二项分布与正态分布
二项分布和正态分布的关系
二项分布和正态分布的关系二项分布和正态分布是概率统计中常用的两种分布。
虽然它们的形态不同，但是它们之间有着密切的关系。
二项分布是指在n次独立重复试验中，成功的次数服从参数为n和p的二项分布。
其中，p表示每次试验成功的概率。
二项分布的形态呈现出一种类似梯形的形状。
当试验次数越多，成功概率越小时，梯形的左侧越陡峭，右侧越平缓。
这种形态的分布，适合描述二元事件的概率分布，如抛硬币正反面的概率分布等。
而正态分布则是一种具有对称性的连续概率分布。
其形态呈现出钟形曲线的形状。
正态分布的均值和方差是其分布的两个重要参数。
在实际应用中，许多自然现象和人类行为都可以用正态分布来描述。
例如，身高、体重等连续变量的分布，以及IQ、学习成绩等离散变量的分布等。
二项分布和正态分布之间的关系，主要体现在以下两个方面：1.大样本情况下，二项分布可以近似为正态分布当试验次数n足够大，成功概率p足够小（或足够大），二项分布可以近似为正态分布。
这是因为，二项分布的期望和方差分别为np 和np(1-p)，当n足够大时，np和n(1-p)都足够大，从而使得二项分布的形态逐渐接近于正态分布。
这种近似关系，可以用中心极限定理来证明。
2.正态分布可以用来近似计算二项分布的概率由于二项分布的计算比较繁琐，而且在一些情况下，二项分布的参数也不易确定，因此可以用正态分布来近似计算二项分布的概率。
具体方法是，将二项分布的期望和方差分别用正态分布的均值和方差进行替换，从而得到一个近似的正态分布。
需要注意的是，这种近似计算方法的精度，取决于二项分布的参数和正态分布的均值和方差的选择。
一般来说，当试验次数n足够大时，正态分布的均值和方差可以分别取为np和np(1-p)，此时的近似效果较好。
二项分布和正态分布之间存在着密切的关系。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点，选择合适的分布来描述概率分布，并采用相应的数学方法来求解问题。
同时，也需要注意分布的参数和近似方法的选择，以保证计算结果的准确性和可靠性。
正态分布和二项分布的关系
正态分布和二项分布的关系
1 正态分布
正态分布是以均值为中心，以特定的标准差表示散布趋势的，即
服从“正态分布”的随机变量之总体的概率密度分布。
正态分布也称
为高斯分布，它是一种连续概率分布，其中大部分的值出现在均值附近，而少数出现在均值很远的地方。
事实上，正态分布是用来描述连
续随机变量概率分布的标准分布模型，是一种实用性很强的分布模型。
2 二项分布
二项分布是描述随机变量的定义在一组取值中发生的频次的概率
分布。
它是二项实验的概率分布，即对多次重复的独立实验，每次实
验只有有限的两种结果，称为二项分布。
二项分布的概率值只与重复
次数、试验的两种结果出现的概率有关。
一般情况下，当重复次数越多，二项分布就会越接近正态分布。
3 正态分布与二项分布之间的关系
从数学上讲，正态分布与二项分布之间有很大的不同：正态分布
是一种连续分布，而二项分布是一种离散分布。
尽管其绝对的概率分
布形状不同，但事实上，当样本数量足够大时，正态分布与二项分布
有着相当大的相似度。
事实上，一般认为，当样本大小足够大时，若
以正态模型估计样本和可以得到满意的结果。
正态分布和二项分布的最大区别在于，二项分布只能用来估计定义在一组取值中发生的次数，而正态分布可以用来估计任何满足正态分布条件的连续随机变量的概率分布。
不过，即使是正态分布，当样本数量变得越来越大时，这两种分布的结果也会越来越接近。
二项分布与正态分布
二项分布与正态分布二项分布与正态分布是概率统计学中两个重要的分布模型。
它们在实际应用中发挥着重要的作用，对于描述随机事件和现象的分布规律具有重要意义。
本文将分别介绍二项分布和正态分布的基本概念和性质，并对它们之间的关系进行探讨。
一、二项分布二项分布是概率统计学中最基本的离散型概率分布之一。
它描述了在n次独立重复试验中成功次数的概率分布。
其中，每次试验成功的概率为p，失败的概率为1-p。
