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2.2二项分布及其应用教案三(新人教A版选修2-3)

2.2二项分布及其应用教案三(新人教A版选修2-3)
2.2二项分布及其应用教案三(新人教A版选修2-3)

2.2二项分布及其应用教案三(新人教A

版选修2-3)

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教学目标:

知识与技能:理解两个事件相互独立的概念。

过程与方法:能进行一些与事件独立有关的概率的计算。

情感、态度与价值观:通过对实例的分析,会进行简单的应用。

教学重点:独立事件同时发生的概率

教学难点:有关独立事件发生的概率计算

授课类型:新授课

课时安排:2课时

具:多媒体、实物投影仪

教学过程:

一、复习引入:

事件的定义:随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件;

必然事件:在一定条件下必然发生的事件;

不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件

2.随机事件的概率:一般地,在大量重复进行同一试

验时,事件发生的频率总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件的概率,记作.

3.概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率;

4.概率的性质:必然事件的概率为,不可能事件的概率为,随机事件的概率为,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形

5基本事件:一次试验连同其中可能出现的每一个结果(事件)称为一个基本事件

6.等可能性事件:如果一次试验中可能出现的结果有个,而且所有结果出现的可能性都相等,那么每个基本事件的概率都是,这种事件叫等可能性事件

7.等可能性事件的概率:如果一次试验中可能出现的结果有个,而且所有结果都是等可能的,如果事件包含个结果,那么事件的概率

8.等可能性事件的概率公式及一般求解方法

9.事件的和的意义:对于事件A和事件B是可以进行加法运算的

互斥事件:不可能同时发生的两个事件.

一般地:如果事件中的任何两个都是互斥的,那么就说事件彼此互斥

1.对立事件:必然有一个发生的互斥事件.

2.互斥事件的概率的求法:如果事件彼此互斥,那么

探究:

甲、乙两人各掷一枚硬币,都是正面朝上的概率是多少?

事件:甲掷一枚硬币,正面朝上;事件:乙掷一枚硬币,正面朝上

甲坛子里有3个白球,2个黑球,乙坛子里有2个白球,2个黑球,从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球的概率是多少?

事件:从甲坛子里摸出1个球,得到白球;事件:从乙坛子里摸出1个球,得到白球

问题、中事件、是否互斥?(不互斥)可以同时发生吗?(可以)

问题、中事件(或)是否发生对事件(或)发生的概率有无影响?(无影响)

思考:三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学有放回地抽取,事件A为“第一名同学没有抽到中奖奖券”,事件B为“最后一名同学抽到中奖奖券”.事件A的发生会影响事件B发生的概率吗?

显然,有放回地抽取奖券时,最后一名同学也是从原来的三张奖券中任抽一张,因此第一名同学抽的结果对最后一

名同学的抽奖结果没有影响,即事件A的发生不会影响事件B发生的概率.于是

P(B|A)=PP.

二、讲解新课:

.相互独立事件的定义:

设A,B为两个事件,如果P=PP,则称事件A与事件B相互独立(mutuallyindependent).

事件(或)是否发生对事件(或)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件

若与是相互独立事件,则与,与,与也相互独立

2.相互独立事件同时发生的概率:

问题2中,“从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球”是一个事件,它的发生,就是事件,同时发生,记作.(简称积事件)

从甲坛子里摸出1个球,有5种等可能的结果;从乙坛子里摸出1个球,有4种等可能的结果于是从这两个坛子里分别摸出1个球,共有种等可能的结果同时摸出白球的结果有种所以从这两个坛子里分别摸出1个球,它们都是白球的概率.

另一方面,从甲坛子里摸出1个球,得到白球的概率,从乙坛子里摸出1个球,得到白球的概率.显然.这就是说,两个相互独立事件同时发生的概率,等于每

个事件发生的概率的积一般地,如果事件相互独立,那么这个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积,即

3.对于事件A与B及它们的和事件与积事件有下面的关系:

三、讲解范例:

例1.某商场推出二次开奖活动,凡购买一定价值的商品可以获得一张奖券.奖券上有一个兑奖号码,可以分别参加两次抽奖方式相同的兑奖活动.如果两次兑奖活动的中奖概率都是0.05,求两次抽奖中以下事件的概率:

都抽到某一指定号码;

恰有一次抽到某一指定号码;

至少有一次抽到某一指定号码.

解:记“第一次抽奖抽到某一指定号码”为事件A,“第二次抽奖抽到某一指定号码”为事件B,则“两次抽奖都抽到某一指定号码”就是事件AB.由于两次抽奖结果互不影响,因此A与B相互独立.于是由独立性可得,两次抽奖都抽到某一指定号码的概率

P=PP=0.05×0.05=0.0025.

