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    高中数学高考第5节 离散型随机变量及其分布列 教案

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    高中数学高考第5节 离散型随机变量及其分布列 教案

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    这是一份高中数学高考第5节 离散型随机变量及其分布列 教案,共11页。

    1.随机变量的有关概念
    (1)随机变量:随着试验结果变化而变化的变量,常用字母X,Y,ξ,η,…表示.
    (2)离散型随机变量:所有取值可以一一列出的随机变量.
    2.离散型随机变量分布列的概念及性质
    (1)概念:若离散型随机变量X可能取的不同值为x1,x2,…,xi,…,xn,X取每一个值xi(i=1,2,…,n)的概率P(X=xi)=pi,以表格的形式表示如下:
    此表称为离散型随机变量X的概率分布列,简称为X的分布列.有时也用等式P(X=xi)=pi,i=1,2,…,n表示X的分布列.
    (2)分布列的性质
    ①pi≥0,i=1,2,3,…,n;
    ②eq \(∑,\s\up8(n),\s\d6(i=1))pi=1.
    3.常见离散型随机变量的分布列
    (1)两点分布:若随机变量X服从两点分布,则其分布列为,其中p=P(X=1)称为成功概率.
    (2)超几何分布:在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品,则P(X=k)=eq \f(Ceq \\al(k,M)Ceq \\al(n-k,N-M),Ceq \\al(n,N)),k=0,1,2,…,m,其中m=min{M,n},且n≤N,M≤N,n,M,N∈N*,称随机变量X服从超几何分布.
    一、思考辨析(正确的打“√”,错误的打“×”)
    (1)离散型随机变量的分布列中,各个概率之和可以小于1.( )
    (2)离散型随机变量的各个可能值表示的事件是彼此互斥的.( )
    (3)如果随机变量X的分布列由下表给出,则它服从两点分布.( )
    (4)从4名男演员和3名女演员中选出4人,其中女演员的人数X服从超几何分布.( )
    [答案] (1)× (2)√ (3)× (4)√
    二、教材改编
    1.设随机变量X的分布列如下:
    则p为( )
    A.eq \f(1,6) B.eq \f(1,3) C.eq \f(1,4) D.eq \f(1,12)
    C [由分布列的性质知,eq \f(1,12)+eq \f(1,6)+eq \f(1,3)+eq \f(1,6)+p=1,∴p=1-eq \f(3,4)=eq \f(1,4).]
    2.从4名男生和2名女生中任选3人参加演讲比赛,设随机变量ξ表示所选3人中女生的人数,则P(ξ≤1)等于( )
    A.eq \f(1,5) B.eq \f(2,5) C.eq \f(3,5) D.eq \f(4,5)
    D [P(ξ≤1)=1-P(ξ=2)=1-eq \f(Ceq \\al(1,4)Ceq \\al(2,2),Ceq \\al(3,6))=eq \f(4,5).]
    3.有一批产品共12件,其中次品3件,每次从中任取一件,在取到合格品之前取出的次品数X的所有可能取值是________.
    0,1,2,3 [因为次品共有3件,所以在取到合格品之前取出的次品数X的可能取值为0,1,2,3.]
    4.从装有3个红球,2个白球的袋中随机取出2个球,设其中有X个红球,则随机变量X的分布列为________.
    [因为X的所有可能取值为0,1,2,P(X=0)=eq \f(Ceq \\al(2,2),Ceq \\al(2,5))=0.1,P(X=1)=eq \f(Ceq \\al(1,3)·Ceq \\al(1,2),Ceq \\al(2,5))=0.6,P(X=2)=eq \f(Ceq \\al(2,3),Ceq \\al(2,5))=0.3,所以X的分布列为
    ]
    考点1 离散型随机变量的分布列的性质
    分布列性质的2个作用
    (1)利用分布列中各事件概率之和为1可求参数的值及检查分布列的正确性.
    (2)随机变量X所取的值分别对应的事件是两两互斥的,利用这一点可以求随机变量在某个范围内的概率.
    1.随机变量X的分布列如下:
    其中a,b,c成等差数列,则P(|X|=1)=________,公差d的取值范围是________.
