课时分配如下(仅供参考):2.1离散型随机变量及其分布列约2课时2.2二项分布及其应用约3课时2.3离散型随机变量的均值与方差约2课时2.4正态分布约1课时习题课约1课时2.1离散型随机变量及其分布列2.1.1离散型随机变量整体设计教材分析本章是在初中“统计初步”和高中必修课“概率”的基础上,学习随机变量和分布列的一些知识.学习这些知识后,学生将能解决类似引言中的一些实际问题.随机变量在概率统计研究中起着极其重要的作用,随机变量是用来描述随机现象的结果的一类特殊的变量,随机变量能够反映随机现象的共性,有关随机变量的结论可以应用到具有不同背景的实际问题中.随机变量就是建立了一个从随机试验结果的集合到实数集合的映射,这与函数概念在本质上(一种对应关系)是一致的.随机试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域.离散型随机变量是最简单的随机变量,随机变量和离散型随机变量是上、下位概念的关系.本节课主要通过离散型随机变量展示用实数空间刻画随机现象的方法.重点是怎样用数学的方法来研究随机事件(即先把随机事件映射成随机变量,建立随机变量X与随机事件发生的概率P之间的函数关系,用研究函数的方法来研究随机变量),并在此过程中深刻体会和领悟随机变量在研究随机现象中的工具和桥梁作用.课时分配1课时教学目标知识与技能1.理解随机变量的意义;2.学会区分离散型与非离散型随机变量,并能举出离散型随机变量的例子;3.理解随机变量所表示试验结果的含义,并恰当地定义随机变量.过程与方法发展抽象、概括能力,提高解决实际问题的能力.情感、态度与价值观使学生感悟数学与生活的和谐之美,体现数学的文化功能与人文价值.重点难点教学重点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义.教学难点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义.教学过程引入新课统计表明:商场内的促销活动可获得经济效益2万元;商场外的促销活动,如果不遇雨天则带来经济效益10万元,如果遇到雨天则带来经济损失4万元.假设国庆节有雨的概率是40%,请问商场应该选择哪种促销方式较好?为了解决类似问题,从今天开始学习本章内容——随机变量及其分布列.设计意图:设置悬念,营造一种神秘气氛,容易吸引学生注意力,调动学生学习兴趣,揭示随机变量的分布列的客观存在性和研究它的必要性,点出了本章内容.活动设计:复习回顾概率有关知识.概率是描述在一次随机试验中的某个随机事件发生可能性大小的度量.随机试验是指满足下列三个条件的试验:①试验可以在相同的情形下重复进行;②试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;③每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果.(本部分可由教师提示、学生完成)提出问题:同学们能举出一些随机试验的例子吗?并说明该随机试验的所有可能结果.学情预测:学生容易举出抛硬币、掷骰子等试验,然后教师可根据例子实施引导、启发.活动结果:(以下为可能出现的例子)掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1,2,3,4,5,6来表示;某人射击一次,可能出现命中0环,命中1环,…,命中10环等结果,即可能出现的结果可以由0,1,…,10这11个数表示;从装有4个黑球,3个红球的篮子中任意拿出2个球,可能出现哪些情况?提出问题:这些随机试验,有哪些共同点?活动结果:随机试验中可能出现的每种结果都可以用一个数来表示.(由学生完成)探究新知提出问题:掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1,2,3,4,5,6来表示.那么掷一枚硬币的结果是否也可以用数字来表示呢?学情预测:此时有的学生会产生疑虑,不敢作答,教师根据学情引导.活动结果:抛一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上两种结果.虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但我们可以用数1和0分别表示正面向上和反面向上.(也可用另外两个数如1、2分别表示正面向上和反面向上,通过准确、恰当的抽象,可使问题简单化,这正是数学的魅力所在)教师指出:在前面掷骰子和抛硬币的随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.(给出定义)定义1:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量.随机变量常用字母X,Y,ξ,η,…表示.随机变量ξ或η的特点:(1)可以用数表示;(2)试验之前可以判断其可能出现的所有值;(3)在试验之前不可能确定取何值.提出问题:随机变量和高一学习的什么概念有类似的地方吗?(函数或映射)活动结果:随机变量和函数都是一种映射,随机变量把随机试验的结果映为实数,函数把实数映为实数.在这两种映射之间,试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域.(学生为主,教师完善)教师:例如,从含有4个黑球3个红球的篮子中,任意抽取两个球,可能含有的红球数X将随着抽取结果的变化而变化,是一个随机变量,其取值范围是{0,1,2}.提出问题:利用随机变量可以表达一些事件.例如{X=0}表示“抽出两个黑球”,{X=2}表示“抽出2个红球”等.你能说出{X<1}在这里表示什么事件吗?“抽出1个以上黑球”又如何用X表示呢?(学生基本能顺利完成)教师指出:红球数X是一个随机变量,其取值是0、1、2,可以一一列举(给出定义).定义2:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量.提出问题:离散型随机变量的例子很多.例如某人一分钟内眨眼次数X是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,2…;同学们还能举出哪些例子?学情分析:有的学生在举例时会错举出一个连续型随机变量来,借机发问,例如:提出问题:灯泡的使用寿命X是离散型随机变量吗?活动结果:灯泡的使用寿命X 的可能取值是任何一个非负实数,而所有非负实数不能一一列出,所以X 不是离散型随机变量.定义3:连续型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量.提出问题:同学们还能举出哪些例子?活动结果:如某林场树木最高达30米,则林场树木的高度是一个随机变量,它可以取(0,30]内的一切值(或者其他).教师指出:在研究随机现象时,有时可根据需要恰当地定义随机变量.例如,如果我们仅关心电灯泡的使用寿命是否不少于1 000小时,那么就可以定义如下的随机变量:Y =⎩⎪⎨⎪⎧0,寿命<1 000小时;1,寿命≥1 000小时. 与电灯泡的寿命X 相比较,随机变量Y 的构造更简单,它只取两个不同的值0和1,是一个离散型随机变量,研究起来更加容易.提出问题:同学们还能举出哪些离散型或连续型随机变量的例子?你能否总结出二者的区别与联系?活动结果:离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出(由学生完成).理解新知教师进一步指出:(1)有些随机试验的结果虽然不具有数量性质,但可以用数量来表达,如投掷一枚硬币,ξ=0,表示正面向上,ξ=1,表示反面向上.(2)若ξ是随机变量,η=aξ+b ,a ,b 是常数,则η也是随机变量.(可通过拓展练习来说明)运用新知例1一袋中装有5只同样大小的白球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3只球,被取出的球的最大号码数ξ;写出随机变量ξ可能取的值,并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果.解:(1)ξ可取3,4,5.ξ=3,表示取出的3个球的编号为1,2,3;ξ=4,表示取出的3个球的编号为1,2,4或1,3,4或2,3,4;ξ=5,表示取出的3个球的编号为1,2,5或1,3,5或1,4,5或2,3,5或3,4,5.例2抛掷两枚骰子各一次,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数的差为ξ,试问:“ξ>4”表示的试验结果是什么?解:因为一枚骰子的点数可以是1,2,3,4,5,6六种结果之一,由已知得-5≤ξ≤5,也就是说“ξ>4”就是“ξ=5”.所以,“ξ>4”表示第一枚为6点,第二枚为1点.【变练演编】写出某用户的电话在单位时间内收到的呼叫次数η的可能值.解:η可取0,1,…,n ,….η=i ,表示被呼叫i 次,其中i =0,1,2,….变式:一用户在打电话时忘记了最后3个号码,只记得最后3个数两两不同,且都大于5.于是他随机拨最后3个数(两两不同),设他拨到正确号码的次数为X ,写出随机变量X 的可能值.解:X 可取1,2,3, (24)【达标检测】1.有下列问题:①某路口一天经过的车辆数为ξ;②某地半年内下雨的次数为ξ;③一天之内的温度为ξ;④某人一生中的身高为ξ;⑤射击运动员对某目标进行射击,击中目标得1分,未击中目标得0分,用ξ表示运动员在射击中的得分.上述问题中的ξ是离散型随机变量的是( )A .①②③⑤B .①②④C .①D .①②⑤2.随机变量ξ的所有可能取值为1,2,…,n ,若P(ξ<4)=0.3,则( )A .n =3B .n =4C .n =10D .不能确定3.抛掷两次骰子,两次点数的和不等于8的概率为( )A.1112B.3136C.536D.112答案:1.D 2.C 3.B课堂小结1.离散型随机变量、连续型随机变量的概念;2.随机变量ξ是关于试验结果的映射,即每一个试验结果对应着一个实数;3.随机变量ξ的线性组合η=aξ+b(其中a 、b 是常数)也是随机变量.补充练习【基础练习】1.写出下列各随机变量可能的取值:(1)从10张已编号的卡片(从1号到10号)中任取1张,被取出的卡片的号数X.解:X =1,2,3, (10)(2)某一自动装置无故障运转的时间ξ.解:ξ取(0,+∞)内的一切值.【拓展练习】某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4 km ,则按10元的标准收租车费.若行驶路程超出4 km ,则按每超出1 km 加收2元计费(超出不足1 km 的部分按1 km 计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15 km.某司机常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按1 km 路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程ξ是一个随机变量,他收旅客的租车费η也是一个随机变量.(1)求租车费η关于行车路程ξ的关系式;(2)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15 km ,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟?解:(1)依题意得η=2(ξ-4)+10,即η=2ξ+2.(2)由38=2ξ+2,得ξ=18,5×(18-15)=15.所以,出租车在途中因故停车累计最多15分钟.设计说明本节主要采用教师提出问题引导,学生思考归纳的形式,让学生经历概念的形成过程,避免了以往由老师叙述概念条文,然后讲解例题的教学模式,以实际问题为向导,引导学生分析问题、归纳问题的共性,提炼出随机变量的概念.备课资料备选例题:1.把一枚硬币先后抛掷两次,如果出现两个正面得5分,出现两个反面得-3分,其他结果得0分,用X表示得分的分值,列表写出可能出现的结果与对应的X值.解:2.写出下列各随机变量可能取的值,并说明随机变量所取的值所表示的随机试验的结果:(1)从一个装有编号为1号到10号的10个球的袋中,任取1球,被取出的球的编号为X;解:ξ可取1,2, (10)(2)一个袋中装有10个红球,5个白球,从中任取4个球,其中所含红球的个数为X;解:X可取0,1,2,3,4.(3)投掷两枚骰子,所得点数之和为X,所得点数之和是偶数为Y.解:X可取2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12.Y可取2,4,6,8,10,12.(设计者:王宏东李王梅)。
数学人教A选修2-3讲义:第二章 随机变量及其分布2.1.2 离散型随机变量的分布列(一) (最新)