“两次抽奖恰有一次抽到某一指定号码”可以用(A)U (B)表示.由于事件A与B互斥,根据概率加法公式和相

互独立事件的定义,所求的概率为

P

=0.05×+×0.05=0.095.

“两次抽奖至少有一次抽到某一指定号码”可以用(AB)U+P(A)+P(B)=0.0025+0.095=0.0975.

例2.甲、乙二射击运动员分别对一目标射击次,甲射中的概率为,乙射中的概率为,求:

(1)人都射中目标的概率;

(2)人中恰有人射中目标的概率;

(3)人至少有人射中目标的概率;

(4)人至多有人射中目标的概率?

解:记“甲射击次,击中目标”为事件,“乙射击次,击中目标”为事件,则与,与,与,与为相互独立事件,(1)人都射中的概率为:

人都射中目标的概率是.

(2)“人各射击次,恰有人射中目标”包括两种情况:一种是甲击中、乙未击中(事件发生),另一种是甲未击中、乙击中(事件发生)根据题意,事件与互斥,根据互斥事件的概率加法公式和相互独立事件的概率乘法公式,所求的概率为:

∴人中恰有人射中目标的概率是.

(3)(法1):2人至少有1人射中包括“2人都中”和“2人有1人不中”2种情况,其概率为.

(法2):“2人至少有一个击中”与“2人都未击中”为对立事件,

2个都未击中目标的概率是,

∴“两人至少有1人击中目标”的概率为.

(4)(法1):“至多有1人击中目标”包括“有1人击中”和“2人都未击中”,

故所求概率为:

(法2):“至多有1人击中目标”的对立事件是“2人都击中目标”,

故所求概率为

例3.在一段线路中并联着3个自动控制的常开开关,只要其中有1个开关能够闭合,线路就能正常工作假定在某段时间内每个开关能够闭合的概率都是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率

解:分别记这段时间内开关,,能够闭合为事件,,.

由题意,这段时间内3个开关是否能够闭合相互之间没有影响根据相互独立事件的概率乘法公式,这段时间内3个开关都不能闭合的概率是

∴这段时间内至少有1个开关能够闭合,,从而使线路能正常工作的概率是

答:在这段时间内线路正常工作的概率是.

变式题1:如图添加第四个开关与其它三个开关串联,在某段时间内此开关能够闭合的概率也是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率

()

变式题2:如图两个开关串联再与第三个开关并联,在某段时间内每个开关能够闭合的概率都是0.7,计算在这段时间内线路正常工作的概率

方法一:

方法二:分析要使这段时间内线路正常工作只要排除开且与至少有1个开的情况

例 4.已知某种高炮在它控制的区域内击中敌机的概率为0.2.

(1)假定有5门这种高炮控制某个区域,求敌机进入这个区域后未被击中的概率;

(2)要使敌机一旦进入这个区域后有0.9以上的概率被击中,需至少布置几门高炮?

分析:因为敌机被击中的就是至少有1门高炮击中敌机,故敌机被击中的概率即为至少有1门高炮击中敌机的概率

解:(1)设敌机被第k门高炮击中的事件为,那么5门高炮都未击中敌机的事件为.

∵事件,,,,相互独立,

∴敌机未被击中的概率为

=

∴敌机未被击中的概率为.

(2)至少需要布置门高炮才能有0.9以上的概率被击中,仿(1)可得:

敌机被击中的概率为1-

∴令,∴

两边取常用对数,得

∵,∴

∴至少需要布置11门高炮才能有0.9以上的概率击中敌机

点评:上面例1和例2的解法,都是解应用题的逆向思考方法采用这种方法在解决带有词语“至多”、“至少”的问题时的运用,常常能使问题的解答变得简便

四、课堂练习:

.在一段时间内,甲去某地的概率是,乙去此地的概率是,假定两人的行动相互之间没有影响,那么在这段时间内至少有1人去此地的概率是

2.从甲口袋内摸出1个白球的概率是,从乙口袋内摸出1个白球的概率是,从两个口袋内各摸出1个球,那么等于(

2个球都是白球的概率

2个球都不是白球的概率

2个球不都是白球的概率

2个球中恰好有1个是白球的概率

3.电灯泡使用时间在1000小时以上概率为0.2,则3个灯泡在使用1000小时后坏了1个的概率是(

0.128

0.096

0.104

0.384

4.某道路的、、三处设有交通灯,这三盏灯在一分钟内开放绿灯的时间分别为25秒、35秒、45秒,某辆车在这条路上行驶时,三处都不停车的概率是

5.(1)将一个硬币连掷5次,5次都出现正面的概率是;

