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文档简介
1、2.1.2 离散型随机变量的分布列 第二课时,1.进一步学习求随机变量分布列; 2.掌握离散型随机变量超几何分布列; 3.理解有放回与不放回抽取概率的联系与区别; 4.了解超几何分布与其它分布的联系。,本课主要学习离散型随机变量超几何分布列。以复习引入,通过典例探究例题1,引出离散型随机变量超几何分布概念,通过典例探究例题2第一问进一步巩固超几何分布,通过典例探究例题2第二问引出有放回抽取与无放回抽取问题,引导学生区分两种不同抽取方法的分布列问题。拓展引出超几何分布与概率中其它分布之间的联系。通过例3进一步巩固求离散性随时机变量分布列思路与方法。 本节课重点是离散型随机变量超几何分布列概念,难
2、点是求超几何分布列。,取每一个值 的概率,称为随机变量x的概率分布列,简称x的分布列.,则称表,1.设离散型随机变量可能取的值为,2.离散性随机变量分布列性质:,离散型随机变量的分布列,3.两点分布,解:(1)由于从 100 件产品中任取3 件的结果数为 ,从100 件产品中任取3件,其中恰有k 件次品的结果数为 ,那么从 100 件产品中任取 3 件,其中恰有 k 件次品的概率为.,所以随机变量 X 的分布列是,例1:在含有5件次品的100件产品中,任取3件,试求: (1)取到的次品数X 的分布列; (2)至少取到1件次品的概率,例2:在含有5件次品的100件产品中,任取3件,试求: (1)
3、取到的次品数X 的分布列; (2)至少取到1件次品的概率,解:(1)根据随机变量X 的分布列,可得至少取到 1 件次品的概率 P ( X1 ) = P ( X = 1 ) + P ( X = 2 ) + P ( X = 3 ) 0.138 06 + 0. 005 88 + 0. 00006 = 0.14400 .,(2)根据随机变量X 的分布列,可得至少取到 1 件次品的概率 P ( X1 ) = 1-P ( X 1 ) = 1-P ( X=0 ) 0.14400 .,一般地,在含有M 件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品数,则事件X=k发生的概率为,其中,且,称分布列,为超几何分布
4、列如果随机变量 X 的分布列为超几何分布列,则称随机变量 X 服从超几何分布,超几何分布列,例1:从一批有10个合格品与3个次品的产品中,一件一件地抽取产品,设各个产品被抽到的可能性相同,在下列两种情况下,分别求出直到取出合格品为止时所需抽取的次数的分布列,分布列为:,(1)每次取出的产品都不放回此批产品中;,(2)每次取出的产品都放回此批产品中;,例2:从一批有10个合格品与3个次品的产品中,一件一件地抽取产品,设各个产品被抽到的可能性相同,在下列两种情况下,分别求出直到取出合格品为止时所需抽取的次数的分布列,例题2两问有哪些区别?,(1)抽取产品方法区别:放回、不放回。,(2)抽到合格品概
5、率区别:变与不变。,(3)抽到合格品需抽取次数区别:有限与无限不同。,超几何分布的上述模型中,“任取m件”应理解为“不放回地一次取一件,连续取出m件”.如果是有放回地抽取,就变成了我们后面将要学习的重贝努利试验,这时概率分布就是二项分布.所以两个分布的区别就在于是不放回地抽样,还是有放回地抽样.若产品总数N 很大时,那么不放回抽样可以近似地看成有放回抽样.因此,当 时,超几何分布的极限分布就是二项分布,即有如下定理.,例3:一盒中放有大小相同的红色、绿色、黄色三种小球,已知红球个数是绿球个数的两倍,黄球个数是绿球个数的一半现从该盒中随机取出一个球,若取出红球得1分,取出黄球得0分,取出绿球得1分,试写出从该盒中取出一球所得分数的分布列,解:设黄球的个数为n,由题意知绿球个数为2n,红球个数为4n,盒中的总数为7n,所以从该盒中随机取出一球所得分数的分布列为,1、掌握超几何分布列,解决一些简单问题; 2、了解有放回与没有放回抽取时两
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