第10章 第7节 二项分布、超几何分布与正态分布(PPT课件)-【正禾一本通】2024高考数学高三一轮总复习高效讲义(湘教版,新教材新高考)

2023-12-06
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2024版·数学(湘教) 第7节 二项分布、超几何分布 与正态分布 第十章 计数原理、概率、随机变量及其分布 两种 相互独立 np np(1-p) X~N(μ,σ2) 0 1 平面图形的面积 x轴上方 1 x=μ x=μ x轴 瘦高 集中 矮胖 分散 [课标解读] 1.理解二项分布、超几何分布的概念,能解决一些简单的实际问题. 2.借助正态分布曲线了解正态分布的概念,并进行简单应用.  备考第1步——梳理教材基础,落实必备知识 1.两点分布 对于只有两个可能结果的随机试验,用A表示“成功”,表示失败,定义X= 如果P(A)=p,则P()=1-p,那么X的分布列如下表所示: X 0 1 P 1-p p 我们称X服从两点分布,又称0—1分布、伯努利分布. 2.伯努利试验与二项分布 (1)伯努利试验 一般地,在相同条件下进行n次重复试验,如果每次试验只有 可能的结果A与,并且P(A)保持不变,各次试验的结果 ,那么称这样的试验为伯努利试验,它也是一种n次独立重复试验. (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)=______________,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)二项分布的均值和方差 若X~B(n,p),则E(X)=____,D(X)=__________. Cpk(1-p)n-k 3.超几何分布 (1)定义: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,也可以用列表格的形式表示如下: X 0 1 … r P … 其中n,M,N∈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(表格)的形式,那么称随机变量X服从超几何分布,记作X~H(n,M,N). (2)均值与方差 设随机变量X服从参数为N,M,n的超几何分布,则E(X)=______,D(X)=____________________. 4.正态分布 (1)概念:若随机变量X的概率密度函数为正态密度函数f(x),则称随机变量X服从正态分布.记为_______________.当μ=___,σ=___时,称随机变量X服从标准正态分布. (2)正态曲线的几何意义 随机变量X落在区间(a,b]的概率为P(a<X≤b),即由正态曲线过点(a,0)和点(b,0)的两条x轴的垂线及x轴所围成的________________. 如图所示,X取值不超过x 的概率P(X≤x)为图中区域A的面积,而P(a≤X≤b)为区域B的面积. (3)正态曲线的特点 ①曲线位于_________,与x轴不相交.当|x|无限增大时,曲线无限接近于x轴. ②曲线与x轴之间的区域的面积为___. ③曲线是单峰的,它关于直线______对称. ④曲线在______处达到峰值(最大值). 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_____平移. ⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,当σ较小时,峰值高,曲线“______”,表示随机变量X的分布比较______;当σ较大时,峰值低,曲线“______”,表示随机变量X的分布比较______. (4)正态分布的3σ原则 在实际应用中,通常认为服从于正态分布N的随机变量X只取[μ-3σ,μ+3σ]之间的值,这在统计学中称为3σ原则. P(μ-σ≤X≤μ+σ)=0.682 7,P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)=0.954 5,P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)=0.997 3. [必记结论] 对于正态分布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). 【小题热身】 1.已知X是一个随机变量,若X~B,则P(X=2)=(  ) A. B. C. D. 解析:由题意知n=6,p=,故P(X=2)=C××=C××=. 答案:D 2.设随机试验的结果只有A和B,且P(A)=m,令随机变量ξ=则ξ的方差为(  ) A.m B.2m(1-m) C.m(1-m) D.-m(1-m) 解析:由题意可得,ξ服从两点分布,因为P(A)=m, 因此由两点分布的方差公式可得D(ξ)=m. 答案:C 3.(2023·济南模拟)从装有3个白球、4个红球的箱子中,随机

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