高考数学知识点总结概率与统计p

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1、§12.概率与统计知识要点一、随机变量.1.随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件:①试验可以在相同的情形下重复进行;②试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果.它就被称为一个随机试验.2.离散型随机变量:如果对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量.若ξ是一个随机变量,a,b是常数.则也是一个随机变量.一般地,若ξ是随机变量,是连续函数或单调函数,则也是随机变量.也就是说,

2、随机变量的某些函数也是随机变量.设离散型随机变量ξ可能取的值为:ξ取每一个值的概率,则表称为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列.……P……有性质①;②.注意:若随机变量可以取某一区间内的一切值,这样的变量叫做连续型随机变量.例如:即可以取0~5之间的一切数,包括整数、小数、无理数.3.⑴二项分布:如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是:[其中]于是得到随机变量ξ的概率分布如下:我们称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作~B(n·p),其中n,p为参数,并记.⑵二项分布的

3、判断与应用.①二项分布,实际是对n次独立重复试验.关键是看某一事件是否是进行n次独立重复,且每次试验只有两种结果,如果不满足此两条件,随机变量就不服从二项分布.②当随机变量的总体很大且抽取的样本容量相对于总体来说又比较小,而每次抽取时又只有两种试验结果,此时可以把它看作独立重复试验,利用二项分布求其分布列.4.几何分布:“”表示在第k次独立重复试验时,事件第一次发生,如果把k次试验时事件A发生记为,事A不发生记为,那么.根据相互独立事件的概率乘法分式:于是得到随机变量ξ的概率分布列.123…k…Pqqp……我们称ξ服从几

4、何分布,并记,其中4/45.⑴超几何分布:一批产品共有N件,其中有M(M<N)件次品,今抽取件,则其中的次品数ξ是一离散型随机变量,分布列为.〔分子是从M件次品中取k件,从N-M件正品中取n-k件的取法数,如果规定<时,则k的范围可以写为k=0,1,…,n.〕⑵超几何分布的另一种形式:一批产品由a件次品、b件正品组成,今抽取n件(1≤n≤a+b),则次品数ξ的分布列为.⑶超几何分布与二项分布的关系.设一批产品由a件次品、b件正品组成,不放回抽取n件时,其中次品数ξ服从超几何分布.若放回式抽取,则其中次品数的分布列可如下求

5、得:把个产品编号,则抽取n次共有个可能结果,等可能:含个结果,故,即~.[我们先为k个次品选定位置,共种选法;然后每个次品位置有a种选法,每个正品位置有b种选法]可以证明:当产品总数很大而抽取个数不多时,,因此二项分布可作为超几何分布的近似,无放回抽样可近似看作放回抽样.二、数学期望与方差.1.期望的含义:一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为……P……则称为ξ的数学期望或平均数、均值.数学期望又简称期望.数学期望反映了离散型随机变量取值的平均水平.2.⑴随机变量的数学期望:①当时,,即常数的数学期望就是这个常数本身.②

6、当时,,即随机变量ξ与常数之和的期望等于ξ的期望与这个常数的和.③当时,,即常数与随机变量乘积的期望等于这个常数与随机变量期望的乘积.ξ01Pqp⑵单点分布:其分布列为:.⑶两点分布:,其分布列为:(p+q=1)⑷二项分布:其分布列为~.(P为发生的概率)⑸几何分布:其分布列为~.(P为发生的概率)3.方差、标准差的定义:当已知随机变量ξ的分布列为时,则称4/4为ξ的方差.显然,故为ξ的根方差或标准差.随机变量ξ的方差与标准差都反映了随机变量ξ取值的稳定与波动,集中与离散的程度.越小,稳定性越高,波动越小.4.方差的性质

7、.⑴随机变量的方差.(a、b均为常数)ξ01Pqp⑵单点分布:其分布列为⑸几何分布:⑶两点分布:其分布列为:(p+q=1)⑷二项分布:5.期望与方差的关系.⑴如果和都存在,则⑵设ξ和是互相独立的两个随机变量,则⑶期望与方差的转化:⑷(因为为一常数).三、正态分布.(基本不列入考试范围)1.密度曲线与密度函数:对于连续型随机变量ξ,位于x轴上方,ξ落在任一区间内的概率等于它与x轴.直线与直线所围成的曲边梯形的面积(如图阴影部分)的曲线叫ξ的密度曲线,以其作为图像的函数叫做ξ的密度函数,由于“”是必然事件,故密度曲线与x轴所

8、夹部分面积等于1.2.⑴正态分布与正态曲线:如果随机变量ξ的概率密度为:.(为常数,且),称ξ服从参数为的正态分布,用~表示.的表达式可简记为,它的密度曲线简称为正态曲线.⑵正态分布的期望与方差:若~,则ξ的期望与方差分别为:.⑶正态曲线的性质.①曲线在x轴上方,与x轴不相交.②曲线关于直线对称.③当时曲线处于最高点

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