    eq \f(2,3) eq \b\lc\[\rc\](\a\vs4\al\c1(-\f(1,3),\f(1,3))) [因为a,b,c成等差数列,所以2b=a+c.又a+b+c=1,所以b=eq \f(1,3),所以P(|X|=1)=a+c=eq \f(2,3).又a=eq \f(1,3)-d,c=eq \f(1,3)+d,根据分布列的性质,得0≤eq \f(1,3)-d≤eq \f(2,3),0≤eq \f(1,3)+d≤eq \f(2,3),所以-eq \f(1,3)≤d≤eq \f(1,3).]
    2.设随机变量X的分布列为Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(k,5)))=ak(k=1,2,3,4,5).
    (1)求a;
    (2)求Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X≥\f(3,5)));
    (3)求Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,10)<X≤\f(7,10))).
    [解] (1)由分布列的性质,得Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(1,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(2,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(3,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(4,5)))+P(X=1)=a+2a+3a+4a+5a=1,
    所以a=eq \f(1,15).
    (2)Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X≥\f(3,5)))=Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(3,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(4,5)))+P(X=1)=3×eq \f(1,15)+4×eq \f(1,15)+5×eq \f(1,15)=eq \f(4,5).
    (3)Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,10)<X≤\f(7,10)))=Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(1,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(2,5)))+Peq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(X=\f(3,5)))=eq \f(1,15)+eq \f(2,15)+eq \f(3,15)=eq \f(6,15)=eq \f(2,5).
    由于分布列中每个概率值均为非负数,故在利用概率和为1求参数值时,务必要检验.
    [教师备选例题]
    设离散型随机变量X的分布列为
    (1)求随机变量Y=2X+1的分布列;
    (2)求随机变量η=|X-1|的分布列;
    (3)求随机变量ξ=X2的分布列.
    [解] (1)由分布列的性质知,
    0.2+0.1+0.1+0.3+m=1,得m=0.3.
    首先列表为:
    从而Y=2X+1的分布列为
    (2)列表为
    ∴P(η=0)=P(X=1)=0.1,
    P(η=1)=P(X=0)+P(X=2)=0.2+0.1=0.3,
    P(η=2)=P(X=3)=0.3,
    P(η=3)=P(X=4)=0.3.
    故η=|X-1|的分布列为
    (3)首先列表为
    从而ξ=X2的分布列为
    考点2 求离散型随机变量的分布列
    离散型随机变量分布列的求解步骤
    (1)明取值:明确随机变量的可能取值有哪些,且每一个取值所表示的意义.
    (2)求概率:要弄清楚随机变量的概率类型,利用相关公式求出变量所对应的概率.
    (3)画表格:按规范要求形式写出分布列.
    (4)做检验:利用分布列的性质检验分布列是否正确.
    已知2件次品和3件正品混放在一起,现需要通过检测将其区分,每次随机检测一件产品,检测后不放回,直到检测出2件次品或检测出3件正品时检测结束.
    (1)求第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品的概率;
    (2)已知每检测一件产品需要费用100元,设X表示直到检测出2件次品或者检测出3件正品时所需要的检测费用(单位:元),求X的分布列.
