离散型随机变量及其分布列

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离散型随机变量及其分布列教案

离散型随机变量及其分布列教案

离散型随机变量及其分布列教案一、教学目标1.了解离散型随机变量的基本概念和特点;2.掌握离散型随机变量的概率分布列的计算方法;3.熟练掌握二项分布、泊松分布等离散型随机变量的概率分布列及其应用。

二、教学重点1.离散型随机变量的基本概念和特点;2.离散型随机变量的概率分布列的计算方法;3.二项分布、泊松分布等离散型随机变量的概率分布列及其应用。

三、教学内容及步骤1. 离散型随机变量的定义和特点(10分钟)1)定义:若取值只能是有限个或可数个,且每个取值发生的概率都已知,则称该随机变量为离散型随机变量。

2)特点:① 取值只能是有限个或可数个;② 每个取值发生的概率都已知。

2. 离散型随机变量的分布列(15分钟)1)定义:对于一个离散型随机变量X,它所有可能取到的值x1,x2,……,xn,每个值发生的概率分别为p1,p2,……,pn,则称这些概率值所组成的表格为X的概率分布列或简称分布列。

2)计算方法:对于离散型随机变量X,其概率分布列可以通过观察问题得到,也可以通过统计样本得到。

对于某一取值xi,其概率pi可以通过以下公式计算:pi=P(X=xi)3. 二项分布(20分钟)1)定义:当试验只有两种可能结果时(成功或失败),在n次独立重复试验中,成功的次数X服从二项分布。

2)公式:X~B(n,p),其中n表示试验次数,p表示每次试验成功的概率。

3)概率分布列:P(X=k)=C(n,k)*p^k*(1-p)^(n-k)其中C(n,k)表示从n个元素中取k个元素的组合数。

4)应用:二项分布常用于伯努利实验、抽样调查、质量控制等方面的问题。

4. 泊松分布(20分钟)1)定义:当一个事件在一段时间内发生的次数服从泊松分布时,称该事件服从泊松过程。

2)公式:X~P(λ),其中λ表示单位时间内该事件平均发生的次数。

3)概率分布列:P(X=k)=e^(-λ)*λ^k/k!4)应用:泊松分布常用于描述单位时间内某一事件发生的次数,如电话交换机接到呼叫的次数、邮局收到信件的数量等。

离散型随机变量及其分布列

离散型随机变量及其分布列

2 5
3 5
4 5
1
P a 2a 3a 4a 5a
由分布列的性质得a+2a+3a+4a+5a=1, 解得 a=115.
(2)求 PX≥35. 解 方法一 PX≥35=PX=35+PX=45+P(X=1)=135+145+155=45. 方法二 PX≥35=1-PX≤25=1-115+125=45.
P
5 22
2 11
1 66
4 11
4 33
1 11
(2)求出赢钱(即X>0时)的概率.
解 P(X>0)=P(X=1)+P(X=2)+P(X=4) =141+343+111=1393. 所以赢钱的概率为1393.
跟踪训练2 某班有学生45人,其中O型血的有10人,A型血的有12人, B型血的有8人,AB型血的有15人.现从中抽1人,其血型为随机变量X, 求X的分布列.
(2)某单位办公室一天中接到电话的次数;
解 某单位办公室一天中接到电话的次数可能为0,1,2,3,…,是随机变 化的,因此是随机变量,也是离散型随机变量.
(3)明年5月1日到10月1日期间所查酒驾的人数; 解 明年5月1日到10月1日期间,所查酒驾的人数可能为0,1,2,3,…,是 随机变化的,因此是随机变量,也是离散型随机变量.
解 由分布列的性质知0.2+0.1+0.1+0.3+m=1, 解得m=0.3. 首先列表为
X 2X+1
0
1
2
3
4
1
3
5
7
9
|X-1|
10ຫໍສະໝຸດ 123则由上表得两个分布列为
(1)2X+1的分布列
2X+1
1
3
5
7
9
P

离散型随机变量及其分布列、数字特征

离散型随机变量及其分布列、数字特征
方差 D ( X )=(0-0.6)2×0.504+(1-0.6)2×0.398+(2-0.6)2×0.092+(3
-0.6)2×0.006=0.46.
方法总结
1.求离散型随机变量的均值与方差关键是确定随机变量的所有可能
值,写出随机变量的分布列,正确运用均值、方差公式进行计算.
2.注意E ( aX + b )= aE ( X )+ b , D ( aX + b )= a 2 D ( X )的应用.
p
知识点三 离散型随机变量的数字特征
1. 均值
(1)一般地,若离散型随机变量 X 的分布列为
X
x1
x2
···
xi
···
xn
P
p1
p2
···
pi
···
pn
则称 E ( X )=
x 1 p 1+ x 2 p 2+···+ xipi +···+ xnpn

