高中数学概率与统计知识点

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高中数学统计与概率知识点

高中数学统计与概率知识点

高中数学统计与概率知识点一、统计学基础1. 数据收集- 普查与抽样调查- 数据的类型(定量数据与定性数据)2. 数据整理与展示- 频数分布表- 直方图- 饼图- 条形图3. 中心趋势的度量- 平均数(算术平均数)- 中位数- 众数4. 离散程度的度量- 极差- 四分位距- 方差与标准差5. 相关性分析- 相关系数- 散点图二、概率论基础1. 随机事件- 事件的定义- 必然事件与不可能事件- 互斥事件与独立事件2. 概率的计算- 单次试验的概率- 多次试验的概率- 条件概率- 贝叶斯定理3. 随机变量- 离散随机变量与连续随机变量 - 概率分布- 概率密度函数与概率分布函数4. 期望值与方差- 随机变量的期望值- 随机变量的方差5. 常见概率分布- 二项分布- 泊松分布- 正态分布三、统计与概率的应用1. 假设检验- 零假设与备择假设- 显著性水平- 第一类错误与第二类错误 - t检验与卡方检验2. 回归分析- 线性回归- 相关系数与决定系数3. 抽样与估计- 抽样误差- 置信区间- 最大似然估计四、综合练习题1. 选择题- 统计图表解读- 概率计算- 假设检验2. 填空题- 计算平均数、中位数、众数 - 计算方差、标准差- 概率分布的应用3. 解答题- 解释统计概念- 概率问题的求解- 应用统计方法解决实际问题五、附录1. 公式汇总- 统计学公式- 概率论公式2. 重要概念索引- 术语解释- 概念间的关系3. 参考资料- 推荐阅读书籍- 在线资源链接请根据需要对上述内容进行编辑和调整。