    [解] (1)记“第一次检测出的是次品且第二次检测出的是正品”为事件A,P(A)=eq \f(Aeq \\al(1,2)Aeq \\al(1,3),Aeq \\al(2,5))=eq \f(3,10).
    (2)X的可能取值为200,300,400.
    P(X=200)=eq \f(Aeq \\al(2,2),Aeq \\al(2,5))=eq \f(1,10),
    P(X=300)=eq \f(Aeq \\al(3,3)+Ceq \\al(1,2)Ceq \\al(1,3)Aeq \\al(2,2),Aeq \\al(3,5))=eq \f(3,10),
    P(X=400)=1-P(X=200)-P(X=300)
    =1-eq \f(1,10)-eq \f(3,10)=eq \f(6,10)=eq \f(3,5).
    故X的分布列为
    求解本题的关键是明确题设限制条件:“不放回”、“直到检测出2件次品或检测出3件正品时检测结束”.
    [教师备选例题]
    一个盒子里装有7张卡片,其中有红色卡片4张,编号分别为1,2,3,4;白色卡片3张,编号分别为2,3,4.从盒子中任取4张卡片(假设取到任何一张卡片的可能性相同).
    (1)求取出的4张卡片中,含有编号为3的卡片的概率;
    (2)在取出的4张卡片中,红色卡片编号的最大值设为X,求随机变量X的分布列.
    [解] (1)由题意知,在7张卡片中,编号为3的卡片有2张,故所求概率为P=1-eq \f(Ceq \\al(4,5),Ceq \\al(4,7))=1-eq \f(5,35)=eq \f(6,7).
    (2)由题意知,X的可能取值为1,2,3,4,且
    P(X=1)=eq \f(Ceq \\al(3,3),Ceq \\al(4,7))=eq \f(1,35),P(X=2)=eq \f(Ceq \\al(3,4),Ceq \\al(4,7))=eq \f(4,35),
    P(X=3)=eq \f(Ceq \\al(3,5),Ceq \\al(4,7))=eq \f(2,7),P(X=4)=eq \f(Ceq \\al(3,6),Ceq \\al(4,7))=eq \f(4,7).
    所以随机变量X的分布列是
    袋子中有1个白球和2个红球.
    (1)每次取1个球,不放回,直到取到白球为止,求取球次数X的分布列;
    (2)每次取1个球,有放回,直到取到白球为止,但抽取次数不超过5次,求取球次数X的分布列;
    (3)每次取1个球,有放回,共取5次,求取到白球次数X的分布列.
    [解] (1)X可能取值1,2,3.
    P(X=1)=eq \f(1,Aeq \\al(1,3))=eq \f(1,3),P(X=2)=eq \f(Aeq \\al(1,2)×1,Aeq \\al(2,3))=eq \f(1,3),P(X=3)=eq \f(Aeq \\al(2,2),Aeq \\al(3,3))=eq \f(1,3).
    所以X分布列为
    (2)X可能取值为1,2,3,4,5.
    P(X=k)=(eq \f(2,3))k-1×eq \f(1,3),k=1,2,3,4,
    P(X=5)=(eq \f(2,3))4.故X分布列为
    (3)因为X~B(5,eq \f(1,3)),所以X的分布列为
    P(X=k)=Ceq \\al(k,5)(eq \f(1,3))k(eq \f(2,3))5-k,k=0,1,2,3,4,5.
    考点3 超几何分布
    求超几何分布的分布列的步骤
    端午节吃粽子是我国的传统习俗.设一盘中装有10个粽子,其中豆沙粽2个,肉粽3个,白粽5个,这三种粽子的外观完全相同.从中任意选取3个.
    (1)求三种粽子各取到1个的概率;
    (2)设X表示取到的豆沙粽个数,求X的分布列.
    [解] (1)令A表示事件“三种粽子各取到1个”,则
    P(A)=eq \f(Ceq \\al(1,2)Ceq \\al(1,3)Ceq \\al(1,5),Ceq \\al(3,10))=eq \f(1,4).
    (2)X的所有可能值为0,1,2,且
    P(X=0)=eq \f(Ceq \\al(3,8),Ceq \\al(3,10))=eq \f(7,15),P(X=1)=eq \f(Ceq \\al(1,2)Ceq \\al(2,8),Ceq \\al(3,10))=eq \f(7,15),
    P(X=2)=eq \f(Ceq \\al(2,2)Ceq \\al(1,8),Ceq \\al(3,10))=eq \f(1,15).
    综上知,X的分布列为
    [母题探究]
    1.在本例条件下,求至少有一个豆沙粽的概率.
    [解] 由题意知,至少有一个豆沙粽的概率
    P=P(X≥1)=P(X=1)+P(X=2)=eq \f(7,15)+eq \f(1,15)=eq \f(8,15).