(2)甲、乙两个气象台同时作天气预报,如果它们预报准确的概率分别是0.8与0.7,那么在一次预报中两个气象台都预报准确的概率是

6.棉籽的发芽率为0.9,发育为壮苗的概率为0.6,

(1)每穴播两粒,此穴缺苗的概率为

;此穴无壮苗的概率为

(2)每穴播三粒,此穴有苗的概率为

;此穴有壮苗的概率为

7.一个工人负责看管4台机床,如果在1小时内这些机床不需要人去照顾的概率第1台是0.79,第2台是0.79,第3台是0.80,第4台是0.81,且各台机床是否需要照顾相互之间没有影响,计算在这个小时内这4台机床都不需要人去照顾的概率.

8.制造一种零件,甲机床的废品率是0.04,乙机床的废品率是0.05.从它们制造的产品中各任抽1件,其中恰有1件废品的概率是多少?

9.甲袋中有8个白球,4个红球;乙袋中有6个白球,6个红球,从每袋中任取一个球,问取得的球是同色的概率是多少?

答案:1.c

2.c

3.B

4.A

5.

6.

,

,

7.P=

8.P=

9.提示:

五、小结:两个事件相互独立,是指它们其中一个事件的发生与否对另一个事件发生的概率没有影响一般地,两个事件不可能即互斥又相互独立,因为互斥事件是不可能同时发生的,而相互独立事件是以它们能够同时发生为前提的相互独立事件同时发生的概率等于每个事件发生的概率的积,这一点与互斥事件的概率和也是不同的

六、课后作业:课本58页练习1、2、3

第60页

习题2.2A组4.

B组1

七、板书设计(略)

八、教学反思:

.理解两个事件相互独立的概念。

2.能进行一些与事件独立有关的概率的计算。

3.通过对实例的分析,会进行简单的应用。

高中数学知识点:二项分布

高中数学知识点:二项分布 导读:升上高中,你仿佛是一片小方舟进入了知识的大海洋,要学校的东西成倍的增长,让你一刻也不得松懈。然而,并不是你学习就很吸收了这些知识,因为它们内容之相似、系统之庞大、结构之复杂,让查字典数学网小编都为之汗颜。那么,小编末宝就给大家讲讲高中数学曾经的那些相似之处。 提到二项分布很多同学马上会联想到二项定理,这两者在公式上虽然有一定的相似性,但二者却是不同的两个概念。 二项分布描述的是若干次的放回抽样中求概率,其抽样中每一次抽样结果都有两个即发生或不发生,而且事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变即每次是等概率的,前一次不影响后一次的概率。 如10个小球里面有3个黑的,7个白的。从中抽取3次,有X个黑球。如果每次抽出都放回去,第二次再抽,显然每次抽到黑球概率都是3/10,这一次与其他次都互相独立,这种抽样对应的模型就是二项分布。 超几何分布 超几何分布是一种不放回抽样中求概率情形,其抽样中每一次抽样结果任然有两个即发生或不发生,但每次不是是等概率的,前一次会影响后一次的概率,一般在数目不是很大的情况下,利用二项分布和超几何分布公式计算概率会不

同,但抽取对象数目较大时,两者计算的概率会近似相等。 ★把一个分布看成二项分布或超几何分布时,期望始终是相同的,这种巧合使超几何分布的期望计算大大简化。 ★若放回或不放回较难区分时,一般可通过数量来区分,从总体中抽取或数量较多时抽取一般为二项分布。 老鼠老虎傻傻分不清楚,满卷零分失败的被俘虏,心豪赌想做就别怕苦,学不清楚迟早高考落榜。想知道更多数学资讯,尽在查字典数学网。 末宝带你游数学: 高中数学题:X1+X2+...+Xn=M的简单应用 每日一练:双曲线方程问题 高考数学题:三角函数的几个注意事项 数学高频考点:全国I卷试卷结构

二项分布及其应用教案定稿

2.2.3 独立重复试验与二项分布 一、教学目标 知识与技能:理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解答一些简单的实际问题。 过程与方法:能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算。 情感、态度与价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美,体现数学的文化功能与人文价值。 二、重难点 教学重点:理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解答一些简单的实际问题 教学难点:能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算 三、教学过程 复习引入: 1. 事件的定义: 随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件; 必然事件:在一定条件下必然发生的事件; 不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件。 2.随机事件的概率:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率m n 总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记