这篇文章是为了提供一个关于高中数学统计与概率的知识点概览,适用于教育目的。

每个部分都包含了关键的子标题和简短的描述,以便于理解和使用。

高中数学论与概率与统计知识点总结

高中数学论与概率与统计知识点总结

高中数学论与概率与统计知识点总结在高中数学学习过程中,概率与统计是重要的一部分内容。

本文将对概率与统计的相关知识点进行总结,以帮助同学们更好地掌握这一部分内容。

一、概率基础知识1. 随机事件与样本空间:随机事件是指在相同条件下,可能发生也可能不发生的事件;样本空间是指随机试验的所有可能结果的集合。

2. 事件的概率:事件A发生的概率是指在相同条件下,事件A发生的可能性大小。

概率的取值范围在0和1之间,其中0表示不可能事件,1表示必然事件。

3. 事件的互斥与独立:如果两个事件A和B不能同时发生,称它们互斥;如果事件A发生与否不影响事件B发生的概率,称它们独立。

二、概率计算方法1. 相对频率法:通过大量重复实验,计算事件A发生的频率来估计概率。

2. 等可能概型法:当样本空间中各个基本事件发生的机会相等时,可以通过事件A包含的基本事件数除以总的基本事件数来计算概率。

3. 排列与组合:排列是指从n个不同元素中取出m个元素按一定顺序排列的可能性数量;组合是指从n个不同元素中取出m个元素的可能性数量,不考虑元素的顺序。

三、离散和连续型随机变量1. 随机变量:随机变量是定义在样本空间上的实值函数,用来描述随机试验的结果。

2. 离散随机变量:在有限次试验中只取有限个或可列个值的随机变量,称为离散随机变量。

离散随机变量的概率分布可以通过概率质量函数来表示。

3. 连续型随机变量:在某一区间内可以取到任意值的随机变量,称为连续型随机变量。

连续型随机变量的概率分布可以通过概率密度函数来表示。

四、概率分布1. 二项分布:是n个独立重复的伯努利试验中成功次数的离散概率分布。

2. 泊松分布:是描述单位时间或单位面积内随机事件发生次数的离散概率分布。

3. 正态分布:又称为高斯分布,是实数上最常见的连续概率分布之一,具有钟形曲线的特点。

五、统计分析方法1. 参数估计:通过样本数据来估计总体的某些未知参数,如均值、方差等。

2. 假设检验:根据采集的样本数据,对总体的某个特征或假设进行判断和推断。

高中数学概率统计知识点总结大全

高中数学概率统计知识点总结大全

概率统计一,统计初步1.简单随机抽样简单随机抽样是不放回抽样,被抽取样本的个体数有限,从总体中逐个地进行抽取,使抽样便于在实践中操作.每次抽样时,每个个体等可能地被抽到,保证了抽样的公平性.实施方法主要有抽签法和随机数法.2.系统抽样(1)定义:当总体元素个数很大时,可将总体分成均衡的若干部分,然后按照预先制定的规则,从每一部分抽取一个个体得到所需要的样本,这种抽样方法叫做系统抽样,也称作等距抽样.(2)系统抽样的步骤:①编号.采用随机的方式将总体中的个体编号.②分段.先确定分段的间隔k.当Nn(N为总体中的个体数,n为样本容量)是整数时,k=Nn;当Nn不是整数时,通过从总体中随机剔除一些个体使剩下的总体中个体总数N′能被n整除,这时k=N′n.③确定起始个体编号.在第1段用简单随机抽样确定起始的个体编号S.④按照事先确定的规则抽取样本.通常是将S加上间隔k,得到第2个个体编号S +k,再将(S+k)加上k,得到第3个个体编号S+2k,这样继续下去,获得容量为n 的样本.其样本编号依次是:S,S+k,S+2k,…,S+(n-1)k.3.分层抽样(1)定义:当总体由有明显差别的几部分组成时,按某种特征在抽样时将总体中的各个个体分成互不交叉的层,然后按照各层在总体中所占的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体合在一起作为样本,这种抽样的方法叫做分层抽样.分层抽样使用的前提是总体可以分层,层与层之间有明显区别,而层内个体间差异较小,每层中所抽取的个体数可按各层个体数在总体中所占比例抽取.分层抽样要求对总体的内容有一定的了解,明确分层的界限和数目,分层要恰当.(2)分层抽样的步骤①分层;②按比例确定每层抽取个体的个数;③各层抽样(方法可以不同);④汇合成样本.(3)分层抽样的优点分层抽样充分利用了己知信息,充分考虑了保持样本结构与总体结构的一致性.使样本具有较好的代表性,而且在各层抽样时,可以根据具体情况采取不同的抽样方法,因此分层抽样在实践中有着非常广泛的应用.4.绘制频率分布直方图把横轴分成若干段,每一段对应一个组距,然后以线段为底作一矩形,它的高等于该组的频率组距,这样得出一系列的矩形,每个矩形的面积恰好是该组上的频率.这些矩形就构成了频率分布直方图.在频率分布直方图中,纵轴表示“频率/组距”,数据落在各小组内的频率用小矩形的面积表示,各小矩形的面积总和等于1.5.茎叶图统计中还有一种被用来表示数据的图叫做茎叶图.茎是指中间的一列数,叶是从茎的旁边生长出来的数.在样本数据较少、较为集中,且位数不多时,用茎叶图表示数据的效果较好,它较好的保留了原始数据信息,方便记录与表示,但当样本数据较多时,茎叶图就不太方便.6.平均数、中位数和众数(1)平均数:一组数据的总和除以数据的个数所得的商就是平均数.(2)中位数:如果将一组数据按从小到大的顺序依次排列,当数据有奇数个时,处在最中间的一个数是这组数据的中位数;当数据有偶数个时,处在最中间两个数的平均数,是这组数据的中位数.(3)众数:出现次数最多的数(若有两个或几个数据出现得最多,且出现的次数一样,这些数据都是这组数据的众数;若一组数据中,每个数据出现的次数一样多,则认为这组数据没有众数).(4)在频率分布直方图中,最高小长方形的中点所对应的数据值即为这组数据的众数.而在频率分布直方图上的中位数左右两侧的直方图面积应该相等,因而可以估计其近似值.平均数的估计值等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.7.方差、标准差(1)设样本数据为x1,x2,…,x n样本平均数为x-,则s2=1n[(x1-x-)2+(x2-x-)2+…+(x n-x-)2]=1n[(x12+x22+…+x n2)-n x2]叫做这组数据的方差,用来衡量这组数据的波动大小,一组数据方差越大,说明这组数据波动越大.把样本方差的算术平方根叫做这组数据的样本标准差.(2)数据的离散程度可以通过极差、方差或标准差来描述,其中极差反映了一组数据变化的最大幅度.方差则反映一组数据围绕平均数波动的大小.8.两个变量的线性相关(1)散点图将样本中n个数据点(xi,yi)(i=1,2,…,n)描在平面直角坐标系中,表示具有相关关系的两个变量的一组数据的图形叫做散点图.利用散点图可以判断变量之间有无相关关系.(2)正相关、负相关如果散点图中各点散布的位置是从左下角到右上角的区域,即一个变量的值由小变大时,另一个变量的值也由小变大,这种相关称为正相关.反之,如果两个变量的散点图中点散布的位置是从左上角到右下角的区域,即一个变量的值由小变大时,另一个变量的值由大变小,这种相关称为负相关.9.