高考数学讲义随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布2.教师版
数学高考总复习：随机变量及其分布
随机变量及其分布知识网络知识要点梳理知识点一：离散型随机变量及其分布列1．离散型随机变量：2．离散性随机变量的分布列：3．离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质：（1）p i≥0,i=1,2…；（2）P1+P2+…=1知识点二：离散型随机变量的二点分布知识点三：离散型随机变量的二项分布在一次随机试验中，某事件可能发生也可能不发生，在n次独立重复试验中这个事件发生的次数是一个随机变量，如果在一次试验中某事件发生的概率是P，那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是，于是得到随机变量的概率分布如下：若～，则，。
知识点四：离散型随机变量的几何分布独立重复试验中，某个事件第一次发生时所作试验的次数也是一个正整数的离散型随机变量。
表示在第k次独立重复试验时该事件第一次发生，如果把第k次重复试验时事件A发生记作A k，事件A不发生记作且称这样的随机变量服从几何分布，记作其中若随机变量服从几何分布，则，知识点五：超几何分布在含M件次品的N件产品中，任取n件，其中恰有X件次品数，则事件发生的概率为：，其中，为超几何分布列。
离散型随机变量X服从超几何分布。
若随机变量X服从超几何分布，则，。
知识点六：离散型随机变量的期望与方差1、离散型随机变量的期望：2、离散型随机变量的方差：经典例题精析类型一：独立重复试验的概率1、把n个不同的球随机地放入编号为1，2，…，m的m个盒子内，求1号盒恰有r个球的概率【变式1】十层电梯从低层到顶层停不少于3次的概率是多少？停几次概率最大？【变式2】实力相等的甲、乙两队参加乒乓球团体比赛，规定5局3胜制（即5局内谁先赢3局就算胜出并停止比赛）．（1）试分别求甲打完3局、4局、5局才能取胜的概率．（2）按比赛规则甲获胜的概率．类型二：分布列的性质2试求出常数c与ξ的分布列。
求此射手“射击一次命中环数≥7”的概率．【变式2】随机变量的分布列如下：其中成等差数列，若，则的值是_______．类型三：离散型随机变量的分布列3、某人参加射击，击中目标的概率是。
随机变量及其分布列.版块一.离散型随机变量及其分布列1.教师版 普通高中数学复习讲义Word版
1． 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率p (1,2,,)i n =列表表示：X 1x 2x … i x … n x P1p2p…i p…n pX 的分布列．2．几类典型的随机分布⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为X 1 0 P p q其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布．X 1P 0.8 0.2两点分布又称01-布又称为伯努利分布．⑵超几何分布 一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为C C ()C m n mM N MnNP X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)． 我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，M ，n 的超几何分布．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知识内容离散型随机变量的定义取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列．⑶二项分布1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为()C (1)k k n kn n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =． 2．二项分布若将事件A 发生的次数设为X ，事件A 不发生的概率为1q p =-，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n kn P X k p q -==，其中0,1,2,,k n =．于是得到由式0111()CC CC nn n k kn k nn nnn nq p pq pq p q p q--+=++++ 各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ，p 的二项分布， 记作~(,)X B n p ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑷正态分布1． 概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量X ，则这条曲线称为X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a b ，之间的概率就是对应的曲边梯形的面积． 2．正态分布⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布． 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量． 正态变量概率密度曲线的函数表达式为22()2()x f x μσ--=，x ∈R ，其中μ，σ是参数，且0σ>，μ-∞<<+∞．式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差．期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ． 