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專題六隨機(jī)變量及其分布列、統(tǒng)計(jì)案例一、題之源:課本基礎(chǔ)知識(shí)1.離散型隨機(jī)變量隨著試驗(yàn)結(jié)果變化而變化的變量稱為隨機(jī)變量,常用字母X,Y,ξ,η,…表示.所有取值可以一一列出的隨機(jī)變量,稱為離散型隨機(jī)變量.2.離散型隨機(jī)變量的分布列及其性質(zhì)(1)一般地,若離散型隨機(jī)變量X可能取的不同值為x1,x2,…,xi,…,xn,X取每一個(gè)值xi(i=1,2,…,n)的概率P(X=xi)=pi,則表Xx1x2…xi…xnPp1p2…pi…pn稱為離散型隨機(jī)變量X的概率分布列,簡(jiǎn)稱為X的分布列,有時(shí)為了表達(dá)簡(jiǎn)單,也用等式P(X=xi)=pi,i=1,2,…,n表示X的分布列.(2)離散型隨機(jī)變量的分布列的性質(zhì)①pi≥0(i=1,2,…,n);②eq\o(∑,\s\up6(n),\s\do4(i=1))pi=1.3.常見離散型隨機(jī)變量的分布列(1)兩點(diǎn)分布:若隨機(jī)變量X服從兩點(diǎn)分布,則其分布列為X01P1-pp其中p=P(X=1)稱為成功概率.(2)超幾何分布在含有M件次品的N件產(chǎn)品中,任取n件,其中恰有X件次品,則事件{X=k}發(fā)生的概率為P(X=k)=eq\f(Ceq\o\al(k,M)Ceq\o\al(n-k,N-M),Ceq\o\al(n,N)),k=0,1,2,…,m,其中m=min{M,n},且n≤N,M≤N,n,M,N∈N*,稱分布列為超幾何分布列.X01…mPeq\f(Ceq\o\al(0,M)Ceq\o\al(n-0,N-M),Ceq\o\al(n,N))eq\f(Ceq\o\al(1,M)Ceq\o\al(n-1,N-M),Ceq\o\al(n,N))…eq\f(Ceq\o\al(m,M)Ceq\o\al(n-m,N-M),Ceq\o\al(n,N))4.條件概率條件概率的定義條件概率的性質(zhì)設(shè)A、B為兩個(gè)事件,且P(A)>0,稱P(B|A)=eq\f(P(AB),P(A))為在事件A發(fā)生的條件下,事件B發(fā)生的條件概率(1)0≤P(B|A)≤1(2)如果B和C是兩個(gè)互斥事件,則P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A).5.事件的相互獨(dú)立性(1)定義:設(shè)A,B為兩個(gè)事件,如果P(AB)=P(A)P(B),則稱事件A與事件B相互獨(dú)立.(2)性質(zhì):①若事件A與B相互獨(dú)立,則P(B|A)=P(B),P(A|B)=P(A),P(AB)=P(A)P(B).②如果事件A與B相互獨(dú)立,那么A與eq\o(B,\s\up6(-)),eq\o(A,\s\up6(-))與B,eq\o(A,\s\up6(-))與eq\o(B,\s\up6(-))也相互獨(dú)立.6.獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)與二項(xiàng)分布獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)二項(xiàng)分布定義在相同條件下重復(fù)做的n次試驗(yàn)稱為n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,用X表示事件A發(fā)生的次數(shù),設(shè)每次試驗(yàn)中事件A發(fā)生的概率是p,此時(shí)稱隨機(jī)變量X服從二項(xiàng)分布,記作X~B(n,p),并稱p為成功概率計(jì)算公式用Ai(i=1,2,…,n)表示第i次試驗(yàn)結(jié)果,則P(A1A2A3…An)=P(A1)P(A2)…P(An)在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,事件A恰好發(fā)生k次的概率為P(X=k)=Ceq\o\al(k,n)pk(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n)7.離散型隨機(jī)變量的均值與方差若離散型隨機(jī)變量X的分布列為Xx1x2…xi…xnPp1p2…pi…pn(1)均值:稱E(X)=x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn為隨機(jī)變量X的均值或數(shù)學(xué)期望,它反映了離散型隨機(jī)變量取值的平均水平.(2)D(X)=eq\o(∑,\s\up6(n),\s\do4(i=1))(xi-E(X))2pi為隨機(jī)變量X的方差,它刻畫了隨機(jī)變量X與其均值E(X)的平均偏離程度,其算術(shù)平方根eq\r(D(X))為隨機(jī)變量X的標(biāo)準(zhǔn)差.8.