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文档简介

第七章随机变量及其分布7.5正态分布内容索引学习目标活动方案检测反馈学习目标1.通过误差模型,了解服从正态分布的随机变量.2.通过具体实例,借助频率分布直方图的几何直观,了解正态分布的特征.3.了解正态分布的均值、方差及其含义.活动方案现实中,除了前面已经研究过的离散型随机变量外,还有大量问题中的随机变量不是离散型的,它们的取值往往充满某个区间甚至整个实轴,但取一点的概率为0.我们称这类随机变量为连续型随机变量.问题:自动流水线包装的食盐,每袋标准质量为400g.由于各种不可控制的因素,任意抽取一袋食盐,它的质量与标准质量之间或多或少会存在一定的误差(实际质量减去标准质量).用X表示这种误差,则X是一个连续型随机变量.检测人员在一次产品检验中,随机抽取了100袋食盐,获得误差X(单位:g)的观测值如下:活动一背景引入思考1►►►如何描述这100个样本误差数据的分布?【解析】

可用频率分布直方图描述这组误差数据的分布.思考2►►►如果数据无限增多且组距无限缩小,那么频率直方图有什么特征?【解析】

接近一条光滑的钟形曲线.1.正态密度曲线:2.正态密度曲线图象有如下特征:(1)曲线位于x轴的上方,以x轴为渐近线;(2)曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称;活动二了解正态密度曲线和正态分布的概念(4)曲线与x轴之间的面积为1;3.正态分布(1)若随机变量X的概率分布密度函数例1在某次高三教学质量检测中,甲、乙、丙三科考试成绩的直方图如图所示(由于人数众多,成绩分布的直方图可视为正态分布),则由如图曲线可得下列说法中正确的是(

)A.甲科总体的标准差最小B.丙科总体的平均数最小C.乙科总体的标准差及平均数都居中D.甲、乙、丙的总体的平均数不相同活动三正态分布的应用A例2李明上学有时坐公交车,有时骑自行车.他各记录了50次坐公交车和骑自行车所花的时间,经数据分析得到:坐公交车平均用时30min,样本方差为36;骑自行车平均用时34min,样本方差为4.假设坐公交车用时X和骑自行车用时Y都服从正态分布.(1)估计X,Y的分布中的参数;(2)根据(1)中的估计结果,利用信息技术工具画出X和Y的分布密度曲线;(3)如果某天有38min可用,李明应选择哪种交通工具?如果某天只有34min可用,又应该选择哪种交通工具?请说明理由.【解析】

(1)随机变量X的样本均值为30,样本标准差为6;随机变量Y的样本均值为34,样本标准差为2.用样本均值估计参数μ,用样本标准差估计参数σ,可以得到X~N(30,62),Y~N(34,22).(2)X和Y的分布密度曲线如图所示.(3)应选择在给定时间内不迟到的概率大的交通工具.由上图可知,P(X≤38)<P(Y≤38),P(X≤34)>P(Y≤34),所以如果有38min可用,那么骑自行车不迟到的概率大,应选择骑自行车;如果只有34min可用,那么坐公交车不迟到的概率大,应选择坐公交车.检测反馈13524DA.1200

B.1600C.2000

D.240012345C12345A.该校学生成绩的期望为110

B.该校学生成绩的标准差为9C.该校学生成绩的标准差为81

D.该校学生成绩及格率超过95%31245ABD312454.已知随机变量X服从正态分布N(a,4),且P(X≤1)=0.5,则实数a的值为________.41235【解析】

因为X服从正态分布N(a,4),所以正态曲线关于直线x=a对称.又P(X≤1)=0.5,所以a=1.15.[2022·广西桂林模拟预测(理)]W企业的产品p正常生产时,产品p尺寸服从正态分布N(80,0.25),从当前生产线上随机抽取200件产品进行检测,产品尺寸汇总如下表.24513产品尺寸/mm[76,78.5](78.5,79](79,79.5](79.5,80.5]件数4272780产品尺寸/mm(80.5,81](81,81.5](81.5,83]件数36206(1)判断生产线是否正常工作,并说明理由;(2)用频率表示概率,若再随机从生产线上取3件产品复检,正品检测费10元/件,次品检测费15元/件,记这3件产品检测费为随机变量X,求X的数学期望及方差.2451324513所以正常产品尺寸范围为(78.5,81.5].生产线正

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