高考数学概率与统计知识点
2024高考数学压轴题——概率与统计高考常见题型解题思路及知识点总结
2024高考数学压轴题——概率与统计高考常见题型解题思路及知识点总结2024高考数学压轴题——概率与统计的挑战与应对随着高考的临近,数学科目的复习也进入了关键阶段。
2024年的高考数学压轴题将会涉及到概率与统计的内容,这不仅考察学生的基本数学知识,更侧重于考察学生的逻辑思维能力、实际应用能力和问题解决能力。
本文将针对这一部分的常见题型、解题思路和知识点进行总结,希望能为广大考生提供一些帮助和指导。
一、常见题型的解题思路1、概率计算:在解决概率计算问题时,学生需要明确事件的独立性、互斥性和概率公式的应用。
尤其是古典概率和条件概率的计算,需要学生熟练掌握。
对于涉及多个事件的概率计算,学生需要理清事件的关联关系,采用加法、乘法或全概率公式进行计算。
2、随机变量及其分布:这部分要求学生掌握离散型和连续型随机变量的分布律及分布函数,理解并掌握几种常见的分布,如二项分布、泊松分布和正态分布等。
对于随机变量的数字特征,如期望、方差和协方差等,学生需要理解其含义并掌握计算方法。
3、统计推断:在统计推断问题中,学生需要掌握参数估计和假设检验的基本方法。
对于点估计,学生需要理解矩估计法和最大似然估计法的原理,并能够进行计算。
对于假设检验,学生需要理解显著性检验的原理,掌握单侧和双侧检验的方法。
4、相关与回归分析:相关与回归分析要求学生能够读懂散点图,理解线性相关性和线性回归的概念,掌握回归方程的拟合方法和拟合优度的评估方法。
二、概率与统计的相关知识点总结1、概率的基本概念:事件、样本空间、事件的概率、互斥事件、独立事件等。
2、随机变量及其分布:离散型随机变量和连续型随机变量,二项分布、泊松分布和正态分布等。
3、统计推断:参数估计、假设检验、点估计、置信区间、单侧和双侧检验等。
4、相关与回归分析:线性相关性和线性回归的概念,回归方程的拟合方法和拟合优度的评估方法。
三、示例分析下面我们通过一个具体的示例来演示如何分析和解决一道概率与统计的压轴题。
专题九 概率与统计——高考数学公式定律速记清单
专题九 概率与统计——高考数学公式定律速记清单(一)排列组合与二项式定理 1.分类加法计数原理完成一件事有两类不同方案,在第1类方案中有m 种不同的方法,在第2类方案中有n 种不同的方法,那么完成这件事共有N =m +n 种不同的方法. 2.分步乘法计数原理完成一件事需要两个步骤,做第1步有m 种不同的方法,做第2步有n 种不同的方法,那么完成这件事共有N =m ×n 种不同的方法. 3.两个计数原理的比较4.排列、组合的应用 (1)排列数公式:)!(1)(2)(1)(,,,.()!m n n A n n n n m m n m n n m *=--⋯-+=∈-N 这里且 (2)组合数公式:)(1)(2)(1)!C (,,N ,!!()!m n n n n n m n m n m n m m n m *---+==∈-这里且5.二项式定理:①定理内容:()n a b +=()0111C C C C n n k n n n n n n b n a ab a k k b n --*+++++∈N②通项公式:1k n k k k n T C a b -+=. 6.组合数的性质:①C m n =C n mn-; ②11C m m n nm n C C -++=;③01C +C ++C =2n nn n n ⋅⋅⋅;④111++C m m m n n m m n C C C +-+⋅⋅⋅=+.7.二项式系数的有关性质:①二项展开式中,偶数项的二项式系数的和等于奇数项的二项式系数的和,即13502412n n n n n n n C C C C C C -+++=+++=.②若2012()n n f x a a x a x a x =++++,则f (x )展开式中的各项系数和为f (1), 奇数项系数和为024(1)(1)2f f a a a +-+++=, 偶数项系数之和为135(1)(1)2f f a a a --+++=. (二)概率,随机变量及分布列 1.随机事件的概率(1)随机事件的概率范围:()01P A ≤≤; 必然事件的概率为1;不可能事件的概率为0.2.古典概型的概率 P (A )=A 中所含的基本事件数基本事件总数3.条件概率在事件A 发生的条件下事件B 发生的概率:()()|)(P AB P B A P A = . 4..互斥事件与对立事件(1)对立事件是互斥事件,互斥事件未必是对立事件.(2)如果事件A ,B 互斥,那么事件A B ⋃发生(即A ,B 中有一个发生)的概率,等于事件A ,B 分别发生的概率的和,即()()()P A B P A P B ⋃=+.这个公式称为互斥事件的概率加法公式.(3)在一次试验中,对立事件A 和A 不会同时发生,但一定有一个发生,因此有P()=A 1-P (A ).5..相互独立事件同时发生的概率若A ,B 为相互独立事件,则()()()P AB P A P B =. 6..独立重复试验如果事件A 在一次试验中发生的概率是p ,那么它在n 次独立重复试验中恰好发生k 次的概率为()C (1),0,1,2,,k k n kn nP k p p k n --==.7.