试验次数n和成功次数X（取值范围为0到n）是二项分布的两个重要参数。
二项分布的概率质量函数可以表示为：P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，C(n, k)表示从n个物体中取出k个的组合数。
二项分布具有以下性质：1. 期望和方差：二项分布的期望为E(X) = np，方差为Var(X) = np(1-p)。
2. 归一性：二项分布的概率之和为1，即∑P(X=k) = 1，其中k的取值范围为0到n。
二、正态分布正态分布是概率统计学中最重要的连续型概率分布之一。
它以钟形曲线的形式描述了大量随机变量分布的特征。
正态分布由两个参数决定，即均值μ和标准差σ。
正态分布的概率密度函数可以表示为：f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * exp(-(x-μ)^2 / (2σ^2))其中，exp表示自然指数函数，sqrt表示开方。
正态分布具有以下性质：1. 对称性：正态分布呈现出关于均值对称的特点，即其左右两侧的曲线是镜像关系。
2. 均值和方差：正态分布的均值即为μ，方差即为σ^2。
3. 中心极限定理：当样本容量较大时，多个独立随机变量的均值近似服从正态分布。
三、二项分布与正态分布的关系在一些情况下，二项分布可以近似看作正态分布。
当试验次数n较大，成功概率p较接近0.5时，二项分布的概率分布形状逐渐接近于正态分布。
根据中心极限定理，当n足够大时，二项分布的均值和方差趋近于正态分布的均值和方差，因此可以用正态分布来近似描述二项分布的概率分布。
二项分布与正态分布
2021年新高考数学总复习第十二章《概率、随机变量》二项分布与正态分布1．条件概率及其性质(1)对于任何两个事件A 和B ，在已知事件A 发生的条件下，事件B 发生的概率叫做条件概率，用符号P (B |A )来表示，其公式为P (B |A )＝P (AB )P (A )(P (A )>0)． 在古典概型中，若用n (A )表示事件A 中基本事件的个数，则P (B |A )＝n (AB )n (A ). (2)条件概率具有的性质①0≤P (B |A )≤1；②如果B 和C 是两个互斥事件，则P (B ∪C |A )＝P (B |A )＋P (C |A )．2．相互独立事件 (1)对于事件A ，B ，若事件A 的发生与事件B 的发生互不影响，则称事件A ，B 是相互独立事件．(2)若A 与B 相互独立，则P (B |A )＝P (B )，P (AB )＝P (B |A )P (A )＝P (A )P (B )． (3)若A 与B 相互独立，则A 与B ，A 与B ，A 与B 也都相互独立．(4)若P (AB )＝P (A )P (B )，则A 与B 相互独立．3．独立重复试验与二项分布(1)独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的，各次之间相互独立的一种试验，在这种试验中每一次试验只有两种结果，即要么发生，要么不发生，且任何一次试验中发生的概率都是一样的．(2)在n 次独立重复试验中，用X 表示事件A 发生的次数，设每次试验中事件A 发生的概率为p ，则P (X ＝k )＝C k n p k (1－p )n －k (k ＝0,1,2，…，n )，此时称随机变量X 服从二项分布，记为X ～B (n ，p )，并称p 为成功概率．4．两点分布与二项分布的均值、方差(1)若随机变量X 服从两点分布，则E (X )＝p ，D (X )＝p (1－p )．(2)若X ～B (n ，p )，则E (X )＝np ，D (X )＝np (1－p )．5．正态分布(1)正态曲线：函数φμ，σ(x)＝22()21e2πx uσσ--，x∈(－∞，＋∞)，其中实数μ和σ为参数(σ>0，μ∈R)．我们称函数φμ，σ(x)的图象为正态分布密度曲线，简称正态曲线．