内容正文:
教考衔接9⇒概率模型的辨识与应用
典例展示
【例】 写出下列离散型随机变量的分布列,并指出其中服从二项分
布的是哪些?服从超几何分布的是哪些?
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(1) X 1表示 n 次重复抛掷1枚骰子出现点数是3的倍数的次数;
解:X 1的分布列为
X 1 0 1 2 … n
P ·
·
·
… ·
X 1服从二项分布,即 X 1~ B .
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(2) X 2表示连续抛掷2枚骰子,所得的2个骰子的点数之和;
解:X 2的分布列为
X 2 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
P
X 2既不服从二项分布,也不服从超几何分布.
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(3)有一批产品共有 N 件,其中次品有 M 件( N > M >0),采用有
放回抽取方法抽取 n 次( n > N ),抽出的次品件数为 X 3;
解:X 3的分布列为
X 3 0 1 2 … n
P · ·
…
X 3服从二项分布,即 X 3~ B .
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(4)有一批产品共有 N 件,其中 M 件为次品,采用不放回抽取方法
抽 n 件,出现次品的件数为 X 4( N - M ≥ n >0).
解:X 4的分布列为
X 4 0 1 … k … n
P … …
X 4服从超几何分布.
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解法探究
二项分布与超几何分布模型的辨识一直是学生的难点,在有放回抽样
时,每次抽取时的总体没有改变,因而每次抽到某物的概率都是相同
的,可以看成是独立重复试验,此种抽样是二项分布模型.而不放回抽
样时,取出一个则总体中就少一个,因此每次取到某物的概率是不同
的,此种抽样为超几何分布模型.因此,二项分布模型和超几何分布模
型最主要的区别在于是有放回抽样还是不放回抽样.
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五种常见的概率模型及应用
模型1 相互独立事件的概率模型
【例1】 (2024·大连模拟)现有甲、乙两人进行乒乓球比赛,
比赛采用7局4胜制,每局为11分制,每赢一球得1分,先得11分者
该局获胜.
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(1)已知某局比赛中双方比分为8∶8,此时甲先连续发球2次,然后
乙连续发球2次,甲发球时甲得分的概率为 ,乙发球时乙得分
的概率为 ,各球的结果相互独立,求该局比赛甲以11∶9获胜
的概率;
解:设事件 A =“在比分为8∶8的条件下甲以11∶9获
胜”,则 P ( A )=2× .
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(2)已知在本场比赛中,前两局甲获胜,在后续比赛中,每局比赛
甲获胜的概率为 ,乙获胜的概率为 ,且每局比赛的结果相互
独立.两人又进行了 X 局后比赛结束,求 X 的分布列与数学期望.
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解:随机变量 X 的所有可能取值为2,3,4,5,
P ( X =2)= , P ( X =3)= , P ( X =4)=( )4+ ×( )2× , P ( X =5)= ×( )3= ,
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所以 E ( X )=2× +3× +4× +5× .
X 2 3 4 5
P
所以随机变量 X 的分布列为
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反思感悟
相互独立事件概率模型的特征
(1)实际问题中所涉及的若干事件中每一个是否发生互不影响;
(2)因 A 1, A 2,…, An 相互独立,则满足 P ( A 1· A 2… An )= P
( A 1) P ( A 2)… P ( An );
(3)求解相互独立事件的概率问题时,常涉及互斥、对立事件的概
率求值.
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模型2 条件概率模型
【例2】 为了促进学生德、智、体、美、劳全面发展,某校成立了
生物科技小组,在同一块试验田内交替种植 A 、 B 、 C 三种农作物
(该试验田每次只能种植一种农作物),为了保持土壤肥度,每种农
作物都不连续种植,共种植三次.在每次种植 A 后会有 的可能性种植
B , 的可能性种植 C ;在每次种植 B 的前提下再种植 A 的概率为 ,
种植 C 的概率为 ;在每次种植 C 的前提下再种植 A 的概率为 ,种植
B 的概率为 .
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(1)在第一次种植 B 的前提下,求第三次种植 A 的概率;
解:设 Ai , Bi , Ci 表示第 i 次种植农作物 A , B , C 的事件,其
中 i =1,2,3.在第一次种植 B 的情况下,第三次种植 A 的概率为 P ( A 3)= P ( C 2| B 1) P ( A 3| C 2)= .
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(2)在第一次种植 A 的前提下,求种植 A 作物次数 X 的分布列及
期望.
解:由已知条件,得在第1次种植 A 的前提下 P ( B 2)= ,
P ( A 3| B 2)= , P ( C 3| B 2)= , P ( C 2)= ,
P ( A 3| C 2)= , P ( B 3| C 2)= ,
因为第一次必种植 A ,则随机变量 X 的可能取值为1,2,
P ( X =1)= P ( C 2 B 3)+ P ( B 2 C 3)= P ( B 3| C 2)· P ( C 2)
+ P ( C 3| B 2)· P ( B 2)= ,
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P ( X =2)= P ( C 2 A 3)+ P ( B 2 A 3)= P ( A 3| C 2)· P ( C 2)
+ P ( A 3| B 2)· P ( B 2)= ,
所以 X 的分布列为
X 1 2
P
E ( X )=1× +2× .
