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    10.1.4  概率的基本性质 教案01
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    人教A版 (2019)必修 第二册10.1 随机事件与概率教学设计

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    这是一份人教A版 (2019)必修 第二册10.1 随机事件与概率教学设计,共5页。教案主要包含了引入新课,课堂探究,知识应用,课堂练习,归纳总结等内容,欢迎下载使用。

    (一)教学内容
    概率的基本性质
    (二)教学目标
    1.理解概率的基本性质,会利用概率的基本性质解决简单问题;
    2. 类比函数性质的研究内容和方法,提出概率基本性质的研究内容和方法
    3.经历具体实例的探究过程,归纳出概率的基本性质,提升逻辑推理素养
    (三)教学重点与难点
    教学重点:通过探究具体实例,归纳出概率的基本性质
    教学难点:类比函数性质的研究内容和方法,提出概率基本性质的研究内容和方法
    (四)教学过程设计
    一、引入新课
    我们在研究函数的时候,是沿着怎样的路径来研究的?类比函数的研究路径,想一想,可以从哪些角度研究概率的性质?
    答:在先给出指数函数的定义后,我们从定义出发研究了指数函数的定义域、值域、 单调性、特殊点的函数值等性质,这些性质在解决问题时可以发挥很大的作用.
    类似地, 在给出了概率的定义后,我们来研究概率的基本性质.例如:概率的取值范围;特殊事件的概率;事件有某些特殊关系时,它们的概率之间的关系;等等
    二、课堂探究
    问题1:概率表示的是一个事件发生的可能性大小,想一想概率的取值范围是什么?那些特殊的事件的概率是怎样的?
    (1)任何事件的概率都是非负的;
    (2)在每次试验中,必然事件一定发生,不可能事件一定不会发生.
    一般地,概率有如下性质:
    性质1 对任意的事件A,都有P(A)≥0.
    性质2 必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,即P(Ω)=1,P(∅)=0
    问题2:我们研究过事件之间的某些关系,设事件A与事件B互斥,和事件A∪B的概率与事件A,B的概率之间具有怎样的关系?
    例如:一个袋子中有大小和质地相同的4个球,其中有2个红色球(标号为1和2),2个绿色球(标号为3和4),从袋中不放回地依次随机摸出2个球.设事件,R=“两次都摸到红球”,G=“两次都摸到绿球”. 事件R,G的概率之间具有怎样的关系?
    事件R= “两次都摸到红球”与事件G = “两次都摸到绿球”互斥,R∪G= “两次摸到的球颜色相同”
    因为n(R)=2,n(G)=2,n(R∪G)=4,所以
    P(R)= P(G)=212
    P(R∪G)=412
    因此
    P(R∪G)=2+212= P(R)+ P(G)
    一般地,因为事件A与事件B互斥,即A与B不含有相同的样本点,所以n(A∪B)= n(A)+n(B),这等价于P(A∪B)= P(A)+P(B),即两个互斥事件的和事件的概率等于这两个事件的概率之和.
    性质3 如果事件A与事件B互斥,那么P(A∪B)= P(A)+P(B).
    扩展:互斥事件的概率加法公式可以推广到多个事件的情况.如果事件A1,A2,…,Am两两互斥,那么事件A1∪A2∪…∪Am发生的概率等于这m个事件分别发生的概率之和,即
    P(A1∪A2∪…∪Am)=P(A1)+P(A2)+…+P(Am)
    追问:设事件A和事件B互为对立事件,它们的概率有什么关系?
    因为事件A和事件B互为对立事件,所以和事件A∪B 为必然事件,即P(A∪B)=1.由性质3,得1=P(A∪B)= P(A)+P(B). 由此我们得到
    性质4 如果事件A和事件B互为对立事件,那么P(B)=1− P(A),P(A)=1− P(B)
    追问:若事件A与事件B有包含关系,那么这两个事件的概率有什么关系吗?
    在古典概型中,对于事件A与事件B,如果A⊆B,那么n(A)≤n(B),于是
    n(A)n(Ω)≤n(A)n(Ω),即P(A)≤P(B)
    一般地,对于事件A与事件B,如果A⊆B,即事件A 发生,则事件B一定发生, 那么事件A的概率不超过事件B的概率.于是我们有概率的单调性:
    性质5:如果A⊆B,那么P(A)≤P(B)
    那么,对于任意事件A,因为∅⊆A⊆Ω,所以0≤P(A)≤1.
    思考:上面例子中,一个袋子中有大小和质地相同的4个球,其中有2个红色球(标号为1和2),2个绿色球(标号为3和4),从袋中不放回地依次随机摸出2个球.设事件,R=“两次都摸到红球”,G=“两次都摸到绿球”.
