- 2021-06-10 发布 |
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文档介绍
【数学】2018届一轮复习人教A版第十章计数原理、概率第6讲离散型随机变量及其分布列学案
第6讲 离散型随机变量及其分布列 最新考纲 1.理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性;2.理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单应用. 知 识 梳 理 1.离散型随机变量 随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量,所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列及性质 (1)一般地,若离散型随机变量X可能取的不同值为x1,x2,…,xi,…,xn,X取每一个值xi(i=1,2,…,n)的概率P(X=xi)=pi,则表 X x1 x2 … xi … xn P p1 p2 … pi … pn 称为离散型随机变量X的概率分布列. (2)离散型随机变量的分布列的性质: ①pi≥0(i=1,2,…,n);②p1+p2+…+pn=1 3.常见离散型随机变量的分布列 (1)两点分布:若随机变量X服从两点分布,其分布列为 X 0 1 P 1-p p ,其中p=P(X=1)称为成功概率. (2)超几何分布:在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品,则P(X=k)=,k=0,1,2,…,m,其中m=min{M,n},且n≤N,M≤N,n,M,N∈N*,称随机变量X服从超几何分布. X 0 1 … m P … 诊 断 自 测 1.判断正误(在括号内打“√”或“×”) (1)离散型随机变量的概率分布列中,各个概率之和可以小于1.( ) (2)离散型随机变量的各个可能值表示的事件是彼此互斥的.( ) (3)如果随机变量X的分布列由下表给出, X 2 5 P 0.3 0.7 则它服从两点分布.( ) (4)从4名男演员和3名女演员中选出4名,其中女演员的人数X服从超几何分布.( ) 解析 对于(1),离散型随机变量所有取值的并事件是必然事件,故各个概率之和等于1,故(1)不正确;对于(3),X的取值不是0,1,故不是两点分布,所以(3)不正确. 答案 (1)× (2)√ (3)× (4)√ 2.袋中有3个白球、5个黑球,从中任取两个,可以作为随机变量的是( ) A.至少取到1个白球 B.至多取到1个白球 C.取到白球的个数 D.取到的球的个数 解析 选项A,B表述的都是随机事件,选项D是确定的值2,并不随机;选项C是随机变量,可能取值为0,1,2. 答案 C 3.(选修2-3P49A4改编)设随机变量X的分布列如下: X 1 2 3 4 5 P p 则p为( ) A. B. C. D. 解析 由分布列的性质,++++p=1, ∴p=1-=. 答案 C 4.设随机变量X等可能取值1,2,3,…,n,如果P(X<4)=0.3,那么n=______. 解析 由于随机变量X等可能取1,2,3,…,n.所以取到每个数的概率均为. ∴P(X<4)=P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)==0.3,∴n=10. 答案 10 5.袋中装有10个红球、5个黑球.每次随机抽取1个球后,若取得黑球则另换1个红球放回袋中,直到取到红球为止.若抽取的次数为ξ,则表示“放回5个红球”事件的是( ) A.ξ=4 B.ξ=5 C.ξ=6 D.ξ≤5 解析 “放回五个红球”表示前五次摸到黑球,第六次摸到红球,故ξ=6. 答案 C 6.从装有3个红球,2个白球的袋中随机取出2个球,设其中有X个红球,则随机变量X=1的概率为________. 解析 P(X=1)===. 答案 考点一 离散型随机变量分布列的性质 【例1】 设离散型随机变量X的分布列为 X 0 1 2 3 4 P 0.2 0.1 0.1 0.3 m 求:(1)2X+1的分布列; (2)|X-1|的分布列. 解 由分布列的性质知:0.2+0.1+0.1+0.3+m=1,∴m=0.3. 首先列表为 X 0 1 2 3 4 2X+1 1 3 5 7 9 |X-1| 1 0 1 2 3 从而由上表得两个分布列为 (1)2X+1的分布列 2X+1 1 3 5 7 9 P 0.2 0.1 0.1 0.3 0.3 (2)|X-1|的分布列为 |X-1| 0 1 2 3 P 0.1 0.3 0.3 0.3 规律方法 (1)利用分布列中各概率之和为1可求参数的值,此时要注意检验,以保证两个概率值均为非负数. (2)若X是随机变量,则η=|X-1|等仍然是随机变量,求它的分布列可先求出相应随机变量的值,再根据互斥事件概率加法求对应的事件概率,进而写出分布列. 【训练1】 (2017·丽水月考)设随机变量X的概率分布列如下表,则P(|X-2|=1)=( ) X 1 2 3 4 P m A. B. C. D. 