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 )=k n k M N MnNC C C --,0,1,2k m ⋯=,,,其中{}m min M n =,,且*n N M N n M N ≤≤∈N ,,,,.此时称随机变量X 服从超几何分布.超几何分布的模型是不放回抽样,超几何分布中的参数是M ,N ,n . (三)离散型随机变量的分布列 1. 离散型随机变量的分布列(1)设离散型随机变量X 可能取的值为12i n x x x x X ⋯⋯,,,,,,取每一个值x i 的概率为()i i P X x p ==,则称表:(2)1122i i n n E X x p x p x p x p ⋯⋯()=+++++为X 的均值或数学期望(简称期望),反应X 的平均水平.(3)D (X )()12()i i i n x E X p ==∑-⋅为随机变量X 的方差.X 的离散程度.2.正态分布正态曲线的定义:函数()22()2x x μσμϕσ--,,()x ∈∞∞-,+,其中实数μ和σ(σ>0)为参数,我们称φμ,σ(x )的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线. 3.重要公式与性质(一)离散型随机变量X 的分布列具有两个性质12011,)2,(3i i n p p p p p i n ≥⋯⋯⋯①,②+++++==,,.(二)期望与方差的性质(1)()()2()()()E aX b aE X b D aX b a D X a b +=+;+=,为常数; (2)()()1()()X B n p E X np D X np p ~,,则=,=-;(3)X 服从两点分布,则()()(1)E X p D X p p =,=-. (三)正态曲线的性质(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 μ= (4)曲线与x 轴之间的面积为1;(5)当σ一定时,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.(四)正态分布的三个常用数据0.6826220.954()()()4330.9974P X P X P X μσμσμσμσμσμσ<≤<≤<≤-+=;-+=;-+=. (四)统计与统计案例 1.抽样方法三种抽样方法包括:简单随机抽样 、系统抽样、分层抽样 2.统计图表在频率分布直方图中:①各小矩形的面积表示相应各组的频率,各小矩形的高=频率组距; ②各小矩形面积之和等于1;③中位数左右两侧的直方图面积相等,因此可以估计其近似值. 3.样本的数字特征(1)众数:在样本数据中,出现次数最多的那个数据.中位数:样本数据中,将数据按大小排列,位于最中间的数据.如果数据的个数为偶数,就取中间两个数据的平均数作为中位数;(2)样本平均数=11211=()nn i i x x x x x n n ⋯∑+++=;(3)样本方差22222=11211[()()()]()n i n i x s x x x x x x x n n ⋯∑=-+-++-=-;(4)样本标准差s .(5)现实中总体所包含的个体数往往较多,总体的平均数与标准差、方差是不知道(或不可求)的,所以我们通常用样本的平均数与标准差、方差来估计总体的平均数与标准差、方差.(6)平均数反映了数据取值的平均水平,标准差、方差描述了一组数据围绕平均数波动的大小.标准差、方差越大,数据的离散程度越大,越不稳定. 4. 变量间的相关关系(1)利用散点图可以初步判断两个变量之间是否线性相关.如果散点图中的点从整体上看大致分布在一条直线的附近,我们说变量x 和y 具有线性相关关系. (2)用最小二乘法求回归直线的方程设线性回归方程为ˆˆˆy bx a =+,则()()()111112221ˆˆˆi i i i i n ni i i n n x x y y x y nxy b x x x nx a y bx--==⎧∑--∑-⎪==⎪⎨∑-∑-⎪⎪=-⎩.注意:回归直线一定经过样本的中心点(,)x y ,据此性质可以解决有关的计算问题. 5.回归分析()()1i i i x x y y r =∑--=叫做相关系数.相关系数用来衡量变量x 与y 之间的线性相关程度;|r |≤1,且|r |越接近于1,相关程度越高,|r |越接近于0,相关程度越低.6.独立性检验假设有两个分类变量X 和Y ,它们的取值分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},其样本频数列联表(称为2×2列联表)为则2()()()()()()a b c d ad bc a b c d a c b K d +++-++++=,若2 3.841K >,则有95%的把握说两个事件有关; 若2 6.635K >,则有99%的把握说两个事件有关; 若2 2.706K <,则没有充分理由认为两个事件有关.。
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。
高考数学中的概率统计关键知识点总结
高考数学中的概率统计关键知识点总结在高考数学中,概率统计是一个重要的考点之一。
学习概率统计并掌握其关键知识点,不仅有助于我们在考试中拿到好成绩,还可以在日常生活中帮助我们更好地理解和运用概率统计知识。
