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第7讲 概率与统计问题的题型与方法

时间:2014-04-17


第7讲
一、考试内容

概率与统计问题的题型与方法 (4 课时)

离散型随机变量的分布列,离散型随机变量的期望值和平方差,抽样方法,总体分布 的估计,正态分布,总体特征数的估计,线性回归。

二、考试要求
⑴了解随机变量、 离散型随机变量的意义, 会求出某些简单的离散型随机变量的分布列。 ⑵了解离散

型随机变量的期望值、 方差的意义, 会根据离散型随机变量的分布列求出期 望值、方差。 ⑶会用抽机抽样,系统抽样,分层抽样等常用的抽样方法从总体中抽取样本。 ⑷会用样本频率分布去估计总体分布。 ⑸了解正态分布的意义及主要性质。 ⑹了解假设检验的基本思想。 ⑺会根据样本的特征数估计总体。 ⑻了解线性回归的方法。

三、复习目标
1. 了解典型分布列:0~1 分布,二项分布,几何分布。 2. 了解离散型随机变量的期望值、方差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望 值、方差。 3. 在实际中经常用期望来比较两个类似事件的水平,当水平相近时,再用方差比较两个 类似事件的稳定程度。 4. 了解正态分布的意义,能借助正态曲线的图像理解正态曲线的性质。 5. 了解标准正态分布的意义和性质,掌握正态总体 N (? , ? ) 转化为标准正态总体 N(0,
2

1)的公式 F ( x ) ? ? (

x??

?

) 及其应用。

6. 通过生产过程的质量控制图,了解假设检验的基本思想。 7. 了解相关关系、回归分析、散点图等概念,会求回归直线方程。 8. 了解相关系数的计算公式及其意义,会用相关系数公式进行计算。 9. 了解相关性检验的方法与步骤,会用相关性检验方法进行检验。

四、双基透视
㈠随机事件和统计的知识结构:

㈡随机事件和统计的内容提要 1.主要内容是离散型随机变量的分布列、期望与方差,抽样方法,总体分布的估计, 正态分布和线性回归。 2.随机变量的概率分布 (1)离散型随机变量的分布列: ε P

x1

x2

? ?

xi pi

? ?

p1

p2

两条基本性质① pi ? 0(i ? 1,2, ?); ②P1+P2+?=1。 (2)连续型随机变量概率分布: 由频率分布直方图,估计总体分布密度曲线 y=f(x); 总体分布密度函数的两条基本性质: ①f(x) ≥0(x∈R); ②由曲线 y=f(x)与 x 轴围成面积为 1。 3.随机变量的数学期望和方差 (1)离散型随机变量的数学期望: E? ? x1 p1 ? x2 p2 ? ?;反映随机变量取值的平均水平。 (2)离散型随机变量的方差:
2 D? ? ( x1 ? E? ) 2 p1 ? ( x2 ? E? ) 2 p2 ? ? ? ( xn ? E? ) pn ? ?;反映随机变量取值的

稳定与波动,集中与离散的程度。 (3)基本性质: E (a? ? b) ? aE? ? b ; D(a? ? b) ? a 2 D? 。 4.三种抽样方法。 5.二项分布和正态分布 (1)记ε 是 n 次独立重复试验某事件发生的次数,则ε ~B(n,p) ;
k k n ?k 其概率 Pn (k ) ? Cn p q (q ? 1 ? p, k ? 0,1,2, ? , n) 。

期望 Eε =np,方差 Dε =npq。 (2)正态分布密度函数:

f ( x) ?

1 2??

e

?

( x?? )2 2? 2

2 期望 Eε =μ ,方差 D? ? ? 。 (3)标准正态分布:

2 若 ? ~ N (? , ? ) ,则 ? ?

P (? ? b) ? ? (

b??

? ?? ~ N (0,1) , ?
a??

?

),

P ( a ? ? ? b) ? ? (

b??

?

) ? ?(

?

)。

6.线性回归: 当变量 x 取值一定时,如果相应的变量 y 的取值带有一定的随机性,那么就说变量 y 与 x 具有相关关系。 对于它们的一组观测值来说, 如果与之相应的在平面直角坐标系中的点 大体上集中在一条直线的附近,就说变量 y 与 x 之间具有线性相关关系。 相关系数用来检验线性相关显著水平, 通常通过查表取显著水平 0.05 自由度 n-2 的 r0.05 , 若 r ? r0.05 为显著;否则为不显著。

㈢离散型随机变量的分布列 随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变 量。随机变量最常见的两种类型,即离散型随机变量和连续型随机变量。如果对于随机变量 可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量;如果随机变 量可以取某一区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量。 离散型随机变量的分布列:如果离散型随机变量 ? 的可能取值为 xi(i=1,2,?) ,由 于试验的各个结果的出现有一定的概率,于是随机变量 ? 取每一个值也有一定的概率 P( ? =xi)=pi,人们常常习惯地把它们写成表格的形式,如: ? x1 x2 xi ? ? P p1 p2 pi ? ? 这种表即为随机变量 ? 的概率分布,简称为 ? 的分布列。 分布列的表达式可有如下几种: (1)表格形式; (2)一组等式; (3)压缩为一个带“i” 的等式。 1.在实际问题中,人们常关心随机变量的特征,而不是随机变量的具体值。离散型随 机变量的期望和方差都是随机变量的特征数, 期望反映了随机变量的平均取值, 方差与标准 差都反映了随机变量取值的稳定与波动、 集中与离散的程度。 其中标准差与随机变量本身有 相同的单位。 2.离散型随机变量期望和方差的计算公式 设离散型随机变量 ? 的分布列为 P( ? =xi)=pi,i=1,2,?,则: E? =

? x i pi,D ? = ? ( x i-E ? )2 pi= ? x i2 pi-(E ? )2=E( ? 2)-(E ? )2。
i ?1 i ?1 i ?1

?

?

?

3.离散型随机变量期望和方差的性质 E (a ? +b)=aE ? +b,D (a ? +b)=a2 D ? 。 4.二项分布的期望与方差 若 ? ~B (n,p),则 E ? =np,D ? =np (1-p)。 ㈣抽样方法 三种常用抽样方法: 1.简单随机抽样:设一个总体的个数为 N。如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样 本,且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等,就称这样的抽样为简单随机抽样。实现简单 随机抽样,常用抽签法和随机数表法。 2.系统抽样:当总体中的个数较多时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先 定出的规则,从每一部分抽取 1 个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样(也称 为机械抽样) 。 系统抽样的步骤可概括为: (1)将总体中的个体编号; (2)将整个的编号进行分段; (3) 确定起始的个体编号; (4)抽取样本。 3.分层抽样:当已知总体由差异明显的几部分组成时,常将总体分成几部分,然后按 照各部分所占的比进行抽样,这种抽样叫做分层抽样,其中所分成的各部分叫做层。 ㈤总体分布的估计 总体分布:总体取值的概率分布规律通常称为总体分布。 总体密度曲线:当样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就 会无限接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线。 ㈥正态分布 正态分布:如果总体密度曲线是以下函数的图象:

f ( x) ?

1 2? ?

e

?

( x?? )2 2? 2

, x ? (??,??)



