选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布教学设计
展开本节课选自《2019人教A版高中数学选择性必修第三册》,第七章《随机变量及其分布列》,本节课主本节课主要学习二项分布
前面学生已经掌握了有关概率的基础知识等可能事件概率、互斥事件概率、条件概率和相互独立事件概率的求法、也学习了分布列的有关内容。二项分布是一种应用广泛的概率模型,是对前面所学知识的综合应用。节课是从实际出发,通过抽象思维,建立数学模型,进而认知数学理论,应用于实际的过程。
重点:n重伯努利实验,二项分布及其数字特征;
难点:在实际问题中抽象出模型的特征,识别二项分布.
多媒体
课后通过对教学过程的反思与研究, 才能不断完善教学设计中的不足, 才能提升教材分析的能力和课堂教学实效.
1. 多元展示, 多方评价. 在教学过程中我借问题牵引,保证了课堂教学的顺利实施;而在整个过程中,我对学生所作练习、疑问及时解析评价;学生之间、小组之间的互相评价补充,使学生共享成果分享喜悦,坚定了学好数学的信念,实现了预期目标.
2. 创造性的使用教材. 有别于教材,我在教学中,让学生考察了分别考察了两类题型之后再引导学生进行归纳, 这样更贴近学生的认知水平, 学生课后反馈,效果较为理想.
课程目标
学科素养
A.理解伯努利试验以及n重伯努利试验的概念,掌握随机变量服从二项分布的有关计算;
B.能够解决随机变量服从二项分布的实际应用问题,会求服从二项分布的随机变量的均值和方差.
1.数学抽象:n重伯努利试验的概念
2.逻辑推理: 二项分布的随机变量的均值和方差
3.数学运算:二项分布的有关计算
4.数学建模:模型化思想
教学过程
教学设计意图
核心素养目标
问题导学
问题1:伯努利试验
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;(概率相同)
(2) 各次试验的结果相互独立.
做一做: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.
随机试验
是否为n重伯努利试验
伯努利试验
P(A)
重复试验的次数
1
是
抛掷一枚质地均匀的硬币
0.5
10
2
是
某飞碟运动员进行射击
0.8
3
3
是
从一批产品中随机抽取一件
0.95
20
探究新知
探究1 :伯努利试验和n重伯努利试验有什么不同?
伯努利试验是一个“有两个结果的试验”,只能关注某个事件发生或不发生;n重伯努利试验是对一个“有两个结果的试验”重复进行了n次,所以关注点是这n次重复试验中“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.
问题2: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?
用Ai表示“第i次射击中靶”(i=1,2,3),用如下图的树状图表示试验的可能结果:
问题由分步乘法计数原理,3次独立重复试验共有23=8种可能结果,它们两两互斥,每个结果都是3个相互独立事件的积,由概率的加法公式和乘法公式得
P(X=0)=P(A1A2A3)=0.23,
PX=1=PA1A2A3+PA1A2A3+PA1A2A3=3×0.8×0.22,
P(X=2)=P(A1A2A3)+P(A1A2A3)+P(A1A2A3)=3×0.82×0.2,
P(X=3)=P(A1A2A3)=0.83.
为了简化表示,每次射击用1表示中靶,用0表示脱靶,那么3次射击恰好2次中靶的所有可能结果可表示为011,110,101,这三个结果发生的概率都相等,均为0.82×0.2,并且与哪两次中靶无关.
因此,3次射击恰好2次中靶的概率为C32×0.82×0.2.同理可求中靶0次,1次,3次的概率.
于是,中靶次数X的分布列为:
P(X=k)=C3k×0.8k×0.23-k,k=0,1,2,3
探究2: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.
(1)表示中靶次数X等于2的结果有:A1 A2 A3 A4, A1 A2 A3 A4,, A1 A2 A3 A4, A1 A2 A3A4 , A1 A2A3A4, A1 A2 A3A4,共6个。
(2)中靶次数X的分布列为:PX=k=C4k×0.8k×0.24-k,k=0,1,2,3,4
二项分布
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
PX=k=Cnk×pk×(1-p)n-k,k=0,1,…,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布(binmial distributin),记作X~B(n,p).
X
0
1
…
k
…
n
p
…
…
思考1:二项分布与两点分布有何关系?
两点分布是一种特殊的二项分布,即是n=1的二项分布;二项分布可以看做两点分布的一般形式.
思考2:对比二项分布和二项式定理,你能看出他们之间的联系吗?
如果把p看成b,1-p看成a,则Cnk×pk×(1-p)n-k就是二项式[(1-p)+p]n的展开式的通项,由此才称为二项分布。
即k=0nPx=k=k=0nCnk×pk×(1-p)n-k=[p+(1-p)]n =1
三、典例解析
例1 :将一枚质地均匀的硬币重复抛掷10次,求:
(1)恰好出现5次正面朝上的概率;
(2)正面朝上出现的频率在[0.4,0.6]内的概率.
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。
解:设A=“正面朝上”,则P(A)=0.5.用X表示事件A发生的次数,X~B(10,0.5).
