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文檔簡介
7.4.2超幾何分布1.二項分布:
一般地,在n重伯努利試驗中,設(shè)每次試驗中事件A發(fā)生的概率為p(0<p<1),用X表示事件A發(fā)生的次數(shù),則X的分布列為:
如果隨機變量X的分布列具有上式的形式,則稱隨機變量X服從二項分布,記作X~B(n,p)若X~B(n,p),則有2.二項分布的均值與方差:
溫故知新:問題引入
新知探索
234一般地,假設(shè)一批產(chǎn)品共有N件,其中有M件次品.從N件產(chǎn)品中隨機抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件產(chǎn)品中的次品數(shù),則X的分布列為超幾何分布:其中n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,
m=max{0,n-N+M},
r=min{n,M}.如果隨機變量X的分布列具有上式的形式,那么稱隨機變量X服從超幾何分布.概念形成注意:(1)“由較明顯的兩部分組成”:
如“男生、女生”,“正品、次品”;(2)注意分布列的表達(dá)式中,各個字母的含義及隨機變量的取值范圍.N—總體中的個體總數(shù)M—總體中的特殊個體總數(shù)(如次品總數(shù))n—樣本容量k—樣本中的特殊個體數(shù)(如次品數(shù))
例4從50名學(xué)生中隨機選出5名學(xué)生代表,求甲被選中的概率.
解:設(shè)X表示選出的5名數(shù)學(xué)中含甲的人數(shù)(只能取0或1),
則X服從超幾何分布,且N=50,M=1,n=5,因此甲被選中的概率為
超幾何分布與二項分布有什么不同之處與相似之處?
超幾何分布需要知道總數(shù)N,而二項分布不需要;超幾何分布是不放回抽取,而二項分布是放回抽取(獨立重復(fù));當(dāng)總數(shù)N非常大時,超幾何分布近似于二項分布.辨析概念超幾何分布二項分布試驗類型
抽樣
抽樣試驗種數(shù)有
種物品有
種結(jié)果總體個數(shù)
個
個隨機變量取值的概率利用
計算利用
計算聯(lián)系當(dāng)
時,超幾何分布
二項分布不放回放回兩兩有限無限古典概型獨立重復(fù)試驗總體N很大近似超幾何分布與二項分布的聯(lián)系與區(qū)別:
設(shè)X表示抽取10個零件中不合格品數(shù),則X服從超幾何分布,其分布列為例5:一批零件共有30個,其中有3個不合格.隨機抽取10個零件進(jìn)行檢測,求至少有1件不合格的概率.解:∴至少有1件不合格的概率為:若隨機變量X服從超幾何分布,則有2.超幾何分布的均值下面對均值進(jìn)行證明.證明:令m=max{0,n-N+M},
r=min{n,M}.
由隨機變量的定義:當(dāng)m>0時,當(dāng)m=0時,類似可以證明結(jié)論依然成立.若隨機變量X服從超幾何分布,則有
(2)分別就有放回摸球和不放回摸球,用樣本中黃球的比例估計總體中黃球的比例,求誤差不超過0.1的概率.解(2):利用統(tǒng)計軟件計算出兩個分布列的概率值(精確到0.00001),如表所示.(2)分別就有放回摸球和不放回摸球,用樣本中黃球的比例估計總體中黃球的比例,求誤差不超過0.1的概率.
(2)利用統(tǒng)計軟件可以計算出兩個分布列具體的概率值(精確到0.00001),如表所示.有放回摸球:P(|f20-0.4|≤0.1)=P(6≤X≤10)≈0.7469.不放回摸球:P(|f20-0.4|≤0.1)=P(6≤X≤10)≈0.7988.故在相同誤差限制下,采用不放回摸球估計的結(jié)果更可靠些.(2)分別就有放回摸球和不放回摸球,用樣本中黃球的比例估計總體中黃球的比例,求誤差不超過0.1的概率.
1.一箱24罐的飲料中4罐有獎券,每張獎券獎勵飲料一罐,從中任意抽取2罐,求這2罐中有獎券的概率.
設(shè)抽出的2罐中有獎券的罐數(shù)為X,則X服從超幾何分布,從而抽取2罐中有獎券的概率為:解:題型一:超幾何分布概率公式的應(yīng)用變1.交5元錢,可以參加一次摸獎,一袋中有同樣大小的球10個,其中8個標(biāo)有1元錢,2個標(biāo)有5元錢,若摸獎?wù)咧荒軓闹腥稳?個球,他所得獎勵是所抽2球的錢數(shù)之和,求抽獎人所得錢數(shù)的分布列.
解設(shè)抽獎人所得錢數(shù)為隨機變量X,則X=2,6,10.2.
從4名男生和2名女生中任選3人參加演講比賽,設(shè)隨機變量X表示所選3人中女生的人數(shù).(1)求X的分布列與均值;(2)求所選3人中至多有1名女生的概率.解:(1)由題意可知,X服從超幾何分布,所以X分布列為所得金額的均值為(2)所選3人中至多有1名女生的概率為題型二:與超幾何分布有關(guān)的分布列、期望
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