概率分布与数学期望
期望与概率分布
期望与概率分布期望与概率分布数学期望的含义试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，最基本的数学特征之⼀。
他反应随机变量平均取值的⼤⼩，并不⼀定属于结果输出值集合⾥。
可以看做加权平均值，权重是结果的频率。
求⼀个随机变量的期望相当于求它所在分布的中⼼位置的横坐标（概率分布见下⽂）。
数学期望的性质设C为⼀个常数，X和Y是两个随机变量。
E(C)=C期望的期望是期望本⾝（期望是常数）。
E(CX)=CE(X)E(aX+bY)=a∗E(X)+b∗E(Y) 期望是线性函数。
X Y互相独⽴时，E(XY)=E(X)E(Y)举例：两个骰⼦掷出点数的期望：E(X)=∑ω∈ΩX(ω)Pr(ω)E(X)=136∗(2+12)+236∗(3+11)+336∗(4+10)+436∗(5+9)+536∗(6+8)+636∗7=7⼀个骰⼦掷出点数的期望：E(Y)=16∗1+16∗2+⋯+16∗6=3.5E(X)=2E(Y)期望与算数平均值的关系平均数是根据统计结果计算出来的算数平均值，与实验结果本⾝有关。
⽽数学期望是完全由随机变量的概率分布决定的，与实验结果本⾝⽆关。
例如掷骰⼦，平均数和你骰出的点数有关，期望值恒为 3.5。
实验的多少是可以改变平均数的，⽽在你的分布不变的情况下，期望是不变的。
弱⼤数定理：如果我们能进⾏⽆穷次随机实验并计算出其样本的平均数的话，那么这个平均数其实就是期望。
当然实际上根本不可能进⾏⽆穷次实验，但是实验样本的平均数会随着实验样本的增多越来越接近期望，就像频率随着实验样本的增多会越来越接近概率⼀样。
如果说概率是频率随样本趋于⽆穷的极限。
那么期望就是平均数随样本趋于⽆穷的极限。
什么是概率分布弄清这个⾸先需要知道以下芝⼠。
数据有哪些类型数据类型（统计学中称为随机变量）分为两种，离散型以及连续型。
可以想象成整点函数和函数，离散数据数据的取值是不连续的，例如掷骰⼦只有六种数值。
⼜如时间，能够⽆限分割，1.2 分钟，1.215 分钟... 它就是典型的连续数据。
概率分布中的期望与方差计算技巧
质量控制：在生产 过程中，方差用于 衡量产品质量的一 致性和稳定性，通 过控制产品质量指 标的方差来提高产
品质量
社会科学研究： 在社会科学研究 中，方差用于分 析调查数据的变 异性和不确定性， 以及比较不同样
本之间的差异
期望与方差在金融领域的应用
风险评估：用于衡量投资组合的风 险和预期收益
资本资产定价模型（CAPM）：用 于确定资产的预期收益率，并评估 市场风险
定义：离散概率 分布的方差是各 个可能结果与期 望值的差的平方 的期望值。
计算公式：方差 = Σ (p(x) * (x μ)²)，其中p(x) 是概率，μ是期 望值。
举例：假设一个随 机变量X只取两个 值，X=0的概率为 0.5，X=1的概率 为0.5，则方差 = (0.5 * (0 - μ)² + 0.5 * (1 - μ)²)。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
资产定价：为金融资产（如股票、 债券等）定价，以确定其内在价值
投资组合优化：通过期望和方差等 参数，选择最佳投资组合以最大化 预期收益并最小化风险
感谢您的观看
汇报人：XX
方差的定义
方差是衡量数据点与平均值之间离散程度的统计量。
方差计算公式为：方差 = Σ((数据点 - 平均值)^2) / 数据点个数。
方差的值越小，说明数据点越接近平均值，离散程度越小；方差的值越大，说明数据点离散程度越 大。
方差在概率分布中表示随机变量取值的不确定性程度。
离散概率分布的方差计算
注意事项：可能不是整数
连续概率分布的期望值计算
定义：连续概率分 布的期望值是所有 可能取值的加权平 均值，其中每个取 值的权重为其概率 密度函数在该点的
概率分布与数学期望
概率分布与数学期望例谈离数型随机变量概率分布与数学期望数学期望=每个个数X每个它的概率，再相加从2008年全国各省市高考数学试题中，概率统计考题，可谓“军书十二卷，卷卷有爷名”，显然它是高考的必考内容，特别是离散型随机变量概率分布与数学期望内容的考题分布极为广泛，确实是一个重要考点，但纵观其解法，可以归纳为定义法、公式法、分析法与变量推理法四种，2009年考生务必对上述四种解题方法引起高度重视，本文就其命题特点，解题规律作专题阐述，以飨读者。
一、定义法求解概率分布与数学期望定义法即根据随机事件的概率、随机变量、概率分布、数学期望的定义求解概率分布与数学期望的方法。
可使用本法解题的考题，一般以古典离散型概率为特征，它可直接利用排列组合的加法原理与乘法原理写出离散型随机变量概率的计算式，进而求得随机变量各值条件下的概率分布与数学期望。
此类题型解题思路明确，利用定义法求解，其方法容易掌握。
例1，（08浙江理）一个袋中装有若干个大小相同的黑球，白球和红球．已知从袋中任意摸出1；从袋中任意摸出2个球，得到黑球的概率是25．个球，至少得到1个白球的概率是79（1）若袋中共有10个球，（1）若袋中共有10个球，（ⅰ）求白球的个数；（ⅱ）从袋中任意摸出3个球，记得到白球的个数为ξ，求随机变量ξ的数学期望Eξ．（2）求证：从袋中任意摸出2个球，至少得到1．并指出袋中哪种颜色的个黑球的概率不大于710球个数最少．分析：本题是以古典概率为题材的高考题，由于从袋中摸球是有回放地摸球，且每次摸球都是互相独立的，系互不影响事件，所发生的概率是等可能的。
故可根据概率定义，利用排列组合计算方法求解随机变量各值的概率。
解：袋中共有10个球，且至少得到1个白球7，设其中有X个白球，我们将至少得到的概率为97，又∵P（A）一个白球的事件为A，则P（A）=9=9721021110=+C C C C x x ，∴9721021110=+C C C C x x ，化简后解之得x=5或14（舍去），∴袋中有5个白球。
概率论 数学期望
0 . 0779
E ( Y ) 2732 . 15 , 即平均一台收费
2732 . 15 .
13
例4 为普查某种疾病, n 个人需验血. 验血方 案有如下两种： (1) 分别化验每个人的血, 共需化验 n 次； (2) 分组化验, k 个人的血混在一起化验, 若 结果为阴性, 则只需化验一次; 若为阳性, 则 对 k 个人的血逐个化验, 找出有病者, 此时 k 个人的血需化验 k + 1 次. 设每人血液化验呈阳性的概率为 p, 且 每人化验结果是相互独立的.试说明选择哪 一方案较经济.
xf ( x)dx
绝对收敛, 则称此积分为 X 的数学期望
记作 E( X ), 即
E( X )
xf ( x)dx
数学期望的本质 —— 加权平均 它是一个数不再是随机变量
6
例1 甲、乙两选手进行打靶，击中环数 为X1,X2，它们的分布律为
X1 pk X2 pk 7 0.2 7 0.3 8 0.3 8 0.5 9 0.4 9 0.1 10 0.1 10 0.1
数学期望的概念源于此
4
数学期望的定义
设 X 为离散 随机变量. 其分布律为
P( X xk ) pk ,
k 1
k 1,2,
若无穷级数 xk pk 绝对收敛, 则称
其和为 X 的数学期望 记作 E( X ), 即
E ( X ) xk p k
k 1
5
定义
设连续型随机变量X 的密度为 f (x) 若广义积分
20
E 例9 设 X 服从参数为 的泊松分布，求 X 。
解：已知泊松分布律为：
PX k
概率分布以及期望和方差
学辅教育成功就是每天进步一点点！概率分布以及期望和方差上课时间 :上课教师：上课重点 :掌握两点分布、超几何分布、二项分布、正态分布的概率分布及其期望和方差上课规划：解题技巧和方法一两点分布知识内容⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为X1 0P p q其中 0 p 1 ， q 1 p ，则称离散型随机变量X服从参数为p的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为 1，不合格记为 0 ，已知产品的合格率为 80% ，随机变量 X 为任意抽取一件产品得到的结果，则 X 的分布列满足二点分布．X100.8 0.2P两点分布又称 0 1 分布，由于只有两个可能结果的随机试验叫做伯努利试验，所以这种分布又称为伯努利分布．（2）典型分布的期望与方差：二点分布：在一次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为p ，在 n 次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为np ．典例分析学辅教育成功就是每天进步一点点！，针尖向上；1、在抛掷一枚图钉的随机试验中，令 X1，如果针尖向上的，针尖向下 .概率为 p ，试写出随机变量X 的概率分布．2、从装有 6 只白球和 4 只红球的口袋中任取一只球，用X 表示“取到的白，当取到白球时，球个数”，即X1，求随机变量 X 的概率分布． ，当取到红球时，3、若随机变量 X 的概率分布如下：X1P23 8C9C C试求出 C ，并写出 X 的分布列．3、抛掷一颗骰子两次，定义随机变量0,(当第一次向上一面的点 数不等于第二次向上一 面的点数 )1, (当第一次向上一面的点数等于第二次向上一面的点数 )试写出随机变量 的分布列．4、篮球运动员比赛投篮，命中得1分，不中得 0 分，已知运动员甲投篮命中率的概率为 P ．⑴记投篮1次得分X，求方差D ( X )的最大值；⑵当⑴中 D ( X ) 取最大值时，甲投3次篮，求所得总分Y的分布列及Y的期望与方差．二超几何分布知识内容将离散型随机变量X 所有可能的取值x i与该取值对应的概率p i (i 1, 2,, n)列表表示：X x1x2P p1p2⋯⋯x ip i⋯⋯x np n一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取 n 件 ( n ≤ N ) ，这 n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为 m 时的概率为P( X m)C M m C n N m M≤ l ，l为 n 和M中较小的一个 ) ．C n N(0≤ m我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为 N ， M ，n的超几何分布．在超几何分布中，只要知道 N ， M 和n，就可以根据公式求出 X 取不同值时的概率P( X m)，从而列出 X 的分布列．超几何分布的期望和方差：若离散型随机变量 X 服从参数为N，M，n的超几何分布，则 E(X)nM，n(N n)( N M )M．ND(X)2(N 1)N典例分析例题：一盒子内装有 10 个乒乓球，其中 3 个旧的，7 个新的，从中任意取 4 个，则取到新球的个数的期望值是．练习 1. 某人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道试题中，能答对其中的 6 题，规定每次考试都从备选题中随机抽出 5 题进行测试，每题分数为20分，求他得分的期望值．练习 2. 以随机方式自 5 男 3 女的小群体中选出 5 人组成一个委员会，求该委员会中女性委员人数的概率分布、期望值与方差．练习 3. 在12个同类型的零件中有2 个次品，抽取 3 次进行检验，每次任取一个，并且取出不再放回，若以和分别表示取出次品和正品的个数．求，的期望值及方差．三二项分布知识内容若将事件 A 发生的次数设为X ，事件 A 不发生的概率为q 1 p ，那么在 n 次独立重复试验中，事件 A 恰好发生k 次的概率是P( X k)C kn pk q n k，其中k0 , 1, 2 , n, ．于是得到X的分布列X01⋯k⋯nP C 0n p0q n C1n p1q n 1⋯C n k p k q n k⋯C n n p n q0由于表中的第二行恰好是二项展开式(q p)n C0n p0 q n C1n p1q n 1C k n p k q n k C n n p n q0各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n，p 的二项分布，记作 X ~ B(n , p) ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为 n 和 p 的二项分布，则E ( X ) np ， D (x) npq (q1 p) ．二项分布：若离散型随机变量X 服从参数为 n 和 p 的二项分布，则 E( X ) np ，D ( x) npq (q 1 p) ．典例分析二项分布的概率计算1例题：已知随机变量服从二项分布， ~ B(4 ， ) ，则 P(2)等于．练3习 1.甲乙两人进行围棋比赛，比赛采取五局三胜制，无论哪一方先胜三局则比赛结束，假定甲每局比赛获胜的概率均为2，则甲以 3:1 的比分获胜的3概率为（ ）A ．8B ．64C ．4D ．8278199练习 2.某篮球运动员在三分线投球的命中率是1，他投球 10 次，恰好投2进 3 个球的概率．（用数值表示）练习 3. 某人参加一次考试， 4 道题中解对 3 道则为及格，已知他的解题正确率为 0.4 ，则他能及格的概率为 _________（保留到小数点后两位小数）接种某疫苗后，出现发热反应的概率为0.80，现有 5 人接种了该疫苗，至少有 3 人出现发热反应的概率为．（精确到 0.01）例题 :从一批由 9 件正品， 3 件次品组成的产品中，有放回地抽取 5 次，每次抽一件，求恰好抽到两次次品的概率（结果保留2 位有效数字）．练习 1. 一台X型号的自动机床在一小时内不需要人照看的概为0.8000 ，有四台这种型号的自动机床各自独立工作，则在一小时内至多有 2 台机床需要工人照看的概率是（）A．0.1536B．0.1808C．0.5632D．0.9728练习 2. 设在 4 次独立重复试验中，事件A发生的概率相同，若已知事件A至少发生一次的概率等于65，求事件A在一次试验中发生的概率．81例题：某公司拟资助三位大学生自主创业，现聘请两位专家，独立地对每位大学生的创业方案进行评审．假设评审结果为“支持”或“不支持”的概率都学辅教育成功就是每天进步一点点！是1．若某人获得两个“支持，”则给予 10万元的创业资助；若只获得一个“支2持”，则给予 5 万元的资助；若未获得“支持”，则不予资助．求：⑴ 该公司的资助总额为零的概率；⑵该公司的资助总额超过15万元的概率．练习 1. 某商场经销某商品，顾客可采用一次性付款或分期付款购买．根据以往资料统计，顾客采用一次性付款的概率是 0.6 ，经销一件该商品，若顾客采用一次性付款，商场获得利润 200 元；若顾客采用分期付款，商场获得利润250 元．⑴求3位购买该商品的顾客中至少有1位采用一次性付款的概率；⑵求3位位顾客每人购买1件该商品，商场获得利润不超过650元的概率．练习 2. 某万国家具城进行促销活动，促销方案是：顾客每消费1000元，便可获得奖券一张，每张奖券中奖的概率为1，若中奖，则家具城返还顾客5现金 200 元．某顾客消费了 3400 元，得到3张奖券．⑴求家具城恰好返还该顾客现金 200元的概率；⑵求家具城至少返还该顾客现金 200元的概率．例题：设飞机 A 有两个发动机，飞机 B 有四个发动机，如有半数或半数以上的发动机没有故障，就能够安全飞行，现设各个发动机发生故障的概率p 是t的函数p 1 e t ，其中t为发动机启动后所经历的时间，为正的常数，试讨论飞机 A 与飞机 B 哪一个安全？（这里不考虑其它故障）．练习 1. 假设飞机的每一台发动机在飞行中的故障率都是1 P，且各发动机互不影响．如果至少50% 的发动机能正常运行，飞机就可以顺利地飞行．问对于多大的 P 而言，四发动机飞机比二发动机飞机更安全？练习 2. 一名学生每天骑车上学，从他家到学校的途中有 6 个交通岗，假设他在各个交通岗遇到红灯的事件是相互独立的，并且概率都是1 ．3⑴设为这名学生在途中遇到红灯的次数，求的分布列；⑵设为这名学生在首次停车前经过的路口数，求的分布列；⑶求这名学生在途中至少遇到一次红灯的概率．二项分布的期望与方差例题 :已知X ~ B(10，0.8)，求E( X )与D(X )．练习 1. 已知X ~ B(n，p)，E ( X )8， D(X ) 1.6 ，则 n 与p的值分别为（）A．10和0.8B．