内容正文:
知识梳理
1.条件概率
(1)定义
设A,B为两个事件,且P(A)>0,称P(B|A)=为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率.
(2)性质
①条件概率具有一般概率的性质,即0≤P(B|A)≤1;
②如果B,C是两个互斥事件,则P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A).
2.事件的相互独立性
(1)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.
(2)性质
①若事件A与B相互独立,
则P(B|A)=P(B),P(A|B)=P(A),
P(AB)=P(A)P(B).
②如果事件A与B相互独立,那么A与,与B,与也相互独立.
3.独立重复试验与二项分布
独立重复试验
二项分布
定义
在相同条件下重复做的n次试验称为n次独立重复试验
在n次独立重复试验中,用X表示事件A发生的次数,设每次试验中事件A发生的概率是p,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
计算
公式
用Ai(i=1,2,…,n)表示第i次试验结果,则
P(A1A2A3…An)
=P(A1)P(A2)…P(An)
在n次独立重复试验中,事件A恰好发生k次的概率为
P(X=k)=Cpk·(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n)
二项分布与两点分布的联系:由二项分布的定义可以发现,两点分布是一种特殊的二项分布,即n=1时的二项分布.
4.正态曲线
(1)正态曲线的定义
函数φμ,σ(x)=,x∈(-∞,+∞),其中实数μ和σ(σ>0)为参数,称φμ,σ(x)的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线(μ是正态分布的期望,σ是正态分布的标准差).
(2)正态曲线的特点
①曲线位于x轴上方,与x轴不相交;
②曲线是单峰的,关于直线 x=μ对称;
③曲线在 x=μ处达到峰值;
④曲线与x轴之间的面积为1;
⑤当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x轴平移;
⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越“高瘦”,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.
5.正态分布
(1)正态分布的定义及表示
如果对于任何实数a,b(a<b),随机变量X满足P(a<X≤b)=φμ,σ(x)dx(即x=a,x=b,正态曲线及x轴围成的曲边梯形的面积),则称随机变量X服从正态分布,记作X~N(μ,σ2).
(2)正态分布的三个常用数据
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.
学霸笔记
1.“二项分布”与“超几何分布”的区别
有放回抽取问题对应二项分布,不放回抽取问题对应超几何分布,当总体容量很大时,超几何分布可近似为二项分布来处理.
2.两个概率公式
(1)在事件B发生的条件下A发生的概率为P(A|B)=.注意其与P(B|A)的不同.
(2)若事件A1,A2,…,An相互独立,则P(A 1 A 2…An)=P(A1)P(A2)…P(An).
3.特殊的期望和方差公式
(1)若X1,X2相互独立,则E(X1·X2)=E(X1)·E(X2).
(2)若X服从二项分布,即X~B(n,p),则E(X)=np,D(X)=np(1-p).
4.对于X~N(μ,σ2),由x=μ是正态曲线的对称轴知:
(1)对任意的a有
P(X<μ-a)=P(X>μ+a);
(2)P(X<x0)=1-P(X≥x0);
(3)P(a<X<b)=P(X<b)-P(X≤a).
进阶诊断
1.判断正误
(1)条件概率一定不等于它的非条件概率.( × )
(2)相互独立事件就是互斥事件.( × )
(3)对于任意两个事件,公式P(AB)=P(A)P(B)都成立.( × )
(4)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.( × )
(5)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.( √ )
(6)正态分布中的参数μ和σ完全确定了正态分布,参数μ是正态分布的期望,σ是正态分布的标准差.( √ )
(7)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.( √ )
2.(教材习题改编)已知盒中装有3个红球、2个白球、5个黑球,它们大小、形状完全相同,现需一个红球,甲每次从中任取一个不放回,则在他第一次拿到白球的条件下,第二次拿到红球的概率为( )
A. B.
C. D.
C 解析:设A={甲第一次拿到白球},B={甲第二次拿到红球},则P(AB)=×=,P(A)==,
所以P(B|A