回归分析对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法叫回归分析.其基本步骤是:①画散点图,②求回归直线方程,③用回归直线方程作预报.(1)回归直线:观察散点图的特征,如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫做回归直线.(2)回归直线方程的求法——最小二乘法.设具有线性相关关系的两个变量x、y的一组观察值为(x i,y i)(i=1,2,…,n),则回归直线方程y^=a^+b^x的系数为:⎩⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎪⎧ b ^=∑i =1n x i y i -n x ·y ∑i =1n x i 2-n x 2=∑i =1n (x i -x -)(y i -y -)∑i =1n (x i -x -)2a^=y --b ^x 其中x -=1n ∑i =1n x i ,y -=1n ∑i =1n y i ,(x -,y -)称作样本点的中心. a ^,b ^表示由观察值用最小二乘法求得的a ,b 的估计值,叫回归系数.10.独立性检验(1)若变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,则这些变量称为分类变量.(2)两个分类变量X 与Y 的频数表,称作2×2列联表.二.随机事件的概率1.随机事件和确定事件:在一定的条件下所出现的某种结果叫做事件.(1)在条件S 下,一定会发生的事件叫做相对于条件S 的必然事件.(2)在条件S 下,一定不会发生的事件叫做相对于条件S 的不可能事件.(3)必然事件与不可能事件统称为确定事件.(4)在条件S 下可能发生也可能不发生的事件,叫做随机事件.(5)确定事件和随机事件统称为事件,一般用大写字母,,,A B C 表示. 2.频率与概率(1)在相同的条件S 下重复n 次试验,观察某一事件A 是否出现,称n 次试验中事件A 出现的次数A n 为事件A 出现的频数,称事件A 出现的比例()A n n f A n=为事件A 出现的频率. (2)对于给定的随机事件A ,如果随着试验次数的增加,事件A 发生的频率()n f A 稳定在某个常数上,把这个常数记作()p A ,称为事件A 的概率,简称为A 的概率.3.互斥事件与对立事件互斥事件的定义:在一次试验中,不可能同时发生的两个事件叫做互斥事件.即A B 为不可能事件(A B φ=),则称事件A 与事件B 互斥,其含义是:事件A 与事件B 在任何一次试验中不会同时发生.一般地,如果事件12,,,n A A A 中的任何两个都是互斥的,那么就说事件12,,,n A A A 彼此互斥.对立事件:若不能同时发生,但必有一个发生的两个事件叫做互斥事件;即A B 为不可能事件,而A B 为必然事件,那么事件A 与事件B 互为对立事件,其含义是:事件A 与事件B 在任何一次试验中有且仅有一个发生.互斥事件和对立事件的区别和联系:对立事件是互斥事件,但是互斥事件不一定是对立事件.两个事件互斥是两个事件对立的必要非充分条件.4.事件的关系与运算 B 或A B +) B (或AB ) B 为不可能事件B φ= B 为不可能事件B 为必然事件与事件B 互为对立事件 B φ=且B =Ω5.随机事件的概率事件A 的概率:在大量重复进行同一试验时,事件A 发生的频率nm 总接近于某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A 的概率,记作()p A . 由定义可知()01p A ≤≤,显然必然事件的概率是1,不可能事件的概率是0.5.概率的几个基本性质(1)概率的取值范围:()01p A ≤≤.(2)必然事件的概率:()1p A =.(3)不可能事件的概率:()0p A =.(4)互斥事件的概率加法公式:①()()()p A B p A p B =+(,A B 互斥),且有()()()1p A A p A p A +=+=. ②()()()()1212n n p A A A p A p A p A =+++ (12,,,n A A A 彼此互斥).(5)对立事件的概率:()()1P A P A =-.三.古典概型1. 一次试验连同其中可能出现的每一个结果称为一个基本事件,通常此试验中的某一事件A 由几个基本事件组成.如果一次试验中可能出现的结果有n 个,即此试验由n 个基本事件组成,而且所有结果出现的可能性都相等,那么每一基本事件的概率都是n 1.如果某个事件A 包含的结果有m 个,那么事件A 的概率P (A )=n m . 基本事件的特点(1)任何两个基本事件是互斥的.(2)任何事件都可以表示成基本事件的和(除不可能事件).2.古典概型:具有以下两个特点的概率模型称为古典概率模型,简称古典概型. ①试验中所有可能出现的基本事件只有有限个,即有限性.②每个基本事件发生的可能性相等,即等可能性.概率公式:P (A )=A 包含的基本事件的个数基本事件的总数.四.几何概型1.(1)随机数的概念:随机数是在一定范围内随机产生的数,并且得到这个范围内任何一个数的机会是均等的.(2)随机数的产生方法①利用函数计算器可以得到0~1之间的随机数;②在Scilab 语言中,应用不同的函数可产生0~1或a~b 之间的随机数.2.几何概型(1)定义:如果某个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积等)成比例,则称这样的概率模型为为几何概率模型,简称几何概型.(2)特点:①无限性:在一次试验中,可能出现的结果有无限多个; ②等可能性:每个结果的发生具有等可能性.(3)几何概型的解题步骤:首先是判断事件是一维问题还是二维、三维问题(事件的结果与一个变量有关就是一维的问题,与两个变量有关就是二维的问题,与三个变量有关就是三维的问题);接着,如果是一维的问题,先确定试验的全部结果和事件A 构成的区域长度(角度、弧长等),最后代公式()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;如果是二维、三维的问题,先设出二维或三维变量,再列出试验的全部结果和事件A 分别满足的约束条件,作出两个区域,最后计算两个区域的面积或体积代公式.(4)求几何概型时,注意首先寻找到一些重要的临界位置,再解答.一般与线性规划知识有联系.3.几种常见的几何概型(1)设线段l 是线段L 的一部分,向线段L 上任投一点.若落在线段l 上的点数与线段L 的长度成正比,而与线段l 在线段l 上的相对位置无关,则点落在线段l 上的概率为:P=l 的长度/L 的长度(2)设平面区域g 是平面区域G 的一部分,向区域G 上任投一点,若落在区域g 上的点数与区域g 的面积成正比,而与区域g 在区域G 上的相对位置无关,则点落在区域g 上概率为:P=g 的面积/G 的面积(3)设空间区域上v 是空间区域V 的一部分,向区域V 上任投一点.若落在区域v 上的点数与区域v 的体积成正比,而与区域v 在区域v 上的相对位置无关,则点落在区域V 上的概率为:P=v 的体积/V 的体积。