作()P A 。 3. 概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率。 4.概率的性质:必然事件的概率为1 ,不可能事件的概率为0 ,随机事件的概率为0()1P A ≤≤,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形。 5 基本事件:一次试验连同其中可能出现的每一个结果称为一个基本事件。 讲授新课: 1 独立重复试验的定义: 指在同样条件下进行的,各次之间相互独立的一种试验。 2 独立重复试验的概率公式: 一般地,如果在1次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复试验中 这个事件恰好发生k 次的概率k n k k n n P P C k P --=)1()(。 它是 [](1)n P P -+展开式的第1k +项。 3离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n 次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是 k n k k n n q p C k P -==)(ξ,(k =0,1,2,…,n ,p q -=1). 于是得到随机变量ξ的概率分布如下:

二项分布知识在日常生活中的应用分析

二项分布知识在日常生活中的应用分析 二项分布是在n 次独立重复试验中引入的一个概念,它是一种常见的、重要的离散型随机变量的概率分布,引入他们实际上是对独立重复试验从概率分布角度的进一步研究。然而我们在利用二项分布原理解决实际问题时只注意到两点,即解释为什么可以看成二项分布模型,其次是考虑到它的计算,却往往忽视对计算结果进行解释,造成初学者无法摆脱知识上的种种困惑。鉴于此,我们选取几个典型案例进行剖析,供参考。 例1. 将一枚均匀硬币随机掷100次,相当于重复做了100次试验,每次有两个可能的结果(出现正面,不出现正面),出现正面的概率为1/2。 分析:如果令X 为硬币正面出现的次数,则X 服从2 1,100==p n 的二项分布,那么100100100100)2 1(C )211()21(C )(k k k k k X =-==-P 。 由此可以得到:“随机掷100次硬币正好出现50次正面”的概率为 080)2 1(C )50(10050100?≈==X P 。 在学习概率时我们会有一种误解,认为既然出现正面的概率为1/2,那么掷100次硬币出现50次正面是必然的,或者这个事件发生的概率应该很大。但计算表明这概率只有8%左右。 它说的是,许多人都投100次均匀硬币,其中大约有8%的人恰投出50次正面。另外有些人投出的正面次数可能是47次、48次、51次、52次等。总起来看,正面出现的次数约占二分之一,这和均匀硬币出现正面的概率是二分之一是一致的。 例2. 设某保险公司有10000人参加人身意外保险。该公司规定:每人每年付公司120元,若逢意外死亡,公司将赔偿10000元。若每人每年死亡率为0.006,试讨论该公司是否会赔本,其利润状况如何。 分析:在这个问题中,公司的收入是完全确定的,10000个投保人每人付给公司120元,公司的年收入为120万元。公司的支出取决于投保人中意外死亡的人数(这里略去有关公司日常性开支的讨论,如公司职工工资,行政开支等等),而这是完全随机的,公司无法在事前知道其确切人数。但公司可以知道死亡人数的分布。设X 表示这10000人中意外死亡的人数,由于每个人的死亡率为0.006,则X 服从n=10000,p=0.006的二项分布: k k k C k X P --==1000010000)006.01(006.0)( 死亡X 人时,公司要赔偿X 万元,此时公司的利润为(120-X )万元。尽管我们无法

高中数学专题——二项分布

二项分布 【知识网络】 1、条件概率的概念、公式、性质,并能运用它们计算事件的概率; 2、两个事件相互独立的概念,判断两个事件是否是相互独立事件; 3、理解n 次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题。 【典型例题】 例1:(1)将三颗骰子各掷一次,设事件A=“三个点数都不相同”,B=“至少出现一个6点”,则概率 ) (B A P 等于 ( ) A 、9160 B 、21 C 、185 D 、21691 答案:A 。 解析:1515519115460()60(),()3,(|)666666216666216()91 P AB P B P AB P A B P B = +?+??==???=∴==。 (2)某人射击命中目标的概率为0.6,每次射击互不影响,连续射击3次,至少有2次命中目标的概率为 ( ) A.12584 B. 12581 C. 12536 D. 12527 答案:B 。解析: 12581)53(52)53(333225= +?C C 。 (3)袋中装有黑球和白球共7个,从中任取2个球都是白球的概率是71 ,现在甲、乙两人从 袋中轮流摸出1球,甲先取,乙后取,取后不放回,直到两人中有一人取到白球时即终止,每个球每一次被取到的机会是等可能的,那么甲取到白球的概率是 ( ) A 、73 B 、356 C 、351 D 、3522 答案:D 。解析:设白球有n 个,227 1 ,3,7 n C n C = =∴P 甲= 34334321227765765435+??+???=。 (4)某气象站天气预报准确率是80%,5次预报中至少有4次准确的概率是______(精确 到0.01) 。 答案:0.74。解析: 74.08.02.08.0)(5 55445≈?+??=C C A P 。 (5)在10个球中有6个红球,4个白球(各不相同),不放回的依次摸出2个球,在第 一次摸出红球的条件下,第2次也摸出红球的概率是 。 答案:95 。解析:设“第一次摸到红球”为事件A ,“第二次摸到红球”为事件B ,则