= ∑ xipi 为随机变量
=1
X 的均值或数学期望,它反映了随机变量取值的 平均水平
3
0.3
方法总结
离散型随机变量分布列的性质的应用
1.利用“所有概率之和为1可以求相关参数的取值范围或值.”
2.利用“离散型随机变量在一范围内的概率等于它取这个范围内各个
值的概率之和”求某些特定事件的概率.
3.可以根据性质判断所得分布列结果是否正确.
跟踪训练
1. 设离散型随机变量 X 的分布列为
X
数 X ( w ) 与之对应,我们称
X 为随机变量.

2. 离散型随机变量
可能取值为
有限个 或可以一一列举的随机变量,我们称之为离散型

随机变量,通常用大写英文字母表示随机变量,例如 X , Y , Z ;用小

离散型随机变量及其分布列教案

离散型随机变量及其分布列教案
三:课堂研讨
【例1】(1)设X是一个离散型随机变量,其分布列为:
X
-1
0
1
P
1-2q
q2
则q等于______
(2)设随机变量X等可能取值1,2,3,…,n,如果P(X<4)=0.3,那么n=__.
(3)设随机变量ξ的分布列为P(ξ=k)= (k=1,2,3),c为常数,则P(0.5<ξ<2.5)=__________.
X
0
1
P
则P(X=1)=__________.
3.50张彩票中只有2张中奖票,今从中任取n张,为了使这n张彩票里至少有一张中奖的概率大于0.5,n至少为多少
4.某饮料公司招聘了一名员工,现对其进行一项测试,以便确定工资级别.公司准备了两种不同的饮料共8杯,其颜色完全相同,并且其中4杯为A饮料,另外4杯为B饮料,公司要求此员工一一品尝后,从8杯饮料中选出4杯A饮料.若4杯都选对,则月工资定为3500元;若4杯选对3杯,则月工资定为2800元;否则月工资定为2100元.令X表示此人选对A饮料的杯数.假设此人对A和B两种饮料没有鉴别能力,求X的分布列.
4.鲁川在鱼缸中养了3条白色、2条红色和n条黑色金鱼,现从中任取2条金鱼进行观察,每取得1条白色金鱼得1分,每取得1条红色金鱼得2分,每取得1条黑色金鱼得0分,用X表示所得的分数,已知得0分的概率为 ,
(1)求鱼缸中黑色金鱼的条数n;(2)求X的概率分布.
2.离散型随机变量:所有取值可以________的随机变量,称为离散型随机变量.随机变量通常用大写字母X,Y,Z等表示,也可以用希腊字母ξ,η等表示.
3.一般地,若离散型随机变量X可能取的不同值为x1,x2,…,xn,X取每一个值xi(i=1,2,…,n)的概率P(X=xi)=pi,以表格的形式表示如下:

