最新高考数学解题技巧大揭秘 专题19 概率、随机变量及其分布列
高考数学概率与统计题型解析与答题技巧
高考数学概率与统计题型解析与答题技巧在高考数学中，概率与统计是一个重要的板块，它不仅考查学生的数学知识和技能，还培养学生的数据分析和推理能力。
对于很多同学来说，这部分内容既有一定的挑战性，又充满了得分的机会。
下面我们就来详细解析高考数学中概率与统计的常见题型以及相应的答题技巧。
一、概率题型1、古典概型古典概型是概率中最基础的题型之一。
它的特点是试验结果有限且等可能。
例如，从装有若干个红球和白球的袋子中摸球，计算摸到某种颜色球的概率。
答题技巧：首先，确定总的基本事件数和所求事件包含的基本事件数。
然后，利用古典概型的概率公式 P（A）＝所求事件包含的基本事件数÷总的基本事件数进行计算。
2、几何概型几何概型与古典概型不同，它的试验结果是无限的。
常见的有长度型、面积型、体积型几何概型。
比如，在一个区间内随机取一个数，求满足某个条件的概率。
答题技巧：对于几何概型，关键是要正确确定几何度量。
例如，长度型就计算长度，面积型就计算面积，体积型就计算体积。
然后，按照几何概型的概率公式 P（A）＝构成事件 A 的区域长度（面积或体积）÷试验的全部结果所构成的区域长度（面积或体积）进行求解。
3、条件概率条件概率是指在事件 B 发生的条件下，事件 A 发生的概率。
题目中通常会给出一些条件，让我们计算在这些条件下的概率。
答题技巧：利用条件概率公式 P（A|B）＝ P（AB）÷P（B），先求出 P（AB）和 P（B），再计算条件概率。
4、相互独立事件与互斥事件相互独立事件是指一个事件的发生与否对另一个事件的发生概率没有影响；互斥事件则是指两个事件不能同时发生。
答题技巧：对于相互独立事件，它们同时发生的概率用乘法计算，即 P（AB）＝ P（A）×P（B）；对于互斥事件，它们至少有一个发生的概率用加法计算，即 P（A∪B）＝ P（A）＋ P（B）。
二、统计题型1、抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样和系统抽样。
高考数学科学复习创新方案：概率与随机变量及其分布列的热点题型
命题动向：在高考的解答题中，对概率与随机变量及其分布相结合的综合问题的考查既是热点又是重点，是高考必考的内容，并且常与统计相结合，设计成包含概率计算、概率分布列、随机变量的数学期望与方差、统计图表的识别等知识的综合题．以考生比较熟悉的实际应用问题为载体，考查学生应用基础知识和基本方法分析问题和解决问题的能力．题型1求离散型随机变量的均值与方差例1(2021·新高考Ⅰ卷)某学校组织“一带一路”知识竞赛，有A，B两类问题．每位参加比赛的同学先在两类问题中选择一类并从中随机抽取一个问题回答，若回答错误则该同学比赛结束；若回答正确则从另一类问题中再随机抽取一个问题回答，无论回答正确与否，该同学比赛结束．A类问题中的每个问题回答正确得20分，否则得0分；B类问题中的每个问题回答正确得80分，否则得0分．已知小明能正确回答A类问题的概率为0.8，能正确回答B类问题的概率为0.6，且能正确回答问题的概率与回答次序无关．(1)若小明先回答A类问题，记X为小明的累计得分，求X的分布列；(2)为使累计得分的期望最大，小明应选择先回答哪类问题？并说明理由．解(1)随机变量X的所有可能取值为0，20，100.P(X＝0)＝1－0.8＝0.2，P(X＝20)＝0.8×(1－0.6)＝0.32，P(X＝100)＝0.8×0.6＝0.48.故随机变量X的分布列如下：X020100P0.20.320.48(2)设小明先回答B类问题，记Y为小明的累计得分，则随机变量Y的所有可能取值为0，80，100，P(Y＝0)＝1－0.6＝0.4，P(Y＝80)＝0.6×(1－0.8)＝0.12，P(Y＝100)＝0.6×0.8＝0.48.故E(Y)＝0×0.4＋80×0.12＋100×0.48＝57.6.由(1)知E(X)＝0×0.2＋20×0.32＋100×0.48＝54.4.因为E(Y)>E(X)，故应先回答B类问题．离散型随机变量的均值和方差的求解，一般分两步：一是定型，即先判断随变式训练1(2024·保定开学考试)2015年5月，国务院印发《中国制造2025》，是我国由制造业大国转向制造业强国战略的行动纲领．经过多年的发展，我国制造业的水平有了很大的提高，出现了一批在国际上有影响的制造企业．我国的造船业、光伏产业、5G等已经在国际上处于领先地位，我国的精密制造也有了长足发展．已知某精密设备制造企业生产某种零件，根据长期检测结果，得知生产该零件的生产线的产品质量指标值X服从正态分布N(64，100)，且质量指标值在[54，84]内的零件称为优等品．(1)求该企业生产的零件为优等品的概率(结果精确到0.01)；(2)从该生产线生产的零件中随机抽取5件，随机变量Y表示抽取的5件中优等品的个数，求Y的分布列、数学期望和方差．附：若X～N(μ，σ2)，则P(μ－σ≤X≤μ＋σ)≈0.6827，P(μ－2σ≤X≤μ＋2σ)≈0.9545，P(μ－3σ≤X≤μ＋3σ)≈0.9973.解(1)由题意知，X～N(64，100)，则μ＝64，σ＝10，54＝μ－σ，84＝μ＋2σ，由P(μ－σ≤X≤μ＋σ)≈0.6827，P(μ－2σ≤X≤μ＋2σ)≈0.9545，得P(54≤X≤84)＝P(54≤X≤64)＋P(64≤X≤84)＝12×0.6827＋12×0.9545≈0.82.故该企业生产的零件为优等品的概率为0.82.(2)Y的所有可能取值为0，1，2，3，4，5，P(Y＝0)＝(1－0.82)5，P(Y＝1)＝C15×0.82×(1－0.82)4，P(Y＝2)＝C25×0.822×(1－0.82)3，P(Y＝3)＝C35×0.823×(1－0.82)2，P(Y＝4)＝C45×0.824×(1－0.82)，P(Y＝5)＝0.825，则Y的分布列为Y012P(1－0.82)5C15×0.82×(1－0.82)4C25×0.822×(1－0.82)3Y345P C35×0.823×(1－0.82)2C45×0.824×(1－0.82)0.825由Y～B(5，0.82)，则E(Y)＝5×0.82＝4.1，D(Y)＝5×0.82×(1－0.82)＝0.738.