1、(二)树形图法例2小刚和小明两位同学玩一种游戏游戏规则为:两人各执“象、虎、鼠”三张牌,同时各出一张牌定胜负,其中象胜虎、虎胜鼠、鼠胜象,若两人所出牌相同,则为平局例如,小刚出象牌,小明出虎牌,则小刚胜;又如, 两人同时出象牌,则两人平局如果用A、B、C分别表示小刚的象、虎、鼠三张牌,用A1、B1、C1分别表示小明的象、虎、鼠三张牌,那么一次出牌小刚胜小明的概率是多少? 分析:为了清楚地看出小亮胜小刚的概率,可用树状图列出所有可能出现的结果,并从中找出小刚胜小明可能出现的结果数。画树状图如图树状图。由树状图(树形图)或列表可知,可能出现的结果有9种,而且每种结果出现的可能性相同,其中小刚胜小明
2、的结果有3种所以P(一次出牌小刚胜小明)=点评:当一事件要涉及两个或更多的因素时,为了不重不漏地列出所有可能的结果,通过画树形图的方法来计算概率(三)列表法例3将图中的三张扑克牌背面朝上放在桌面上,从中随机摸出两张,并用这两张扑克牌上的数字组成一个两位数请你用画树形(状)图或列表的方法求:(1)组成的两位数是偶数的概率;(2)组成的两位数是6的倍数的概率本题可通过列表的方法,列出所有可能组成的两位数的可能情况,然后再找出组成的两位数是偶数的可能情况和组成两位数 是6的倍数的可能情况。列的表格如下:根据表格可得两位数有:23,24,32,34,42,43所以(1)两位数是偶数的概率为(2)两位数
3、是6的倍数的概率为点评:2.等可能事件的概率(古典概率): P(A)=。3、互斥事件:(A、B互斥,即事件A、B不可能同时发生)。计算公式:P(A+B)P(A)+P(B)。4、对立事件:(A、B对立,即事件A、B不可能同时发生,但A、B中必然有一个发生)。计算公式是:P(A)+ P(B);P()=1P(A);5、独立事件:(事件A、B的发生相互独立,互不影响)P(AB)P(A) P(B) 。提醒:(1)如果事件A、B独立,那么事件A与、与及事件与也都是独立事件;(2)如果事件A、B相互独立,那么事件A、B至少有一个不发生的概率是1P(AB)1P(A)P(B);(3)如果事件A、B相互独立,那么
4、事件A、B至少有一个发生的概率是1P()1P()P()。6、独立事件重复试验:事件A在n次独立重复试验中恰好发生了次的概率(是二项展开式的第k+1项),其中为在一次独立重复试验中事件A发生的概率。(1)探求一个事件发生的概率,关键是分清事件的性质。在求解过程中常应用等价转化思想和分解(分类或分步)转化思想处理,把所求的事件:转化为等可能事件的概率(常常采用排列组合的知识);转化为若干个互斥事件中有一个发生的概率;利用对立事件的概率,转化为相互独立事件同时发生的概率;看作某一事件在n次实验中恰有k次发生的概率,但要注意公式的使用条件。(2)事件互斥是事件独立的必要非充分条件,反之,事件对立是事件
5、互斥的充分非必要条件;(3)概率问题的解题规范:先设事件A=“”, B=“”;列式计算;作答。二、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:试验可以在相同的情形下重复进行;试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;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.若是一个随机变量,a,b是常数.则也是一个随机变量.一般地,若是随机变量,是连续函数或单调函数,则也是随机变量.也就是说,随机变量的某
6、些函数也是随机变量.设离散型随机变量可能取的值为:取每一个值的概率,则表称为随机变量的概率分布,简称的分布列.P有性质:; .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:即可以取05之间的一切数,包括整数、小数、无理数.3. 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:其中 于是得到随机变量的概率分布如下:我们称这样的随机变量服从二项分布,记作B(np),其中n,p为参数,并记.二项分布的判断与应用.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
7、不满足此两条件,随机变量就不服从二项分布.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:“”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,事A不发生记为,那么.根据相互独立事件的概率乘法分式:于是得到随机变量的概率分布列.123kq qp 我们称服从几何分布,并记,其中5. 超几何分布:一批产品共有N件,其中有M(MN)件次品,今抽取件,则其中的次品数是一离散型随机变量,分布列为.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
8、时,则k的范围可以写为k=0,1,n.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(1na+b),则次品数的分布列为.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,其中次品数服从超几何分布.若放回式抽取,则其中次品数的分布列可如下求得:把个产品编号,则抽取n次共有个可能结果,等可能:含个结果,故,即.我们先为k个次品选定位置,共种选法;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,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.三、数学期望与方差.1. 期望的含义:一
9、般地,若离散型随机变量的概率分布为则称为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. 随机变量的数学期望:当时,即常数的数学期望就是这个常数本身.当时,即随机变量与常数之和的期望等于的期望与这个常数的和.当时,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.qp单点分布:其分布列为:. 两点分布:,其分布列为:(p + q = 1)二项分布: 其分布列为.(P为发生的概率)几何分布: 其分布列为.(P为发生的概率)3.方差、标准差的定义:当已知随机变量的分布列为时,则称为的方差. 显然,故为的根方差或标准差.随机变量的方差与标准差都
10、反映了随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度.越小,稳定性越高,波动越小.4.方差的性质.随机变量的方差.(a、b均为常数) 其分布列为 其分布列为: 5. 期望与方差的关系.如果和都存在,则设和是互相独立的两个随机变量,则期望与方差的转化: (因为为一常数).四、正态分布.(基本不列入考试范围)1.密度曲线与密度函数:对于连续型随机变量,位于x轴上方,落在任一区间内的概率等于它与x轴.直线与直线所围成的曲边梯形的面积(如图阴影部分)的曲线叫的密度曲线,以其作为图像的函数叫做的密度函数,由于“”是必然事件,故密度曲线与x轴所夹部分面积等于1.2. 正态分布与正态曲线:如果随机变量的概率密度
11、为:. (为常数,且),称服从参数为的正态分布,用表示.的表达式可简记为,它的密度曲线简称为正态曲线.正态分布的期望与方差:若,则的期望与方差分别为:.正态曲线的性质.曲线在x轴上方,与x轴不相交.曲线关于直线对称.当时曲线处于最高点,当x向左、向右远离时,曲线不断地降低,呈现出“中间高、两边低”的钟形曲线.当时,曲线上升;当时,曲线下降,并且当曲线向左、向右两边无限延伸时,以x轴为渐近线,向x轴无限的靠近.当一定时,曲线的形状由确定,越大,曲线越“矮胖”.表示总体的分布越分散;越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中.3. 标准正态分布:如果随机变量的概率函数为,则称服从标准正态分布. 即有,求出,而P(ab)的计算则是.当标准正态分布的的X取0时,有当的X取大于0的数时,有.比如则必然小于0,如图. 正态分布与标准正态分布间的关系:若则的分布函数通常用表示,且有. 4.“3”原则.假设检验是就正态总体而言的,进行假设检验可归结为如下三步:提出统计假设,统计假设里的变量服从正态分布.确定一次试验中的取值是否落入范围.做出判断:如果,接受统计假设. 如果,由于这是小概率事件,就拒绝统计假设.“3”原则的应用:若随机变量服从正态分布则 落在内的概率为99.7 亦即落在之外的概率为0.3,此为小概率事件,如果此事件发生了,就说明此种产品不合格(即不服从正态分布).- 6 -
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