高中数学二项分布及其应用知识点+练习

3 2 5 --------------- \ 事件的独立性 “ ----------------- 厂 丿 r ] 厂 独立重复实验 二项分布 高考要求 二项分布及 其应用 要求层次 重难点 条件概率 A 了解条件概率和两个事件相互独立的概念, 理解n 次独立重复试验的模型及二项分布, 并能解决一些 简单的实际问题. 事件的独立性 A n 次独立重复试验与二项 分布 B 21山迄例题精讲 板块一:条件概率 (一) 知识内容 条件概率 对于任何两个事件 A 和B ,在已知事件 A 发生的条件下,事件 B 发生的概率叫做条件概率,用符号 P (B|A ) ”来表示.把由事件 A 与B 的交(或积),记做D=A“B (或D 二AB ). (二)典例分析: 【例1】 在10个球中有6个红球,4个白球(各不相同),不放回的依次摸出 2个球,在第1次摸出 红球的条件下,第2次也摸出红球的概率是( ) D . 知识框架 二项分布及其应用

【例2】某地区气象台统计,该地区下雨的概率是土 ,刮风的概率是2,既刮风又下雨的概率是丄, 15 15 10 设A=刮风”,8=下雨”,求P(B A , P(A B). 【例3】设某种动物活到20岁以上的概率为0.7,活到25岁以上的概率为0.4,求现龄为20岁的这种动物能活到25岁以上的概率. 【例4】把一枚硬币抛掷两次,事件A=第一次出现正面”,事件B=第二次出现反面”, 则P(B A)二_____ . 【例5】抛掷一颗骰子两次,在第一次掷得向上一面点数是偶数的条件下,则第二次掷得向上一面点数也是偶数的概率为_________________________ . 【例6】设某批产品有4%是废品,而合格品中的75%是一等品, 任取一件产品是一等品的概率是_________ . 【例7】掷两枚均匀的骰子,记A=点数不同”,8=至少有一个是6点”,求P(A|B)与P(B|A). 【例8】甲、乙两班共有70名同学,其中女同学40名?设甲班有30名同学,而女生15名,问在碰到甲班同学时,正好碰到一名女同学的概率 【例9】从1~100个整数中,任取一数,已知取出的一数是不大于50的数,求它是2或3的倍数的概率.

二项分布应用举例说课讲解

二项分布应用举例

二项分布及其应用 知识归纳 1.条件概率及其性质 (1)对于任何两个事件A和B,在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率叫做,用符号来表 示,其公式为P(B|A)= . 在古典概型中,若用n(A)表示事件A中基本事件的个 数,则P(B|A)= . (2)条件概率具有性质: ①; ②如果B和C是两互斥事件,则P(B+C|A)=. 2.相互独立事件 (1)对于事件A、B,若A的发生与B的发生互不影响,则称A、B是相互独立事件. (2)若A与B相互独立,则P(B|A)=, P(AB)=P(B|A)·P(A)=. (3)若A与B相互独立,则,,也都相互独立. (4)若P(AB)=P(A)P(B),则. 3.二项分布 (1)独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这种试验中每一次试验只有两种相互对立的结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的.

(2)在n 次独立重复试验中,事件A 发生k 次的概率为 (p 为事件A 发生的概率),若一个随机变量X 的分布列如上所述,称X 服从参数为n ,p 的 二项分布,简记为 . 自我检测 1.(2011·辽宁高考,5)从1,2,3,4,5中任取2个不同的数,事件A =“取到的2个数之和为偶 数”,事件B =“取到的2个数均为偶数”,则P (B |A )=( ) A.18 B.14 C.25 D.12 解析:条件概率P (B |A )=P AB P A P (A )=C 23+1C 25=410=25,P (AB )=1C 25=110,∴P (B |A )=11025=1 4. 2.一袋中有5个白球,3个红球,现从袋中往外取球,每次任取一个记下颜色后放回,直 到红球出现10次时停止,设停止时共取了ξ次球,则P (ξ=12)等于( ) A .C 1012? ????3810? ????582 B . C 911? ????389? ????58238 C .C 911? ????589? ????382 D .C 911? ????389? ?? ??582 解:事件{ξ=12}表示第12次取到红球,前11次取到9个红球,故P (ξ=12)=C 911? ????389·? ?? ??582·38. 3.(2011·广东高考)甲、乙两队进行排球决赛,现在的情形是甲队只要再赢一局就获冠军, 乙队需要再赢两局才能得冠军,若两队胜每局的概率相同,则甲队获得冠军的概率为( ) A.12 B.35 C.23 D.34 解析:∵甲、乙两队决赛时每队赢的概率相等,∴每场比赛甲、乙赢的概率均为12. 记甲获冠军为事件A ,则P (A )=12+12×12=34 4.(2010·福建高考,13)某次知识竞赛规则如下:在主办方预设的5个问题中,选手若能连 续正确回答出两个问题,即停止答题,晋级下一轮.假设某选手正确回答每个问题的概率

