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    高中数学第七章 随机变量及其分布7.4 二项分布与超几何分布课文课件ppt

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    这是一份高中数学第七章 随机变量及其分布7.4 二项分布与超几何分布课文课件ppt,文件包含人教A版数学高二选择性必修第三册741二项分布课件pptx、人教A版数学高二选择性必修第三册741二项分布教案docx等2份课件配套教学资源,其中PPT共29页, 欢迎下载使用。

    1.理解n重伯努利试验的概念.2.掌握二项分布.3.能利用n重伯努利试验及二项分布解决一些简单的实际问题.
    在实际问题中,有许多随机试验与掷硬币试验具有相同的特征,它们只包含两个可能结果.例如,检验一件产品结果为合格或不合格,飞碟射击时中靶或脱靶,医学检验结果为阳性或阴性等.我们把只包含两个可能结果的试验叫做伯努利试验(Bernulli trials). 我们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.显然,n重伯努利试验具有如下共同特征:(1)同一个伯努利试验重复做n次; (2)各次试验的结果相互独立.
    “重复”意味着各次试验成功的概率相同.
    思考:下面3个随机试验是否为n重伯努利试验?如果是,那么其中的伯努利试验是什么?对于每个试验,定义“成功”的事件为A,那么A的概率是多大?重复试验的次数是多少?(1)抛掷一枚质地均匀的硬币10次.(2)某飞碟运动员每次射击中靶的概率为0.8,连续射击3次.(3)一批产品的次品率为5%,有放回地随机抽取20件.
    在伯努利试验中,我们关注某个事件A是否发生,而在n重伯努利试验中,我们关注事件A发生的次数X.进一步地,因为X是一个离散型随机变量,所以我们实际关心的是它的概率分布列.例如,对产品抽样检验,随机抽取n件,我们关心样本中不合格品数的概率分布列.
    某飞碟运动员每次射击中靶的概率为0.8.连续3次射击,中靶次数X的概率分布列是怎样的?
    思考:如果连续射击4次,类比上面的分析,表示中靶次数X等于2的结果有哪些?写出中靶次数X的分布列.
    3次射击恰好2次中靶的所有可能结果可表示为0011,0110,0101,1001,1010,1100.中靶次数X的分布列为
    对比二项分布与二项式定理,你能看出它们之间的联系吗?
    分析:抛掷一枚质地均匀的硬币,出现“正面朝上”和“反面朝上”两种结果且可能性相等,这是一个10重伯努利试验.因此,正面朝上的次数服从二项分布.
    例2 图7.4-2是一块高尔顿板的示意图.在一块木板上钉着若干排相互平行但相互错开的圆柱形小木钉,小木钉之间留有适当的空隙作为通道,前面挡有一块玻璃.将小球从顶端放入,小球下落的过程中,每次碰到小木钉后都等可能地向左或向右落下,最后落入底部的格子中.格子从左到右分别编号为0,1,2,…,10,用X表示小球最后落入格子的号码,求X的分布列.
    分析:小球落入哪个格子取决于在下落过程中与各小木钉碰撞的结果.设试验为观察小球碰到小木钉后下落的方向,有“向左下落”和“向右下落”两种可能结果,且概率都是0.5.在下落的过程中,小球共碰撞小木钉10次,且每次碰撞后下落方向不受上一次下落方向的影响,因此这是一个10重伯努利试验.小球最后落入格子的号码等于向右落下的次数,因此X服从二项分布.
    X的概率分布图如图7.4-3所示.
    例3 甲、乙两选手进行象棋比赛,如果每局比赛甲获胜的概率为0.6,乙获胜的概率为0.4,那么采用3局2胜制还是采用5局3胜制对甲更有利?
    分析:判断哪个赛制对甲有利,就是看在哪个赛制中甲最终获胜的概率大.可以把“甲最终获胜”这个事件,按可能的比分情况表示为若干事件的和,再利用各局比赛结果的独立性逐个求概率;也可以假定赛完所有n局,把n局比赛看成n重伯努利试验,利用二项分布求“甲最终获胜”的概率.
    解法1:采用3局2胜制,甲最终获胜有两种可能的比分2:0或2:1,前者是前两局甲连胜,后者是前两局甲、乙各胜一局且第3局甲胜.因为每局比赛的结果是独立的,甲最终获胜的概率为
    类似地,采用5局3胜制,甲最终获胜有3种比分3:0,3:1或3:2.因为每局比赛的结果是独立的,所以甲最终获胜的概率为
    为什么假定赛满3局或5局,不影响甲最终获胜的概率?
    归纳:一般地,确定一个二项分布模型的步骤如下:(1)明确伯努利试验及事件A的意义,确定事件A发生的概率p;(2)确定重复试验的次数n,并判断各次试验的独立性;(3)设X为n次独立重复试验中事件A发生的次数,则X~B(n, p).
    对于一个离散型随机变量,除了关心它的概率分布列外,我们还关心它的均值和方差等数字特征.因此,一个服从二项分布的随机变量,其均值和方差也是我们关心的.
    假设随机变量X服从二项分布B(n, p),那么X的均值和方差各是什么?
    我们不妨从简单开始,先考察n较小的情况.
    下面我们对均值进行证明.
    二项分布的应用非常广泛.例如,生产过程中的质量控制和抽样方案,都是以二项分布为基础的;参加某保险人群中发生保险事故的人数,试制药品治愈某种疾病的人数,感染某种病毒的家禽数等,都可以用二项分布来描述.
    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 此时称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p)
    若X~B(n,p),则有
    2.二项分布的均值与方差:
    完成教材:第76〜77页练习第1,2,3题.
    1.将一枚质地均匀的硬币连续抛掷4次,X表示“正面朝上”出现的次数.(1)求X的分布列;
    2.鸡接种一种疫苗后,有80%不会感染某种病毒.如果5只鸡接种了疫苗,求:(1)没有鸡感染病毒的概率;(2)恰好有1只鸡感染病毒的概率.
    3.判断下列表述正确与否,并说明理由:(1)12道四选一的单选题,随机猜结果,猜对答案的题目数X~B(10, 0.25);(2)100件产品中包含10件次品,不放回地随机抽取6件,其中的次品数Y ~ B(6, 0.1).
    (1) 该表述正确,理由如下:12道四选一的单选题,随机猜结果,则每一道题猜对答案的概率均为0.25,则相当于进行12次独立重复试验,故猜对答案的题目数X~B(10, 0.25) .
    (2)该表述错误,理由如下:因为是不放回的随机抽取,所以上一次抽取的结果对本次抽取有影响,故不能看成独立重复试验,故次品数Y不符合二项分布.
    4.举出两个服从二项分布的随机变量的例子.
    例1:某同学投篮命中率为0.7,他在10次投篮中命中的次数X是一个随机变量,服从二项分布, X~B(10, 0.7) ;
    例2:抛硬币,正面向上的概率为0.5,则抛20次,证明向上的次数X是一个随机变量,服从二项分布, Y~B(20, 0.5) .
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