2.1.2 离散型随机变量的分布列(一)学习目标 1.理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念.2.了解分布列对于刻画随机现象的重要性.3.掌握离散型随机变量分布列的表示方法和性质.知识点 离散型随机变量的分布列思考 掷一枚骰子,所得点数为X ,则X 可取哪些数字?X 取不同的值时,其概率分别是多少?你能用表格表示X 与P 的对应关系吗? 答案 (1)x =1,2,3,4,5,6,概率均为16.(2)X 与P 的对应关系为梳理 (1)离散型随机变量的分布列的概念一般地,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 ,以表格的形式表示如下:此表称为离散型随机变量X 的概率分布列,简称为X 的分布列. (2)离散型随机变量的分布列的性质 ①p i ≥0,i =1,2,3,…,n ;② i =1np i =1.1.在离散型随机变量分布列中每一个可能值对应的概率可以为任意的实数.( × ) 2.在离散型随机变量分布列中,在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各值的概率之积.( × )3.在离散型随机变量分布列中,所有概率之和为1.( √ )类型一 离散型随机变量分布列的性质例1 设随机变量X 的分布列为P ⎝⎛⎭⎫X =k5=ak (k =1,2,3,4,5). (1)求常数a 的值; (2)求P ⎝⎛⎭⎫X ≥35; (3)求P ⎝⎛⎭⎫110<X <710. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率解 (1)由a +2a +3a +4a +5a =1,得a =115.(2)∵P ⎝⎛⎭⎫X =k 5=115k (k =1,2,3,4,5), ∴P ⎝⎛⎭⎫X ≥35=P ⎝⎛⎭⎫X =35+P ⎝⎛⎭⎫X =45+P (X =1)=315+415+515=45. (3)当110<X <710时,只有X =15,25,35时满足,故P ⎝⎛⎭⎫110<X <710 =P ⎝⎛⎭⎫X =15+P ⎝⎛⎭⎫X =25+P ⎝⎛⎭⎫X =35 =115+215+315=25. 反思与感悟 利用分布列及其性质解题时要注意以下两个问题 (1)X 的各个取值表示的事件是互斥的.(2)不仅要注意∑i =1np i =1,而且要注意p i ≥0,i =1,2,…,n .跟踪训练1 (1)设随机变量ξ只能取5,6,7,…,16这12个值,且取每一个值概率均相等,若P (ξ<x )=112,则x 的取值范围是________.(2)设随机变量X 的分布列为P (X =i )=k2i (i =1,2,3),则P (X ≥2)=________.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 (1)(5,6] (2)37解析 (1)由条件知P (ξ=k )=112,k =5,6,…,16, P (ξ<x )=112,故5<x ≤6.(2)由已知得随机变量X 的分布列为∴k 2+k 4+k 8=1,∴k =87. ∴P (X ≥2)=P (X =2)+P (X =3)=k 4+k 8=27+17=37.类型二 求离散型随机变量的分布列命题角度1 求离散型随机变量y =f (ξ)的分布列 例2 已知随机变量ξ的分布列为分别求出随机变量η1=12ξ,η2=ξ2的分布列.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 两个相关的随机变量分布列的求法解 由η1=12ξ知,对于ξ取不同的值-2,-1,0,1,2,3时,η1的值分别为-1,-12,0,12,1,32, 所以η1的分布列为由η2=ξ2知,对于ξ的不同取值-2,2及-1,1,η2分别取相同的值4与1,即η2取4这个值的概率应是ξ取-2与2的概率112与16的和,η2取1这个值的概率应是ξ取-1与1的概率14与112的和,所以η2的分布列为反思与感悟 (1)若ξ是一个随机变量,a ,b 是常数,则η=aξ+b 也是一个随机变量,推广到一般情况有:若ξ是随机变量,f (x )是连续函数或单调函数,则η=f (ξ)也是随机变量,也就是说,随机变量的某些函数值也是随机变量,并且若ξ为离散型随机变量,则η=f (ξ)也为离散型随机变量.(2)已知离散型随机变量ξ的分布列,求离散型随机变量η=f (ξ)的分布列的关键是弄清楚ξ取每一个值时对应的η的值,再把η取相同的值时所对应的事件的概率相加,列出概率分布列即可.跟踪训练2 已知随机变量ξ的分布列为分别求出随机变量η1=-ξ+12,η2=ξ2-2ξ的分布列.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 两个相关随机变量分布列的求法解 由η1=-ξ+12,对于ξ=-2,-1,0,1,2,3,得η1=52,32,12,-12,-32,-52,相应的概率值为112,14,13,112,16,112.故η1的分布列为由η2=ξ2-2ξ,对于ξ=-2,-1,0,1,2,3,得η2=8,3,0,-1,0,3. 所以P (η2=8)=112,P (η2=3)=14+112=13,P (η2=0)=13+16=12,P (η2=-1)=112.故η2的分布列为命题角度2 利用排列、组合求分布列例3 某班有学生45人,其中O 型血的有10人,A 型血的有12人,B 型血的有8人,AB 型血的有15人.现从中抽1人,其血型为随机变量X ,求X 的分布列. 考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列解 将O ,A ,B ,AB 四种血型分别编号为1,2,3,4, 则X 的可能取值为1,2,3,4.P (X =1)=C 110C 145=29,P (X =2)=C 112C 145=415,P (X =3)=C 18C 145=845,P (X =4)=C 115C 145=13.故X 的分布列为反思与感悟 求离散型随机变量分布列的步骤 (1)首先确定随机变量X 的取值; (2)求出每个取值对应的概率; (3)列表对应,即为分布列.跟踪训练3 一袋中装有5个球,编号分别为1,2,3,4,5.在袋中同时取3个球,以X 表示取出的3个球中的最小号码,写出随机变量X 的分布列. 考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列 解 随机变量X 的可能取值为1,2,3.当X =1时,即取出的3个球中最小号码为1,则其他2个球只能在编号为2,3,4,5的4个球中取,故有P (X =1)=C 24C 35=610=35;当X =2时,即取出的3个球中最小号码为2,则其他2个球只能在编号为3,4,5的3个球中取,故有P (X =2)=C 23C 35=310;当X =3时,即取出的3个球中最小号码为3,则其他2个球只能是编号为4,5的2个球,故有P (X =3)=C 22C 35=110.因此,X 的分布列为类型三 离散型随机变量的分布列的综合应用例4 袋中装有黑球和白球共7个,从中任取2个球都是白球的概率为17,现有甲、乙两人从袋中轮流摸取1球,甲先取,乙后取,然后甲再取,……,取后不放回,直到两人中有一人取到白球时终止,每个球在每一次被取出的机会是等可能的,用ξ表示取球终止所需要的取球次数.(1)求袋中原有的白球的个数; (2)求随机变量ξ的分布列; (3)求甲取到白球的概率.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 排列、组合知识在分布列中的应用 解 (1)设袋中原有n 个白球,由题意知 17=C 2nC 27=n (n -1)27×62=n (n -1)7×6, 可得n =3或n =-2(舍去),即袋中原有3个白球. (2)由题意,ξ的可能取值为1,2,3,4,5. P (ξ=1)=37;P (ξ=2)=4×37×6=27;P (ξ=3)=4×3×37×6×5=635;P (ξ=4)=4×3×2×37×6×5×4=335;P (ξ=5)=4×3×2×1×37×6×5×4×3=135.所以ξ的分布列为(3)因为甲先取,所以甲只有可能在第一次、第三次和第五次取到白球,记“甲取到白球”为事件A ,则P (A )=P (ξ=1)+P (ξ=3)+P (ξ=5)=2235.反思与感悟 求离散型随机变量的分布列,首先要根据具体情况确定ξ的取值情况,然后利用排列、组合与概率知识求出ξ取各个值的概率,即必须解决好两个问题,一是求出ξ的所有取值,二是求出ξ取每一个值时的概率.跟踪训练4 北京奥运会吉祥物由5个“中国福娃”组成,分别叫贝贝、晶晶、欢欢、迎迎、妮妮.现有8个相同的盒子,每个盒子中放一只福娃,每种福娃的数量如下表:从中随机地选取5只.(1)求选取的5只恰好组成完整的“奥运会吉祥物”的概率;(2)若完整的选取奥运会吉祥物记100分;若选出的5只中仅差一种记80分;差两种记60分;以此类推,设X 表示所得的分数,求X 的分布列. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 排列、组合知识在分布列中的应用解 (1)选取的5只恰好组成完整的“奥运会吉祥物”的概率P =C 12·C 13C 58=656=328.(2)X 的取值为100,80,60,40.P (X =100)=C 12·C 13C 58=328,P (X =80)=C 23(C 22·C 13+C 12·C 23)+C 33(C 22+C 23)C 58=3156, P (X =60)=C 13(C 22·C 23+C 12·C 33)+C 23·C 33C 58=1856=928, P (X =40)=C 22·C 33C 58=156.所以X 的分布列为1.已知随机变量X 的分布列如下:则P (X =10)等于( ) A.239 B.2310 C.139D.1310 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 C解析 P (X =10)=1-23-…-239=139.2.已知随机变量X 的分布列如下表所示,其中a ,b ,c 成等差数列,则P (|X |=1)等于( )A.13 B.14 C.12D.23考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 D解析 ∵a ,b ,c 成等差数列,∴2b =a +c . 由分布列的性质得a +b +c =3b =1,∴b =13.∴P (|X |=1)=P (X =1)+P (X =-1) =1-P (X =0)=1-13=23.3.已知随机变量X 的分布列如下表(其中a 为常数):则下列计算结果错误的是( ) A .a =0.1 B .P (X ≥2)=0.7 C .P (X ≥3)=0.4 D .P (X ≤1)=0.3考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 C解析 易得a =0.1,P (X ≥3)=0.3,故C 错误. 4.设ξ是一个离散型随机变量,其分布列为则P (ξ≤0)=________.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案2-12解析 由分布列的性质,得1-2q ≥0,q 2≥0, 12+(1-2q )+q 2=1, 所以q =1-22,q =1+22(舍去). P (ξ≤0)=P (ξ=-1)+P (ξ=0) =12+1-2×⎝⎛⎭⎫1-22=2-12. 5.将一枚骰子掷两次,求两次掷出的最大点数ξ的分布列. 考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列 解 由题意知ξ=i (i =1,2,3,4,5,6), 则P (ξ=1)=1C 16C 16=136;P(ξ=2)=3C16C16=336=112;P(ξ=3)=5C16C16=5 36;P(ξ=4)=7C16C16=7 36;P(ξ=5)=9C16C16=936=14;P(ξ=6)=11C16C16=1136.所以抛掷两次掷出的最大点数构成的分布列为1.离散型随机变量的分布列,不仅能清楚地反映其所取的一切可能的值,而且能清楚地看到取每一个值时的概率的大小,从而反映了随机变量在随机试验中取值的分布情况.2.一般地,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.一、选择题1.设随机变量X等可能取值1,2,3,…,n,如果P(X<4)=0.3,那么()A.n=3 B.n=4C.n=10 D.n=9考点离散型随机变量分布列的性质及应用题点由分布列的性质求参数答案 C解析由题意知P(X<4)=3P(X=1)=0.3,∴P(X=1)=0.1,又nP(X=1)=1,∴n=10.2.若随机变量η的分布列如下:则当P(η<x)=0.8时,实数x的取值范围是()A.x≤1 B.1≤x≤2C .1<x ≤2D .1≤x <2考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 由分布列的性质求参数 答案 C解析 由分布列知,P (η=-2)+P (η=-1)+P (η=0)+P (η=1) =0.1+0.2+0.2+0.3=0.8, ∴P (η<2)=0.8,故1<x ≤2.3.若随机变量X 的概率分布列为P (X =n )=an (n +1)(n =1,2,3,4),其中a 是常数,则P ⎝⎛⎭⎫12<X <52的值为( ) A.23 B.34 C.45 D.56考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 D解析 ∵P (X =1)+P (X =2)+P (X =3)+P (X =4) =a ⎝⎛⎭⎫1-15=1,∴a =54. ∴P ⎝⎛⎭⎫12<X <52=P (X =1)+P (X =2)=a 1×2+a 2×3=a ⎝⎛⎭⎫1-13=54×23=56. 4.随机变量ξ的分布列如下:其中a ,b ,c 成等差数列,则函数f (x )=x 2+2x +ξ有且只有一个零点的概率为( ) A.16 B.13 C.12 D.56考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 B解析 由题意知⎩⎪⎨⎪⎧2b =a +c ,a +b +c =1,解得b =13.∵f (x )=x 2+2x +ξ有且只有一个零点, ∴Δ=4-4ξ=0,解得ξ=1, ∴P (ξ=1)=13.5.设离散型随机变量X 的分布列为若随机变量Y =X -2,则P (Y =2)等于( ) A .0.3 B .0.4 C .0.6 D .0.7考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 A解析 由0.2+0.1+0.1+0.3+m =1,得m =0.3. 又P (Y =2)=P (X =4)=0.3.6.抛掷2枚骰子,所得点数之和X 是一个随机变量,则P (X ≤4)等于( ) A.16 B.13 C.12 D.23考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 A解析 根据题意,有P (X ≤4)=P (X =2)+P (X =3)+P (X =4).