离散型随机变量及其分布列(基础+复习+习题+练习).docx

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`课题:离散型随机变量及其分布列考纲要求:① 理解取有限个的离散型随机量及其分布列的概念,了解分布列于刻画随机象的重要性;②理解超几何分布及其推程,并能行的用.教材复习1.随机量:如果随机的果可以用一个量来表示,那么的量叫做随机量随机量常用希腊字母、等表示2.离散型随机量 : 于随机量可能取的,可以按一定次序一一列出,的随机量叫做离散型随机量若是随机量,a b ,其中 a 、b是常数,也是随机量3.型随机量:于随机量可能取的,可以取某一区的一切,的量就叫做型随机量4. 离散型随机量与型随机量的区与系: 离散型随机量与型随机量都是用量表示随机的果;但是离散型随机量的果可以按一定次序一一列出,而性随机量的果不可以一一列出5.离散型随机量的分布列:离散型随机量可能取的x1、 x2、⋯、 x i、⋯取每一个x i i 1,2,的概率P(x i ) p i,称表x1x2⋯x i⋯P p1p2⋯p i⋯随机量的概率分布,称的分布列6.离散型随机量分布列的两个性:任何随机事件生的概率都足: 0≤P( A)≤1,并且不可能事件的概率0 ,必然事件的概率 1.由此你可以得出离散型随机量的分布列都具有下面两个性:1p i≥0, i 1,2, ⋯;2 p1p2⋯1于离散型随机量在某一取的概率等于它取个各个的概率的和. 即P( ≥ x k ) P(x k ) P(x k 1 )7.两点分布:若随机量服从两点分布,即其分布列:X01其中 P P( X1) 称成功概率(表中 0 p 1 ).P 1 p p 8.几何分布:在独立重复中,某事件第一次生,所作的次数也是一个正整数的离散型随机量.“k”表示在第 k 次独立重复事件第一次生. 如果把k次事件 A 生A k、事件 A 不生A k,p( A k)p ,p( A k) q( q 1 p) ,那么P(k ) P( A1 A2 A3 L A k 1A k )P( A1 )P( A2 ) P( A3 ) L P( A k 1 )P(A k ) q k 1 p(k0,1,2, ⋯, q1p )于是得到随机量的概率分布如下:13k2⋯⋯`Ppqq 2 p q k 1 pp⋯⋯称 的随机 量服从几何分布,作 g( k, p)q k 1 p ,其中 k0,1,2, ⋯, q 1 p9.超几何分布: 一般地, 有 N 件 品, 其中有 M ( M ≤ N )件次品, 从中任取 n ( n≤ N )件 品,用 X 表示取出的 n 件 品中次品的件数,那么 P Xk(其中 k 非 整数). 如果一个随机 量的分布列由上式确定,那么称X 服从参数N , M , n 的超几何分布 .m12⋯C M 0 C N n 0MC M 1 C N n 1MC M 2 C N n 2MC M m C N n m MC N n C N nC N n ⋯C N n10. 求离散型随机变量分布列的步骤: 1 要确定随机 量 的可能取 有哪些 . 明确取每个 所表示的意 ; 2 分清概率 型, 算 取得每一个 的概率(取球、抽取品等 要注意是放回抽 是不放回抽 ; 3 列表 , 出分布列,并用分布列的性.11.几种常见的分布列的求法:1 取球、投骰子、抽取 品等 的概率分布,关是概率的 算 . 所用方法主要有化 法、数形 合法、 法等, 于取球、抽取 品等, 要注意是放回抽 是不放回抽.2 射 :若是一人 射 ,且限制在n次射 中 生k 次, 往往与二 分布 系起来;若是首次命中所需射 的次数, 它服从几何分布,若是多人射 ,一般利用相互独立事件同 生的概率 行 算.3 于有些 ,它的随机 量的 取与所 的关系不是很清楚,此 要仔 ,明确 中的含 ,恰当地 取随机 量,构造模型, 行求解.典例分析:考点一 由古典概型求离散型随机变量的分布列问题 1.( 2013天津)一个盒子里装有 7 卡片 , 其中有 色卡片 4 , 号分1,2,3,4 ;白色卡片 3 ,号分 2,3, 4 . 从盒子中任取 4 卡片 ( 假 取到任何一卡片的可能性相同 ). (Ⅰ ) 求取出的 4 卡片中 ,含有 号3 的卡片的概率 . ( Ⅱ ) 在取出的 4 卡片中 , 色卡片 号的最大X , 求随机 量 X 的分布列和数学期望 .`考点二由统计数据求离散型随机变量的分布列问题 2.2010()某食品厂了一条自包装流水的生情况,随机抽取流水上的40 件品作本称出它的重量(位:克),重量的分区490,495 ,495,500 ,⋯,510,515 ,由此得到本的率分布直方,如所示.1根据率分布直方,求重量超505 克的品数量.2 在上述抽取的40 件品中任取2 件, Y 重量超 505 克的品数量,求 Y 的分布列.3 从流水上任取 5 件品,求恰有 2 件品合格的重量超 505克的概率.考点二两点分布问题 3.一个盒子中装有5个白色玻璃球和6红色玻璃球,从中摸出两球. 当两球全为红色玻璃球时,记X 0 ;当两球不全为红色玻璃球时,记为X 1 .试求 X 的分布列.考点三超几何分布452问题 4.2012()已知箱中装有个白球和个黑球,且规定:取出一个白球的分,取出一个黑球的1分.现从该箱中任取( 无放回,且每球取到的机会均等) 3个球,记随机变量 X 为取出 3 球所得分数之和.1求 X 的分布列; 2 求 X 的数学期望 EX .走向高考:1.( 2012 )设为随机变量,从棱长为 1的正方体的 12 条棱中任取两条,当两条棱相交时,0 ;当两条棱平行时,的值为两条棱之间的距离;当两条棱异面时,1.1 求概率P(0) ;2 求的分布列,并求其数学期望E( ) .2.( 2013)设袋子中装有a个红球, b 个黄球,c个蓝球,且规定:取出一个红球得 1分,取出一个黄球 2 分,取出蓝球得 3 分.1 当a3, b 2, c 1时,从该袋子中任取(有放回,且每球取到的机会均等)2 个球,记随机变量为取出此 2 球所得分数之和,. 求分布列; 2 略3.( 2011)某饮料公司招聘一名员工,现对其进行一项测试,以便确定工资级别. 公司准备了两种不同的饮料共 8 杯,其颜色完全相同,并且其中 4 杯为 A 饮料,另外 4 杯为 B 饮料,公司要求此员工一一品尝后,从8 杯饮料中选出 4 杯 A 饮料.若 4 杯都选对,则月工资定为 3500元;若 4 杯选对 3 杯,则月工资定为 2800 元;否则月工资定为2100 元.令 X`1 求 B 的分布列;2 求此员工月工资的期望.4.( 2011)为了解甲、乙两厂的产品质量,采用分层抽样的方法从甲、乙两厂生产的产品中分别抽取14件和 5 件,测量产品中微量元素x, y 的含量(单位:毫克). 下表是乙厂的 5 件产品的测量数据:编号12345x169178166175180y7580777081`12已知甲厂生产的产品共 98 件,求乙厂生产的产品数量;当产品中的微量元素 x, y 满足 x ≥ 175 且 y ≥ 75时,该产品为优等品, 用上述样本数据估计乙厂生产的优等品的数量;3 从乙厂抽出的上述 5 件产品中,随即抽取 2 件,求抽取的 2 件产品中优等品数的分布列及其均值(即数学期望).5.( 2013)某商 场举行的“三色球”购物摸奖活动规定:在一次摸奖中,摸奖者先从装有 3 个红球与 4 个白球的袋中任意摸出 3 个球,再从装有 1 个蓝球与 2 个白球的袋中任意摸出 1个球,根据摸出4 个球中红球与蓝球的个数,设一.二.三等奖如下:奖级 摸出红、蓝球个数获奖金额一等奖 3红1200元蓝二等奖 3 红 0 蓝 50 元 三等奖2 红 1蓝10 元其余情况无奖且每次摸奖最多只能获得一个奖级 .`1 求一次摸奖恰好摸到1个红球的概率;2 求摸奖者在一次摸奖中获奖金额X 的分布列与期望 E X.。