题型2概率与统计的综合问题例2(2022·新高考Ⅱ卷)在某地区进行流行病学调查，随机调查了100位某种疾病患者的年龄，得到如下的样本数据的频率分布直方图：(1)估计该地区这种疾病患者的平均年龄(同一组中的数据用该组区间的中点值为代表)；(2)估计该地区一位这种疾病患者的年龄位于区间[20，70)的概率；(3)已知该地区这种疾病的患病率为0.1%，该地区年龄位于区间[40，50)的人口占该地区总人口的16%.从该地区中任选一人，若此人的年龄位于区间[40，50)，求此人患这种疾病的概率．(以样本数据中患者的年龄位于各区间的频率作为患者的年龄位于该区间的概率，精确到0.0001)解(1)平均年龄x－＝(5×0.001＋15×0.002＋25×0.012＋35×0.017＋45×0.023＋55×0.020＋65×0.017＋75×0.006＋85×0.002)×10＝47.9(岁)．(2)由于患者的年龄位于区间[20，70)是由患者的年龄位于区间[20，30)，[30，40)，[40，50)，[50，60)，[60，70)组成的，所以所求概率P＝(0.012＋0.017×2＋0.023＋0.020)×10＝0.89.(3)设从该地区任选一人，年龄位于区间[40，50)为事件A，患这种疾病为事件B，则P(A)＝16%，由频率分布直方图知，这种疾病患者的年龄位于区间[40，50)的概率为0.023×10＝0.23，结合该地区这种疾病的患病率为0.1%，可得P(AB)＝0.1%×0.23＝0.00023，所以从该地区任选一人，若年龄位于区间[40，50)，则此人患这种疾病的概率为P(B|A)＝P（AB）P（A）＝0.0002316%≈0.0014.概率与统计作为考查考生应用意识的重要载体，已成为高考的一大亮点和热知识竞赛包含预赛和决赛．(1)下表为某10位同学的预赛成绩：得分939495969798人数223111求该10位同学预赛成绩的上四分位数(第75百分位数)和平均数；(2)决赛共有编号为A，B，C，D，E的5道题，学生甲按照A，B，C，D，E的顺序依次作答，答对的概率依次为23，12，12，13，13，各题作答互不影响，若累计答错两道题或五道题全部答完则比赛结束，记X为比赛结束时学生甲已作答的题数，求X的分布列和数学期望．解(1)因为10×0.75＝7.5，所以上四分位数为第8个成绩，为96；平均数为93×2＋94×2＋95×3＋96＋97＋9810＝95.(2)由题意可知，X的所有可能取值为2，3，4，5，所以P(X＝2)＝13×12＝16，P(X＝3)＝13×12×12＋23×12×12＝312＝14，P(X＝4)＝13×12×12×23＋23×12×12×23＋23×12×12×23＝1036＝518，P(X＝5)＝23×12×12×13＋13×12×12×13＋23×12×12×13＋23×12×12×13＋23×12×12×23＝1136，所以X的分布列为X2345P16145181136E(X)＝2×16＋3×14＋4×518＋5×1136＝13436＝6718.题型3概率与线性回归的综合问题例3某人经营淡水池塘养草鱼，根据过去40期的养殖档案，该池塘的养殖重量X(百斤)都在20百斤以上，其中不足40百斤的有8期，不低于40百斤且不超过60百斤的有24期，超过60百斤的有8期．根据统计，该池塘的草鱼重量的增加量y(百斤)与使用某种饵料的质量x(百斤)之间的关系如图所示．(1)根据数据可知y与x具有线性相关关系，请建立y关于x的经验回归方程y^＝b^x＋a^；如果此人设想使用某种饵料10百斤时，草鱼重量的增加量须多于5百斤，请根据回归方程计算，确定此方案是否可行？并说明理由；(2)养鱼的池塘对水质含氧量与新鲜度要求较高，某商家为该养殖户提供收费服务，即提供不超过3台增氧冲水机，每期养殖使用的增氧冲水机运行台数与鱼塘的鱼重量X 有如下关系：鱼的重量(单位：百斤)20<X <4040≤X ≤60X >60增氧冲水机运行台数123若某台增氧冲水机运行，则商家每期可获利5千元；若某台增氧冲水机未运行，则商家每期亏损2千元．视频率为概率，商家欲使每期增氧冲水机总利润的均值达到最大，应提供几台增氧冲水机？附：对于一组数据(x 1，y 1)，(x 2，y 2)，…，(x n ，y n )，其经验回归直线y ^＝b ^x ＋a ^的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为b ^＝解（1）依题意，得所以y ^＝313x ＋3713，当x ＝10时，y ^＝6713>5，故此方案可行．(2)设盈利为Y ，提供1台，盈利Y ＝5000.提供2台，当20<X <40时，Y ＝3000，P ＝15，当X ≥40时，Y ＝10000，P ＝45.所以E (Y )＝15×3000＋45×10000＝8600.提供3台，当20<X <40时，Y ＝1000，P ＝15，当40≤X ≤60时，Y ＝8000，P ＝35，当X >60时，Y ＝15000，P ＝15.所以E (Y )＝1000×15＋8000×35＋15000×15＝8000.因为8600>8000，故应提供2台增氧冲水机．本题主要考查概率与回归方程等知识，体药物的摄入量与体内抗体数量的关系成为研究抗体药物的一个重要方面．某研究团队收集了10组抗体药物的摄入量与体内抗体数量的数据，并对这些数据做了初步处理，得到了如图所示的散点图及一些统计量的值，抗体药物摄入量为x (单位：mg)，体内抗体数量为y (单位：AU/mL)．∑10i ＝1t i s i∑10i ＝1t i ∑10i ＝1s i ∑10i ＝1t 2i 29.2121634.4表中t i ＝ln x i ，s i ＝ln y i .(1)根据经验，我们选择y ＝cx d 作为体内抗体数量y 关于抗体药物摄入量x 的经验回归方程，将y ＝cx d 两边取对数，得ln y ＝ln c ＋d ln x ，可以看出ln x 与ln y 具有线性相关关系，试根据参考数据建立y 关于x 的经验回归方程，并预测抗体药物摄入量为25mg 时，体内抗体数量y 的值；(2)经技术改造后，该抗体药物的有效率z 大幅提高，经试验统计得z 服从正态分布N (0.48，0.032)，那这种抗体药物的有效率z 超过0.54的概率约为多少？