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第二章概率總結(jié)知識(shí)結(jié)構(gòu)連續(xù)性隨機(jī)變量數(shù)學(xué)盼望方差二項(xiàng)分布正態(tài)分布事件的獨(dú)立性條件概率離散型隨機(jī)變量的數(shù)字特性隨機(jī)變量離散型隨機(jī)變量超幾何分布連續(xù)性隨機(jī)變量數(shù)學(xué)盼望方差二項(xiàng)分布正態(tài)分布事件的獨(dú)立性條件概率離散型隨機(jī)變量的數(shù)字特性隨機(jī)變量離散型隨機(jī)變量超幾何分布知識(shí)點(diǎn)1.隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的特點(diǎn):①實(shí)驗(yàn)可以在相同的情形下反復(fù)進(jìn)行;②實(shí)驗(yàn)的所有也許結(jié)果是明確可知的,并且不止一個(gè)③每次實(shí)驗(yàn)總是恰好出現(xiàn)這些結(jié)果中的一個(gè),但在一次實(shí)驗(yàn)之前卻不能肯定這次實(shí)驗(yàn)會(huì)出現(xiàn)哪一個(gè)結(jié)果.2.分類隨機(jī)變量(假如隨機(jī)實(shí)驗(yàn)也許出現(xiàn)的結(jié)果可以用一個(gè)變量X來(lái)表達(dá),并且X是隨著實(shí)驗(yàn)的結(jié)果的不同而變化,那么這樣的變量叫做隨機(jī)變量.隨機(jī)變量常用大寫字母X、Y等或希臘字母ξ、η等表達(dá)。)離散型隨機(jī)變量在上面的射擊、產(chǎn)品檢查等例子中,對(duì)于隨機(jī)變量X也許取的值,我們可以按一定順序一一列出,這樣的隨機(jī)變量叫做離散型隨機(jī)變量.連續(xù)型隨機(jī)變量對(duì)于隨機(jī)變量也許取的值,可以取某一區(qū)間內(nèi)的一切值,這樣的變量就叫做連續(xù)型隨機(jī)變量.連續(xù)型隨機(jī)變量的結(jié)果不可以一一列出.3.離散型隨機(jī)變量的分布列一般的,設(shè)離散型隨機(jī)變量X也許取的值為x1,x2,,xi,,xnX取每一個(gè)值xi(i=1,2,)的概率P(ξ=xi)=Pi,則稱表為離散型隨機(jī)變量X的概率分布,簡(jiǎn)稱分布列性質(zhì):①pi≥0,i=1,2,…;②p1+p2+…+pn=1.③一般地,離散型隨機(jī)變量在某一范圍內(nèi)取值的概率等于它取這個(gè)范圍內(nèi)各個(gè)值的概率之和。求離散型隨機(jī)變量分布列的解題環(huán)節(jié)例題:籃球運(yùn)動(dòng)員在比賽中每次罰球命中得1分,不中得0分,已知某運(yùn)動(dòng)員罰球命中的概率為0.7,求他罰球一次的得分的分布列.解:用隨機(jī)變量X表達(dá)“每次罰球得的分值”設(shè)離散型隨機(jī)變量,依題可知,X也許的取值為:1,0設(shè)離散型隨機(jī)變量且P(X=1)=0.7,P(X=0)=0.3交代題中所隱含的信息交代題中所隱含的信息因此所求分布列為:答題即寫出分布列答題即寫出分布列引出二二點(diǎn)分布假如隨機(jī)變量X的分布列為:其中0<p<1,q=1-p,則稱離散型隨機(jī)變量X服從參數(shù)p的二點(diǎn)分布二點(diǎn)分布的應(yīng)用:如抽取彩票是否中獎(jiǎng)問(wèn)題、新生嬰兒的性別問(wèn)題等.