式中的实数μ 、σ (σ >0)是参数,分别表示总体的平均数与标准差,这个总体是有无限容量 2 的抽象总体。其分布叫做正态分布,常记作 N(μ ,σ )。①的图象被称为正态曲线。 特别地,在函数①中,当μ =0,σ =1 时,正态总体称为标准正态总体,这时,相应的函数 表达式是 f ( x) ?

1 2?

e

?

x2 2

, x ? (??,??) ,



相应的曲线称为标准正态曲线。 当我们不知道一个总体的分布时,往往总是从总体中抽取一个样本,并用样本的频率 分布去估计总体的分布, 而且随着样本容量越大分组的组距越小, 样本的频率分布就更加接 近总体分布。 当样本容量无限增大且分组的组距无限缩小时, 频率分布直方图就会演变成一 条光滑曲线,即反映总体分布的总体密度曲线。可以知道,反映总体分布的总体密度曲线的 形状是形形色色的, 不同形状的总体密度曲线是不同总体分布的反映, 而正态分布以及反映 这种分布的正态曲线是异彩纷呈的总体分布及总体密度曲线中的一类重要分布。 1.正态分布的重要性 正态分布是概率统计中最重要的一种分布, 其重要性我们可以从以下两方面来理解: 一 方面,正态分布是自然界最常见的一种分布。一般说来,若影响某一数量指标的随机因素很 多,而每个因素所起的作用都不太大,则这个指标服从正态分布。例如,产品尺寸是一类典 型的总体,对于成批生产的产品,如果生产条件正常并稳定,即工艺、设备、技术、操作、 原料、环境等可以控制的条件都相对稳定,而且不存在产生系统误差的明显因素,那么,产 品尺寸的总体分布就服从正态分布。 又如测量的误差; 炮弹落点的分布; 人的生理特征的量: 身高、体重等;农作物的收获量等等,都服从或近似服从正态分布。另一方面,正态分布具 有许多良好的性质,很多分布可以用正态分布来近似描述,另外,一些分布又可以通过正态 分布来导出,因此在理论研究中正态分布也十分重要。 2.正态曲线及其性质 对于正态分布函数:

f ( x) ?

1 2??

e

?

( x?? )2 2? 2

,x∈(-∞,+∞)

由于中学知识范围的限制, 不必去深究它的来龙去脉, 但对其函数图像即正态曲线可通 过描点(或计算机中的绘图工具)画出课本图 1-4 中的图(1) 、 (2) 、 (3) ,由此,我们不难 自己总结出正态曲线的性质。 3.标准正态曲线 标准正态曲线 N(0,1)是一种特殊的正态分布曲线,它是本小节的重点。由于它具有 非常重要的地位,已专门制作了“标准正态分布表” 。对于抽像函数 ? ? ( x0 ) ? p( x ? x0 ) , 课本中没有给出具体的表达式,但其几何意义非常明显,即由正态曲线 N(0,1) 、x 轴、 直线 x ? x0 所围成的图形的面积。再由 N(0,1)的曲线关于 y 轴对称,可以得出等式

? ? ( x0 ) ? 1 ? ?( x0 ) ,以及标准正态总体在任一区间(a,b)内取值概率 P ? ?(b) ? ?(a) 。
4.一般正态分布与标准正态分布的转化 由于一般的正态总体 N (? , ? ) 其图像不一定关于 y 轴对称,所以,研究其在某个区间
2

( x1 , x2 ) 的概率时,无法利用标准正态分布表进行计算。这时我们自然会思考:能否将一般 2 的正态总体 N (? , ? ) 转化成标准的正态总体 N(0,1)进行研究。人们经过探究发现:对 x?? 2 ) 。对于这个公式,课本 于任一正态总体 N (? , ? ) ,其取值小于 x 的概率 F ( x ) ? ? ( ?
中 不加 证明地 给出 ,只用 了“ 事实上 ,可以 证明 ”这 几个 字 说明。 这表 明, 对等式

F ( x) ? ? (

x??

?

) 的来由不作要求, 只要会用它求正态总体 N (? , ? 2 ) 在某个特定区间的概

率即可。 5. “小概率事件”和假设检验的基本思想 “小概率事件”通常指发生的概率小于 5%的事件,因为对于这类事件来说,在大量重 复试验中,平均每试验 20 次,才能发生 1 次,所以认为在一次试验中该事件是几乎不可能 发生的。这种认识便是进行推断的出发点。关于这一点我们要有以下两个方面的认识:一是 这里的“几乎不可能发生”是针对“一次试验”来说的,因为试验次数多了,该事件当然是 很可能发生的;二是当我们运用“小概率事件几乎不可能发生的原理”进行推断时,我们也 有 5%的犯错误的可能。 就是说, 这里在概率的意义上所作的推理与过去确定性数学中的 “若 a 则 b”式的推理有所不同。 课本是借助于服从正态分布的有关零件尺寸的例子来介绍假设检验的基本思想。 进行假 设检验一般分三步: 第一步, 提出统计假设。 课本例子里的统计假设是这个工人制造的零件尺寸服从正态分 布 N (? , ? 2 ) 。 第二步,确定一次试验中的取值 a 是否落入范围(μ -3σ ,μ +3σ ) 。 第 三 步 , 作 出 推 断 。 如 果 a ∈ ( μ -3 σ , μ +3 σ ) ,接受统计假设;如果 a ? (? ? 3? , ? ? 3? ) ,由于这是小概率事件,就拒绝统计假设。 上面这种拒绝统计假设的推理,与我们过去学习过的反证法有类似之处。事实上,用反 证法证明一个问题时,先否定待证命题的结论,这本身看成一个新的命题,从它出发进行推 理,如果出现了矛盾,就把这个矛盾归因于前述新命题不正确,从而将它否定。否定了新命 题,也就等于证明了原命题的结论。

㈦线性回归
回归分析:对于两个变量,当自变量取值一定时,因变量的取值带有一定随机性的两个 变量之间的关系叫相关关系或回归关系。 回归直线方程: 设 x 与 y 是具有相关关系的两个变量, 且相应于 n 个观测值的 n 个点大 ? ? a ? bx 。 致分布在某一条直线的附近,就可以认为 y 对 x 的回归函数的类型为直线型: y 其中
n n

b?

? (x
i ?1 n

i

? x)( y i ? y )
i

? (x
i ?1

?

?x y
i ?1 n i

i

? nx y ? nx
2

? x)

2

?x
i ?1

, a ? y ? b x 。我们称这个方程为 y 对 x 的回归

2 i

直线方程。 1.相关关系 研究两个变量间的相关关系是学习本节的目的。 对于相关关系我们可以从下三个方面加 以认识: (1)相关关系与函数关系不同。函数关系中的两个变量间是一种确定性关系。例如正 2 方形面积 S 与边长 x 之间的关系 S ? x 就是函数关系。即对于边长 x 的每一个确定的值, 都有面积 S 的惟一确定的值与之对应。相关关系是一种非确定性关系,即相关关系是非随 机变量与随机变量之间的关系。 例如人的身高与年龄; 商品的销售额与广告费等等都是相关 关系。 (2)函数关系是一种因果关系,而相关关系不一定是因果关系,也可能是伴随关系。 例如有人发现,对于在校儿童,身高与阅读技能有很强的相关关系。然而学会新词并不能使