本文将总结高考数学中概率统计的关键知识点,希望能对广大考生有所帮助。
一、基本概率知识概率是指某个事件在所有可能事件中发生的可能性大小,通常用一个介于0和1之间的小数来表示。
在概率计算中,我们需要掌握以下知识点:1.样本空间和事件:在一个随机试验中,所有可能结果构成的集合称为样本空间。
样本空间中的个体称为样本点。
事件是样本空间的一个子集,是由若干个样本点组成的。
2.事件的概率:事件A发生的概率P(A)定义为A中样本点数与样本空间中样本点总数之比。
3.互斥事件:如果两个事件A、B没有共同的样本点,则称它们是互斥事件。
4.独立事件:如果两个事件A、B的发生互不影响,则称它们是独立事件。
二、离散型随机变量离散型随机变量是指只能取一些有限或者可数个值的变量。
在学习离散型随机变量时,需要注意以下知识点:1.随机变量:设X是一个随机变量,其所有可能取值构成一个集合,称为随机变量X的全体取值,简称X的取值集。
2.概率函数:对于离散型随机变量X,其取值集为{x1,x2,...,xn},其概率函数为f(x)=P(X=xi),i=1,2,...n。
其中,f(x)满足以下两个条件:非负性,即f(x)>=0;归一性,即sum[f(xi)]=1。
3.数学期望:对于离散型随机变量X,其数学期望定义为:E(X)=sum[xi*f(xi)], i=1,2,...,n。
三、连续型随机变量连续型随机变量是指可以取得任意一个实数的变量。
学习连续型随机变量时,有以下知识点需要注意:1.概率密度函数:对于连续型随机变量X,其概率密度函数f(x)满足以下两个条件:非负性,即f(x)>=0;积分为1,即integral(f(x))dx=1。
概率与统计(理科)
概率与统计(理科)一、高考考试内容离散型随机变量的分布列,离散型随机变量的期望和方差。
抽样方法、总体分布的估计、正态分布、线性回归。
二、考试要求:(1)了解离散型随机变量的意义,会求某些简单的离散型随机变量的分布列。
(2)了解离散型随机变量的期望值、方差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望值、方差。
(3)会用随机抽样,系统抽样,分层抽样等常用的抽样方法从总体中抽取样本。
(4)会用样本频率分布去估计总体分布。
(5)了解正态分布的意义及主要性质。
(6)了解线性回归的方法和简单应用。
三、应试策略1、正确理解有关概念。
(1)随机试验与随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件叫随机事件;条件每实现一次,叫做一次试验;如果试验结果预先无法确定,这种试验叫做随机试验。
(2)频率与概率:对于一个事件来说概率是一个常数;频率则随着试验次数的变化而变化,试验次数越多,频率就越接近于事件的概率。
(3)互斥事件与对立事件:对立事件一定是互斥事件,但互斥事件不一定是对立事件。
(4)互斥事件与相互独立事件:不可能同时发生的事件叫互斥事件,而相互独立事件则是指两个事件是否发生与否相互之间没有影响。
2、公式的应用(1)常用公式 ①等可能事件的概率:基本事件总数中所含基本事件数A n m A P ==)( ②互斥事件的概率:)()()(B P A P B A P +=+③对立事件的概率:1)()()(____=+=+A P A P A A P④相互独立事件的概率:)()()(B P A P B A P ⋅=⋅⑤n 次独立重复试验中事件A 恰好发生k 次的概率:k n k k n n P P C k P --=)1()((2)注意事项:①每个公式都有成立的条件,若不满足条件,则这些公式将不再成立。
②对于一个概率问题,应首先弄清它的类型,不同的类型采用不同的计算方法,一般题中总有关键语说明其类型,对于复杂问题要善于进行分解,或者运用逆向思考的方法。
高二数学--概率与统计-(1)
高二数学 概率与统计考试要求1.统计(1)随机抽样① 理解随机抽样的必要性和重要性.② 会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本;了解分层抽样和系统抽样方法. (2)总体估计① 了解分布的意义和作用,会列频率分布表,会画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图,理解它们各自的特点.② 理解样本数据标准差的意义和作用,会计算数据标准差. ③ 能从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并作出合理的解释. ④ 会用样本的频率分布估计总体分布,会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征,理解用样本估计总体的思想.⑤ 会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题. (3)变量的相关性① 会作两个有关联变量的数据的散点图,会利用散点图认识变量间的相关关系. ② 了解最小二乘法的思想,能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程. 