    2.若本例中的X表示取到的粽子的种类,求X的分布列.
    [解] 由题意知X的所有可能值为1,2,3,且
    P(X=1)=eq \f(Ceq \\al(3,3)+Ceq \\al(3,5),Ceq \\al(3,10))=eq \f(1+10,120)=eq \f(11,120),
    P(X=3)=eq \f(Ceq \\al(1,2)Ceq \\al(1,3)Ceq \\al(1,5),Ceq \\al(3,10))=eq \f(30,120)=eq \f(1,4),
    P(X=2)=1-P(X=1)-P(X=3)=1-eq \f(11,120)-eq \f(30,120)=eq \f(79,120).
    综上可知,X的分布列为
    超几何分布描述的是不放回抽样问题,其实质是古典概型,主要用于抽检产品、摸不同类别的小球等概率模型.
    [教师备选例题]
    (2018·天津高考)已知某单位甲、乙、丙三个部门的员工人数分别为24,16,16.现采用分层抽样的方法从中抽取7人,进行睡眠时间的调查.
    (1)应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取多少人?
    (2)若抽出的7人中有4人睡眠不足,3人睡眠充足,现从这7人中随机抽取3人做进一步的身体检查.
    ①用X表示抽取的3人中睡眠不足的员工人数,求随机变量X的分布列;
    ②设A为事件“抽取的3人中,既有睡眠充足的员工,也有睡眠不足的员工”,求事件A发生的概率.
    【解】 (1)由题意得,甲、乙、丙三个部门的员工人数之比为3∶2∶2,由于采用分层抽样的方法从中抽取7人,因此应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取3人,2人,2人.
    (2)①随机变量X的所有可能取值为0,1,2,3.
    P(X=k)=eq \f(Ceq \\al(k,4)·Ceq \\al(3-k,3),Ceq \\al(3,7))(k=0,1,2,3).
    则P(X=0)=eq \f(Ceq \\al(3,3),Ceq \\al(3,7))=eq \f(1,35),P(X=1)=eq \f(Ceq \\al(2,3)Ceq \\al(1,4),Ceq \\al(3,7))=eq \f(12,35),
    P(X=3)=eq \f(Ceq \\al(3,4),Ceq \\al(3,7))=eq \f(4,35),则P(X=2)=1-eq \f(1,35)-eq \f(12,35)-eq \f(4,35)=eq \f(18,35),
    所以,随机变量X的分布列为
    ②设事件B为“抽取的3人中,睡眠充足的员工有1人,睡眠不足的员工有2人”;事件C为“抽取的3人中,睡眠充足的员工有2人,睡眠不足的员工有1人”,则A=B∪C,且B与C互斥.由①知,P(B)=P(X=2),P(C)=P(X=1),
    故P(A)=P(B∪C)=P(X=2)+P(X=1)=eq \f(6,7).
    所以,事件A发生的概率为eq \f(6,7).
    在10件产品中,有3件一等品,4件二等品,3件三等品,从这10件产品中任取3件,求:
    (1)取出的3件产品中一等品件数X的分布列;
    (2)取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数的概率.
    [解] (1)由于从10件产品中任取3件的结果数为Ceq \\al(3,10),从10件产品中任取3件,其中恰有k件一等品的结果数为Ceq \\al(k,3)Ceq \\al(3-k,7),那么从10件产品中任取3件,其中恰有k件一等品的概率为P(X=k)=eq \f(Ceq \\al(k,3)Ceq \\al(3-k,7),Ceq \\al(3,10)),k=0,1,2,3.
    所以随机变量X的分布列为
    (2)设“取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数”为事件A,“恰好取出1件一等品和2件三等品”为事件A1,“恰好取出2件一等品”为事件A2,“恰好取出3件一等品”为事件A3.
    由于事件A1,A2,A3彼此互斥,且A=A1∪A2∪A3,
    而P(A1)=eq \f(Ceq \\al(1,3)Ceq \\al(2,3),Ceq \\al(3,10))=eq \f(3,40),P(A2)=P(X=2)=eq \f(7,40),
    P(A3)=P(X=3)=eq \f(1,120).
    ∴取出的3件产品中一等品件数多于二等品件数的概率为
    P(A)=P(A1)+P(A2)+P(A3)=eq \f(3,40)+eq \f(7,40)+eq \f(1,120)=eq \f(31,120).
    X
    x1
    x2