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反思感悟
求条件概率的常用方法
(1)定义法: P ( B | A )= ;
(2)样本点法: P ( B | A )= ;
(3)缩样法:去掉第一次抽到的情况,只研究剩下的情况,用古典
概型求解.
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模型3 二项分布概率模型
【例3】 国庆节期间,某大型服装团购会举办了一次“你消费我买
单”促销活动,顾客消费满300元(含300元)可抽奖一次,抽奖方案
有两种(顾客只能选择其中的一种).
方案一:从装有5个形状、大小完全相同的小球(其中红球1个,黑球
4个)的抽奖盒中,有放回地摸出3个球,每摸出1次红球,立减100元.
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方案二:从装有10个形状、大小完全相同的小球(其中红球2个,
白球1个,黑球7个)的抽奖盒中,不放回地摸出3个球,若摸出2
个红球,1个白球,则享受免单优惠;若摸出2个红球和1个黑球,
则打5折;若摸出1个红球,1个白球和1个黑球,则打7.5折;其余
情况不打折.
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(1)某顾客恰好消费300元,并选择方案一抽奖,求他实付金额的分
布列和期望;
解:设该顾客的实付金额为 X 元,则 X 的所有可能取值为
0,100,200,300,
P ( X =0)=( )3= ,
P ( X =100)= ( )2× ,
P ( X =200)= ×( )2= ,
P ( X =300)=( )3= ,
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X 0 100 200 300
P
所以 E ( X )=0× +100× +200× +300× =240
(元).
故 X 的分布列为
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(2)若顾客消费500元,试从实付金额的期望值分析顾客选择何种抽
奖方案更合适.
解:若选择方案一,设摸到红球的个数为 Y ,实付金额为φ元,
则φ=500-100 Y ,
由题意可得 Y ~ B (3, ),故 E ( Y )=3× ,
所以 E (φ)= E (500-100 Y )=500-100 E ( Y )=500-60=440
(元).
若选择方案二,设实付金额为η元,则η的所有可能取值为0,250,
375,500,
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P (η=0)= , P (η=250)= ,
P (η=375)= , P (η=500)=1- .
故η的分布列为
η 0 250 375 500
P
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所以 E (η)=0× +250× +375× +500× ≈466.67(元).
因为 E (φ)< E (η).
故从实付金额的期望值分析顾客选择方案一更合适.
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反思感悟
二项分布概率模型的特征
(1)在每一次试验中,试验结果只有两个,即发生与不发生;
(2)各次试验中的事件是相互独立的;
(3)在每一次试验中,事件发生的概率与不发生的概率都保持不变.
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模型4 超几何分布概率模型
【例4】 已知条件①采用无放回抽取,条件②采用有放回抽取,在
上述两个条件中任选一个,补充在下面问题中的横线上并作答,选两
个条件作答的按条件①的解答计分.
问题:在一个口袋中装有3个红球和4个白球,这些球除颜色外完全相
同,若 ,从这7个球中随机抽取3个球,记取出的3个球中红
球的个数为 X ,求随机变量 X 的分布列和数学期望.
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解:若选①,由题意,随机变量 X 的所有可能取值为0,1,2,3,
P ( X =0)= , P ( X =1)= ,
P ( X =2)= , P ( X =3)= ,
所以 X 的分布列为
X 0 1 2 3
P
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法一 所以 E ( X )=0× +1× +2× +3× .
法二 因为 X 服从超几何分布,且 N =7, M =3, n =3,所以 E
( X )= .
若选②,由题意,随机变量 X 的所有可能取值为0,1,2,3,且 X ~
B (3, ),
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所以 P ( X =0)= (1- )3= , P ( X =1)= ×(1-
)2= , P ( X =2)= ×( )2×(1- )= , P ( X =
3)= ( )3= ,
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所以 X 的分布列为
X 0 1 2 3
P
E ( X )=3× .
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反思感悟
超几何分布概率模型的特征
(1)实际问题所描述的事件只包含两个结果(发生与不发生),每
进行一次上述抽取都不是原来的重复(再次抽取时,都与上次
条件发生了变化);
(2)每次抽取中同一事件发生的概率都不同;
(3)实际问题中随机变量为抽到某类个体的个数;
(4)该问题属于不放回抽取问题.
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模型5 正态分布概率模型
【例5】 (2024·广州一模)世界卫生组织建议成人每周进行2.5至5
小时的中等强度运动.已知 A 社区有56%的居民每周运动总时间超过5
小时, B 社区有65%的居民每周运动总时间超过5小时, C 社区有70%
的居民每周运动总时间超过5小时,且 A , B , C 三个社区的居民人数
之比为5∶6∶9.
