2014高考数学必考知识点：概率与统计

2014高考数学必考知识点：概率与统计

考试内容：

抽样方法.总体分布的估计． 总体期望值和方差的估计． 考试要求：

（1）了解随机抽样了解分层抽样的意义，会用它们对简单实际问题进行抽样． （2）会用样本频率分布估计总体分布． （3）会用样本估计总体期望值和方差．

概率与统计 知识要点

一、随机变量.

1. 随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件： ①试验可以在相同的情形下重复进行；②试验的所有可能结果是明确可知的，并且不止一个；③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果.

它就被称为一个随机试验.

2. 离散型随机变量：如果对于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.若ξ是一个随机变量，a ，b 是常数.则b a +=ξη也是一个随机变量.一般地，若ξ是随机变量，)(x f 是连续函数或单调函数，则)(ξf 也是随机变量.也就是说，随机变量的某些函数也是随机变量.

设离散型随机变量ξ可能取的值为： ,,,,21i x x x

ξ取每一个值),2,1(1 =i x 的概率i i p x P ==)(ξ，则表称为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列. ξ

1x

2x

…

i x

… P 1p 2p …

i p …

有性质① ,2,1,01=≥i p ； ②121=++++ i p p p .

注意：若随机变量可以取某一区间内的一切值，这样的变量叫做连续型随机变量.例如：]5,0[∈ξ即ξ可以取0～5之间的一切数，包括整数、小数、无理数.

3. ⑴二项分布：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：k n k k n q

p C k)P(ξ-==[其中p q n k -==1,,,1,0 ] 于是得到随机变量ξ的概率分布如下：我们称这样的随机变量ξ服从二项分布，记作ξ～B

（n·p ），其中n ，p 为参数，并记p)n b(k;q

p C k n k k n ⋅=-. ⑵二项分布的判断与应用. ①二项分布，实际是对n 次独立重复试验.关键是看某一事件是否是进行n 次独立重复，且每次试验只有两种结果，如果不满足此两条件，随机变量就不服从二项分布. ②当随机变量的总体很大且抽取的样本容量相对于总体来说又比较小，而每次抽取时又只有两种试验结果，此时可以把它看作独立重复试验，利用二项分布求其分布列.

4. 几何分布：“k =ξ”表示在第k 次独立重复试验时，事件第一次发生，如果把k 次试验时事件A 发生记为k A ，事A 不发生记为q )P(A ,A k k =，那么)A A A A P(k)P(ξk 1k 21-== .根据相互独立事件的概率乘法分式：))P(A A P()A )P(A P(k)P(ξk 1k 21-== ),3,2,1(1 ==-k p q k 于是得

到随机变量ξ的概率分布列. ξ 1 2 3

… k

… P

q

qp

p q 2

…

p q 1k -

…

我们称ξ服从几何分布，并记p q p)g(k,1k -=，其中 3,2,1.1=-=k p q

5. ⑴超几何分布：一批产品共有N 件，其中有M （M ＜N ）件次品，今抽取)N n n(1≤≤件，则其中的次品数

ξ是一离散型随机变量，分布列为

)M N k n M,0k (0C

C C k)P(ξn

N

k

n M

N k M -≤-≤≤≤⋅⋅=

=--.〔分子是从M 件次品中取k 件，从N-M 件正

品中取n-k 件的取法数，如果规定m ＜r 时0C r

m =，则k 的范围可以写为k=0，1，…，n.〕

⑵超几何分布的另一种形式：一批产品由 a 件次品、b 件正品组成，今抽取n 件（1≤n≤a+b ），则次品数ξ的分布列为n.,0,1,k C

C C k)P(ξn

b

a k

n b

k a =⋅=

=+-.

⑶超几何分布与二项分布的关系.

设一批产品由a 件次品、b 件正品组成，不放回抽取n 件时，其中次品数ξ服从超几何分布.若放回式抽取，则其中次品数η的分布列可如下求得：把b a +个产品编号，则抽取n 次共有

n b a )(+个可能结果，等可能：k)(η=含k

n k k n b

a C -个结果，故

n ,0,1,2,k ,)b a a (1)b a a (

C b)(a b

a C k)P (ηk

n k k n n

k

n k k n =+-+=+=

=--，

即η～)(b

a a n B +⋅.[我们先为k 个次品选定位置，共k n C 种选法；然后每个次品位置有a 种选法，每个正品位置有

b 种选法] 可以证明：当产品总数很大而抽取个数不多时，k)P(ηk)P(ξ=≈=，因此二项分布可作为超几何分布的近似，无放回抽样可近似看作放回抽样.

二、数学期望与方差.

1. 期望的含义：一般地，若离散型随机变量ξ的概率分布为 ξ 1x 2x …

i x …

P 1p 2p … i p … 则称 ++++=n n p x p x p x E 2211ξ为ξ的数学期望或平均数、均值.数学期望又简称期望.数学

期望反映了离散型随机变量取值的平均水平. 2. ⑴随机变量b a +=ξη的数学期望：b aE b a E E +=+=ξξη)( ①当0=a 时，b b E =)(，即常数的数学期望就是这个常数本身. ②当1=a 时，b E b E +=+ξξ)(，即随机变量ξ与常数之和的期望等于ξ的期望与这个常数的和. ③当0=b 时，ξξaE a E =)(，即常数与随机变量乘积的期望等于这个常数与随机变量期望的乘积. ⑵单点分布：c c E =⨯=1ξ其分布列为：c P ==)1(ξ. ⑶两点分布：p p q E =⨯+⨯=10ξ，其分布列为：（p + q = 1）

⑷二项分布：∑=⋅-⋅=

-np q p

k n k n k E k n k

)!(!!

ξ 其分布列为ξ～),(p n B .（P 为发生ξ的概率）

ξ 0 1 P

q

p