(1)恰好出现5次正面朝上等价于X=5,于是
P(X=5)=C105×0.510=2521024=63256;
(2)正面朝上出现的频率在[0.4,0.6]内等价于4≤X≤6,于是
P4≤X≤6=C104×0.510+C105×0.510+C106×0.510=6721024=2132.
例2:如图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。
解:设A=“向右下落”,则A=“向左下落”,且P(A)=P(A)=0.5.因为小球最后落入格子的号码X等于事件A发生的次数,而小球在下落的过程中共碰撞小木钉10次,所以X~B(10,0.5).于是,X的分布列为PX=k=C10k×0.510,k=0,1,…,10.
X的概率分布图如下图所示:
二项分布中需要注意的问题和关注点
(1)当X服从二项分布时,应弄清X~B(n,p)中的试验次数n与成功概率p.
(2)解决二项分布问题的两个关注点
①对于公式P(X=k)=C eq \\al(\s\up1(k),\s\d1(n)) pk(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n),必须在满足“独立重复试验”时才能应用,否则不能应用该公式.
②判断一个随机变量是否服从二项分布,关键有两点:一是对立性,即一次试验中,事件发生与否两者必有其一;二是重复性,即试验是独立重复地进行了n次.
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。
解法一: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 p1=0.62+C21×0.62×0.4=0.648.
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p2=0.63+C32×0.63×0.4+C42×0.63×0.42=0.68256.
解法2:采用3局2胜制,不妨设赛满3局,用X表示3局比赛中甲胜的局数,则X~B(3,0.6).甲最终获胜的概率为 p1 =P(X=2)+P(X=3)= C32×0.62×0.4+C33×0.63=0.648.
采用5局3胜制,不妨设赛满5局,用X表示5局比赛中甲胜的局数,
则X~B(5,0.6).
甲最终获胜的概率为p2 =PX=3+PX=4+PX=5
=C53×0.63×0.42+C54×0.64 ×0.4+ C55×0.65=0.68256
因为p2>p1,所以5局3胜制对甲有利.实际上,比赛局数越多,对实力较强者越有利.
探究3:假设随机变量X服从二项分布B(n,p),那么X的均值和方差是什么?
当n=1时,X服从两点分布,分布列为P(X=0)=1-p,P(X=1)=p.均值和方差分别为E(X)=p;D(X) =p(1-p).
2当n=2时,X的分布列为 PX=0=1-p2,PX=1=2p1-p,
P(X=2)=p2.均值和方差分别为 E(X)=0×1-p2+1×2p(1-p)+2×p2=2p. D(X)=02×1-p2+12×2p(1-p)+22×p2-(2p)2=2p(1-p).
一般地,如果X~B(n,p),那么E(X)=np; D(X)=np(1-p).
证明:∵P(X=k)= Cnkpkqn-k
(∵ k Cnk =n Cn-1k-1)
∴kP(X=k)= kCnkpkqn-k= npCn-1k-1pk-1qn-k
∴E (X) =0×Cn0p0qn+ 1×Cn1p1qn-1+ 2×Cn2p2qn-2 + …+ k×Cnkpkqn-k+…+ n×Cnnpnq0
=np(Cn-10p0qn-1+ Cn-11p1qn-2+ … + Cn-1k-1pk-1q(n-1)-(k-1) +…+ Cn-1n-1pn-1q0)=np(p+q)n-1=np
例4. 一次数学测验由25道选择题构成,每道选择题有4个选项,其中有且仅有一个选项是正确的,每道题选择正确得4分,不作出选择或选错不得分,满分100分,某学生选对任一题的概率均为0.6,求此学生在这一次测验中的成绩的数学期望和方差.
解析:设该学生在这次数学测验中选对答案的题目的个数为ξ,所得的分数为η,
由题意知,η=4ξ,且ξ~B(25,0.6),
则E(ξ)=25×0.6=15,D(ξ)=25×0.6×(1-0.6)=6.
故E(η)=E(4ξ)=4E(ξ)=60,D(η)=D(4ξ)=42×D(ξ)=96.
所以该学生在这一次测验中的成绩的数学期望与方差分别是
60和96.
通过具体的问题情境,引发学生思考积极参与互动,说出自己见解。从而引入的n重伯努利试验的概念,发展学生逻辑推理、数学运算、数学抽象和数学建模的核心素养。
通过问题分析,让学生掌握二项分布的概念及其特点。发展学生逻辑推理,直观想象、数学抽象和数学运算的核心素养。
通过典例解析,在具体的问题情境中,深化对二项分布的理解。发展学生逻辑推理,直观想象、数学抽象和数学运算的核心素养。
三、达标检测
1.某射击选手每次射击击中目标的概率是0.8,这名选手在10次射击中,恰有8次击中目标的概率为( )
A.C eq \\al(\s\up1(8),\s\d1(10)) ×0.88×0.22 B.0.88×0.22
C.C eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(10)) ×0.28×0.82 D.0.28×0.82
解析:设X为击中目标的次数,则X~B(10,0.8),
∴这名选手在10次射击中,恰有8次击中目标的概率为P(X=8)=C eq \\al(\s\up1(8),\s\d1(10)) ×0.88×(1-0.8)2=C eq \\al(\s\up1(8),\s\d1(10)) ×0.88×0.22.故选A.
