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文檔簡介
高中數(shù)學選修2-3知識點總結
第一章計數(shù)原理
知識點:
1、分類加法計數(shù)原理:做一件事情,完成它有N類辦法,在第一類辦法中有
種不同的方法,在第二類辦法中有M2種不同的方法,……,在第N類辦法
中有Mz種不同的方法,那么完成這件事情共有M1+M2+……+MN種不同的方
法。
2、分步乘法計數(shù)原理:做一件事,完成它需要分成N個步驟,做第一步有ml
種不同的方法,做第二步有不同的方法,……,做第N步有MN不同的方法.
那么完成這件事共有N=MIM2…MN種不同的方法。
3、排列:從〃個不同的元素中任取。07W/7)個元素,按即;足順序排成一列,
叫做從〃個不同元素中取出/77個元素的一個排列
〃!
4、排列數(shù):A'"-n(n-V)■--(n-m+T)----:——(m<n,n,meN)
(n-m)!
5、組合:從〃個不同的元素中任取"(加個元素并成一組,叫做從〃個不同
元素中取出加個元素的一個組合。
6、組合數(shù):=…一"+D=—-—
"A::ml—
m
「機〃一陽?「用一1_4_r
7、二項式定理:
8、二項式通項公式營
第二章隨機變量及其分布
知識點:
(6)隨機變量:如果隨機試驗可能出現(xiàn)的結果可以用一個變量X來表示,并且
X是隨著試驗的結果的不同而變化,那么這樣的變量叫做隨機變量.隨機變量
常用大寫字母X、Y等或希臘字母&、n等表示。
(7)離散型隨機變量:在上面的射擊、產(chǎn)品檢驗等例子中,對于隨機變量X可
1
能取的值,我們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.
3、離散型隨機變量的分布列:一般的,設離散型隨機變量X可能取的值為X1&.....,Xi,……,Xn
X取每一個值x)=L2.......)的概率P(£=x)=P?則稱表為離散型隨機變量X的
概率分布,簡稱分布列
XXIXl???Xi???Xn
Pp?P2???Pi???p-
4、分布列性質(zhì)①p/O,i=1,2,-?■;②Pl+P2+…+Pn=1.
5、二點分布:如果隨機變量X的分布列為:
其中0<p<l,q=l-p,則稱離散型隨機變量X服從參數(shù)p的二點分布
6、超幾何分布:一般地,設總數(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(nWN)件,這n件中所含這類物品件數(shù)X是一個離散型隨機變量,
則它取值為k時的概率為P(X=4)=I'M(A=0,1,2,,m),
其中m=min{M,n},且“WWN,n,M,N&N,
1、條件概率:對任意事件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
2、公式:
尸(B|4)=方彳]尸(A)>0.
3、相互獨立事件:事件A(或B)是否發(fā)生對事件B(或A)發(fā)生的概率沒有影響這
樣的兩個事件叫做相互獨立事件。P(AB)=P(A).P(B)
4、n次獨立重復事件:在同等條件下進行的,各次之間相互獨立的一種試驗
11、二項分布:設在n次獨立重復試驗中某個事件A發(fā)生的次數(shù),A發(fā)生次數(shù)
W是一個隨機變量.如果在一次試驗中某事件發(fā)生的概率是P,事件A不發(fā)生的
概率為q=l-p,那么在n次獨立重復試驗中PS=k)=C:p5(其中
2
k=O,L……,n,q=l-p)
于是可得隨機變量E的概率分布如下:
01???k???n
廠丫兒kn-k
P???Qpq???Qpq
這樣的隨機變量W服從二項分布,記作E~B(n,p),其中n,p為參數(shù)
12、數(shù)學期望:一般地,若離散型隨機變量W的概率分布為
???Xi???
pPlP2???p>???
則稱E^xlpl+x2p2+-+xnpn+-為W的數(shù)學期望或平均數(shù)、均值,數(shù)學期望
又簡稱為期望.是離散型隨機變量。
13、方差:D(W)=(Xi-E£)2p+(X2-EUP2+……+(X「E£)2R叫隨機變量g的均方差,
簡稱方差。
14、集中分布的期望與方差一覽:
期望方差
兩點分布Eg=pDC=pq,q=l-p
二項分布,C~B(n,p)E€=npDg=qEg=npq,(q=l-p)
15、正態(tài)分布:若概率密度曲線就是或近似地是函數(shù)
1
y(x)=I........-e2b,xG(-00,4-00)
的圖像,其中解析式中的實數(shù)〃、b(b>0)是參數(shù),分別表示總體的平均數(shù)與標
準差.
則其分布叫正態(tài)分布記作:N(〃。),f(x)的圖象稱為正態(tài)曲線。
16、基本性質(zhì):
①曲線在X軸的上方,與X軸不相交.
3
②曲線關于直線x=〃對稱,且在x=〃時位于最高點.
③當時x<〃,曲線上升;當時x>〃,曲線下降.并且當曲線向左、右兩邊無限
延伸時,以X軸為漸近線,向它無限靠近.
④當〃一定時,曲線的形狀由。確定.b越大,曲線越“矮胖”,表示總體的分
布越分散;b越小,曲線越“瘦高”,表示總體的分布越集中.
⑤當。相同時,正態(tài)分布曲線的位置由期望值U來決定.
⑥正態(tài)曲線下的總面積等于1.
[7、3o■原則:
從上表看到,正態(tài)總體在(〃-2b,〃+2b)以外取值的概率只有4.6%,在
(〃-3b,〃+3b)以外取值的概率只有0.3%由于這些概率很小,通常稱這些情況
發(fā)生為小概率事件.也就是說,通常認為這些情況在一次試驗中幾乎是不可能發(fā)生
的.
第三章統(tǒng)計案例
知識點:
5、獨立性檢驗
假設有兩個分類變量X和Y,它們的值域分另為伙以}和仇02},其樣本頻數(shù)列聯(lián)
表為:
yiV2總計
X1aba+b
X2cdc+d
總計a+cb+da+b+c+d
若要推斷的論述為H】:“X與丫有關系”,可以利用獨立性檢驗來考察兩個變
量是否有關系,并且能較精確地給出這種判斷的可靠程度。具體的做法是,由表
中的數(shù)據(jù)算出隨機變量KA2的值(即K的平方)K2=n(ad-be)2/
[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)],其中n=a+b+c+d為樣本容量,大的值越大,說明"X
與丫有關系”成立的可能性越大。
4
K2^3,841時,X與Y無關;K2>3,841時,X與丫有95%可能性有關;K2>6,635
時X與丫有99%可能性有關
6、回歸分析
lx回歸直線方程g=a+
其中一隊-燈立>>—)(—)
a=y-bx
'歹」())Ad)?
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