抛掷两枚骰子,按所得的点数共36个基本事件,而X =2对应(1,1),X =3对应(1,2),(2,1),X =4对应(1,3),(3,1),(2,2). 故P (X =2)=136,P (X =3)=236=118,P (X =4)=336=112,所以P (X ≤4)=136+118+112=16.7.已知随机变量ξ只能取三个值x 1,x 2,x 3,其概率依次成等差数列,则该等差数列的公差的取值范围是( ) A.⎣⎡⎦⎤0,13 B.⎣⎡⎦⎤-13,13 C .[-3,3]D .[0,1] 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求参数 答案 B解析 设随机变量ξ取x 1,x 2,x 3的概率分别为a -d ,a ,a +d ,则由分布列的性质,得(a -d )+a +(a +d )=1,故a =13.由⎩⎨⎧13-d ≥0,13+d ≥0,解得-13≤d ≤13.二、填空题8.一批产品分为一、二、三级,其中一级品是二级品的两倍,三级品为二级品的一半,从这批产品中随机抽取一个检验,其级别为随机变量ξ,则P ⎝⎛⎭⎫13≤ξ≤53=________. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 47解析 设二级品有k 个,则一级品有2k 个,三级品有k 2个,总数为72k 个.∴ξ的分布列为∴P ⎝⎛⎭⎫13≤ξ≤53=P (ξ=1)=47. 9.由于电脑故障,使得随机变量X 的分布列中部分数据丢失,以□代替,其表如下:根据该表可知X 取奇数值时的概率是________. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案 0.6解析 由离散型随机变量的分布列的性质,可求得P (X =3)=0.25,P (X =5)=0.15,故X 取奇数值时的概率为P (X =1)+P (X =3)+P (X =5)=0.20+0.25+0.15=0.6.10.把3枚骰子全部掷出,设出现6点的骰子个数是X ,则有P (X <2)=________. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 根据分布列的性质求概率 答案2527解析 P (X <2)=P (X =0)+P (X =1)=5363+C 13×5263=2527.11.将3个小球任意地放入4个大玻璃杯中,一个杯子中球的最多个数记为X ,则X 的分布列是________.考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列 答案解析 由题意知X =1,2,3. P (X =1)=A 3443=38;P (X =2)=C 23A 2443=916;P (X =3)=A 1443=116.∴X 的分布列为三、解答题12.设S 是不等式x 2-x -6≤0的解集,整数m ,n ∈S .(1)设“使得m +n =0成立的有序数组(m ,n )”为事件A ,试列举事件A 包含的基本事件; (2)设ξ=m 2,求ξ的分布列. 考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列 解 (1)由x 2-x -6≤0, 得-2≤x ≤3, 即S ={x |-2≤x ≤3}.由于m ,n ∈Z ,m ,n ∈S 且m +n =0, 所以事件A 包含的基本事件为(-2,2),(2,-2),(-1,1),(1,-1),(0,0). (2)由于m 的所有不同取值为-2,-1,0,1,2,3, 所以ξ=m 2的所有不同取值为0,1,4,9,且有 P (ξ=0)=16,P (ξ=1)=26=13,P (ξ=4)=26=13,P (ξ=9)=16.故ξ的分布列为13.将一枚骰子掷两次,第一次掷出的点数减去第二次掷出的点数的差为X ,求X 的分布列. 考点 离散型随机变量的分布列 题点 求离散型随机变量的分布列解 第一次掷出的点数与第二次掷出的点数的差X 的可能取值为-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5, 则P (X =-5)=136,P (X =-4)=236=118,…, P (X =5)=136.故X 的分布列为四、探究与拓展14.袋中有4个红球,3个黑球,从袋中任取4个球,取到1个红球得1分,取到1个黑球得3分,记得分为随机变量ξ,则P (ξ≤6)=________. 考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 排列、组合知识在分布列中的应用 答案1335 解析 取出的4个球中红球的个数可能为4,3,2,1,相应的黑球个数为0,1,2,3,其得分ξ=4,6,8,10,则P (ξ≤6)=P (ξ=4)+P (ξ=6)=C 44×C 03C 47+C 34×C 13C 47=1335. 15.在一次购物抽奖活动中,假设某10张奖券中有一等奖奖券1张,可获价值50元的奖品;有二等奖奖券3张,每张可获价值10元的奖品;其余6张没有奖.某顾客从此10张奖券中任抽2张,求: (1)该顾客中奖的概率;(2)该顾客获得的奖品总价值X 的分布列,并求出P (5≤X ≤25)的值.考点 离散型随机变量分布列的性质及应用 题点 排列、组合知识在分布列中的应用 解 (1)该顾客中奖的概率P =1-C 26C 210=1-13=23.(2)X 的可能取值为0,10,20,50,60. P (X =0)=C 26C 210=13,P (X =10)=C 13C 16C 210=25,P (X =20)=C 23C 210=115,P (X =50)=C 11C 16C 210=215,P (X =60)=C 11C 13C 210=115.故随机变量X 的分布列为所以P (5≤X ≤25)=P (X =10)+P (X =20)=25+115=715.。
人教版 选修2-3 第二章 离散型随机变量及其分布列 同步教案
离散型随机变量及其分布列辅导教案学生姓名性别年级学科数学授课教师上课时间年月日第()次课共()次课课时:2课时教学课题人教版选修2-3 第二章离散型随机变量及其分布列同步教案教学目标知识目标:理解离散型随机变量的概念,并会求出某些简单的离散型随机变量的概率分布。
能力目标:通过对离散型随机变量的学习认识概率分布对于刻画随机现象的重要性。
情感态度价值观:通过合作与交流,让学生体会数学与生活的紧密联系,感受学习的乐趣。
教学重点与难点离散型随机变量的分布列的概念及求法。
教学过程(一)离散型随机变量知识梳理1.离散型随机变量的定义如果对于试验的样本空间中的每一个样本点,变量都有一个确定的实数值与之对应,则变量是样本点的实函数,记作.我们称这样的变量为随机变量.若随机变量只能取有限个数值或可列无穷多个数值则称为离散随机变量。
2.离散型随机变量的表示方法离散型随机变量常用字母 X , Y,ξ,η,…表示.例题精讲【题型一、随机变量的表示方法】【例1】写出下列随机变量可能取的值,并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果(1)一袋中装有5只同样大小的白球,编号为1,2,3,4,5现从该袋内随机取出3只球,被取出的球的最大号码数ξ;(2)某单位的某部电话在单位时间内收到的呼叫次数η【方法技巧】随机变量随机变量常用希腊字母ξ、η等表示,对于离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出。
【题型二、随机变量的表示意义】【例2】抛掷两枚骰子各一次,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数的差为ξ,试问:“ξ> 4”表示的试验结果是什么?【方法技巧】在掷骰子和掷硬币的随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.【题型三、随机变量应用题】【例3】某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4km,则按10元的标准收租车费若行驶路程超出4km,则按每超出lkm加收2元计费(超出不足1km的部分按lkm计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15km.某司机常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按lkm路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程ξ是一个随机变量,他收旅客的租车费可也是一个随机变量(1)求租车费η关于行车路程ξ的关系式;(Ⅱ)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15km,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟?【方法技巧】若ξ是随机变量,baba,,+=ξη是常数,则η也是随机变量巩固训练1.随机变量为抛掷两枚硬币时徽花向上的硬币数,求的可能取值2.某射手有五发子弹,射一次命中率为0.9,若命中了就停止射击,若不命中就一直射到子弹耗尽.求随机变量的可能取值3.随机变量X 是某城市1天之中发生的火警次数,随机变量Y 是某城市1天之内的温度.随机变量ξ是某火车站 1小时内的旅客流动人数.这三个随机变量中不是离散型随机变量的是( )A .只有X 和ξB .只有YC .只有Y 和ξD .只有ξ(二)离散型随机变量的分布列知识梳理 1.分布列设离散型随机变量ξ可能取得值为x1,x2,…,x3,…, ξ取每一个值xi (i=1,2,…)的概率为()i iP x p ξ==,则称表ξ x1 x2 … xi …[来源:P P1[来源:] P2 … Pi …为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列 .2.分布列的两个性质任何随机事件发生的概率都满足:1)(0≤≤A P ,并且不可能事件的概率为0,必然事件的概率为1.由此可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质: ⑴Pi ≥0,i =1,2,...; ⑵P1+P2+ (1)对于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的和.即⋅⋅⋅+=+==≥+)()()(1k k k x P x P x P ξξξ .【方法技巧】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 件次品数,则事件 {X=k }发生的概率为(),0,1,2,,k n k M N MnNC C P X k k mC --===其中min{,}m M n =,且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈.称分布列X1…mP0nM N Mn N C C C -11n M N Mn NC C C --…m n m M N Mn NC C C --为超几何分布列.【题型三、互斥事件的概率】【例3】 某一射手射击所得的环数ξ的分布列如下:ξ 4 5 6 7 8 9 10 P0.020.040.060.090.280.290.22求此射手“射击一次命中环数≥7”的概率.【方法技巧】 “射击一次命中环数≥7”是指互斥事件“ξ=7”、“ξ=8”、“ξ=9”、“ξ=10”的和,根据互斥事件的概率加法公式,可以求得此射手“射击一次命中环数≥7”的概率.。
【优选整合】高中数学人教A版 选修2-3 2.1.2 离散型随机变量 教案
第二章随机变量及其分布列2.1.2离散型随机变量一、教学目标:知识与技能:理解离散型随机变量的分布列的概念;理解超几何分布的概率模型及其应用过程与方法:发展学生的抽象、概括能力,培养学生分析和运用数学知识解决实际问题的能力;情感、态度与价值:让学生探索、发现数学知识和掌握数学知识的内在规律的过程中不,不断获得成功积累愉快的体验,不断增进学习数学的兴趣,同时还通过探索这一活动培养学生善于和他人合作的精神.二、教学重点、难点重点:理解离散型随机变量的分布列的概念,掌握分布列的两个基本性质难点:确定离散型随机变量的确定及范围。
三、教学模式与教法、学法教学模式:本课采用“探究——发现”教学模式.教师的教法:利用多媒体辅助教学,突出活动的组织设计与方法的引导.“抓三线”,即(一)知识技能线(二)过程与方法线(三)能力线.“抓两点”,即一抓学生情感和思维的兴奋点,二抓知识的切入点.学法:突出探究、发现与交流.四、教学过程(一)温故知新(课前与学生一起制作投篮小视频,最后剪辑两位同学的投篮过程)问题1.假设投篮结果只分中与不中,有没有存在随机变量?是不是离散型随机变量?如果是,可以怎么表示?(1)随机变量:随着试验结果变化而变化的变量叫做随机变量,随机变量常用字母表示。
(2)离散型随机变量:对于所有取值可以一一列出的随机变量,叫做离散型随机变量。
设计意图:“有没有存在随机变量?”这一问可以复习随机变量;“是不是离散型随机变量?”这一问可以复习离散型随机变量;“可以怎么表示?”这一问复习如何用实数表示离散型随机变量。
这样设置使得复习旧知时,不再显得突兀,顺其自然地帮助学生复习旧知。
同时也培养学生动手能力,让学生懂得着挖掘自己身边的数学问题。
(二)探究新知1、设置数学实验,创设情境(师生互动探究)设计游戏规则:甲将两个红色球、一个蓝色球和一个绿色球放入袋子中,乙每次从中随意取出两个球,若两球颜色相同则甲付给乙两元钱,若两球颜色不同则乙付给甲一元钱。
高中数学选修2-3 第二章随机变量及其分布 2-1-2离散型随机变量的分布列
所以随机变量ξ的分布列为:
ξ3
4
5
6
P
1 20
3 20
3 10
1 2
[规律方法] 1.确定离散型随机变量ξ的分布列的关键是 要搞清ξ取每一个值对应的随机事件,进一步利用排列、组 合知识求出ξ取每一个值的概率.对于随机变量ξ取值较多或 无穷多时,应由简单情况先导出一般的通式,从而简化过 程.