(2)正态曲线的特点①曲线位于x轴上方，与x轴不相交；②曲线是单峰的，它关于直线x＝μ对称；③曲线在x＝μ处达到峰值1σ2π；④曲线与x轴之间的面积为1；⑤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，如图甲所示；⑥当μ一定时，曲线的形状由σ确定，σ越小，曲线越“瘦高”，表示总体的分布越集中；σ越大，曲线越“矮胖”，表示总体的分布越分散，如图乙所示．(3)正态分布的定义及表示一般地，如果对于任何实数a，b(a<b)，随机变量X满足P(a<X≤b)＝ʃb aφμ，σ(x)d x，则称随机变量X服从正态分布，记作X～N(μ，σ2)．正态总体在三个特殊区间内取值的概率值①P(μ－σ<X≤μ＋σ)＝0.682 6；②P(μ－2σ<X≤μ＋2σ)＝0.954 4；③P(μ－3σ<X≤μ＋3σ)＝0.997 4.概念方法微思考1．条件概率中P(B|A)与P(A|B)是一回事吗？提示不一样，P(B|A)是在A发生的条件下B发生的概率，P(A|B)是在B发生的条件下A发生的概率．2．“事件相互独立”与“事件互斥”有何不同？提示两事件互斥是指两个事件不可能同时发生，两事件相互独立是指一个事件发生与否对另一事件发生的概率没有影响，两事件相互独立不一定互斥．题组一思考辨析1．判断下列结论是否正确(请在括号中打“√”或“×”)。
正态分布二项分布泊松分布
正态分布二项分布泊松分布
正态分布、二项分布和泊松分布，都是概率统计学中常见的概率分布。
正态分布也称高斯分布，是一种钟形对称的连续概率分布。
在自然界或社会科学中，很多变量都服从正态分布，比如人的身高、成绩等。
该分布由均值和标准差两个参数决定。
二项分布是一种离散概率分布，表示在n 次独立重复试验中，成功次数为k 的概率分布。
该分布由试验次数n 和成功概率p 两个参数决定。
在实际应用中，二项分布常用于描述样本比例、样本大小等情况。
泊松分布是一种离散概率分布，表示在一段时间或空间内，事件的发生次数的概率分布。
该分布由一个参数λ决定，表示单位时间或空间内事件的平均发生率。
泊松分布常用于计算人口、交通流量等的数量分布。
总之，正态分布、二项分布和泊松分布各有其特点和应用范围，具体使用需要视具体情况而定。
二项分布、泊松分布和正态分布的关系及其应用
二项分布、泊松分布和正态分布的关系及其应用二项分布、泊松分布和正态分布是统计学中常见的三种分布类型，它们在描述随机变量的分布和概率方面有着重要的应用。
本文将介绍这三种分布的基本概念和特点，探讨它们之间的关系，并结合实际应用场景进行分析。
一、二项分布二项分布是描述一组独立重复的伯努利试验中成功次数的概率分布，其中每次试验有两种可能的结果：成功或失败。
假设试验成功的概率为p，失败的概率为1-p，进行n次试验后成功的次数X服从二项分布。
二项分布的概率质量函数为：P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)C(n, k)表示组合数，表示在n次试验中成功k次的概率。
二项分布在实际应用中有着广泛的应用，例如在质量控制中描述次品率、在市场营销中描述广告点击率等。
二、泊松分布泊松分布是描述单位时间或单位空间内事件发生次数的概率分布，常用于描述罕见事件的发生概率，如自然灾害的发生次数、电话交换机接到呼叫的次数等。
泊松分布的概率质量函数为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!λ表示单位时间或单位空间内事件的平均发生率，k表示事件发生的次数。
泊松分布的特点是均值和方差相等，且当n充分大、p充分小、np=λ时，二项分布可以近似地表示为泊松分布。
泊松分布在实际应用中有着丰富的场景，如在交通流量预测中描述交通事故发生的次数、在医学统计中描述疾病发作的次数等。
三、正态分布正态分布（又称高斯分布）是统计学中最常见的连续型概率分布，其概率密度函数呈钟型曲线，具有单峰对称的特点。
正态分布在自然界和社会现象中均有广泛应用，如身高、体重、考试成绩等往往服从正态分布。
正态分布的概率密度函数为：f(x) = (1/sqrt(2πσ^2)) * e^(-(x-μ)^2 / 2σ^2)μ表示均值，σ^2表示方差。
