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高考復習科目:數學      高中數學總復習(十一

復習內容:高中數學第十一章-概率 第十二章-概率與統計

復習范圍:第十一章、第十二章

編寫時間:2005-5

修訂時間:總計第三次 2005-6

                                   I. 基礎知識要點           

一、概率.

1. 概率:隨機事件A的概率是頻率的穩定值,反之,頻率是概率的近似值.

2. 等可能事件的概率:如果一次試驗中可能出現的結果有年n個,且所有結果出現的可能性都相等,那么,每一個基本事件的概率都是,如果某個事件A包含的結果有m個,那么事件A的概率.

3. ①互斥事件:不可能同時發生的兩個事件叫互斥事件. 如果事件A、B互斥,那么事件A+B發生(即A、B中有一個發生)的概率,等于事件A、B分別發生的概率和,即P(A+B)=P(A)+P(B),推廣:.

②對立事件:兩個事件必有一個發生的互斥事件叫對立事件. 例如:從1~52張撲克牌中任取一張抽到“紅桃”與抽到“黑桃”互為互斥事件,因為其中一個不可能同時發生,但又不能保證其中一個必然發生,故不是對立事件.而抽到“紅色牌”與抽到黑色牌“互為對立事件,因為其中一個必發生.

注意:i.對立事件的概率和等于1:.

ii.互為對立的兩個事件一定互斥,但互斥不一定是對立事件.

③相互獨立事件:事件A(或B)是否發生對事件B(或A)發生的概率沒有影響.這樣的兩個事件叫做相互獨立事件. 如果兩個相互獨立事件同時發生的概率,等于每個事件發生的概率的積,即P(A?B)=P(A)?P(B). 由此,當兩個事件同時發生的概率P(AB)等于這兩個事件發生概率之和,這時我們也可稱這兩個事件為獨立事件.例如:從一副撲克牌(52張)中任抽一張設A:“抽到老K”;B:“抽到紅牌”則 A應與B互為獨立事件[看上去A與B有關系很有可能不是獨立事件,但.又事件AB表示“既抽到老K對抽到紅牌”即“抽到紅桃老K或方塊老K”有,因此有.

推廣:若事件相互獨立,則.

注意:i. 一般地,如果事件A與B相互獨立,那么A 與與B,也都相互獨立.

ii. 必然事件與任何事件都是相互獨立的.

iii. 獨立事件是對任意多個事件來講,而互斥事件是對同一實驗來講的多個事件,且這多個事件不能同時發生,故這些事件相互之間必然影響,因此互斥事件一定不是獨立事件.

④獨立重復試驗:若n次重復試驗中,每次試驗結果的概率都不依賴于其他各次試驗的結果,則稱這n次試驗是獨立的. 如果在一次試驗中某事件發生的概率為P,那么在n次獨立重復試驗中這個事件恰好發生k次的概率:.

4. 對任何兩個事件都有

二、隨機變量.

1. 隨機試驗的結構應該是不確定的.試驗如果滿足下述條件:

①試驗可以在相同的情形下重復進行;②試驗的所有可能結果是明確可知的,并且不止一個;③每次試驗總是恰好出現這些結果中的一個,但在一次試驗之前卻不能肯定這次試驗會出現哪一個結果.

它就被稱為一個隨機試驗.

2. 離散型隨機變量:如果對于隨機變量可能取的值,可以按一定次序一一列出,這樣的隨機變量叫做離散型隨機變量.若ξ是一個隨機變量,a,b是常數.則也是一個隨機變量.一般地,若ξ是隨機變量,是連續函數或單調函數,則也是隨機變量.也就是說,隨機變量的某些函數也是隨機變量.

設離散型隨機變量ξ可能取的值為:

ξ取每一個值的概率,則表稱為隨機變量ξ的概率分布,簡稱ξ的分布列.

P

有性質①;  ②.

注意:若隨機變量可以取某一區間內的一切值,這樣的變量叫做連續型隨機變量.例如:可以取0~5之間的一切數,包括整數、小數、無理數.

3. ⑴二項分布:如果在一次試驗中某事件發生的概率是P,那么在n次獨立重復試驗中這個事件恰好發生k次的概率是:[其中

于是得到隨機變量ξ的概率分布如下:我們稱這樣的隨機變量ξ服從二項分布,記作~B(n?p),其中n,p為參數,并記.

⑵二項分布的判斷與應用.

①二項分布,實際是對n次獨立重復試驗.關鍵是看某一事件是否是進行n次獨立重復,且每次試驗只有兩種結果,如果不滿足此兩條件,隨機變量就不服從二項分布.

②當隨機變量的總體很大且抽取的樣本容量相對于總體來說又比較小,而每次抽取時又只有兩種試驗結果,此時可以把它看作獨立重復試驗,利用二項分布求其分布列.

4. 幾何分布:“”表示在第k次獨立重復試驗時,事件第一次發生,如果把k次試驗時事件A發生記為,事A不發生記為,那么.根據相互獨立事件的概率乘法分式:于是得到隨機變量ξ的概率分布列.