离散型随机变量及其分布列

离散型随机变量及其分布列
问题 1
某射击运动员在射击训练中,其中某次射击可 某射击运动员在射击训练中, 能出现命中的环数情况有哪些? 能出现命中的环数情况有哪些? (0环、1环、2环、···、10环)共11种结果
问题 2
某纺织公司的某次产品检验,在可能含有次品 某纺织公司的某次产品检验, 的100件产品中任意抽出4件,那么其中含有的次 品数可能是哪几种结果? 品数可能是哪几种结果? (0件、1件、2件、3件、4件)共5种结果
连 续 型
某人去商场为所在公司买玻璃水杯若干只, 某人去商场为所在公司买玻璃水杯若干只, 公司要求至少要买50只,但不得超过80 只.商场有优惠规定:一次购买这种小于或等 商场有优惠规定: 于50只不优惠,大于50只的,超出部分按原价的7折 只不优惠, 只的, 优惠,已知原来的水杯价格是每只6元.这个人一次 优惠, 购买水杯的只数 ξ 是一个随机变量,那么他所付的款 是一个随机变量, 额是否也是一个随机变量呢?这两个随机变量有什么 额是否也是一个随机变量呢? 关系? 关系?
中 a 、是常数) b 是常数)
写出下列各随机变量可能的取值,并说明随机变量所取值所表 写出下列各随机变量可能的取值, 示的随机试验的结果: 示的随机试验的结果: (1)从10张已编号的卡片(从1号到10号)中任取1张, 张已编号的卡片( 被取出的卡片的号数 ξ . ( ξ =1、2、3、···、10)
一、随机变量
1、பைடு நூலகம்义
随机试验的结果可以用一个变量来表示,则称此 随机试验的结果可以用一个变量来表示, η等表示﹒ 变量为随机变量,常用 ξ 、等表示﹒ 变量为随机变量,
2、随机变量的分类 ①离散型随机变量: ξ 的取值可一一列出 离散型随机变量: ②连续型随机变量: ξ 可以取某个区间内的一切值 连续型随机变量: 3、随机变量的运算 若 ξ 是随机变量,则 η = aξ + b 也是随机变量. (其 是随机变量, 也是随机变量.