解析 由|X-2|=1得X=1或3,m=1-=,∴P(|X-2|=1)=P(X=1)+P(X=3)=+=. 答案 C 考点二 离散型随机变量的分布列 【例2】 (2016·天津卷节选)某小组共10人,利用假期参加义工活动.已知参加义工活动次数为1,2,3的人数分别为3,3,4.现从这10人中随机选出2人作为该组代表参加座谈会. (1)设A为事件“选出的2人参加义工活动次数之和为4”,求事件A发生的概率; (2)设X为选出的2人参加义工活动次数之差的绝对值,求随机变量X的分布列. 解 (1)由已知,有P(A)==. 所以,事件A发生的概率为. (2)随机变量X的所有可能取值为0,1,2. P(X=0)==, P(X=1)==, P(X=2)==. 所以,随机变量X的分布列为 X 0 1 2 P 规律方法 求离散型随机变量X的分布列的步骤: (1)找出随机变量X的所有可能取值xi(i=1,2,3,…,n); (2)求出各取值的概率P(X=xi)=pi; (3)列成表格并用分布列的性质检验所求的分布列或某事件的概率是否正确. 提醒 求离散型随机变量的分布列的关键是求随机变量所有取值对应的概率,在求解时,要注意应用计数原理、古典概型等知识. 【训练2】 某商店试销某种商品20天,获得如下数据: 日销售量(件) 0 1 2 3 频数 1 5 9 5 试销结束后(假设该商品的日销售量的分布规律不变),设某天开始营业时有该商品3件, 当天营业结束后检查存货,若发现存量少于2件,则当天进货补充至3件,否则不进货,将频率视为概率. (1)求当天商店不进货的概率; (2)记X为第二天开始营业时该商品的件数,求X的分布列. 解 (1)P(当天商店不进货)=P(当天商品销售量为0件)+P(当天商品销售量为1件)=+=. (2)由题意知,X的可能取值为2,3. P(X=2)=P(当天商品销售量为1件)==; P(X=3)=P(当天商品销售量为0件)+P(当天商品销售量为2件)+P(当天商品销售量为3件)=++=. 所以X的分布列为 X 2 3 P 考点三 超几何分布 【例3】 (2017·嘉兴模拟)某外语学校的一个社团中有7名同学,其中2人只会法语;2人只会英语,3人既会法语又会英语,现选派3人到法国的学校交流访问. (1)在选派的3人中恰有2人会法语的概率; (2)在选派的3人中既会法语又会英语的人数X的分布列. 解 (1)设事件A:选派的三人中恰有2人会法语,则 P(A)==. (2)依题意知X的取值为0,1,2,3, P(X=0)==, P(X=1)==, P(X=2)==, P(X=3)==, ∴X的分布列为 X 0 1 2 3 P 规律方法 超几何分布描述的是不放回抽样问题,随机变量为抽到的某类个体的个数.超几何分布的特征是: (1)考察对象分两类; (2)已知各类对象的个数; (3)从中抽取若干个个体,考查某类个体数X的概率分布.超几何分布主要用于抽检产品、摸不同类别的小球等概率模型,其实质是古典概型. 【训练3】 (2017·昆明调研)PM2.5是指悬浮在空气中的空气动力学当量直径小于或等于2.5微米的颗粒物,也称为可入肺颗粒物.根据现行国家标准GB3095-2012,PM2.5日均值在35微克/立方米以下空气质量为一级;在35微克/立方米~75微克/立方米之间空气质量为二级;在75微克/立方米以上空气质量为超标. 从某自然保护区2013年全年每天的PM2.5监测数据中随机地抽取10天的数据作为样本,监测值频数如下表所示: PM2.5日均值(微克/立方米) [25,35] (35,45] (45,55] (55,65] (65,75] (75,85] 频数 3 1 1 1 1 3 (1)从这10天的PM2.5日均值监测数据中,随机抽出3天,求恰有一天空气质量达到一级的概率; (2)从这10天的数据中任取3天数据,记X表示抽到PM2.5监测数据超标的天数,求X的分布列. 解 (1)记“从10天的PM2.5日均值监测数据中,随机抽出3天,恰有一天空气质量达到一级”为事件A,则 P(A)==. (2)依据条件,X服从超几何分布,其中N=10,M=3,n=3,且随机变量X的可能取值为0,1,2,3. P(X=k)=(k=0,1,2,3). ∴P(X=0)==, P(X=1)==, P(X=2)==, P(X=3)==. 因此X的分布列为 X 0 1 2 3 P [思想方法] 1.对于随机变量X的研究,需要了解随机变量取哪些值以及取这些值或取某一个集合内的值的概率,对于离散型随机变量,它的分布正是指出了随机变量X的取值范围以及取这些值的概率. 2.求离散型随机变量的分布列,首先要根据具体情况确定X的取值情况,然后利用排列、组合与概率知识求出X取各个值的概率. [易错防范] 掌握离散型随机变量的分布列,须注意: (1)分布列的结构为两行,第一行为随机变量X所有可能取得的值;第二行是对应于随机变量X的值的事件发生的概率.看每一列,实际上是上为“事件”,下为“事件发生的概率”,只不过“事件”是用一个反映其结果的实数表示的.每完成一列,就相当于求一个随机事件发生的概率. (2)要会根据分布列的两个性质来检验求得的分布列的正误. (3)超几何分布是一种常见的离散型随机变量的概率分布模型,要会根据问题特征去判断随机变量是否服从超几何分布,然后利用相关公式进行计算. 查看更多