正态分布具有许多有用的性质，比如68-95-99.7法则，大部分数据分布在均值附近，以及许多随机变量的总和或平均值都近似服从正态分布等。
二项分布与正态分布详解
在二项分布和正态分布中的应用举例
二项分布参数估计
正态分布参数估计
二项分布假设检验
正态分布假设检验
对于二项分布B(n, p)，可以使 用样本比例作为成功概率p的 点估计。同时，根据二项分布 的性质，可以构造出p的置信 区间进行区间估计。
对于正态分布N(μ, σ^2)，可 以使用样本均值作为总体均值 μ的点估计，样本方差作为总 体方差σ^2的点估计。同样地 ，可以构造出μ和σ的置信区间 进行区间估计。
02
通过对二项分布和正态分布进行深入剖析，探讨它们之间的联
系和区别，以便更好地理解这两种分布。
为后续概率论与数理统计学习打下基础
03
二项分布和正态分布是概率论与数理统计中的重要内容，掌握
它们对于后续学习具有重要意义。
预备知识
概率论基础知识
要理解二项分布和正态分布，首先需要具备概率论的基础知识， 如事件、概率、随机变量等概念。
正态分布转化为二项分布的条件
在实际应用中，如果某个连续型随机变量可以取整数值，且这些整数值出现的概率可以 用二项分布来描述，那么可以将这个连续型随机变量近似为二项分布。但需要注意的是
，这种转化通常需要在一定的精度范围内进行。
实际应用中的选择依据
• 在实际应用中，选择使用二项分 布还是正态分布通常需要考虑以 下因素：首先，需要判断随机变 量是离散的还是连续的；其次， 需要考虑随机变量所描述的实际 情况是否符合二项分布或正态分 布的定义和性质；最后，还需要 考虑样本量大小、数据分布情况 等因素来选择最合适的分布类型 进行建模和分析。
方差
正态分布的方差等于其标准差的平方，即D(X)=σ^2。
正态分布的应用举例
01 02
质量控制
二项分布与正态分布
二项分布与正态分布二项分布（Binomial Distribution）和正态分布（Normal Distribution）是统计学中常用的两种分布类型，它们在描述概率和随机变量的分布特征上有着重要的应用。
一、二项分布二项分布是一种离散概率分布，适用于两个互斥事件（成功和失败）发生的多次独立重复实验。
每个实验的结果只有两种可能性，并且各试验之间的概率不会发生变化。
该分布以两个参数来描述：n（实验次数）和p（事件成功的概率）。
二项分布的概率质量函数为P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中X为成功事件发生的次数，k为取值范围，C(n, k)表示组合数。
例如，某外卖平台的数据显示，在送达100份订单中，正好有20份遇到问题，成功率为0.2。
如果我们想要了解在送达下一个订单时会出现多少问题的概率分布，我们就可以使用二项分布来计算。
二、正态分布正态分布是一种连续概率分布，也被称为高斯分布。
在统计学中，正态分布常常用来描述一组数据中心性的表现，其图形呈钟形曲线。
正态分布由两个参数来描述：均值（μ）和标准差（σ^2）。
正态分布的概率密度函数为f(x) = 1 / (σ * √(2π)) * exp(-(x-μ)^2 /2σ^2)，其中x为取值范围。
例如，在考试成绩分析中，如果我们知道某门考试的平均分是80分，标准差是10分，我们就可以使用正态分布来计算不同分数段的比例和概率。
三、二项分布与正态分布的关系当二项分布的参数n（实验次数）足够大，同时p（事件成功的概率）也足够接近0.5时，二项分布可以近似地用正态分布来描述。
根据中心极限定理（Central Limit Theorem），当样本容量足够大时，无论数据服从什么分布，其样本均值的分布均近似服从正态分布。
由于二项分布和正态分布之间的关系，我们可以利用正态分布的性质对二项分布进行近似计算。
这种近似计算可简化复杂的二项分布计算，并提高效率。
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二项分布与正态分布
1．用电脑每次可以自动生成一个(0,1)内的实数，且每次生成每个实数都是等可能的，
若用该电脑连续生成3个实数，则这3个实数都大于1
3
的概率为( )
A.