20和0.4C．10和 0.2D．100和 0.8练习 2.已知随机变量 X 服从参数为6，0.4的二项分布，则它的期望E(X )，方差 D(X)．练习 3. 已知随机变量X服从二项分布，且E ( ) 2.4 ，D( ) 1.44 ，则二项分布的参数 n ，p的值分别为，．练习 4. 一盒子内装有10个乒乓球，其中3个旧的，7个新的，每次取一球，取后放回，取 4 次，则取到新球的个数的期望值是．例题：甲、乙、丙 3 人投篮，投进的概率分别是1，2，1．352⑴现 3 人各投篮 1 次，求 3 人都没有投进的概率；⑵用表示乙投篮 3 次的进球数，求随机变量的概率分布及数学期望．练习 1. 抛掷两个骰子，当至少有一个2点或3点出现时，就说这次试验成功．⑴ 求一次试验中成功的概率；⑵求在4次试验中成功次数X 的分布列及 X 的数学期望与方差．练习 2. 某寻呼台共有客户3000人，若寻呼台准备了100份小礼品，邀请客户在指定时间来领取．假设任一客户去领奖的概率为 4% ．问：寻呼台能否向每一位顾客都发出奖邀请？若能使每一位领奖人都得到礼品，寻呼台至少应准备多少礼品？四正态分布知识内容概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量 X ，则这条曲线称为 X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a，b 之间的概率就是对应的曲边梯形的面积．2．正态分布⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布．服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量．yx=μO x1( x)2正态变量概率密度曲线的函数表达式为f (x) e 22，x R ，其中，2π是参数，且0 ， ．式中的参数 和 分别为正态变量的数学期望和标准差． 期望为 、标准差为 的正态分布通常记作N ( ,2) ．正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线．⑵标准正态分布： 我们把数学期望为0 ，标准差为 1的正态分布叫做标准正态分布．①正态变量在区间( ,)，(2 ,2 )，(3 ,3 )内，取值的概率分别是 68.3% ， 95.4% ， 99.7% ．②正态变量在 (，) 内的取值的概率为 1，在区间 ( 3 ，3 ) 之外的取值的概率是 0.3% ，故正态变量的取值几乎都在距 x三倍标准差之内，这就是正态分布的3 原则．若 ~N(， 2) ， f ( x) 为其概率密度函数，则称 F (x)P( ≤ x)xf (t )dt 为概率分布函数，特别的，，2x1t 2dt 为标准正态分布函数．2~ N (0 1 ) ，称 ( x)e2πP(x) (x) ．标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得．典例分析（一）正态曲线（正态随机变量的概率密度曲线）1.下列函数是正态分布密度函数的是（）1 ( x r ) 22 πe A ． f ( x )B ． f ( x )e22π2 πx 221 ( x1) 21 x 2ee2C ． f ( x )4D ． f ( x )22π2π2.若正态分布密度函数 f ( x)1( x 1) 2e 2( x R ) ，下列判断正确的是（）2πA ．有最大值，也有最小值B ．有最大值，但没最小值C ．有最大值，但没最大值D ．无最大值和最小值3.对于标准正态分布 N 0 ，1 1 x 2的概率密度函数2 ，下列说法不正确f xe2 π的是（）A．f x为偶函数B．f x最大值为12πC．f x在x0 时是单调减函数，在x ≤ 0 时是单调增函数D．f x关于x 1对称4.设的概率密度函数为1( x 1) 2e2f ( x)2πA．P(1) P(1)C．f (x)的渐近线是x0，则下列结论错误的是（）B．P( 1≤ ≤1) P(11) D．1~ N(0 ，1)（二)求,的取值以及概率例题：设 X ~ N ( ，2 ) ，且总体密度曲线的函数表达式为：f (x)1x2 2 x 1e4，2πx R ．⑴求，；⑵求 P(| x 1|2) 及 P(1 2 x 1 2 2) 的值．练习 1.某市组织一次高三调研考试，考试后统计的数学成绩服从正态分布，其密度函数为 f ( x)1( x 80)2，则下列命题中不正确的是（）200e102A．该市这次考试的数学平均成绩为80 分B．分数在 120 分以上的人数与分数在60 分以下的人数相同C．分数在 110 分以上的人数与分数在50 分以下的人数相同D．该市这次考试的数学标准差为10（三）正态分布的性质及概率计算例题 :设随机变量服从正态分布N (0 ，1) ，a0 ，则下列结论正确的个数是____ ．⑴ P(||a )P(||a)P(| | a)⑵ P(||a )2P(a)1⑶ P(||a )12P(a)⑷ P(||a )1P(||a)练习 1. 已知随机变量 X 服从正态分布 N (3 ，a 2 ) ，则 P( X 3)（）A ．1B ．1C ．1D ．15 432练习 2. 在某项测量中，测量结果 X 服从正态分布 N 1， 20 ，若X 在 0，1内取值的概率为 0.4 ，则 X 在 0 ，2 内取值的概率为．练习 3.已知随机变量 X 服从正态分布 N (2 ， 2) ， P( X ≤ 4) 0.84 ，则 P(X ≤ 0)A ． 0.16B ． 0.32C ． 0.68D ． 0.84练习4.已知X~N( 1，2 )，若 P( 3≤ X ≤-1) 0.4，则 P( 3≤ X ≤1) （）A ． 0.4B ． 0.8C ． 0.6D ．无法计算加强训练：1 设随机变量 服从正态分布 N (2 ，9) ，若 P( c 2)P( c 2) ，则 c_______．2 设 ~ N(0 1)，且 P(| | b) a(0 a 1 b 0) ，则 P(b) 的值是_______（用 a 表，，≥示）．3 正态变量 X ~ N (1， 2 ) ， c 为常数， c0 ，若 P(c X2c) P(2c X 3c ) 0.4，求P( X ≤ 0.5) 的值．4 某种零件的尺寸服从正态分布N (0 ，4) ，则不属于区间 ( 4 ，4) 这个尺寸范围的零件约占总数的．（四）正态分布的数学期望及方差例题:如果随机变量~ N( ， 2)，ED1，求 P( 1 1)的值．(五）正态分布的 3 原则例题 :灯泡厂生产的白炽灯寿命（单位： h ），已知 ~ N (1000 ，302 ) ，要使灯泡的平均寿命为1000h 的概率为 99.7% ，则灯泡的最低使用寿命应控制在_____ 小时以上．练习 1.一批电池（一节）用于手电筒的寿命服从均值为35.6 小时、标准差为4.4 小时的正态分布，随机从这批电池中任意取一节，问这节电池可持续使用不少于 40小时的概率是多少？练习 2. 某班有48名同学，一次考试后的数学成绩服从正态分布，平均分为80 ，标准差为 10，理论上说在 80 分到 90 分的人数是 ______．杂题（拓展相关：概率密度，分布函数及其他）练习 3. 以F x表示标准正态总体在区间, x 内取值的概率，若随机变量服从正态分布N ,2，则概率P等于（）A．F F B．F1F1C．F 1D．2F练习 4.甲、乙两人参加一次英语口语考试，已知在备选的10 道题中，甲能答对其中的 6 题，乙能答对其中的 8 题．规定每次考试都从备选题中随机抽出 3 题进行测试，至少答对 2 题才算合格．⑴求甲答对试题数X的分布列、数学期望与方差；⑵ 求甲、乙两人至少有一人考试合格的概率．课后练习1、一个袋子里装有大小相同的 3 个红球和 2 个黄球，从中同时取出 2 个，则其中含红球个数的数学期望是_________．（用数字作答）2.、同时抛掷4枚均匀硬币80次，设4枚硬币正好出现2枚正面向上，2枚反面向上的次数为，则的数学期望是（）A．20B．25C．30D．403、某服务部门有n个服务对象，每个服务对象是否需要服务是独立的，若每个服务对象一天中需要服务的可能性是p ，则该部门一天中平均需要服务的对象个数是（）A．np(1 p)B．np C．n D．p(1 p)4、同时抛掷4枚均匀硬币 80次，设 4 枚硬币正好出现 2枚正面向上， 2 枚反面向上的次数为，则的数学期望是（）A、20B．25C．30D．405、一个袋中有若干个大小相同的黑球、白球和红球．已知从袋中任意摸出 1个球，得到黑球的概率是2；从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白5球的概率是7．9⑴若袋中共有 10 个球，从袋中任意摸出 3 个球，求得到白球的个数的数学期望；⑵求证：从袋中任意摸出 2 个球，至少得到 1 个黑球的概率不大于7 ．并10指出袋中哪种颜色的球个数最少．5.某厂生产电子元件，其产品的次品率为5% ，现从一批产品中的任意连续取出 2 件，求次品数的概率分布列及至少有一件次品的概率．某单位为绿化环境，移栽了甲、乙两种大树各 2 株．设甲、乙两种大树移栽的成活率分别为5和4，且各株大树是否成活互不影响．求移栽的 4 株65大树中：⑴至少有 1 株成活的概率；⑵两种大树各成活 1 株的概率．6.一个口袋中装有n 个红球（n≥5且n N *）和5个白球，一次摸奖从中摸两个球，两个球颜色不同则为中奖．⑴试用 n 表示一次摸奖中奖的概率p ；⑵若 n 5 ，求三次摸奖（每次摸奖后放回）恰有一次中奖的概率；⑶记三次摸奖（每次摸奖后放回）恰有一次中奖的概率为P ．当n取多少时， P 最大？7.袋子 A 和 B 中装有若干个均匀的红球和白球， 从 A 中摸出一个红球的概率是 1，从 B 中摸出一个红球的概率为p ．3⑴从 A 中有放回地摸球，每次摸出一个，有 3 次摸到红球即停止．①求恰好摸 5 次停止的概率；②记 5 次之内（含 5 次）摸到红球的次数为，求随机变量 的分布．⑵若 A ，B 两个袋子中的球数之比为 1: 2 ，将 A ，B 中的球装在一起后，从中摸出一个红球的概率是 2，求 p 的值．58、一个质地不均匀的硬币抛掷 5 次，正面向上恰为 1次的可能性不为 0 ，而且与正面向上恰为2 次的概率相同．令既约分数i为硬币在 5 次抛掷中有 3j次正面向上的概率，求ij ．9、某气象站天气预报的准确率为80% ，计算（结果保留到小数点后面第 2位）⑴5 次预报中恰有2次准确的概率；⑵ 5 次预报中至少有 2 次准确的概率；⑶5 次预报中恰有2次准确，且其中第3次预报准确的概率；10 、某大厦的一部电梯从底层出发后只能在第18，19，20层可以停靠．若该电梯在底层载有 5 位乘客，且每位乘客在这三层的每一层下电梯的概率均为1，求至少有两位乘客在 20 层下的概率．311、10 个球中有一个红球，有放回的抽取，每次取一球，求直到第n 次才取得 k(k ≤ n) 次红球的概率．12 、已知甲投篮的命中率是0.9，乙投篮的命中率是0.8，两人每次投篮都不受影响，求投篮 3 次甲胜乙的概率．（保留两位有效数字）13 、若甲、乙投篮的命中率都是p 0.5，求投篮n次甲胜乙的概率．（ n N，n ≥ 1 ）14、省工商局于某年 3 月份，对全省流通领域的饮料进行了质量监督抽查，结果显示，某种刚进入市场的 x 饮料的合格率为80%，现有甲，乙，丙3人聚会，选用 6 瓶x饮料，并限定每人喝 2 瓶，求：⑴甲喝 2 瓶合格的x饮料的概率；⑵甲，乙，丙 3 人中只有 1 人喝 2 瓶不合格的x饮料的概率（精确到0.01）．15、在一次考试中出了六道是非题，正确的记“√”号不，正确的记“×”号若．某考生随手记上六个符号，试求：⑴全部是正确的概率；⑵正确解答不少于 4 道的概率；⑶至少答对 2 道题的概率．17、某大学的校乒乓球队与数学系乒乓球队举行对抗赛，校队的实力比系队强，当一个校队队员与系队队员比赛时，校队队员获胜的概率为0.6 ．现在校、系双方商量对抗赛的方式，提出了三种方案：⑴双方各出 3人；⑵双方各出 5 人；⑶双方各出 7 人．三种方案中场次比赛中得胜人数多的一方为胜利．问：对系队来说，哪一种方案最有利？18、某地区为下岗人员免费提供财会和计算机培训，以提高下岗人员的再就业能力，每名下岗人员可以选择参加一项培训、参加两项培训或不参加培训，已知参加过财会培训的有60% ，参加过计算机培训的有75% ，假设每个人对培训项目的选择是相互独立的，且各人的选择相互之间没有影响．⑴任选 1 名下岗人员，求该人参加过培训的概率；⑵任选 3 名下岗人员，记为3人中参加过培训的人数，求的分布和期望．19、设进入某商场的每一位顾客购买甲种商品的概率为0.5，购买乙种商品的概率为 0.6 ，且购买甲种商品与购买乙种商品相互独立，各顾客之间购买商品也是相互独立的．记表示进入商场的 3 位顾客中至少购买甲、乙两种商品中的一种的人数，求的分布及期望．20、某班级有n人，设一年365天中，恰有班上的m（m≤n）个人过生日的天数为 X ，求 X 的期望值以及至少有两人过生日的天数的期望值．21、购买某种保险，每个投保人每年度向保险公司交纳保费a元，若投保人在购买保险的一年度内出险，则可以获得10000元的赔偿金．假定在一年度内有 10000人购买了这种保险，且各投保人是否出险相互独立．已知保险。
概率分布与期望值的计算
概率分布与期望值计算详解一、概率分布概述概率分布是描述随机变量所有可能取值及其对应概率的数学工具。
根据随机变量的性质，概率分布可分为离散概率分布和连续概率分布。
离散概率分布描述的是离散型随机变量，即只能取有限个或可数个值的随机变量的概率分布情况；而连续概率分布则描述的是连续型随机变量，即可以在某个区间内取任意实数值的随机变量的概率分布情况。
二、常见的离散概率分布1. 0-1分布：一个随机试验只有两个可能结果，且这两个结果发生的概率之和为1。
例如，抛掷一枚硬币，正面朝上和反面朝上的概率分别为$p$和$1-p$。
2. 二项分布：在$n$次独立的伯努利试验中，成功次数$X$的概率分布。
例如，在10次抛掷硬币试验中，正好出现5次正面的概率。
3. 泊松分布：描述单位时间（或单位面积）内随机事件发生的次数的概率分布。
常用于描述稀有事件的概率分布情况。
三、常见的连续概率分布1. 正态分布：又称为高斯分布，是一种连续型概率分布。
正态分布具有钟形曲线特征，其均值、中位数和众数均为同一个值。
在自然界和社会科学中，许多随机现象都服从正态分布。
2. 指数分布：描述随机事件发生间隔时间的概率分布。
例如，电子产品的寿命、电话故障间隔时间等。
3. 均匀分布：在连续区间$[a, b]$内取值的随机变量的概率分布。
在这个区间内，随机变量取任何值的概率都相等。
四、期望值的计算期望值（Expected Value）是随机变量所有可能取值与其对应概率的乘积之和，用数学符号表示即为$E(X) = \sum_{i=1}^{n} x_i p(x_i)$。
期望值反映了随机变量的长期平均结果或平均水平。
计算期望值的一般步骤如下：1. 确定随机变量的所有可能取值$x_1, x_2, ..., x_n$。
2. 确定每个取值对应的概率$p(x_1), p(x_2), ..., p(x_n)$。
3. 将每个取值与其对应的概率相乘，得到$x_1 p(x_1), x_2 p(x_2), ..., x_n p(x_n)$。
概率的分布与期望
概率的分布与期望概率是一种描述事件发生可能性的数学工具，而概率的分布与期望则是概率论中重要的概念之一。
本文将介绍概率分布和期望的概念及其与实际问题的应用。
一、概率分布概率分布是描述一个随机变量所有可能取值及其对应概率的函数。
常见的概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。
1.离散概率分布离散概率分布用于描述随机变量取有限或可数多个值的概率情况。
其中最常见的是二项分布和泊松分布。
二项分布是一种重要的离散概率分布，用于描述n次独立重复试验中成功次数的概率分布。
在二项分布中，每次试验有两种可能的结果，成功或失败，成功的概率为p，失败的概率为1-p。
其概率质量函数为P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)，其中X为成功次数，k为取值范围内的一个值，C(n,k)表示组合数。
泊松分布用于描述在一定时间或空间内，事件发生的次数的概率分布。