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线．⑵标准正态分布：我们把数学期望为0，标准差为1的正态分布叫做标准正态分布． ⑶重要结论：①正态变量在区间(,)μσμσ-+，(2,2)μσμσ-+，(3,3)μσμσ-+内，取值的概率分别是68.3%，95.4%，99.7%．②正态变量在()-∞+∞，内的取值的概率为1，在区间(33)μσμσ-+，之外的取值的概率是0.3%，故正态变量的取值几乎都在距x μ=三倍标准差之内，这就是正态分布的3σ原则．⑷若2~()N ξμσ，，()f x 为其概率密度函数，则称()()()xF x P x f t dt ξ-∞==⎰≤为概率分布函数，特别的，2~(01)N ξμσ-，，称22()t x x dt φ-=⎰为标准正态分布函数． ()()x P x μξφσ-<=．标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得．分布函数新课标不作要求，适当了解以加深对密度曲线的理解即可．3．离散型随机变量的期望与方差1．离散型随机变量的数学期望定义：一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能的取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则1122()n n E x x p x p x p =+++，叫做这个离散型随机变量X 的均值或数学期望（简称期望）．离散型随机变量的数学期望刻画了这个离散型随机变量的平均取值水平． 2．离散型随机变量的方差一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则2221122()(())(())(())n n D X x E x p x E x p x E x p =-+-++-叫做这个离散型随机变量X 的方差．离散型随机变量的方差反映了离散随机变量的取值相对于期望的平均波动的大小（离散程度）．()D X 叫做离散型随机变量X 的标准差，它也是一个衡量离散型随机变量波动大小的量．3．X 为随机变量，a b ，为常数，则2()()()()E aX b aE X b D aX b a D X +=++=，； 4． 典型分布的期望与方差：⑴二点分布：在一次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为p ，在n 次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为np ．⑵二项分布：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑶超几何分布：若离散型随机变量X 服从参数为N M n ，，的超几何分布，则()nME X N=，2()()()(1)n N n N M M D X N N --=-．4．事件的独立性如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响，即(|)()P B A P B =，这时，我们称两个事件A ，B 相互独立，并把这两个事件叫做相互独立事件．如果事件1A ，2A ，…，n A 相互独立，那么这n 个事件都发生的概率，等于每个事件发生的概率的积，即1212()()()()n n P A A A P A P A P A =⨯⨯⨯，并且上式中任意多个事件i A 换成其对立事件后等式仍成立．5．条件概率对于任何两个事件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．把由事件A 与B 的交（或积），记做D A B =（或D AB =）．【例1】 以下随机变量中，不是离散型随机变量的是：⑴ 某城市一天之内发生的火警次数X ； ⑵ 某城市一天之内的温度Y ．【考点】离散型随机变量的定义 【难度】1星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略【答案】⑴ X 是随机变量，其取值为012，，，；⑵ Y 不是随机变量，它可以取某一范围内的所有实数，无法一一列举．【例2】 下列随机变量中，不是离散随机变量的是（ ）A ．从10只编号的球 （ 0号到9号） 中任取一只，被取出的球的号码ξB ．抛掷两个骰子，所得的最大点数ξC ．[]0,10区间内任一实数与它四舍五入取整后的整数的差值ξD ．一电信局在未来某日内接到的电话呼叫次数ξ【考点】离散型随机变量的定义 【难度】1星 【题型】选择 【关键词】无【解析】A 中ξ为取值于0,1,2,...,9的随机变量，自然是离散型；B 中ξ为取值于1,2,...,6的随机变量，离散型；D 中ξ为取值于0,1,2,...非负整数集的随机变量，离散型，故而选C ． 事实上，C 为取值于[)0,1区间的连续型随机变量．【答案】C ；【例3】 写出下列各随机变量可能的取值．⑴ 小明要去北京旅游，可能乘火车、汽车，也可能乘飞机，他的旅费分别为100元、260元和600 元，记他的旅费为X ； ⑵ 正方体的骰子，各面分别刻着123456，，，，，，随意掷两次，所得的点数之和X ． 【考点】离散型随机变量的定义典例分析【难度】1星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略【答案】⑴ 100260600X =，，；⑵ 23412X =，，，，．【例4】 写出下列随机变量可能取的值，并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果．⑴一袋中装有5只同样大小的白球，编号为1，2，3，4，5 现从该袋内随机取出3只球，被取出的球的最大号码数ξ；⑵某单位的某部电话在单位时间内收到的呼叫次数η． 