儿童马上长高,而是涉及到第三个因素——年龄,当儿童长大一些,他们的阅读能力会提高 而且由于长大身高也会高些。 (3)函数关系与相关关系之间有着密切联系,在一定的条件下可以相互转化。例如正 方形面积 S 与其边长 x 间虽然是一种确定性关系,但在每次测量边长时,由于测量误差等 原因,其数值大小又表现出一种随机性。而对于具有线性关系的两个变量来说,当求得其回 归直线后,我们又可以用一种确定性的关系对这两个变量间的关系进行估计。 相关关系在现实生活中大量存在,从某种意义上讲,函数关系是一种理想的关系模型, 而相关关系是一种更为一般的情况。 因此研究相关关系, 不仅可使我们处理更为广泛的数学 应用问题,还可使我们对函数关系的认识上升到一个新的高度。 2.回归分析 本节所研究的回归分析是回归分析中最简单, 也是最基本的一种类型——一元线性回归 分析。 对于线性回归分析,我们要注意以下几个方面: (1)回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法。两个变量具有相关 关系是回归分析的前提。 (2)散点图是定义在具有相关系的两个变量基础上的,对于性质不明确的两组数据, 可先作散点图,在图上看它们有无关系,关系的密切程度,然后再进行相关回归分析。 (3)求回归直线方程,首先应注意到,只有在散点图大至呈线性时,求出的回归直线 方程才有实际意义,否则,求出的回归直线方程毫无意义。 3.相关系数 有时散点图中的各点并不集中在一条直线的附近, 仍可以按照求回归直线方程的步骤求 得回归直线方程。显然这种情形下求得的回归直线方程没有实际意义。那么,在什么情况下 求得的回归直线方程才能对相应的一组观测数据具有代表意义?课本中不加证明地给出了 相关系数的公式。 相关系数公式的作用在于, 我们对一组数据之间的线性相关程度可作出定 量的分析, 而不是仅凭画出散点图, 直觉地从散点图的形状粗浅地得出数据之间的线性相关 程度。 4.线性相关性检验 相关性检验是一种假设检验, 它给出了一个具体检验 y 与 x 之间线性相关与否的具体办 法。限于要求,中学阶段只要求掌握这种检验方法的操作步骤,而不要求对这种方法包含的 原理进行深入研究。其具体检验的步骤如下: (1)在课本中的附表 3 中查出与显著性水平 0.05 与自由度 n-2(n 为观测值组数)相 应的相关系数临界值 r0.05 。 (2)根据公式 r ?

?x y
i ?1 i n 2 i ?1

n

i

? nx y
n

计算 r 的值。
2

(? xi2 ? n x )(? y i2 ? n y )
i ?1

(3)检验所得结果。 如果 | r |? r0.05 ,那么可以认为 y 与 x 之间的线性相关关系不显著,从而接受统计假设。 如果 | r |? r0.05 ,表明一个发生的概率不到 5%的事件在一次试验中竟发生了。这个小概 率事件的发生使我们有理由认为 y 与 x 之间不具有线性相关关系的假设是不成立的, 拒绝这 一统计假设也就是表明可以认为 y 与 x 之间具有线性相关关系。 有了相关性检验方法后, 我们对一组数据作线性回归分析, 只须先对这组数据的线性相 关性进行检验。如若具有线性相关性,则可依据求回归直线方程的方法进行求解,而不必像 前面那样,先画散点图,再依照散点图呈直线性后再求回归直线方程。这样就使得回归直线 方程更能真实地反映实际情况,具有应用于实际的价值。

五、注意事项 ㈠1.由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列具有下述两个性质:

(1)pi≥0,i=1,2,?; (2)p1+p2+?=1。 2.若随机变量 ? 的分布列为:P ( ? =k)=Cnk pk qn-k。 (k=0,1,2,?,n,0<p<1,q =1-p,则称 ? 服从二项分布,记作 ? ~B (n,p),其中 n、 p 为参数,并记 Cnk pk qn-k=b(k; n,p)。 对二项分布来说,概率分布的两个性质成立。即: (1)P ( ? =k)=Cnk pk qn-k>0,k=0,1,2,?,n; (2)

?
k ?0

n

P ( ? =k)=

?
k ?0

n

Cnk pk qn-k=(p+q) n=1。

二项分布是一种常见的离散型随机变量的分布,它有着广泛的应用。

㈡1.三种抽样方法的共同点都是等概率抽样,即抽样过程中每个个体被抽取的概率相
等,体现了这三种抽样方法的客观性和公平性。若样本容量为 n,总体的个体数为 N,则用 这三种方法抽样时,每一个个体被抽到的概率都是

n 。 N

2.三种抽样方法的各自特点、适用范围、相互联系及共同点如下表: 类 别 共 同 点 各 自 特 点 相 互 联 系 适 用 范 围 从总体中逐个抽 总体中的个体 简单随机抽样 取 数较少 抽样过程中每 个个体被抽取 的概率相等 将总体均分成几 个部分,然后按照 事先确定的规则 在各部分抽取 将总体分成几层, 分层进行抽取 在起始部分抽 样时采用简单 随机抽样 各层抽样时采 用简单随机抽 样 总体中的个体 数较多

系统抽样

分层抽样

总体由差异明 显的几部分组 成

㈢总体密度曲线反映了总体分布,即反映了总体在各个范围内取值的概率。总体在区 间(a,b)内取值的概率等于该区间上总体密度曲线与 x 轴、直线 x=a、x=b 所围成曲边梯 形的面积。
㈣1.正态分布由参数μ 、σ 唯一确定,如果随机变量 ? ~N(μ ,σ 2),根据定义有:
μ =E ? ,σ =D ? 。 2.正态曲线具有以下性质: (1)曲线在 x 轴的上方,与 x 轴不相交。 (2)曲线关于直线 x =μ 对称。 (3)曲线在 x =μ 时位于最高点。 (4)当 x <μ 时,曲线上升;当 x >μ 时,曲线下降。并且当曲线向左、右两边无限延 伸时,以 x 轴为渐近线,向它无限靠近。 (5)当μ 一定时,曲线的形状由σ 确定。σ 越大,曲线越“矮胖” ,表示总体越分散; σ 越小,曲线越“瘦高” ,表示总体的分布越集中。

㈤⒈在“标准正态分布表”中相应于 x0 的值 ? (x0)是指总体取值小于的概率,则: (1) ? (x0)=P(x< x0); (2) ? (x0)=1- ? (-x0)。
⒉对于任一正态总体 N(μ ,σ )来说,取值小于 x 的概率 F(x)= ? (
2

x??

?