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高中数学概率与统计知识点1、概率的定义随机事件A的概率是频率的稳定值;频率是概率的近似值。

2、等可能事件的概率如果一次试验中可能出现的结果有n个,且所有结果出现的可能性都相等,那么,每一个基本事件的概率都是1/n,如果某个事件A包含的结果有m个,那么事件A的概率为P(A)=m/n。

3、互斥事件不可能同时发生的两个事件叫互斥事件。

如果事件A、B互斥,那么事件A+B发生(A、B中有一个发生)的概率,等于事件A、B 分别发生的概率和,即P(A+B)=P(A)+P(B)。

4、对立事件对立事件是指两个事件必有一个发生的互斥事件。

例如:从1~52张扑克牌中任取一张抽到“红桃”与抽到“黑桃”互为互斥事件,因为其中一个不可能同时发生,但又不能保证其中一个必然发生,故不是对立事件。

而抽到“红色牌”与抽到“黑色牌”互为对立事件,因为其中一个必发生。

对立事件的性质:1)对立事件的概率和等于1:P(A)+P(Ä)=P(A+A)=1。

2)互为对立的两个事件一定互斥,但互斥不一定是对立事件。

5、相互独立事件事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件。

两个相互独立事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积,即P(A·B)=P(A)·P(B)。

相互独立事件的性质:1)如果事件A与B相互独立,那么A与B,A与B,A与B也都相互独立。

2)必然事件与任何事件都是相互独立的。

3)独立事件是对任意多个事件来讲,而互斥事件是对同一实验来讲的多个事件,且这多个事件不能同时发生,故这些事件相互之间必然影响,因此互斥事件一定不是独立事件。

6、独立重复试验若n次重复试验中,每次试验结果的概率都不依赖于其他各次试验的结果,则称这n次试验是独立的。

如果在一次试验中某事件发生的概率为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:P…(k)=CP*(1-P)"-*7、两个事件之间的关系对任何两个事件都有P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A·B)。

高中数学概率与统计知识点归纳

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高中数学概率与统计知识点归纳一、概率概率是数学中一个重要的概念,用来描述事件发生的可能性大小。

在高中数学中,概率主要涉及以下几个知识点:1. 事件与样本空间- 事件是指某种结果的集合,样本空间是指所有可能结果的集合。

- 事件的概率可以通过计算事件出现的次数与样本空间的大小的比值来求得。

2. 事件的运算- 事件的运算包括并、交、差、余等操作。

- 并的概率等于两个事件概率之和减去交的概率。

- 交的概率等于两个事件概率之和减去并的概率。

- 差的概率等于一个事件概率减去另一个事件概率。

- 余的概率等于样本空间的概率减去一个事件的概率。

3. 条件概率- 条件概率是指在给定某个条件下,发生某个事件的概率。

- 条件概率可以通过计算事件在给定条件下的概率与给定条件的概率的比值来求得。

4. 独立事件- 独立事件是指事件之间互不影响,一个事件的发生不会影响另一个事件的发生。

- 独立事件的概率可以通过计算各个事件概率之积来求得。

5. 伯努利试验与二项分布- 伯努利试验是指只有两种可能结果的试验,每次试验的结果独立且概率不变。

- 伯努利试验的概率可以通过二项分布来计算。

二、统计统计是一门研究数据收集、分析和解释的学科,在高中数学中,统计主要涉及以下几个知识点:1. 数据的收集和整理- 数据的收集可以通过观察、实验或调查等方式获取。

- 数据的整理包括数据的分类、汇总和统计量的计算等操作。

2. 图表的制作和分析- 图表是一种直观展示数据的方式,包括条形图、折线图、饼图等。

- 图表的制作需要根据数据的特点选择合适的类型,并设置合理的比例尺和坐标轴。

- 图表的分析可以通过观察图表的形状、趋势和比较来理解数据的规律和关系。

3. 描述统计和统计推断- 描述统计是通过统计量对数据进行概括和描述,包括均值、中位数、众数、标准差等。

- 统计推断是根据样本数据对总体进行推断,包括估计总体参数和检验假设等。

4. 相关与回归分析- 相关分析用于研究两个变量之间的相关关系,可以通过计算相关系数来衡量。

高中数学概率与统计知识点总结

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高中数学概率与统计知识点总结概率与统计是高中数学中的重要内容,为了帮助大家更好地理解和掌握这一部分知识,下面将对高中数学概率与统计的主要知识点进行总结和梳理。