不要求记忆线性回归方程系数公式()()()1122211,nniiiii i nniii i x ynx y xxyyb a y bxxnxxx-------===---∑∑∑∑用最小二乘法求线性回归方程系数公式:7.概率(1)事件与概率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. (2)古典概型①理解古典概型及其概率计算公式.②会计算一些随机事件所含的基本事件数及事件发生的概率. (3)随机数与几何概型①了解随机数的意义,能运用模拟方法估计概率. ②了解几何概型的意义.1.课本概念与定理详解(1)随机抽样①简单随机抽样特点为从总体中逐个抽取,适用范围:总体中的个体数较少. ②系统抽样特点是将总体均分成几部分,按事先确定的规则在各部分中抽取,适用范围:总体中的个体数较多.③分层抽样特点是将总体分成几层,分层进行抽取,适用范围:总体由差异明显的几部分组成.(2)众数、中位数、平均数①众数:在样本数据中,出现次数最多的那个数据.②中位数:在样本数据中,将数据按大小排列,位于最中间的数据.如果数据的个数为偶数,就取中间两个数据的平均数作为中位数.在直方图中取频率为0.5处的频数。
高考数学中的概率与统计
高考数学中的概率与统计在高考数学中,概率与统计是两个非常重要的概念。
概率是指某件事情发生的可能性,而统计则是通过数据分析找出事情的规律。
本文将介绍高考中的概率和统计内容,以及对于考生应该如何应对这些考点。
一、概率概率是高考数学中的重点之一,它涉及到很多基本概念和计算方法。
我们先来看看常见的概率问题:1. 定义概率:概率是指某事件发生的可能性,通常用一个介于0 到 1 之间的数字表示。
比如说,掷一枚骰子,出现 1 的概率是1/6,出现偶数的概率是 3/6=1/2。
2. 事件的互斥:如果两个事件不能同时发生,就称它们互斥。
比如说,掷一枚骰子,出现 1 和出现 2 是互斥的事件。
此时它们的概率可以简单地相加。
3. 事件的独立:如果两个事件的发生不会互相影响,就称它们独立。
比如说,掷两枚骰子,第一枚出现 1 的概率是 1/6,第二枚出现 2 的概率也是 1/6。
此时出现 1 和 2 的概率就是它们的乘积。
4. 条件概率:条件概率是指在已知一个事件发生的情况下,另一个事件发生的可能性。
比如说,从一副扑克牌中取出一张牌,它是红桃的概率是 1/4,如果告诉你它是一张面值为 A 的牌,那么这张牌是红桃的概率就变成了 1/2。
考生在备考概率时,需要将这些基本概念掌握清楚,并能够结合具体问题来进行计算。
此外,还需要注意一些细节问题,比如说事件是否独立、概率的范围等等。
二、统计统计是高考数学中的另一个重要考点,它用来描述数据的分布规律和相关性。
常见的统计问题有:1. 统计指标:统计学有很多指标,比如说平均数、中位数、众数、标准差等等。
这些指标用来描述数据的各种特征,可以通过计算得出。
2. 直方图:直方图是一种常用的数据可视化工具。
它将一段数据区间划分为若干个子区间,并计算每个子区间的数据量,然后将它们用矩形图形表示出来。
通过直方图可以看出数据的分布规律,比如说是否呈正态分布等等。
3. 散点图:散点图可以用来表示两个变量之间的关系。
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。
高考数学概率与统计:随机变量与二项分布
高考数学概率与统计:随机变量与二项分布在高考数学中,概率与统计一直是重要的考点之一,而随机变量与二项分布更是其中的关键内容。
对于许多同学来说,这部分知识可能会感到有些抽象和难以理解,但只要我们掌握了其基本概念和原理,就能轻松应对相关的题目。
首先,让我们来了解一下什么是随机变量。
简单来说,随机变量就是用来表示随机试验结果的变量。
比如说,抛一枚硬币,结果可能是正面或反面,如果我们用 X 表示抛硬币的结果,当正面时 X=1,反面时 X=0,那么 X 就是一个随机变量。
随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。
离散型随机变量的取值是可以一一列举出来的,就像刚才抛硬币的例子;而连续型随机变量的取值则是充满某个区间的,比如测量一个物体的长度,其长度值可以在一个范围内连续变化。
在了解了随机变量的基本概念后,我们来重点探讨一下二项分布。
二项分布是一种常见的离散型概率分布。
想象一下,进行 n 次独立重复的试验,每次试验只有两种可能的结果,比如成功或失败,且每次试验成功的概率都为 p,失败的概率为 1 p。
那么在这 n 次试验中,成功的次数 X 就服从二项分布,记作 X ~ B(n, p)。
为了更好地理解二项分布,我们来看一个具体的例子。
假设有一道选择题,有四个选项,其中只有一个是正确答案。
某同学完全靠猜测来答题,每次猜对的概率为 025。
现在他要做 10 道这样的选择题,那么他猜对的题目数量 X 就服从二项分布 B(10, 025)。
那么,如何计算二项分布的概率呢?我们有一个公式:P(X = k) =C(n, k) p^k (1 p)^(n k) ,其中 C(n, k) 表示从 n 个元素中选取 k 个元素的组合数。
比如说,在刚才的例子中,要计算他猜对 3 道题的概率,就是 P(X= 3) = C(10, 3) 025^3 075^7 。
二项分布有一些重要的性质和特点。