附：①对于一组数据(u i，v i)(i＝1，2，…，n)，其经验回归直线v^＝β^u＋α^的斜率和截距的最小二乘估计分别为β^＝∑ni＝1u i v i－n u－v－∑ni＝1u2i－n u－2，α^＝v－－β^u－；②若随机变量Z～N(μ，σ2)，则有P(μ－σ≤Z≤μ＋σ)≈0.6827，P(μ－2σ≤Z≤μ＋2σ)≈0.9545，P(μ－3σ≤Z≤μ＋3σ)≈0.9974；③取e≈2.7.解(1)将y＝cx d两边取对数，得ln y＝ln c＋d ln x，由题知，s＝ln y，t＝ln x，则经验回归方程变为s＝ln c＋dt，由表中数据可知，s－＝110∑10i＝1s i＝1.6，t－＝110∑10i＝1t i＝1.2，所以d^＝∑10i＝1t i s i－10t－s－∑10i＝1t2i－10t－2＝29.2－10×1.2×1.634.4－10×1.22＝0.5，ln c^＝s－－d^t－＝1.6－0.5×1.2＝1，所以s^＝1＋0.5t，即ln y^＝1＋0.5ln x＝ln e＋ln x0.5＝ln e x0.5，故y关于x的经验回归方程为y^＝e x0.5，当x＝25mg时，y^＝e·250.5≈2.7×5＝13.5AU/mL.(2)因为z服从正态分布N(0.48，0.032)，其中μ＝0.48，σ＝0.03，所以P(μ－2σ≤z≤μ＋2σ)＝P(0.42≤z≤0.54)≈0.9545，所以P(z>0.54)＝1－P（0.42≤z≤0.54）2≈1－0.95452＝0.02275.故这种抗体药物的有效率z超过0.54的概率约为0.02275.题型4概率与独立性检验的综合问题例4(2022·新高考Ⅰ卷改编)一医疗团队为研究某地的一种地方性疾病与当地居民的卫生习惯(卫生习惯分为良好和不够良好两类)的关系，在已患该疾病的病例中随机调查了100例(称为病例组)，同时在未患该疾病的人群中随机调查了100人(称为对照组)，得到如下数据：组别生活习惯不够良好良好病例组4060对照组1090(1)依据小概率值α＝0.010的独立性检验，能否认为患该疾病群体与未患该疾病群体的卫生习惯有差异？(2)从该地的人群中任选一人，A表示事件“选到的人卫生习惯不够良好”，B表示事件“选到的人患有该疾病”.P（B|A）P（B－|A）与P（B|A－）P（B－|A－）的比值是卫生习惯不够良好对患该疾病风险程度的一项度量指标，记该指标为R.(ⅰ)证明：R＝P（A|B）P（A－|B）·P（A－|B－）P（A|B－）；(ⅱ)利用该调查数据，给出P(A|B)，P(A|B－)的估计值，并利用(ⅰ)的结果给出R的估计值．附：χ2＝n（ad－bc）2（a＋b）（c＋d）（a＋c）（b＋d），α0.0500.0100.001xα 3.841 6.63510.828解(1)零假设H0：患该疾病群体与未患该疾病群体的卫生习惯无差异．χ2＝n（ad－bc）2（a＋b）（c＋d）（a＋c）（b＋d）＝200×（40×90－60×10）2100×100×50×150＝24＞6.635＝x0.010，依据小概率值α＝0.010的独立性检验，推断H0不成立，即认为患该疾病群体与未患该疾病群体的卫生习惯有差异．(2)(ⅰ)证明：因为R ＝P （B |A ）P （B －|A ）·P （B －|A －）P （B |A －）＝P （AB ）P （A ）·P （A ）P （A B －）·P （A －B －）P （A －）·P （A －）P （A －B ）＝P （AB ）P （A B －）·P （A －B －）P （A －B ），而P （A |B ）P （A －|B ）·P （A －|B －）P （A |B －）＝P （AB ）P （B ）·P （B ）P （A －B ）·P （A －B －）P （B －）·P （B －）P （A B －）＝P （AB ）P （A －B ）·P （A －B －）P （A B －），所以R ＝P （A |B ）P （A －|B ）·P （A －|B －）P （A |B －）.(ⅱ)由已知P (A |B )＝40100＝25，P (A |B －)＝10100＝110，又P (A －|B )＝60100＝35，P (A －|B －)＝90100＝910，所以R ＝P （A |B ）P （A －|B ）·P （A －|B －）P （A |B －）＝6.此类题目虽然涉及的知识点较多，但每个知识点考查程度相对较浅，考查深小鼠均分为两组，分别为对照组(不加药物)和实验组(加药物)．(1)设指定的两只小鼠中对照组小鼠数目为X ，求X 的分布列和数学期望；(2)测得40只小鼠体重如下(单位：g)：(已按从小到大排好)对照组：17．318.420.120.421.523.224.624.825.025.426．126.326.426.526.827.027.427.527.628.3实验组：5．4 6.6 6.86.97.88.29.410.010.411.214．417.319.220.223.623.824.525.125.226.0(ⅰ)求40只小鼠体重的中位数m ，并完成下面2×2列联表：＜m≥m对照组实验组(ⅱ)根据2×2列联表，能否有95%的把握认为药物对小鼠生长有抑制作用？参考数据：P (K 2≥k 0)0.100.050.010k 02.7063.8416.635解(1)依题意，X 的可能取值为0，1，2，则P (X ＝0)＝C 020C 220C 240＝1978，P (X ＝1)＝C 120C 120C 240＝2039，P (X ＝2)＝C 220C 020C 240＝1978，所以X 的分布列为X 012P197820391978故E (X )＝0×1978＋1×2039＋2×1978＝1.(2)(ⅰ)依题意，可知这40只小鼠体重的中位数是将两组数据合在一起，从小到大排好后第20位与第21位数据的平均数，由于原数据已经按从小到大排好，所以我们只需要观察对照组第一排数据与实验组第二排数据即可，可得第11位数据为14.4，后续依次为17.3，17.3，18.4，19.2，20.1，20.2，20.4，21.5，23.2，23.6，…，故第20位数据为23.2，第21位数据为23.6，所以m＝23.2＋23.62＝23.4，故列联表为＜m≥m对照组614实验组146(ⅱ)由(ⅰ)可得，K2＝40×（6×6－14×14）220×20×20×20＝6.4＞3.841，所以能有95%的把握认为药物对小鼠生长有抑制作用．。