超幾何分布一般地,設(shè)總數(shù)為N件的兩類物品,其中一類有M件,從所有物品中任取n(n≤N)件,這n件中所含這類物品件數(shù)X是一個(gè)離散型隨機(jī)變量,則它取值為k時(shí)的概率為,其中,且則稱隨機(jī)變量X的分布列為超幾何分布列,且稱隨機(jī)變量X服從參數(shù)N、M、n的超幾何分布注意:(1)超幾何分布的模型是不放回抽樣;(2)超幾何分布中的參數(shù)是N、M、n,其意義分別是總體中的個(gè)體總數(shù)、N中一類的總數(shù)、樣本容量解題環(huán)節(jié):例題、在某年級(jí)的聯(lián)歡會(huì)上設(shè)計(jì)了一個(gè)摸獎(jiǎng)游戲,在一個(gè)口袋中裝有10個(gè)紅球和20個(gè)白球,這些球除顏色外完全相同.游戲者一次從中摸出5個(gè)球.至少摸到3個(gè)紅球就中獎(jiǎng),求中獎(jiǎng)的概率解:設(shè)摸出紅球的個(gè)數(shù)為X,則X服從超幾何分布,其中舍隨機(jī)變量且交代其服從NMn的超幾何分布舍隨機(jī)變量且交代其服從NMn的超幾何分布X也許的取值為0,1,2,3,4,5.寫出x也許的取值寫出x也許的取值由題目可知,至少摸到3個(gè)紅球的概率為≈0.191運(yùn)用公式解題運(yùn)用公式解題答:中獎(jiǎng)概率為0.191.答題答題條件概率定義:對(duì)任意事件A和事件B,在已知事件A發(fā)生的條件下事件B發(fā)生的概率,叫做條件概率.記作P(B|A),讀作A發(fā)生的條件下B的概率事件的交(積):由事件A和事件B同時(shí)發(fā)生所構(gòu)成的事件D,稱為事件A與事件B的交(或積).記作D=A∩B或D=AB條件概率計(jì)算公式:P(B|A)相稱于把A看作新的基本領(lǐng)件空間,求A∩B發(fā)生的概率:公式推導(dǎo)過(guò)程公式推導(dǎo)過(guò)程解題環(huán)節(jié):例題、10個(gè)產(chǎn)品中有7個(gè)正品、3個(gè)次品,從中不放回地抽取兩個(gè),已知第一個(gè)取到次品,求第二個(gè)又取到次品的概率.解:設(shè)A={第一個(gè)取到次品},B={第二個(gè)取到次品},設(shè)事件設(shè)事件由題意計(jì)算出P(AB)由題意計(jì)算出P(AB)和P(A)或者P(B|A)和P(A)所以,P(B|A)=P(AB)/P(A)=2/9根據(jù)條件概率共識(shí)計(jì)算根據(jù)條件概率共識(shí)計(jì)算答:第二個(gè)又取到次品的概率為2/9.答題答題互相獨(dú)立事件定義:事件A(或B)是否發(fā)生對(duì)事件B(或A)發(fā)生的概率沒(méi)有影響,這樣的兩個(gè)事件叫做互相獨(dú)立事件說(shuō)明說(shuō)明(1)判斷兩事件A、B是否為互相獨(dú)立事件,關(guān)鍵是看A(或B)發(fā)生與否對(duì)B(或A)發(fā)生的概率是否影響,若兩種狀況下概率不變,則為互相獨(dú)立.(2)互斥事件是指不也許同時(shí)發(fā)生的兩個(gè)事件;互相獨(dú)立事件是指一事件的發(fā)生與否對(duì)另一事件發(fā)生的概率沒(méi)影響.(3)假如A、B是互相獨(dú)立事件,則A的補(bǔ)集與B的補(bǔ)集、A與B的補(bǔ)集、A的補(bǔ)集與B也都互相獨(dú)立.說(shuō)明(1)使用時(shí),注意使用的前提條件;說(shuō)明(1)使用時(shí),注意使用的前提條件;(2)此公式可作為判斷事件是否互相獨(dú)立的理論依據(jù),即P(A·B)=P(A)·P(B)是A、B互相獨(dú)立的充要條件.2.互相獨(dú)立事件同時(shí)發(fā)生的概率公式兩個(gè)互相獨(dú)立事件同時(shí)發(fā)生的概率,等于每個(gè)事件發(fā)生的概率的積。