比如,它的均值(也就是期望)为 E(X) = np ,方差为 D(X) = np(1 p) 。
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。
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。
高中数学统计知识点高中数学概率与统计
高中数学统计知识点高中数学概率与统计
高中数学统计知识点包括以下内容:
1. 数据的收集和整理:包括原始数据的收集和整理,如问卷调查、实验结果等。
2. 描述统计:用于对数据进行总结和描述的方法,包括平均数、中位数、众数、极差、标准差等。
3. 概率:研究随机事件发生的可能性的数学分支,包括基本概念、概率的计算方法和
性质。
4. 概率分布:描述随机变量取值与相应概率的分布,包括离散型随机变量和连续型随
机变量的分布。
5. 统计推断:从样本数据中推断总体的特征的方法,包括点估计和区间估计。
6. 假设检验:用于推断总体参数的假设检验方法,包括单样本检验、双样本检验和相
关性检验等。
7. 相关分析:研究两个或多个变量之间关系的方法,包括相关系数和回归分析等。
8. 抽样调查:从总体中随机选择样本进行调查和统计分析的方法,包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。
以上是高中数学概率与统计的主要知识点,通过掌握这些知识,可以进行数据的整理
和分析,并进行相关的统计推断和假设检验。
新高考概率统计知识点
新高考概率统计知识点新高考是指我国自2014年开始试行的高考改革方案,其目的是全面促进学生素质的综合发展。
其中,概率统计成为新高考数学科目中重要的一部分。
下面将介绍一些与概率统计相关的知识点。
一、概率的基本概念概率是指事物发生的可能性大小,通常用数字来表示。
例如,掷一颗骰子,出现点数1的概率是1/6。
在概率统计中,常常涉及各种事件的概率计算,如何准确地计算概率是非常关键的。
二、概率的加法和乘法规则在概率统计中,有两个基本的计算规则,分别是概率的加法规则和乘法规则。
概率的加法规则用于计算两个事件中至少一个事件发生的概率。
例如,抛一次硬币,出现正面或反面的概率是1/2 + 1/2 = 1。
概率的乘法规则用于计算两个事件同时发生的概率。
例如,在一副52张的扑克牌中,从中任意抽取2张,同时是红心牌的概率是(13/52) * (12/51) = 1/17。
三、条件概率与独立性条件概率是指在已知一些信息的情况下,某个事件发生的概率。
例如,在一堆牌中,已知第一张牌是红心的情况下,第二张牌是红心的概率是(25/51)。
独立性是指两个事件之间的发生没有关联。
当两个事件是独立的时候,它们的联合概率等于各自概率的乘积。
例如,从一副牌中抽取两张牌,第一张牌是红心的概率为(1/2),第二张牌也是红心的概率为(1/2),两者同时发生的概率为(1/2) * (1/2) = 1/4。
四、随机变量与概率分布随机变量是指可随机取值的变量,在概率统计中常用大写字母表示。
概率分布是随机变量取值的概率情况。
常见的概率分布有离散型概率分布和连续型概率分布。
离散型概率分布用于描述离散变量的取值情况,例如二项分布、泊松分布等。
连续型概率分布用于描述连续变量的取值情况,例如正态分布、指数分布等。
五、大数定律与中心极限定理大数定律是概率统计中的重要定律之一,它指出随着样本容量的增加,样本均值将趋近于总体均值。
中心极限定理是概率统计中的另一个重要定理,它指出在一定条件下,多个相互独立的随机变量的和或均值的分布将趋近于正态分布。
统计概率高考知识点总结
统计概率高考知识点总结统计概率是高考数学中的重要知识点之一,它涉及到概率的计算、问题的解决以及对数据的分析等等。
本文将以总结的方式,从概率基本概念到常见题型,全面介绍统计概率的考点。
一、基本概念与定义1. 概率的定义:概率是指某个事件发生的可能性的大小,通常用一个介于0和1之间的值来表示。
若事件A发生的概率为P(A),则0≤P(A)≤1。
2. 事件与样本空间:样本空间是指一个随机试验中所有可能结果的集合,通常用S表示。
而事件是指样本空间S的一个子集,表示了试验中所关心的结果。
3. 事件的互斥与独立:两个事件互斥是指它们不能同时发生,而独立是指一个事件的发生不影响另一个事件发生的可能性。
二、概率计算方法1. 古典概率:对于一个有限样本空间,每个样本发生的概率相等时,可以用古典概率计算。
公式为P(A)=事件A包含的样本数/样本空间的样本总数。
2. 几何概率:对于连续的样本空间,可以使用几何概率计算。
首先确定事件的范围,然后计算其在总样本空间中的比例。
3. 频率概率:通过实验证明一个事件发生的频率逼近其概率。
4. 条件概率:事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率,记作P(A|B)。
计算公式为P(A|B)=P(AB)/P(B)。
5. 乘法定理与加法定理:乘法定理是指两个事件同时发生的概率等于各自概率的乘积。
加法定理是指两个互斥事件同时发生的概率等于各自概率之和。
三、常见题型1. 排列组合与概率:通过排列组合的方法来计算某个事件发生的概率。
如计算从n个元素中取出r个的组合数C(n,r),再除以总的可能数。
2. 生日悖论:假设有23个人在同一天生日的概率有多大?通过利用概率计算方法可以推断出令人惊讶的结果。