一、概率基本概念概率是指事件发生的可能性大小,通常用一个介于0到1之间的数表示。

在计算概率时,我们需要先确定样本空间,即所有可能的结果组成的集合,并且需要利用概率公式进行计算。

1.1 样本空间与事件样本空间是指一个随机试验中所有可能结果组成的集合。

样本空间中的元素称为样本点。

事件是指样本空间的子集,即某些样本点的集合。

1.2 子事件与互斥事件子事件是指事件的子集,即由某些样本点组成的事件。

互斥事件是指两个事件不可能同时发生的事件。

1.3 事件的概率事件A的概率表示为P(A),计算方式为事件A的样本点数除以样本空间的样本点数。

概率的取值范围在0到1之间,且所有可能事件的概率之和为1。

二、概率计算方法概率的计算方法主要包括古典概型、频率概率和条件概率等几种常用方法。

2.1 古典概型古典概型适用于随机试验的样本点数有限且相等的情况。

在古典概型中,事件A的概率计算公式为P(A) = m/n,其中m为事件A中样本点的个数,n为样本空间中样本点的总个数。

2.2 频率概率频率概率适用于大量重复试验的情况。

频率概率是指事件A发生的频率,计算公式为P(A) = lim(N→∞) (m/N),其中m为事件A发生的次数,N为试验进行的总次数。

2.3 条件概率条件概率是指在一个事件已经发生的条件下,另一个事件发生的概率。

条件概率的计算公式为P(A|B) = P(A∩B)/P(B),其中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。

三、排列与组合排列与组合是概率与统计中常用的计数方法,用于求解事件发生的可能性个数。

3.1 排列排列是指将若干个不同的元素按照一定的顺序排列的方式。

排列的计算公式为A(n, m) = n!/(n-m)!,其中n为元素个数,m为选取的元素个数。

高中概率统计知识点_高三概率知识点总结范文

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《高中概率统计知识点总结》高中概率统计是数学中的重要组成部分,它不仅在高考中占据着重要的地位,而且在实际生活中也有着广泛的应用。

本文将对高中概率统计的知识点进行全面总结,帮助高三学生更好地掌握这部分内容。

一、随机事件与概率1. 随机事件随机事件是在一定条件下可能发生也可能不发生的事件。

必然事件是在一定条件下必然发生的事件,不可能事件是在一定条件下不可能发生的事件。

2. 概率的定义概率是对随机事件发生可能性大小的度量。

对于一个随机事件A,它的概率 P(A)满足0≤P(A)≤1。

当 P(A)=1 时,事件 A 为必然事件;当 P(A)=0 时,事件 A 为不可能事件。

3. 概率的基本性质(1)概率的加法公式:对于任意两个互斥事件 A 和 B,P(A∪B)=P(A)+P(B)。

(2)对立事件的概率:若事件 A 的对立事件为\(\overline{A}\),则 P(A)+P(\(\overline{A}\))=1。

二、古典概型1. 古典概型的特点(1)试验中所有可能出现的基本事件只有有限个。

(2)每个基本事件出现的可能性相等。

2. 古典概型的概率计算公式如果一次试验中共有 n 个基本事件,事件 A 包含其中的 m 个基本事件,则事件 A 的概率 P(A)=\(\frac{m}{n}\)。

三、几何概型1. 几何概型的特点(1)试验中所有可能出现的结果(基本事件)有无限多个。

(2)每个基本事件出现的可能性相等。

2. 几何概型的概率计算公式一般地,在几何区域 D 中随机地取一点,记事件“该点落在其内部一个区域 d 内”为事件 A,则事件 A 发生的概率P(A)=\(\frac{d 的测度}{D 的测度}\)。