离散型随机变量的概念及分布列

离散型随机变量的概念及分布列

3.几何分布 称ξ服从几何分布,并记g(k,p)=p·qk-1 在次独立重复试验中,某事件A第一次发生时所作的试 验次数ξ也是一个取值为正整数的随机变量。 “ξ =k”表 示在第k次独立重复试验时事件A第一次发生。如果把第 k次实验时事件A发生记为Ak, p( Ak )=p,那么
P( k) P( A1 A2 A3 AK1 Ak )
二、离散型随机变量的分布列
教学要求:理解并会求某些简单的离散型随机变量 的分布列;理解分布列的两个基本性质; 能根据分布列求事件的概率;理解与实 际相关的二项分布,二项分布是离散型 随机变量的最重要的分布之一。
教学重点:分布列的两个基本性质;理解二项分布。
引例: 抛掷一个骰子,设得到的点数为ξ ,则ξ可能取
1、定义 :如果随机试验的结果可以用一个变量来表示, 那么这样的变量叫做随机变量。随机变量常用 希腊字母 ξ、η等表示。
比如: 例1中,射击的命中环数ξ是一个随机变量 ξ =0, 表示命中0环 ξ =1, 表示命中1环
…… ξ =10,表示命中10环
问1:请你说明一下例2中的随机变量及它所表示的意义。 问2:抛一枚硬币,可能出现的结果能用随机变量表示吗?
由题知: η=
5 0 3 2( 3) 5 3
若 ξ是随机变量, η=a ξ+b, 其中 a , b 是常数, 则η也是随机变量。
例4: 写出下列各随机变量可能取的值,并说明随 机变量所取的值所表示的随机试验的结果
1)、五次天气预报中准确的次数ξ; 2)、一口袋中装有15个白球,5个黑球,每次任摸一 球,直到摸出的是黑球为止的次数;
1.定义:
一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为 x1,x2,…,xi,…, ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率P( ξ =xi)=pi,则称表

第五节 离散型随机变量及其分布列

第五节 离散型随机变量及其分布列


1.判断正误.(正确的画“√”,错误的画“×”)
(1)离散型随机变量是指某一区间内的任意值.(

答案:(1)×
(2)若随机变量X服从两点分布,则P(X=1)=1-P(X=0).


答案:(2)√
(3)超几何分布的总体里只有两类物品.


答案:(3)√
(4)从4名男演员和3名女演员中选出4人,其中女演员的人数X服从超几何分
X
0
1
2
3
4
P
0.2
0.1
0.1
0.3
m
①求2X+1的分布列;
②求随机变量η=|X-1|的分布列.
目录
(2)解 ①由分布列的性质知,0.2+0.1+0.1+0.3+m=1,得m=0.3.
列表为
X
0
1
2
3
4
2X+1
1
3
5
7
9
2X+1
1
3
5
7
9
P
0.2
0.1
0.1
0.3
0.3
从而2X+1的分布列为
目录
ξ
-1
0
1
2
3
P
1
10
1
5
1
10
1
5
2
5
则下列各式正确的是
2
5


4
5
A.P(ξ<3)=
B.P(ξ>1)=
2
C.P(2<ξ<4)=
5
D.P(ξ<0.5)=0
目录
解析:C
1
1
1
1 3
1 2 3
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【互动探究】 2.一个口袋中装有大小相同的 2 个白球和 3 个黑球. (1)采取放回抽样方式,从中摸出 2 个球,求 2 个球恰好颜 色不同的概率; (2)采取不放回抽样方式,从中摸出 2 个球,求摸得白球的 个数的分布列.
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解:(1)采取放回抽样方式,从中摸出 2 个球,2 球恰好颜 色不同,也就是说从 5 个球中摸出一球,若第一次摸到白球,
N∈N*),称随机变量 X 服从超几何分布,其分布列如下表:
X
0
1

