内容正文:
2.2.3独立重复实验与二项分布
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
发生的频率
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
的概率,记作
.
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
,不可能事件的概率为
,随机事件的概率为
,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
)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
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
,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
个,而且所有结果都是等可能的,如果事件
包含
个结果,那么事件
的概率
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.
一般地:如果事件
中的任何两个都是互斥的,那么就说事件
彼此互斥
11.对立事件:必然有一个发生的互斥事件.
12.互斥事件的概率的求法:如果事件
彼此互斥,那么
=
13.相互独立事件:事件
(或
)是否发生对事件
(或
)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
与
是相互独立事件,则
与
,
与
,
与
也相互独立
14.相互独立事件同时发生的概率:
一般地,如果事件
相互独立,那么这
个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积,
二、讲解新课:
1
独立重复试验的定义:
指在同样条件下进行的,各次之间相互独立的一种试验
2.独立重复试验的概率公式:
一般地,如果在1次试验中某事件发生的概率是
,那么在
次独立重复试验中这个事件恰好发生
次的概率
.
它是
展开式的第
项
3.离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是
,(k=0,1,2,…,n,
).
于是得到随机变量ξ的概率分布如下:
ξ
0
1
…
k
…
n
P
…
…
由于
恰好是二项展开式
中的各项的值,所以称这样的随机变量ξ服从二项分布(binomial distribution ),
记作ξ~B(n,p),其中n,p为参数,并记
=b(k;n,p).
三、讲解范例:
例1.某射手每次射击击中目标的概率是0 . 8.求这名射手在 10 次射击中,
(1)恰有 8 次击中目标的概率;
(2)至少有 8 次击中目标的概率.(结果保留两个有效数字.)
解:设X为击中目标的次数,则X~B (10, 0.8 ) .
(1)在 10 次射击中,恰有 8 次击中目标的概率为
P (X = 8 ) =
.
(2)在 10 次射击中,至少有 8 次击中目标的概率为
P (X≥8) = P (X = 8) + P ( X = 9 ) + P ( X = 10 )
.
例2.(2000年高考题)某厂生产电子元件,其产品的次品率为5%.现从一批产品中任意地连续取出2件,写出其中次品数ξ的概率分布.
解:依题意,随机变量ξ~B(2,5%).所以,
P(ξ=0)=
(95%)
=0.9025,P(ξ=1)=
(5%)(95%)=0.095,
P(
)=
(5%)
=0.0025.
因此,次品数ξ的概率分布是
ξ
0
1
2
P
0.9025
0.095
0.0025
例3.重复抛掷一枚筛子5次得到点数为6的次数记为ξ,求P(ξ>3).
解:依题意,随机变量ξ~B
.
∴P(ξ=4)=
=
,P(ξ=5)=
EMBED Equation.3 =
.
∴P(ξ>3)=P(ξ=4)+P(ξ=5)=
例4.某气象站天气预报的准确率为
,计算(结果保留两个有效数字):
(1)5次预报中恰有4次准确的概率;
(2)5次预报中至少有4次准确的概率
解:(1)记“预报1次,结果准确”为事件
.预报5次相当于5次独立重复试验,根据
次独立重复试验中某事件恰好发生
次的概率计算公式,5次预报中恰有4次准确的概率
答:5次预报中恰有4次准确的概率约为0.41.
(2)5次预报中至少有4次准确的概率,就是5次预报中恰有4次准确的概率与5次预报都准确的概率的和,即
答:5次预报中至少有4次准确