注意事件与数字间的对应关系．【考点】离散型随机变量的定义 【难度】1星 【题型】解答 【关键词】无 【解析】略【答案】⑴ ξ可取3，4，53ξ=，表示取出的3个球的编号为1，2，3；4ξ=，表示取出的3个球的编号为1，2，4或1，3，4或2，3，4； 5ξ=，表示取出的3个球的编号为1，2，5或1，3，5或1，4，5或2，3或3，4，5．⑵η可取0，1，…，n ，…i η=，表示被呼叫i 次，其中0,1,2,...i =．离散型随机变量的取值可以一一列举，当可取值较多时也可采用类似⑵的表示方法．【例5】 抛掷两颗骰子，所得点数之和为ξ，那么4ξ=表示的随机试验结果是（ ）A ．一颗是3点，一颗是1点B ．两颗都是2点C ．两颗都是4点D ．一颗是3点，一颗是1点或两颗都是2点【考点】离散型随机变量的定义 【难度】1星 【题型】选择【关键词】无【解析】对A，B中表示的随机试验的结果，随机变量均取值4，而D是4ξ=代表的所有试验结果．掌握随机变量的取值与它刻画的随机试验的结果的对应关系是理解随机变量概念的关键．【答案】D；【例6】如果ξ是一个离散型随机变量，则假命题是（）A．ξ取每一个可能值的概率都是非负数；B．ξ取所有可能值的概率之和为1；C．ξ取某几个值的概率等于分别取其中每个值的概率之和；D．ξ在某一范围内取值的概率大于它取这个范围内各个值的概率之和【考点】离散型随机变量的定义【难度】2星【题型】选择【关键词】无【解析】略【答案】D；。
高中数学第二章随机变量及其分布2.1离散型随机变量及其分布列2.1.2第1课时离散型随机变量的分布
2018-2019学年高中数学第二章随机变量及其分布2.1 离散型随机变量及其分布列2.1.2 第1课时离散型随机变量的分布列高效演练新人教A版选修2-3编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（2018-2019学年高中数学第二章随机变量及其分布2.1 离散型随机变量及其分布列2.1.2 第1课时离散型随机变量的分布列高效演练新人教A版选修2-3）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为2018-2019学年高中数学第二章随机变量及其分布2.1 离散型随机变量及其分布列2.1.2 第1课时离散型随机变量的分布列高效演练新人教A版选修2-3的全部内容。
第1课时离散型随机变量的分布列A级基础巩固一、选择题1．袋中有大小相同的5个钢球，分别标有1，2，3，4，5五个号码．在有放回地抽取条件下依次取出2个球，设两个球号码之和为随机变量ξ，则ξ所有可能取值的个数是（）A．25 B．10 C．9 D．5解析：第一次可取1，2，3，4,5中的任意一个，由于是有放回抽取，第二次也可取1，2，3，4,5中的任何一个,两次的号码和可能为2，3,4，5,6，7，8,9,10，共9个．答案:C2．若随机变量X的分布列为：X－2－10123P0.10.20。
20。
30.10.1则当P(X〈a）＝0A．(－∞,2] B．[1，2]C．(1,2] D．(1，2）解析：由随机变量X的分布列知：P(X〈－1)＝0.1,P（X〈0)＝0.3，P（X<1)＝0。
5，P(X 〈2）＝0.8，则当P(X<a)＝0.8时，实数a的取值范围是（1,2］．答案：C3．已知随机变量X的分布列为：P(X＝k）＝12k，k＝1，2，…，则P（2＜X≤4)等于( ）A。
随机变量及其分布列知识点省名师优质课赛课获奖课件市赛课一等奖课件
它们都是反应离散型随机变量偏离于均值旳平均程度 旳量，它们旳值越小，则随机变量偏离于均值旳平均程 度越小，即越集中于均值。
易证离散型随机变量旳方差满足下列性质：
性质1：(1)Dx Ex 2 (Ex )2 (2)D(ax b) a2Dx (a,b为常数）
性质2： （1）若x ~两点分布，则D x =p(1-p) ; （2）若x~B(n,P),则Dx=np(1-p) ; （3）若x～几何分布，则D x=(1-p)/p2 .
x x1 x2
P p1 p2
xi
pi
xpnn
则称 Ex x1 p1 x2 p2 xi pi xn pn 为x 旳数学期望或均值，简称为期望.它反应了离散型随
机变量取值旳平均水平.
根据定义可推出下面三个结论:
结论1：若 ax b, 则 E aEx b ;
结论2：若ξ~B(n，p)，则Eξ= np. 结论3:若随机变量x服从几何分布，则E x=1/p
练习：D(aX EX 2 DX ) _a_2_D_X_
条件概率：
定义：一般地,设 A,B 为两个事件,且 P( A) 0 ,称
P(B | A) P( AB) 为在事件 A 发生的条件下,事件 B P( A)
发生的条件概率.
注:⑴ 0 ≤ P(B | A) ≤1; ⑵几何解释: ⑶可加性：
(k
0,1, 2,
, m) (其中 m min(M , n)
四、正态分布
若x ~ N（， 2）,则Ex , Dx 2,x
性质 : 若x ~ N（， 2）， ax b 则 ~ N（a b, a2 2 )
X落在区间(a,b]旳概率为:
Y
b
P(a X b) , (x)dx
2023版高三数学复习优秀课件《随机变量及其分布》
一个口袋中装有大小相同的2个白球和4个 黑球,采取不放回抽样方式，从中摸出两个小 球，求摸得白球的个数的分布列.
1、离散型随机变量取值的平均值 数学期望
X x1 x2 ··· xi ··· xn P p1 p2 ··· pi ··· pn EX x1 p1 x2 p2 xi pi xn pn
地从其中一盒中取出一根。试求他发现一
盒已空时，另一盒中剩下的火柴根数k的分
布列。PΒιβλιοθήκη Cn 2nk1 2
2nk
,
k
0,1,
2,
,n
盒中有9个正品和3个次品零件，每次取 出一个零件，如果取出的次品不再放回，则 在取得正品前已取出的次品数X的分布列。
某射手有5发子弹，射击一次命中的概率 为0.8.