二项分布应用举例

二项分布及其应用 知识归纳 1.条件概率及其性质 (1)对于任何两个事件A 和B ,在已知事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率叫做 ,用符号 来表 示,其公式为P (B |A )= . 在古典概型中,若用n (A )表示事件A 中基本事件的个 数,则P (B |A )= . (2)条件概率具有性质: ① ; ②如果B 和C 是两互斥事件,则P (B +C |A )= . 2.相互独立事件 (1)对于事件A 、B ,若A 的发生与B 的发生互不影响,则称A 、B 是相互独立事件. (2)若A 与B 相互独立,则P (B |A )= , P (AB )=P (B |A )·P (A )= . (3)若A 与B 相互独立,则 , , 也都相互独立. (4)若P (AB )=P (A )P (B ),则 . 3.二项分布 (1)独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这种试验中每一次试验只有两种相互对立的结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的. (2)在n 次独立重复试验中,事件A 发生k 次的概率为 (p 为事件A 发生的概率),若一个随机变量X 的分布列如上所述,称X 服从参数为n ,p 的二项分布,简记为 . 自我检测 1.(2011·辽宁高考,5)从1,2,3,4,5中任取2个不同的数,事件A =“取到的2个数之和为偶数”,事件B =“取到的2个数均为偶数”,则P (B |A )=( ) A.18 B.14 C.25 D.12 解析:条件概率P (B |A )= PAB PA P (A )=C 23+1 C 25=410=25,P (AB )=1C 25=110,∴P (B |A )=1 1025 =14 . 2.一袋中有5个白球,3个红球,现从袋中往外取球,每次任取一个记下颜色后放回,直到红球出现10 次时停止,设停止时共取了ξ次球,则P (ξ=12)等于( ) A .C 1012????3810????582 B . C 911????389????58238 C .C 911 ????589????382 D .C 911????389??? ?582 解:事件{ξ=12}表示第12次取到红球,前11次取到9个红球,故P (ξ=12)=C 911????389·????582·38 . 3.(2011·广东高考)甲、乙两队进行排球决赛,现在的情形是甲队只要再赢一局就获冠军,乙队需要再赢 两局才能得冠军,若两队胜每局的概率相同,则甲队获得冠军的概率为( )

第8讲二项分布及其应用教案理新人教版

第8讲 二项分布及其应用 【20XX 年高考会这样考】 1.考查条件概率和两个事件相互独立的概念. 2.考查n 次独立重复试验的模型及二项分布. 3.能解决一些简单的实际问题. 【复习指导】 复习时要把事件的独立性、事件的互斥性结合起来,会对随机事件进行分析,即把一个随机事件分拆成若干个互斥事件之和,再把其中的每个事件分拆成若干个相互独立事件之积,同时掌握好二项分布的实际意义及其概率分布和数学期望的计算方法. 基础梳理 1.条件概率及其性质 (1)对于任何两个事件A 和B ,在已知事件A 发生的条件下,事件B 发生的概率叫做条件概率,用符号P (B |A )来表示,其公式为P (B |A )= P AB P A . 在古典概型中,若用n (A )表示事件A 中基本事件的个数,则P (B |A )=n AB n A . (2)条件概率具有的性质: ①0≤P (B |A )≤1; ② 如果B 和C 是两互斥事件,则P (B ∪C |A )=P (B |A )+P (C |A ). 2.相互独立事件 (1)对于事件A 、B ,若A 的发生与B 的发生互不影响,则称A 、B 是相互独立事件. (2)若A 与B 相互独立,则P (B |A )=P (B ), P (AB )=P (B |A )·P (A )=P (A )·P (B ). (3)若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也都相互独立. (4)若P (AB )=P (A )P (B ),则A 与B 相互独立. 3.独立重复试验与二项分布 (1)独立重复试验 独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这种试验中每一次试验只有两种结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的. (2)二项分布 在n 次独立重复试验中,设事件A 发生的次数为k ,在每次试验中事件A 发生的概率为p ,

