内容正文:
7.4.2超几何分布 导学案
学习目标
1. 理解超几何分布概念, 能够判定随机变量是否服从超几何分布;
2. 会应用超几何分布列的概率公式计算求解随机事件的概率;
3. 能够利用随机变量服从超几何分布的知识解决实际问题, 会求服从超几何分布的随机变量的均值.
重点难点
1. 重点:超几何分布的概率求法及应用
2. 难点:区分超几何分布与二项分布
课前预习 自主梳理
知识点一 超几何分布
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.
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.
知识点二 超几何分布的期望
E(X)= = (p为N件产品的次品率).
自主检测
1.判断正误,正确的画“√”,错误的画“×”.
(1) 超几何分布的总体里只有两类物品.( )
(2) 超几何分布的模型是不放回抽样.( )
(3) 超几何分布与二项分布的期望值都为np.( )
(4) 超几何分布是不放回抽样.( )
(5) 超几何分布的总体是只有两类物品.( )
(6) 超几何分布与二项分布的均值相同.( )
(7) 超几何分布与二项分布没有任何联系.( )
(8) 将一枚硬币连抛3次,正面向上的次数X服从超几何分布.( )
(9) 盒中有4个白球和3个黑球,有放回地摸取3个球,黑球的个数X服从超几何分布.( )
(10) 某射手的命中率为0.8,现对目标射击3次,命中目标的次数X服从超几何分布.( )
2.设随机变量,且,则( )
A. B. C. D.
3.某射击选手每次射击击中目标的概率是0.8,这名选手在10次射击中,恰有8次击中目标的概率为
A. B.
C. D.
4.下列说法正确的有( )
A.若随机变量X的数学期望,则
B.若随机变量Y的方差
C.将一枚硬币抛掷3次,记正面向上的次数为,则服从二项分布
D.从7男3女共10名学生干部中随机选取5名学生干部,记选出女学生干部的人数为,则服从超几何分布
5.生产方提供箱的一批产品,其中有箱不合格产品.采购方接收该批产品的准则是:从该批产品中任取箱产品进行检测,若至多有箱不合格产品,便接收该批产品.则该批产品被接收的概率为 (结果用最简分数表示).
新课导学
学习探究
环节一 创设情境,引入课题
前面我们学习了排列组合、离散型随机变量的有关知识,本节课将利用这些知识继续研究第二个重要的概率模型----超几何分布。
问题 已知100件产品中有8件次品,分别采用有放回和不放回的方式随机抽取4件.设抽取的4件产品中次品数为X,求随机变量X的分布列.
(1)采用有放回抽样,随机变量X服从二项分布吗?
我们知道,如果采用有放回抽样,则每次抽到次品的概率为0.08,且各次抽样的结果相互独立,此时X服从二项分布,即.
(2)如果采用不放回抽样,请问抽取的4件产品中次品数X还服从二项分布吗?若不服从,那么X的分布列是什么?
采用不放回抽样,虽然每次抽到次品的概率都是0.08,但每次抽取不是同一个试验,而且各次抽取的结果也不独立,不符合n重伯努利试验的特征,因此X不服从二项分布.
环节二 观察分析,感知概念
可以根据古典概型求X的分布列.由题意可知,X可能的取值为0,1,2,3,4.从100件产品中任取4件,样本空间包含个样本点,且每个样本点都是等可能发生的.其中4件产品中恰有k件次品的结果数为.由古典概型的知识,得X的分布列为
.
计算的具体结果(精确到0.00001)如表7.4-1所示.
表7.4-1
X
0
1
2
3
4
P
0.71257
0.25621
0.02989
0.00131
0.00002
(3)观察上述分布列中的概率求解方法,与二项分布的有什么不同?从中得出什么规律?
环节三 抽象概括,形成概念
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
.
其中,,,,.
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(hypergeometric distribution).
(4)剖析超几何分布的概念:
1.公式 中个字母的含义
N—总体中的个体总数;M—总体中的特殊个体总数(如次品总数)
n—样本容量;k—样本中的特殊个体数(如次品数)
2.上述概率分布列计算公式是直接利用组合数的意义列式计