2.一般分布列的求法分三步:(1)首先确定随机变量ξ的 取值有哪些;(2)求出每种取值下的随机事件的概率;(3)列 表对应,即为分布列.
人教版高中数学选修2-3 第二章 随机变量及其分布
2.1.2 离散型随机变量的分布列
课前预习
1.抛掷一个骰子,用X表示骰子向上一面的点数. [问题1] X的可能取值是什么? [提示] X=1、2、3、4、5、6. [问题2] X取不同值时,其概率分别是多少? [提示] 都等于16.
2.一袋中装有5只球,编号为1,2,3,4,5,在袋中同时取3 只,以ξ表示取出的3只球中的最小号码.
特别提醒: 两点分布的试验结果只有两个可能性,且 其概率之和为1.
2.解决超几何分布问题的关注点 (1)超几何分布是概率分布的一种形式,一定要注意公 式中字母的范围及其意义,解决问题时可以直接利用公式求 解,但不能机械地记忆; (2)超几何分布中,只要知道M,N,n就可以利用公式 求出X取不同m的概率P(X=m),从而求出X的分布列.
课堂练习
1.下列表中能成为随机变量X的分布列的是( )
A. X -1
0
1
P -0.1 0.5 0.6
B. X -1
0
1
P 0.3 0.7 -0.1
C. X
-1
0
数学:人教版选修2-3第二章离散型随机变量教案(2.2.2事件的相互独立性)
2.2.2事件的相互独立性教学目标:知识与技能:理解两个事件相互独立的概念。
过程与方法:能进行一些与事件独立有关的概率的计算。
情感、态度与价值观:通过对实例的分析,会进行简单的应用。
教学重点:独立事件同时发生的概率教学难点:有关独立事件发生的概率计算授课类型:新授课课时安排:2课时教 具:多媒体、实物投影仪教学过程:一、复习引入: 1 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;必然事件:在一定条件下必然发生的事件; 不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件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m n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 5基本事件:一次试验连同其中可能出现的每一个结果(事件A )称为一个基本事件6.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1n ,这种事件叫等可能性事件 7.等可能性事件的概率: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.等可能性事件的概率公式及一般求解方法9.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10 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 中的任何两个都是互斥的,那么就说事件12,,,n A A A 彼此互斥 11.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 +=⇒=-12.互斥事件的概率的求法:如果事件12,,,n A A A 彼此互斥,那么12()n P A A A +++ =12()()()n P A P A P A +++探究:(1)甲、乙两人各掷一枚硬币,都是正面朝上的概率是多少?事件A :甲掷一枚硬币,正面朝上;事件B :乙掷一枚硬币,正面朝上(2)甲坛子里有3个白球,2个黑球,乙坛子里有2个白球,2个黑球,从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球的概率是多少?事件A :从甲坛子里摸出1个球,得到白球;事件B :从乙坛子里摸出1个球,得到白球 问题(1)、(2)中事件A 、B 是否互斥?(不互斥)可以同时发生吗?(可以)问题(1)、(2)中事件A (或B )是否发生对事件B (或A )发生的概率有无影响?(无影响)思考:三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学有放回地抽取,事件A 为“第一名同学没有抽到中奖奖券”, 事件B 为“最后一名同学抽到中奖奖券”. 事件A 的发生会影响事件B 发生的概率吗?显然,有放回地抽取奖券时,最后一名同学也是从原来的三张奖券中任抽一张,因此第一名同学抽的结果对最后一名同学的抽奖结果没有影响,即事件A 的发生不会影响事件B 发生的概率.于是P (B| A )=P(B ),P (AB )=P( A ) P ( B |A )=P (A )P(B).二、讲解新课:1.相互独立事件的定义:设A, B 为两个事件,如果 P ( AB ) = P ( A ) P ( B ) , 则称事件A 与事件B 相互独立(mutually independent ) .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若A 与B 是相互独立事件,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也相互独立2.相互独立事件同时发生的概率:()()()P A B P A P B ⋅=⋅问题2中,“从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球”是一个事件,它的发生,就是事件A ,B 同时发生,记作A B ⋅.(简称积事件)从甲坛子里摸出1个球,有5种等可能的结果;从乙坛子里摸出1个球,有4种等可能的结果于是从这两个坛子里分别摸出1个球,共有54⨯种等可能的结果同时摸出白球的结果有32⨯种所以从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球的概率323()5410P A B ⨯⋅==⨯. 另一方面,从甲坛子里摸出1个球,得到白球的概率3()5P A =,从乙坛子里摸出1个球,得到白球的概率2()4P B =.显然()()()P A B P A P B ⋅=⋅. 这就是说,两个相互独立事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积一般地,如果事件12,,,n A A A 相互独立,那么这n 个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积, 即 1212()()()()n n P A A A P A P A P A ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ .3.对于事件A 与B 及它们的和事件与积事件有下面的关系: )()()()(B A P B P A P B A P ⋅-+=+三、讲解范例:例 1.某商场推出二次开奖活动,凡购买一定价值的商品可以获得一张奖券.奖券上有一个兑奖号码,可以分别参加两次抽奖方式相同的兑奖活动.如果两次兑奖活动的中奖概率都是 0 . 05 ,求两次抽奖中以下事件的概率:(1)都抽到某一指定号码;(2)恰有一次抽到某一指定号码;(3)至少有一次抽到某一指定号码.解: (1)记“第一次抽奖抽到某一指定号码”为事件A, “第二次抽奖抽到某一指定号码”为事件B ,则“两次抽奖都抽到某一指定号码”就是事件AB .由于两次抽奖结果互不影响,因此A 与B 相互独立.于是由独立性可得,两次抽奖都抽到某一指定号码的概率P ( AB ) = P ( A ) P ( B ) = 0. 05×0.05 = 0.0025.(2 ) “两次抽奖恰有一次抽到某一指定号码”可以用(A B )U (A B )表示.由于事件A B 与A B 互斥,根据概率加法公式和相互独立事件的定义,所求的概率为P (A B )十P (A B )=P (A )P (B )+ P (A )P (B )= 0. 05×(1-0.05 ) + (1-0.05 ) ×0.05 = 0. 095.( 3 ) “两次抽奖至少有一次抽到某一指定号码”可以用(AB ) U ( A B )U (A B )表示.由于事件 AB , A B 和A B 两两互斥,根据概率加法公式和相互独立事件的定义,所求的概率为 P ( AB ) + P (A B )+ P (A B ) = 0.0025 +0. 095 = 0. 097 5.例2.甲、乙二射击运动员分别对一目标射击1次,甲射中的概率为0.8,乙射中的概率为0.9,求:(1)2人都射中目标的概率;(2)2人中恰有1人射中目标的概率;(3)2人至少有1人射中目标的概率;(4)2人至多有1人射中目标的概率?解:记“甲射击1次,击中目标”为事件A ,“乙射击1次,击中目标”为事件B ,则A 与B ,A 与B ,A 与B ,A 与B 为相互独立事件,(1)2人都射中的概率为:()()()0.80.90.72P A B P A P B ⋅=⋅=⨯=,∴2人都射中目标的概率是0.72.(2)“2人各射击1次,恰有1人射中目标”包括两种情况:一种是甲击中、乙未击中(事件A B ⋅发生),另一种是甲未击中、乙击中(事件A B ⋅发生)根据题意,事件A B ⋅与A B ⋅互斥,根据互斥事件的概率加法公式和相互独立事件的概率乘法公式,所求的概率为:()()()()()()P A B P A B P A P B P A P B ⋅+⋅=⋅+⋅0.8(10.9)(10.8)0.90.080.180.26=⨯-+-⨯=+=∴2人中恰有1人射中目标的概率是0.26.(3)(法1):2人至少有1人射中包括“2人都中”和“2人有1人不中”2种情况,其概率为()[()()]0.720.260.98P P A B P A B P A B =⋅+⋅+⋅=+=.(法2):“2人至少有一个击中”与“2人都未击中”为对立事件,2个都未击中目标的概率是()()()(10.8)(10.9)0.02P A B P A P B ⋅=⋅=--=,J C J B J A J C J B J A ∴“两人至少有1人击中目标”的概率为1()10.020.98P P A B =-⋅=-=.(4)(法1):“至多有1人击中目标”包括“有1人击中”和“2人都未击中”,故所求概率为:()()()P P A B P A B P A B =⋅+⋅+⋅()()()()()()P A P B P A P B P A P B =⋅+⋅+⋅0.020.080.180.28=++=.(法2):“至多有1人击中目标”的对立事件是“2人都击中目标”,故所求概率为1()1()()10.720.28P P A B P A P B =-⋅=-⋅=-=例 3.在一段线路中并联着3个自动控制的常开开关,只要其中有1个开关能够闭合,线路就能正常工作假定在某段时间内每个开关能够闭合的概率都是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率 解:分别记这段时间内开关A J ,B J ,C J 能够闭合为事件A ,B ,C .由题意,这段时间内3个开关是否能够闭合相互之间没有影响根据相互独立事件的概率乘法公式,这段时间内3个开关都不能闭合的概率是()()()()P A B C P A P B P C ⋅⋅=⋅⋅[][][]1()1()1()P A P B P C =--- (10.7)(10.7)(10.7)0.027=---=∴这段时间内至少有1个开关能够闭合,,从而使线路能正常工作的概率是 1()10.0270.973P A B C -⋅⋅=-=.答:在这段时间内线路正常工作的概率是0.973.变式题1:如图添加第四个开关D J 与其它三个开关串联,在某段时间内此开关能够闭合的概率也是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率 (1()()0.9730.70.6811P A B C P D ⎡⎤-⋅⋅⋅=⨯=⎣⎦) 变式题2:如图两个开关串联再与第三个开关并联,在某段时间内每个开关能够闭合的概率都是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率方法一:()()()()()P A B C P A B C P A B C P A B C P A B C ⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅()()()()()()()()()()()()()()()P A P B P C P A P B P C P A P B P C P A P B P C P A P B P C =⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅+⋅⋅ 0.847=方法二:分析要使这段时间内线路正常工作只要排除C J 开且A J 与B J 至少有1个开的情况[]21()1()10.3(10.7)0.847P C P A B --⋅=-⨯-=例 4.