)。

⒊从理论上讲,服从正态分布的随机变量 ? 的取值范围是 R,但实际上 ? 取区间(μ 3σ ,μ +3σ )外的数值的可能性微乎其微,在实际问题中常常认为它是不会发生的。因此, 往往认为它的取值是个有限区间, 即区间(μ -3σ , μ +3σ ), 这即实用中的三倍标准差规则, 也叫 3σ 规则。在企业管理中,经常应用这个规则进行产品质量检查和工艺生产过程控制。

㈥线性回归的相关关系与函数关系不同,有相关关系的两个变量存在密切关系,但不存
在确定性的函数关系。

六、范例分析
例 1. 2000 年全国高考天津理科卷(13) 某厂生产电子元件,其产品的次品率为 5%,现从一批产品中任意连续取出 2 件,其中 次品数 ? 的概率分布是

?
p

0

1

2

解:大批产品中抽取产品,认为次品数 ? 服从二项分布 B(2, 0.05) 空格中应填 0.9025, 0.095, 0.0025 考点:离散型随机变量的概率分布,二项分布 例 2. 2001 年全国高考天津理科卷(14) 一个袋子里装有大小相同的 3 个红球和 2 个黄球, 从中同时取出两个, 则其中含红球个 数的数学期望是__________________. 解 1:同时取出的两个球中含红球数 ? 的概率分布为
3 2 1 P(? = 0) = C 2 = 10 , 5

C 0C 2

3 2 6 P(? = 1) = C 2 = 10 , 5

C1C1

3 2 3 P(? = 2) = C 2 = 10 5

C 2C 0

1 ? 1? 6 ? 2 ? 6 = 6 , 空格中应填 6 E? = 0 ? 10 5 10 10 5 2=6 解 2: 同时取出的两个球中含红球数 ? 服从超几何分布, 其数学期望为 n ? M = N 3? 5 5

例 3. 2002 年全国高考天津文科卷(15) 甲、乙两种冬小麦试验品种连续 5 年的平均单位面积产量如下(单位:t / hm2) 品种 甲 乙 第1年 9.8 9.4 第2年 9.9 10.3 甲 第3年 10.1 10.8 。
1 5(

第4年 10 9.7

第5年 10.2 9.8

其中产量比较稳定的小麦品种是 提示:x ? 甲 = 10.0;
2 s甲 =

1 5(

9.8 + 9.9 + 10.1 + 10 + 10.2) = 10.0,x ? 乙 =
1 5(

9.4 + 10.3 + 10.8 + 9.7 + 9.8) =

1 5(

2 9.82 + ? + 10.22) – 102 = 0.02,s甲 =

9.42 + ? + 9.82) – 102 = 0.244 > 0.02 。

例 4. 2003 年全国高考江苏卷(14) 辽宁卷(14) 天津文科卷(14) 天津理科卷(14) 某公司生产三种型号的轿车,产量分别为 1200 辆,6000 辆和 2000 辆。为检验该公司 的产品质量,现用分层抽样的方法抽取 46 辆进行检验,这三种型号的轿车依次应抽取 6 ,z 30 , 10 辆。

提示:1200 + 6000 + 2000 = 9200;46 : 9200 = 1 : 20;
1 1 1 ? 1200 ? 20 = 6,6000 ? 20 = 30,2000 ? 20 = 10。

例 5. 抽样本检查是产品检查的常用方法 .分为返回抽样和不返回抽样两种具体操作 方案.现有 100 只外型相同的电路板, 其中有 40 只 A 类版后 60 只 B 类板.问在下列两种情况 中“从 100 只抽出 3 只,3 只都是 B 类”的概率是多少? ⑴ 每次取出一只,测试后放回,然后再随机抽取下一只(称为返回抽样) ; ⑵ 每次取出一只,测试后不放回,在其余的电路板中,随意取下一只(称为不返回抽 样) 解:⑴ 设“从 100 只中抽去 3 只,3 只都是 B 类”为事件 M,先求基本事件总数,由于 每次抽去一只,测试后又放回,故每次都是从 100 只电路板中任取一只,这是重复排列,共 有
1 1 1 C100 ? C100 ? C100 ? 1003 个.再求 M 所包含的基本事件数,由于每次抽出后又放回,故是重复

排列,共有 603 个,所以 P( M ) ?

603 ? 0.216 1003

3 3 ⑵ 由于取出后不放回,所以总的基本事件数为 C100 个,事件 M 的基本事件数为 C 60 ,
3 C60 所以 P( M ) ? 3 ? 0.212 C100

?0( x ? 0) ? 例 6. 已知连续型随机变量ε 的概率密度函数 f ( x) ? ?kx ? 1(0 ? x ? 2) ,且 f(x) ≥0, ?0( x ? 2) ?
求常数 k 的值,并计算概率 P(1.5≤ε <2.5)。 分析:凡是计算连续型随机变量ε 的密度函数 f(x)中的参数、 概率 P(a≤ε ≤b)都需要通过 求面积来转化而求得。若 f(x) ≥0 且在[a,b]上为线性,那么 P(a≤ε ≤b)的值等于以 b-a 为 高,f(a)与 f(b)为上、下底的直角梯形的面积,即 P(a ? ? ? b) ?

1 [ f (a) ? f (b)]( b ? a) 。 2 解: ∵ 1 ? P(?? ? ? ? ??) ? P(?? ? ? ? 0) ? P(0 ? ? ? 2) ? P(2 ? ? ? ??) ? 0 ? P(0 ? ? ? 2) ? 0

1 ? [ f (0) ? f (2)](2 ? 0) ? f (0) ? f (2) ? 2 ? 2k 2 1 ∴k ? ? ; 2 P(1.5 ? ? ? 2.5) ? P(1.5 ? ? ? 2) ? P(2 ? ? ? 2.5)
例 7. 对划艇运动员甲、乙二人在相同的条件下进行了 6 次测试,测得他们最大速度的 数据如下: 甲:27,38,30,37,35,31; 乙:33,29,38,34,28,36。 根据以上数据,试判断他们谁更优秀。 分析:根据统计知识可知,需要计算两组数据的 x 与 S * ,然后加以比较,最后再作出 判断。 解:
2

x甲 ?

1 (27 ? 38 ? 30 ? 37 ? 35 ? 31) ? 33 , 6

1 1 S甲 * 2 ? [( 27 ? 33) 2 ? (38 ? 33) 2 ? (30 ? 33) 2 ? (37 ? 33) 2 ? (35 ? 33) 2 ? (31 ? 33) 2 ] ? 5 5

? 94 ? 18.8 1 x乙 ? (33 ? 29 ? 38 ? 34 ? 28 ? 36) ? 33 , 6 1 1 S乙 * 2 ? [( 33 ? 33) 2 ? (29 ? 33) 2 ? (38 ? 33) 2 ? (34 ? 33) 2 ? (28 ? 33) 2 ? (36 ? 33) 2 ] ? 5 5 ? 76 ? 15.2 ∴ x甲 ? x乙 , S甲 * 2 ? S乙 *2 ,
由此可以说明,甲、乙二人的最大速度的平均值相同,但乙比甲更稳定,故乙比甲更优 秀。 说明: S *2 与 S 2 作为总体方差的两个估计量,当样品容量不是很大时, S *2 更接近



? 2 ,故在实际运用时,我们常用 S *2 去估计 ? 2 ,但当容量较大时, S *2 与 S 2 则没有什
么差别。 例 8.几何分布 某射击手击中目标的概率为 P。求从射击开始到击中目标所需次数 ? 的期望、方差。 解: ? 1 2 3 ?? ?? K

P

P

P(1 ? P)

P(1 ? P) 2

P(1 ? P) K ?1

E? ? 1? P ? 2P(1 ? P) ? 3P(1 ? P) 2 ? ? ? KP(1 ? P) K ?1 ? ? 令 S n ? 1? P ? 2P(1 ? P) ? ? ? nP(1 ? P) n?1

(1 ? P) S n ?