    用R1∪R2 表示“两个球中有红球”,那么P(R1∪R2)和P(R1)+P(R2)相等吗?如果不相等,请你说明原因,并思考如何计算P(R1∪R2)
    因为n(Ω)=12,n(R1)= n(R2)=6
    n(R1∪R2)=10,所以P(R1)= P(R2)=612,
    P(R1∪R2)=1012.因此,P(R1∪R2)≠P(R1)+ P(R2)
    这是因为R1∩R2={(1,2),(2,1)},即事件R1,R2不是互斥的,容易得到
    P(R1∪R2)=P(R1)+ P(R2)−P(R1∩R2)
    性质6 设A,B是一个随机试验中的两个事件,我们有
    P(A∪B)=P(A)+ P(B)−P(A∩B)
    显然,性质3是性质6的特殊情况. 利用上述概率的性质,可以简化概率的计算.
    三、知识应用
    例1 从不包含大小王牌的52张扑克牌中随机抽取一张,设事件A=“抽到红心”,事件B=“抽到方片”,P(A)=P(B)=14.那么
    (1)C=“抽到红花色”,求P(C);
    (2)D=“抽到黑花色”,求P(D).
    解:(1)因为C=A∪B,且A与B不会同时发生,所以A与B是互斥事件.根据互斥事件的概率加法公式,得
    P(C)=P(A)+P(B)=14+14=12
    (2)因为C与D互斥,又因为C∪D是必然事件,所以C与D互为对立事件.因此
    P(D)=1-P(C)=1-12=12
    例2 为了推广一种新饮料,某饮料生产企业开展了有奖促销活动:将6罐这种饮料装一箱,每箱中都放置2罐能够中奖的饮料.若从一箱中随机抽出2罐,能中奖的概率为多少?
    分析:“中奖”包括第一罐中奖但第二罐不中奖、第一罐不中奖但第二罐中奖、两罐都中奖三种情况.如果设A=“中奖”,A1=“第一罐中奖”,A2=“第二罐中奖”,那么就可以通过事件的运算构建相应事件,并利用概率的性质解决问题.
    解:设事件A=“中奖”,事件A1=“第一罐中奖”,事件A2=“第二罐中奖”,那么事件A1A2=“两罐都中奖”, A1A2=“第一罐中奖,第二罐不中奖”, A1A2=“第一罐不中奖,第二罐中奖”,且
    A=A1A2∪A1A2∪A1A2.
    因为A1A2,A1A2, A1A2两两互斥,所以根据互斥事件的概率加法公式,可得
    P(A)=P(A1A2)+P(A1A2)+P(A1A2).
    我们借助树状图来求相应事件的样本点数.
    可以得到,样本空间包含的样本点个数为n(Ω)=6×5=30,且每个样本点都是等可能的.因为n(A1A2)=2,n(A1A2)=8,n(A1A2)=8,所以
    上述解法需要分若干种情况计算概率.注意到事件A的对立事件是“不中奖”,即“两罐都不中奖”,由于A1 A2=“两罐都不中奖”,而n(A1 A2)=4×3=12,所以
    P(A1 A2)=1230=25
    因此
    四、课堂练习
    1.从一副混合后的扑克牌(不含大小王)中,随机抽取1张,事件A为“抽得红桃K”,事件B为“抽得黑桃”,则P(A∪B)=( 726 )
    2.某射手在一次射击中,射中10环,9环,8环的概率分别是0.2,0.3,0.1,则该射手在一次射击中不够8环的概率为( D )
    A.0B.0.3C.0.6D.0.4
    分析:事件“射中10环”,“射中9环”,“射中8环”两两互斥,则一次射击中够8环的概率为0.2+0.3+0.1=0.6,不够8环的概率为1-0.6=0.4
    3.已知,,,则( 0.2 ).
    分析:P(A∪B)=P(A)+ P(B)−P(A∩B)故0.9=0.5+0.6−P(A∩B)
    所以P(A∩B)=0.2
    4.已知甲、乙两球落入盒子的概率分别为12和13,假定两球是否落入盒子互不影响,则甲、乙两球至少有一个落入盒子的概率是( 23 )
    分析:设甲落入盒子为事件A,乙落入盒子为事件B,P(A)=12,P(B)=23,
    P(A∪B)=1− P(AB)=1−12×23=23
    五、归纳总结
    性质1 对任意的事件A,都有P(A)≥0.
    性质2 必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,即P(Ω)=1,P(∅)=0
    性质3 如果事件A与事件B互斥,那么P(A∪B)= P(A)+P(B).
    扩展:互斥事件的概率加法公式可以推广到多个事件的情况.如果事件A1,A2,…,Am两两互斥,那么事件A1∪A2∪…∪Am发生的概率等于这m个事件分别发生的概率之和,即
    P(A1∪A2∪…∪Am)=P(A1)+P(A2)+…+P(Am)
    性质4 如果事件A和事件B互为对立事件,那么P(B)=1− P(A),P(A)=1− P(B)
    性质5 如果A⊆B,那么P(A)≤P(B)那么,对于任意事件A,因为∅⊆A⊆Ω,所以0≤P(A)≤1.
    性质6 设A,B是一个随机试验中的两个事件,我们有P(A∪B)=P(A)+ P(B)−P(A∩B)
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