7.4.1 二项分布 (教学设计)-【上好课】高二数学同步备课系列(人教A版2019选择性必修第三册)

2024-01-03
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内容正文:

7.4.1 二项分布 教学设计 1、 课时教学内容 本节的主要内容是n重伯努利试验这一概念性知识 和二项分布的应用这一程序性知识,它是在学习了古典概 型,离散型随机变量的分布列、均值与方差的基础上进行 学习的重伯努利试验是研究随机现象的重要途径之一, 很多概率模型的建立都以n重伯努利试验为背景,二项分 布就是来自n重伯努利试验的一个概率分布模型.二项分 布是在“互斥事件”和“相互独立事件”以及“二项式定理” 的基础上,对〃重伯努利试验概率的深化研究. 2、 课时教学目标 1.理解n重伯努利试验的概念. 2.掌握二项分布. 3.能利用n重伯努利试验及二项分布解决一些简单的实际问题. 3、 教学重点、难点 1.重点:n重伯努利试验、二项分布及其数字特征. 2.难点:在实际问题中抽象出模型的特征,识别二项分布. 4、 教学过程设计 环节一 创设情境,引入课题 刘备帐下的智囊团除诸葛亮以外还有9名谋士,假定对某事进行决策时,这9名谋士贡献正确意见的概率均为0.7,诸葛亮贡献正确意见的概率为0.85.现刘备为某事可 行与否征求智囊团的意见.有以下两种方案: (1)征求每名谋士的意见,并按多数人的意见作出决策.(2)采纳诸葛亮的意见.应按哪种方案作出决定?学完本节课,你就能够帮助刘备作出决定了. 【设计意图】通过具体的问题情境,引发学生思考,积极参与互动,说出自己的见解,从而引入伯努利试验的概念. 前面我们学习了离散型随机变量的有关知识,本节将利用这些知识研究两类重要的概率模型——二项分布和超几何分布. 在实际问题中,有许多随机试验与掷硬币试验具有相同的特征,它们只包含两个可能结果.例如,检验一件产品结果为合格或不合格,飞碟射击时中靶或脱靶,医学检验结果为阳性或阴性等.我们把只包含两个可能结果的试验叫做伯努利试验(Bernoulli trials). 思考1:你能根据"重伯努利试验的定义,归纳总结它的特征吗? 我们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.显然,n重伯努利试验具有如下共同特征: (1)同一个伯努利试验重复做n次; (2)各次试验的结果相互独立. “重复”意味着各次试验成功的概率相同. 学生思考、讨论、交流,得出n重伯努利试验具有如下 共同特征: (1)同一个伯努利试验重复做n次; (2)各次试验的结果相互独立. 【设计意图】在具体实例的基础上理解伯努利试验和n 重伯努利试验的概念,并探究江重伯努利试验的特征,提 升数学抽象核心素养. 在归纳总结出n重伯努利试验的特征后,教师提出以 下问题让学生思考: 环节二 观察分析,感知概念 思考:下面3个随机试验是否为n重伯努利试验?如果是,那么其中的伯努利试验是什么?对于每个试验,定义“成功”的事件为A,那么A的概率是多大?重复试验的次数是多少? (1)抛掷一枚质地均匀的硬币10次. (2)某飞碟运动员每次射击中靶的概率为0.8,连续射击3次. (3)一批产品的次品率为5%,有放回地随机抽取20件. 在伯努利试验中,我们关注某个事件A是否发生,而在n重伯努利试验中,我们关注事件A发生的次数X.进一步地,因为X是一个离散型随机变量,所以我们实际关心的是它的概率分布列.例如,对产品抽样检验,随机抽取n件,我们关心样本中不合格品数的概率分布列. 思考2:伯努利试验和n重伯努利试验有什么不同? 【师生活动】教师展示问题,让学生思考. 在学生思考的同时,教师可以适当引导,让学生在充 分理解这两个概念的基础上进行辨析. 伯努利试验是一个“只有两个结果的试验”,在试验 中,只关注某个事件发生或不发生;"重伯努利试验是对 一个“只有两个结果的试验”重复进行了 n次,试验中的关 注点是某个事件“发生”的次数X.进一步地,因为X是一 个离散型随机变量,所以我们实际关心的是它的概率分 布列. 【设计意图】通过辨析伯努利试验和«重伯努利试验,加深学生对这两个概念的理解. 探究:某飞碟运动员每次射击中靶的概率为0.8.连续3次射击,中靶次数X的概率分布列是怎样的? 【师生活动】教师和学生共同完成这一问题的分析和解答过程,让 学生体验二项分布模型的构建过程. 用A:表示“第i次射击中靶”,用如图7.4-1的树状图表示试验的可能结果. 由分步乘法计数原理,3次独立重复试验共有种可能结果,它们两两互斥,每个结果都是3个相互独立事件的积.由概率的加法公式和乘法公式得 , , , . 为了简化表示,每次射击用1表示中靶,用0表示脱靶,那么3次射击恰好2次中靶的所有可能结果可表示为011,110,101,这三个结果发生的概率都相等,均为,并且与哪两次中靶无关.因此,3次射击恰好2次中靶的概率为.同理可求中靶0次、1次、3次的概率.于是,中靶次数X的分布列为 ,.

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