随机变量与概率分布随机变量与概率分布问题的解题技巧
随机变量与概率分布随机变量与概率分布问题的解题技巧随机变量与概率分布问题的解题技巧随机变量和概率分布是概率论和数理统计中的重要概念。
解决随机变量与概率分布问题需要运用一定的计算技巧与方法。
本文将介绍一些常见的解题技巧，并通过实例进行说明。
一、随机变量随机变量是概率论中的一个基本概念，它描述了一个随机试验的结果。
随机变量可分为离散型随机变量和连续型随机变量。
离散型随机变量是指在一定区间内取值有限或可数的随机变量，通常用概率分布列来描述其概率分布。
例如，掷硬币的结果可以表示为随机变量X，X=0表示正面朝上，X=1表示反面朝上。
连续型随机变量是指在一定区间内取值为无限个的随机变量，通常用概率密度函数来描述其概率分布。
例如，人的身高可以表示为随机变量X，X的取值范围是[0, +∞)，其概率密度函数为f(x)，表示人的身高在某个区间内出现的概率。
二、概率分布概率分布是随机变量所有可能取值及其相应概率的分布情况。
常见的概率分布包括离散型概率分布和连续型概率分布。
1. 离散型概率分布离散型概率分布可以用概率分布列来描述。
概率分布列是一个表格，其中包含了随机变量的所有可能取值及其对应的概率。
例如，对于一个掷硬币的随机变量X，其概率分布列为：```X | 0 | 1--------------P(X) | 0.5 | 0.5```2. 连续型概率分布连续型概率分布可以用概率密度函数来描述。
概率密度函数是一个函数，描述了随机变量在某个取值范围内的概率分布情况。
例如，人的身高随机变量X的概率密度函数为f(x)，则可以表示为：```f(x) = 0, x < 0k * exp(-λx), x >= 0```其中，k为归一化常数，保证概率密度函数的积分等于1。
三、解题技巧1. 对于离散型随机变量，可以利用概率分布列计算某个事件的概率。
例如，对于一个掷硬币的随机变量X，我们可以利用概率分布列计算正面朝上的概率，即P(X=0)。
高考数学概率问题知识点
高考数学概率问题知识点概率作为数学中的一个重要分支，是生活中经常用到的数学知识。
在高考数学中，概率问题经常出现并占据着不少分值。
因此，了解概率问题的知识点，掌握解题方法，对于高考数学取得好成绩具有重要意义。
本文将从基础概率、条件概率、独立事件、排列组合等几个方面来介绍高考数学中的概率问题知识点。
概率是研究随机现象发生的可能性的数学分支。
其中，基础概率是概率问题的基础。
基础概率指的是在一次随机试验中，事件 A 发生的概率，常用公式为 P(A) = N(A)/N(S)，其中 P(A) 代表事件 A 发生的概率，N(A) 表示事件 A 包含的基本事件数目，N(S) 表示样本空间中的基本事件数目。
在高考数学中，基础概率题目往往比较简单，但是需要考生清楚地理解题目所给条件，正确运用概率定义和公式进行计算。
条件概率是指在事件 B 已经发生的条件下，事件 A 发生的概率，常用公式表示为P(A|B) = P(A∩B)/P(B)。
其中 P(A|B) 代表在事件 B 发生的条件下事件 A 发生的概率，P(A∩B) 表示事件 A 和事件 B 同时发生的概率，P(B) 表示事件 B 发生的概率。
条件概率题目相对来说难度较大，需要考生熟练使用条件概率公式，理解题目中给定的条件，进行复杂计算。
独立事件是指事件 A 和事件 B 的发生与否互不影响的事件。
如果两个事件 A 和 B 是独立事件，那么P(A∩B) = P(A)P(B) 成立。
高考数学中独立事件的题目较为常见，要求考生熟练使用独立事件的公式进行计算。
在解题时，需要注意题目中是否明确给出事件 A 和事件 B 为独立事件，若没有明确给出，则需要通过题目所给条件来判断。
排列组合是概率问题中另一个重要的知识点。
排列是从 n 个不同元素中取出 m 个元素，按照一定顺序进行排列，记为 A(n,m)，计算公式为 A(n,m) = n!/(n-m)!。
组合是从 n 个不同元素中取出 m 个元素，不考虑顺序，记为 C(n,m)，计算公式为 C(n,m) = n! / [m!(n-m)!]。
高考数学知识点精讲常见随机变量的分布类型
高考数学知识点精讲常见随机变量的分布类型高考数学知识点精讲：常见随机变量的分布类型在高考数学中，随机变量的分布类型是一个重要的知识点，理解和掌握这些分布类型对于解决概率相关的问题至关重要。
下面我们就来详细讲解一下常见的随机变量分布类型。
首先，我们来认识一下什么是随机变量。
简单来说，随机变量就是把随机试验的结果用数字表示出来。
比如说掷骰子，我们可以定义随机变量 X 为骰子掷出的点数，那么 X 可能取值 1、2、3、4、5、6。
常见的随机变量分布类型主要有以下几种：一、离散型随机变量的分布1、两点分布两点分布是最简单的一种离散型随机变量分布。
比如抛一枚硬币，正面朝上记为1，反面朝上记为0，那么这个随机变量就服从两点分布。
其概率分布为 P(X ＝ 1) ＝ p，P(X ＝ 0) ＝ 1 p ，其中 0 ＜ p ＜ 1 。
2、二项分布二项分布在实际生活中有很多应用。
比如进行n 次独立重复的试验，每次试验只有两种结果（成功或失败），成功的概率为 p ，失败的概率为 1 p 。
那么成功的次数 X 就服从二项分布，记为 X ～ B(n, p) 。
二项分布的概率公式为：P(X ＝ k) ＝ C(n, k) p^k （1 p)＾（n k) ，其中 C(n, k) 表示从 n 个元素中选出 k 个元素的组合数。
举个例子，假设一批产品的次品率为 02，从这批产品中随机抽取10 个，那么抽到次品个数 X 就服从二项分布 B(10, 02) 。