泊松分布的概率质量函数为P(X=k)=(λ^k * e^-λ)/k!，其中X为事件发生次数，k为取值范围内的一个值，λ为事件发生的平均次数。
2.连续概率分布连续概率分布用于描述随机变量在一定区间内取值的概率情况。
其中最常见的是均匀分布、正态分布和指数分布。
均匀分布是一种简单的连续概率分布，它的概率密度函数在取值范围内是常数。
均匀分布的概率密度函数为f(x)=1/(b-a)，其中a为最小值，b为最大值。
正态分布（高斯分布）是一种常见的连续概率分布，广泛应用于自然和社会科学领域。
正态分布的概率密度函数为f(x)=(1/√(2πσ^2))*e^((x-μ)^2/(2σ^2))，其中μ为均值，σ为标准差。
指数分布用于描述事件发生的时间间隔的概率分布，如等待时间、生命周期等。
指数分布的概率密度函数为f(x)=λ*e^(-λx)，其中λ为每单位时间发生事件的平均次数。
二、期望期望是一个概率分布的数学期望，用于描述随机变量的平均值。
期望可以看作是随机变量在大量重复实验中出现的平均值。
高考数学 题型通关21讲第7讲 分布列与数学期望(解析版)
第7讲 分布列与数学期望高考预测一：求概率及随机变量的分布列的基本类型 类型一：利用古典概型求概率1．10月1日,某品牌的两款最新手机（记为W 型号,T 型号）同时投放市场,手机厂商为了解这两款手机的销售情况,在10月1日当天,随机调查了5个手机店中这两款手机的销量（单位：部）,得到如表（Ⅰ）若在10月1日当天,从A ,B 这两个手机店售出的新款手机中分别随机抽取1部,求抽取的2部手机中至少有1部为W 型号手机的概率；（Ⅱ）现从这5个手机店中任选3个举行促销活动,用X 表示其中W 型号手机销量超过T 型号手机销量的手机店的个数,求随机变量X 的分布列和数学期望；（Ⅲ）经测算,W 型号手机的销售成本η（百元）与销量ξ（部)满足关系34ηξ=+．若表中W 型号手机销量的方差20(0)S m m =>,试给出表中5个手机店的W 型号手机销售成本的方差2S 的值．（用m 表示,结论不要求证明）【解析】解：()I 设事件1M 为从A 店售出的手机中随机抽取1部手机,抽取的手机为W 型号手机, 设事件2M 为从A 店售出的手机中随机抽取1部手机,抽取的手机为W 型号手机, 则事件1M ,2M 相互独立,且161()6123P M ==+,262()695P M ==+, ∴抽取的2部手机中至少有1部为W 型号手机的概率为13221233535355P =⨯+⨯+⨯=．()II 由表格可知W 型号手机销售量超过T 型号手机的店有2个,故X 的可能取值有0,1,2．且33351(0)10C P X C ===,1223353(1)5C C P X C ===,2123353(2)10C C P X C ===． X ∴的分布列为：数学期望为1336()012105105E X =⨯+⨯+⨯=．20()()III D s m ξ==,34ηξ=+,2()9()9S D D m ηξ∴===．2．为了研究一种新药的疗效,选100名患者随机分成两组,每组各50名,一组服药,另一组不服药．一段时间后,记录了两组患者的生理指标x 和y 的数据,并制成如图,其中“*”表示服药者,“+”表示未服药者．（1）从服药的50名患者中随机选出一人,求此人指标y 的值小于60的概率；（2）从图中A ,B ,C ,D 四人中随机选出两人,记ξ为选出的两人中指标x 的值大于1.7的人数,求ξ的分布列和数学期望()E ξ；（3）试判断这100名患者中服药者指标y 数据的方差与未服药者指标y 数据的方差的大小．（只需写出结论）【解析】解：（1）由图知：在50名服药患者中,有15名患者指标y 的值小于60, 答：从服药的50名患者中随机选出一人,此人指标小于60的概率为：1535010p ==． （2）由图知：A 、C 两人指标x 的值大于1.7,而B 、D 两人则小于1.7,可知在四人中随机选项出的2人中指标x 的值大于1.7的人数ξ的可能取值为0,1,2, 2411(0)6P C ξ===, 1122242(1)3C C P C ξ===,2411(2)6P C ξ===, ξ∴的分布列如下：答：121()0121636E ξ=⨯+⨯+⨯=．（3）答：由图知100名患者中服药者指标y 数据的方差比未服药者指标y 数据的方差大．3．已知2件次品和3件正品混放在一起,现需要通过检测将其区分,每次随机检测一件产品,检测后不放回,直到检测出2件次品或者检测出3件正品时检测结束． （1）求第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品的概率；（2）已知每检测一件产品需要费用100元,设X 表示直到检测出2件次品或者检测出3件正品时所需要的检测费用（单位：元）,求X 的分布列和数学期望．【解析】解：（1）记“第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品”为事件A ,则P （A ）1123252332010A A A ⨯===； （2）X 的可能取值为200,300,400,222521(200)2010A P X A ====,311232323562323(300)6010A C C A P X A ++⨯⨯====, 133(400)1(200)(300)110105P X P X P X ==-=-==--=； 所以X的分布列为：数学期望为13320030040035010105EX =⨯+⨯+⨯=． 类型二：利用相互独立事件的概率乘法公式和互斥事件概率加法公式求概率 4．电影公司随机收集了电影的有关数据,经分类整理得到下表：好评率是指：一类电影中获得好评的部数与该类电影的部数的比值． 假设所有电影是否获得好评相互独立．（Ⅰ）从电影公司收集的电影中随机选取1部,求这部电影是获得好评的第四类电影的概率； （Ⅱ）从第四类电影和第五类电影中各随机选取1部,估计恰有1部获得好评的概率；（Ⅲ）假设每类电影得到人们喜欢的概率与表格中该类电影的好评率相等．用“1k ξ=”表示第k 类电影得到人们喜欢．“0k ξ=”表示第k 类电影没有得到人们喜欢(1k =,2,3,4,5,6)．写出方差1D ξ,2D ξ,3D ξ,4D ξ,5D ξ,6D ξ的大小关系．【解析】解：（Ⅰ）设事件A 表示“从电影公司收集的电影中随机选取1部,求这部电影是获得好评的第四类电影”,总的电影部数为140503002008005102000+++++=部, 第四类电影中获得好评的电影有：2000.2550⨯=部,∴从电影公司收集的电影中随机选取1部,求这部电影是获得好评的第四类电影的频率为：P （A ）500.0252000==． （Ⅱ）设事件B 表示“从第四类电影和第五类电影中各随机选取1部,恰有1部获得好评”, 第四类获得好评的有：2000.2550⨯=部, 第五类获得好评的有：8000.2160⨯=部,则从第四类电影和第五类电影中各随机选取1部,估计恰有1部获得好评的概率：P （B ）50(800160)(20050)1600.35200800⨯-+-⨯==⨯．（Ⅲ）由题意知,定义随机变量如下：0,1,k k k ξ⎧=⎨⎩第类电影没有得到人们喜欢第类电影得到人们喜欢,则k ξ服从两点分布,则六类电影的分布列及方差计算如下： 第一类电影：1()10.400.60.4E ξ=⨯+⨯=,221()(10.4)0.4(00.4)0.60.24D ξ=-⨯+-⨯=．第二类电影：2()10.200.80.2E ξ=⨯+⨯=,222()(10.2)0.2(00.2)0.80.16D ξ=-⨯+-⨯=．第三类电影：3()10.1500.850.15E ξ=⨯+⨯=,223()(10.15)0.15(00.15)0.850.1275D ξ=-⨯+-⨯=．第四类电影：4()10.2500.750.25E ξ=⨯+⨯=,224()(10.25)0.25(00.25)0.750.1875D ξ=-⨯+-⨯=．第五类电影：5()10.200.80.2E ξ=⨯+⨯=,225()(10.2)0.2(00.2)0.80.16D ξ=-⨯+-⨯=．第六类电影：6()10.100.90.1E ξ=⨯+⨯=,225()(10.1)0.1(00.1)0.90.09D ξ=-⨯+-⨯=．∴方差1D ξ,2D ξ,3D ξ,4D ξ,5D ξ,6D ξ的大小关系为：632541D D D D D D ξξξξξξ<<=<<．5．设甲、乙两位同学上学期间,每天7:30之前到校的概率均为23．假定甲、乙两位同学到校情况互不影响,且任一同学每天到校情况相互独立．（1）设甲同学上学期间的三天中7:30之前到校的天数为X ,求0X =,1X =,2X =,3X =时的概率(0)P X =,(1)P X =,(2)P X =,(3)P X =．（2）设M 为事件“上学期间的三天中,甲同学在7:30之前到校的天数比乙同学在7:30之前到校的天数恰好多2”,求事件M 发生的概率．【解析】解：（1）321(0)(1)327P X ==-=,123222(1)(1)339P X C ==-=, 223224(2)()(1)339P X C ==-=,33328(3)()327P X C ===． （2）设乙同学上学期间的三天中在7:30之前到校的天数为Y , 则1(0)(0)27P Y P X ====,2(1)(1)9P Y P X ====, 4(2)(2)9P Y P X ====,8(3)(3)27P Y P X ====, 418220()(2)(0)(3)(1)927279243P M P X P Y P X P Y ∴===+===⨯+⨯=． 类型三：利用条件概率公式求概率6．如图所示,质点P 在正方形ABCD 的四个顶点上按逆时针方向前进．现在投掷一个质地均匀、每个面上标有一个数字的正方体玩具,它的六个面上分别写有两个1、两个2、两个3一共六个数字．质点P 从A 点出发,规则如下：当正方体上底面出现的数字是1,质点P 前进一步（如由A 到)B ；当正方体上底面出现的数字是2,质点P 前两步（如由A 到)C ,当正方体上底面出现的数字是3,质点P 前进三步（如由A 到)D ．在质点P 转一圈之前连续投掷,若超过一圈,则投掷终止．（1）求点P 恰好返回到A 点的概率；（2）在点P 转一圈恰能返回到A 点的所有结果中,用随机变量ξ表示点P 恰能返回到A 点的投掷次数,求ξ的分布列及数学期望．【解析】解：（1）投掷一次正方体玩具,因每个数字在上底面出现是等可能的,故其概率12163P ==． 易知只投掷一次不可能返回到A 点．①若投掷两次质点P 就恰好能返回到A 点,则上底面出现的两个数字,应依次为：(1,3)、(3,1)、(2,2)三种结果,其概率为2211()333P =⨯=．②若投掷三次质点P 恰能返回到A 点,则上底面出现的三个数字,应依次为：(1,1,2)、(1,2,1)、(2,1,1)三种结果,其概率为3311()339P =⨯=． ③若投掷四次质点P 恰能返回到A 点,则上底面出现的四个数字应依次为：(1,1,1,1),其概率为4411()381P ==．所以,质点P 恰好返回到A 点的概率为：23411137398181P P P P =++=++=．（2）由（1）知,质点P 转一圈恰能返回到A 点的所有结果共有以上问题中的7种情况, 且ξ的可能取值为2,3,4．则1273(2)373781P ξ===,199(3)373781P ξ===,1181(4)373781P ξ===,故ξ的分布列为：所以,27918523437373737E ξ=⨯+⨯+⨯=．7．根据以往的经验,某工程施工期间的降水量X （单位：)mm 对工期的影响如下表：300700X <700900X <9002610历年气象资料表明,该工程施工期间降水量X 小于300,700,900的概率分别为0.3,0.7,0.9,求： ()I 工期延误天数Y 的均值与方差；（Ⅱ）在降水量X 至少是300的条件下,工期延误不超过6天的概率．【解析】()I 由题意,(300)0.3P X <=,(300700)(700)(300)0.70.30.4P X P X P X <=<-<=-=,(700900)(900)(700)0.90.70.2P X P X P X <=<-<=-=,(900)10.90.1P X =-=Y 的分布列为()00.320.460.2100.13E Y ∴=⨯+⨯+⨯+⨯=2222()(03)0.3(23)0.4(63)0.2(103)0.19.8D Y =-⨯+-⨯+-⨯+-⨯=∴工期延误天数Y 的均值为3,方差为9.8；（Ⅱ）(300)1(300)0.7P X P X =-<=,(300900)(900)(300)0.90.30.6P X P X P X <=<-<=-= 由条件概率可得(300900)0.66(6|300)(300)0.77P X P Y X P X <===．类型四：利用统计图表中的数据求概率8．某超市计划按月订购一种酸奶,每天进货量相同,进货成本每瓶4元,售价每瓶6元,未售出的酸奶降价处理,以每瓶2元的价格当天全部处理完．根据往年销售经验,每天需求量与当天最高气温（单位：C)︒有关．如果最高气温不低于25,需求量为500瓶；如果最高气温位于区间[20,25),需求量为300瓶；如果最高气温低于20,需求量为200瓶．为了确定六月份的订购计划,统计了前三年六月份各天的最高气温数据,得下面的频数分布表：以最高气温位于各区间的频率代替最高气温位于该区间的概率． （1）求六月份这种酸奶一天的需求量X （单位：瓶）的分布列；（2）设六月份一天销售这种酸奶的利润为Y （单位：元）,当六月份这种酸奶一天的进货量n （单位：瓶）为多少时,Y 的数学期望达到最大值？【解析】解：（1）由题意知X 的可能取值为200,300,500,216(200)0.290P X +===,36(300)0.490P X ===, 2574(500)0.490P X ++===, X ∴的分布列为：（2）由题意知这种酸奶一天的需求量至多为500瓶,至少为200瓶,∴只需考虑200500n ,当300500n 时,若最高气温不低于25,则642Y n n n =-=；若最高气温位于区间[20,25),则63002(300)412002Y n n n =⨯+--=-； 若最高气温低于20,则62002(200)48002Y n n n =⨯+--=-, 20.4(12002)0.4(8002)0.26400.4EY n n n n ∴=⨯+-⨯+-⨯=-,当200300n 时,若最高气温不低于20,则642Y n n n =-=,若最高气温低于20,则62002(200)48002Y n n n =⨯+--=-, 2(0.40.4)(8002)0.2160 1.2EY n n n ∴=⨯++-⨯=+．300n ∴=时,Y 的数学期望达到最大值,最大值为520元．9．某贫困地区共有1500户居民,其中平原地区1050户,山区450户．为调查该地区2017年家庭收入情况,从而更好地实施“精准扶贫”,采用分层抽样的方法,收集了150户家庭2017年年收入的样本数据（单位：万元）．（1）应收集多少户山区家庭的样本数据？（2）根据这150个样本数据,得到2017年家庭收入的频率分布直方图（如图所示）,其中样本数据分组区间为(0,0.5],(0.5,1],(1,1.5],(1.5,2],(2,2.5],(2.5,3]．如果将频率视为概率,估计该地区2017年家庭收入超过1.5万元的概率；（3）样本数据中,有5户山区家庭的年收入超过2万元,请完成2017年家庭收入与地区的列联表,并判断是否有90%的把握认为“该地区2017年家庭年收入与地区有关”？附：2() n ad bcK-=++++2)k【解析】解：（1）由已知可得每户居民被抽取的概率为0.1,故应收集手机4500.145⨯=户山区家庭的样本数据．（2）由直方图可知该地区2017年家庭年收入超过1.5万元的概率约为(0.5000.3000.100)0.50.45++⨯=．（3）样本数据中,年收入超过2万元的户数为(0.3000.100)0.515030+⨯⨯=户．而样本数据中,有5户山区家庭的年收入超过2万元,故列联表如下：所以2150(2540580)2003.175 2.706 301201054563K⨯-⨯==≈>⨯⨯⨯,∴有90%的把握认为“该地区2017年家庭年收入与地区有关”．高考预测二：超几何分布和二项分布类型一：超几何分布10．已知某单位甲、乙、丙三个部门的员工人数分别为24,16,16．