⑴如果命中了就停止射击，否则一直射击到子
ξ取每一个值 xi (i 1, 2, )的概率
P( xi ) pi
则表
ξ x1 x2 … xi …
p
p1
p2 … pi …
称为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列。
根据随机变量的意义与概率的性质， 你能得出分布列有什么性质？
两个关健步骤： ⑴列出随机变量ξ的所有取值；
⑵求出ξ的每一个取值的概率．
C191
(
3 8
)10
(
5 8
)2
得a≤10000 故最大定为10000元。
袋中有7只白球, 3只红球, 白球中有4只 木球, 3只塑料球; 红球中有2只木球, 1只塑 料球.
现从袋中任取1球, 假设每个球被取到 的可能性相同. 若已知取到的球是白球, 问 它是木球的概率是多少？
条件概率 P（B A）（conditional probability )：
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。
中学数学随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布2.学生版
1． 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率p (1,2,,)i n =列表表示：X 的分布列．2．几类典型的随机分布⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布．两点分布又称01-布又称为伯努利分布． ⑵超几何分布 一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为知识内容超几何分布C C ()C m n mM N Mn NP X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)．我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，M ，n 的超几何分布．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 取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列． ⑶二项分布1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为()C (1)kk n k n n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =． 2．二项分布若将事件A 发生的次数设为X ，事件A 不发生的概率为1q p =-，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n kn P X k p q -==，其中0,1,2,,k n =．于是得到由式0111()CC CC nn n k kn k nn nnn nq p pq pq p q p q--+=++++ 各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ，p 的二项分布， 记作~(,)X B n p ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑷正态分布1． 概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量X ，则这条曲线称为X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a b ，之间的概率就是对应的曲边梯形的面积． 2．正态分布⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布．服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量． 正态变量概率密度曲线的函数表达式为22()2()x f x μσ--=，x ∈R ，其中μ，σ是参数，且0σ>，μ-∞<<+∞．式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差．期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ． 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线．⑵标准正态分布：我们把数学期望为0，标准差为1的正态分布叫做标准正态分布． ⑶重要结论：①正态变量在区间(,)μσμσ-+，(2,2)μσμσ-+，(3,3)μσμσ-+内，取值的概率分别是68.3%，95.4%，99.7%．②正态变量在()-∞+∞，内的取值的概率为1，在区间(33)μσμσ-+，之外的取值的概率是0.3%，故正态变量的取值几乎都在距x μ=三倍标准差之内，这就是正态分布的3σ原则．⑷若2~()N ξμσ，，()f x 为其概率密度函数，则称()()()xF x P x f t dt ξ-∞==⎰≤为概率分布函数，特别的，2~(01)N ξμσ-，，称22()t x x dt φ-=⎰为标准正态分布函数． ()()x P x μξφσ-<=．标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得．分布函数新课标不作要求，适当了解以加深对密度曲线的理解即可．3．离散型随机变量的期望与方差1．离散型随机变量的数学期望定义：一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能的取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则1122()n n E x x p x p x p =+++，叫做这个离散型随机变量X 的均值或数学期望（简称期望）．离散型随机变量的数学期望刻画了这个离散型随机变量的平均取值水平． 2．离散型随机变量的方差一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则2221122()(())(())(())n n D X x E x p x E x p x E x p =-+-++-叫做这个离散型随机变量X 的方差．离散型随机变量的方差反映了离散随机变量的取值相对于期望的平均波动的大小（离散程度）．()D X 叫做离散型随机变量X 的标准差，它也是一个衡量离散型随机变量波动大小的量．3．X 为随机变量，a b ，为常数，则2()()()()E aX b aE X b D aX b a D X +=++=，； 4． 典型分布的期望与方差：⑴二点分布：在一次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为p ，在n 次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为np ．⑵二项分布：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑶超几何分布：若离散型随机变量X 服从参数为N M n ，，的超几何分布，则()nME X N=，2()()()(1)n N n N M M D X N N --=-．4．