均值與方差的性質(zhì)eq\b\lc\(\a\vs4\al\co1((1)E(aX+b)=aE(X)+b,(2)D(aX+b)=a2D(X)))(a,b為常數(shù)).9.兩點(diǎn)分布與二項(xiàng)分布的均值、方差XX服從兩點(diǎn)分布X~B(n,p)E(X)p(p為成功概率)npD(X)p(1-p)np(1-p)10.正態(tài)曲線的特點(diǎn)(1)曲線位于x軸上方,與x軸不相交;(2)曲線是單峰的,它關(guān)于直線x=μ對(duì)稱;(3)曲線在x=μ處達(dá)到峰值eq\f(1,σ\r(2π));(4)曲線與x軸之間的面積為1;(5)當(dāng)σ一定時(shí),曲線隨著μ的變化而沿x軸平移;(6)當(dāng)μ一定時(shí),曲線的形狀由σ確定.σ越小,曲線越“瘦高”,表示總體的分布越集中;σ越大,曲線越“矮胖”,表示總體的分布越分散.11.變量間的相關(guān)關(guān)系(1)常見的兩變量之間的關(guān)系有兩類:一類是函數(shù)關(guān)系,另一類是相關(guān)關(guān)系;與函數(shù)關(guān)系不同,相關(guān)關(guān)系是一種非確定性關(guān)系.(2)從散點(diǎn)圖上看,點(diǎn)分布在從左下角到右上角的區(qū)域內(nèi),兩個(gè)變量的這種相關(guān)關(guān)系稱為正相關(guān),點(diǎn)分布在左上角到右下角的區(qū)域內(nèi),兩個(gè)變量的相關(guān)關(guān)系為負(fù)相關(guān).12.兩個(gè)變量的線性相關(guān)(1)從散點(diǎn)圖上看,如果這些點(diǎn)從整體上看大致分布在通過散點(diǎn)圖中心的一條直線附近,稱兩個(gè)變量之間具有線性相關(guān)關(guān)系,這條直線叫回歸直線.(2)回歸方程為eq\o(y,\s\up6(^))=eq\o(b,\s\up6(^))x+eq\o(a,\s\up6(^)),其中eq\o(b,\s\up6(^))=eq\f(eq\o(∑,\s\up6(n),\s\do4(i=1))xiyi-neq\o(x,\s\up6(-))eq\o(y,\s\up6(-)),eq\o(∑,\s\up6(n),\s\do4(i=1))xieq\s\up4(2)-neq\o(x,\s\up6(-))eq\s\up4(2)),eq\o(a,\s\up6(^))=eq\o(y,\s\up6(-))-eq\o(b,\s\up6(^))eq\o(x,\s\up6(-)).(3)通過求Q=eq\o(\s\do8(i=1),∑,\s\up6(n))(yi-bxi-a)2的最小值而得出回歸直線的方法,即求回歸直線,使得樣本數(shù)據(jù)的點(diǎn)到它的距離的平方和最小,這一方法叫做最小二乘法.(4)相關(guān)系數(shù):當(dāng)r>0時(shí),表明兩個(gè)變量正相關(guān);當(dāng)r<0時(shí),表明兩個(gè)變量負(fù)相關(guān).r的絕對(duì)值越接近于1,表明兩個(gè)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng).r的絕對(duì)值越接近于0,表明兩個(gè)變量之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系,通常|r|大于0.75時(shí),認(rèn)為兩個(gè)變量有很強(qiáng)的線性相關(guān)性.13.獨(dú)立性檢驗(yàn)假設(shè)有兩個(gè)分類變量X和Y,它們的取值分別為{x1,x2}和{y1,y2},其樣本頻數(shù)列聯(lián)表(稱為2×2列聯(lián)表)為:y1y2總計(jì)x1aba+bx2cdc+d總計(jì)a+cb+da+b+c+dK2=eq\f(n(ad-bc)2,(a+b)(a+c)(b+d)(c+d))(其中n=a+b+c+d為樣本容量).二、題之本:思想方法技巧1.求離散型隨機(jī)變量的分布列的步驟(1)明確隨機(jī)變量的所有可能取值,以及每個(gè)值所表示的意義,判斷一個(gè)變量是否為離散型隨機(jī)變量,主要看變量的值能否按一定的順序一一列出.(2)利用概率的有關(guān)知識(shí),求出隨機(jī)變量取每個(gè)值的概率.對(duì)于古典概率、互斥事件的概率、相互獨(dú)立事件同時(shí)發(fā)生的概率、n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)恰有k次發(fā)生的概率等,都要能熟練計(jì)算.(3)按規(guī)范形式寫出分布列,并用分布列的性質(zhì)驗(yàn)證.2.分布列的結(jié)構(gòu)為兩行,第一行為隨機(jī)變量X所有可能的取值,第二行是對(duì)應(yīng)于隨機(jī)變量X的值的事件發(fā)生的概率.在每一列中,上為“事件”,下為事件發(fā)生的概率,只不過“事件”是用一個(gè)反映其結(jié)果的實(shí)數(shù)表示的.