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(1)从这三个社区中随机抽取1名居民,求该居民每周运动总时间超
过5小时的概率;
解:因为 A , B , C 三个社区的居民人数之比为5∶6∶9,
设 A , B , C 三个社区的居民人数分别为5 a ,6 a ,9 a ,
所以 A 社区每周运动总时间超过5小时的人数为5 a ·56%=2.8a ,
B 社区每周运动总时间超过5小时的人数为6 a ·65%=3.9 a ,
C 社区每周运动总时间超过5小时的人数为9 a ·70%=6.3 a ,
该居民每周运动总时间超过5小时的概率 P 1= =
0.65.
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(2)假设这三个社区每名居民每周运动总时间为随机变量 X (单
位:小时),且 X ~ N (5.5,σ2).现从这三个社区中随机抽取3
名居民,求至少有两名居民每周运动总时间为5至6小时的概率.
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解:因为这三个社区每名居民每周运动总时间为随机变量 X
(单位:小时),且 X ~ N (5.5,σ2),
所以 P ( X >5.5)=0.5,由(1)知, P ( X >5)=0.65,
所以 P (5< X <5.5)=0.65-0.5=0.15,
因为随机变量 X 服从正态分布,且关于 X =5.5对称,
所以 P (5< X <6)=2 P (5< X <5.5)=0.3,
所以从这三个社区中随机抽取3名居民,至少有两名居民每周运动总
时间为5至6小时的概率为:
P 2= ×(0.3)2×0.7+ ×(0.3)3=0.216.
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反思感悟
正态分布概率模型的特征
(1)一般地,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,它就服从或近似地服从正态分布.正
态分布是最常见的一种分布,许多现象都近似地服从正态分布.
如长度测量误差、正常生产条件下各种产品的质量指标等;
(2)解答正态分布的实际应用题,其关键是如何转化,同时应熟练
掌握正态分布在[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ,μ
+3σ]三个区间内的概率.在此过程中用到转化和数形结合思想.
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高考还可这样考
(2024·惠州一模)第19届亚运会于2024年9月23日至10月8日在杭
州举行,某学校为持续营造全民参与亚运、服务亚运、奉献亚运的浓
厚氛围,举办了“心心相融·爱答亚运”知识挑战赛.挑战者向守擂者
提出挑战,规则为挑战者和守擂者轮流答题,直至一方答不出或答
错,则另一方自动获胜.若赛制要求挑战者先答题,守擂者和挑战者每
次答对问题的概率都是 ,且每次答题互不影响.
(1)若在不多于两次答题就决出胜负的情况下,则挑战者获胜的概
率是多少?
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解:设事件 A 为“挑战者获胜”,事件 B 为“不多于两次
答题就决出胜负”,则 P ( B )= ,
又事件 AB 为“不多于两次答题就决出胜负且挑战者获胜”,即
只有“挑战者答对,守擂者答错”这一种情况,则 P ( AB )=
,所以 P ( A | B )= .
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(2)在此次比赛中,挑战者最终获胜的概率是多少?
解:法一 设挑战者最终获胜的概率为 P ,则 P = P ,解得 P = .
法二 我们假设挑战者和守擂者依次答题一次为一轮,在比赛中挑战
者最终获胜的概率为 P ,在第 n 轮答题时挑战者答对且守擂者答错的
概率为 Pn ,则 P = P 1+ P 2+…+ Pn +…,且 P 1= , Pn = Pn -1× .
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所以数列{ Pn }是以 为首项, 为公比的等比数列,
所以 Pn =( ) n ,
所以 P 1+ P 2+…+ Pn = [1-( ) n ],当 n →+
∞时,( ) n →0,
所以可认为 P = .
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(3)现赛制改革,挑战者需要按上述方式连续挑战全部8位守擂者,
以(2)中求得的挑战者最终获胜的概率作为挑战者面对每个守
擂者的获胜概率,每次挑战之间相互独立,若最终统计结果是
挑战者战胜了超过三分之二的守擂者,则称该挑战者挑战成
功,反之则称挑战者挑战失败.若再增加1位守擂者,试分析该挑
战者挑战成功的概率是否会增加?并说明理由.
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解:设随机变量 X 为挑战者连续挑战8位守擂者时能够战胜守擂者的
人数, p 1为此时挑战者挑战成功的概率,因为守擂者有8位,所以挑战者要想挑战成功,至少需要战胜6位守擂者,即 p 1= P ( X ≥6);设 Y 为挑战者连续挑战9位守擂者时能够战胜守擂者的人数, p 2为此时挑战者挑战成功的概率,因为守擂者有9位,所以挑战者要想挑战成功,至少需要战胜7位守擂者,即 p 2= P ( Y ≥7).
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故 p 1= P ( X ≥6)= ( )6×( )2+ ( )7×( )1+
( )8= ,
p 2= P ( Y ≥7)= ( )7×( )2+ ( )8×( )1+
( )9= .
显然, p 1> p 2,即该挑战者挑战成功的概率没有增加.
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