这里测度可以是长度、面积、体积等。

四、互斥事件与独立事件1. 互斥事件若事件 A 与事件 B 不能同时发生,则称事件 A 与事件 B 为互斥事件。

互斥事件的概率加法公式为P(A∪B)=P(A)+P(B)(A、B 互斥)。

数学高三数学概率与统计知识总结与题型解析

数学高三数学概率与统计知识总结与题型解析

数学高三数学概率与统计知识总结与题型解析概率与统计是高中数学中的一个重要部分,也是数学高考中的一个重点考点。

掌握好概率与统计的知识对于高三学生来说非常重要。

本文将对高三数学概率与统计的知识进行总结,并解析一些常见的题型。

一、概率的基本概念和性质概率是研究随机试验结果出现的可能性的数学理论。

在概率的研究中,有几个基本概念和性质需要掌握。

1.1 试验、样本空间和事件随机试验是指具有以下三个特点的试验:可以在相同的条件下重复进行,每次试验的结果不确定,且试验的结果有多种可能性。

样本空间是指一个随机试验的所有可能结果的集合。

事件是样本空间的一个子集,表示随机试验中我们关心的一些结果。

1.2 概率的定义和性质概率的定义可以通过两种方式来描述:频率定义和古典定义。

频率定义是指当试验重复进行很多次时,事件发生的频率趋近于概率值。

古典定义是指在满足条件的情况下,事件发生的可能性与样本空间中元素个数的比值。

概率具有以下几个性质:非负性、规范性、可列可加性、互斥性和独立性。

1.3 条件概率和乘法定理条件概率是指在另一个事件已经发生的条件下,某个事件发生的概率。

条件概率可以通过乘法定理来计算。

二、离散型随机变量离散型随机变量是指在有限或可数无限个取值中取一个确定值的变量。

离散型随机变量具有以下几个重要的性质:概率函数、分布函数、数学期望、方差等。

2.1 二项分布二项分布是指在n次独立的伯努利试验中,事件发生的次数所符合的概率分布。

如果事件发生的概率为p,不发生的概率为q=1-p,那么在n次试验中,事件发生k次的概率可以由二项分布来计算。

2.2 泊松分布泊松分布是在一定时间或空间范围内,某个事件发生的概率符合的分布。

泊松分布的参数λ表示单位时间或单位空间内事件的平均发生率。

三、连续型随机变量连续型随机变量是指在一个或者几个区间内取值的变量。

连续型随机变量具有以下几个重要的性质:概率密度函数、分布函数、数学期望、方差等。

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高中数学之概率与统计求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率解此类题目常应用以下知识:(1)等可能性事件(古典概型)的概率:P(A)=)()(I card A card =n m;等可能事件概率的计算步骤:计算一次试验的基本事件总数n ;设所求事件A ,并计算事件A 包含的基本事件的个数m ; 依公式()mP A n =求值;答,即给问题一个明确的答复.(2)互斥事件有一个发生的概率:P(A +B)=P(A)+P(B); 特例:对立事件的概率:P(A)+P(A )=P(A +A )=1. (3)相互独立事件同时发生的概率:P(A ·B)=P(A)·P(B);特例:独立重复试验的概率:Pn(k)=kn k k n p p C --)1(.其中P 为事件A 在一次试验中发生的概率,此式为二项式[(1-P)+P]n 展开的第k+1项. (4)解决概率问题要注意“四个步骤,一个结合”:求概率的步骤是:第一步,确定事件性质⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩等可能事件互斥事件 独立事件 n 次独立重复试验即所给的问题归结为四类事件中的某一种. 第二步,判断事件的运算⎧⎨⎩和事件积事件即是至少有一个发生,还是同时发生,分别运用相加或相乘事件.第三步,运用公式()()()()()()()()(1)k k n k n n m P A nP A B P A P B P A B P A P B P k C p p -⎧=⎪⎪⎪+=+⎨⎪⋅=⋅⎪=-⎪⎩等可能事件: 互斥事件: 独立事件: n 次独立重复试验:求解第四步,答,即给提出的问题有一个明确的答复.例1.在五个数字12345,,,,中,若随机取出三个数字,则剩下两个数字都是奇数的概率是 (结果用数值表示).[解答过程]提示:1335C 33.54C 102P ===⨯例2.一个总体含有100个个体,以简单随机抽样方式从该总体中抽取一个容量为5的样本,则指定的某个个体被抽到的概率为 .[解答过程]1.20提示:51.10020P == 例3.接种某疫苗后,出现发热反应的概率为.现有5人接种该疫苗,至少有3人出现发热反应的概率为__________.(精确到)[考查目的] 本题主要考查运用组合、概率的基本知识和分类计数原理解决问题的能力,以及推理和运算能力.[解答提示]至少有3人出现发热反应的概率为33244555550.800.200.800.200.800.94C C C ⋅⋅+⋅⋅+⋅=.故填.离散型随机变量的分布列 1.随机变量及相关概念①随机试验的结果可以用一个变量来表示,这样的变量叫做随机变量,常用希腊字母ξ、η等表示.②随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量. ③随机变量可以取某区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列①离散型随机变量的分布列的概念和性质一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为1x ,2x ,……,i x ,……,ξ取每一个值i x (=i 1,2,……)的概率P (i x =ξ)=i P ,则称下表.为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列.