高考数学 二项分布及其应用

高考数学 二项分布及其应用 1.已知盒中装有3着,现需要一只卡口灯泡,电工师傅每次从中任取一只并不放回,则在他第1次抽到的是螺口灯泡的条件下,第2次抽到的是卡口灯泡的概率为 ( ) A.310 B.29 C.78 D.79 解析:设事件A 为“第1次抽到是螺口灯泡”,事件B 为“第2次抽到是卡口灯泡”,则P (A )=310,P (AB )=310×79=2190=7 30.在已知第1次抽到螺口灯泡的条件下,第2次抽 到卡口灯泡的概率为P (B |A )=P (AB )P (A )=7 30310=7 9 . 答案:D 2.设A 、B 为两个事件,若事件A 和B 同时发生的概率为3 10,在事件A 发生的条件下, 事件B 发生的概率为1 2,则事件A 发生的概率为________________. 解析:由题意知,P (AB )=310,P (B |A )=1 2, ∴P (A )=P (AB )P (B |A )=3 1012=3 5 . 答案:35 3.有一批种子的发芽率为0.9,出芽后的幼苗成活率为0.8,在这批种子中,随机抽取一粒,则这粒种子能成长为幼苗的概率为________. 解析:设种子发芽为事件A ,种子成长为幼苗为事件AB (发芽,又成活为幼苗),出芽后的幼苗成活率为: P (B |A )=0.8,P (A )=0.9. 根据条件概率公式P (AB )=P (B |A )·P (A )=0.9×0.8=0.72,即这粒种子能成长为幼苗的概率为0.72.

答案:0.72 题组二 相互独立事件 4.(2010·抚顺模拟)国庆节放假,甲去北京旅游的概率为1 3,乙、丙去北京旅游的概率分别 为14,1 5 .假定三人的行动相互之间没有影响,那么这段时间内至少有1人去北京旅游的概率为 ( ) A.5960 B.35 C.12 D.160 解析:因甲、乙、丙去北京旅游的概率分别为13,14,1 5.因此,他们不去北京旅游的概 率分别为23,34,45,所以,至少有1人去北京旅游的概率为P =1-23×34×45=3 5. 答案:B 5.如图所示的电路,有a ,b ,c 三个开关,每个开关开或关的概率 都是1 2 ,且是相互独立的,则灯泡甲亮的概率为 ( ) A.18 B.14 C.12 D.116 解析:理解事件之间的关系,设“a 闭合”为事件A ,“b 闭合”为事件B ,“c 闭合”为事件C ,则灯亮应为事件ACB - ,且A ,C ,B 之间彼此独立,且P (A )=P (B )=P (C ) =12,所以P (AB - C )=P (A )·P (B )·P (C )=18 . 答案:A 6.甲、乙两人参加一次英语口语考试,已知在备选的10道试题中,甲能答对其中的6题,乙能答对其中的8题,规定每次考试都从备选题中随机抽出3题进行测试,至少答对2题才算合格. (1)分别求甲、乙两人考试合格的概率; (2)求甲、乙两人至少有一人考试合格的概率. 解:(1)设甲、乙两人考试合格的事件分别为A 、B ,则 P (A )=413428310C C C C +213 646 310C C C C +=23. P (B )=213 828310 C C C C +=14 15. (2)因为事件A 、B 相互独立,所以甲、乙两人考试均不合格的概率为

人教版高中数学选修2-3 第二章 二项分布及其应用 同步教案

学生姓名性别年级学科数学 授课教师上课时间年月日第()次课 共()次课 课时:2课时 教学课题人教版选修2-3 第二章二项分布及其应用同步教案 教学目标知识目标:理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解答一些简单的实际问题。 能力目标:能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算。 情感态度价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美,体现数学的文化功能与人文价值。 教学重点与难点理解n次独立重复试验的模型及二项分布,能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算。 教学过程 知识梳理 离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是 错误!未找到引用源。,(k=0,1,2,…,n,错误!未找到引用源。). 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: ξ0 1 …k …n P 错误!未找 到引用源。错误!未找 到引用源。 … 错误!未找 到引用源。 … 错误!未 找到引用 源。 由于错误!未找到引用源。恰好是二项展开式 错误!未找到引用源。 中的各项的值,所以称这样的随机变量ξ服从二项分布(binomial distribution ),记作ξ~B(n,p),其中n,p为参数,并记错误!未找到引用源。=b(k;n,p).