則有假如事件A1,A2,…An互相獨(dú)立,那么這n個(gè)事件同時(shí)發(fā)生的概率,等于每個(gè)事件發(fā)生的概率的積。即:P(A1·A2·…·An)=P(A1)·P(A2)·…·P(An)則稱A,B互相獨(dú)立3.兩事件是否互為獨(dú)立事件的判斷與證明則稱A,B互相獨(dú)立解題環(huán)節(jié)例題、一袋中有2個(gè)白球,2個(gè)黑球,做一次不放回抽樣實(shí)驗(yàn),從袋中連取2個(gè)球,觀測(cè)球的顏色情況,記“第一個(gè)取出的是白球”為事件A,“第二個(gè)取出的是白球”為事件B,試問(wèn)A與B是不是互相獨(dú)立事件?答:不是,由于件A發(fā)生時(shí)(即第一個(gè)取到白球),事件B的概率P(B)=1/3,而當(dāng)事件A不發(fā)生時(shí)(即第一個(gè)取到的是黑球),事件B發(fā)生的概率P(B)=2/3,也就是說(shuō),事件A發(fā)生與否影響到事件B發(fā)生的概率,所以A與B不是互相獨(dú)立事件。證明:由題可知,P(B|A)=1/3,P(B|A的補(bǔ)集)=2/3由于P(B|A)≠P(B|A的補(bǔ)集)所以A與B不是互相獨(dú)立事件獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)1.定義:在同等條件下進(jìn)行的,各次之間互相獨(dú)立的一種實(shí)驗(yàn)2.說(shuō)明:①這種實(shí)驗(yàn)中,每一次實(shí)驗(yàn)只有兩種結(jié)果,即某事件要么發(fā)生,要么不發(fā)生,并且任何一次實(shí)驗(yàn)中發(fā)生的概率都是同樣的②每次實(shí)驗(yàn)是在同樣條件下進(jìn)行;③每次實(shí)驗(yàn)間又是互相獨(dú)立的,互不影響.前提二項(xiàng)分布引入:一般地,假如在1次實(shí)驗(yàn)中某事件A發(fā)生的概率是P,那么在n次獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)中這個(gè)事件恰好發(fā)生k次的概率是P()Pn(k)是[(1-P)+P]n的通項(xiàng)公式,所以也把上式叫做二項(xiàng)分布公式.二項(xiàng)分布定義:設(shè)在n次獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)中某個(gè)事件A發(fā)生的次數(shù),A發(fā)生次數(shù)ξ是一個(gè)隨機(jī)變量.假如在一次實(shí)驗(yàn)中某事件發(fā)生的概率是p,事件A不發(fā)生的概率為q=1-p,那么在n次獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)中(其中k=0,1,,n,q=1-p)于是可得隨機(jī)變量ξ的概率分布如下:由于恰好是二項(xiàng)展開(kāi)式中的第k+1項(xiàng),所以,稱這樣的隨機(jī)變量ξ服從二項(xiàng)分布,記作ξ~B(n,p),其中n,p為參數(shù),并記:解題環(huán)節(jié)例題、某廠生產(chǎn)電子元件,其產(chǎn)品的次品率為5%.現(xiàn)從一批產(chǎn)品中任意地連續(xù)取出2件,寫出其中次品數(shù)ξ的概率分布.解:依題意,隨機(jī)變量ξ~B(2,5%).∴P(ξ=0)=(95%)2=0.9025,P(ξ=1)=(5%)(95%)=0.095,P(ξ=2)=(5%)2=0.0025.因此,次品數(shù)ξ的概率分布是