每完成一列,就相當(dāng)于求一個(gè)隨機(jī)事件發(fā)生的概率.3.可用超幾何分布解決的題目涉及的背景多數(shù)是生活、生產(chǎn)實(shí)踐中的問題,且往往由明顯的兩部分組成,如產(chǎn)品中的正品和次品,盒中的白球和黑球,同學(xué)中的男生和女生等.注意弄清楚超幾何分布與二項(xiàng)分布的區(qū)別與聯(lián)系.4.“獨(dú)立”與“互斥”的區(qū)別兩事件互斥是指兩個(gè)事件不可能同時(shí)發(fā)生,兩事件相互獨(dú)立是指一個(gè)事件發(fā)生與否對(duì)另一事件發(fā)生的概率沒有影響(如有放回的抽取模型).兩事件相互獨(dú)立通常不互斥,兩事件互斥通常不獨(dú)立.5.條件概率的求法(1)利用定義,分別求出P(A),P(AB),得P(B|A)=eq\f(P(AB),P(A));(2)借助古典概型概率公式,先求事件A包含的基本事件數(shù)n(A),再在事件A發(fā)生的條件下求事件B包含的基本事件數(shù)n(AB),即P(B|A)=eq\f(n(AB),n(A)).(3)為了求一些復(fù)雜事件的條件概率,往往可以先把它分解為兩個(gè)(或若干個(gè))互斥事件的和,利用公式P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A)進(jìn)行計(jì)算,其中B,C互斥.6.對(duì)n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的理解(1)在n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,事件A恰好發(fā)生k次的概率為P(X=k)=Ceq\o\al(k,n)pk(1-p)n-k,k=0,1,2,…,n,其中p是一次試驗(yàn)中該事件發(fā)生的概率.實(shí)際上,Ceq\o\al(k,n)pk(1-p)n-k正好是二項(xiàng)式(1-p)+p]n的展開式中的第k+1項(xiàng).這也是二項(xiàng)分布名稱的由來.(2)要弄清n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中恰好發(fā)生k次的概率與第k次才發(fā)生的概率計(jì)算公式Pn(k)=Ceq\o\al(k,n)pk(1-p)n-k與Pk=(1-p)k-1p的區(qū)別.7.相互獨(dú)立事件同時(shí)發(fā)生的概率的求法(1)利用相互獨(dú)立事件的概率乘法公式直接求解;(2)正面計(jì)算較繁或難于入手時(shí),可以從其對(duì)立事件入手進(jìn)行計(jì)算.8.正確理解獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)與獨(dú)立事件間的關(guān)系獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)是指在同樣條件下可重復(fù)進(jìn)行的,各次之間相互獨(dú)立的一種試驗(yàn),每次試驗(yàn)都只有兩種結(jié)果(即某事件要么發(fā)生,要么不發(fā)生),并且在每次試驗(yàn)中,事件發(fā)生的概率均相等.獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)是相互獨(dú)立事件的特例(概率公式也是如此),就像對(duì)立事件是互斥事件的特例一樣.一般地,有“恰好”等字眼的用獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)的概率公式計(jì)算更簡(jiǎn)單,就像有“至少”或“至多”等字眼的題目用對(duì)立事件的概率公式計(jì)算更簡(jiǎn)單一樣.9.均值與方差的常用性質(zhì)掌握下述有關(guān)性質(zhì),會(huì)給解題帶來方便:(1)E(aX+b)=aE(X)+b;E(X+Y)=E(X)+E(Y);D(aX+b)=a2D(X).(2)若X~B(n,p),則E(X)=np,D(X)=np(1-p).10.計(jì)算均值與方差的基本方法(1)已知隨機(jī)變量的概率分布求它的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差,可直接用定義或公式求;(2)已知隨機(jī)變量X的均值、方差,求X的線性函數(shù)Y=aX+b的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差,可直接用均值及方差的性質(zhì)求;(3)如能分析所給隨機(jī)變量服從常用的分布(如兩點(diǎn)分布、二項(xiàng)分布等),則可直接利用它們的均值、方差公式來求.11.(1)在實(shí)際中經(jīng)常用均值來比較平均水平,當(dāng)平均水平相近時(shí),再用方差比較穩(wěn)定程度;(2)注意離散型隨機(jī)變量的均值、方差與樣本數(shù)據(jù)的平均數(shù)、方差的區(qū)別與聯(lián)系.12.