内容正文:
专题1.4 《随机变量及其分布列》(精讲篇)
1.相互独立事件
(1)概念:对任意两个事件A与B,如果P(AB)=P(A)P(B),则称事件A与事件B相互独立,简称为独立.
(2)性质:若事件A与B相互独立,那么A与,与B,与也都相互独立.
2.条件概率
(1)概念:一般地,设A,B为两个随机事件,且P(A)>0,我们称为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率,简称条件概率.
(2)两个公式
①利用古典概型,;
②概率的乘法公式:P(AB)=P(A)P(B|A).
3.全概率公式
一般地,设A1,A2,…,An是一组两两互斥的事件,A1∪A2∪…∪An=Ω,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,则对任意的事件B⊆Ω,有P(B)=(Ai)P(B|Ai),
我们称上面的公式为全概率公式.
4.离散型随机变量
一般地,对于随机试验样本空间Ω中的每个样本点w,都有唯一的实数X(w)与之对应,我们称X为随机变量;可能取值为有限个或可以一一列举的随机变量称为离散型随机变量.
5.离散型随机变量的分布列
一般地,设离散型随机变量X的可能取值为x1,x2,…,xn,我们称X取每一个值xi的概率P(X=xi)=pi,i=1,2,…,n为X的概率分布列,简称分布列.
6.离散型随机变量的分布列的性质:
①pi≥0(i=1,2,…,n);②p1+p2+…+pn=1.
7.离散型随机变量的均值与方差
若离散型随机变量X的分布列为
X
x1
x2
…
xi
…
xn
P
p1
p2
…
pi
…
pn
(1)均值
称E(X)=x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn=ipi为随机变量X的均值或数学期望.它反映了离散型随机变量取值的平均水平.
(2)方差
称D(X)=(x1-E(X))2p1+(x2-E(X))2p2+…+(xn-E(X))2pn=(xi-E(X))2pi为随机变量X的方差,并称为随机变量X的标准差,记为σ(X),它们都可以度量随机变量取值与其均值的偏离程度.
8.均值与方差的性质
(1)E(aX+b)=aE(X)+b.
(2)D(aX+b)=a2D(X)(a,b为常数).
9.伯努利试验与二项分布
(1)伯努利试验
只包含两个可能结果的试验叫做伯努利试验;将一个伯努利试验独立地重复进行n次所组成的随机试验称为n重伯努利试验.
(2)二项分布
一般地,在n重伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的概率为p(0<p<1),用X表示事件A发生的次数,则X的分布列为
P(X=k)=Cpk(1-p)n-k,k=0,1,2…,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p).
(3)两点分布与二项分布的均值、方差
①若随机变量X服从两点分布,则E(X)=p,D(X)=p(1-p).
②若X~B(n,p),则E(X)=np,D(X)=np(1-p).
10.超几何分布
一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品.从N件产品中随机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为
P(X=k)=,k=m,m+1,m+2,…,r,其中,n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,m=max{0,n-N+M},r=min{n,M},如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何分布.
11.正态分布
(1)定义
若随机变量X的概率分布密度函数为f(x)=·,x∈R,
其中,μ∈R,σ>0为参数,
则称随机变量X服从正态分布,记为X~N(μ,σ2).
(2)正态曲线的特点
①曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称.
(2)曲线在x=μ处达到峰值.
(3)当|x|无限增大时,曲线无限接近x轴.
(3)3σ原则
①P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈0.682 7;
②P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈0.954 5;
③P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)≈0.997 3.
(4)正态分布的均值与方差
若X~N(μ,σ2),则E(X)=μ,D(X)=σ2.
一、命题规律
(1)考查相互独立事件、条件概率的计算;
(2)考查分布列及其性质;
(3)考查离散型随机变量的数字特征,通常与概率计算问题综合考查;
(4)考查二项分布、几何分布、正态分布,往往以应用题的形式考查数学的应用,解答题常与导数、数列结合,难度较大.
二、真题展示
1.(2021·全国·高考真题)某物理量的测量结果服从正态分布,下列结论中不正确的是( )
A.越小,该物理量在一次测量中在的概率越大
B.该物理量在一次测量中大于10的概率为0.5
C.该物理量在一次测量中小于9.99与大于10.01的概率相等
D.该物理量在一次测量中落在与落在的概率相等
2.(2021·全国·高考真题)有6个相同的球,