ξ
0
ξ
0
1
2
P
0.9025
0.095
0.0025幾何分布定義:在獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)中,某事件A第一次發(fā)生時(shí)所作的實(shí)驗(yàn)次數(shù)ξ也是一個(gè)取值為正整數(shù)的隨機(jī)變量?!唉?k”表達(dá)在第k次獨(dú)立反復(fù)實(shí)驗(yàn)時(shí)事件A第一次發(fā)生。假如把第k次實(shí)驗(yàn)時(shí)事件A發(fā)生記為Ak,p(Ak)=p,事件A不發(fā)生記為,P()=q(q=1-p),那么(k=0,1,2…,q=1-p.)于是得到隨機(jī)變量ξ的概率分布如下:ξ1ξ123…k…
Pppqpq2…pqk-1…稱ξ服從幾何分布,并記g(k,p)=p·qk-1離散型隨機(jī)變量的盼望和方差一般地,若離散型隨機(jī)變量ξ的概率分布為則稱Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…為ξ的數(shù)學(xué)盼望或平均數(shù)、均值,數(shù)學(xué)盼望又簡(jiǎn)稱為盼望.是離散型隨機(jī)變量說(shuō)明:(1)數(shù)學(xué)盼望的一個(gè)特性數(shù),它反映了離散型隨機(jī)變量取值的平均水平(2)一般地,在有限取值離散型隨機(jī)變量ξ的概率分布中,令p1=p2=…=pn,則有p1=p2=…=pn=,Eξ=(x1+x2+…+xn),所以ξ的數(shù)學(xué)盼望又稱為平均數(shù)、均值=E(ξ-E=E(ξ-Eξ)2=Eξ2—(Eξ)2Dξ=(x1-Eξ)2·P1+(x2-Eξ)2·P2+…+(xn-Eξ)2·Pn+…叫隨機(jī)變量ξ的均方差,簡(jiǎn)稱方差。說(shuō)明:①、Dξ的算術(shù)平方根√Dξ——隨機(jī)變量ξ的標(biāo)準(zhǔn)差,記作σξ;②、標(biāo)準(zhǔn)差與隨機(jī)變量的單位相同;③、隨機(jī)變量的方差與標(biāo)準(zhǔn)差都反映了隨機(jī)變量取值的穩(wěn)定與波動(dòng),集中與分散的限度。集中分布的盼望與方差一覽盼望方差兩點(diǎn)分布Eξ=pDξ=pq,q=1-p超幾何分布D(X)=np(1-p)*(N-n)/(N-1)不規(guī)定二項(xiàng)分布ξ~B(n,p)Eξ=npDξ=qEξ=npq,q=1-p幾何分布p(ξ=k)=g(k,p)1/p正態(tài)分布連續(xù)型隨機(jī)變量若數(shù)據(jù)無(wú)限增多且組距無(wú)限縮小,那么頻率分布直方圖的頂邊縮小乃至形成一條光滑的曲線,我們稱此曲線為概率密度曲線.頻率
組距概率密度曲線頻率
組距概率密度曲線總體在區(qū)間內(nèi)取值的概率總體在區(qū)間內(nèi)取值的概率產(chǎn)品尺寸(mm)概率密度曲線的形狀特性ab:中間高,兩頭低產(chǎn)品尺寸(mm)ab正態(tài)分布若概率密度曲線就是或近似地是函數(shù)的圖像,其中解析式中的實(shí)數(shù)、是參數(shù),分別表達(dá)總體的平均數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)差.則其分布叫正態(tài)分布,記作f(x)的圖象稱為正態(tài)曲線基本性質(zhì):①曲線在x軸的上方,與x軸不相交.②曲線關(guān)于直線x=對(duì)稱,且在x=時(shí)位于最
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