事件的独立性如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响，即(|)()P B A P B =，这时，我们称两个事件A ，B 相互独立，并把这两个事件叫做相互独立事件．如果事件1A ，2A ，…，n A 相互独立，那么这n 个事件都发生的概率，等于每个事件发生的概率的积，即1212()()()()n n P A A A P A P A P A =⨯⨯⨯，并且上式中任意多个事件i A 换成其对立事件后等式仍成立．5．条件概率对于任何两个事件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．把由事件A 与B 的交（或积），记做D A B =（或D AB =）．【例1】 一盒子内装有10个乒乓球，其中3个旧的，7个新的，从中任意取4个，则取到新球的个数的期望值是 ．【例2】 某人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道试题中，能答对其中的6题，规定每次考试都从备选题中随机抽出5题进行测试，每题分数为20分，求他得分的期望值．【例3】 以随机方式自5男3女的小群体中选出5人组成一个委员会，求该委员会中女典例分析性委员人数的概率分布、期望值与方差．【例4】在12个同类型的零件中有2个次品，抽取3次进行检验，每次任取一个，并且取出不再放回，若以ξ和η分别表示取出次品和正品的个数．求ξη，的期望值及方差．【例5】某人可从一个内有2张100元，3张50元的袋子里任取2张，求他获得钱数的期望值．【例6】某人有一张100元与4张10元，他从中随机地取出2张给孙儿、孙女，每人一张，求孙儿获得钱数的期望值．【例7】从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛，设随机变量X表示所选3人中女生的人数．⑴求X的分布列；⑵求X的数学期望与方差；⑶求“所选3人中女生人数1X≤”的概率．【例8】甲、乙两人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道题中，甲能答对其中的6题，乙能答对其中的8题．规定每次考试都从备选题中随机抽出3题进行测试，至少答对2题才算合格．⑴求甲答对试题数X的分布列、数学期望与方差；⑵求甲、乙两人至少有一人考试合格的概率．【例9】一个袋中有若干个大小相同的黑球、白球和红球．已知从袋中任意摸出1个球，得到黑球的概率是25；从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是79．⑴若袋中共有10个球，从袋中任意摸出3个球，求得到白球的个数的数学期望；⑵求证：从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．并指出袋中哪种颜色的球个数最少．。
随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布2.学生版
1． 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率p (1,2,,)i n = 列表表示：X 的分布列．2．几类典型的随机分布⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布．两点分布又称01-布又称为伯努利分布． ⑵超几何分布 一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为C C ()C m n mM N Mn NP X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)． 我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，M ，n 的超几何分布．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知识内容超几何分布取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列． ⑶二项分布1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为()C (1)k k n kn n P k p p -=-(0,1,2,,)k n = ． 2．二项分布若将事件A 发生的次数设为X ，事件A 不发生的概率为1q p =-，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n kn P X k p q -==，其中0,1,2,,k n = ．于是得到由式00111()C C CC n n n k k n k nn n n n nq p p q p q p q p q --+=++++ 各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ，p 的二项分布， 记作~(,)X B n p ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑷正态分布1． 概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量X ，则这条曲线称为X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a b ，之间的概率就是对应的曲边梯形的面积． 2．正态分布⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布． 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量． 正态变量概率密度曲线的函数表达式为22()2()x f x μσ--，x ∈R ，其中μ，σ是参数，且0σ>，μ-∞<<+∞．式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差．期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ． 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线．⑵标准正态分布：我们把数学期望为0，标准差为1的正态分布叫做标准正态分布． ⑶重要结论：①正态变量在区间(,)μσμσ-+，(2,2)μσμσ-+，(3,3)μσμσ-+内，取值的概率分别是68.3%，95.4%，99.7%．②正态变量在()-∞+∞，内的取值的概率为1，在区间(33)μσμσ-+，之外的取值的概率是0.3%，故正态变量的取值几乎都在距x μ=三倍标准差之内，这就是正态分布的3σ原则．⑷若2~()N ξμσ，，()f x 为其概率密度函数，则称()()()xF x P x f t dt ξ-∞==⎰≤为概率分布函数，特别的，2~(01)N ξμσ-，，称22()t x x dt φ-=⎰为标准正态分布函数． ()()x P x μξφσ-<=．标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得．分布函数新课标不作要求，适当了解以加深对密度曲线的理解即可．3．离散型随机变量的期望与方差1．