1P(1 ? P) ? ? ? (n ? 1) P(1 ? P) n?1 ? nP(1 ? P) n

S n ? (1 ? P)S n ? P ? P(1 ? P) ? ? ? P(1 ? P) n?1 ? nP(1 ? P) n

1 ? (1 ? P) n ? nP(1 ? P) n 1 ? (1 ? P) ? 1 ? (1 ? P) n ? nP(1 ? P) n 1 1? P lim S n ? ? E? D? ? E (? 2 ) ? ( E? ) 2 ? 2 n ?? P P PSn ? P ?
例 9.设 X ~ N (? , ? 2 ) ,且总体密度曲线的函数表达式为:

f ( x) ?

1 2 ?

e

?

x 2 ? 2 x ?1 4 ,x∈R。

(1)求μ ,σ ; (2)求 P(| x ? 1 |? 2 ) 及 P(1 ? 2 ? x ? 1 ? 2 2 ) 的值。 分析:根据表示正态曲线函数的结构特征,对照已知函数求出μ 和σ 。利用一般正态总 体 N (? , ? ) 与标准正态总体 N(0,1)概率间的关系,将一般正态总体划归为标准正态总 体来解决。
2

解: (1)由于 f ( x) ? 数表达形式,可知μ =1, ? ?

1 2 ?

e

?

x 2 ? 2 x ?1 4

?

1 2? ? 2

e

?

( x ?1) 2 2( 2 )2

,根据一般正态分布的函

2 ,故 X~N(1,2) 。 (2) P(| x ? 1 |? 2 ) ? P(1 ? 2 ? x ? 1 ? 2 )

? F (1 ? 2 ) ? F (1 ? 2 ) ? ?( ?? 2 ?1 2 ? ? (1) ? ? (?1) ? 2? (1) ? 1 ? 2 ? 0.8413? 1 ? 0.6826 。 又 P(1 ? 2 ? x ? 1 ? 2 2 ) ? F (1 ? 2 2 ) ? F (1 ? 2 ) ) ??( ?? 2 ?1 2 )

?? 2 2 ?1 ?? 2 ?1 ? ?( ) ??( ) 2 2 ? ? (2) ? ? (?1) ? ? (2) ? ? (1) ? 1 ? 0.9772? 0.8413? 1 ? 0.8185 。
说明:在解决数学问题的过程中,将未知的,不熟悉的问题转化为已知的、熟悉的、已 解决了的问题, 是我们常用的手段与思考问题的出发点。 通过本例我们还可以看出一般正态 分布与标准正态分布间的内在关联。 例 10.公共汽车门的高度是按照确保 99%以上的成年男子头部不跟车门顶部碰撞设计 的,如果某地成年男子的身高ε ~N(173,7) (单位:cm) ,问车门应设计多高(精确到 1cm)? 分析:由题意可知,求的是车门的最低高度,可设其为 xcm,使其总体在不低于 x 的概 率小于 1%。 解:设该地区公共汽车车门的最低高度应设为 xcm,由题意,需使 P(ε ≥x)<1%。 ∵ε ~N(173,7) ,∴ P(? ? x) ? ? (

x ? 173 x ? 173 ) ? 0.99 。查表得 ? 2.33 ,解得 7 7

x>179.16,即公共汽车门的高度至少应设计为 180cm,可确保 99%以上的成年男子头部不跟 车门顶部碰撞。 说明:解决本题的关键是在正确理解题意的基础上,找出正确的数学表达式;而逆向思 维和逆向查表,体现解决问题时思维的灵活性。 例 11.已知某地每单位面积菜地年平均使用氮肥量 xkg 与每单位面积蔬菜年平均产量 yt 之间的关系有如下数据: 年份 x(kg) y(t) 年份 x(kg) y(t) 1985 70 5.1 1993 92 11.5 1986 74 6.0 1994 108 11.0 1987 80 6.8 1995 115 11.8 1988 78 7.8 1996 123 12.2 1989 85 9.0 1990 92 10.2 1997 130 12.5 1991 90 10.0 1998 138 12.8 1992 95 12.0 1999 145 13.0

(1)求 x 与 y 之间的相关系数,并检验是否线性相关; (2)若线性相关,求蔬菜产量 y 与使用氮肥量之间的回归直线方程,并估计每单位面 积施肥 150kg 时,每单位面积蔬菜的年平均产量。 分析: (1)使用样本相关系数计算公式来完成; (2)查表得出显著性水平 0.05 与自由 度 15-2 相应的相关系数临界 r0.05 比较,若 r ? r0.05 则线性相关,否则不线性相关。

解: (1)列出下表,并用科学计算器进行有关计算:]
i

xi yi
xi yi
x?
15

1 70

2 74

3 80

4 78 7.8

5 85

6 92

7 90

8 95

9 92

10 108

11 115

12 123

13 130

14 138 12.8

15 145 13.0

5.1 6.0 6.8

9.0 10.2 10.0 12.0 11.5 11.0 11.8

12.2 12.5

357 444 544 608.4 765 938.4 900 1140 1058 1188 1357 1500.6 1625 1766.4 1885

1515 151 .7 ?1 0 , 1 y? ? 10.11 , 15 15
15 15 i ?1 i ?1

? xi2 ? 161125, ? yi2 ? 1628.55 , ? xi yi ? 16076.8 。故蔬菜产量与放用氮肥量
i ?1

的相关系数

r?

16076 .8 ? 15? 101? 10.11 (161125? 15? 1012 )(1628 .55 ? 15? 10.112 )

。3 ? 0.8 6 4

由于 n=15,故自由度 15-2=13。由相关系数检验的临界值表查出与显著水平 0.05 及自 由度 13 相关系数临界值 r0.05 ? 0.514,则 r ? r0.05 ,从而说明蔬菜产量与氮肥量之间存在着 线性相关关系。
^ ? bx ? a ,则 (2)设所求的回归直线方程为 y

b?

?x y
i ?1 15 i

15

i

? 15x y ? 15x
2

?x
i ?1

?

2 i

16076 .8 ? 15 ? 101? 10.11 ? 0.0937, 161125? 15 ? 1012

,3 a ? y ? b x ? 10.11? 0.0 9 3 ?1 7 0? 10.6 4 6

(t ) 。 ∴回归直线方程为 y ? 0.0937x ? 0.6463? 14.701 说明:求解两个变量的相关系数及它们的回归直线方程的计算量较大,需要细心、谨慎
^

地计算。如果会使用含统计的科学计算器,能简单得到

? xi , ? y i , ? yi2 , ? yi2 ,
i ?1 i ?1 i ?1 i ?1

n

n

n

n

?x y
i ?1 i

n

i

这些量,也就无需有制表这一步,直接算出结果就行了。另外,利用计算机中有关

应用程序也可以对这些数据进行处理。 例 12.设随机变量ε 服从 N(0,1) ,求下列各式的值: (1)P(ε ≥2.55); (2)P(ε <-1.44); (3)P(|ε |<1.52)。 分析:一个随机变量若服从标准正态分布,可以借助于标准正态分布表,查出其值。但 在标准正态分布表中只给出了 x0 ? 0 ,即 P( x ? x0 ) ? ? ( x0 ) 的情形,对于其它情形一般用 公式:φ (-x)=1-φ (x);p(a<x<b)= φ (b)- φ (a)及 P( x ? x0 ) ? 1 ? P( x ? x0 ) 等来转化。 解:(1) P(? ? 2.55) ? 1 ? P(? ? 2.55)

