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    2023届高三数学一轮复习————概率统计知识点总结 讲义

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    2023届高三数学一轮复习————概率统计知识点总结 讲义

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    这是一份2023届高三数学一轮复习————概率统计知识点总结 讲义,共8页。
    要点 1 计数原理
    1. 分类加法计数原理:完成一件事有两类不同方案,在第1类方案中有m种不同的方法,在第2类方案中有n种不同的方法,那么完成这件事共有N=m+n种不同的方法.
    2.分步乘法计数原理:完成一件事需要两个步骤,做第1步有m种不同的方法,做第2步有n种不同的方法,那么完成这件事共有N=mn种不同的方法.
    要点 2 排列
    1. 排列
    (1)定义:一般地,从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素,并按照一定的顺序排成一列,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列.
    (2)排列数表示法:
    (3)全排列:n个不同元素全部取出的一个排列,.
    (4)阶乘式:
    (5)性质:
    2.排列应用问题的主要方法
    要点 3 组合
    1. 组合
    (1)定义:一般地,从n个不同元素中取出m(m≤n)个元素作为一组,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合.
    (2)组合数表示法:
    (3)公式:
    (4)性质:
    2.组合应用问题的主要方法
    (1)分组问题
    ①完全均匀分组,每组的元素个数均相等,均匀分成n组,最后必须除以n!;
    ②部分均匀分组,应注意不要重复,有n组均匀,最后必须除以n!;
    ③完全非均匀分组,这种分组不考虑重复现象.
    (2)分配问题:先分组再排列分配
    要点 4 二项式定理
    二项式定理
    项数:n次二项式展开式共有n+1项
    二项式系数:
    通项: (的顺序不能交换,第项)
    二项式系数的性质
    对称性:
    增减性:先增后减中间项最大
    ①为偶数时,最大,(奇数项);
    ②为奇数时,最大,(偶数项).
    二项式系数之和:①令
    ②令
    (4)系数之和:令未知数等于1,如
    令;
    .
    随机变量及其分布
    要点 1 条件概率
    定义:一般地,设为两个随机事件,且我们称
    为在事件发生的条件下,事件发生的条件概率.
    当时,当且仅当事件相互独立时,有;
    如果是两个互斥事件,则
    要点 2 全概率公式
    定义:一般地,设是一组两两互斥的事件,则对任意的事件
    要点3 离散型随机变量及其分布列
    随机变量:一般地,对于随机试验样本空间中的每个样本点,都有唯一的实数与之对应,就称为随机变量.用大写英文字母表示.
    离散型随机变量:可能取值为有限个或可以一一列举的随机变量.
    离散型随机变量的分布列
    (1)用表格表示:(一般涉及组合数的计算)
    性质:


    要点4 离散型随机变量的均值与方差
    均值(或数学期望):它反映了随机变量取值的平均水平.
    方差:度量随机变量取值与均值的偏离程度
    标准差:
    性质:
    要点5 概率模型
    两点分布
    重伯努利试验:将一个伯努利试验独立地重复进行次所组成的随机试验.
    特征:(1)重复次试验;(2)各次试验的结果互相独立.
    二项分布:
    (1)定义:在重伯努利试验中,设每次试验中事件发生的概率为,用表示事件发生的次数,则的分布列为:

    推论:
    超几何分布
    正态分布
    正态曲线: 我们称f(x)= ,x∈R,其中μ∈R,σ>0为参数,为正态密度函
    数,称它的图象为正态密度曲线.
    (2)正态曲线的特点:
    ①非负性:对∀x∈R,f(x)>0,它的图象在x轴的上方.
    ②定值性:曲线与x轴之间的面积为1.
    ③对称性:曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称.
    ④最大值:曲线在x=μ处达到峰值eq \f(1,σ\r(2π)).
    ⑤位置:当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x轴平移,如图①.
    ⑥体型:当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ较小时曲线“瘦高”,表示随机变量X的分布比较集中;σ较大时,曲线“矮胖”,表示随机变量X的分布比较分散,如图②.
    (3)正态分布的几何意义:若X~N(μ,σ2),如图所示,X取值不超过x的概率P(X≤x)为图中区域A的面积,而P(a≤X≤b)为区域B的面积.
    (4) 原则:P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈0.6827;
    P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈0.9545;
    P(u-3σ≤X≤μ+3σ)≈0.9973.
    要点6 概率模型的均值与方差
    若X服从两点分布,则.
    2.若X~B(n,p),则.
    3. 若,则
    成对数据的统计分析
    要点1 样本相关系数
    样本相关系数r的取值范围为.
    当|r|越接近1时,成对样本数据的线性相关程度越强;
    当|r|越接近0时,成对样本数据的线性相关程度越弱.
    (3)注意点:
    当|r|=1时,表明成对样本数据都在一条直线上,即两个变量之间满足一种线性关系.
    当r=0时,表明成对数据间没有线性相关关系,但不排除它们之间有其他相关关系.
    要点2 经验回归直线
    最小二乘法:我们将eq \(y,\s\up6(^))=eq \(b,\s\up6(^))x+eq \(a,\s\up6(^))称为Y关于x的经验回归方程,也称经验回归函数或经验回
    归公式,其图形称为经验回归直线.
    这种求经验回归方程的方法叫做最小二乘法,求得的eq \(b,\s\up6(^)),eq \(a,\s\up6(^))叫做b,a的最小二乘估计.
    eq \(y,\s\up6(^))=eq \(b,\s\up6(^))x+eq \(a,\s\up6(^))
    其中
    注意点:经验回归方程eq \(y,\s\up6(^))=eq \(b,\s\up6(^))x+eq \(a,\s\up6(^))必过点样本点中心.
    2.残差平方和法:
    越小,模型的拟合效果越好.
    3.决定系数R2
    可以用来比较两个模型的拟合效果.
    R2越大,模型拟合效果越好; R2越小,模型拟合效果越差.
    要点3 独立性检验
    1.独立性检验:利用χ2的取值推断分类变量X和Y是否独立的方法称为χ2独立性检验,读作卡方独立性检验,简称 独立性检验 .
    2.方法:
    (1)零假设(或原假设):两个分类变量独立;
    (2) 2×2列联表:
    (3)公式:χ2=eq \f(nad-bc2,a+bc+da+cb+d),其中n=a+b+c+d.
    (4)查表(题目中会给出):常用临界值表如下:
    (5)下结论:
    ①当时,我们推断不成立,即认为不独立,该推断犯错误的概率不超过;
    ②当时,我们没有充分证据推断不成立,即可以认为独立.
    直接法
    把符合条件的排列数直接列式计算
    优先法
    优先安排特殊元素或特殊位置
    捆绑法
    把相邻元素看作一个整体与其他元素一起排列,同时注意捆绑元素的内部排列
    插空法
    对不相邻问题,先考虑不受限制的元素的排列,再将不相邻的元素插在前面元素排列的空档中
    定序问题除法处理
    对于定序问题,可先不考虑顺序限制,排列后,再除以定序元素的全排列
    间接法
    正难则反、等价转化的方法
    y1
    y2
    合计
    x1
    a
    b
    a+b
    x2
    c
    d
    c+d
    合计
    a+c
    b+d
    a+b +c+d
    α
    0.1
    0.05
    0.01
    0.005
    0.001

    2.706
    3.841
    6.635
    7.879
    10.828

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