现采用分层抽样的方法从中抽取7人,进行睡眠时间的调查．（Ⅰ）应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取多少人？（Ⅱ）若抽出的7人中有4人睡眠不足,3人睡眠充足,现从这7人中随机抽取3人做进一步的身体检查． ()i 用X 表示抽取的3人中睡眠不足的员工人数,求随机变量X 的分布列与数学期望；()ii 设A 为事件“抽取的3人中,既有睡眠充足的员工,也有睡眠不足的员工”,求事件A 发生的概率．【解析】解：（Ⅰ）单位甲、乙、丙三个部门的员工人数分别为24,16,16．人数比为：3:2:2, 从中抽取7人现,应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取3,2,2人．（Ⅱ）若抽出的7人中有4人睡眠不足,3人睡眠充足,现从这7人中随机抽取3人做进一步的身体检查． ()i 用X 表示抽取的3人中睡眠不足的员工人数,随机变量X 的取值为：0,1,2,3,34337()k kC C P X k C -⋅==,0k =,1,2,3． 所以随机变量的分布列为：随机变量X 的数学期望11218412()0123353535357E X =⨯+⨯+⨯+⨯=； ()ii 设A 为事件“抽取的3人中,既有睡眠充足的员工,也有睡眠不足的员工”,设事件B 为：抽取的3人中,睡眠充足的员工有1人,睡眠不足的员工有2人,事件C 为抽取的3人中, 睡眠充足的员工有2人,睡眠不足的员工有1人, 则：A BC =,且P （B ）(2)P X ==,P （C ）(1)P X ==,故P （A ）6()(2)(1)7P B C P X P X ===+==． 所以事件A 发生的概率：67． 11． 2.5PM 是指大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物． 2.5PM 日均值在35微克/立方米以下空气质量为一级；在35微克/立方米~75微克/立方米之间空气质量为二级；在75微克/立方米以上空气质量为超标．石景山古城地区2013年2月6日至15日每天的 2.5PM 监测数据如茎叶图所示．（1）小陈在此期间的某天曾经来此地旅游,求当天 2.5PM 日均监测数据未超标的概率；（2）从所给10天的数据中任意抽取三天数据,记ξ表示抽到 2.5PM 监测数据超标的天数,求ξ的分布列及期望．【解析】解：（1）记“当天 2.5PM 日均监测数据未超标”为事件A , 因为有24+天 2.5PM 日均值在75微克/立方米以下, 故P （A ）243105+==． （2）ξ的可能值为0,1,2,3．由茎叶图可知：空气质量为一级的有2天,空气质量为二级的有4天,只有这6天空气质量不超标,而其余4天都超标．363101(0)6C P C ξ===,21643101(1)2C C P C ξ===,12643103(2)10C C P C ξ===,343101(3)30C P C ξ===．ξ的分布列如下表：1131601236210305E ξ∴=⨯+⨯+⨯+⨯=．类型二：二项分布12．某商场举行有奖促销活动,顾客购买一定金额的商品后即可抽奖,每次抽奖都是从装有4个红球、6个白球的甲箱和装有5个红球、5个白球的乙箱中,各随机摸出一个球,在摸出的2个球中,若都是红球,则获得一等奖；若只有1个红球,则获得二等奖；若没有红球,则不获奖． （1）求顾客抽奖1次能获奖的概率；（2）若某顾客有3次抽奖机会,记该顾客在3次抽奖中或一等奖的次数为X ,求X 的分布列、数学期望和方差．【解析】解：（1）设顾客抽奖1次能中奖的概率为P ．116511101037111010C C P C C =-=-=,（2）设该顾客在一次抽奖中获一等奖的概率为1P ,1145112101015C C P C C ==, 故而1?(3,)5X B ．3464(0)()5125P X ∴===,1231448(1)()55125P X C ===, 2231412(2)()55125P X C ===,311(3)()5125P X ===． 故X 的分布列为数学期望13()355E X ==,方差1412()35525D X ==． 13．近年来,空气质量成为人们越来越关注的话题,空气质量指数(,)AirQualityIndex AQI 是定量描述空气质量状况的指数,空气质量按照AQI 大小分为六级,0~50为优；51~100为良；101~150为轻度污染；151~200为中度污染；201~300为重度污染；大于300为严重污染．环保部门记录了2017年某月哈尔滨市10天的AQI 的茎叶图如下：（1）利用该样本估计该地本月空气质量优良(100)AQI 的天数；（按这个月总共30天计算） （2）现工作人员从这10天中空气质量为优良的日子里随机抽取2天进行某项研究,求抽取的2天中至少有一天空气质量是优的概率；（3）将频率视为概率,从本月中随机抽取3天,记空气质量优良的天数为ξ,求ξ的概率分布列和数学期望．【解析】解：（1）从茎叶图中可发现该样本中空气质量优的天数为2,空气质量良的天数为4,故该样本中空气质量优良的频率为63105=,从而估计该月空气质量优良的天数为330185⨯=（2）现工作人员从这10天中空气质量为优良的日子里随机抽取2天进行某项研究, 基本事件总数2615n C ==,抽取的2天中至少有一天空气质量是优的对立事件是抽取的2天中至少有一天空气质量都不是优,∴抽取的2天中至少有一天空气质量是优的概率：2426315C p C =-=．（3）由（1）估计某天空气质量优良的概率为35,ξ∴的所有可能取值为0,1,2,3,且3~(3,)5B ξ,328(0)()5125P ξ===, 1233236(1)()55125P C ξ===, 2233254(2)()55125P C ξ===, 3327(3)()5125P ξ===, 故ξ的分布列为：3~(3,)5B ξ,33 1.85E ξ=⨯=．高考预测三：概率与其他知识点交汇 类型一：以其他知识为载体14．已知正四棱锥PABCD 的侧棱和底面边长相等,在这个正四棱锥的8条棱中任取两条,按下列方式定义随机变量ξ的值：若这两条棱所在的直线相交,则ξ的值是这两条棱所在直线的夹角大小（弧度制）； 若这两条棱所在的直线平行,则0ξ=；若这两条棱所在的直线异面,则ξ的值是这两条棱所在直线所成角的大小（弧度制）． （1）求(0)P ξ=的值；（2）求随机变量ξ的分布列及数学期望()E ξ．【解析】解：（1）根据题意,该四棱锥的四个侧面均为等边三角形,底面为正方形,PAC ∆,PBD ∆为等腰直角三角形．ξ的可能取值为：0,3π,2π, 在这个正四棱锥的8条棱中任取两条基本事件总数2828n C ==种情况, 当0ξ=时有2种,当3πξ=时有342420⨯+⨯=种,当2πξ=时有246+=种．21(0)2814P ξ∴===． （2）21(0)2814P ξ===． 205()3287P πξ===, 63()22814P πξ===．随机变量ξ的分布列如下表：15329()0143721484E πππξ=⨯+⨯+⨯=． 15．从集合{1M =,2,3,4,5,6,7,8,9}中抽取三个不同的元素构成子集1{a ,2a ,3}a ． （1）求对任意的i 和(1j i =,2,3,1j =,2,3,)i j ≠满足||2i j a a -的概率；（2）若1a ,2a ,3a 成等差数列,设其公差为(0)ξξ>,求随机变量ξ的分布列与数学期望()E ξ．【解析】解：（1）由题意知基本事件数为3984C =,而满足条件||2i j a a -,即取出的元素不相邻,则用插空法有3735C =种,故所求事件的概率为3558412P ==； （2）分析1a ,2a ,3a 成等差数列的情况：1ξ=的情况有7种：{1,2,3},{2,3,4},{3,4,5},{4,5,6},{5,6,7},{6,7,8},{7,8,9}, 2ξ=的情况有5种：{1,3,5},{2,4,6},{3,5,7},{4,6,8},{5,7,9}． 3ξ=的情况有3种：{1,4,7},{2,5,8},{3,6,9}．4ξ=的情况有1种：{1,5,9}．故ξ的分布列如下：所以753115()1234161615168E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯=． 类型二：构造递推关系求概率问题16．为治疗某种疾病,研制了甲、乙两种新药,希望知道哪种新药更有效,为此进行动物试验．试验方案如下：每一轮选取两只白鼠对药效进行对比试验．对于两只白鼠,随机选一只施以甲药,另一只施以乙药．一轮的治疗结果得出后,再安排下一轮试验．当其中一种药治愈的白鼠比另一种药治愈的白鼠多4只时,就停止试验,并认为治愈只数多的药更有效．为了方便描述问题,约定：对于每轮试验,若施以甲药的白鼠治愈且施以乙药的白鼠未治愈则甲药得1分,乙药得1-分；若施以乙药的白鼠治愈且施以甲药的白鼠未治愈则乙药得1分,甲药得1-分；若都治愈或都未治愈则两种药均得0分．甲、乙两种药的治愈率分别记为α和β,一轮试验中甲药的得分记为X ． （1）求X 的分布列；（2）若甲药、乙药在试验开始时都赋予4分,(0i p i =,1,⋯,8)表示“甲药的累计得分为i 时,最终认为甲药比乙药更有效”的概率,则00p =,81p =,11(1i i i i p ap bp cp i -+=++=,2,⋯,7),其中(1)a P X ==-,(0)b P X ==,(1)c P X ==．假设0.5α=,0.8β=． ()i 证明：1{}(0i i p p i +-=,1,2,⋯,7)为等比数列； ()ii 求4p ,并根据4p 的值解释这种试验方案的合理性．【解析】（1）解：X 的所有可能取值为1-,0,1．(1)(1)P X αβ=-=-,(0)(1)(1)P X αβαβ==+--,(1)(1)P X αβ==-,X ∴的分布列为：（2）()i 证明：0.5α=,0.8β=,∴由（1）得,0.4a =,0.5b =,0.1c =．因此110.40.50.1(1i i i i p p p p i -+=++=,2,⋯,7),故110.1()0.4()i i i i p p p p +--=-,即11()4()i i i i p p p p +--=-,又1010p p p -=≠,1{}(0i i p p i +∴-=,1,2,⋯,7)为公比为4,首项为1p 的等比数列；()ii 解：由()i 可得,881887761001(14)41()()()143p p p p p p p p p p --=-+-+⋯+-+==-,81p =,18341p ∴=-, 444332*********()()()()3257p p p p p p p p p p p -∴=-+-+-+-+==． 4p 表示最终认为甲药更有效的概率．由计算结果可以看出,在甲药治愈率为0.5,乙药治愈率为0.8时,认为甲药更有效的概率为410.0039257p =≈,此时得出错误结论的概率非常小,说明这种试验方案合理． 17．从原点出发的某质点M ,按向量(0,1)a =移动的概率为23,按向量(0,2)b =移动的概率为13,设M 可到达点(0,)(1n n =,2,3,)⋯的概率为n P ． （1）求1P 和2P 的值；（2）求证：2111()3n n n n P P P P +++-=--；（3）求n P 的表达式．【解析】解：（1）123P =,22217()339P =+= （2）证明：M 点到达点(0,2)n +有两种情况 ①从点(0,1)n +按向量(0,1)a =移动 ②从点(0,)n 按向量(0,2)b =移动∴212133n n n P P P ++=+ ∴2111()3n n n n P P P P +++-=-- 问题得证．（3）数列1{}n n P P +-是以21P P -为首项,13-为公比的等比数列 1111211111()()()()3933n n n n n P P P P --++-=--=-=- 11()3n n n P P -∴-=-又因为111221()()()n n n n n P P P P P P P P ----=-+-+⋯+-12111()()()333n n -=-+-+⋯+-111[1()]123n -=-- 11n n P P P P ∴=-+∴113()434n n P =⨯-+． 类型三：利用导数研究概率问题18．某工厂的某种产品成箱包装,每箱200件,每一箱产品在交付用户之前要对产品作检验,如检验出不合格品,则更换为合格品．检验时,先从这箱产品中任取20件作检验,再根据检验结果决定是否对余下的所有产品作检验,设每件产品为不合格品的概率都为(01)p p <<,且各件产品是否为不合格品相互独立．（1）记20件产品中恰有2件不合格品的概率为()f p ,求()()f p f p 的最大值点0p （即()f p 取最大值时对应的p 的值）．（2）现对一箱产品检验了20件,结果恰有2件不合格品,以（1）中确定的0p 作为p 的值,已知每件产品的检验费用为3元,若有不合格品进入用户手中,则工厂要对每件不合格品支付28元的赔偿费用 ()i 若不对该箱余下的产品作检验,这一箱产品的检验费用与赔偿费用之和记为X 求()E X ； ()ii 以检验费用与赔偿费用和的期望值为决策依据,是否该对这箱余下的所有产品作检验？【解析】解：（1）记20件产品中恰有2件不合格品的概率为()f p ,则221820()(1)f p C p p =-,2182172172020()[2(1)18(1)]2(1)(110)f p C p p p p C p p p ∴'=---=--,令()0f p '=,得0.1p =, 当(0,0.1)p ∈时,()0f p '>, 当(0.1,1)p ∈时,()0f p '<, f ∴()p 的最大值点00.1p =．（2）()i 由（1）知0.1p =,令Y 表示余下的180件产品中的不合格品数,依题意知~(180,0.1)Y B ,20328X Y =⨯+,即6028X Y =+,()(6028)6028()60281800.1564E X E Y E Y ∴=+=+=+⨯⨯=． ()ii 如果对余下的产品作检验,由这一箱产品所需要的检验费为600元, ()564600E X =<,∴应该对余下的产品不进行检验．19．某有机水果种植基地试验种植的某水果在售卖前要成箱包装,每箱80个,每一箱水果在交付顾客之前要按约定标准对水果作检测,如检测出不合格品,则更换为合格品．检测时,先从这一箱水果中任取10个作检测,再根据检测结果决定是否对余下的所有水果作检测．设每个水果为不合格品的概率都为(01)p p <<,且各个水果是否为不合格品相互独立．（Ⅰ）记10个水果中恰有2个不合格品的概率为()f p ,求()f p 取最大值时p 的值0p ；（Ⅱ）现对一箱水果检验了10个,结果恰有2个不合格,以（Ⅰ）中确定的0p 作为p 的值．已知每个水果的检测费用为1.5元,若有不合格水果进入顾客手中,则种植基地要对每个不合格水果支付a 元的赔偿费用(*)a N ∈．（ⅰ）若不对该箱余下的水果作检验,这一箱水果的检验费用与赔偿费用的和记为X ,求EX ； （ⅱ）以检验费用与赔偿费用和的期望值为决策依据,当种植基地要对每个不合格水果支付的赔偿费用至少为多少元时,将促使种植基地对这箱余下的所有水果作检验？【解析】解：（Ⅰ）记10个水果中恰有2个不合格的概率为()f p ,则22810()(1)f p C p p =-,282710()[2(1)8(1)]f p C p p p p ∴'=---,由()0f p '=,得0.2p =．且当(0,0.2)p ∈时()0f p '>,当(0.2,1)p ∈时,()0f p '<,()f p ∴的最大值点00.2p =．（Ⅱ）由（Ⅰ）知00.2p =．（ⅰ）令Y 表示余下的70个水果中的不合格数,依题意~(70,0.2)Y B ,10 1.515X aY aY =⨯+=+． ()(15)15()15700.21514E X E aY aE Y a a ∴=+=+=+⨯⨯=+．（ⅱ）如果对余下的水果作检验,则这箱水果的检验费为120元, 由1514120a +>,得1057.514a >=,且*a N ∈, ∴当种植基地要对每个不合格水果支付的赔偿费用至少为8元时,将促使种植基地对这箱余下的所有水果作检验．高考预测三：决策问题20．