3、超几何分布超几何分布与二项分布有点类似，但适用的场景略有不同。
超几何分布是从有限 N 个物件（其中包含 M 个指定种类的物件）中抽出 n 个物件，成功抽出指定种类物件的次数 X 就是超几何分布。
超几何分布的概率公式为：P(X ＝ k) ＝ C(M, k) C(N M, n k) ／C(N, n) 。
比如说在一个有 50 个球，其中 20 个红球，30 个白球的盒子中，随机抽取 10 个球，红球的个数 X 就服从超几何分布。
随机变量及其分布例题和知识点总结
随机变量及其分布例题和知识点总结在概率论与数理统计中，随机变量及其分布是非常重要的概念。
理解和掌握这部分知识对于解决各种概率问题至关重要。
接下来，我们将通过一些具体的例题来深入探讨随机变量及其分布的相关知识点。
一、随机变量的概念随机变量是指定义在样本空间上的实值函数。
简单来说，就是对于随机试验的每一个可能结果，都对应着一个实数。
例如，抛一枚硬币，正面朝上记为 1，反面朝上记为 0，这里定义的 0 和 1 就是随机变量。
二、常见的随机变量分布1、离散型随机变量分布（1）0 1 分布也称为伯努利分布，随机变量只有两个可能的取值 0 和 1，概率分别为 p 和 1 p 。
（2）二项分布在 n 重伯努利试验中，成功的次数 X 服从二项分布 B(n, p) 。
例题：进行 10 次独立的投篮，每次投篮命中的概率为 07，求命中次数的分布。
解：设命中次数为 X ，则 X 服从二项分布 B(10, 07) 。
P(X ＝ k) ＝ C(10, k) 07^k （1 07)＾（10 k) ，k ＝ 0, 1, 2,， 10 。
（3）泊松分布用于描述在一定时间或空间内稀有事件发生的次数。
2、连续型随机变量分布（1）均匀分布在区间 a, b 上，概率密度函数为常数 1 ／（b a) 。
（2）正态分布是最常见的分布之一，其概率密度函数呈现出钟形曲线的形状。
三、随机变量的数字特征1、期望离散型随机变量的期望为 E(X) ＝Σx P(X ＝ x) ，连续型随机变量的期望为 E(X) ＝∫x f(x) dx 。
例题：已知随机变量 X 的分布列为：｜ X ｜ 1 ｜ 2 ｜ 3 ｜｜｜｜｜｜｜ P ｜ 03 ｜ 05 ｜ 02 ｜求 E(X) 。
解：E(X) ＝ 1 03 ＋ 2 05 ＋ 3 02 ＝ 19 。
2、方差离散型随机变量的方差为 Var(X) ＝Σ(x E(X)）＾2 P(X ＝ x) ，连续型随机变量的方差为 Var(X) ＝∫（x E(X)）＾2 f(x) dx 。
高考统计概率题型的解题方法
高考统计概率题型的解题方法高考统计概率题型通常涉及到概率、期望和抽样等内容。
解题的方法和思路决定了我们能否高效地解决这些题目。
下面我将介绍一些常用的解题方法，希望对您有所帮助。
一、概率问题的解题方法1.事件的概率计算在解决概率问题时，首先要确定所求事件的概率。
概率可以表示为“事件发生的次数/总的可能次数”。
有以下几种常见情况：-均匀概率问题：即各事件发生的概率相等。
此时，所求事件的概率等于所求事件发生的次数/总的可能次数。
-条件概率问题：即事件A在事件B已经发生的条件下发生的概率。
此时，所求事件的概率等于事件A与事件B同时发生的次数/事件B发生的次数。
-独立事件概率问题：即事件A和事件B相互独立，互不影响。
此时，所求事件的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。
2.用排列组合解决问题有些概率问题中，可能涉及到多个选择，这时可以使用排列组合的方法来解决。
-排列：表示从n个元素中取出m个元素按照一定顺序排列的数目。
计算排列数的公式为：P(n,m)=n!/(n-m)!-组合：表示从n个元素中取出m个元素，不考虑其排列顺序的情况。
计算组合数的公式为：C(n,m)=n!/(m!(n-m)!)二、期望问题的解题方法1.期望的定义期望是一个随机变量在长期重复试验中出现的平均现象，通常用E 表示。
对于离散型随机变量，其期望可以表示为：E(X)=∑(x*p(x))，其中x为取值，p(x)为该值出现的概率。
对于连续型随机变量，期望可以用积分的形式表示。
2.期望的性质-线性性质：设X，Y为两个随机变量，a，b为常数，则E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)。
-期望的非负性：对于任意的随机变量X，有E(X)>=0。
-期望的加法性质：对于任意的随机变量X，Y，有E(X+Y)=E(X)+E(Y)。
三、抽样问题的解题方法1.抽样方法在抽样问题中，常见的有放回抽样和不放回抽样两种方法。
-放回抽样：即每次抽到一个元素后，将抽到的元素放回到总体中。
高考数学中的概率与统计问题解析技巧分享
高考数学中的概率与统计问题解析技巧分享概率与统计作为高考数学的一部分，是考生们备战高考必须掌握的重要知识点之一。
正确理解和掌握概率与统计问题解析技巧，将有助于我们在高考考场上发挥出更好的水平。
本文将分享一些在解析概率与统计问题时常用的技巧和方法。
一、概率问题解析技巧在概率问题中，我们需要计算某个事件发生的可能性。
下面是几个常用的概率问题解析技巧：1. 确定样本空间：在开始解析概率问题时，首先要明确样本空间中的元素是什么。
样本空间是指所有可能结果组成的集合，通过明确样本空间，有助于我们清晰地分析问题。
2. 使用频率公式：当样本空间中的元素概率相等时，我们可以使用频率公式来计算概率。
频率公式是指事件发生的次数除以总次数，即P(A) = n(A) / n(S)，其中 P(A) 表示事件 A 发生的概率，n(A) 表示事件A 发生的次数，n(S) 表示样本空间中元素的总次数。
3. 使用排列组合：在一些复杂的概率问题中，我们可以使用排列组合的知识来解析。
排列组合可以帮助我们计算样本空间的大小，从而计算概率。
比如，在有限个元素中选择若干个元素，可以使用排列或组合的方法来计算概率。
二、统计问题解析技巧统计问题是指通过一定的数据来推断总体的一些特征。
以下是几个常用的统计问题解析技巧：1. 分析数据：在解析统计问题时，首先要分析所给的数据。
