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- 2021-05-12 发布
7.3
随机变量及其分布
-
2
-
-
3
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
条件概率与相互独立事件的概率
【思考】
如何求事件的条件概率?判断相互独立事件的常用方法有哪些?
例
1
某公司为了解用户对其产品的满意度,从A,B两地区分别随机调查了20个用户,得到用户对产品的满意度评分如下:
A地区:62
73
81
92
95
85
74
64
53
76
78
86
95
66
97
78
88
82
76
89
B地区:73
83
62
51
91
46
53
73
64
82
93
48
65
81
74
56
54
76
65
79
-
4
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(1)
根据两组数据完成两地区用户满意度评分的茎叶图
,
并通过茎叶图比较两地区满意度评分的平均值及分散程度
(
不要求计算出具体值
,
给出结论即可
);
-
5
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(2)
根据用户满意度评分
,
将用户的满意度从低到高分为三个等级
:
记事件
C
:“A
地区用户的满意度等级高于
B
地区用户的满意度等级
”
.
假设两地区用户的满意度评价结果相互独立
.
根据所给数据
,
以事件发生的频率作为相应事件发生的概率
,
求
C
的概率
.
-
6
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
解:
(1)
两地区用户满意度评分的茎叶图如下
:
通过茎叶图可以看出
,A
地区用户满意度评分的平均值高于
B
地区用户满意度评分的平均值
;A
地区用户满意度评分比较集中
,B
地区用户满意度评分比较分散
.
-
7
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(2)
记
C
A
1
表示事件
:“A
地区用户的满意度等级为满意或非常满意
”;
C
A
2
表示事件
:“A
地区用户的满意度等级为非常满意
”;
C
B
1
表示事件
:“B
地区用户的满意度等级为不满意
”;
C
B
2
表示事件
:“B
地区用户的满意度等级为满意
”,
则
C
A
1
与
C
B
1
独立
,
C
A
2
与
C
B
2
独立
,
C
B
1
与
C
B
2
互斥
,
C=C
B
1
C
A
1
∪
C
B
2
C
A
2
.
P
(
C
)
=P
(
C
B
1
C
A
1
∪
C
B
2
C
A
2
)
=P
(
C
B
1
C
A
1
)
+P
(
C
B
2
C
A
2
)
=P
(
C
B
1
)
P
(
C
A
1
)
+P
(
C
B
2
)
P
(
C
A
2
)
.
-
8
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
题后反思
1
.
条件概率的两种求解方法
:
2
.
判断相互独立事件的三种常用方法
:
(1)
利用定义
,
事件
A
,
B
相互独立
⇔
P
(
AB
)
=P
(
A
)·
P
(
B
)
.
(
3)
具体背景下
,
①
有放回地摸球
,
每次摸球的结果是相互独立的
.
②
当产品数量很大时
,
不放回抽样也可近似看作独立重复试验
.
-
9
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
对点训练
1
(1)
从
1,2,3,4,5
中任取两个不同的数
,
事件
A
为
“
取到的两个数之和为偶数
”,
事件
B
为
“
取到的两个数均为偶数
”,
则
P
(
B|A
)
=
(
)
答案
解析
解析
关闭
答案
解析
关闭
-
10
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(2)甲、乙两个实习生每人加工一个零件,加工的零件为一等品的概率分别
为 ,
加工的两个零件是否为一等品相互独立,则这两个零件中恰有一个一等品的概率为
.
答案
解析
解析
关闭
答案
解析
关闭
-
11
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
离散型随机变量及其分布列
【思考】
如何求离散型随机变量及其分布列?
例
2
某
超市计划按月订购一种酸奶,每天进货量相同,进货成本每瓶4元,售价每瓶6元,未售出的酸奶降价处理,以每瓶2元的价格当天全部处理完
.
根据往年销售经验,每天需求量与当天最高气温(单位:
℃
)有关
.
如果最高气温不低于25,需求量为500瓶;如果最高气温位于区间[20,25),需求量为300瓶;如果最高气温低于20,需求量为200瓶
.
为了确定六月份的订购计划,统计了前三年六月份各天的最高气温数据,得下面的频数分布表:
-
12
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
以最高气温位于各区间的频率代替最高气温位于该区间的概率
.
(1)
求六月份这种酸奶一天的需求量
X
(
单位
:
瓶
)
的分布列
;
(2)
设六月份一天销售这种酸奶的利润为
Y
(
单位
:
元
),
当六月份这种酸奶一天的进货量
n
(
单位
:
瓶
)
为多少时
,
Y
的数学期望达到最大值
?
-
13
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(2)
由题意知
,
这种酸奶一天的需求量至多为
500,
至少为
200,
因此只需考虑
200
≤
n
≤
500
.