? 1 ? ? (2.55) ? 1 ? 0.9946 ? 0.0054 ; (2) P(? ? ?1.44) ? ? (?1.44) ? 1 ? ? (1.44) ? 1 ? 0.9251 ? 0.0749 ; (3) P(| ? |? ?1.52) ? P(?1.52 ? ? ? 1.52) ? ? (1.52) ? ? (?1.52) ? 2? (1.52) ? 1

? 2 ? 0.9357 ? 1 ? 0.8714
说明:从本题可知,在标准正态分布表中只要给出了 x0 ? 0 的概率,就可以利用上述 三个公式求出其它情形下的概率。 例 13.某厂生产的圆柱形零件的外径ε ~N(4,0.25) 。质检人员从该厂生产的 1000 件零件中随机抽查一件,测得它的外径为 5.7cm。试问该厂生产的这批零件是否合格? 分析:欲判定这批零件是否合格,由假设检验基本思想可知,关键是看随机抽查的一件 产品的尺寸是在(μ -3σ ,μ +3σ )内,还是在(μ -3σ ,μ +3σ )之外。 解:由于圆柱形零件的外径ε ~N(4,0.25) ,由正态分布的特征可知,正态分布 N(4, 0.25) 在区间(4-3×0.5, 4+3×0.5)即(2.5, 5.5)之外取值的概率只有 0.003, 而 5.7 ? (2.5,5.5) , 这说明在一次试验中, 出现了几乎不可能发生的小概率事件, 根据统计中假设检验的基本思 想,认为该厂这批产品是不合格的。 说明:判断某批产品是否合格,主要运用统计中假设检验的基本思想。 例 14. 假设关于某设备的使用年限 x 和所支出的维修费用 y (万元) , 有如下的统计资料: x 2 3 4 5 6 y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0 若由资料可知 y 对 x 呈线性相关关系。试求: (1)线性回归方程; (2)估计使用年限为 10 年时,维修费用是多少? 分析:本题为了降低难度,告诉了 y 与 x 间呈线性相关关系,目的是训练公式的使用。 解: (1)列表如下: i 1 2 3 4 5 2 3 4 5 6 x
i

yi
xi yi
xi2

2.2 4.4 4

3.8 11.4 9

5.5 22.0 16

6.5 32.5 25

7.0 42.0 36

x ? 4, y ? 5

? xi2 ? 90 , ? xi yi ? 112.3
i ?1 i ?1

5

5

于是 b ?

?x y
i ?1 5 i

5

i

? 5x y ? 5x
2

?x
i ?1

?

2 i

112.3 ? 5 ? 4 ? 5 ? 1.23 , 90 ? 5 ? 4 2

a ? y ? bx ? 5 ? 1.23? 4 ? 0.08 。
∴线性回归方程为: y ? bx ? a ? 1.23x ? 0.08 。
^

(2)当 x=10 时, y ? 1.23? 10 ? 0.08 ? 12.38 (万元) 即估计使用 10 年时维修费用是 12.38 万元。 说明:本题若没有告诉我们 y 与 x 间是呈线性相关的,应首先进行相关性检验。如果本 身两个变量不具备线性相关关系, 或者说它们之间相关关系不显著时, 即使求出回归方程也 是没有意义的,而且其估计与预测也是不可信的。
^

例 15. (2003 年全国高考辽宁卷(20) 天津理科卷(20))

A、B 两个代表队进行乒乓球对抗赛,每队三名队员,A 队队员是 A1、A2、A3,B 队队 员是 B1、B2、B3 。按以往多次比赛的统计,对阵队员之间胜负概率如下: 对阵队员 A1 对 B1 A2 对 B2 A3 对 B3 A 队队员胜的概率
2 3 2 5 2 5

A 队队员负的概率
1 3 3 5 3 5

现按表中对阵方式出场, 每场胜队得 1 分, 负队得 0 分。 设 A 队、 B 队最后总分分别为 ?、

?。
(Ⅰ) 求 ?、 ? 的概率分布; (Ⅱ) 求 E?、 E?。 分析: 本题考查离散型随机变量分布列和数学期望等概念, 考查运用概率知识解决实际 问题的能力。 解:(Ⅰ) ?、 ? 的可能取值分别为 3, 2, 1, 0. P(? = 3) = 2 ? 2 ? 2 ? 8 (即 A 队连胜 3 场) 3 5 5 75 P(? = 2) = 2 ? 2 ? 3 ? 2 ? 3 ? 2 ? 1 ? 2 ? 2 ? 28 (即 A 队共胜 2 场) 3 5 5 3 5 5 3 5 5 75 P(? = 1) = 2 ? 3 ? 3 ? 1 ? 2 ? 3 ? 1 ? 3 ? 2 ? 30 ? 2 (即 A 队恰胜 1 场) 3 5 5 3 5 5 3 5 5 75 5 P(? = 0) = 1 ? 3 ? 3 ? 9 ? 3 (即 A 队连负 3 场) 3 5 5 75 25 根据题意知 ? +? = 3,所以 P(? = 0) = P(? = 3) = P(? = 2) = P(? = 1) =
8 75, 2 5,

P(? = 1) = P(? = 2) = P(? = 3) = P(? = 0) =

28 75 , 3 25



(Ⅱ) E? = 3 ? 8 ? 2 ? 28 ? 1? 2 ? 0 ? 3 ? 22 ; 75 75 5 25 15 因为 ? +? = 3, 所以 E? = 3 – E? = 23 。 15

七、强化训练和参考答案
1. 随机变量 ? 的的分布列如下,则 m= ( D) 2 m 3 4

?
p ( A)

1

1 4
1 2
( C)

1 3
1 4

1 6

1 3

( B)

1 6

( D)

2. 设随机变量 ? 服从二项分布 B ( 6 , ( A)

3. 从签盒中有编号为 1 、 2 、 3 、 4 、 5 、 6 的六支签中,任意取 3 支,设 ? 为这 3 支 签的号码之中最大的一个。则 ? 的的数学期望为 ( B)

5 16

( B)

3 16

( C)

5 8

1 ) ,则 P ( ? =3 ) = 2 3 ( D) 8

( A)

( A ) 5 ( B ) 5.25 ( C ) 5.8 ( D ) 4.6 4. 某射手射击时击中目标的概率为 0.7 , 设 4 次射击击中目标的次数为随机变量 ? , 则 P ( ? ? 1 )等于 ( D) ( A ) 0.9163 ( B ) 0.0081 ( C ) 0.0756 ( D ) 0.9919 5. 在简单随机抽样中,某一个个体被抽到的可能性是 ( C) ( A) 与第几次抽样有关,第一次抽的可能性最大。 ( B) 与第几次抽样有关,第一次抽的可能性最小。 ( C) 与第几次抽样无关,每次抽到的可能性相等。 ( D) 与第几次抽样无关,与抽取几个样本有关。 6. 一个年级有 12 个班,每个班有 50 名学生,随机编为 1 ~ 50 号,为了了解他 们 在课外的兴趣爱好要求每班是 40 号学生留下来进行问卷调查,这里运用的抽 样方法是( D ) ( A )分层抽样 ( B )抽签法 ( C )随机数表法 ( D )系统抽样法 7. 当一个样本的容量不大时,我们估计总体的标准差 σ 的常用量是: ( C) 2 2 ( A) s ( B) s ( C ) s* ( D ) s* 8. 从总体中抽一个样本, 2 、 3 、 4 、 8 、 7 、 6 ,则样本平均数为 x = ( B ) ( A) 4 ( B) 5 ( C) 6 ( D ) 6.5 9. 从总体中抽一个样本, 3 、 7 、 4 、 6 、 5 ,则样本方差 s*2 为 ( B) ( A) 2 ( B ) 2.5 ( C) 5 ( D) 3 10. 下面哪有个数不为总体特征数的是 ( D) ( A) 总体平均数( B )总体方差( C )总体标准差( D )总体样本 11. 为了抽查某城市汽车尾气排放执行标准情况, 在该城市的主干道上采取抽取车 牌末位数字为 5 的汽车检查,这种抽样方法称为 ( C) ( A )简单随机抽样 ( B )随机数表法 ( C )系统抽样法 ( D )分层抽样法 12. 已知 n 个数据为 x 1 , x 2 ,?, x n ,那么