由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都具有下述两个性质: (1)0≥i P ,=i 1,2,…;(2)++21P P …=1. ②常见的离散型随机变量的分布列: (1)二项分布n 次独立重复试验中,事件A 发生的次数ξ是一个随机变量,其所有可能的取值为0,1,2,…n ,并且kn k k n k q p C k P P -===)(ξ,其中n k ≤≤0,p q -=1,随机变量ξ的分布列如下:称这样随机变量ξ服从二项分布,记作),(~p n B ξ,其中n 、p 为参数,并记:),;(p n k b q p C kn k k n =- .(2) 几何分布在独立重复试验中,某事件第一次发生时所作的试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量,“k ξ=”表示在第k 次独立重复试验时事件第一次发生. 随机变量ξ的概率分布为:例1.厂家在产品出厂前,需对产品做检验,厂家将一批产品发给商家时,商家按合同规定也需随机抽取一定数量的产品做检验,以决定是否接收这批产品.(Ⅰ)若厂家库房中的每件产品合格的概率为,从中任意取出4件进行检验,求至少有1件是合格的概率;(Ⅱ)若厂家发给商家20件产品中,其中有3件不合格,按合同规定该商家从中任取2件.都进行检验,只有2件都合格时才接收这批产品.否则拒收,求出该商家检验出不合格产品数ξ的分布列及期望ξE ,并求出该商家拒收这批产品的概率.[解答过程](Ⅰ)记“厂家任取4件产品检验,其中至少有1件是合格品”为事件A 用对立事件A 来算,有()()4110.20.9984P A P A =-=-=(Ⅱ)ξ可能的取值为0,1,2.()2172201360190C P C ξ===, ()11317220511190C C P C ξ===,()2322032190C P C ξ===136513301219019019010E ξ=⨯+⨯+⨯=.记“商家任取2件产品检验,都合格”为事件B ,则商家拒收这批产品的概率()136271119095P P B =-=-=.所以商家拒收这批产品的概率为2795.例12.某项选拔共有三轮考核,每轮设有一个问题,能正确回答问题者进入下一轮考核,否则即被淘汰. 已知某选手能正确回答第一、二、三轮的问题的概率分别为54、53、52,且各轮问题能否正确回答互不影响.(Ⅰ)求该选手被淘汰的概率;(Ⅱ)该选手在选拔中回答问题的个数记为ξ,求随机变量ξ的分布列与数学期望. (注:本小题结果可用分数表示)[解答过程]解法一:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =,∴该选手被淘汰的概率112223112123()()()()()()()P P A A A A A A P A P A P A P A P A P A =++=++142433101555555125=+⨯+⨯⨯=.(Ⅱ)ξ的可能值为123,,,11(1)()5P P A ξ===,1212428(2)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=, 12124312(3)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=.ξ∴的分布列为11235252525E ξ∴=⨯+⨯+⨯=.解法二:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =.∴该选手被淘汰的概率1231231()1()()()P P A A A P A P A P A =-=-4321011555125=-⨯⨯=. (Ⅱ)同解法一.离散型随机变量的期望与方差 随机变量的数学期望和方差 (1)离散型随机变量的数学期望:++=2211p x p x E ξ…;期望反映随机变量取值的平均水平.⑵离散型随机变量的方差:+-+-=222121)()(p E x p E x D ξξξ…+-+n n p E x 2)(ξ…;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度.⑶基本性质:b aE b a E +=+ξξ)(;ξξD a b a D 2)(=+.(4)若ξ~B(n ,p),则 np E =ξ ; D ξ =npq (这里q=1-p ) ;如果随机变量ξ服从几何分布,),()(p k g k P ==ξ,则p E 1=ξ,D ξ =2p q 其中q=1-p.例1.甲、乙两名工人加工同一种零件,两人每天加工的零件数相等,所得次品数分别为ε、η,ε和η的分布列如下:则比较两名工人的技术水平的高低为 .思路:一是要比较两名工人在加工零件数相等的条件下出次品数的平均值,即期望;二是要看出次品数的波动情况,即方差值的大小.解答过程:工人甲生产出次品数ε的期望和方差分别为:7.0103210111060=⨯+⨯+⨯=εE ,891.0103)7.02(101)7.01(106)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=εD ;工人乙生产出次品数η的期望和方差分别为:7.0102210311050=⨯+⨯+⨯=ηE ,664.0102)7.02(103)7.01(105)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=ηD由E ε=E η知,两人出次品的平均数相同,技术水平相当,但D ε>D η,可见乙的技术比较稳定.小结:期望反映随机变量取值的平均水平;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度. 例2.某商场经销某商品,根据以往资料统计,顾客采用的付款期数ξ的分布列为商场经销一件该商品,采用1期付款,其利润为200元;分2期或3期付款,其利润为250元;分4期或5期付款,其利润为300元.η表示经销一件该商品的利润.(Ⅰ)求事件A :“购买该商品的3位顾客中,至少有1位采用1期付款”的概率()P A ; (Ⅱ)求η的分布列及期望E η.[解答过程](Ⅰ)由A 表示事件“购买该商品的3位顾客中至少有1位采用1期付款”. 知A 表示事件“购买该商品的3位顾客中无人采用1期付款”2()(10.4)0.216P A =-=, ()1()10.2160.784P A P A =-=-=.