通过观察数据的分布、趋势和规律，我们可以得到对总体的一些认识。
2. 计算统计量：统计问题中，我们常常需要计算一些统计量来描述数据的特征。
比如平均数、中位数、众数、方差等。
计算这些统计量有助于我们对数据进行详细分析，并推断总体的特性。
3. 使用统计方法：在一些复杂的统计问题中，我们可以使用统计方法来解析。
比如假设检验、回归分析、方差分析等。
这些统计方法可以帮助我们更准确地进行总体描述和推断。
三、典型问题示例以下是几个典型的概率与统计问题，我们将运用上述解析技巧来解答：1. 问题一：有一袋中有 4 个黑球和 6 个白球，从中无放回地取出 2 个球，求两个球颜色相同的概率。
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专题十九概率、随机变量及其分布列1.某超市为了解顾客的购物量及结算时间等信息，安排一名员工随机收集了在该超市购物的100位顾客的相关数据，如下表所示.(1)确定x，y的值，并求顾客一次购物的结算时间X的分布列与数学期望；(2)若某顾客到达收银台时前面恰有2位顾客需结算，且各顾客的结算相互独立，求该顾客结算前的等候时间不超过分钟的概率．(注：将频率视为概率)答案：解(1)由已知得25＋y＋10＝55，x＋30＝45，所以x＝15，y＝20.该超市所有顾客一次购物的结算时间组成一个总体，所收集的100位顾客一次购物的结算时间可视为总体的一个容量为100的简单随机样本，将频率视为概率得P(X＝1)＝15100＝320，P(X＝＝30100＝310，P(X＝2)＝25100＝14，P(X＝＝20100＝15，P(X＝3)＝10100＝110.X的分布列为X 的数学期望为E (X)＝1×320＋×310＋2×14＋×15＋3×110＝.(2)记A 为事件“该顾客结算前的等候时间不超过分钟”，X i (i ＝1,2)为该顾客前面第i 位顾客的结算时间，则P (A)＝P (X 1＝1且X 2＝1)＋P (X 1＝1且X 2＝＋P (X 1＝且X 2＝1)．由于各顾客的结算相互独立，且X 1，X 2的分布列都与X 的分布列相同，所以P (A)＝P (X 1＝1)×P (X 2＝1)＋P (X 1＝1)×P (X 2＝＋P (X 1＝×P (X 2＝1)＝320×320＋320×310＋310×320＝980.故该顾客结算前的等候时间不超过分钟的概率为980.结合事件的互斥性、对立性、独立性以及古典概型，主要以解答题的方式考查离散型随机变量分布列、期望和方差的求解及其实际应用．本部分复习要从整体上，知识的相关关系上进行．离散型随机变量问题的核心是概率计算，而概率计算又以事件的独立性、互斥性、对立性为核心，在解题中要充分分析事件之间的关系.必备知识互斥事件有一个发生的概率若A、B是互斥事件，则P(A＋B)＝P(A)＋P(B)，P(A)＋P(A)＝1.相互独立事件与n次独立重复试验(1)若A1，A2，…，A n是相互独立事件，则P(A1·A2·…·A n)＝P(A1)·P(A2)·…·P(A n)．(2)如果在一次试验中事件A发生的概率为p，事件A不发生的概率为1－p，那么在n 次独立重复试验中事件A发生k次的概率为：P n(k)＝C k n p k(1－p)n－k.离散型随机变量的分布列、期望与方差(1)主干知识：随机变量的可能取值，分布列，期望，方差，二项分布，超几何分布，正态分布．(2)基本公式：①E(ξ)＝x1p1＋x2p2＋…＋x n p n＋…；②D(ξ)＝(x1－E(ξ))2p1＋(x2－E(ξ))2p2＋…＋(x n－E(ξ))2p n＋…；③E(aξ＋b)＝aE(ξ)＋b，D(aξ＋b)＝a2D(ξ)；④二项分布：ξ～B(n，p)，则P(ξ＝k)＝C k n p k(1－p)n－k，E(ξ)＝np，D(ξ)＝np(1－p)．正态分布(1)若X服从参数为μ和σ2的正态分布，则可表示为X～N(μ，σ2)．(2)N(μ，σ2)的分布密度曲线关于直线x＝μ对称，该曲线与x轴所围成的图形的面积为1.(3)当X～N(μ，σ2)时，＝P(μ－σ＜X≤μ＋σ)，＝P(μ－2σ＜X≤μ＋2σ)，＝P(μ－3σ＜X≤μ＋3σ)．以上三个概率值具有重要的应用，要熟记，不可混用．必备方法1．在解含有相互独立事件的概率题时，首先把所求的随机事件分拆成若干个互斥事件的和，其次将分拆后的每个事件分拆为若干个相互独立事件的乘积，这两个事情做好了，问题的思路就清晰了，接下来就是按照相关的概率值进行计算的问题了，如果某些相互独立事件符合独立重复试验概型，就把这部分归结为用独立重复试验概型，用独立重复试验概型的概率计算公式解答．2．相当一类概率应用题都是由掷硬币、掷骰子、摸球等概率模型赋予实际背景后得出来的，我们在解题时就要把实际问题再还原为我们常见的一些概率模型，这就要根据问题的具体情况去分析，对照常见的概率模型，把不影响问题本质的因素去除，抓住问题的本质．3．求解一般的随机变量的期望和方差的基本方法是：先根据随机变量的意义，确定随机变量可以取哪些值，然后根据随机变量取这些值的意义求出取这些值的概率，列出分布列，根据数学期望和方差的公式计算．互斥事件与相互独立事件的概率互斥事件、相互独立事件的概率在求随机变量的分布列、期望、方差往往起工具性作用，试题多来源于生活，考查阅读理解能力及对概率知识的应用能力．【例1】某银行柜台设有一个服务窗口，假设顾客办理业务所需的时间互相独立，且都是整数分钟，对以往顾客办理业务所需的时间统计结果如下：办理业务所需的时间/分12345频率(1)估计第三个顾客恰好等待4分钟开始办理业务的概率；(2)X表示至第2分钟末已办理完业务的顾客人数，求X的分布列及数学期望．[审题视点][听课记录][审题视点] (1)第三个顾客恰好等待4分钟的情况有三种可能：第一个顾客需1分钟，第二个顾客需3分钟；第一个顾客需3分钟，第二个顾客需1分钟；两个顾客都需要2分钟．(2)①找出第2分钟末已办理完业务的顾客人数X的所有可能取值，其取值分别为0,1,2；②求出分布列，得出期望，本问最难的是分布列的求解．