某公司计划购买2台机器,该种机器使用三年后即被淘汰,机器有一易损零件,在购买机器时,可以额外购买这种零件作为备件,每个300元．在机器使用期间,如果备件不足再购买,则每个500元．现需决策在购买机器时应同时购买几个易损零件,为此搜集并整理了100台这种机器在三年使用期内更换的易损零件数,得到下面柱状图．以这100台机器更换的易损零件数的频率代替1台机器更换的易损零件数发生的概率,记X 表示2台机器三年内共需更换的易损零件数,n 表示购买2台机器的同时购买的易损零件数．（1）求X 的分布列；（2）若要求()0.5P X n ,试确定n 的最小值；（3）以购买易损零件所需费用的期望值为决策依据,在19n =与20n =之中选其一,应选用哪个？【解析】解：（1）每台机器更换的易损零件数为8,9,10,11,记事件1A 为第一台机器3年内换掉7i +个零件(1i =,2,3,4),记事件1B 为第二台机器3年内换掉7i +个零件(1i =,2,3,4),由题知134134()()()()()()0.2P A P A P A P B P B P B ======,22()()0.4P A P B ==,则X 的可能的取值为16,17,18,19,20,21,22,11(16)()()0.20.20.04P X P A P B ===⨯=；1221(17)()()()()0.20.40.40.20.16P X P A P B P A P B ==+=⨯+⨯=；132231(18)()()()()()()0.20.20.20.20.40.40.24P X P A P B P A P B P A P B ==++=⨯+⨯+⨯=；14233241(19)()()()()()()()()0.20.20.20.20.40.20.20.40.24P X P A P B P A P B P A P B P A P B ==+++=⨯+⨯+⨯+⨯=；243342(20)()()()()()()0.40.20.20.40.20.20.2P X P A P B P A P B P A P B ==++=⨯+⨯+⨯=；3443(21)()()()()0.20.20.20.20.08P X P A P B P A P B ==+=⨯+⨯=；44(22)()()0.20.20.04P X P A P B ===⨯=．从而X 的分布列为（2）要()0.5P x n ,0.040.160.240.5++<,0.040.160.240.240.5+++,则n 的最小值为19；（3）购买零件所需费用含两部分,一部分为购买机器时购买零件的费用,另一部分为备件不足时额外购买的费用,当19n =时,费用的期望为193005000.210000.0815000.045940⨯+⨯+⨯+⨯=元,当20n =时,费用的期望为203005000.0810000.046080⨯+⨯+⨯=元,若要费用最少,所以应选用19n =．高考预测四：正态分布21．为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸（单位：)cm ．根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布2(,)N μσ．（1）假设生产状态正常,记X 表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(3,3)μσμσ-+之外的零件数,求(1)P X ；（2）一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(3,3)μσμσ-+之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查．下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸：9.95 10.12 9.96 9.96 10.01 9.92 9.98 10.0410.26 9.91 10.13 10.02 9.22 10.04 10.05 9.95 经计算得16119.9716i i x x ===∑,0.212s =≈,其中i x 为抽取的第i 个零件的尺寸,1i =,2,⋯,16． 用样本平均数x 作为μ的估计值ˆμ,用样本标准差s 作为σ的估计值ˆσ,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查？剔除ˆˆˆˆ(3,3)μσμσ-+之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ（精确到0.01)． 附：若随机变量Z 服从正态分布2(,)N μσ,则(33)0.9974P Z μσμσ-<<+=,160.99740.9592≈,0.09．【解析】解：（1）抽取的一个零件的尺寸在(3,3)μσμσ-+之内的概率为0.9974,从而零件的尺寸在(3,3)μσμσ-+之外的概率为0.0026,故~(16,0.0026)X B ．因此,16(1)1(0)10.99740.0408P X P X =-==-≈；（2）由9.97,0.212x s =≈,得μ的估计值为ˆ9.97μ=,σ的估计值为ˆ0.212σ=, 由样本数据可以看出有一个零件的尺寸在ˆˆˆˆ(3,3)μσμσ-+之外, 因此需对当天的生产过程进行检查,剔除ˆˆˆˆ(3,3)μσμσ-+之外的数据9.22, 剩下数据的平均数为1(169.979.22)10.0215⨯-=, 因此μ的估计值为10.02,162221160.212169.971591.134i i x ==⨯+⨯≈∑,剔除ˆˆˆˆ(3,3)μσμσ-+之外的数据9.22, 剩下数据的样本方差为221(1591.1349.221510.02)0.00815--⨯≈． 因此σ0.09．22．从某企业生产的某种产品中抽取500件,测量这些产品的一项质量指标值,由测量结果得如图频率分布直方图：（1）求这500件产品质量指标值的样本平均值x 和样本方差2s （同一组的数据用该组区间的中点值作代表）；（2）由直方图可以认为,这种产品的质量指标Z 服从正态分布2(,)N μσ,其中μ近似为样本平均数x ,2σ近似为样本方差2s①利用该正态分布,求(187.8212.2)P Z <<②某用户从该企业购买了100件这种产品,记X 表示这100件产品中质量指标值位于区间(187.8,212.2)的产品件数．利用 ①的结果,求EX 附：6 2.44≈,若2~(,)z n μσ,则()0.6826p Z μσμσ-<<+=,(22)0.9544p Z μσμσ-<<+=．【解析】解：（1）抽取产品的质量指标值的样本平均数为：1700.021800.091900.222000.332100.242200.082300.02200x =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=,样本方差2s 分别为：2222222(30)0.02(20)0.09(10)0.2200.33100.24200.08300.02150s =-⨯+-⨯+-⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=． （Ⅱ）()i 由（Ⅰ）知~(200,150)Z N ,从而(187.8212.2)(20012.220012.2)0.6826P Z P Z <<=-<<+=；()ii 由()i 知一件产品的质量指标值位于区间(187.8,212.2)的概率为0.6826,依题意知~(100,0.6826)X B ,所以1000.682668.26EX =⨯=．。
常见概率分布期望方差以及分布图汇总
������������
������������ 2
指数分布（负指 数分布）
Γ(1, ������)
������ > 0
������
������ 2
注：指数分布是Γ分布的特殊情况 χ2 分布
������2 (������)
������ ≥ 1
负二项分布（帕
离 散 型
斯卡分布）
B0 (������, ������)
0<p<1 r≥1
K=r,r+1,… P{������ = ������} = (1 − ������)������−1 ������ K=1,2,…
������ ������ 1 ������ ������������ ������
������ 2 ∞ ������⁄ 2
0，n>1
������ , ������ > 2 ������ − 2
非中心 t 分布
������(������, ������)
������ ������ ≥ 1
������ − 1 ������Γ ( ) ������ 2 √ ������ 2 Γ( ) 2 (n>1)
常见的“概率分布表 + 分布图”汇总（内容源自书本，同时本人额外加了许多内容进去。此表可直接打印）整理人：算法君
说明，我们学过的各种概率分布公式较多且形式多样，各分布的数学期望及方差是常用的数据，为方便做题目，也方便记忆故作此表，并在此共享给大家希望给大家提供一定方便！
类
分布
单点分布（退化 分布） (0-1)分布（两点 分布或伯努利分 布） 二项分布
数学期望 a p np
概率统计中的概率分布与期望计算
概率统计中的概率分布与期望计算概率统计是数学的一个重要分支，它研究的是随机事件的发生规律和概率分布。
在概率统计中，概率分布是描述随机变量可能取值的概率的函数。
而期望则是对随机变量的平均值的度量。
概率分布和期望计算在实际生活和科学研究中有着广泛的应用。
一、概率分布概率分布是描述随机变量可能取值的概率的函数。
常见的概率分布有离散型概率分布和连续型概率分布两种。
离散型概率分布是指随机变量只能取有限个或可列个值的概率分布。
例如，抛硬币的结果可以是正面或反面，这是一个离散型概率分布。
常见的离散型概率分布有伯努利分布、二项分布和泊松分布等。
连续型概率分布是指随机变量可以取任意实数值的概率分布。
例如，测量某物体的长度可以是任意实数值，这是一个连续型概率分布。
常见的连续型概率分布有正态分布、指数分布和均匀分布等。
在实际应用中，我们可以通过观察数据的分布情况来选择合适的概率分布模型。
通过拟合数据，我们可以估计出概率分布的参数，进而进行概率预测和统计推断。
二、期望计算期望是对随机变量的平均值的度量，它表示随机变量的取值在不同取值下的平均值。
期望的计算可以帮助我们了解随机变量的平均水平，从而对随机现象进行预测和分析。
对于离散型随机变量，期望的计算公式为E(X) = ΣxP(X=x)，其中x表示随机变量的取值，P(X=x)表示随机变量取值为x的概率。
通过对所有取值的加权平均，我们可以得到随机变量的期望。
对于连续型随机变量，期望的计算公式为E(X) = ∫xf(x)dx，其中f(x)表示随机变量的概率密度函数。
通过对密度函数的积分，我们可以求得连续型随机变量的期望。
期望的计算在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在金融领域，我们可以通过计算股票的期望收益来评估投资风险和回报。
在工程领域，我们可以通过计算设备的平均寿命来进行维护和更新计划。
在医学研究中，我们可以通过计算药物的平均疗效来评估治疗效果。
三、应用实例为了更好地理解概率分布和期望计算的应用，我们举一个实际的例子。
概率论与数理统计-数学期望_图文
因每个球落入每个盒子是等可能的均为1/M, 所以，对第i 个盒子，一个球不落入这个盒子 内的概率为(1-1/M)。故N个球都不落入这个 盒子内的概率为(1-1/M)n ，即
最常用的数字特征是：期望和方差。
第四章 数字特征
§4.1 数学期望
4.1.1 离散型随机变量的数学期望 概念引入：
某车间对工人生产情况进行考察，车工 小张每天生产的废品数 X 是一个随机变量 。如何定义 X 的平均值？
若统计了100天小张生产产品的情况，发现 ： 32天没有出废品；30天每天出一件废品； 17天每天出两件废品；21天每天出三件废品。
可以得到这n天中，每天的平均废品数为
这是以频率为 权的加权平均
由频率与概率的关系，
不难想到：求废品数X的平 均值时，用概率替代频率， 得平均值为：
这样，就得到一个确定的数
这是以概率为 权的加权平均
——随机变量X的期望(均值) 。
定义1: 设X是离散型随机变量, 概率分布为 P{X=xk}=pk , k=1,2, …。
解：设组织货源 t 吨。显然，应要求
2000≤t ≤4000。国家收益Y(单位:万元)是X
的函数Y=g(X)。表达式为
由已知条件, 知X的概率密度函为
可算得当 t = 3500 时， E(Y)=-2t2 + 14000t-8000000
达到最大值 1.55×106。 因此，应组织3500吨货源。
概率论与数理统计-数学期望_图文.ppt
前面讨论了随机变量及其分布。 如果我 们知道了随机变量 X 的概率分布，那么，关 于 X 的全部概率特征也就知道了。
然而，在实际问题中，概率分布是较难 确定的。且有时在实际应用中，我们并不需 要知道随机变量的所有性质，只要知道其一 些数字特征就够了。
概率分布（数学期望，平均值，方差，标准差）2018
概率分布（数学期望，平均值，方差，标准差）2018展开全文我们已经了解概率的基础，概率中通常将试验的结果称为随机变量。
随机变量将每一个可能出现的试验结果赋予了一个数值，包含离散型随机变量和连续型随机变量。
掷硬币就是一个典型的离散型随机变量，离散随机变量可以取无限个但可数的数值。
而连续变量相反，它在某一个区间内能取任意的数值。
时间就是一个典型的连续变量，1.25分钟、1.251分钟，1.2512分钟，它能无限分割。
既然随机变量可以取不同的值，统计学家就用概率分布描述随机变量取不同值的概率。
相对应的，有离散型概率分布和连续型概率分布。
对于离散型随机变量x，定义一个概率函数叫f(x)，它给出了随机变量取每一个值的概率。
拿出一个骰子，掷到6的概率是f(6) = 1/6，掷到1和6的概率则是f(1)+f(6) = 1/3。
数学期望（均值）理解一：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
是最基本的数学特征之一。
它反映随机变量平均取值的大小。
其公式如下：xk ：表示观察到随机变量X的样本的值。
pk : 表示xk发生的概率。
数学期望反映的是平均水平。
通过它，我们能够了解一个群体的平均水平（比如说，一个班平均成绩８０）。
但另外一个方面，它所包含的信息也是十分有限的，首先是个体信息被压缩了，其次如果单纯看期望的话，是看不出样本的数量。
（平均成绩为８０，在１人班和１００人班的含义是不一样的）通过这个问题想说明，在刻画群体特征的时候，多个数字特征配合才能达到效果。
（上面的例子：可以是期望 + 数量）理解二：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和严格的定义如下：2.数学期望的含义这个很重要，我们一定要明白概念的含义，联系到实际的应用场景中表达的真正意义，数学期望的存在是为了表达什么？答：反映随机变量平均取值的大小3.数学期望（均值）和算术平均值（平均数）的关系（期望和平均数的关系）谈谈我对于这两个概念的理解（1）平均数是根据实际结果统计得到的随机变量样本计算出来的算术平均值，和实验本身有关，而数学期望是完全由随机变量的概率分布所确定的，和实验本身无关。
大学概率论某些常用分布的数学期望与方差 (1)
vk ( X ) E( X k ).
若 X为离散随机变量， 则 vk ( X ) xik p(xi ).
i
若 X为连续随机变量，
则 vk ( X )
xk f (x)dx.
特别，一阶原点矩就是数学期望：v1( X ) E( X ).
概率论与数理统计教程（第四版）
目录
上一页 下一页
i
若 X 为连续随机变量，则
k (X )
[x
E(X
)]k
f
(x)dx.
概率论与数理统计教程（第四版）
目录
上一页 下一页
返回
结束
§3.6 原点矩与中心矩
一阶中心矩恒等于零： 1( X ) 0. 二阶中心矩就是方差： 2 ( X ) D( X ).
概率论与数理统计教程（第四版）
由组合数的性质可知
n1
n1
C C k
n1k
M 1 N M
C C C , k
( n1)k
n1
M 1 ( N 1)(M 1) N 1
k 0
k 0
所以有
E(X
)
M
Cn1 N 1
CnN
nM N
.