正態(tài)曲線的性質(zhì)特點(diǎn)可用來求其數(shù)學(xué)期望μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ:正態(tài)曲線是單峰的,它關(guān)于直線x=μ對(duì)稱,據(jù)此結(jié)合圖象可求μ;正態(tài)曲線在x=μ處達(dá)到峰值eq\f(1,\r(2π)σ),據(jù)此結(jié)合圖象可求σ.13.能熟練應(yīng)用正態(tài)曲線的對(duì)稱性解題,并注意以下幾點(diǎn):(1)正態(tài)曲線與x軸之間的面積為1;(2)正態(tài)曲線關(guān)于直線x=μ對(duì)稱,從而在關(guān)于x=μ對(duì)稱的區(qū)間上概率相等;(3)幾個(gè)常用公式:P(X<a)=1-P(X≥a);P(X<μ-a)=P(X≥μ+a)(即第(2)條);若b>0,則P(X<μ-b)=eq\f(1-P(μ-b<X≤μ+b),2).14.無論是正態(tài)分布的正向或逆向的應(yīng)用問題,關(guān)鍵都是先確定μ,σ,然后利用對(duì)稱性,將所求概率轉(zhuǎn)化到三個(gè)特殊區(qū)間.15.在研究?jī)蓚€(gè)變量之間是否存在某種關(guān)系時(shí),必須從散點(diǎn)圖入手.對(duì)于散點(diǎn)圖,可以做出如下判斷:(1)如果所有的樣本點(diǎn)都落在某一函數(shù)曲線上,就用該函數(shù)來描述變量之間的關(guān)系,即變量之間具有函數(shù)關(guān)系.(2)如果所有的樣本點(diǎn)都落在某一函數(shù)曲線附近,變量之間就有相關(guān)關(guān)系.(3)如果所有的樣本點(diǎn)都落在某一直線附近,變量之間就有線性相關(guān)關(guān)系.16.分析兩個(gè)變量相關(guān)關(guān)系的常用方法:(1)利用散點(diǎn)圖進(jìn)行判斷;(2)利用相關(guān)系數(shù)r進(jìn)行判斷.17.(1)回歸分析是對(duì)具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的方法,只有在散點(diǎn)圖大致呈線性時(shí),求出的回歸直線方程才有實(shí)際意義,否則無意義.(2)根據(jù)回歸方程進(jìn)行的估計(jì)僅是一個(gè)預(yù)測(cè)值,而不是真實(shí)發(fā)生的值.(3)用最小二乘法求回歸方程,關(guān)鍵在于正確求出系數(shù),,由于,的計(jì)算量較大,計(jì)算時(shí)應(yīng)仔細(xì)小心.18.線性回歸分析的方法、步驟(1)畫出兩個(gè)變量的散點(diǎn)圖;(2)求相關(guān)系數(shù)r,并確定兩個(gè)變量的相關(guān)程度的高低;(3)用最小二乘法求回歸直線方程=x+,(4)利用回歸直線方程進(jìn)行預(yù)報(bào).注:①對(duì)于非線性(可線性化)的回歸分析,一般是利用條件及我們熟識(shí)的函數(shù)模型,將題目中的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系進(jìn)行分析,最后還原.②利用相關(guān)指數(shù)R2=1-刻畫回歸效果時(shí),R2越大,意味著殘差平方和越小,模型的擬合效果越好.19.獨(dú)立性檢驗(yàn)的一般步驟(1)假設(shè)兩個(gè)分類變量x與y沒有關(guān)系;(2)計(jì)算出K2的觀測(cè)值,其中K2=eq\f(n(ad-bc)2,(a+b)(c+d)(a+c)(b+d));(3)把K2的值與臨界值比較,作出合理的判斷.20.獨(dú)立性檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)(1)在列聯(lián)表中注意事件的對(duì)應(yīng)及相關(guān)值的確定,不可混淆.(2)在實(shí)際問題中,獨(dú)立性檢驗(yàn)的結(jié)論僅是一種數(shù)學(xué)關(guān)系表述,得到的結(jié)論有一定的概率出錯(cuò).(3)對(duì)判斷結(jié)果進(jìn)行描述時(shí),注意對(duì)象的選取要準(zhǔn)確無誤,應(yīng)是對(duì)假設(shè)結(jié)論進(jìn)行的含概率的判斷,而非其他.三、題之變:課本典例改編1.原題(選修2-3第八十六頁例2)一只紅鈴蟲的產(chǎn)卵數(shù)和溫度有關(guān),現(xiàn)收集了7組觀測(cè)數(shù)據(jù)列于表中,試建立與之間的回歸方程。溫度21232527293235產(chǎn)卵數(shù)個(gè)711212466115325改編為了對(duì)2006年佛山市中考成績(jī)進(jìn)行分析,在60分以上的全體同學(xué)中隨機(jī)抽出8位,他們的數(shù)學(xué)(已折算為百分制)、物
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