离散型随机变量的数学期望定义：一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能的取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则1122()n n E x x p x p x p =+++ ，叫做这个离散型随机变量X 的均值或数学期望（简称期望）．离散型随机变量的数学期望刻画了这个离散型随机变量的平均取值水平． 2．离散型随机变量的方差一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则2221122()(())(())(())n n D X x E x p x E x p x E x p =-+-++- 叫做这个离散型随机变量X 的方差．离散型随机变量的方差反映了离散随机变量的取值相对于期望的平均波动的大小（离散程度）．()D X X 的标准差，它也是一个衡量离散型随机变量波动大小的量．3．X 为随机变量，a b ，为常数，则2()()()()E aX b aE X b D aX b a D X +=++=，；4． 典型分布的期望与方差：⑴二点分布：在一次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为p ，在n 次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为np ．⑵二项分布：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑶超几何分布：若离散型随机变量X 服从参数为N M n ，，的超几何分布， 则()nME X N=，2()()()(1)n N n N M M D X N N --=-．4．事件的独立性如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响，即(|)()P B A P B =，这时，我们称两个事件A ，B 相互独立，并把这两个事件叫做相互独立事件．如果事件1A ，2A ，…，n A 相互独立，那么这n 个事件都发生的概率，等于每个事件发生的概率的积，即1212()()()()n n P A A A P A P A P A =⨯⨯⨯ ，并且上式中任意多个事件i A 换成其对立事件后等式仍成立．5．条件概率对于任何两个事件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．把由事件A 与B 的交（或积），记做D A B = （或D AB =）．典例分析【例1】一盒子内装有10个乒乓球，其中3个旧的，7个新的，从中任意取4个，则取到新球的个数的期望值是．【例2】某人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道试题中，能答对其中的6题，规定每次考试都从备选题中随机抽出5题进行测试，每题分数为20分，求他得分的期望值．【例3】以随机方式自5男3女的小群体中选出5人组成一个委员会，求该委员会中女性委员人数的概率分布、期望值与方差．【例4】在12个同类型的零件中有2个次品，抽取3次进行检验，每次任取一个，并且取出不再放回，若以ξ和η分别表示取出次品和正品的个数．求ξη，的期望值及方差．【例5】某人可从一个内有2张100元，3张50元的袋子里任取2张，求他获得钱数的期望值．【例6】某人有一张100元与4张10元，他从中随机地取出2张给孙儿、孙女，每人一张，求孙儿获得钱数的期望值．【例7】从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛，设随机变量X表示所选3人中女生的人数．⑴求X的分布列；⑵求X的数学期望与方差；⑶求“所选3人中女生人数1X≤”的概率．【例8】甲、乙两人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道题中，甲能答对其中的6题，乙能答对其中的8题．规定每次考试都从备选题中随机抽出3题进行测试，至少答对2题才算合格．⑴求甲答对试题数X的分布列、数学期望与方差；⑵求甲、乙两人至少有一人考试合格的概率．【例9】一个袋中有若干个大小相同的黑球、白球和红球．已知从袋中任意摸出1个球，得到黑球的概率是25；从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是79．⑴若袋中共有10个球，从袋中任意摸出3个球，求得到白球的个数的数学期望；⑵求证：从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．并指出袋中哪种颜色的球个数最少．。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1． 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y L 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率,)n L 列表表示：X 1x 2x … i x … n x P1p2p…i p…n pX 的分布列．2．几类典型的随机分布⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为X 1 0 P p q其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布．X 1P 0.8 0.2两点分布又称01-布又称为伯努利分布．⑵超几何分布 一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为C C ()C m n mM N Mn NP X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)．我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，知识内容超几何分布M ，n 的超几何分布．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 取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列．⑶二项分布1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为()C (1)k k n kn n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =L ． 2．二项分布若将事件A 发生的次数设为X ，事件A 不发生的概率为1q p =-，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n kn P X k p q -==，其中0,1,2,,k n =L ．于是得到X 01… k… nP00C nn p q111C n n p q- … C k k n kn p q- 0C n n n p q由式001110()C C C C n n n k k n k n n n n n n q p p q p q p q p q --+=++++L L各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ，p 的二项分布， 记作~(,)X B n p ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑷正态分布1． 