概率论与数理统计教程（第四版）
目录
上一页 下一页
返回
结束
§3.5 某些常用分布的数学期望与方差
返回
结束
§3.5 某些常用分布的数学期望与方差
均匀分布
设随机变量 X 在区间 a ,b 上服从均匀分布，则
E( X )
b x dx aba
a b. 2
均匀分布的数学期望正是随机变量分布区间的中点值.
数学期望值的概念和意义
数学期望值的概念和意义数学期望值是概率论中的一个重要概念，它是每个可能结果的概率与其对应的值的乘积的总和。
数学期望值可以用来描述一个随机变量所具有的平均水平，它反映了随机变量的中心位置。
在统计学和概率论中，数学期望值有着重要的意义和应用。
首先，数学期望值可以用来描述一个随机事件的平均结果。
在离散型随机变量的情况下，数学期望值是每个可能取值乘以其概率的总和。
例如，掷骰子的随机变量X的取值为1、2、3、4、5、6，每个取值的概率均为1/6，那么X的数学期望值为(1×1/6)+(2×1/6)+(3×1/6)+(4×1/6)+(5×1/6)+(6×1/6)=3.5。
这表示在长期实验中，掷骰子的平均结果将接近于3.5，即我们可以预期掷出的点数在平均意义下接近于3.5。
其次，数学期望值还是一个随机变量的重要性质之一。
在随机变量的分布中，数学期望值属于一个固定的值，它是随机变量所在分布的特征之一。
通过计算随机变量的数学期望值，我们可以获得关于随机变量的重要信息，比如该随机变量的平均值、期望值等。
例如，对于连续型随机变量X，其概率密度函数为f(x)，那么X的数学期望值可以通过积分计算得到，即E(X)=∫xf(x)dx。
数学期望值能够提供关于随机变量的重要特征，帮助我们更好地理解和分析随机变量。
此外，数学期望值还可以用来评估不同概率分布下的随机变量性质。
对于给定的随机变量X，其数学期望值与方差密切相关。
方差是随机变量与其期望之间的离散程度的度量，方差越大表示随机变量的值离期望值越远。
因此，数学期望值可以通过方差来衡量随机变量的离散程度。
如果随机变量的方差较大，那么数学期望值可能不能很好地反映其平均水平。
通过比较不同概率分布下随机变量的数学期望值和方差，我们可以评估其分布特征的不同，选择适合的概率分布模型来描述随机变量的性质。
此外，数学期望值还在实际问题中具有广泛的应用。
高中数学知识点总结概率分布与期望
高中数学知识点总结概率分布与期望概率分布与期望是高中数学中的重要知识点。
它们在统计学和概率论中起着重要作用。
通过对随机变量的概率分布进行研究，我们可以了解事件发生的可能性以及事件结果的平均值。
本文将对概率分布和期望进行详细讲解，并且通过例题来帮助读者更好地理解和应用这些概念。
一、概率分布概率分布描述了随机变量在每个取值上的概率。
常见的概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。
1. 离散概率分布离散概率分布是指随机变量只取有限个或可列个值的概率分布。
在离散概率分布中，每个取值都对应一个概率。
我们可以通过列出随机变量的取值及其对应的概率来描述概率分布。
例题：某餐厅每天的顾客人数服从以下概率分布，求顾客人数的期望值。
顾客人数： 0 1 2 3 4概率： 0.1 0.3 0.4 0.15 0.05解答：期望值的计算公式为E(X) = Σ x * P(X = x)，其中x表示随机变量的取值，P(X = x)表示该取值对应的概率。
根据给定的概率分布，可以计算期望值：E(X) = 0 * 0.1 + 1 * 0.3 + 2 * 0.4 + 3 * 0.15 + 4 * 0.05 = 1.9因此，顾客人数的期望值为1.9。
2. 连续概率分布连续概率分布是指随机变量在某一区间上取值的概率。
在连续概率分布中，我们使用概率密度函数来描述概率分布。
概率密度函数（PDF）有以下性质：非负性、归一性和可积性。
常见的连续概率分布包括均匀分布、正态分布和指数分布等。
这些分布都有各自的概率密度函数，可以根据具体情况进行计算。
二、期望期望是概率分布的一个重要指标，是对随机事件结果的平均值的度量。
它反映了事件结果的集中趋势。
1. 离散随机变量的期望对于离散随机变量X，其期望E(X)的计算公式为E(X) = Σ x * P(X = x)，其中x表示随机变量的取值，P(X = x)表示该取值对应的概率。
2. 连续随机变量的期望对于连续随机变量X，其期望E(X)的计算公式为E(X) = ∫ xf(x) dx，其中f(x)表示X的概率密度函数。
高中概率分布与期望值计算
高中概率分布与期望值计算概率是数学中非常重要的概念，它用来描述某个事件发生的可能性大小。
在高中数学中，学习概率分布和期望值的计算是必不可少的内容。
本文将详细介绍高中阶段概率分布与期望值的计算方法。
一、概率分布概率分布是指随机变量取各个值时，这些值发生的概率分别是多少。
在概率分布中，主要有离散概率分布和连续概率分布两种情况。
1. 离散概率分布离散概率分布是指随机变量只能取有限个或可数个数值的概率分布。
常见的离散概率分布有二项分布、泊松分布和几何分布等。
以二项分布为例，假设一人投篮命中率为p，投篮n次，命中k次的概率可以用二项分布来表示。
二项分布的概率公式为：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，C(n,k)表示从n个中取出k个的组合数。
2. 连续概率分布连续概率分布是指随机变量可以取任意实数的概率分布。
常见的连续概率分布有正态分布、均匀分布和指数分布等。
以正态分布为例，正态分布的概率密度函数为：f(x) = (1/√(2πσ^2)) * e^(-(x-μ)^2/(2σ^2))其中，μ表示均值，σ表示标准差。
二、期望值的计算期望值是指随机变量在多次试验中的平均取值。
期望值的计算方法根据概率分布的不同而不同。
下面以离散概率分布和连续概率分布为例进行说明。
1. 离散概率分布的期望值计算对于离散概率分布，期望值的计算公式为：E(X) = ∑(x*P(X=x))其中，x表示随机变量的取值，P(X=x)表示随机变量取值为x的概率。
以二项分布为例，假设投篮n次，命中k次，命中率为p，则命中次数的期望值为：E(X) = ∑(k*C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k))2. 连续概率分布的期望值计算对于连续概率分布，期望值的计算公式为：E(X) = ∫(x*f(x))dx其中，f(x)为概率密度函数。
以正态分布为例，假设随机变量服从正态分布，其期望值为μ，标准差为σ，则期望值为：E(X) = ∫(x*(1/√(2πσ^2))*e^(-(x-μ)^2/(2σ^2)))dx三、总结高中阶段学习概率分布与期望值的计算是数学中的重要内容。
专题11-3 概率分布与数学期望、方差讲-2018年高考数学一轮复习讲练测江苏版 含解析 精品
【最新考纲解读】【考点深度剖析】1. 江苏高考中，一般考古典概型、相互独立、二项概型基础上的随机变量的分布，期望与方差。
2. 随机变量的概率分布及期望，内容多，处理方式灵活，可以考查其中一块，可以内部综合，可以作为问题的背景与其他内容结合考，复习时要注重基础，以不变应万变.【课前检测训练】【判一判】判断下面结论是否正确(请在括号中打“√”或“×”) (1)抛掷均匀硬币一次，出现正面的次数是随机变量．( )(2)离散型随机变量的分布列描述了由这个随机变量所刻画的随机现象．( ) (3)某人射击时命中的概率为0.5，此人射击三次命中的次数X 服从两点分布．( ) (4)从4名男演员和3名女演员中选出4名，其中女演员的人数X 服从超几何分布．( ) (5)离散型随机变量的分布列中，随机变量取各个值的概率之和可以小于1.( ) (6)离散型随机变量的各个可能值表示的事件是彼此互斥的．( ) (7)条件概率一定不等于它的非条件概率．( ) (8)相互独立事件就是互斥事件．( )(9)对于任意两个事件，公式P (AB )＝P (A )P (B )都成立．( )(10)二项分布是一个概率分布，其公式相当于(a ＋b )n二项展开式的通项公式，其中a ＝p ，b ＝1－p .( ) (11)P (B |A )表示在事件A 发生的条件下，事件B 发生的概率，P (AB )表示事件A ，B 同时发生的概率．( ) (12)小王通过英语听力测试的概率是13，他连续测试3次，那么其中恰好第3次测试获得通过的概率是P ＝C 13·⎝ ⎛⎭⎪⎫131·⎝ ⎛⎭⎪⎫1－133－1＝49.( )(13)随机变量的均值是常数，样本的平均值是随机变量，它不确定．( )(14)随机变量的方差和标准差都反映了随机变量取值偏离均值的平均程度，方差或标准差越小，则偏离变量的平均程度越小．( )(15)正态分布中的参数μ和σ完全确定了正态分布，参数μ是正态分布的均值，σ是正态分布的标准差．( )(16)一个随机变量如果是众多的、互不相干的、不分主次的偶然因素作用结果之和，它就服从或近似服从正态分布．( )(17)均值是算术平均数概念的推广，与概率无关．( )1. √2. √3. ×4. √5. ×6. √7. ×8. ×9. ×10. ×11. √12. ×13. √14. √15. √16. √17. × 【练一练】1．袋中有3个白球、5个黑球，从中任取2个，可以作为随机变量的是( ) A ．至少取到1个白球 B ．至多取到1个白球 C ．取到白球的个数 D ．取到的球的个数 【答案】C2．从标有1～10的10支竹签中任取2支，设所得2支竹签上的数字之和为X ，那么随机变量X 可能取得的值有( )A ．17个B ．18个C ．19个D ．20个 【答案】A【解析】X 可能取得的值有3,4,5，…，19共17个． 3．随机变量X 的分布列如下：其中a ，b ，c 成等差数列，则P (|X |＝1)等于( ) A.16 B.13 C.12 D.23 【答案】D【解析】∵a ，b ，c 成等差数列，∴2b ＝a ＋c . 又a ＋b ＋c ＝1，∴b ＝13，∴P (|X |＝1)＝a ＋c ＝23.4．随机变量X 等可能取值1,2,3，…，n ，如果P (X <4)＝0.3，则n ＝________. 【答案】10【解析】P (X <4)＝P (X ＝1)＋P (X ＝2)＋P (X ＝3)＝1n ＋1n ＋1n ＝3n＝0.3，得n ＝10.5．一盒中有12个乒乓球，其中9个新的、3个旧的，从盒中任取3个球来用，用完后装回盒中，此时盒中旧球个数X 是一个随机变量，则P (X ＝4)的值为______． 【答案】272206．袋中有3红5黑8个大小形状相同的小球，从中依次摸出两个小球，则在第一次摸得红球的条件下，第二次仍是红球的概率为( ) A.38 B.27 C.28 D.37 【答案】B【解析】第一次摸出红球，还剩2红5黑共7个小球，所以再摸到红球的概率为27.7．某地区空气质量监测资料表明，一天的空气质量为优良的概率是0.75，连续两天为优良的概率是0.6，已知某天的空气质量为优良，则随后一天的空气质量为优良的概率是( ) A ．0.8 B ．0.75 C ．0.6 D ．0.45 【答案】A【解析】已知连续两天为优良的概率是0.6，那么在前一天空气质量为优良的前提下，要求随后一天的空气质量为优良的概率，可根据条件概率公式，得P ＝0.60.75＝0.8.8.如图，用K ，A 1，A 2三类不同的元件连接成一个系统．当K 正常工作且A 1，A 2至少有一个正常工作时，系统正常工作．已知K ，A 1，A 2正常工作的概率依次为0.9,0.8，0.8，则系统正常工作的概率为( )A ．0.960B ．0.864C ．0.720D ．0.576 【答案】B9．某篮球队员在比赛中每次罚球的命中率相同，且在两次罚球中至多命中一次的概率为1625，则该队员每次罚球的命中率为________． 【答案】35【解析】设该队员每次罚球的命中率为p ，则依题意有1－p 2＝1625，即p 2＝925.又0<p <1，故p ＝35.10．国庆节放假，甲去北京旅游的概率为13，乙去北京旅游的概率为14，假定二人的行动相互之间没有影响，那么这段时间内至少有1人去北京旅游的概率为________． 【答案】1211．某射手射击所得环数ξ的分布列如下：已知ξ的均值E (ξ)＝8.9，则y 的值为( ) A ．0.4 B ．0.6 C ．0.7 D ．0.9 【答案】A【解析】由⎩⎪⎨⎪⎧x ＋0.1＋0.3＋y ＝1，7x ＋8×0.1＋9×0.3＋10y ＝8.9，可得y ＝0.4.12．设样本数据x 1，x 2，…，x 10的均值和方差分别为1和4，若y i ＝x i ＋a (a 为非零常数，i ＝1,2，…，10)，则y 1，y 2，…，y 10的均值和方差分别为( ) A ．1＋a,4 B ．1＋a,4＋a C ．1,4 D ．1,4＋a【答案】A 【解析】x 1＋x 2＋…＋x 1010＝1，y i ＝x i ＋a ，所以y 1，y 2，…，y 10的均值为1＋a ，方差不变仍为4.故选A.13．设随机变量X 的分布列为P (X ＝k )＝15(k ＝2,4,6,8,10)则D (X )等于( )A ．5B ．8C ．10D ．16 【答案】B【解析】∵E (X )＝15(2＋4＋6＋8＋10)＝6，∴D (X )＝15[(－4)2＋(－2)2＋02＋22＋42]＝8.14．随机变量ξ的取值为0,1,2.若P (ξ＝0)＝15，E (ξ)＝1，则D (ξ)＝________.【答案】25【解析】设P (ξ＝1)＝a ，P (ξ＝2)＝b ，则⎩⎪⎨⎪⎧15＋a ＋b ＝1，a ＋2b ＝1，解得⎩⎪⎨⎪⎧a ＝35，b ＝15，所以D (ξ)＝15＋35×0＋15×1＝25.15．抛掷两枚骰子，当至少一枚5点或一枚6点出现时，就说这次试验成功，则在10次试验中成功次数的均值为________． 【答案】509【题根精选精析】考点1 离散型随机变量及其分布列【1-1】随机变量X 的概率分布规律为P （X ＝n ）＝(1)an n + （n ＝1,2,3,4），其中a 是常数，则P （12＜X＜52）的值为 . 【答案】56【解析】因为随机变量X 的概率分布规律为()==n X p (1)an n + （n ＝1,2,3,4），所以()()()()==+=+=+=4321X p X p X p X p 45154=⇒=a a ，所以 ()()==+==⎪⎭⎫ ⎝⎛<<212521X p X p X p 65.【1-2】若随机变量X 的分布列如下表，且EX=6.3， 则表中a 的值为 .【答案】7【解析】由11.05.0=++b 得4.0=b ，()3.64.091.05.04=⨯+⨯+⨯=a X E ，解7=a【1-3】口袋中有n(n ∈N *)个白球，3个红球．依次从口袋中任取一球，如果取到红球，那么继续取球，且取出的红球不放回；如果取到白球，就停止取球．记取球的次数为X.若P(X ＝2)＝730，则n 的值为 .【答案】7【1-4】在对某渔业产品的质量调研中，从甲、乙两地出产的该产品中各随机抽取10件，测量该产品中某种元素的含量（单位：毫克）.下表是测量数据的茎叶图：规定：当产品中的此种元素含量15≥毫克时为优质品.（Ⅰ）试用上述样本数据估计甲、乙两地该产品的优质品率（优质品件数/总件数）；（Ⅱ）从乙地抽出的上述10件产品中，随机抽取3件，求抽到的3件产品中优质品数ξ的分布列及数学期望()E ξ.【解析】 (I)甲厂抽取的样本中优等品有7件,优等品率为7.10乙厂抽取的样本中优等品有8件,优等品率为84.105= (II)ξ的取值为1，2，3. 12823101(1),15C C P C ξ⋅=== 21823107(2),15C C P C ξ⋅===157)3(3100238=⋅==C C C P ξ 所以ξ的分布列为故的数学期望为123.1515155Eξ=⨯+⨯+⨯=（） 【1-5】甲、乙、丙三个车床加工的零件分别为350个，700个，1050个，现用分层抽样的方法随机抽取6个零件进行检验.（1）从抽取的6个零件中任意取出2个，已知这两个零件都不是甲车床加工的，求其中至少有一个是乙车床加工的零件；（2）从抽取的6个零件中任意取出3个，记其中是乙车床加工的件数为X ，求X 的分布列和期望.X 的期望为()00.210.620.21E x =⨯+⨯+⨯=．