答案:A
2.已知X是一个随机变量,若X~B eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(6,\f(1,3))) ,则P(X=2)等于( )
A. eq \f(3,16) B. eq \f(4,243) C. eq \f(13,243) D. eq \f(80,243)
解析:由题意知n=6,p= eq \f(1,3) ,
故P(X=2)=C eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(6)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,3))) eq \s\up12(2) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(1,3))) eq \s\up12(6-2) =C eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(6)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(1,3))) eq \s\up12(2) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(2,3))) eq \s\up12(4) = eq \f(80,243) .故选D.
答案:D
3.已知X~B(n,p),E(X)=8,D(X)=1.6,则n=________,p=________.
解析:因为随机变量X~B(n,p),所以E(X)=np=8,D(X)=np(1-p)=1.6,解得p=0.8,n=10.
4.甲、乙两队参加世博会知识竞赛,每队3人,每人回答一个问题,答对者为本队赢得一分,答错者得零分.假设甲队中每人答对的概率均为 eq \f(2,3) ,乙队中每人答对的概率分别为 eq \f(2,3) , eq \f(2,3) , eq \f(1,2) ,且各人答对正确与否相互之间没有影响.用ξ表示甲队的总得分.
(1)求随机变量ξ的分布列.
(2)用A表示“甲、乙两个队总得分之和等于3”这一事件,用B表示“甲队总得分大于乙队总得分”这一事件,求P(AB).
解析:(1)由已知,甲队中3人回答问题相当于3次独立重复试验,
所以ξ~B eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(3,\f(2,3))) .
P(ξ=0)=C eq \\al(\s\up1(0),\s\d1(3)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) eq \s\up12(3) = eq \f(1,27) ,
P(ξ=1)=C eq \\al(\s\up1(1),\s\d1(3)) × eq \f(2,3) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) eq \s\up12(2) = eq \f(2,9) ,
P(ξ=2)=C eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(3)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(2,3))) eq \s\up12(2) eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) = eq \f(4,9) ,
P(ξ=3)=C eq \\al(\s\up1(3),\s\d1(3)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(2,3))) eq \s\up12(3) = eq \f(8,27) ,
所以ξ的分布列为
ξ
0
1
2
3
P
eq \f(1,27)
eq \f(2,9)
eq \f(4,9)
eq \f(8,27)
(2)用C表示“甲得2分乙得1分”这一事件,用D表示“甲得3分乙得0分”这一事件,AB=C∪D,C,D互斥.
P(C)=C eq \\al(\s\up1(2),\s\d1(3)) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(2,3))) eq \s\up12(2) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(\f(2,3)×\f(1,3)×\f(1,2)+\f(1,3)×\f(2,3)×\f(1,2)+\f(1,3)×\f(1,3)×\f(1,2))) = eq \f(10,81) .
P(D)= eq \f(8,27) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(2,3))) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(1,2))) = eq \f(4,243) .
所以P(AB)=P(C)+P(D)= eq \f(10,81) + eq \f(4,243) = eq \f(34,243) .
5.一出租车司机从某饭店到火车站途中有6个交通岗,假设他在各交通岗遇到红灯这一事件是相互独立的,并且概率是 eq \f(1,3) .
(1)求这位司机遇到红灯数ξ的期望与方差.
(2)若遇上红灯,则需等待30秒,求司机总共等待时间η的期望与方差.
解析:(1)易知司机遇上红灯次数ξ服从二项分布,
且ξ~B eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(6,\f(1,3))) ,所以E(ξ)=6× eq \f(1,3) =2,
D(ξ)=6× eq \f(1,3) × eq \b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\c1(1-\f(1,3))) = eq \f(4,3) .
(2)由已知η=30ξ,所以E(η)=30E(ξ)=60,D(η)=900D(ξ)=1 200.
通过练习巩固本节所学知识,通过学生解决问题,发展学生的数学运算、逻辑推理、直观想象、数学建模的核心素养。
四、小结
1.二项分布的定义:
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
PX=k=Cnk×pk×(1-p)n-k,k=0,1,…,n.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布(binmial distributin),
记作X~B(n,p).
2.确定一个二项分布模型的步骤:
(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).
3.一般地,如果X~B(n,p),那么E(X)=np; D(X)=np(1-p).
五、课时练
通过总结,让学生进一步巩固本节所学内容,提高概括能力。
人教A版 (2019)选择性必修 第三册7.5 正态分布教案: 这是一份人教A版 (2019)选择性必修 第三册<a href="/sx/tb_c4000360_t8/?tag_id=27" target="_blank">7.5 正态分布教案</a>,共14页。
人教A版 (2019)选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布教案及反思: 这是一份人教A版 (2019)选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布教案及反思,共16页。教案主要包含了本节内容分析,学情整体分析,教学活动准备,教学活动设计等内容,欢迎下载使用。
选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布教案设计: 这是一份选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布教案设计,共13页。教案主要包含了本节内容分析,学情整体分析,教学活动准备,教学活动设计等内容,欢迎下载使用。