解设Y表示顾客办理业务所需的时间，用频率估计概率，得Y的分布列如下：Y12345P(1)A表示事件“A对应三种情形：①第一个顾客办理业务所需的时间为1分钟，且第二个顾客办理业务所需的时间为3分钟；②第一个顾客办理业务所需的时间为3分钟，且第二个顾客办理业务所需的时间为1分钟；③第一个和第二个顾客办理业务所需的时间均为2分钟．所以P(A)＝P(Y＝1)P(Y＝3)＋P(Y＝3)P(Y＝1)＋P(Y＝2)P(Y＝2)＝×＋×＋×＝.(2)法一X所有可能的取值为0,1,2.X＝0对应第一个顾客办理业务所需的时间超过2分钟，所以P(X＝0)＝P(Y＞2)＝；X＝1对应第一个顾客办理业务所需的时间为1分钟且第二个顾客办理业务所需的时间超过1分钟，或第一个顾客办理业务所需的时间为2分钟，所以P(X＝1)＝P(Y＝1)P(Y＞1)＋P(Y＝2)＝×＋＝；X＝2对应两个顾客办理业务所需的时间均为1分钟，所以P(X＝2)＝P(Y＝1)P(Y＝1)＝×＝；所以X的分布列为X012PE(X)＝0×＋1×＋2×＝.法二X的所有可能取值为0,1,2.X＝0对应第一个顾客办理业务所需的时间超过2分钟，所以P(X＝0)＝P(Y＞2)＝；X＝2对应两个顾客办理业务所需的时间均为1分钟，所以P(X＝2)＝P(Y＝1)P(Y＝1)＝×＝；P(X＝1)＝1－P(X＝0)－P(X＝2)＝；所以X的分布列为X012PE(X)＝0×＋1×＋2×＝.在概率的计算中，一般是根据随机事件的含义，把随机事件分成几个互斥事件的和，每个小的事件再分为几个相互独立事件的乘积，然后根据相应的概率公式进行计算．【突破训练1】甲、乙二人进行一次围棋比赛，约定先胜3局者获得这次比赛的胜利，比赛结束．假设在一局中，甲获胜的概率为，乙获胜的概率为，各局比赛结果相互独立．已知前2局中，甲、乙各胜1局．(1)求再赛2局结束这次比赛的概率；(2)求甲获得这次比赛胜利的概率．解记A i表示事件：第i局甲获胜，i＝3,4,5，B j表示事件：第j局乙获胜，j＝3,4.(1)记A表示事件：再赛2局结束比赛．A＝A3·A4＋B3·B4.由于各局比赛结果相互独立，故P(A)＝P(A3·A4＋B3·B4)＝P(A3·A4)＋P(B3·B4)＝P(A3)P(A4)＋P(B3)P(B4)＝×＋×＝.(2)记B表示事件：甲获得这次比赛的胜利．因前2局中，甲、乙各胜1局，故甲获得这次比赛的胜利当且仅当在后面的比赛中，甲先胜2局，从而B＝A3·A4＋B3·A4·A5＋A3·B4·A5，由于各局比赛结果相互独立，故P(B)＝P(A3·A4)＋P(B3·A4·A5)＋P(A3·B4·A5)＝P(A3)P(A4)＋P(B3)P(A4)P(A5)＋P(A3)P(B4)P(A5)＝×＋××＋××＝.独立重复试验与二项分布以实际生活或生产为背景来考查二项分布是高考的“永久”热点，难点是透过问题的实际背景发现n 次独立重复试验模型及二项分布，准确把握独立重复试验的特点是解答二项分布问题的关键．【例2】现有4个人去参加某娱乐活动，该活动有甲、乙两个游戏可供参加者选择．为增加趣味性，约定：每个人通过掷一枚质地均匀的骰子决定自己去参加哪个游戏，掷出点数为1或2的人去参加甲游戏，掷出点数大于2的人去参加乙游戏．(1)求这4个人中恰有2人去参加甲游戏的概率；(2)求这4个人中去参加甲游戏的人数大于去参加乙游戏的人数的概率；(3)用X ，Y 分别表示这4个人中去参加甲、乙游戏的人数，记ξ＝|X －Y |.求随机变量ξ的分布列与数学期望E (ξ)．[审题视点] [听课记录][审题视点] (1)利用二项分布的概率公式求解；(2)利用二项分布和互斥事件的概率公式求解；(3)建立概率分布表，利用期望的定义式求解数学期望．解 依题意，这4个人中，每个人去参加甲游戏的概率为13，去参加乙游戏的概率为23.设“这4个人中恰有i 人去参加甲游戏”为事件A i (i ＝0,1,2,3,4)，则P (A i )＝C i 4⎝⎛⎭⎫13i ⎝⎛⎭⎫234－i . (1)这4个人中恰有2人去参加甲游戏的概率 P (A 2)＝C 24⎝⎛⎭⎫132·⎝⎛⎭⎫232＝827.(2)设“这4个人中去参加甲游戏的人数大于去参加乙游戏的人数”为事件B ，则B ＝A 3∪A 4.由于A 3与A 4互斥，故P (B )＝P (A 3)＋P (A 4)＝C 34⎝⎛⎭⎫133⎝⎛⎭⎫23＋C 44⎝⎛⎭⎫134＝19.所以，这4个人中去参加甲游戏的人数大于去参加乙游戏的人数的概率为19. (3)ξ的所有可能取值为0,2,4.由于A 1与A 3互斥，A 0与A 4互斥，故P (ξ＝0)＝P (A 2)＝827， P (ξ＝2)＝P (A 1)＋P (A 3)＝4081，P (ξ＝4)＝P (A 0)＋P (A 4)＝1781. 所以ξ的分布列是ξ 0 2 4 P82740811781∴ξ的期望E (ξ)＝0×827＋2×4081＋4×1781＝14881.(1)判断一个随机变量是否服从二项分布，要看两点：①是否为n 次独立重复试验；②随机变量是否为在这n 次独立重复试验中某事件发生的次数．(2)在n 次独立重复试验中，恰好发生k 次的概率P (X ＝k )＝C k n p k (1－p )n －k ，k ＝0,1,2，…，n .【突破训练2】 某公司拟资助三位大学生自主创业，现聘请两位专家，独立地对每位大学生的创业方案进行评审．假设评审结果为“支持”或“不支持”的概率都是12.若某人获得两个“支持”，则给予10万元的创业资助；若只获得一个“支持”给予5万元的资助；若未能获得“支持”，则不予资助，求：(1)该公司的资助总额为零的概率； (2)该公司的资助总额超过15万元的概率．解 (1)设A 表示“资助总额为零”这个事件，则P (A )＝⎝⎛⎭⎫126＝164.(2)设B 表示“资助总额超过15万元”这个事件，则P (B )＝15×⎝⎛⎭⎫126＋6×⎝⎛⎭⎫126＋⎝⎛⎭⎫126＝1132.离散型随机变量的分布列、期望 与方差以考生比较熟悉的实际应用问题为背景，综合排列组合、概率公式、互斥事件、独立事件及独立重复事件等基础知识，考查对随机变量的识别及概率计算的能力．【例3】某花店每天以每枝5元的价格从农场购进若干枝玫瑰花，然后以每枝10元的价格出售．如果当天卖不完，剩下的玫瑰花作垃圾处理．