【基础知识】1．离散型随机变量的分布列 (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，随机变量常用字母X ，Y ，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． 若ξ是随机变量，a b ηξ=+，其中,a b 是常数，则η也是随机变量. 2.常见离散型随机变量的分布列 (1)两点分布：若随机变量X 服从两点分布，即其分布列为其中01p <<，则称离散型随机变量X 服从参数为p 的两点分布．其中()1p P X ==称为成功概率．(2)超几何分布：在含有M 件次品的N 件产品中，任取n 件，其中恰有X 件次品，则事件{X k =}发生的概率为()k n k M N MnNC C P X k C --==，0,1,2,,k m = ，其中{}min ,m M n =，且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈，称分布列为超几何分布列.(3)设离散型随机变量可能取得值为1，2，…，i ，…n ，取每一个值i (1,2,,i n = )的概率为()i i PX x p ==，则称表为随机变量X 的概率分布列，简称X 的分布列．有时为了表达简单，也用等式()i i P X x p ==，1,2,,i n = 表示X 的分布列． 分布列的两个性质①0i p ≥，1,2,,i n = ；②121n p p p +++= . 【思想方法】1. 求分布列的三种方法(1)由统计数据得到离散型随机变量的分布列；(1)可设出随机变量Y ，并确定随机变量的所有可能取值作为第一行数据；(2)由统计数据利用事件发生的频率近似地表示该事件的概率作为第二行数据．由统计数据得到分布列可帮助我们更好理解分布列的作用和意义．(2)由古典概型求出离散型随机变量的分布列；求离散型随机变量的分布列，首先要根据具体情况确定X 的取值情况，然后利用排列、组合与概率知识求出X 取各个值的概率．而超几何分布就是此类问题中的一种． (3)由互斥事件的概率、相互独立事件同时发生的概率及n 次独立重复试验有k 次发生的概率求离散型随机变量的分布列．2. 求离散型随机变量分布列的步骤(1)找出随机变量X 的所有可能取值x i (i ＝1,2, 3，…，n )； (2)求出各取值的概率P (X ＝x i )＝p i ；(3)列成表格并用分布列的性质检验所求的分布列或某事件的概率是否正确． 3. 解答离散型随机变量的分布列及相关问题的一般思路(1)明确随机变量可能取哪些值．(2)结合事件特点选取恰当的计算方法计算这些可能取值的概率值． (3)根据分布列和期望、方差公式求解．注意 解题中要善于透过问题的实际背景发现其中的数学规律，以便使用我们掌握的离散型随机变量及其分布列的知识来解决实际问题．【温馨提醒】求离散型随机变量的分布列的关键是正确理解随机变量取每一个所表示的具体事件，然后综合应用各类求概率的公式，求出概率. 考点2 二项分布及应用【2-1】【盐城2015调研】袋中装有完全相同的5个小球，其中有红色小球3个，黄色小球2个，如果不放回地依次摸出2个小球，则在第一次摸出红球的条件下，第二次摸出红球的概率是 . 【答案】12【2-2】已知在一次试验中，()0.7P A =，那么在4次独立重复试验中，事件A 恰好在前两次发生的概率是 . 【答案】0441.0【解析】因为()0.7P A =，所以在4次独立重复试验中，事件A 恰好在前两次发生的概率()()0441.03.07.022==P ．【2-3】设服从二项分布(,)B n p 的随机变量X 的期望和方差分别是2.4和1.44，则二项分布的参数,n p 的值为 .【答案】6,0.4n p ==【解析】由二项分布的期望和方差得()⎩⎨⎧=-=44.114.2p np np ，解的⎩⎨⎧==64.0n p【2-4】【2015四川模拟】一款击鼓小游戏的规则如下：每盘游戏都需要击鼓三次，每次击鼓要么出现一次音乐，要么不出现音乐；每盘游戏击鼓三次后，出现一次音乐获得10分，出现两次音乐获得20分，出现三次音乐获得100分，没有出现音乐则扣除200分（即获得200-分）.设每次击鼓出现音乐的概率为12，且各次击鼓出现音乐相互独立.（1）设每盘游戏获得的分数为X ，求X 的分布列； （2）玩三盘游戏，至少有一盘出现音乐的概率是多少？（3）玩过这款游戏的许多人都发现，若干盘游戏后，与最初的分数相比，分数没有增加反而减少了.请运用概率统计的相关知识分析分数减少的原因. 【解析】试题分析：（1）由()(1)k k n kn n P k C p p -=-得，1331(200),(10),(20),(100)8888P X P X P X P X =-=======.所以X 的分布列为【2-5】【北京市西城区2015模拟】在某批次的某种灯泡中，随机地抽取200个样品，并对其寿命进行追踪调查，将结果列成频率分布表如下. 根据寿命将灯泡分成优等品、正品和次品三个等级，其中寿命大于或等于500天的灯泡是优等品，寿命小于300天的灯泡是次品，其余的灯泡是正品.（1）根据频率分布表中的数据，写出a 、b 的值；（2）某人从灯泡样品中随机地购买了()n n N *∈个，如果这n 个灯泡的等级情况恰好与按三个等级分层抽．．．．．．．．样．所得的结果相同，求n 的最小值； （3）某人从这个批次的灯泡中随机地购买了3个进行使用，若以上述频率作为概率，用X 表示此人所购买的灯泡中次品的个数，求X 的分布列和数学期望.所以X 的数学期望()279130123646464644E X =⨯+⨯+⨯+⨯=. （注：写出13,4X B ⎛⎫ ⎪⎝⎭ ，()3311144kkk P X k C -⎛⎫⎛⎫==- ⎪⎪⎝⎭⎝⎭，0k =、1、2、3. 请酌情给分）【基础知识】 1．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 AB p B A 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()()()/n AB p B A n A =. (2)条件概率具有的性质： ①()0/1p B A ≤≤；② 如果B 和C 是两互斥事件，则()()()///p B C A p B A p C A =+ ． 2．相互独立事件(1)对于事件A 、B ，若A 的发生与B 的发生互不影响，则称A 、B 是相互独立事件． (2)若A 与B 相互独立，则()()/p B A p B =，()()()()()/p AB p B A P A P 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)若()()()p AB P A P B =⋅，则A 与B 相互独立． 3．独立重复试验与二项分布 (1)独立重复试验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)二项分布在n 次独立重复试验中，设事件A 发生的次数为k ，在每次试验中事件A 发生的概率为p ，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为()()1n kk kn P X k C p p -==- (0,1,2,,k n = )，此时称随机变量X 服从二项分布，记作(),X B n p ，并称p 为成功概率． 【思想方法】 1. 条件概率的求法(1)定义法：先求()P A 和()p AB ，再由()()()/p AB p B A P A =，求()/p B A ；(2)基本事件法：借古典概型概率公式，先求事件A 包含的基本事件数()n A ，再求事件AB 所包含的基本事件数()n AB ，得()()()/n AB p B A n A =. 2. 求相互独立事件同时发生的概率的方法 (1)利用相互独立事件的概率乘法公式直接求解；(2)正面计算较繁或难以入手时，可从其对立事件入手计算．相互独立事件的概率通常和互斥事件的概率综合在一起考查，这类问题具有一个明显的特征，那就是在题目的条件中已经出现一些概率值，解题时先要判断事件的性质(是互斥还是相互独立)，再选择相应的公式计算求解．3. 二项分布满足的条件(1)每次试验中，事件发生的概率是相同的． (2)各次试验中的事件是相互独立的．(3)每次试验只有两种结果：事件要么发生，要么不发生． (4)随机变量是这n 次独立重复试验中事件发生的次数． 4.二项展开式的通项与二项分布的概率公式的“巧合”一般地，由n 次试验构成，且每次试验相互独立完成，每次试验的结果仅有两种对立的状态，即A 与A ，每次试验中()0p A p =>.我们将这样的试验称为n 次独立重复试验，也称为伯努利试验．在n 次独立重复试验中，每次试验事件A 发生的概率均为()01p p <<，即()p A p =，()1p A p q =-=.由于试验的独立性，n 次试验中，事件A 在某指定的k 次发生，而在其余n k -次不发生的概率为k n k p q -.而在n 次试验中，事件A 恰好发生()0k k n ≤≤次的概率为()k k n k n n P k C p q-=，0,1,2,,k n = .它恰好是()np q +的二项展开式中的第1k +项．5. 牢记且理解事件中常见词语的含义： (1) A 、B 中至少有一个发生的事件为A B ； (2) A 、B 都发生的事件为AB ； (3) A 、B 都不发生的事件为AB ；(4) A 、B 恰有一个发生的事件为AB AB ； (5) A 、B 至多一个发生的事件为AB AB AB .【温馨提醒】这些都是二项分布问题，关键是正确求出随机变量的分布列，可直接使用公式求解. 因此牢记公式()kkn kn n P k C p q-=，0,1,2,,k n = ，并深刻理解其含义．考点3 离散型随机变量的均值与方差【3-1】设随机变量X ～B （n ，p ），且E （X ）＝1.6，D （X ）＝1.28，则,n p 的值为 . 【答案】n ＝8，p ＝0.2【解析】因为随机变量X ～B （n ，p ），且E （X ）＝1.6，D （X ）＝1.28，所以()()()8,2.026.116.1==⇒⎩⎨⎧=-===n p p np X D np X E . 【3-2】设服从二项分布X ～B （n ，p ）的随机变量X 的均值与方差分别是15和，则n 、p 的值分别是 .【答案】60，【解析】由二项分布X ～B （n ，p ）的均值与方差可知E(X)=np=15,D(X)=np(1-p)=,解得n=60,p=,所以【3-3】变量X 的概率分布列如右表，其中,,a b c 成等差数列，若1()3E X =，则()D X =_________.【答案】95【3-4】【常州2015调研】某公司计划在迎春节联欢会中设一项抽奖活动：在一个不透明的口袋中装入外形一样号码分别为1，2，3，…，10的十个小球.活动者一次从中摸出三个小球，三球号码有且仅有两个连号的为三等奖，奖金30元；三球号码都连号为二等奖，奖金60元；三球号码分别为1，5，10为一等奖，奖金240元；其余情况无奖金.（1）求员工甲抽奖一次所得奖金ξ的分布列与期望；（2）员工乙幸运地先后获得四次抽奖机会，他得奖次数的方差是多少？【3-5】【无锡2015模拟】在2014年俄罗斯索契冬奥会某项目的选拔比赛中，A,B两个代表队进行对抗赛，每队三名队员,A队队员是A1,A2,A3,B队队员是B1,B2,B3，按以往多次比赛的统计，对阵队员之间胜负概率如下表，现按表中对阵方式出场进行三场比赛，每场胜队得1分，负队得0分，设A队，B队最后所得总分分别为．（1)求A队得分为1分的概率；（2）求的分布列；并用统计学的知识说明哪个队实力较强．【基础知识】 1．均值若离散型随机变量X 的分布列为称1122i i n n E X x p x p x p x p =+++++ 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．．若Y aX b =+，其中,a b 为常数，则Y 也是随机变量，且()()E aX b aE X b +=+. 若X 服从两点分布，则()E X p =； 若(),X B n p ，则()E X np =. 2.方差若离散型随机变量X 的分布列为则()()2i x E X -描述了i x (1,2,,i n = )相对于均值()E X 的偏离程度，而()()()21niii D X x E X p ==-∑为这些偏离程度的加权平均，刻画了随机变量X 与其均值()E X 的平均偏离程度．称()D X 为随机变量X X 的标准差．若Y aX b =+，其中,a b 为常数，则Y 也是随机变量，且()()2D aX b a D X +=． 若X 服从两点分布，则()()1D X p p =-． 若(),X B n p ，则()()1D X np p =-． 【思想方法】1. 求离散型随机变量均值、方差的基本方法(1)已知随机变量的分布列求它的均值、方差和标准差，可直接按定义(公式)求解；(2)已知随机变量ξ的均值、方差，求ξ的线性函数a b ηξ=+的均值、方差和标准差，可直接用ξ的均值、方差的性质求解；(3)如能分析所给随机变量是服从常用的分布(如两点分布、二项分布等)，可直接利用它们的均值、方差公式求解．2. 求离散型随机变量均值的步骤(1)理解随机变量X 的意义，写出X 可能取得的全部值； (2)求X 的每个值的概率； (3)写出X 的分布列； (4)由均值定义求出()E X ． 3. 六条性质(1) ()E C C = (C 为常数)(2) ()()E aX b aE X b +=+ (,a b 为常数) (3) ()()()1212E X X E X E X +=+(4)如果12,X X 相互独立，则()()()1212E X X E X E X ⋅=⋅ (5) ()()()()22D XE XE X =-(6) ()()2D aX b a D X +=4. 均值与方差性质的应用若X 是随机变量，则()f X η=一般仍是随机变量，在求η的期望和方差时，熟练应用期望和方差的性质，可以避免再求η的分布列带来的繁琐运算．【温馨提醒】求离散型随机变量的期望和方差的应用问题，首先应仔细地分析题意，当概率分布不是一些熟知的类型时，应全面地剖析各个随机变量所包含的各种事件，并准确判断各事件的相互关系，从而求出各随机变量相应的概率. 【易错问题大揭秘】1.随机变量取值不全致误典例 (12分)盒子中有大小相同的球10个，其中标号为1的球3个，标号为2的球4个，标号为5的球3个．第一次从盒子中任取1个球，放回后第二次再任取1个球(假设取到每个球的可能性都相同)．记第一次与第二次取得球的标号之和为ξ.求随机变量ξ的可能取值及其分布列．易错分析 由于随机变量取值情况较多，极易发生对随机变量取值考虑不全而导致解题错误．温馨提醒 (1)解决此类问题的关键是弄清随机变量的取值，正确应用概率公式．(2)此类问题还极易发生如下错误：虽然弄清随机变量的所有取值，但对某个取值考虑不全面． (3)避免以上错误发生的有效方法是验证随机变量的概率和是否为1.2.独立事件概率求解中的易误点典例 (12分)某射手每次射击击中目标的概率是23，且各次射击的结果互不影响．(1)假设这名射手射击5次，求恰有2次击中目标的概率；(2)假设这名射手射击5次，求有3次连续击中目标，另外2次未击中目标的概率；(3)假设这名射手射击3次，每次射击，击中目标得1分，未击中目标得0分．在3次射击中，若有2次连续击中，而另外1次未击中，则额外加1分；若3次全击中，则额外加3分．记ξ为射手射击3次后的总分数，求ξ的分布列．易错分析 解本题第(2)问易因不明独立事件与独立重复试验的区别，误认为是n 次独立重复试验，可导致求得P ＝C 35(23)3×(13)2＝80243这一错误结果．规范解答温馨提醒(1)正确区分相互独立事件与n次独立重复试验是解决这类问题的关键．独立重复试验是在同一条件下，事件重复发生或不发生．(2)独立重复试验中的概率公式P(X＝k)＝C k n p k(1－p)n－k表示的是n次独立重复试验中事件A发生k次的概率，p与1－p的位置不能互换，否则该式子表示的意义就发生了改变，变为事件A有k次不发生的概率了. [失误与防范]1掌握离散型随机变量的分布列，须注意：(1)分布列的结构为两行，第一行为随机变量X所有可能取得的值；第二行是对应于随机变量X的值的事件发生的概率．看每一列，实际上是上为“事件”，下为“事件发生的概率”，只不过“事件”是用一个反映其结果的实数表示的．每完成一列，就相当于求一个随机事件发生的概率．(2)要会根据分布列的两个性质来检验求得的分布列的正误．2．运用公式P(AB)＝P(A)P(B)时一定要注意公式成立的条件，只有当事件A、B相互独立时，公式才成立．3．独立重复试验中，每一次试验只有两种结果，即某事件要么发生，要么不发生，并且任何一次试验中某事件发生的概率相等．注意“恰好”与“至多(少)”的关系，灵活运用对立事件．4．在没有准确判断分布列模型之前不能随便套用公式．5．对于应用问题，必须对实际问题进行具体分析，一般要将问题中的随机变量设出来，再进行分析，求出随机变量的分布列，然后按定义计算出随机变量的均值、方差．。