已知某种高炮在它控制的区域内击中敌机的概率为0.2.(1)假定有5门这种高炮控制某个区域,求敌机进入这个区域后未被击中的概率;(2)要使敌机一旦进入这个区域后有0.9以上的概率被击中,需至少布置几门高炮?分析:因为敌机被击中的就是至少有1门高炮击中敌机,故敌机被击中的概率即为至少有1门高炮击中敌机的概率解:(1)设敌机被第k 门高炮击中的事件为K A (k=1,2,3,4,5),那么5门高炮都未击中敌机的事件为12345A A A A A ⋅⋅⋅⋅.∵事件1A ,2A ,3A ,4A ,5A 相互独立,∴敌机未被击中的概率为12345()P A A A A A ⋅⋅⋅⋅=12345()()()()()P A P A P A P A P A ⋅⋅⋅⋅5(10.2)=-=5)54( ∴敌机未被击中的概率为5)54(.(2)至少需要布置n 门高炮才能有0.9以上的概率被击中,仿(1)可得: 敌机被击中的概率为1-n)54(∴令41()0.95n -≥,∴41()510n ≤ 两边取常用对数,得110.313lg 2n ≥≈- ∵+∈N n ,∴11n = ∴至少需要布置11门高炮才能有0.9以上的概率击中敌机点评:上面例1和例2的解法,都是解应用题的逆向思考方法采用这种方法在解决带有词语“至多”、“至少”的问题时的运用,常常能使问题的解答变得简便四、课堂练习: 1.在一段时间内,甲去某地的概率是14,乙去此地的概率是15,假定两人的行动相互之间没有影响,那么在这段时间内至少有1人去此地的概率是( ) ()A 320 ()B 15 ()C 25 ()D 9202.从甲口袋内摸出1个白球的概率是13,从乙口袋内摸出1个白球的概率是12,从两个口袋内各摸出1个球,那么56等于( ) ()A 2个球都是白球的概率 ()B 2个球都不是白球的概率()C 2个球不都是白球的概率 ()D 2个球中恰好有1个是白球的概率3.电灯泡使用时间在1000小时以上概率为0.2,则3个灯泡在使用1000小时后坏了1个的概率是( )()A 0.128 ()B 0.096 ()C 0.104 ()D 0.3844.某道路的A 、B 、C 三处设有交通灯,这三盏灯在一分钟内开放绿灯的时间分别为25秒、35秒、45秒,某辆车在这条路上行驶时,三处都不停车的概率是 ( )()A 35192 ()B 25192 ()C 35576 ()D 651925.(1)将一个硬币连掷5次,5次都出现正面的概率是 ;(2)甲、乙两个气象台同时作天气预报,如果它们预报准确的概率分别是0.8与0.7,那么在一次预报中两个气象台都预报准确的概率是 .6.棉籽的发芽率为0.9,发育为壮苗的概率为0.6,(1)每穴播两粒,此穴缺苗的概率为 ;此穴无壮苗的概率为 .(2)每穴播三粒,此穴有苗的概率为 ;此穴有壮苗的概率为 .7.一个工人负责看管4台机床,如果在1小时内这些机床不需要人去照顾的概率第1台是0.79,第2台是0.79,第3台是0.80,第4台是0.81,且各台机床是否需要照顾相互之间没有影响,计算在这个小时内这4台机床都不需要人去照顾的概率.8.制造一种零件,甲机床的废品率是0.04,乙机床的废品率是0.05.从它们制造的产品中各任抽1件,其中恰有1件废品的概率是多少?9.甲袋中有8个白球,4个红球;乙袋中有6个白球,6个红球,从每袋中任取一个球,问取得的球是同色的概率是多少?答案:1. C 2. C 3. B 4. A 5.(1)132 (2) 0.56 6.(1) 0.01 , 0.16 (2) 0.999,0.9367. P=220.790.810.404⨯≈8. P=0.040.950.960.050.086⨯+⨯≈9. 提示:86461121212122P =⋅+⋅= 五、小结 :两个事件相互独立,是指它们其中一个事件的发生与否对另一个事件发生的概率没有影响一般地,两个事件不可能即互斥又相互独立,因为互斥事件是不可能同时发生的,而相互独立事件是以它们能够同时发生为前提的相互独立事件同时发生的概率等于每个事件发生的概率的积,这一点与互斥事件的概率和也是不同的六、课后作业:课本58页练习1、2、3 第60页 习题 2. 2A 组4. B 组1七、板书设计(略)八、教学反思:1. 理解两个事件相互独立的概念。
高中数学选修2-3第二章2[1].1教案
2.1.1离散型随机变量知识目标:1.理解随机变量的意义;2.学会区分离散型与非离散型随机变量,并能举出离散随机变量的例子;3.理解随机变量所表示试验结果的含义,并恰当地定义随机变量.能力目标:发展抽象、概括能力,提高实际解决问题的能力.教学重点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义.教学难点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义.授课类型:新授课.课时安排:1课时.内容分析:本章是在初中“统计初步”和高中必修课“概率”的基础上,学习随机变量和统计的一些知识.学习这些知识后,我们将能解决类似引言中的一些实际问题教学过程:一、复习引入:展示教科书章头提出的两个实际问题,激发学生的求知欲某人射击一次,可能出现命中0环,命中1环,…,命中10环等结果,即可能出现的结果可能由0,1,……10这11个数表示;某次产品检验,在可能含有次品的100件产品中任意抽取4件,那么其中含有的次品可能是0件,1件,2件,3件,4件,即可能出现的结果可以由0,1,2,3,4这5个数表示在这些随机试验中,可能出现的结果都可以用一个数来表示.这个数在随机试验前是否是预先确定的?在不同的随机试验中,结果是否不变?观察,概括出它们的共同特点二、讲解新课:掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1 , 2 ,3,4,5,6来表示.那么掷一枚硬币的结果是否也可以用数字来表示呢?掷一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上两种结果.虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但我们可以用数1和 0分别表示正面向上和反面向上(图2.1一1 ) .在掷骰子和掷硬币的随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.知识点1:在随着试验中,试验的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的,我们把这样的变量X叫做一个随机变量(random variable ).随机变量常用大写字母 X , Y…表示.随机变量和函数有类似的地方吗?联系:随机变量和函数都是一种映射,随机变量是随机试验的结果到实数的映射,函数是实数到实数的映射;在这两种映射之间,试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域.我们把随机变量的取值范围叫做随机变量的值域.区别:函数的自变量是实数x ,而在随机变量的概念中,随机变量的自变量是实验结果.例如,在含有10件次品的100 件产品中,任意抽取4件,可能含有的次品件数X 将随着抽取结果的变化而变化,是一个随机变量,其值域是{0, 1, 2 , 3, 4 } .利用随机变量可以表达一些事件.例如{X=0}表示“抽出0件次品” , {X =4}表示“抽出4件次品”等.你能说出{X< 3 }在这里表示什么事件吗?“抽出 3 件以上次品”又如何用 X 表示呢?知识点2:如果随机变量X 所有可能的取值都能一一列举出来,则称为离散型随机变量 ( discrete random variable ) .离散型随机变量的例子很多.例如某人射击一次可能命中的环数 X 是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,…,10;某网页在24小时内被浏览的次数Y 也是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0, 1,2,….电灯的寿命X 是离散型随机变量吗?电灯泡的寿命 X 的可能取值是任何一个非负实数,而所有非负实数不能一一列出,所以 X 不是离散型随机变量.在研究随机现象时,需要根据所关心的问题恰当地定义随机变量.例如,如果我们仅关心电灯泡的使用寿命是否超过1000 小时,那么就可以定义如下的随机变量:⎧⎨≥⎩0,寿命<1000小时;Y=1,寿命1000小时.与电灯泡的寿命 X 相比较,随机变量Y 的构造更简单,它只取两个不同的值0和1,是一个离散型随机变量,研究起来更加容易.连续型随机变量: 一般地,如果随机变量可以取某一个区间内的任意一个值,则称这样的随机变量为连续型随机变量.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,或者说取值为有限个或多至可列个,而连续性随机变量的结果不可以一一列出.如某林场树木最高达30米,则林场树木的高度ξ是一个随机变量,它可以取(0,30]内的一切值. 三、讲解范例:例1. 写出下列随机变量可能取的值,并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果.(1)一袋中装有5只同样大小的白球,编号为1,2,3,4,5.现从该袋内随机取出3只球,被取出的球的最大号码数ξ;(2)某单位的某部电话在单位时间内收到的呼叫次数η. 解:(1) ξ可取3,4,5.ξ=3,表示取出的3个球的编号为1,2,3; ξ=4,表示取出的3个球的编号为1,2,4或1,3,4或2,3,4;ξ=5,表示取出的3个球的编号为1,2,5或1,3,5或1,4,5或2,3或3,4,5.(2)η可取0,1,…,n ,…. η=i ,表示被呼叫i 次,其中i=0,1,2,….例2. 抛掷两枚骰子各一次,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数的差为ξ,试问:“ξ> 4”表示的试验结果是什么?答:因为一枚骰子的点数可以是1,2,3,4,5,6六种结果之一,由已知得-5≤ξ≤5,也就是说“ξ>4”就是“ξ=5”所以,“ξ>4”表示第一枚为6点,第二枚为1点.例3.某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4km ,则按10元的标准收租车费.若行驶路程超出4km ,则按每超出lkm 加收2元计费(超出不足1km 的部分按lkm 计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15km .某司机常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按lkm 路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程ξ是一个随机变量,他收旅客的租车费可也是一个随机变量.(1)求租车费η关于行车路程ξ的关系式;(Ⅱ)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15km ,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟? 解:(1)依题意得η=2(ξ-4)+10,即η=2ξ+2. (Ⅱ)由38=2ξ+2,得ξ=18,5×(18-15)=15. 所以,出租车在途中因故停车累计最多15分钟. 四、课堂练习:1.①某寻呼台一小时内收到的寻呼次数ξ;②长江上某水文站观察到一天中的水位ξ;③某超市一天中的顾客量ξ 其中的ξ是连续型随机变量的是( )A .