m
P
C0MCnN--0M CnN
C1MCnN--1M CnN

CmMCnN--mM CnN
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(3)二项分布:
一般地,在 n 次独立重复试验中,设事件 A 发生的次数为
X,在每次试验中事件 A 发生的概率为 p,那么在 n 次独立重复
X
0
1
P
1-p
p
其中 0<p<1,称 X 服从两点分布,而称 p=P(X=1)为成功
概率.
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(2)超几何分布: 一般地,在含有 M 件次品的 N 件产品中,任取 n 件,其中恰
有 X 件次品,则随机事件 X=k 发生的概率为 P(X=k)=CkMCCnNNn--kM,
k=0,1,2,…,m(其中 m=min{M,n},且 n≤N,M≤N,n,M,
(1)设 A,B 为两个事件,若 P(AB)=_P_(_A_)_P_(_B_)__,则称事件
A 与事件 B 相互独立. (2)若事件 A 与事件 B 相互独立,则 A 与 B 、 A 与 B、-A 与
B 也都相互独立.
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4.离散型随机变量的分布列 一 般 地 , 若 离 散 型 随 机 变 量 X 可 能 取 的 不 同 值 为 x1 , x2,…,xi,…,xn,X取每一个值xi(i=1,2,…,n)的概率 P(X=xi)=pi,则表:
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所以 P(ξ=k)=Ck2190k1-1902-k(k=0,1,2). 所以变量 ξ 的分布列为:
ξ
0
1
2
P
1
18
81
100 100 100
E(ξ)=0×1100+1×11080+2×18010=1.8,
或 E(ξ)=np=2×190=1.8.
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解:(1)记“甲队以 3∶0,3∶1,3∶2 获胜”分别为事件 A1, A2,A3.由题意,各局比赛结果相互独立,
故 P(A1)=233=287, P(A2)=C232321-23×23=287, P(A3)=C242321-232×12=247. 所以甲队以 3∶0,3∶1,3∶2 获胜的概率分别是287,287,247.
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1.随机变量
(1)随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量,常用字
母 X,Y,ξ,η…表示.
(2)所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变
量.
(3)随机变量可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫
做连续型随机变量.
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2.条件概率及其性质 (1)条件概率的定义: 设 A,B 为两个事件,且 P(A)>0,称 P(B|A)=PPAAB为事件
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P(X=2)=P(A4)=247, P(X=3)=1-P(X=0)-P(X=1)-P(X=2)=19. 故 X 的分布列为:
X
0
1
23
P
16
4
41
27 27 27 9
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考点 2 超几何分布的应用 例 2:2012 年春节前,有超过 20 万名广西、四川等省籍的 外来务工人员选择驾乘摩托车沿 321 国道长途跋涉返乡过年, 为防止摩托车驾驶人因长途疲劳驾驶,手脚僵硬影响驾驶操作 而引发交通事故,肇庆市公安交警部门在 321 国道沿线设立了 多个长途行驶摩托车驾乘人员休息站,让过往返乡过年的摩托 车驾驶人员有一个停车休息的场所.交警小李在某休息站连续 5 天对进站休息的驾驶人员每隔 50 辆摩托车就询问驾驶人员的 省籍一次,询问结果如图 9-5-1:
A 发生的条件下,事件 B 发生的概率.
(2)条件概率的求法: 求条件概率除了可借助定义中的公式,还可以借助古典概
型概率公式,即 P(B|A)=nnAAB.
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(3)条件概率的性质: ①条件概率具有一般概率的性质,即__0__≤P(B|A)≤___1_; ②若 B 和 C 是两个互斥事件,则 P(B∪C|A)=P(B|A)+ P(C|A). 3.事件的相互独立性
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(2)求该样本的平均数,并根据样本估计总体的思想,从 PM2.5 的年平均浓度考虑,判断该居民区的环境是否需要改 进?并说明理由;
(3)将频率视为概率,对于 2013 年的某 2 天,记这 2 天中 该居民区 PM2.5 的 24 小时平均浓度符合环境空气质量标准的 天数为ξ,求ξ的分布列及数学期望 E(ξ).
P(ξ=0)=CC2527=1201,P(ξ=1)=CC12C27 15=1201, P(ξ=2)=CC2227=211.
ξ的分布列为:
ξ
0
P
10 21
1
2
10
1
21 21