概率分布的期望与方差
概率分布的期望与方差在概率论与统计学中，期望与方差是概率分布的两个重要的统计度量。
期望代表了随机变量的平均值，方差则衡量了其离散程度。
本文将详细探讨概率分布的期望与方差以及其在实际应用中的意义。
一、期望的定义与计算方法期望是对随机变量的平均值的度量。
对于离散随机变量X，其期望E(X)的计算方法为：E(X) = Σ( xi * P(xi) )，其中xi代表随机变量X的取值，P(xi)代表X取值为xi的概率。
也可以用数学期望符号表示为：E(X) = Σ( xi ) * P(xi)，即随机变量取值乘以对应的概率之后的总和。
以掷骰子为例，假设一枚骰子的取值范围为{1, 2, 3, 4, 5, 6}，每个值出现的概率都为1/6。
根据期望的计算公式，可以得到期望E(X) = (1*1/6) + (2*1/6) + (3*1/6) + (4*1/6) + (5*1/6) + (6*1/6) = 3.5。
因此，掷骰子的期望值为3.5。
二、方差的定义与计算方法方差是对随机变量离散程度的度量。
对于离散随机变量X，其方差Var(X)的计算方法为：Var(X) = Σ( (xi-E(X))^2 * P(xi) )，其中xi代表随机变量X的取值，E(X)代表X的期望。
也可以用数学符号表示为：Var(X) = Σ( xi^2 ) * P(xi) - (E(X))^2。
仍以掷骰子为例，已知掷骰子的期望值E(X)为3.5。
根据方差的计算公式，可以得到方差Var(X) = (1-3.5)^2 * 1/6 + (2-3.5)^2 * 1/6 + (3-3.5)^2 * 1/6 + (4-3.5)^2 * 1/6 + (5-3.5)^2 * 1/6 + (6-3.5)^2 * 1/6 = 35/12 ≈ 2.917。
因此，掷骰子的方差为2.917。
三、期望与方差的意义与应用期望和方差是概率分布的重要度量指标，对于理解和分析随机变量的分布特征十分关键。
概率分布与期望的计算方法
概率分布与期望的计算方法概率分布和期望是概率论中两个基本且重要的概念，它们在统计学、物理学、工程学、生物学等领域都有广泛应用。
概率分布是研究随机变量取得各种可能取值的概率分布情况，而期望则是指数学上的数学期望，是所有可能取值的加权平均值。
本文将介绍概率分布和期望的计算方法。
一、概率分布的计算方法1. 离散型随机变量概率分布的计算方法离散型随机变量是一种取有限个或可数个值的随机变量，如抛掷骰子的点数、抽取彩球的颜色等。
离散型随机变量的概率分布可以用概率分布函数、概率质量函数和累积分布函数等方法计算。
概率分布函数（Probability Mass Function，简称PMF）是指随机变量X取某个具体值的概率。
公式如下：P(X=x)=p其中，p表示X取值为x的概率。
例如，一枚硬币正面朝上的概率为0.5，反面朝上的概率为0.5，其PMF如下：P(X=正) = 0.5P(X=反) = 0.5概率质量函数（Probability Density Function，简称PDF）是离散型随机变量的概率分布函数，表示随机变量取某个具体值的概率密度。
公式如下：f(x)=P(X=x)其中，f(x)表示X取值为x的概率密度。
例如，一次投掷一个骰子，其点数的PDF如下：点数 1 2 3 4 5 6概率1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6累积分布函数（Cumulative Distribution Function，简称CDF）是指随机变量X小于等于某个具体值a的概率。
公式如下：F(a)=P(X≤a)例如，一次投掷一个骰子，其点数的CDF如下：点数 1 2 3 4 5 6概率1/6 2/6 3/6 4/6 5/6 6/62. 连续型随机变量概率分布的计算方法连续型随机变量是一种取无限个值的随机变量，如测量某物理量的误差、抽取某种材料的密度等。
连续型随机变量的概率分布可以用概率密度函数和累积分布函数等方法计算。
概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是指随机变量X取某个具体值的概率密度，而不是概率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
例谈离数型随机变量概率分布与数学期望数学期望=每个个数X 每个它的概率，再相加从2008年全国各省市高考数学试题中，概率统计考题，可谓“军书十二卷，卷卷有爷名”，显然它是高考的必考内容，特别是离散型随机变量概率分布与数学期望内容的考题分布极为广泛，确实是一个重要考点，但纵观其解法，可以归纳为定义法、公式法、分析法与变量推理法四种，2009年考生务必对上述四种解题方法引起高度重视，本文就其命题特点，解题规律作专题阐述，以飨读者。
一、定义法求解概率分布与数学期望定义法即根据随机事件的概率、随机变量、概率分布、数学期望的定义求解概率分布与数学期望的方法。
可使用本法解题的考题，一般以古典离散型概率为特征，它可直接利用排列组合的加法原理与乘法原理写出离散型随机变量概率的计算式，进而求得随机变量各值条件下的概率分布与数学期望。
此类题型解题思路明确，利用定义法求解，其方法容易掌握。
例1，（08浙江理）一个袋中装有若干个大小相同的黑球，白球和红球．已知从袋中任意摸出1个球，得到黑球的概率是25；从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是79． （1）若袋中共有10个球，（1）若袋中共有10个球，（ⅰ）求白球的个数；（ⅱ）从袋中任意摸出3个球，记得到白球的个数为ξ，求随机变量ξ的数学期望E ξ． （2）求证：从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．并指出袋中哪种颜色的球个数最少．分析：本题是以古典概率为题材的高考题，由于从袋中摸球是有回放地摸球，且每次摸球都是互相独立的，系互不影响事件，所发生的概率是等可能的。
故可根据概率定义，利用排列组合计算方法求解随机变量各值的概率。
解：袋中共有10个球，且至少得到1个白球的概率为97，设其中有X 个白球，我们将至少得到一个白球的事件为A ，则P （A ）=97，又∵P （A ）=9721021110=+C C C C x x ，∴9721021110=+C C C C x x ，化简后解之得x=5或14（舍去），∴袋中有5个白球。
（2）记从袋中任意摸出3个球，记得到白球的个数为ξ的事件为B ，则P （B i ）=P(ξ=i) i =0,1,2,3则P （ξ=o ）=12131035=C C ，P （ξ=1）=1253102515=C C C ，P （ξ=2）=1053101525=C C C ，P （ξ=3）=12131031025=C C C∴ξ的分布列为：ξ0 1 2 3P121 125 125 121数学期望E ξ=O ×121+1×125+2×125+3×121=23（3）记从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的事件为C ，且其中共有n 个球，其中y 个黑色球。
∴由⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+==-2211)(52n y yn y c C C C C P n y 变形得P （c ）=)1(25142524-+n 由0)1(25142524107)(≤-+=-n P C , 设袋中有n 个球，其中y 个黑球，x 个白球，z 个红球，由题意得25y n =，从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是79．则972211=+-nx x x n C C C C ，即97)1()1()(2=--+-n n x x x n x ，化简得（视n 为已知）解之得=x⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧-===++x n z ny n z y x 5152∵x y z n 是数，则n 必为5的倍数；取n =55，则y =22； ∵x z -=33，又33=+z x ，取10=x ，则1=z 所以2y n <，21y n -≤，故112y n -≤． 记“从袋中任意摸出两个球，至少有1个黑球”为事件B ，则23()551y P B n =+⨯-231755210+⨯=≤． 所以白球的个数比黑球多，白球个数多于25n ，红球的个数少于5n．故袋中红球个数最少．二、公式法求随机变量的概率分布与数学期望公式法即根据随机事件概率发生的等可能性、互斥性、独立性、等计算公式求随机变量的概率分布与数学期望的方法。
可使用本法求解的离散型随机变量的概率分布与数学期望的高考题，通常会把可能发生的随机事件的基本事件的概率作为已知，考生可用随机事件的可能事件概率公式（mn A P =)(），互斥事件公式（)()()()()(321321n n A P A P A P A P A A A A P ++++=++++ΛΛΛΛ），独立事件概率公式（)()()()()(321321n n A P A P A P A P A A A A P ••••=••••ΛΛΛΛ）与对立事件概率公式（)(1)(A P A P -=）进行计算。
例2：（08湖南理）（湖南理）（16）（本小题满分12分）甲、乙、丙三人参加了一家公司的招聘面试，面试合格者可正式签约，甲表示只要面试合格就签约.乙、丙则约定：两人面试都合格就一同签约，否则两人都不签约.设每人面试合格的概率都是12，且面试是否合格互不影响.求：（1）至少有1人面试合格的概率; （2）签约人数ξ的分布列和数学期望.分析：本题中每人面试合的概率都是21，是本题的基本事件，因为每个人的面试合格事件是相互独立互不影响的，所以可用公式法计算随机事件的概率。
若每个人面视合格事件记为A ，则其不合格事件为A 的对立事件，记为A ，合格事件概率记为P （A ），对立的事件是面试不合格事件的概率是)(1)(A P A P -=。
解 面试互不影响，甲乙丙三人面试合格事件分别记为A 、B 、C 其不合格事件记为A 、B 、C ，（与合格对立）用A ，B ，C 分别表示事件甲、乙、丙面试合格.由题意知A ，B ，C 相互独立，且P （A ）＝P （B ）＝P （C ）＝12. （1）至少有1人面试合格的概率是3171()1()()()1().28P ABC P A P B P C -=-=-=（2）三人参加面试合格与不合格都是等可能的所以，ξ的可能取值为0，1，2，3. (0)()()()P P ABC P ABC P ABC ξ==++＝()()()()()()()()()P A P B P C P A P B P C P A P B P C ++ ＝3231113()()().2228++= (1)()()()P P ABC P ABC P ABC ξ==++=()()()()()()()()()P A P B P C P A P B P C P A P B P C ++=3331113()()().2228++=1(2)()()()().8P P ABC P A P B P C ξ==== 1(3)()()()().8P P ABC P A P B P C ξ====所以， ξ的分布列是ξ的期望0123 1.8888E ξ=⨯+⨯+⨯+⨯=三、分析法求离散型随机变量的概率分布分析法即根据离散型随机变量在实际生产生活中的作用与地位，并对其进行综合分析选取随机变量值，进而求得离散型随机变量的概率分布的方法。
可本法求解的离散型概率分布与数学期望的高考题，通常与现实生活紧密相关，具有很强的综合性，需要考生在认真分析题意的基顾上对随机变量的选取与各随机变量的概率进行综合分析，是目前高考命题中较难理解的综合性题型，解这类问题时，考生通常应注意完成问题解答的分类与分步，同时还要注意前后联系，准确分析各变量条件下的概率值。
例3、（江西理）18．（本小题满分12分）因冰雪灾害，某柑桔基地果林严重受损，为此有关专家提出两种拯救果树的方案，每种方案都需分两年实施．若实施方案一，预计第一年可以使柑桔产量恢复到灾前的1.0倍、0.9倍、0.8倍的概率分别是0.3、0.3、0.4；第二年可以使柑桔产量为第一年产量的1.25倍、1.0倍的概率分别是0.5、0.5．若实施方案二，预计第一年可以使柑桔产量达到灾前的1.2倍、1.0倍、0.8倍的概率分别是0.2、0.3、0.5；第二年可以使柑桔产量为第一年产量的1.2倍、1.0倍的概率分别是0.4、0.6．实施每种方案第一年与第二年相互独立，令()1,2i i ξ=表示方案i 实施两年后柑桔产量达到灾前产量的倍数．（1）写出ξ1、ξ2的分布列；（2）实施哪种方案，两年后柑桔产量超过灾前产量的概率更大?（3）不管哪种方案，如果实施两年后柑桔产量达不到、恰好达到、超过灾前产量，预计利润分别为10万元、15万元、20万元．问实施哪种方案的平均利润更大? 分析：由于本题的两种方案均系通过两步完成的，且第二年的恢复还都分两年 所以总倍数ξ与总概率P 均需按分步的乘法原理与分类的加法原理求得。
即第 一步是第一年恢复的倍数（i a ）与概率（i p ），第二步是第二年恢复的倍数（i b ） 与概率（i q ），则两年恢复的总倍数（i i i b a =ξ）与概率（i i i q p P =），于是得到如下解答过程： 解：（1）方案1i第一年 (第一步) 第二年(第二步)第一类第二类倍数i a 概率i p倍数1=i b概率5.0=i q倍数25.1=i b概率5.0=i q1 0.8 0.4 8.018.0=⨯ 2.05.04.0=⨯ 0.125.18.0=⨯ 2.05.04.0=⨯2 0.9 0.3 9.019.0=⨯ 15.05.03.0=⨯ 125.125.19.0=⨯ 15.05.03.0=⨯ 31.0 0.30.110.1=⨯ 15.05.03.0=⨯ 125.125.19.0=⨯ 15.05.03.0=⨯ξ1的分布列为ξ1 0.8 0.9 1 1.125 1.25 P 1 0.2 0.150.350.150.15（1）方案2i第一年 (第一步)第二年(第二步)第一类第二类倍数i a概率i p 倍数1=i b概率6.0=i q倍数2.1=i b概率4.0=i q1 0.8 0.5 8.018.0=⨯ 3.06.05.0=⨯ 96.02.18.0=⨯ 2.04.05.0=⨯2 1.0 0.3 0.110.1=⨯ 18.06.03.0=⨯ 2.12.10.1=⨯ 12.04.03.0=⨯ 31.2 0.22.112.1=⨯ 12.06.02.0=⨯ 44.12.12.1=⨯ 08.04.02.0=⨯ ξ2的分布列为 ξ2 0.8 0.96 1 1.2 1.44 P 2 0.3 0.2 0.18 0.24 0.08 （2）由（1）可得P 1＞1的概率P （P 1＞1）= 0.15 + 0.15 = 0.3，P 2＞1的概率P （P 2＞1）= 0.24 + 0.08 = 0.32， 可见，P （P 2＞1）＞P （P 1＞1）∴实施方案2，两年后产量超过灾前概率更大。