①;B .②;C .③;D .①②③2.随机变量ξ的所有等可能取值为1,2,,n …,若()40.3P ξ<=,则( ) A .3n =; B .4n =; C .10n =; D .不能确定 3.抛掷两次骰子,两个点的和不等于8的概率为( ) A .1112; B .3136; C .536; D .112 4.如果ξ是一个离散型随机变量,则假命题是( )A. ξ取每一个可能值的概率都是非负数;B. ξ取所有可能值的概率之和为1;C. ξ取某几个值的概率等于分别取其中每个值的概率之和;D. ξ在某一范围内取值的概率大于它取这个范围内各个值的概率之和. 答案:1.B 2.C 3.B 4.D五、小结 :随机变量离散型、随机变量连续型、随机变量的概念.随机变量ξ是关于试验结果的函数,即每一个试验结果对应着一个实数;随机变量ξ的线性组合η=a ξ+b(其中a 、b 是常数)也是随机变量.2.1.2离散型随机变量的分布列及超几何分布知识与技能:会求出某些简单的离散型随机变量的概率分布. 过程与方法:认识概率分布对于刻画随机现象的重要性.情感、态度与价值观:认识概率分布对于刻画随机现象的重要性. 教学重点:离散型随机变量的分布列的概念. 教学难点:求简单的离散型随机变量的分布列. 授课类型:新授课. 课时安排:2课时. 教学过程:一、复习引入:1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量.随机变量常用希腊字母ξ、η等表示.2. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量.3.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量.4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出.若ξ是随机变量,b a b a ,,+=ξη是常数,则η也是随机变量.并且不改变其属性(离散型、连续型) 二、讲解新课:对于一个离散型随机变量来说,我们不仅要知道它的可能取哪些值,更重要的是要知道它取各个值得概率分别有多大,这样才能对这个离散型随机变量有深刻的了解.例如:在射击问题里,我们只要知道命中环数为0,1,2,…,10的概率分别是多少,才能了解选手的射击水平有多高.根据某个选手在一段时间里的成绩,可以得到下表命中环数X 0 1 2345 6 78910 10概率P0.01 0.01 0.02 0.020.060.09 0.28 0.290.22通过这个例子我们可以了解到:知识点3:要掌握一个离散型随机变量X 的取值规律,必须要知道:(1)X 所有可能取的值x 1,x 2,…,x n ,…(2)X 取每一个值x i (i=1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==, 这就是说,需要列出下表:ξ x 1 x 2 … x i … PP 1P 2…P i…我们称这个表为离散型随机变量X 的概率分布,或成为离散型随机变量X 的分布列.知识点4:通过对上例的分析我们可以知道分布列的两个性质:任何随机事件发生的概率都满足:1)(0≤≤A P ,并且不可能事件的概率为0,必然事件的概率为1.由此可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质: (1)P i ≥0,i =1,2,…n ; (2)P 1+P 2+…P n =1.对于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的和.即⋅⋅⋅+=+==≥+)()()(1k k k x P x P x P ξξξ.讲解教材42-43页例题1到3. 知识点5:两点分布列:例1.在掷一枚图钉的随机试验中,令⎧⎨⎩1,针尖向上;X=0,针尖向下.如果针尖向上的概率为p ,试写出随机变量 X 的分布列. 解:根据分布列的性质,针尖向下的概率是(1p -) .于是,随机变量 X 的分布列是 ξ 01P1p -p像上面这样的分布列称为两点分布列.两点分布又称0~1分布.两点分布列的应用非常广泛.如抽取的彩券是否中奖;买回的一件产品是否为正品;新生婴儿的性别;投篮是否命中等,都可以用两点分布列来研究.如果随机变量X 的分布列为两点分布列,就称X 服从两点分布,而称p =P(X=1)为成功概率.例 2.在含有 5 件次品的 100 件产品中,任取 3 件,试求: (1)取到的次品数X 的分布列;(2)至少取到1件次品的概率.解: (1)由于从 100 件产品中任取3 件的结果数为310C ,从100 件产品中任取3件,其中恰有k 件次品的结果数为3595k k C C -,那么从 100 件产品中任取 3 件,其中恰有 k 件次品的概率为35953100(),0,1,2,3k kC C P X k k C -===。
新人教版高二数学选修2-3精品教案-2.1 1 随机变量.doc
随机变量及其分布§2.1随机变量一、概念E:},,,{AB B A B A B A S =,X 表示射击中靶的次数,对应的取值为;0,1,2。
定义:随机变量是定义在样本空间S={ω}上的一个单值实函数,记作X=X(ω),简记为X 。
二、分类1、离散型随机变量2、非离散型随机变量§2.2离散型随机变量一.离散型随机变量的分布 设离散型随机变量可能取的值为:,,,21 x x取这些值的概率为 P(X=xi )=p i ,i=1,2,...(2.1)称(2.1)式为离散型随机变量X 的分布律。
(2.1)式也可以用表格的形式表示如下: X 1x 2x … i x… P1p2p…i p…上述表格称为离散型随机变量X 的分布列,分布列也可以表示成下列矩阵的形式:⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ i i p p p x x x 2121离散型随机变量的分布律,分布列(以及下一节介绍的分布函数)统称为离散型随机变量的概率分布,简称为离散型随机变量的分布。
根据概率的性质,可知离散型随机变量的分布律具有下列性质 (1)p i ≥0,i=1,2,...(2)1=∑iip常见的几种分布 1、单点分布例:若随机变量X 只取一个常数值C ,即P(X=C)=1,则称X 服从单点分布。
(也叫退化分布。
)2、0-1分布例:若随机变量X X 0 1 Pqp0<p<1,q=1-p ,或记为P(k X =)=p k q1-k ,k=0,1则称X 服从参数为p 的两点分布或参数为p 的0-1分布。
3、几何分布例:一射手每次打靶射击一发子弹,打中的概率为p(0<p<1),不中的概率为q=1-p.今向靶作独立重复射击,直到中靶为止,则消耗的子弹数X 是一个离散型随机变量,其分布为 X 1 2 3 … k … P pqpq 2p…q k-1p…或记为P (k X =)=p q k 1-,k=1,2,...则称X 服从参数为p 的几何分布。
人教版高中数学《离散型随机变量的分布列》教学设计(全国一等奖)
《离散型随机变量的分布列》教学设计一、教材分析《离散型随机变量的分布列》是人教A版《普通高中课程标准实验教科书数学选修2-3》第二章随机变量及其分布的第一节离散型随机变量及其分布列的第二课时,主要内容是学习分布列的定义、性质、应用和两点分布模型。
离散型随机变量的分布列是高中阶段的重点内容,它作为概率与统计的桥梁与纽带,既是概率的延伸,也是学习统计学的理论基础,起到承上启下的作用,是本章的关键知识之一,也是后续第三节离散型随机变量的均值和方差的基础。
从近几年的高考观察,这部分内容有加强命题的趋势。
一般以实际情境为主,需要学生具备一定的建模能力,建立合适的分布列,通过均值和方差解释实际问题。
二、学情分析在必修三的教材中,学生已经学习了有关统计概率的基本知识,在本书的第一章中也全面学习了排列组合的有关内容,有了知识上的准备; 并且通过古典概率的学习,基本掌握了离散型随机变量取某些值时对应的概率, 有了方法上的准备, 但并未系统化。
处于这一阶段的学生,思维活跃,已初步具备自主探究的能力,动手能力运算能力尚佳,但基础薄弱,对数学图形、符号、文字三种语言的相互转化,以及处理抽象问题的能力,还有待于提高。
三、教学策略分析学生是教学的主体,本节课要给学生提供各种参与机会。
本课以情境为载体,以学生为主体,以问题为手段,激发学生观察思考、猜想探究的兴趣。
注重引导帮助学生充分体验“从实际问题到数学问题”的建构过程,通过设计抽奖方案,让学生感受“从特殊到一般,再从一般到特殊”的抽象思维过程,应用类比、归纳、转化的思想方法,得到分布列的三种表示方法及分布列的性质,培养学生分析问题、解决问题的能力。
四、目标分析1.理解核心概念——离散型随机变量分布列及两点分布模型,掌握分布列的性质,会求离散型随机变量的分布列,并能解决实际问题;2. 在对抽奖问题的分析中经历数学建模过程,通过与函数的类比使学生理解离散型随机变量的分布列的函数属性,通过对抽奖方案的分析得出特殊的离散型随机变量的分布列,再从特殊的离散型随机变量的分布列归纳出一般的离散型随机变量的分布列,再通过对例题的抽奖方案的分析得出两点分布模型,让学生感知从特殊到一般再从一般到特殊的认知过程;3. 通过情境导入使学生在具体情境中认识分布列对于刻画随机现象的重要性,体会数学来源于生活,又应用于生活的本质。
高二数学选修2_3第二章随机变量和分布
§2.1.1离散型随机变量一、教学目标1.复习古典概型、几何概型有关知识。
2.理解离散型随机变量的概念,学会区分离散型与非离散型随机变量。
3. 理解随机变量所表示试验结果的含义,并恰当地定义随机变量.重点:离散型随机变量的概念,以及在实际问题中如何恰当地定义随机变量.难点:对引入随机变量目的的认识,了解什么样的随机变量便于研究.二、复习引入:1.试验中不能的随机事件,其他事件可以用它们来,这样的事件称为。
所有基本事件构成的集合称为,常用大写希腊字母表示。
2.一次试验中的两个事件叫做互斥事件(或称互不相容事件)。
互斥事件的概率加法公式。
3. 一次试验中的两个事件叫做互为对立事件,事件A的对立事件记作,对立事件的概率公式4.古典概型的两个特征:(1) .(2) .5.概率的古典定义:P(A)= 。
6.几何概型中的概率定义:P(A)= 。
三、预习自测:1.在随机试验中,试验可能出现的结果,并且X是随着试验的结果的不同而的,这样的变量X叫做一个。
常用表示。
2.如果随机变量X的所有可能的取值,则称X为。
四、典例解析:例1写出下列各随机变量可能取得值:(1)抛掷一枚骰子得到的点数。
(2)袋中装有6个红球,4个白球,从中任取5个球,其中所含白球的个数。
(3)抛掷两枚骰子得到的点数之和。
(4)某项试验的成功率为0.001,在n次试验中成功的次数。
(5)某射手有五发子弹,射击一次命中率为0.9,若命中了就停止射击,若不命中就一直射到子弹耗尽.求这名射手的射击次数X的可能取值例2随机变量X为抛掷两枚硬币时正面向上的硬币数,求X的所有可能取值及相应概率。
变式训练一只口袋装有6个小球,其中有3个白球,3个红球,从中任取2个小球,取得白球的个数为X,求X的所有可能取值及相应概率。
例3△ABC中,D,E分别为AB,AC的中点,向△ABC部随意投入一个小球,求小球落在△ADE 中的概率。
五、当堂检测1.将一颗均匀骰子掷两次,不能作为随机变量的是:()(A)两次出现的点数之和;(B)两次掷出的最大点数;(C)第一次减去第二次的点数差;(D)抛掷的次数。
数学人教版选修2-3第二章离散型随机变量教案(2.1.1离散型随机变量)