3. 事件的独立性:判断两个或多个事件是否独立,可以通过计算它们的条件概率或使用乘法定理验证。
4. 贝叶斯定理:用于计算在已知某一次试验前提下,另一次试验发生某个事件的概率。
四、概率统计与数据分析1. 频率分布表:通过统计数据的频率分布表,可以了解到数据的集中趋势、离散程度等信息。
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。
高考数学概率与统计部分知识点梳理
高考复习专题之:概率与统计一、概率:随机事件A 的概率是频率的稳定值,反之,频率是概率的近似值.P (A )=O ;注:求随机概率的三种方法: (-)枚举法例1如图1所示,有一电路A3是由图示的开关控制,闭合a ,b, c,d, e 五个开关中的任意两个开关,使电路形成通路.则使电路形成通路的概率是 ________ .分析:要计算使电路形成通路的概率,列举出闭合五个开关中的任意两个可能出现的结果总数,从中找出能使电路形成通路的结果数,根据概率的意义计算即可。
解:闭合五个开关中的两个,可能出现的结果数有10种,分别是ab. ac 、ad 、ae 、be. bd. be. cd 、ce 、de, 英中能形成通路的有6种,所以p (通路)=—=-10 5评注:枚举法是求概率的一种重要方法,这种方法一般应用于可能出现 的结果比较少的事件的概率计算. (-)树形图法例2小刚和小明两位同学玩一种游戏•游戏规则为:两人各执“象、虎、鼠”三张牌,同时0出一张牌龙胜负, 英中象胜虎.虎胜鼠、鼠胜象,若两人所出牌相同,则为平局.例如,小刚岀象牌,小明出虎牌,则小刚胜:又 如,两人同时出象牌,则两人平局.如果用A 、B 、C 分别表示小刚的象、虎、鼠三张牌,用B,、G 分别表示小明 的象、虎、鼠三张牌,那么一次出牌小刚胜小明的概率是多少?分析:为了淸楚地看出小亮胜小刚的概率,可用树状图列出所有可能出现的结 果,并从中找出小刚胜小明可能出现的结果数。
解:画树状图如图树状图。
由树状图(树形图)或列表可知,可能出现的结果 有9种,而且每种结果岀现的可能性相同,苴中小刚胜小明的结果有3种.所 以P (—次出牌小刚胜小明)二13点评:当一事件要涉及两个或更多的因素时,为了不重不漏地列出所有可能的结 果,通过画树形图的方法来计算概率 (三)列表法例3将图中的三张扑克牌背面朝上放在桌而上,从中随机摸岀两张,并用这两张扑克牌上的数字组成一个两位 数.请你用画树形(状)图或列表的方法求:(1)组成的两位数是偶数的概率;(2)组成的两位数是6的倍数 的槪率. 分析:本题可通过列表的方法,列出所有可能组成的两位数的可能情况,然后再找岀组成的两位数是偶数的可能 情况和组成两位数小刚 小明小刚 小明开始图1ABC虫 1 5i Ci是6的倍数的可能情况。
高考数学概率知识点总结及解题思路方法
高考数学概率知识点总结及解题思路方法测试内容:随机事件的概率.等可能性事件的概率.互斥事件有一个发生的概率.相互独立事件同时发生的概率.独立重复试验.测试要求:(1)了解随机事件的发生存在着规律性和随机事件概率的意义.(2)了解等可能性事件的概率的意义,会用排列组合的根本公式计算一些等可能性事件的概率.(3)了解互斥事件、相互独立事件的意义,会用互斥事件的概率加法公式与相互独立事件的概率乘法公式计算一些事件的概率.(4)会计算事件在n次独立重复试验中恰好发生6次的概率.§11.概率知识要点1.概率:随机事件A的概率是频率的稳定值,反之,频率是概率的近似值.2.等可能事件的概率:如果一次试验中可能出现的结果有年n个,且所有结果出现的可能性都相等, 那么,每一个根本领件的概率都是工,如果某个事件A包含的结果有m个,那么事件A的概率P(A)=m. n n 3.①互斥事件:不可能同时发生的两个事件叫互斥事件.如果事件A、B互斥,那么事件A+B发生(即A、B中有一个发生)的概率,等于事件A、B分别发生的概率和,即P(A+B)=P(A)+P(B),推广:P(A i A2*-F A n) =P(A i) P(A2)+-F P(A n).②对立事件:两个事件必有一个发生的互斥事件叫对立事件.例如:从1〜52张扑克牌中任取一张抽到红桃〞与抽到黑璘:耳为互斥事旦不件,由于其中一个不可能同时发生,但又不能保证其中一个必仁故不是对立事件.而抽到红色牌〞与抽到黑色牌互为对立事件,由于其中一个必发生.注意:i.对立事件的概率和等于1:P(A)+P(A)=P(A+M=1.ii.互为对立的两个事件一定互斥,但互斥不一定是对立事件.③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.如果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,即P(A B)=P(A) P(B).由此,当两个事件同时发生的概率P (AB)等于这两个事件发生概率之和,这时我们也可称这两个事件为独立事件.例如:从一副扑克牌(52张)中任抽一张设A:抽到老K" ;B:抽到红牌〞那么A应与B互为独立事件[看上去A与B有关系很有可能不是独立事件,但P(A)=&=」P(B)=26 J,P(A) P(B)=」.又事件AB表示既52 13 52 2 26抽到老K对抽到红牌〞即抽到红桃老K或方块老K〞有P(A B)=Z=」, 52 26因止匕有P(A) P(B) =P(A B).