概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量X ，则这条曲线称为X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a b ，之间的概率就是对应的曲边梯形的面积． 2．正态分布⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布． 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量． 正态变量概率密度曲线的函数表达式为22()2()2πx f x μσσ--=⋅，x ∈R ，其中μ，σ是参数，且0σ>，μ-∞<<+∞．式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差．期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ． 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线．⑵标准正态分布：我们把数学期望为0，标准差为1的正态分布叫做标准正态分布． ⑶重要结论：①正态变量在区间(,)μσμσ-+，(2,2)μσμσ-+，(3,3)μσμσ-+内，取值的概率分别是68.3%，95.4%，99.7%．②正态变量在()-∞+∞，内的取值的概率为1，在区间(33)μσμσ-+，之外的取值的概率x=μOy x是0.3%，故正态变量的取值几乎都在距x μ=三倍标准差之内，这就是正态分布的3σ原则．⑷若2~()N ξμσ，，()f x 为其概率密度函数，则称()()()xF x P x f t dt ξ-∞==⎰≤为概率分布函数，特别的，2~(01)N ξμσ-，，称22()2t x x e dt φ-=⎰π为标准正态分布函数． ()()x P x μξφσ-<=．标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得．分布函数新课标不作要求，适当了解以加深对密度曲线的理解即可．3．离散型随机变量的期望与方差1．离散型随机变量的数学期望定义：一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能的取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则1122()n n E x x p x p x p =+++L ，叫做这个离散型随机变量X 的均值或数学期望（简称期望）．离散型随机变量的数学期望刻画了这个离散型随机变量的平均取值水平． 2．离散型随机变量的方差一般地，设一个离散型随机变量X 所有可能取的值是1x ，2x ，…，n x ，这些值对应的概率是1p ，2p ，…，n p ，则2221122()(())(())(())n n D X x E x p x E x p x E x p =-+-++-L 叫做这个离散型随机变量X 的方差．离散型随机变量的方差反映了离散随机变量的取值相对于期望的平均波动的大小（离散程度）．()D X ()D x 叫做离散型随机变量X 的标准差，它也是一个衡量离散型随机变量波动大小的量．3．X 为随机变量，a b ，为常数，则2()()()()E aX b aE X b D aX b a D X +=++=，； 4． 典型分布的期望与方差：⑴二点分布：在一次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为p ，在n 次二点分布试验中，离散型随机变量X 的期望取值为np ．⑵二项分布：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则()E X np =，()D x npq =(1)q p =-．⑶超几何分布：若离散型随机变量X 服从参数为N M n ，，的超几何分布，则()nME X N=，2()()()(1)n N n N M M D X N N --=-．4．事件的独立性如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响，即(|)()P B A P B =，这时，我们称两个事件A ，B 相互独立，并把这两个事件叫做相互独立事件．如果事件1A ，2A ，…，n A 相互独立，那么这n 个事件都发生的概率，等于每个事件发生的概率的积，即1212()()()()n n P A A A P A P A P A =⨯⨯⨯I I L I L ，并且上式中任意多个事件i A 换成其对立事件后等式仍成立．5．条件概率对于任何两个事件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．把由事件A 与B 的交（或积），记做D A B =I （或D AB =）．【例1】 一盒子内装有10个乒乓球，其中3个旧的，7个新的，从中任意取4个，则取到新球的个数的期望值是 ．【考点】超几何分布 【难度】2星 【题型】填空 【关键字】无【解析】超几何分布，472.810⨯=． 【答案】2.8；【例2】 某人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道试题中，能答对其中的6题，规定每次考试都从备选题中随机抽出5题进行测试，每题分数为20分，求他得分的期望值．【考点】超几何分布 【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】设答对的试题数为ξ，则ξ服从参数为1065，，的超几何分布，因此由公式知他答对题数的期望为56310E ξ⨯==． 故他得分的期望值为20360⨯=分． 【答案】60．【例3】 以随机方式自5男3女的小群体中选出5人组成一个委员会，求该委员会中女性委员人数的概率分布、期望值与方差．【考点】超几何分布 【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】设女性委员的人数为X ，则X 服从参数为(835)，，的超几何分布，其概率分布典例分析为1153010(0)(1)(2)(3)56565656P X P X P X P X ========，，，， 期望3515()88E X ⨯==，方差25(85)(83)3225()0.50228(81)448D X ⨯-⨯-⨯==≈⨯-． 【答案】概率分布：1153010(0)(1)(2)(3)56565656P X P X P X P X ========，，，，期望：158，方差：0.5022．【例4】 在12个同类型的零件中有2个次品，抽取3次进行检验，每次任取一个，并且取出不再放回，若以ξ和η分别表示取出次品和正品的个数．求ξη，的期望值及方差．【考点】超几何分布 【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】抽取样本连续抽取3次，也可认为一次抽取3个，所以ξ服从参数为1223，，的超几何分布．η服从参数为12103，，的超几何分布．且3ξη+=． 于是223153(123)2(122)153122212(121)44E E E D ξηξξ⨯-⨯-===-===-，，， 215(1)44D D ηξ=-=． 【答案】15152244E E D ξηξ===，，，1544D η=．【例5】 某人可从一个内有2张100元，3张50元的袋子里任取2张，求他获得钱数的期望值．