内容正文:
6.5 正态分布
第六章
概率
北师大版2019选择性必修第一册·高二
学 习 目 标
1
2
3
理解连续型随机变量的分布密度曲线,掌握正态分布的概念与密度函数形式.
熟悉正态曲线的性质,掌握“3σ原则”及其概率意义.
能运用正态分布(尤其是 3σ 原则)解决实际问题,体会正态分布的广泛应用.
旧知回顾
取值可以一一列举,用分布列描述其概率规律.
不能一一列举(取值充满某一区间),称为连续型随机变量.
问题2:实际问题中,如 “设备无故障运转时间”“产品寿命” 等随机变量,取值能否一一列举?这类变量叫什么?
问题1:离散型随机变量的核心特点是什么?
问题3:如何描述连续型随机变量的概率分布?
实例:设X表示某产品的寿命(单位: h),X可以取内的所有值.
新知探究
分析可以用直方图表示概率分布,
寿命 <500 h 500 h~800 h 800h~1000 h
概率 0.71 0.22 0.07
人们对该产品有如下的了解:
如何用直观的方式呈现其概率分布?
但此图比较粗糙.
要了解得更多,区间应分得更细,
为了完全了解产品寿命的分布情况,需要将区间无限细分,最终得到一条曲线,
这条曲线称为随机变量X的分布密度曲线,这条曲线对应的函
数称为X的分布密度函数,记为f(x).
新知探究
为了完全了解产品寿命的分布情况,需要将区间无限细分,最终得到一条曲线,
这条曲线称为随机变量X的分布密度曲线,这条曲线对应的函
数称为X的分布密度函数,记为f(x).
追问1:如果知道了随机变量X的分布密度曲线,如何求X取值于区间(a,b]的概率呢?
X取值于区间(a,b]的概率是该曲线下相应“曲边梯形”(如右图中的阴影部分)的面积.
探究1:正态分布
新知探究
追问2:这种平滑的钟形曲线能用解析式表示吗?
如图的连续型随机变量X的分布密度函数图象对应的分布密度函数解析式为:
一般地,误差在0附近的概率大,
人们把具有分布密度函数的随机变量称为连续型随机变量,
最常见的一类连续型随机变量是由误差引起的.
远离0的概率小,
误差大于0的概率与小于0的概率相同,
即误差的分布具有对称性.
因此,这一类连续型随机变量X的分布密度曲线一般是形状像“钟”的光滑曲线.
,.
探究1:正态分布
新知探究
如果随机变量X服从正态分布,那么这个正态分布完全由参数μ,σ(σ>0)确定,记为X~N(μ,σ).其中EX=μ,DX=σ2.
如图的连续型随机变量X的分布密度函数图象对应的分布密度函数解析式为:
,.
其中实数μ,σ(σ>0)为参数,这一类随机变量X的分布密度(函数)称为正态分布密度(函数),简称正态分布,对应的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线.
探究1:正态分布
a
b
新知探究
如果随机变量X服从正态分布,那么这个正态分布完全由参数μ,σ(σ>0)确定,记为X~N(μ,σ).其中EX=μ,DX=σ2.
探究1:正态分布
正态分布是最常见、最重要的连续型随机变量的分布,是刻画误差分布的重要模型,因此也称为误差模型.
追问3:如果一个随机变量X服从正态分布,那么对于任何实数a,b(a<b),如何表示X在区间(a,b]的概率?
可以用P(a<X≤b)来表示.
它的几何意义就是随机变量X的分布密度曲线在区间(a,b]对应的曲边梯形面积的值.
典例分析
如果随机变量X服从正态分布,那么这个正态分布完全由参数μ,σ(σ>0)确定,记为X~N(μ,σ).其中EX=μ,DX=σ2.
探究1:正态分布
例1 根据正态曲线的函数解析式,找出其均值u和标准差σ.
(1), ;(2), ;
解 将所给的函数解析式与正态分布密度函数的解析式对照可得
(1) μ=0,σ=1;
(2) μ=1,σ=.
典例分析
如果随机变量X服从正态分布,那么这个正态分布完全由参数μ,σ(σ>0)确定,记为X~N(μ,σ).其中EX=μ,DX=σ2.
探究2:正态曲线的性质
追问4:观察图象,可以发现正态曲线有哪些特点和性质?
(1)曲线在x轴的上方,与x轴不相交;
(2)曲线是单峰的,关于直线 x=μ对称;
(3)曲线的最高点位于 x=μ 处;
(4)当 x<μ 时,曲线上升;当x>μ 时,曲线下降;
当曲线向左、右两边无限延伸时,以x轴为渐近线.