推广:假设事件A I,A2,…,A n相互独立,那么P(A i A2…A n)=P(A i) P(A2)…P(A n). 注意:i. 一般地,如果事件A与B相互独立,那么A与B,A与B, A 与B也都相互独立.ii.必然事件与任何事件都是相互独立的iii.独立事件是对任意多个事件来讲,而互斥事件是对同一实验来讲的多个事件,且这多个事件不能同时发生,故这些事件相互之间必然影响,因此互斥事件一定不是独立事件.④独立重复试验:假设n次重复试验中,每次试验结果的概率都不依赖于其他各次试验的结果,那么称这n次试验是独立的.如果在一次试验中某事件发生的概率为P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率:P n(k) Cp k(1—P)n£4.对任何两个事件都有P(A +B) =P(A) +P(B) -P(A B)第十二章-概率与统计测试内容:抽样方法.总体分布的估计.总体期望值和方差的估计.测试要求:(1) 了解随机抽样了解分层抽样的意义,会用它们对简单实际问题进行抽样.(2)会用样本频率分布估计总体分布.(3)会用样本估计总体期望值和方差.国2.概率与统计知识要点一、随机变量.1.随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件: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.它就被称为一个随机试验.2.离散型随机变量:如果对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量 .假设E是一个随机变量,a, b是常数.那么n=a2+b也是一个随机变量.一般地,假设已是随机变量,f(x)是连续函数或单调函数,那么f©也是随机变量也就是说, 随机变量的某些函数也是随机变量.设离散型随机变量已可能取的值为:X1,X2,…,X i,…E取每一个值X i(i=l,2,…)的概率P( j)=P i,那么表称为随机变量E的概率分布,简称E 的分布列.有性质①PiM=1,2,…;②P1+P2什+Pi l =1 .注意:假设随机变量可以取某一区间内的一切值, 这样的变量叫做连续型随机变量.例如:3[0,5]即E可以取0〜5之间的一切数,包括整数、小数、无理数.3.⑴二项分布:如果在一次试验中某事件发生的概率是巳那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是:P(E =k) =c n P k q n〞[其中k =0,1,…,n, q =1 — P]于是得到随机变量2的概率分布如下:我们称这样的随机变量已服从二项分布,记作七~B (np),其中n, P为参数,并记Ckp k q n*=b(k;n P). ⑵二项分布的判断与应用.①二项分布,实际是对n次独立重复试验.关键是看某一事件是否是进行n次独立重复,且每次试验只有两种结果,如果不满足此两条件, 随机变量就不服从二项分布.②当随机变量的总体很大且抽取的样本容量相对于总体来说又比拟小,而每次抽取时又只有两种试验结果, 此时可以把它看作独立重复试验,利用二项分布求其分布列.4.几何分布:2=k 〞表示在第k次独立重复试验时,事件第一次发生, 如果把k 次试验时事件A发生记为A k ,事A不发生记为A k,P(A k)=q , 那么P(\k) =P(8?…A;1AJ .根据相互独立事件的概率乘法分式:P(甘)=P(A I)P(A2)…P(A k^P(A k)才与(k =1,2,3,…)于是得到随机变量已的概率分布列.5.⑴超几何分布:一批产品共有N件,其中有M (M<N)件次品,今抽取n(1 WnEN)件,那么其中的次品数已是一离散型随机变量,分布列k n -k为P k) =£里1 (04MM,0 Mn _k MN _M).〔分子是从M件次品中取k件, C N从N-M件正品中取n-k件的取法数,如果规定m<r时C m r=0,那么k的范围可以写为k=0, 1,…,n.〕⑵超几何分布的另一种形式:一批产品由a件次品、b件正品组成,k n _k今抽取n件(1WnWa+b那么次品数E的分布列为P&=k)=c a c b k=0,1,…,n.. C a b⑶超几何分布与二项分布的关系.设一批产品由a件次品、b件正品组成,不放回抽取n件时,其中次品数.艮从超几何分布.假设放回式抽取,那么其中次品数〞的分布列可如下求得:把a 他个产品编号,那么抽取n次共有(a+b)n个可能结果,等可能:W=k) 含c n a k b n」个结果, 故k k. n k i -PS =k 〕 =Cna b n- Hk 〔W 〕k 〔1—W 〕n ,k =0,12 …,n,即〞~ B 〔n,a 〕.[我们先为 k 〔a,b 〕a b a- b a b个次品选定位置,共c k 种选法;然后每个次品位置有a 种选法,每个 正品位置有b 种选法]可以证实:当产品总数很大而抽取个数不多时, p 〔、k 〕5t pW=k 〕,因此二项分布可作为超几何分布的近似,无放回抽样 可近似看作放回抽样. 二、数学期望与方差.1.期望的含义:一般地,假设离散型随机变量E 的概率分布为那么称MWP 1%2P 2+…以n P nA 为的数学期望或平均数、均值.