【考点】超几何分布 【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】方法一：设他取得100元的张数为X ，则X 服从参数为522，，的超几何分布．021120232323222555C C C C C C 361(0)(1)(2)C 10C 10C 10P X P X P X =========，，． 012X =，，时他所获得的钱数分别为100150200，，． 因此他获得钱数的期望值为：100(0)150(1)200(2)140P X P X P X =+=+==元．方法二：设他取得100元的张数为X ，则X 服从参数为522，，的超几何分布．由公式知22455EX ⨯==． 因此他获得钱数的期望值为：4410050(2)14055⨯+⨯-=元．【答案】140．【例6】 某人有一张100元与4张10元，他从中随机地取出2张给孙儿、孙女，每人一张，求孙儿获得钱数的期望值．【考点】超几何分布 【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】方法一：设他取出100元的张数为X ，则X 服从参数为512，，的超几何分布．021114142255C C C C 64(0)(1)C 10C 10P X P X ======，． 01X =，时他所取出的钱数分别为20110，．因此他取出钱数的期望值为：20(0)110(1)124456P X P X =+==+=．孙儿获得钱数的期望值为156282⋅=．方法二：设他取得100元的张数为X ，则X 服从参数为512，，的超几何分布．由公式知12255EX ⨯==．因此他取出钱数的期望值为：2210010(2)5655⨯+⨯-=元．【答案】56．【例7】 从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛，设随机变量X 表示所选3人中女生的人数．⑴ 求X 的分布列；⑵ 求X 的数学期望与方差；⑶ 求“所选3人中女生人数1X ≤”的概率．【考点】超几何分布【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】⑴ X 可能取的值为012，，．32436C C ()012C k kP X k k -⋅===，，，． 所以，的分布列为X1 2P15 35 15⑵ 由⑴，X 的数学期望为()0121555E X =⨯+⨯+⨯=；（注：X 服从参数为632，，的超几何分布，故由公式得32()16E X ⨯==） 2221312()(01)(11)(21)5555D X =-⨯+-⨯+-⨯=；⑶ 由⑴，“所选3人中女生人数1X ≤”的概率为4(1)(0)(1)5P X P X P X ==+==≤．【答案】⑴X 012P15 3515⑵ ()1E X =；()5D X =； ⑶45．【例8】 甲、乙两人参加一次英语口语考试，已知在备选的10道题中，甲能答对其中的6题，乙能答对其中的8题．规定每次考试都从备选题中随机抽出3题进行测试，至少答对2题才算合格．⑴ 求甲答对试题数X 的分布列、数学期望与方差； ⑵ 求甲、乙两人至少有一人考试合格的概率．【考点】超几何分布【难度】3星 【题型】解答 【关键字】无【解析】⑴ 依题意，X 可能取的值为0123，，，，364310C C ()0123C k k P X k k -⋅===，，，，． X 0123P1303101216甲答对试题数X 的数学期望119()01233010265E X =⨯+⨯+⨯+⨯=． 222291939191()01235305105256D X ⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫=-⨯+-⨯+-⨯+-⨯ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭1425=；（注：X 服从参数为1063，，的超几何分布，故由公式得369()105E X ⨯==）⑵ 设甲、乙两人考试合格的事件分别为A 、B ，则112()263P A =+=，213828310C C C 565614()C 12015P B ++===． 因为事件A 、B 相互独立， 法一： ∴甲、乙两人考试均不合格的概率为2141()()()1131545P A B P A P B ⎛⎫⎛⎫⋅==--=⎪⎪⎝⎭⎝⎭． ∴甲、乙两人至少有一人考试合格的概率为1441()14545P P A B =-⋅=-=． 法二：∴甲、乙两人至少有一个考试合格的概率为()()()P P A B P A B P A B =⋅+⋅+⋅()()()()()()P A P B P A P B P A P B =++211142144431531531545=⨯+⨯+⨯=．【答案】⑴ X 0123P13031012169()5E X =．()D X =25；⑵ 45．【例9】 一个袋中有若干个大小相同的黑球、白球和红球．已知从袋中任意摸出1个球，得到黑球的概率是25；从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是79．⑴若袋中共有10个球，从袋中任意摸出3个球，求得到白球的个数的数学期望；⑵求证：从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．并指出袋中哪种颜色的球个数最少．【考点】超几何分布 【难度】4星 【题型】解答【关键字】2008年，浙江高考【解析】⑴设袋中白球的个数为x ，则“从袋中任意摸出两个球，至少得到一个白球”的概率为：210210C 71C 9x --=，解得5x =．即白球有5个．设从袋中任意摸出3个球，得到白球的个数为ξ，则随机变量ξ服从参数为1053，，的超几何分布．因此数学期望为：351.510E ξ⨯==．⑵设袋中有n 个球，则由题意其中黑球个数为25n ，因此5*n k k =∈N ≥5()．设从袋中任意摸出2个球，得到黑球的个数为X ，则X 服从参数为225n n ，，的超几何分布．因此020.40.62C C (1)1(0)1C n nnP X P X =-==-≥．要证020.40.62C C 71C 10n nn -≤，只需证20.62C 3C 10n n ≥，即0.6(0.61)3(1)10n n n n --≥， 只需证0.6(0.61)103(1)n n -⨯-≥，该式化简后即为n ≥5，这是成立的．因此从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．又已知从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是77910>，所以白球比黑球多，从而红球的个数最少．【答案】⑴ 1.5E ξ=．⑵设袋中有n 个球，则由题意其中黑球个数为25n ，因此5*n k k =∈N ≥5()．设从袋中任意摸出2个球，得到黑球的个数为X ，则X 服从参数为225n n ，，的超几何分布．因此020.40.62C C (1)1(0)1C n nnP X P X =-==-≥．要证020.40.62C C 71C 10n nn -≤，只需证20.62C 3C 10n n ≥，即0.6(0.61)3(1)10n n n n --≥， 只需证0.6(0.61)103(1)n n -⨯-≥，该式化简后即为n ≥5，这是成立的．因此从袋中任意摸出2个球，至少得到1个黑球的概率不大于710．又已知从袋中任意摸出2个球，至少得到1个白球的概率是77910>，所以白球比黑球多，从而红球的个数最少．。