1

2

3

k

P

q

qp

我們稱ξ服從幾何分布,并記,其中

5. ⑴超幾何分布:一批產品共有N件,其中有M(M<N)件次品,今抽取件,則其中的次品數ξ是一離散型隨機變量,分布列為.〔分子是從M件次品中取k件,從N-M件正品中取n-k件的取法數,如果規定,則k的范圍可以寫為k=0,1,…,n.〕

⑵超幾何分布的另一種形式:一批產品由 a件次品、b件正品組成,今抽取n件(1≤n≤a+b),則次品數ξ的分布列為.

⑶超幾何分布與二項分布的關系.

設一批產品由a件次品、b件正品組成,不放回抽取n件時,其中次品數ξ服從超幾何分布.若放回式抽取,則其中次品數的分布列可如下求得:把個產品編號,則抽取n次共有個可能結果,等可能:個結果,故,即.[我們先為k個次品選定位置,共種選法;然后每個次品位置有a種選法,每個正品位置有b種選法] 可以證明:當產品總數很大而抽取個數不多時,,因此二項分布可作為超幾何分布的近似,無放回抽樣可近似看作放回抽樣.

三、數學期望與方差.

1. 期望的含義:一般地,若離散型隨機變量ξ的概率分布為

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P

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則稱為ξ的數學期望或平均數、均值.數學期望又簡稱期望.數學期望反映了離散型隨機變量取值的平均水平.

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2. ⑴隨機變量的數學期望:

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①當時,,即常數的數學期望就是這個常數本身.

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②當時,,即隨機變量ξ與常數之和的期望等于ξ的期望與這個常數的和.

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③當時,,即常數與隨機變量乘積的期望等于這個常數與隨機變量期望的乘積.

ξ

0

1

P

q

p

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⑵單點分布:其分布列為:.

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⑶兩點分布:,其分布列為:(p + q = 1)

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⑷二項分布: 其分布列為.(P為發生的概率)

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⑸幾何分布:  其分布列為.(P為發生的概率)

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3.方差、標準差的定義:當已知隨機變量ξ的分布列為時,則稱為ξ的方差. 顯然,故為ξ的根方差或標準差.隨機變量ξ的方差與標準差都反映了隨機變量ξ取值的穩定與波動,集中與離散的程度.越小,穩定性越高,波動越小.

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4.方差的性質.

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⑴隨機變量的方差.(a、b均為常數)

ξ

0

1

P

q

p

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⑵單點分布: 其分布列為

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⑶兩點分布: 其分布列為:(p + q = 1)

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⑷二項分布:

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⑸幾何分布:  

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5. 期望與方差的關系.

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⑴如果都存在,則

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⑵設ξ和是互相獨立的兩個隨機變量,則

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⑶期望與方差的轉化:    ⑷(因為為一常數).

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四、正態分布.(基本不列入考試范圍)

1.密度曲線與密度函數:對于連續型隨機變量ξ,位于x軸上方,ξ落在任一區間內的概率等于它與x軸.直線與直線所圍成的曲邊梯形的面積

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(如圖陰影部分)的曲線叫ξ的密度曲線,以其作為

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圖像的函數叫做ξ的密度函數,由于“

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是必然事件,故密度曲線與x軸所夾部分面積等于1.

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2. ⑴正態分布與正態曲線:如果隨機變量ξ的概率密度為:. (為常數,且),稱ξ服從參數為的正態分布,用表示.的表達式可簡記為,它的密度曲線簡稱為正態曲線.

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⑵正態分布的期望與方差:若,則ξ的期望與方差分別為:.

⑶正態曲線的性質.

①曲線在x軸上方,與x軸不相交.

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②曲線關于直線對稱.

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③當時曲線處于最高點,當x向左、向右遠離時,曲線不斷地降低,呈現出“中間高、兩邊低”的鐘形曲線.

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④當時,曲線上升;當時,曲線下降,并且當曲線向左、向右兩邊無限延伸時,以x軸為漸近線,向x軸無限的靠近.

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⑤當一定時,曲線的形狀由確定,越大,曲線越“矮胖”.表示總體的分布越分散;越小,曲線越“瘦高”,表示總體的分布越集中.

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3. ⑴標準正態分布:如果隨機變量ξ的概率函數為,則稱ξ服從標準正態分布. 即求出,而P(a<≤b)的計算則是.

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注意:當標準正態分布的的X取0時,有的X取大于0的數時,有.比如必然小于0,如圖. 

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⑵正態分布與標準正態分布間的關系:若則ξ的分布函數通

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常用表示,且有.

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4.⑴“3”原則.

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假設檢驗是就正態總體而言的,進行假設檢驗可歸結為如下三步:①提出統計假設,統計假設里的變量服從正態分布.②確定一次試驗中的取值是否落入范圍.③做出判斷:如果,接受統計假設. 如果,由于這是小概率事件,就拒絕統計假設.

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⑵“3”原則的應用:若隨機變量ξ服從正態分布則 ξ落在內的概率為99.7% 亦即落在之外的概率為0.3%,此為小概率事件,如果此事件發生了,就說明此種產品不合格(即ξ不服從正態分布).

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