数学期望又简称期望.数学期望反映了离散型随机变量取值的平均水平 2 .⑴随机变量〞=a U+b 的数学期望:E 〞 =E 〔a :+b 〕 =aE 巴+b ①当a=0时,E 〔b 〕 =b ,即常数的数学期望就是这个常数本身. ②当a=1时,E ^+b 〕=E C+b ,即随机变量已与常数之和的期望等于已的期望与这个常数的和.③当b=0时,E 〔a 与=aEj 即常数与随机变量乘积的期望等于这个常数 与随机变量期望的乘积为:(p + q = 1)⑷二项分布:E F.就/飞〞二印其分布列为'~B 〔n ,P 〕.〔P 为发⑵单点分布:P 〔 =1〕 =c .⑶两点分布: Et=c M1 =c其分布列为:E £=0M q +1M p =p ,其分布列生之的概率)⑸几何分布:E』1其分布列为一q(k,p). (P为发生E的概率) P3.方差、标准差的定义:当随机变量E的分布列为P(£=X k) =P k(k =1,2,…)时,那么称2小1上自、1十X2-EE)2P2平-十X n_E〞Pn +•为E的方差. 显然D U之0,故也=乒.v为E的根方差或标准差.随机变量E的方差与标准差都反映了随机变量E取值的稳定与波动,集中与离散的程度.D?越小,稳定性越高,波动越小.4.方差的性质.⑴随机变量〞=a£+b的方差D(n)=D(aE+b) =a2Dj (a、b均为常数) ⑵单点分布:D^=0其分布列为Array P( =1)=P⑶两点分布:D t = Pq其分布列为:(P+ q = 1)⑷二项分布:D ?';=nPq⑸几何分布:D = q2 P5.期望与方差的关系.⑴如果E U和E"者B存在,贝u E(t±n)=E t±E n⑵设已和“是互相独立的两个随机变量, 那么E(5)=E J E B D代+") = D t + D"⑶期望与方差的转化:D U E&(4)E(t-E it)=E(t)-E(E^)(由于E^为一常数)=E -E =0.三、正态分布.(根本不列入测试范围)1.密度曲线与密度函数:对于连续型随机变量总位于X轴上方,S落在任一区间[a,b)内的概率等于它与X轴.直线x=a与直线x=b所围成的曲边梯形的面积图像的函数f(x)叫做E 的密度函数,由于X"芭q ,+a c )b是必然事件,故密度曲线与x 轴所夹局部面积等于1. 2 .⑴正态分布与正态曲线:如果随机变量 S 的概率密度为:(X十)2f(x) = ^― e 24.(x w R, R ,o ■为常数,且仃为0),称E 服从参数为R ,o '的■. 2 二二正态分布,用0〜N(%r 2)表示.f(x)的表达式可简记为N(R Q 2),它的密度 曲线简称为正态曲线.⑵正态分布的期望与方差:假设七〜N(N/),那么已的期望与方差分别为: E -」,D -:,-2. ⑶正态曲线的性质.①曲线在x 轴上方,与x 轴不相交. ②曲线关于直线x "对称.③当x =N 时曲线处于最高点,当x 向左、向右远离时,曲线不断地降 低,呈现出 中间高、两边低〞的钟形曲线.④当x <N 时,曲线上升;当x>N 时,曲线下降,并且当曲线向左、 向右两边无限延伸时,以x 轴为渐近线,向x 轴无限的靠近.⑤当N 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;灯越小,曲线越 瘦高〞,表示总体的分布越集中. 3 .⑴标准正态分布:如果随机变量 s 的概率函数为x 2平(x)Jr Y x y 妁,那么称 已服从标准正态分布.即.〜N(0,i)有2 二y=f(x)(如图阴影局部)的曲线叫E 的密度曲线,力么其僦 xy邛(x)=p(£wx),中(x)=i_%»)求出,而 P (a< ^Wb)的计算那么是P(a Mb) =④(b) _^(a).注意:当标准正态分布的6(x)的X 取0时,有①(x)=0.5当①(x)的X 取大 于 0 的数时,有二(x) A0.5.比方曲0.5-N ) =0.0793Y0.5 贝U 0.5-. 如图.⑵正态分布与标准正态分布间的关系:假设 之〜用乩仃2)那么E 的分布通ISgg =0.5 Sa=0.5+S常用 F(x)表示,且有 p(?x) =F(x)=5(x -〃).(T4.⑴“金〞原那么.假设检验是就正态总体而言的,进行假设检验可归结为如下三步:①提出统计假设,统计假设里的变量服从正态分布 N(N Q 2).②确定一次试 验中的取值a 是否落入范围串-3G T , N+3m .③做出判断:如果 a W (N —3仃,N+3⑴,接受统计假设.如果a a (2—3仃,r+刘,由于这是小概率 事件,就拒绝统计假设.⑵“女〞原那么的应用:假设随机变量 已服从正态分布N (依2)那么已落在 (N-3Q ,N+3⑴内的概率为 99.7% 亦即落在(良-3G出+即之外的概率为 0.3%,此为小概率事件,如果此事件发生了,就说明此种产品不合 格(即E 不服从正态分布).▲必然小于0妗x线。
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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、则比较两名工人的技术水平的高低为 .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.。