1 [( x1 ? x) 2 ? ( x 2 ? x) 2 ? ? ? ( x n ? x) 2 ] 是指 n ?1
( A) s ( B ) s* ( C) s2 2 13. 总体方差 σ 的的估计量为
2

( D) ( B) ( B)

( D ) s* 2

( A) x ( B) s ( C) s ( D ) s* 14. 已知容量为 40 的样本方差 s 2 =3.9 ,那么 s*=

( A) 4 ( B) 2 ( C) 2 ( D) 1 15. 设 15000 件产品中有 1000 件废品,从中抽取 150 件进行检查,查得废品的数 学期望为 ( B) ( A ) 20 ( B ) 10 ( C) 5 ( D ) 15 16. 某一计算机网络,有几个终端,每个终端在一天中使用的概率 p ,则这个网络 中一天平均使用的终端个数为 ( B) ( A ) np(1-p) ( B ) np ( C) n ( D ) p(1- p) 17. 下列说法正确的是: ( D) ( A ) 甲乙两个班期末考试数学平均成绩相同,这表明这两个班数学学习情况一 样 ( B ) 期末考试数学成绩的方差甲班比乙班的小, 这表明甲班的数学学习情况比 乙班好 ( C ) 期末考试数学平均成绩甲、乙两班相同,方差甲班比乙班大,则数学学习 情况甲班比乙班好 ( D ) 期末考试数学平均成绩甲、乙两班相同,方差甲班比乙班小,则数学学习 情况甲班比乙班好 18. 某射击运动员射击所得环数 ? 的分布列如图所示,

则 P( ? =8)= ζ P 7 0.21 8 P 9 0.29 10 0.22

(D)

( A ) P(P>0) ( B ) 0.38 ( C ) 0.41 ( D ) 0.28 19. 设随机变量的 ? 的分布列为 P ( ? =k ) = =

k ( k=1 、 2、 3、 4、 5、 6) , 则P ( 1.5< ? 3.5 ) 21
( A)

5 4 2 1 ( B) ( C) ( D) 21 21 21 21 1 20. 如果 η ~ B ( 15 , )则使 P ( η =k )最大的 k 是 4
( A)

( D)

( A) 3 ( B) 4 ( C) 5 ( D) 3 或 4 21. 某人有资金 10 万元,准备用于投资经营甲,乙两种商品,根据统计资料: 经营甲 经营乙 获利(万元) 概率 2 0.4 3 0.3 -1 0.3 获利(万元) 概率 1 0.6 4 0.2 -2 0.2 那么,他 应该选择 经 营

甲 种商品。 22. 在 10 件产品中有 8 件正品,从中任意地取出 3 件,设取到正品的个数为 ζ , 则 ζ 的取值可以有 3 种。 23. 要检查某厂的产品合格率,检查人员从 1000 件产品中任意抽取了 50 件,问 这 种抽样的方法是 简单随机抽样法 。 24. 若 样 本 a 1 , a 2 , a 3 的 方 差 是 2 , 则 样 本 2a 1 +3 , 2a 2 +3 , 2a 3 +3 的 方 差 是 8 。 25. 甲、乙两种棉花,各抽取 50 根棉花纤维检验长度,样本方差分别是 s 甲 =1.32 , s 乙 =0.93 ,这两种棉花质量较好的是 乙 。 26. 甲、乙两学生连续五次数学测验成绩如下,甲:80 、75 、80 、90 、70 ;乙:70 、 70 、 75 、 80 、 65 。则可以认为 乙 的数学成绩比较稳定。 27. 某厂生产电子元件,其产品的次品率为 5% ,现从一批产品中任意地连续取出 两件,其中次品数 ? 的概率分布是: ζ P 0 0.9025 1 0.095 2 0.0025 8 。

28. 若样本 a 1 , a 2 , a 3 的方差是 2 ,则样本 2a 1 , 2a 2 , 2a 3 的方差是 29. 已知随机变量 ? 的分布列如下:

?
p

0 x2 求 x 的值。

1 x

2

1 4

30. 袋中有 3 个白球,2 个红球,从袋中随机取 2 个球,假设取得 1 个白球得 1 分, 取得 1 个红球得 0 分,求得分值 ? 的分布列。 (要写出解题过程,并按要求填 空)

?
p 31. 有 10 张卡片,其中 8 张标有数字 2 ,有 2 张标有数字 5 ,从中随机地取出 3 张卡片,设 3 张卡片的数字之和为随机变量 ? 。 求 E ? ,D ? 。 32. 某市教委,为了指导教师更好地做好 2002 年高三复习迎考工作,决定对全 市 第一次高三模拟考试成绩进行分析,要从全市 2008 张考卷中抽取 200 份试卷, 请你设计一个系统抽样,抽取所需数目的样本。 33. 已知已个样本的 s 2 =0.63 , s*2 =0.7 ,求样本的容量 n 是多少? 34. 样本( x 1 ,x 2 ,x 3 ,?,x n )的样本均值为 x n ,样本( x 1 ,x 2 ,x 3 ,?,x n , x n+1 ) 的样本均值为 x n?1 。 求证: x n?1 =

n 1 xn + x n+1 n ?1 n ?1

35. 据统计,一年中一个家庭万元以上财产被窃的概率为 0.01 ,保险公司开办一年 期万元以上家庭财产保险,参加者需交保险费 100 元,若在一年以内,万元以 上财产被窃,保险公司赔偿 a 万元( a>100 ) ,问 a 如何确定,可是保险公司期 望获利? 36. 某公司有三个部门,第一个部门 800 个员工,第二个部门 604 个员工,第三 个 部门 500 个员工,现在用按部门分层抽样的方法抽取一个容量为 380 名员工的 样本,求应该删除几个人,每个部门应该抽取多少名员工? 4 , 160 , 120 , 100 37. 已知连续型随机变量 ? 的概率密度函数为:

0
f(x)=

x?0 0? x?2 x?2
1 , p ( 1.5< ? <2.5 ) =0.0625 2
且 f(x) ? 0 ,

kx ? 1 0

求常数 k 的值,并计算概率 p ( 1.5< ζ <2.5 ) 。 k=-

38. 在同样条件下,用甲乙两种方法测量某零件长度(单位 mm ) ,由大 量结果得 到分布列如下: 甲: ? 48 49 50 51 52 乙: P η P 0.1 48 0.2 0.1 49 0.2 0.6 50 0.2 0.1 51 0.2 0.1 52 0.2

问哪种方法精度较好? E ? =E η =50, D ? <D η 39. 某班 40 人随机平均分成两组,两组学生一次考试的成绩情况如下表: 统计量 组别 第一组 第二组 平均 90 80 标准差 6 4

求全班的平均成绩和标准差。平均为 85 , 51 40. 某企业对一项工程的完成有三个方案,甲、乙、丙每个方案的获利情况如下 表 所示: 方案甲 自然状况 巨大成功 中等成功 不成功 概率 0.4 0.3 0.3 获利 ( 万元 ) 6 2 -4 方案乙 概率 0.3 0.4 0.3


方案丙 概率 0.4 0.2 0.4 获利 ( 万元 ) 6.5 4.5 -4.5

获利 ( 万元 ) 7 2.5 -5

问企业应选择哪种方案? E ? 甲 >E ? 乙 >E ?