(Ⅱ)η的可能取值为200元,250元,300元.(200)(1)0.4P P ηξ====,(250)(2)(3)0.20.20.4P P P ηξξ===+==+=,(300)1(200)(250)10.40.40.2P P P ηηη==-=-==--=.η的分布列为2000.42500.43000.2E η=⨯+⨯+⨯240=(元).抽样方法与总体分布的估计 抽样方法1.简单随机抽样:设一个总体的个数为N ,如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等,就称这样的抽样为简单随机抽样.常用抽签法和随机数表法.2.系统抽样:当总体中的个数较多时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取1个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样(也称为机械抽样).3.分层抽样:当已知总体由差异明显的几部分组成时,常将总体分成几部分,然后按照各部分所占的比进行抽样,这种抽样叫做分层抽样. 总体分布的估计由于总体分布通常不易知道,我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布,一般地,样本容量越大,这种估计就越精确.总体分布:总体取值的概率分布规律通常称为总体分布.当总体中的个体取不同数值很少时,其频率分布表由所取样本的不同数值及相应的频率表示,几何表示就是相应的条形图.当总体中的个体取值在某个区间上时用频率分布直方图来表示相应样本的频率分布.总体密度曲线:当样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线. 典型例题例1.某工厂生产A 、B 、C 三种不同型号的产品,产品数量之比依次为2:3:5.现用分层抽样方法抽出一个容量为n 的样本,样本中A 种型号产品有16件.那么此样本的容量n= .解答过程:A 种型号的总体是210,则样本容量n=1016802⨯=.例2.一个总体中有100个个体,随机编号0,1,2,…,99,依编号顺序平均分成10个小组,组号依次为1,2,3,…,10.现用系统抽样方法抽取一个容量为10的样本,规定如果在第1组随机抽取的号码为m ,那么在第k 组中抽取的号码个位数字与m k +的个位数字相同,若6m =,则在第7组中抽取的号码是 .解答过程:第K 组的号码为(1)10k - ,(1)101k -+,…,(1)109k -+,当m=6时,第k 组抽取的号的个位数字为m+k 的个位数字,所以第7组中抽取的号码的个位数字为3 ,所以抽取号码为63.正态分布与线性回归1.正态分布的概念及主要性质(1)正态分布的概念如果连续型随机变量ξ 的概率密度函数为 222)(21)(σμπσ--=x ex f ,x R ∈ 其中σ、μ为常数,并且σ>0,则称ξ服从正态分布,记为~N ξ(μ,2σ).(2)期望E ξ =μ,方差2σξ=D .(3)正态分布的性质正态曲线具有下列性质:①曲线在x 轴上方,并且关于直线x =μ对称.②曲线在x=μ时处于最高点,由这一点向左右两边延伸时,曲线逐渐降低.③曲线的对称轴位置由μ确定;曲线的形状由σ确定,σ越大,曲线越“矮胖”;反之越“高瘦”.三σ原则即为数值分布在(μ—σ,μ+σ)中的概率为 数值分布在(μ—2σ,μ+2σ)中的概率为 数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为 (4)标准正态分布当μ=0,σ=1时ξ服从标准的正态分布,记作~N ξ(0,1) (5)两个重要的公式①()1()x x φφ-=-,② ()()()P a b b a ξφφ<<=-.(6)2(,)N μσ与(0,1)N 二者联系.若2~(,)N ξμσ,则~(0,1)N ξμησ-=;②若2~(,)N ξμσ,则()()()b a P a b μμξφφσσ--<<=-.2.线性回归简单的说,线性回归就是处理变量与变量之间的线性关系的一种数学方法.变量和变量之间的关系大致可分为两种类型:确定性的函数关系和不确定的函数关系.不确定性的两个变量之间往往仍有规律可循.回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数量统计方法.它可以提供变量之间相关关系的经验公式.具体说来,对n 个样本数据(11,x y ),(22,x y ),…,(,n n x y ),其回归直线方程,或经验公式为:a bx y+=ˆ.其中,,)(1221x b y a x n xyx n yx b ni ini ii⋅-=--=∑∑==,其中y x ,分别为|i x |、|i y |的平均数.例1.如果随机变量ξ~N (μ,σ2),且E ξ=3,D ξ=1,则P (-1<ξ≤1=等于( ) Φ(1)-1 B.Φ(4)-Φ(2)C.Φ(2)-Φ(4)D.Φ(-4)-Φ(-2)解答过程:对正态分布,μ=E ξ=3,σ2=D ξ=1,故P (-1<ξ≤1)=Φ(1-3)-Φ(-1-3)=Φ(-2)-Φ(-4)=Φ(4)-Φ(2). 答案:B例2. 将温度调节器放置在贮存着某种液体的容器内,调节器设定在d ℃,液体的温度ξ(单位:℃)是一个随机变量,且ξ~N (d ,). (1)若d=90°,则ξ<89的概率为 ;(2)若要保持液体的温度至少为80 ℃的概率不低于,则d 至少是 (其中若η~N (0,1),则Φ(2)=P (η<2)=,Φ(-)=P (η<-)=).解答过程:(1)P (ξ<89)=F (89)=Φ(5.09089-)=Φ(-2)=1-Φ(2)=1-=.(2)由已知d 满足≤P (ξ≥80),即1-P (ξ<80)≥1-,∴P (ξ<80)≤.∴Φ(5.080d-)≤=Φ(-).∴5.080d -≤-.∴d ≤.故d 至少为.小结:(1)若ξ~N (0,1),则η=σμξ-~N (0,1).(2)标准正态分布的密度函数f (x )是偶函数,x<0时,f (x )为增函数,x>0时,f (x )为减函数.。

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