当
300
≤
n
≤
500
时
,
若最高气温不低于
25,
则
Y=
6
n-
4
n=
2
n
;
若最高气温位于区间
[20,25),
则
Y=
6
×
300
+
2(
n-
300)
-
4
n=
1
200
-
2
n
;
若最高气温低于
20,
则
Y=
6
×
200
+
2(
n-
200)
-
4
n=
800
-
2
n.
因此
E
(
Y
)
=
2
n×
0
.
4
+
(1
200
-
2
n
)
×
0
.
4
+
(800
-
2
n
)
×
0
.
2
=
640
-
0
.
4
n.
-
14
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
当
200
≤
n<
300
时
,
若最高气温不低于
20,
则
Y=
6
n-
4
n=
2
n
;
若最高气温低于
20,
则
Y=
6
×
200
+
2(
n-
200)
-
4
n=
800
-
2
n.
因此
E
(
Y
)
=
2
n×
(0
.
4
+
0
.
4)
+
(800
-
2
n
)
×
0
.
2
=
160
+
1
.
2
n.
所以
n=
300
时
,
Y
的数学期望达到最大值
,
最大值为
520
元
.
-
15
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
题后反思
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
.
-
16
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
对点训练
2
从甲地到乙地要经过
3
个十字路口
,
设各路口信号灯工作相互独立
,
且在各路口遇到红灯的概率分别为
(1)
记
X
表示一辆车从甲地到乙地遇到红灯的个数
,
求随机变量
X
的分布列和数学期望
;
(2)
若有
2
辆车独立地从甲地到乙地
,
求这
2
辆车共遇到
1
个红灯的概率
.
-
17
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
-
18
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
(2)
设
Y
表示第一辆车遇到红灯的个数
,
Z
表示第二辆车遇到红灯的个数
,
则所求事件的概率为
P
(
Y+Z=
1)
=P
(
Y=
0,
Z=
1)
+P
(
Y=
1,
Z=
0)
=P
(
Y=
0)
P
(
Z=
1)
+P
(
Y=
1)
P
(
Z=
0)
-
19
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
二项分布与正态分布
【思考】
应用独立重复试验概率公式应满足怎样的条件?
例
3
乒乓球单打比赛在甲、乙两名运动员间进行,比赛采用7局4胜制(即先胜4局者获胜,比赛结束),假设两人在每一局比赛中获胜的可能性相同
.
(1)求甲以4比1获胜的概率;
(2)求乙获胜且比赛局数多于5局的概率;
(3)求比赛局数的分布列
.
-
20
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
-
21
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
-
22
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
题后反思
利用独立重复试验概率公式可以简化求概率的过程
,
但需要注意检验该概率模型是否满足公式
P
(
X=k
)
= p
k
(1
-p
)
n-k
的三个条件
:(1)
在一次试验中某事件
A
发生的概率是一个常数
p
;(2)
n
次试验不仅是在完全相同的情况下进行的重复试验
,
而且各次试验的结果是相互独立的
;(3)
该公式表示
n
次试验中事件
A
恰好发生了
k
次的概率
.
-
23
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
对点训练
3
为了监控某种零件的一条生产线的生产过程
,
检验员每天从该生产线上随机抽取
16
个零件
,
并测量其尺寸
(
单位
:cm)
.
根据长期生产经验
,
可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布
N
(
μ
,
σ
2
)
.
(1)
假设生产状态正常
,
记
X
表示一天内抽取的
16
个零件中其尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之外的零件数
,
求
P
(
X
≥
1)
及
X
的数学期望
;
(2)
一天内抽检零件中
,
如果出现了尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之外的零件
,
就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况
,
需对当天的生产过程进行检查
.
-
24
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
-
25
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
-
26
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
解
:
(1)
抽取的一个零件的尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之内的概率为
0
.
997
3,
从而零件的尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之外的概率为
0
.
002
7,
故
X~B
(16,0
.
002
7)
.
因此
P
(
X
≥
1)
=
1
-P
(
X=
0)
=
1
-
0
.
997
3
16
≈0
.
042
3
.
X
的数学期望为
E
(
X
)
=
16
×
0
.
002
7
=
0
.
043
2
.
(2)(
ⅰ
)
如果生产状态正常
,
一个零件尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之外的概率只有
0
.
002
7,
一天内抽取的
16
个零件中
,
出现尺寸在
(
μ-
3
σ
,
μ+
3
σ
)
之外的零件的概率只有
0
.
042
3,
发生的概率很小
.
因此一旦发生这种情况
,
就有理由认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况
,
需对当天的生产过程进行检查
,
可见上述监控生产过程的方法是合理的
.
-
27
-
命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
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28
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命题热点一
命题热点二
命题热点三
命题热点四
离散型随机变量的分布列、均值与方差
【思考】
求离散型随机变量的均值与方差的基本方法有哪些
?
例
4
为了研究一种新药的疗效
,
选
100
名患者随机分成两组
,
每组各
50
名
,
一组服药
,
另一组不服药
.
一段时间后
,
记录了两组患者的生理指标
x
和
y
的数据
,
并制成下图
,
其中
“