(1)若花店一天购进16枝玫瑰花，求当天的利润y (单位：元)关于当天需求量n (单位：枝，n ∈N )的函数解析式；(2)花店记录了100天玫瑰花的日需求量(单位：枝)，整理得下表：日需求量n 14 15 16 17 18 19 20 频数10201616151310以100(ⅰ)若花店一天购进16枝玫瑰花，X 表示当天的利润(单位：元)，求X 的分布列、数学期望及方差；(ⅱ)若花店计划一天购进16枝或17枝玫瑰花，你认为应购进16枝还是17枝请说明理由．[审题视点] [听课记录][审题视点] (1)根据日需求量分类求出函数解析式；(2)(ⅰ)根据当天的需求量，写出相应的利润，列出分布列，求出数学期望和方差．(ⅱ)比较两种情况的方差或数学期望即可．解 (1)当日需求量n ≥16时，利润y ＝80.当日需求量n ＜16时，利润y ＝10n －80. 所以y 关于n 的函数解析式为y ＝⎩⎪⎨⎪⎧10n －80，n ＜16，80，n ≥16(n ∈N )． (2)(ⅰ)X 可能的取值为60,70,80，并且P (X ＝60)＝，P (X ＝70)＝，P (X ＝80)＝. X 的分布列为X 60 70 80 PX 的数学期望为E (X )＝60×＋70×＋80×＝76. X 的方差为D (X )＝(60－76)2×＋(70－76)2×＋(80－76)2×＝44. (ⅱ)答案一：花店一天应购进16枝玫瑰花．理由如下：若花店一天购进17枝玫瑰花，Y表示当天的利润(单位：元)，那么Y的分布列为Y55657585PY的数学期望为E(Y)＝55×＋65×＋75×＋85×＝.Y的方差为D(Y)＝(55－2×＋(65－2×＋(75－2×＋(85－2×＝.由以上的计算结果可以看出，D(X)＜D(Y)，即购进16枝玫瑰花时利润波动相对较小．另外，虽然E(X)＜E(Y)，但两者相差不大．故花店一天应购进16枝玫瑰花．答案二：花店一天应购进17枝玫瑰花．理由如下：若花店一天购进17枝玫瑰花，Y表示当天的利润(单位：元)，那么Y的分布列为Y55657585PY的数学期望为E(Y)＝55×＋65×＋75×＋85×＝.由以上的计算结果可以看出，E(X)＜E(Y)，即购进17枝玫瑰花时的平均利润大于购进16枝时的平均利润．故花店一天应购进17枝玫瑰花．(1)求离散型随机变量分布列的关键是正确理解随机变量取每一个值所表示的具体事件，然后综合应用各类求概率公式求概率．(2)求随机变量期望与方差的关键是正确求出随机变量的分布列．若随机变量服从二项分布，则可直接使用公式法求解．【突破训练3】根据以往统计资料，某地车主购买甲种保险的概率为，购买乙种保险但不购买甲种保险的概率为.设各车主购买保险相互独立．(1)求该地1位车主至少购买甲、乙两种保险中的1种的概率；(2)X表示该地的100位车主中，甲、乙两种保险都不购买的车主数．求X的期望．解记A表示事件：该地的1位车主购买甲种保险；B表示事件：该地的1位车主购买乙种保险但不购买甲种保险；C表示事件：该地的1位车主至少购买甲、乙两种保险中的1种；D表示事件：该地的1位车主甲、乙两种保险都不购买．(1)P(A)＝，P(B)＝，C＝A＋B，P(C)＝P(A＋B)＝P(A)＋P(B)＝.(2)D＝C，P(D)＝1－P(C)＝1－＝，X～B(100,，即X服从二项分布，所以期望E(X)＝100×＝20.二项展开式的通项与二项分布的概率公式的“巧合”一般地，由n次试验构成，且每次试验相互独立完成，每次试验的结果仅有两种对立的状态，即A与A，每次试验中P(A)＝p＞0.我们将这样的试验称为n次独立重复试验，也称为伯努利试验．在n次独立重复试验中，每次试验事件A发生的概率均为p(0＜p＜1)，即P(A)＝p，P(A)＝1－p＝q.由于试验的独立性，n次试验中，事件A在某指定的k次发生，而在其余n－k次不发生的概率为p k q n－k.而在n次试验中，事件A恰好发生k(0≤k≤n)次的概率为P n(k)＝C k n p k q n－k，k＝0,1,2，…，n.它恰好是(q＋p)n的二项展开式中的第k＋1项．【示例】某居民小区有两个相互独立的安全防范系统(简称系统)A和B，系统A和系统B在任意时刻发生故障的概率分别为110和p.(1)若在任意时刻至少有一个系统不发生故障的概率为4950，求p 的值；(2)设系统A 在3次相互独立的检测中不发生故障的次数为随机变量ξ，求ξ的概率分布列及数学期望E (ξ)．[满分解答] (1)设“至少有一个系统不发生故障”为事件C ，那么1－P (C )＝1－110·p ＝4950，解得p ＝15.(4分)(2)由题意，P (ξ＝0)＝C 03⎝⎛⎭⎫1103＝11 000，P (ξ＝1)＝C 13⎝⎛⎭⎫1102·⎝⎛⎭⎫1－110＝271 000，P (ξ＝2)＝C 23110·⎝⎛⎭⎫1－1102＝2431 000，P (ξ＝3)＝C 33⎝⎛⎭⎫1－1103＝7291 000.(8分) 所以，随机变量ξ的概率分布列为ξ 0 1 2 3 P11 000271 0002431 0007291 000故随机变量ξE (ξ)＝0×11 000＋1×271 000＋2×2431 000＋3×7291 000＝2710. (12分)老师叮咛：对于1，依据题意及相互对立的两个事件的概率间的关系列出相关的方程，通过解方程得出结论；对于2，根据独立重复试验的相关概率公式列出相应的分布列，进而利用期望的定义公式通过计算得出期望值.【试一试】 某同学参加科普知识竞赛，需回答三个问题，竞赛规则规定：每题回答正确得100分，回答不正确得－100分．假设这名同学每题回答正确的概率均为，且各题回答正确与否相互之间没有影响．(1)求这名同学回答这三个问题的总得分ξ的概率分布和数学期望． (2)求这名同学总得分不为负分(即ξ≥0)的概率． 解 (1)ξ的可能取值为－300，－100,100,300. P (ξ＝－300)＝＝， P (ξ＝－100)＝3××＝， P (ξ＝100)＝3××＝， P (ξ＝300)＝＝.所以ξ的概率分布为ξ－300－100100300P根据ξEξ＝(－300)×＋(－100)×＋100×＋300×＝180.(2)这名同学总得分不为负分的概率为P(ξ≥0)＝＋＝.。