内容正文:
二项分布、超几何分布与正态分布
1 了解伯努利试验,掌握二项分布及其数字特征,并能解决简单的实际问题.
2 了解超几何分布及其均值,并能解决简单的实际问题.
3 通过误差模型,了解服从正态分布的随机变量.
4 通过具体实例,借助频率直方图的几何直观,了解正态分布的特征.了解正态分布的均值、方差及其含义.
知识梳理
1.二项分布
(1)概念: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).
(2)均值与方差
如果X~B(n,p),那么E(X)=np,D(X)=np(1-p).
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.
2.超几何分布
(1)概念: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.
(2)均值:E(X)=.
3.正态分布
(1)有关概念:
对任意的x∈R,f(x)=e>0(其中μ∈R,σ>0为参数),我们称f(x)为正态密度函数,称它的图象为正态密度曲线,简称正态曲线.若随机变量X的概率分布密度函数为f(x),则称随机变量X服从正态分布,记为X~N(μ,σ2).特别地,当μ=0,σ=1时,称随机变量X服从标准正态分布.
(2)正态曲线的特点:
①它的图象在x轴上方;
②x轴和曲线之间的区域的面积为1;
③曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称;
④曲线在x=μ处达到峰值;
⑤当|x|无限增大时,曲线无限接近x轴.
(3)均值与方差
若X~N(μ,σ2),则E(X)=μ,D(x)=σ2.
学霸笔记
1.判断一个随机变量是否服从二项分布,要看两点:
(1)是否为n次独立重复试验.
(2)随机变量是否为某事件在这n次独立重复试验中发生的次数.
2.关于超几何分布
(1)超几何分布描述的是不放回抽样问题,随机变量为抽到的某类个体的个数.超几何分布的特征:
①考查对象分两类;
②已知各类对象的个数;
③从中抽取若干个个体,考查某类个体数X的概率分布.
(2)超几何分布主要用于抽检产品、摸不同类别的小球等概率模型,其实质是古典概型.
3.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)二项分布是一个概率分布列,是一个用公式P(X=k)=Cpk(1-p)n-k,k=0,1,2,…,n表示的概率分布列,它表示了n次独立重复试验中事件A发生的次数的概率分布.( √ )
(2)二项分布和超几何分布都是有放回抽样.( × )
(3)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.( √ )
(4)一个随机变量如果是众多互不相干的、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.(选择性必修第三册·P80习题T2改编)若某射手每次射击击中目标的概率为0.9,每次射击的结果相互独立,则在他连续4次射击中,恰好有一次击中目标的概率是( C )
A.0.072 9 B.0.000 9
C.0.003 6 D.0.291 6
3.箱子里有5个黑球,4个白球,每次随机取出一个球,若取出黑球,则放回箱中,重新取球;若取出白球,则停止取球,那么在第4次取球之后停止的概率为( B )
A. B.()3×
C.× D.C×()3×
4.(选择性必修第三册·P80练习T2改编)学校要从12名候选人中选4名同学组成学生会,已知有4名候选人来自甲班.假设每名候选人都有相同的机会被选到,则甲班至少有1名同学被选到的概率为(用分数表示).
5.(选择性必修第三册·P87习题T2改编)某市高二年级男生的身高X(单位:cm)近似服从正态分布N(170,25),随机选择一名本市高二年级的男生,则P(160<X≤180)=0.9545.
6.已知两个随机变量X,Y满足X+2Y=4,且X~N(1,22),则E(Y)=,D(Y)=1.
二项分布 讲练融通
某公司招聘员工,先由两位专家面试,若两位专家都同意通过,则视作通过初审予以录用;若这两位专家