正态曲线的性质
典例分析
如果随机变量X服从正态分布,那么这个正态分布完全由参数μ,σ(σ>0)确定,记为X~N(μ,σ).其中EX=μ,DX=σ2.
探究2:正态曲线的性质
追问4:观察图象,可以发现正态曲线有哪些特点和性质?
(1)当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x轴平移.
(2)当μ一定时,曲线的形状由σ确定.
σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散;
σ越小,曲线越“高瘦”,表示总体的分布越集中.
正态曲线的特点
典例分析
探究3:正态分布的3σ原则
如图,正态分布随机变量X~N(μ,σ).
μ
μ-σ
μ+σ
μ+2σ
μ+3σ
μ-2σ
μ-3σ
X在区间(μ−σ,μ+σ]的概率≈0.6826;
在区间(μ−2σ,μ+2σ]的概率≈0.9544;
在区间(μ−3σ,μ+3σ]的概率≈0.9974.
小概率事件及3σ原则:
正态分布随机变量X在(μ−3σ,μ+3σ]外取值的概率大约只有0.3%,通常认为这种情况在一次试验中几乎是不可能发生的,认为是小概率事件.因此,在实际应用中通常认为服从正态分布N(μ,σ2)的随机变量X只取区间(μ−3σ,μ+3σ]之间的值,称之为3σ原则.
例2 某设备在正常运行时,产品的质量服从正态分布,其参数分别为:μ=500g,σ=1g.为了检查设备运行是否正常,质量检查员需要随机地抽取产品,测量其质量.当检查员随机地抽取一个产品,测得其质量为504g时,他立即要求停止生产,检查设备,他的决定是否有道理?
典例分析
解 检查员的决定是有道理的,理由如下:
而产品的质量超出这个范围的概率只有0.3%,
即(497,503]之间的概率约为99.7%,
所以根据正态分布的性质可知产品的质量在区间(μ−3σ,μ+3σ],
当该设备正常运行时,产品质量服从正态分布,其参数分别为μ=500g,σ=1g,
这是一个几乎不可能发生的事件.但是,检查员随机抽取的产品为504g,
这说明设备的运行可能不正常,因此检查员的决定是有道理的.
课堂练习
1.已知随机变量ξ服从正态分布N(1,σ2),且P(ξ<2)=0.6,则P(0<ξ<1)= .
课堂练习
2.某班有50名学生,一次考试的数学成绩ξ服从正态分布N(100,102),已知P(90⩽ξ⩽100)=0.3,估计该班学生数学成绩在110分以上的人数为 .
3.商场经营的某种包装的大米质量服从正态分布N(100,0.12)(单位: kg).任选一袋这种大米,质量在9.8~10.2 kg的概率是多少?
课堂练习
1.已知随机变量ξ服从正态分布N(1,σ2),且P(ξ<2)=0.6,则P(0<ξ<1)= .
课堂练习
解 ∵随机变量ξ服从正态分布N(1,σ2),
∴曲线关于直线x=1对称,
∵P(ξ<2)=0.6,
∴P(0<ξ<1)=0.6−0.5=0.1,
故答案为0.1.
课堂练习
课堂练习
2.某班有50名学生,一次考试的数学成绩ξ服从正态分布N(100,102),已知P(90⩽ξ⩽100)=0.3,估计该班学生数学成绩在110分以上的人数为 .
解 由ξ~N(100,102)知,μ=100,σ=10,
又P(90⩽ξ⩽100)=0.3,
∴P(ξ>110)=P(ξ<90)===0.2
故该班学生成绩在110分以上的人数为0.2×50=10人.
课堂练习
3.商场经营的某种包装的大米质量服从正态分布N(100,0.12)(单位: kg).任选一袋这种大米,质量在9.8~10.2 kg的概率是多少?
课堂练习
解 由正态分布N(100,0.12)知,μ=10,σ=0.1,
所以质量在9.8~10.2kg的概率为
P(10−2×0.1<X⩽10+2×0.1)=0.9544.
课堂小结
基本知识:
正态分布:
正态曲线性质:
基本方法:
基本思想:
3σ 原则:
3σ 原则的应用:
计算 3σ 区间,判断取值是否在区间内,分析实际问题.
数形结合思想
小概率事件思想
X~N(μ,σ)
取值集中在(μ-3σ, μ+3σ)内(概率≈99.7%)
关于x=μ对称,μ定位置、σ定形状;
基础作业:
课本习题6-5A组第1,2,3,4题
拓展练习:
阅读信息技术应用,利用信息技术验证3σ原则
布置作业
感谢聆听!
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