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2024年高考数学一轮复习(人教版) 第10章 §10.7 二项分布、超几何分布与正态分布.docx


高中 高二 上学期 数学 人教版

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2024年高考数学一轮复习(人教版) 第10章 §10.7 二项分布、超几何分布与正态分布.docx
文档介绍:
§10.7 二项分布、超几何分布与正态分布
考试要求 1.理解二项分布、超几何分布的概念,能解决一些简单的实际问题.2.借助正态曲线了解正态分布的概念,并进行简单应用.
知识梳理
1.二项分布
(1)伯努利试验
只包含两个可能结果的试验叫做伯努利试验;将一个伯努利试验独立地重复进行n次所组成的随机试验称为n重伯努利试验.
(2)二项分布
一般地,在n重伯努利试验中,设每次试验中事件A发生的概率为p(0<p<1),用X表示事件A发生的次数,则X的分布列为P(X=k)=Cpk(1-p)n-k,k=0,1,2,…,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p).
(3)两点分布与二项分布的均值、方差
①若随机变量X服从两点分布,则E(X)=p,D(X)=p(1-p).
②若X~B(n,p),则E(X)=np,D(X)=np(1-p).
2.超几何分布
一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品.从N件产品中随机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为
P(X=k)=,k=m,m+1,m+2,…,r,其中n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,m=max{0,n-N+M},
r=min{n,M}.如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何分布.
3.正态分布
(1)定义
若随机变量X的概率分布密度函数为f(x)=,x∈R,其中μ∈R,σ>0为参数,则称随机变量X服从正态分布,记为X~N(μ,σ2).
(2)正态曲线的特点
①曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称;
②曲线在x=μ处达到峰值;
③当|x|无限增大时,曲线无限接近x轴.
(3)3σ原则
①P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈0.682 7;
②P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈0.954 5;
③P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)≈0.997 3.
(4)正态分布的均值与方差
若X~N(μ,σ2),则E(X)=μ,D(X)=σ2.
常用结论
1.“二项分布”与“超几何分布”的区别:有放回抽取问题对应二项分布,不放回抽取问题对应超几何分布,当总体容量很大时,超几何分布可近似为二项分布来处理.
2.超几何分布有时也记为 X~H(n,M,N),其均值E(X)=,
D(X)=.
思考辨析
判断下列结论是否正确(请在括号中打“√”或“×”)
(1)两点分布是二项分布当n=1时的特殊情形.( √ )
(2)若X表示n次重复抛掷1枚骰子出现点数是3的倍数的次数,则X服从二项分布.( √ )
(3)从装有3个红球、3个白球的盒中有放回地任取一个球,连取3次,则取到红球的个数X服从超几何分布.( × )
(4)当μ取定值时,正态曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越“矮胖”.( × )
教材改编题
1.如果某一批玉米种子中,每粒发芽的概率均为,那么播下5粒这样的种子,恰有2粒不发芽的概率是(  )
A. B. C. D.
答案 A
解析 用X表示发芽的粒数,则X~B,则P(X=3)=C×3×2=,故播下5粒这样的种子,恰有2粒不发芽的概率为.
2.某班有48名同学,一次考试后的数学成绩服从正态分布N(80,102),则理论上在80分到90分的人数约是(  )
A.32 B.16 C.8 D.20
答案 B
解析 因为数学成绩近似地服从正态分布N(80,102),所以P(|x-80|≤10)≈0.682 7.根据正态密度曲线的对称性可知,位于80分到90分之间的概率是位于70分到90分之间的概率的一半,所以理论上在80分到90分的人数是×0.682 7×48≈16.
3.在含有3件次品的10件产品中,任取4件,X表示取到的次品的个数,则P(X=1)=________.
答案 
解析 由题意得,P(X=1)==.
题型一 二项分布
例1 (1)(2023·海口模拟)某班50名学生通过直播软件上网课,为了方便师生互动,直播屏幕分为1个大窗口和5个小窗口,大窗口始终显示老师讲课的画面,5个小窗口显示5名不同学生的画面.小窗口每5分钟切换一次,即再次从全班随机选择5名学生的画面显示,且每次切换相互独立.若一节课40分钟,则该班甲同学一节课在直播屏幕上出现的时间的均值是(  )
A.10分钟 B.5分钟
C.4分钟 D.2分钟
答案 C
解析 每5分钟算作一轮,每一轮甲同学出现在直播屏幕上的概率为=,
设他在直播屏幕上出现的轮次为X,
根据题意得,X~B,E(X)=8×=0.8,
设甲同学一节课在直播屏幕上出现的时间为Y(单位:分钟),
则E(Y)=E(5X)=5×0.8=4(分钟).
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