专题11.7 二项分布、正态分布(精讲)-2022年新高考数学一轮复习学与练(原卷版)

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专题 11.7 二项分布、正态分布
【考纲要求】
1.了解条件概率和两个事件相互独立的概,n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的
实际问题.
2.正态分布
(1)通过误差模型,了解服从正态分布的随机变量.通过具体实例,借助频率直方图的几何直观,了解正
态分布的特征.
(2)了解正态分布的均值、方差及其含义..
【知识清单】
知识点 1. 条件概率
条件概率及其性质
(1)对于任何两个事件
A
B
,在已知事件
A
发生的条件下,事件
B
发生的概率叫做条件概率,用符号
 
/p B A
来表示,其公式为
 
 
/p AB
p B A P A
.
在古典概型中,若用
 
n A
表示事件
A
中基本事件的个数,则
 
 
/n AB
p B A n A
.
(2)条件概率具有的性质:
 
0 / 1p B A 
② 如果
B
C
是两互斥事件,则
 
/ / /p B C A p B A p C A 
知识点 2. 相互独立事件同时发生的概率
(1)对于事件
,若
的发生与
的发生互不影响,则称
是相互独立事件.
(2)若
A
B
相互独立,则
 
/p B A p B
     
/p AB p B A P A P A P B   
(3)若
A
B
相互独立,则
A
B
A
B
A
B
也都相互独立.
(4)若
   
p AB P A P B 
,则
相互独立.
知识点 3. 独立重复试验的概率
1.
n
次独立重复试验
(1)定义
一般地,在相同条件下重复地做 n次试验,各次试验的结果相互独立,称为 n次独立重复试验.
1
(2)公式
一般地,在 n次独立重复试验中,设事件 A发生的次数为 X,在每次试验中事件 A发生的概率为 p,那么在
n次独立重复试验中,事件 A恰好发生 k次的概率为 Pn(k)Cpk(1p)nk(k0,1,2,…,n)
知识点 4. 二项分布
1.若将事件 A发生的次数设为 X,发生的概率为 P,不发生的概率 q1p,那么在 n次独立重复试验中,
事件 A恰好发生 k次的概率是 P(Xk)Cpkqnk(k0,1,2,…,n)
于是得到 X的分布列
X0 1 kn
PCp0qnCp1qn1CpkqnkCpnq0
由于表中第二行恰好是二项式展开式
(qp)nCp0qnCp1qn1+…+Cpkqnk+…+Cpnq0各对应项的值,称这样的离散型随机变量 X服从参数为
np的二项分布,记作 XB(np)
2.二项分布的期望、方差:
 
,X B n p
,则
 
E X np
.
 
,X B n p
,则
 
1D X np p 
知识点 5. 正态分布
1.正态曲线及其性质
(1)正态曲线:
函数 φμσ(x)e-,x(-∞,+∞),其中实数 μσ(σ>0)为参数,我们称 φμσ(x)的图象为正态分布密度曲
线,简称正态曲线.
(2)正态曲线的性质:
① 曲线位于 x轴上方,与 x轴不相交;
② 曲线是单峰的,它关于直线 xμ对称;
③ 曲线在 xμ处达到峰值;
④ 曲线与 x轴之间的面积为 1
⑤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,如图甲所示;
⑥当μ一定时,曲线的形状由 σ确定,σ越大,曲线越“矮胖”,总体分布越分散;σ越小.曲线越“瘦
高”.总体分布越集中,如图乙所示:
 
甲           乙
2.正态分布
2
一般地,如果对于任何实数 ab(a<b),随机变量 X满足 P(a<Xb)φμσ(x)dx,则称随机变量 X服从正态
分布(normal distribution).正态分布完全由参数 μσ确定,因此正态分布常记作 N(μσ2).如果随机变量
X服从正态分布,则记为 XN(μσ2)
3.正态总体三个特殊区间内取值的概率值
P(μσ<Xμσ)0.6826
P(μ2σ<Xμ2σ)0.9544
P(μ3σ<Xμ3σ)0.9974
4.3
σ
原则
通常服从正态分布 N(μσ2)的随机变量 X只取(μ3σμ3σ)之间的值.
【考点梳理】
考点一 : 条件概率
【典例 1】(2019·北京东城高二期末)一个不透明的袋子中,有大小相同的 5个小,其中 3黑球
2白球.如果不放回次取2回答下列问题:
()第一次取的是黑球的概率;
()第一次取的是黑球第二次取的是白球的概率;
()在第一次取的是黑球的条件下,第二次取的是白球的概率.
规律
解决条件概率问题的步骤
第一判断为条件概率,若题出现“已知”“在……前提下”等字眼,一般为条件概率.题
中若出现述字眼已知事件的出现影响所求事件的概率时,也需注意为条件概率.若为条件
概率,则行第二
第二计算概率,这有三种思路
思路一(定义):P(A)P(AB)P(B|A)=求 P(B|A)
思路二(基本事件):借助古典概型概率公式,求事件 A含的基本事件数 n(A)求事件 AB
含的基本事件数 n(AB),得 P(B|A)
思路三(缩减样本小样本间的方去掉第一次到的情况,只研究剩下的情况,用
3
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