    xi

    xn
    P
    p1
    p2

    pi

    pn
    X
    0
    1

    m
    P
    eq \f(Ceq \\al(0,M)Ceq \\al(n-0,N-M),Ceq \\al(n,N))
    eq \f(Ceq \\al(1,M)Ceq \\al(n-1,N-M),Ceq \\al(n,N))

    eq \f(Ceq \\al(m,M)Ceq \\al(n-m,N-M),Ceq \\al(n,N))
    X
    2
    5
    P
    0.3
    0.7
    X
    1
    2
    3
    4
    5
    P
    eq \f(1,12)
    eq \f(1,6)
    eq \f(1,3)
    eq \f(1,6)
    p
    X
    0
    1
    2
    P
    0.1
    0.6
    0.3
    X
    0
    1
    2
    P
    0.1
    0.6
    0.3
    X
    -1
    0
    1
    P
    a
    b
    c
    X
    0
    1
    2
    3
    4
    P
    0.2
    0.1
    0.1
    0.3
    m
    X
    0
    1
    2
    3
    4
    2X+1
    1
    3
    5
    7
    9
    Y
    1
    3
    5
    7
    9
    P
    0.2
    0.1
    0.1
    0.3
    0.3
    X
    0
    1
    2
    3
    4
    |X-1|
    1
    0
    1
    2
    3
    η
    0
    1
    2
    3
    P
    0.1
    0.3
    0.3
    0.3
    X
    0
    1
    2
    3
    4
    X2
    0
    1
    4
    9
    16
    ξ
    0
    1
    4
    9
    16
    P
    0.2
    0.1
    0.1
    0.3
    0.3
    X
    200
    300
    400
    P
    eq \f(1,10)
    eq \f(3,10)
    eq \f(3,5)
    X
    1
    2
    3
    4
    P
    eq \f(1,35)
    eq \f(4,35)
    eq \f(2,7)
    eq \f(4,7)
    X
    1
    2
    3
    P
    eq \f(1,3)
    eq \f(1,3)
    eq \f(1,3)
    X
    1
    2
    3
    4
    5
    P
    eq \f(1,3)
    eq \f(2,9)
    eq \f(4,27)
    eq \f(8,81)
    eq \f(16,81)
    X
    0
    1
    2
    3
    4
    5
    P
    (eq \f(2,3))5
    eq \f(5×24,35)
    eq \f(10×23,35)
    eq \f(10×22,35)
    eq \f(5×2,35)
    eq \f(1,35)
    X
    1
    2
    3
    P
    eq \f(7,15)
    eq \f(7,15)
    eq \f(1,15)
    X
    1
    2
    3
    P
    eq \f(11,120)
    eq \f(79,120)
    eq \f(1,4)
    X
    0
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    P
    eq \f(1,35)
    eq \f(12,35)
    eq \f(18,35)
    eq \f(4,35)
    X
    0
    1
    2
    3
    P
    eq \f(7,24)
    eq \f(21,40)
    eq \f(7,40)
    eq \f(1,120)

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