2.1.1离散型随机变量教学目标:知识目标:1.理解随机变量的意义;2.学会区分离散型与非离散型随机变量,并能举出离散性随机变量的例子;3.理解随机变量所表示试验结果的含义,并恰当地定义随机变量.能力目标:发展抽象、概括能力,提高实际解决问题的能力.情感目标:学会合作探讨,体验成功,提高学习数学的兴趣.教学重点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义教学难点:随机变量、离散型随机变量、连续型随机变量的意义授课类型:新授课课时安排:1课时教具:多媒体、实物投影仪内容分析:本章是在初中“统计初步”和高中必修课“概率”的基础上,学习随机变量和统计的一些知识.学习这些知识后,我们将能解决类似引言中的一些实际问题教学过程:一、复习引入:展示教科书章头提出的两个实际问题(有条件的学校可用计算机制作好课件辅助教学),激发学生的求知欲某人射击一次,可能出现命中0环,命中1环,…,命中10环等结果,即可能出现的结果可能由0,1,……10这11个数表示;某次产品检验,在可能含有次品的100件产品中任意抽取4件,那么其中含有的次品可能是0件,1件,2件,3件,4件,即可能出现的结果可以由0,1,2,3,4这5个数表示在这些随机试验中,可能出现的结果都可以用一个数来表示.这个数在随机试验前是否是预先确定的?在不同的随机试验中,结果是否不变?观察,概括出它们的共同特点二、讲解新课:思考1:掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1 , 2 ,3,4,5,6来表示.那么掷一枚硬币的结果是否也可以用数字来表示呢?掷一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上两种结果.虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但我们可以用数1和0分别表示正面向上和反面向上(图2.1一1 ) .在掷骰子和掷硬币的随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.定义1:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量(random variable ).随机变量常用字母 X , Y ,ξ,η,… 表示.思考2:随机变量和函数有类似的地方吗?随机变量和函数都是一种映射,随机变量把随机试验的结果映为实数,函数把实数映为实数.在这两种映射之间,试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域.我们把随机变量的取值范围叫做随机变量的值域.例如,在含有10件次品的100 件产品中,任意抽取4件,可能含有的次品件数X 将随着抽取结果的变化而变化,是一个随机变量,其值域是{0, 1, 2 , 3, 4 } .利用随机变量可以表达一些事件.例如{X=0}表示“抽出0件次品” , {X =4}表示“抽出4件次品”等.你能说出{X< 3 }在这里表示什么事件吗?“抽出 3 件以上次品”又如何用 X 表示呢?定义2:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量 ( discrete random variable ) .离散型随机变量的例子很多.例如某人射击一次可能命中的环数 X 是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,…,10;某网页在24小时内被浏览的次数Y 也是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0, 1,2,….思考3:电灯的寿命X 是离散型随机变量吗?电灯泡的寿命 X 的可能取值是任何一个非负实数,而所有非负实数不能一一列出,所以 X 不是离散型随机变量.在研究随机现象时,需要根据所关心的问题恰当地定义随机变量.例如,如果我们仅关心电灯泡的使用寿命是否超过1000 小时,那么就可以定义如下的随机变量:⎧⎨≥⎩0,寿命<1000小时;Y=1,寿命1000小时.与电灯泡的寿命 X 相比较,随机变量Y 的构造更简单,它只取两个不同的值0和1,是一个离散型随机变量,研究起来更加容易.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量如某林场树木最高达30米,则林场树木的高度ξ是一个随机变量,它可以取(0,30]内的一切值4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出注意:(1)有些随机试验的结果虽然不具有数量性质,但可以用数量来表达如投掷一枚硬币,ξ=0,表示正面向上,ξ=1,表示反面向上(2)若ξ是随机变量,b a b a ,,+=ξη是常数,则η也是随机变量三、讲解范例:例1. 写出下列随机变量可能取的值,并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果(1)一袋中装有5只同样大小的白球,编号为1,2,3,4,5 现从该袋内随机取出3只球,被取出的球的最大号码数ξ;(2)某单位的某部电话在单位时间内收到的呼叫次数η 解:(1) ξ可取3,4,5 ξ=3,表示取出的3个球的编号为1,2,3;ξ=4,表示取出的3个球的编号为1,2,4或1,3,4或2,3,4;ξ=5,表示取出的3个球的编号为1,2,5或1,3,5或1,4,5或2,3或3,4,5(2)η可取0,1,…,n ,…η=i ,表示被呼叫i 次,其中i=0,1,2,…例2. 抛掷两枚骰子各一次,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数的差为ξ,试问:“ξ> 4”表示的试验结果是什么?答:因为一枚骰子的点数可以是1,2,3,4,5,6六种结果之一,由已知得-5≤ξ≤5,也就是说“ξ>4”就是“ξ=5”所以,“ξ>4”表示第一枚为6点,第二枚为1点例3 某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4km ,则按10元的标准收租车费若行驶路程超出4km ,则按每超出lkm 加收2元计费(超出不足1km 的部分按lkm 计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15km .某司机常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按lkm 路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程ξ是一个随机变量,他收旅客的租车费可也是一个随机变量(1)求租车费η关于行车路程ξ的关系式;(Ⅱ)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15km ,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟?解:(1)依题意得η=2(ξ-4)+10,即η=2ξ+2(Ⅱ)由38=2ξ+2,得ξ=18,5×(18-15)=15.所以,出租车在途中因故停车累计最多15分钟.四、课堂练习:1.①某寻呼台一小时内收到的寻呼次数ξ;②长江上某水文站观察到一天中的水位ξ;③某超市一天中的顾客量ξ 其中的ξ是连续型随机变量的是( )A .①;B .②;C .③;D .①②③2.随机变量ξ的所有等可能取值为1,2,,n …,若()40.3P ξ<=,则( )A .3n =;B .4n =;C .10n =;D .不能确定3.抛掷两次骰子,两个点的和不等于8的概率为( )A .1112;B .3136;C .536;D .1124.如果ξ是一个离散型随机变量,则假命题是( )A. ξ取每一个可能值的概率都是非负数;B. ξ取所有可能值的概率之和为1;C. ξ取某几个值的概率等于分别取其中每个值的概率之和;D. ξ在某一范围内取值的概率大于它取这个范围内各个值的概率之和答案:1.B 2.C 3.B 4.D五、小结:随机变量离散型、随机变量连续型随机变量的概念随机变量ξ是关于试验结果的函数,即每一个试验结果对应着一个实数;随机变量ξ的线性组合η=aξ+b(其中a、b 是常数)也是随机变量六、课后作业:七、板书设计(略)八、教学反思:1、怎样防止所谓新课程理念流于形式,如何合理选择值得讨论的问题,实现学生实质意义的参与.2、防止过于追求教学的情境化倾向,怎样把握一个度.。
离散型随机变量的分布列选修2-3
(3)将 随 机 变 量 的 值 和 对 应 的 概 率 用 表 格 表 示 出 来
试一试:
盒子中装有2个白球和2个黑球,现从盒中任取2个 球,若X表示从盒中取出的2个球中包含的黑球数, 求X的分布列.
解:X的可能取值有: 0,1,2
当 X 0时 , 表 示 取 到 的 2个 小 球 中 有 0个 黑 球 即 : P(X=0)=
C2 C4
2
2
1
1 6
1
; 4 6 2 3
当 X 1 时 , 表 示 取 到 的 2 个 小 球 中 有 1 个 黑 球 即 : P ( X 1) 1
C 2C 2 C4
2
;
同 理 P( X = 2 ) =
;
6 X的分布列为:
X P
0
1 6
1
2 3
2
1 6
3.分布列的性质 ●观察思考 观察例1和变式练习的分布列中随机变量对应的概率之 和有何特点? ●归纳概括 由上面几个例子的观察,你由此得出一般随机变量分 布列的性质?
(3 ) 分 布 列 随 机 变 量 的 取 值 可 以 一 一 列 举
(2)分布列与我们已学习的函数有何关系?
分布列就是由随机变量到概率的函数关系
2. 分布列的表示法 ●类比猜想 类比函数的几种表示法,你能猜想得出随机变量分布列 有几种表示法?请把它写在下面: ( (1) 解 析 法 ( 形 式 简 单 , 能 精 确 取 值 ) 抽 象 且 不 直 观 ) ( 简 单 , 且 直 观 )( 不 适 用 随 机 变 量 取 值 较 多 ) (2) 列 表 法 (3) 图 象 法 (直观) (不精确)
P(A)=
m n
人教版选修2 3第二章离散型随机变量教案(2.3.2离散型随机变量的
人教版选修2 3第二章离散型随机变量教案(2.3.2离散型随机变量的人教版选修2-3第二章离散型随机变量教案(2.3.2离散型随机变量的2.3.2离散随机变量的方差教学目标:知识和技能:了解离散随机变量的方差和标准差的意义,能够根据离散随机变量的分布列计算方差或标准差。
2过程和方法:了解方差公式“d(aξ+b)=adξ”和“如果”ξ~β(n,P),则dξ=NP(1-P)”,并将使用上述公式计算相关随机变量的方差。
情感、态度与价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美,体现数学的文化功能与人文价值。
教学重点:离散随机变量的方差和标准差教学难点:比较两个随机变量的期望值和方差,解决实际问题。
教具准备:多媒体和物理投影仪。
2教学假设:理解方差公式“d(aξ+b)=adξ”和“如果”ξ~β(n,P),那么dξ=np(1―P)”并会应用上述公式计算有关随机变量的方差。
课程类型:新课程安排:2学时教具:多媒体、物理投影仪内容分析:数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平,表示了随机变量在随机实验中取值的平均值,所以又常称为随机变量的平均数、均值.今天,我们将对随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度进行研究.其实在初中我们也对一组数据的波动情况作过研究,即研究过一组数据的方差.回顾一组数据方差的概念:在一组数据x1,X2,。
,xn,每个数据和它们的平均值之间的差值x的平方是(x1?x)2,(x2?x)2,。
,(xn?X)2,然后是s?21[(x1?x)2+n(x2?x)2+…+(xn?x)2]叫做这组数据的方差教学过程:一、回顾介绍:1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量随机变量常用希腊字母ξ、η等表示2.离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量3.连续型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系:离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出5.分布列:x2...xi...pp2...pi...6.分布列的两个性质:⑴pi≥0,i=1,2,...;⑵p1+p2+ (1)ξx1p1kkn?k7。
高中数学人教A版选修2-3第二章2.1.1离散型随机变量教学设计
高中数学人教A版选修2-3第二章2.1.1离散型随机变量教
学设计
【名师授课教案】
1教学目标
1.理解随机变量及离散型随机变量的含义.