八、近几年全国高考概率题集锦
1.2000 年全国高考天津理科卷(17) 甲乙两人参加普法知识竞赛,其中选择题 6 个,判断题 4 个,甲、乙二人依次各抽一题. (I) 甲抽到选择题、乙抽到判断题的概率是多少? (II) 甲、乙二人中至少有一人抽到选择题的概率是多少?
6?4 = 4 解:(I) 甲抽到选择题、乙抽到判断题的概率为 10 ?9 15

(II) 设 甲、乙二人中至少有一人抽到选择题为事件 B,则对立事件 B 为两人均抽到判
4?3 = 13 断题,则 P(B) = 1 – P( B ) = 1 – 10 ?9 15

2.2001 年全国高考天津理科卷(18) 用 A、B、C 三类不同的元件连接成两个系统 N1、N2. 当 元件 A、B、C 都正常工作时,系统 N1 正常工作,当元件 A 正 常工作且元件 B、C 至少有一个正常工作时,系统 N2 正常工作. 已知元件 A、B、C 正常工作的概率依次为 0.80, 0.90, 0.90,分 别求系统 N1、N2 正常工作的概率。 解:分别记三个元件 A、B、C 能正常工作为事件 A、B、C, 由题意,这三个事件相互独立, 系统 N1 正常工作的概率为 P(A ? B ? C) = P(A) ? P(B) ? P(C) = 0.8?0.9?0.9 = 0.648 系统 N2 中,记事件 D 为 B、C 至少有一个正常工作,则 P(D) = 1 – P( B ? C ) =1 – P( B ) ? P( C ) = 1 – (1 –0.9)?(1 – 0.9) = 0.99

(N1)
(N2)

A
A

B
B C

C

系统 N2 正常工作的概率为 P(A ? D) = P(A) ? P(D) = 0.8?0.99 = 0.792 说明:用事件的并可知,系统 N2 正常工作的概率为 P( AB ? AC ) = P(AB) + P(AC) – P(ABC) = 0.8?0.9 + 0.8?0.9 – 0.8?0.9?0.9 = 0.792 3.2002 年全国高考天津文科卷(20) 天津理科卷(19) (本小题考查相互独立事件同时发生 或互斥事件有一个发生的概率的计算方法,考查运用概率知识解决实际问题的能力。 ) 某单位 6 个员工借助互联网开展工作,每个员工上网的概率都是 0.5 (相互独立)。 (Ⅰ) 求至少三人同时上网的概率; (Ⅱ) 至少几人同时上网的概率小于 0.3? 解: (Ⅰ) 至少 3 人同时上网的概率等于 1 减去至多 2 人同时上网的概率,即 0 1 2 1 ? C6 (0.5)6 ? C6 (0.5)6 ? C6 (0.5)6 ? 1 ? 1?6?15 ? 21 64 32 (Ⅱ) 至少 4 人同时上网的概率为 4 5 6 C6 (0.5)6 ? C6 (0.5)6 ? C6 (0.5)6 ? 15?6?1 ? 11 ? 0.3 64 32 至少 5 人同时上网的概率为 5 6 C6 (0.5)6 ? C6 (0.5)6 ? 6?1 ? 7 ? 0.3 64 64 因此,至少 5 人同时上网的概率为小于 0.3。 4.2003 年全国高考江苏卷(17) 天津文科卷(20) (本小题考查相互独立事件概率的计算, 运用数学知识解决问题的能力。 ) 有三种产品,合格率分别为 0.90, 0.95 和 0.95,各抽取一件进行检验。 (Ⅰ) 求恰有一件不合格的概率; (Ⅱ) 求至少有两件不合格的概率。(精确到 0.001) 解:设三种产品各抽取一件,抽到合格产品的事件分别为 A、B 和 C。 ? ? ?) = 0.05。 (Ⅰ) P(A) = 0.90,P(B) = P(C) = 0.95,P(A ) = 0.10,P(B ) = P(C 因为事件 A、B、C 相互独立,恰有一件不合格的概率为 ?) + P(A ? B ?? C) + P(A ? ? B ? C) P(A ? B ? C ?) + P(A) ? P(B ? ? = P(A) ? P(B) ? P(C ) ? P(C) + P(A ) ? P(B) ? P(C) = 0.90 ? 0.95 ? 0.05 + 0.90 ? 0.05 ? 0.95 + 0.10 ? 0.95 ? 0.95 = 0.176 答:恰有一件不合格的概率为 0.176。 (Ⅱ) 解法一:至少有两件不合格的概率为 ?? C ?) + P(A ?? B ? C ?) + P(A ?? B ?? C) + P(A ?? B ?? C ?) P(A ? B = 0.90 ? 0.052 + 2 ? 0.10 ? 0.95 ? 0.05 + 0.10 ? 0.052 = 0.012 答:至少有两件不合格的概率为 0.012。 解法二:三件都合格的概率为 P(A ? B ? C) = P(A) ? P(B) ? P(C) = 0.90 ? 0.952 = 0.812 [[0.81225]] 由 (Ⅰ) 知,恰有一件不合格的概率为 0.176,所以至少有两件不合格的概率为 1 – [P(A ? B ? C) + 0.176 ] = 1 – ( 0.812 + 0.176 ) = 0.012。 答:至少有两件不合格的概率为 0.012, 5.2002 年全国高考上海文科卷(7) 上海理科卷(7) [[0.17575]]

在某次花样滑冰比赛中,发生裁判受贿事件。竞赛委员会决定将裁判由原来的 9 名增到 14 名,但只取其中 7 名裁判的评分作为有效分。若 14 名裁判中有 2 人受贿,则有效分 中没有受贿裁判的评分的概率是 提示:所求概率为
C ? 3 13 C
7 12 7 14

。(结果用数值表示)

6.2003 年全国高考上海文科卷(9) 上海理科卷(9) 某国际科研合作项目成员由 11 个美国人、4 个法国人和 5 个中国人组成。现从中随机选 出两位作为成果发布人,则此两人不属于同一个国家的概率为 数表示)
2 2 2 ? 4 ?C5 提示:属于同一个国家的概率为 C11 C2 ? 71 , 190 C 20

。(结果用分

所求概率为 1 ? 71 ? 119 190 190
?5? 4?5 ? 119 或:所求概率为 11?4?112 C20 190


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