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【规律方法】在超几何分布中,只要知道N,M 和 n,就 可以根据公式,求出X 取不同值m 时的概率PX=m,从而列 出 X 的分布列.
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【互动探究】 1.(2013 年山东)甲、乙两支排球队进行比赛,约定先胜 3 局者获得比赛的胜利,比赛随即结束,除第五局甲队获胜的概
率是12外,其余每局比赛甲队获胜的概率都是23,假设各局比赛 结果相互独立.
(1)分别求甲队以 3∶0,3∶1,3∶2 获胜的概率; (2)若比赛结果为 3∶0 或 3∶1,则胜利方得 3 分,对方得 0 分;若比赛结果为 3∶2,则胜利方得 2 分,对方得 1 分.求乙 队得分 X 的分布列.
(2)从图中可知,被询问了省籍的驾驶人员是广西籍的有 5 +20+25+20+30=100(名),
四川籍的有 15+10+5+5+5=40(名). 设四川籍的驾驶人员应抽取 x 名,依题意,得 1500=4x0,解得 x=2,即四川籍的应抽取 2 名.
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(3)ξ的所有可能取值为 0,1,2.
则第二次摸到黑球;若第一次摸到黑球,则第二次摸到白球.
因此它的概率是:p=25×35+35×25=1225.
(2)设摸得白球的个数为 ξ,则 ξ=0,1,2.
P(ξ=0)=CC2325=130,P(ξ=1)=CC12·C25 13=35, P(ξ=2)=CC2225=110.
ξ 的分布列为:
ξ 012
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图 9-5-1 (1)问交警小李对进站休息的驾驶人员的省籍询问采用的 是什么抽样方法?
(2)用分层抽样的方法对被询问了省籍的驾驶人员进行抽 样,若广西籍的有 5 名,则四川籍的应抽取几名?
(3)在上述抽出的驾驶人员中任取 2 名,求抽取的 2 名驾驶 人员中四川籍人数ξ的分布列.
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解:(1)交警小李对进站休息的驾驶人员的省籍询问采用的 是系统抽样方法.
第5讲 离散型随机变量及其分布列
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1.理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念, 了解分布列对于刻画随机现象的重要性.
2.理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用. 3.了解条件概率和两个事件相互独立的概念,能理解 n 次 独立重复实验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际队以 3∶2 获胜”为事件 A4,由题意,各局比赛 结果相互独立,所以
P(A4)=C241-232232×1-12=247.
由题意,随机变量X 的所有可能的取值为0,1,2,3,,根据事 件的互斥性,得
P(X=0)=P(A1+A2)=P(A1)+P(A2)=1267, P(X=1)=P(A3)=247,
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解:(1)众数约为 22.5,中位数约为 37.5. (2)去年该居民区 PM2.5 年平均浓度为 7.5×0.1 +22.5×0.3 +37.5×0.2 +52.5×0.2 +67.5×0.1 + 82.5×0.1=40.5(微克/立方米). 因为40.5>35,所以2013 年该居民区PM2.5 年平均浓度不 符合环境空气质量标准, 故该居民区的环境需要改进. (3)记事件 A 表示“一天 PM2.5 的 24 小时平均浓度符合环 境空气质量标准”,则由表,得 P(A)=404-0 4=190. 随机变量 ξ 的可能取值为 0,1,2,且 ξ~B2,190.
A.34
B.58
C.156
D.352
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4.某一射手射击所得的环数ξ的分布列如下:
ξ
6
7 8 9 10
P 0.1 0.2 0.25 x 0.15
此射手“射击一次命中环数不小于 8 环”的概率为0._7_____.
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考点 1 离散型随机变量的分布列 例 1:(2014 年广东珠海二模)已知甲、乙两名乒乓球运动 员进行比赛,根据二人以往比赛资料统计,在一局比赛中,甲 获胜的概率为35,乙获胜的概率为25,且各局比赛互不影响.现在
X
x1 x2 … xi … xn
P
p1 p2 … pi … pn
称为离散型随机变量 X 的概率分布列,简称为 X 的分布列.
有时为了表达简单,也用等式P(X=xi)=pi,i=1,2,…,n表 示 X 的分布列.
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5.离散型随机变量分布列的性质 (1)pi≥0(i=1,2,…,n).(2)p1+p2+…+pn=1. 6.常见的离散型随机变量的分布列 (1)两点分布: 如果随机变量 X 的分布列为:
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1.下列四个表格中,可以作为离散型随机变量分布列的一 个是( C )
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