2.了解随机变量与函数的区别与联系.
2学情分析
引进随机变量的概念,就可以用数字描述随机现象,建立连接数和随机现象的桥梁.
3重点难点
通过随机变量和函数类比,可以更好地理解随机变量的定义,随机变量是函数概念的推广. 4教学过程
4.1第一学时
4.1.1教学活动
活动1【讲授】2.1.1 离散型随机变量
一、填一填:
1.随机试验:一般地,一个试验如果满足下列条件:
(1)试验可以在相同的情形下重复进行;
(2)试验所有可能的结果是明确的,并且不只一个;
(3)每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验的结果会出现哪一个.
这种试验就是一个随机试验.
2.随机变量:在随机试验中,随着变化而变化的变量称为随机变量.
3.离散型随机变量:所有取值可以的随机变量,称为离散型随机变量.
二、研一研:
探究点一随机变量的概念。
数学:人教版选修2 3第二章离散型随机变量教案(2. 2.1条件概率
数学:人教版选修2 3第二章离散型随机变量教案(2. 2.1条件概率数学:人教版选修2-3第二章离散型随机变量教案(2.2.1条件概率2.2.1条件概率教学目标:知识和技能:通过对具体场景的分析,理解条件概率的定义。
过程和方法:掌握一些简单的条件概率计算。
情感、态度与价值观:通过对实例的分析,会进行简单的应用。
教学重点:条件概率定义的理解教学难点:概率计算公式的应用授课类型:新授课课时安排:1课时教具:多媒体、实物投影仪教学设想:引导学生形成“自主学习”与“合作学习”等良好的学习方式。
教学过程:一、回顾介绍:探究:三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学无放回地抽取,问最后一名同学抽到中奖奖券的概率是否比前两名同学小.如果中奖彩票是用“Y”而不是用“Y”抽奖,那么三名学生的抽奖结果有三种可能:YYY、YYY和YYY。
使用B表示“最后一名学生抽中彩票”事件,则B仅包含一个基本事件YYY。
根据经典的概率计算公式,最后一名学生获得中奖的概率是p(b)?十三思考:如果已经知道第一名同学没有抽到中奖奖券,那么最后一名同学抽到奖券的概率又是多少?因为已知第一个学生没有抽彩票,所以可能发生的基本事件是YYY和YYY。
虽然根据经典概率公式,“最后一名学生中彩票”中包含的基本事件仍然是YYY,但最后一名学生中彩票的概率是12,不妨记为p(b|a),其中a表示事件“第一名同学没有抽到中奖奖券”.为什么第一个学生的彩票结果会影响最后一个学生中奖的概率?在这个问题中,知道第一名同学没有抽到中奖奖券,等价于知道事件a一定会发生,导致可能出现的基本事件必然在事件a中,从而影响事件b发生的概率,使得p(b|a)≠p(b).思考:对于上述事件a和B,P(B | a)和它们的概率之间的关系是什么?用?表示三名同学可能抽取的结果全体,则它由三个基本事件组成,即?={yyy,.既然已知事件a必然发生,那么只需在a={yyy,yyy}的范围内考虑问题,即只yyy,yyy}有两个基本事件YYY和YYY。
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2. 1.2离散型随机变量的分布列教学目标:知识与技能:会求出某些简单的离散型随机变量的概率分布。
过程与方法:认识概率分布对于刻画随机现象的重要性。
情感、态度与价值观:认识概率分布对于刻画随机现象的重要性。
教学重点:离散型随机变量的分布列的概念 教学难点:求简单的离散型随机变量的分布列 授课类型:新授课 课时安排:2课时教 具:多媒体、实物投影仪 教学过程: 一、复习引入:1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量随机变量常用希腊字母ξ、η等表示2. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量3.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出若ξ是随机变量,b a b a ,,+=ξη是常数,则η也是随机变量 并且不改变其属性(离散型、连续型)请同学们阅读课本P 5-6的内容,说明什么是随机变量的分布列? 二、讲解新课:1. 分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为 x 1,x 2,…,x 3,…,ξ取每一个值x i (i =1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==,则称表 ξ x 1 x 2 … x i … P P 1 P 2 …P i…为随机变量的概率分布,简称的分布列2. 分布列的两个性质:任何随机事件发生的概率都满足:1)(0≤≤A P ,并且不可能事件的概率为0,必然事件的概率为1.由此你可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质:⑴P i ≥0,i =1,2,...; ⑵P 1+P 2+ (1)对于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的和 ⋅⋅⋅+=+==≥+)()()(1k k k x P x P x P ξξξ3.两点分布列:例1.在掷一枚图钉的随机试验中,令⎧⎨⎩1,针尖向上;X=0,针尖向下.如果针尖向上的概率为p ,试写出随机变量 X 的分布列.解:根据分布列的性质,针尖向下的概率是(1p -) .于是,随机变量 X 的分布列是 ξ 01 P1p -p像上面这样的分布列称为两点分布列.两点分布列的应用非常广泛.如抽取的彩券是否中奖;买回的一件产品是否为正品;新生婴儿的性别;投篮是否命中等,都可以用两点分布列来研究.如果随机变量X 的分布列为两点分布列,就称X 服从两点分布 ( two 一point distribution),而称p =P (X = 1)为成功概率.两点分布又称0一1分布.由于只有两个可能结果的随机试验叫伯努利( Bernoulli ) 试验,所以还称这种分布为伯努利分布.()q P ==0ξ, ()p P ==1ξ,10<<p ,1=+q p .4. 超几何分布列:例 2.在含有 5 件次品的 100 件产品中,任取 3 件,试求: (1)取到的次品数X 的分布列; (2)至少取到1件次品的概率.解: (1)由于从 100 件产品中任取3 件的结果数为310C ,从100 件产品中任取3件, 其中恰有k 件次品的结果数为3595kkC C -,那么从 100 件产品中任取 3 件,其中恰有 k 件次品的概率为35953100(),0,1,2,3k kC C P X k k C -===。
所以随机变量 X 的分布列是 X 0 123P035953100C C C 125953100C C C 215953100C C C 305953100C C C (2)根据随机变量X 的分布列,可得至少取到 1 件次品的概率 P ( X ≥1 ) = P ( X = 1 ) + P ( X = 2 ) + P ( X = 3 ) ≈0.138 06 + 0. 005 88 + 0. 00006 = 0. 144 00 .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 件次品数,则事件 {X=k }发生的概率为(),0,1,2,,k n k M N MnNC C P X k k m C --===,其中min{,}m M n =,且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈.称分布列X 01… mP0n M N M n N C C C - 11n M N MnNC C C -- …m n m M N MnNC C C --为超几何分布列.如果随机变量 X 的分布列为超几何分布列,则称随机变量 X 服从超几何分布( hypergeometriC distribution ) .例 3.在某年级的联欢会上设计了一个摸奖游戏,在一个口袋中装有10个红球和20个白球,这些球除颜色外完全相同.一次从中摸出5个球,至少摸到3个红球就中奖.求中奖的概率.解:设摸出红球的个数为X ,则X 服从超几何分布,其中 N = 30 , M=10, n=5 .于是中奖的概率P (X ≥3 ) = P (X =3 ) + P ( X = 4 )十 P ( X = 5 )=353454555103010103010103010555303030C C C C C C C C C ------++≈0.191. 思考:如果要将这个游戏的中奖率控制在55%左右,那么应该如何设计中奖规则?()nN k k N k m C C C k P /-==ξ例4.已知一批产品共 件,其中 件是次品,从中任取 件,试求这 件产品中所含次品件数 的分布律。
解 显然,取得的次品数 只能是不大于 与 最小者的非负整数,即 的可能取值为:0,1,…,min{,}M n ,由古典概型知(),0,1,2,,k n k M N MnNC C P X k k m C --=== 此时称 服从参数为(,,)N M n 的超几何分布。
注 超几何分布的上述模型中,“任取 件”应理解为“不放回地一次取一件,连续取 件”.如果是有放回地抽取,就变成了 重贝努利试验,这时概率分布就是二项分布.所以两个分布的区别就在于是不放回地抽样,还是有放回地抽样.若产品总数 很大时,那么不放回抽样可以近似地看成有放回抽样.因此,当 时,超几何分布的极限分布就是二项分布,即有如下定理. 定理 如果当时,Mp N→,那么当 时(不变),则(1)k n k k k n k M N MN nNC C C p p C ---→-。
由于普阿松分布又是二项分布的极限分布,于是有:超几何分布 二项分布 普阿松分布.例5.一盒中放有大小相同的红色、绿色、黄色三种小球,已知红球个数是绿球个数的两倍,黄球个数是绿球个数的一半.现从该盒中随机取出一个球,若取出红球得1分,取出黄球得0分,取出绿球得-1分,试写出从该盒中取出一球所得分数ξ的分布列.分析:欲写出ξ的分布列,要先求出ξ的所有取值,以及ξ取每一值时的概率. 解:设黄球的个数为n ,由题意知绿球个数为2n ,红球个数为4n ,盒中的总数为7n . ∴ 7474)1(===n n P ξ,717)0(===n n P ξ,7272)1(==-=n n P ξ. 所以从该盒中随机取出一球所得分数的分布列为ξ1-1P7471 72 说明:在写出ξ的分布列后,要及时检查所有的概率之和是否为1. 例6ξ 4 5 6 7 8 9 10 P0.020.040.060.090.280.290.22求此射手“射击一次命中环数≥7”的概率. 分析:“射击一次命中环数≥7”是指互斥事件“ξ=7”、“ξ=8”、“ξ=9”、“ξ=10”的和,根据互斥事件的概率加法公式,可以求得此射手“射击一次命中环数≥7”的概率. 解:根据射手射击所得的环数ξ的分布列,有P (ξ=7)=0.09,P (ξ=8)=0.28,P (ξ=9)=0.29,P (ξ=10)=0.22. 所求的概率为 P (ξ≥7)=0.09+0.28+0.29+0.22=0.88 四、课堂练习:某一射手射击所得环数ξ分布列为ξ4 5 6 7 8 9 10 P0.020.040.060.090.280.290.22求此射手“射击一次命中环数≥7”的概率解:“射击一次命中环数≥7”是指互斥事件“ξ=7”,“ξ=8”,“ξ=9”,“ξ=10”的和,根据互斥事件的概率加法公式,有:P (ξ≥7)=P (ξ=7)+P (ξ=8)+P (ξ=9)+P (ξ=10)=0.88注:求离散型随机变量ξ的概率分布的步骤: (1)确定随机变量的所有可能的值x i (2)求出各取值的概率p(ξ=x i )=p i(3)画出表格五、小结 :⑴根据随机变量的概率分步(分步列),可以求随机事件的概率;⑵两点分布是一种常见的离散型随机变量的分布,它是概率论中最重要的几种分布之一 离散型随机变量的超几何分布六、课后作业:七、板书设计(略)八、课后记: 预习提纲:⑴什么叫做离散型随机变量ξ的数学期望?它反映了离散型随机变量的什么特征? ⑵离散型随机变量ξ的数学期望有什么性质?。