1
27
B.
2
3
C.
8
27
D.
4
9
解析：选C 由题意可得，用该电脑生成1个实数，且这个实数大于1
3
的概率为P＝1－
1
3
＝2
3
，则用该电脑连续生成3个实数，这3个实数都大于
1
3
的概率为
2
3
3＝8
27
.故选 C.
2．(2019·汕头模拟)甲、乙两人参加“社会主义价值观”知识竞赛，甲、乙两人能荣
获一等奖的概率分别为2
3
和
3
4
，甲、乙两人是否获得一等奖相互独立，则这两个人中恰有一人
获得一等奖的概率为( )
A.3
4
B.
2
3
C.5
7
D.
5
12
解析：选 D 根据题意，恰有一人获得一等奖就是甲获得乙没有获得或甲没有获得乙获
得，则所求概率是2
3
×1－
3
4
＋
3
4
×1－
2
3
＝
5
12
，故选 D.
3．(2018·厦门二模)袋中装有2个红球，3个黄球，有放回地抽取3次，每次抽取1球，则3次中恰有2次抽到黄球的概率是( )
A.2
5
B.
3
5
C.
18
125
D.
54
125
解析：选 D 袋中装有2个红球，3个黄球，有放回地抽取3次，每次抽取1球，每次
取到黄球的概率为3
5
，∴3次中恰有2次抽到黄球的概率是P＝C23
3
5
21－
3
5
＝
54
125
.
4．(2018·唐山二模)甲、乙等4人参加4×100米接力赛，在甲不跑第一棒的条件下，乙不跑第二棒的概率是( )
A.2
9
B.
4
9
C.2
3
D.
7
9
解析：选D 甲不跑第一棒共有A13·Ａ33＝18种情况，甲不跑第一棒且乙不跑第二棒共有
两类：(1)乙跑第一棒，共有A 3
3
＝6种情况；(2)乙不跑第一棒，共有
A 12·Ａ12·Ａ22
＝8种情况，
∴甲不跑第一棒的条件下，乙不跑第二棒的概率为
6＋818＝7
9
.故选 D. 5．(2019·福建四校联考
)某校在高三第一次模拟考试中约有
1 000人参加考试，其数
学考试成绩X 近似服从正态分布N (100，a 2
)(a ＞0)，试卷满分150分，统计结果显示数学考
试成绩不及格(低于90分)的人数占总人数的1
10
，则此次数学考试成绩在100分到110分之
间的人数约为(
)
A ．400
B ．500
C ．600
D ．800
解析：选A 由题意得，P (X ≤90)＝P (X ≥110)＝110，所以P (90≤X ≤110)＝1－2×1
10＝
4
5
，所以P (100≤X ≤110)＝2
5
，所以此次数学考试成绩在
100分到110分之间的人数约为
1 000×2
5
＝400.故选A.
