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基于高考試題的復(fù)習(xí)資料精準(zhǔn)把握高考方向PAGEPAGE6九、計(jì)數(shù)原理與古典概率(三)古典概率一、高考考什么?[考試說明]4.了解事件、互斥事件、對立事件及獨(dú)立事件的概念。了解概率和頻率的概念。了解古典概型,會(huì)計(jì)算古典概型中事件的概率。7.了解取有限個(gè)值的離散型隨機(jī)變量及其分布列的概念,了解兩點(diǎn)分布,了解獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的模型及二項(xiàng)分布。8.了解離散型隨機(jī)變量均值、方差的概念。[知識(shí)梳理]古典概型1.隨機(jī)事件的概率:,其中當(dāng)時(shí)稱為必然事件;當(dāng)時(shí)稱為不可能事件;2.等可能事件的概率(古典概型):P(A)=。理解這里m、n的意義。3.互斥事件:A、B互斥,即事件A、B不可能同時(shí)發(fā)生。計(jì)算公式:P(A+B)=P(A)+P(B)。4.對立事件:A、B對立,即事件A、B不可能同時(shí)發(fā)生,但A、B中必然有一個(gè)發(fā)生。計(jì)算公式是:P(A)+P(B)=1;P()=1-P(A);(二)分布列1.分布列:設(shè)離散型隨機(jī)變量ξ可能取得值為x1,x2,…,x3,…,ξ取每一個(gè)值xi(i=1,2,…)的概率為,則稱表為隨機(jī)變量ξ的概率分布,簡稱ξ的分布列ξx1x2…xi…PP1P2…Pi…2.分布列的兩個(gè)性質(zhì):任何隨機(jī)事件發(fā)生的概率都滿足:。由此你可以得出離散型隨機(jī)變量的分布列都具有下面兩個(gè)性質(zhì):(1);(2).對于離散型隨機(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)值的概率的和,即3.數(shù)學(xué)期望:數(shù)學(xué)期望的性質(zhì):.4.方差:5.標(biāo)準(zhǔn)差:=.6.方差的性質(zhì):;7.二項(xiàng)分布:在一次隨機(jī)試驗(yàn)中,某事件可能發(fā)生也可能不發(fā)生,在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中這個(gè)事件發(fā)生的次數(shù)ξ是一個(gè)隨機(jī)變量.如果在一次試驗(yàn)中某事件發(fā)生的概率是P,那么在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中這個(gè)事件恰好發(fā)生k次的概率是,(k=0,1,2,…,n,).于是得到隨機(jī)變量ξ的概率分布如下:ξ01…k…nP……稱這樣的隨機(jī)變量ξ服從二項(xiàng)分布,記作ξ~B(n,p),且;.8.兩點(diǎn)分布列:隨機(jī)變量X的分布列是:ξ01P像上面這樣的分布列稱為兩點(diǎn)分布列.[全面解讀]古典概型這一模塊內(nèi)容分兩個(gè)部分,一個(gè)是古典概型,一個(gè)是離散型隨機(jī)變量的概率分布。古典概型的問題基本是數(shù)個(gè)數(shù),它本質(zhì)是排列組合問題,分布列問題主要應(yīng)掌握期望與方差的公式,對二項(xiàng)分布問題應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注。[難度系數(shù)]★★☆☆☆二、高考怎么考?[原題解析][2006年](15)隨機(jī)變量的分布列如下:其中成等差數(shù)列,若,則的值是.[2011](9)有5本不同的書,其中語文書2本,數(shù)學(xué)書2本,物理書1本。若將其隨機(jī)地并排擺放在書架的同一層上,則同一科目的書都不相鄰的概率是()A.B.C.D.5(15)某畢業(yè)生參加人才招聘會(huì),分別向甲、乙、丙三個(gè)公司投遞了個(gè)人簡歷,假定該畢業(yè)生得到甲公司面試的概率為,得到乙、丙公司面試的概率均為,且三個(gè)公司是7.已知.隨機(jī)變量ξ的分布列如下:()A.E(ξ)增大,D(ξ)增大B.E(ξ)減小,D(ξ)增大C.E(ξ)增大,D(ξ)減小D.E(ξ)減小,D(ξ)減小8.已知隨機(jī)變量滿足,,,若,則()A.隨著的增大而增大,隨著的增大而增大B.隨著的增大而減小,隨著的增大而增大C.隨著的增大而減小,隨著的增大而減小D.隨著的增大而增大,隨著的增大而減小9.隨機(jī)變量的分布列如下:-101若,則的值是()A.B.C.D.古典概率解答部分:[2006年](15)[2011年](9)B(15)[2015年](04)(2)[2016年](04)(2)[2017年](8)A附:文科試題[2005年](6)A[2007年](8)D[2009年](17)[2010年](17)[2011年](8)D[2012年](12)[2013年](12)[2014年](14)不妨猜猜題A組1.
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