6．(2018·河北“五个一名校联盟”二模)某个电路开关闭合后会出现红灯或绿灯闪烁，已知开关第一次闭合后出现红灯的概率为
1
2
，两次闭合后都出现红灯的概率为1
5
，则在第一次闭合后出现红灯的条件下第二次闭合后出现红灯的概率为
(
)
A.110
B.15
C.25
D.12
解析：选 C 设“开关第一次闭合后出现红灯”为事件A ，“第二次闭合后出现红灯”
为事件B ，则由题意可得
P (A )＝12，P (AB
)＝1
5，则在第一次闭合后出现红灯的条件下第二次闭合出现红灯的概率是
P (B |A )＝P AB
P A ＝1
512
＝25
.故选 C.
7．(2019·淄博一模)设每天从甲地去乙地的旅客人数为随机变量X ，且X ～N (800,502
)，
则一天中从甲地去乙地的旅客人数不超过
900的概率为( )
(参考数据：若X ～N (μ，σ2
)，有P (μ－σ＜X ≤μ＋σ)＝0.682 6，P (μ－2σ＜X ≤μ＋2σ)＝0.954 4，P (μ－3σ＜X ≤μ＋3σ)＝0.997 4 )
A ．0.977 2
B ．0.682 6
C ．0.997 4
D ．0.954 4
解析：选A ∵X～N(800,502)，∴P(700≤X≤900)＝0.954 4，∴P(X＞900)＝1－0.954 4
2
＝0.022 8，∴P(X≤900)＝1－0.022 8＝0.977 2.故选A.
8．(2019·茂名一模)设X～N(1,1)，其正态分布密度曲线如图所
示，那么向正方形ABCD中随机投掷10 000个点，则落入阴影部分的
点的个数的估计值是( )
(注：若X～N(μ，σ2)，则P(μ－σ＜X＜μ＋σ)＝68.26%，P(μ－2σ＜X＜μ＋2σ)＝95.44%)
A．7 539 B．6 038
C．7 028 D．6 587
解析：选D ∵X～N(1,1)，∴μ＝1，σ＝1.∵P(μ－σ＜X＜μ＋σ)＝68.26%，∴P(0＜X＜2)＝68.26%，则P(1＜X＜2)＝34.13%，∴阴影部分的面积为1－0.341 3＝0.658 7.∴向正方形ABCD中随机投掷10 000个点，则落入阴影部分的点的个数的估计值是10 000×0.658 7＝6 587.故选 D.
9．(2019·珠海一模)夏秋两季，生活在长江口外浅海域的中华鱼回游到长江，历经三
千多公里的溯流博击，回到金沙江一带产卵繁殖，产后待幼鱼长大到15厘米左右，又携带它们旅居外海．一个环保组织曾在金沙江中放生一批中华鱼鱼苗，该批鱼苗中的雌性个体能
长成熟的概率为0.15，雌性个体长成熟又能成功溯流产卵繁殖的概率为0.05，若该批鱼苗中的一个雌性个体在长江口外浅海域已长成熟，则其能成功溯流产卵繁殖的概率为( ) A．0.05 B．0.007 5
C．1
3
D．
1
6
解析：选 C 设事件A为鱼苗中的一个雌性个体在长江口外浅海域长成熟，事件B为该
雌性个体成功溯流产卵繁殖，由题意可知P(A)＝0.15，P(AB)＝0.05，∴P(B|A)＝P AB
P A
＝
0.05 0.15＝
1
3
.故选C.
10．(2019·江西名校联考)在如图所示的正方形中随机投掷10
000个点，则落入阴影部分(曲线C为正态分布N(－1,1)的密度曲线)
的点的个数的估计值为( )
附：若X～N(μ，σ2)，则P(μ－σ＜X＜μ＋σ)＝0.682 6，
P(μ－2σ＜X＜μ＋2σ)＝0.954 4.
A．1 193 B．1 359
C．2 718 D．3 413
解析：选B 对于正态分布N(－1,1)，可知μ＝－1，σ＝1，正态曲线关于直线x＝－。