例题精讲 【例1】某射手每次射击击中目标的概率是0.8,求这名射手在 10 次射击中,(1)恰有 8 次击中目标的概率;(2)至少有 8 次击中目标的概率.(结果保留两个有效数字.) 【方法技巧】设ξ为击中目标的次数,则ξ~B (10, 0.8 ) . 如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是 k n k k n n q p C k P- = =) (ξ 错误!未找到引用源。,(k=0,1,2,…, n,错误!未找到引用源。). 【例2】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2件,写出其中次品数ξ的概率分布. 【方法技巧】由题意,随机变量ξ~B(2,5%).如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复 试验中这个事件恰好发生k次的概率是 k n k k n n q p C k P- = =) (ξ 错误!未找到引用源。,(k=0,1,2,…,n,错误! 未找到引用源。). 【例3】重复抛掷一枚筛子5次得到点数为6的次数记为ξ,求P(ξ>3).

二项分布知识在日常生活中的应用分析

二项分布知识在日常生活中的应用分析 山东黄丽生 二项分布是在n次独立重复试验中引入的一个概念,它是一种常见的、重要的离散型随 机变量的概率分布,引入他们实际上是对独立重复试验从概率分布角度的进一步研究。然而我们在利用二项分布原理解决实际问题时只注意到两点,即解释为什么可以看成二项分布模 型,其次是考虑到它的计算,却往往忽视对计算结果进行解释,造成初学者无法摆脱知识上 的种种困惑。鉴于此,我们选取几个典型案例进行剖析,供参考。 例1.将一枚均匀硬币随机掷100次,相当于重复做了100次试验,每次有两个可能的结果 (出现正面,不出现正面),出现正面的概率为1/2。 1 分析:如果令X为硬币正面出现的次数,则X服从n 100 p -的二项分布,那么 2 P(X k) C k00(^k(1 1)100k Cw0(l)100。 由此可以得到:“随机掷100次硬币正好出现50次正面”的概率为 1 P(X 50) C;00(3)1000 08。 在学习概率时我们会有一种误解,认为既然出现正面的概率为1/2,那么掷100次硬 币出现50次正面是必然的,或者这个事件发生的概率应该很大。但计算表明这概率只有8% 左右。 它说的是,许多人都投100次均匀硬币,其中大约有8%的人恰投出50次正面。另外 有些人投出的正面次数可能是47次、48次、51次、52次等。总起来看,正面出现的次数 约占二分之一,这和均匀硬币出现正面的概率是二分之一是一致的。 例2.设某保险公司有10000人参加人身意外保险。该公司规定:每人每年付公司120元, 若逢意外死亡,公司将赔偿10000元。若每人每年死亡率为0.006,试讨论该公司是否会赔本,其利润状况如何。 分析:在这个问题中,公司的收入是完全确定的,10000个投保人每人付给公司120元,公司的年收入为120万元。公司的支出取决于投保人中意外死亡的人数(这里略去有关公司日 常性开支的讨论,如公司职工工资,行政开支等等) ,而这是完全随机的,公司无法在事前 知道其确切人数。但公司可以知道死亡人数的分布。设X表示这10000人中意外死亡的人数,由于每个人的死亡率为0.006,贝U X服从n=10000,p=0.006的二项分布:

二项分布及其应用-优质学案

n次独立重复试验与二项分布及其应用 班级: 【高考要求】 1.了解条件概率和两个事件相互独立的概念. 2.理解n 次独立重复试验的模型及二项分布. 3.能解决一些简单的实际问题. 【知识梳理】 1.条件概率 在已知B发生的条件下,事件 A发生的概率叫作B发生时A 发生的条件概率,用符号____________ 来表示,其公式为 P(A|B) =韻P(B)>0). 2.相互独立事件 (1)一般地,对两个事件 A, B,如果有称A、B相互独立. (2)如果A、B相互独立,则 A与~B、A与B、A与B也相互 独立. ⑶如果A1, A2,…,A n相互独立,则有:P (A1A2…A n)= P(A1)P(A2)…P(A n). 3.二项分布 进行n次试验,如果满足以下条件: (1)每次试验只有两个相互对立的结果,可以分别称为“成功” 和“失败”; (2)每次试验“成功”的概率均为 —P; (3)各次试验是___________的. 用X表示这n次试验中成功的次数,则 P(X= k) = __________________ (k= 0,1,2,…,n) 若一个随机变量X的分布列如上所述,称X服从参数为n, P 的二项分布,简记为X?B(n, p). 【回顾检测】 1.袋中有3红5黑8个大小形状相同的小球,从中依次摸出两个小球,则在第一次摸得红球的条件下,第二次仍是红球的概率为() A 3 厂2 肿 f 3 A- B- C- D 2.(2014课标全国n)某地区空气质量监测资料表明,一天的空气质量为优良的概率是0.75,连续两天为优良的概率是0.6, 已知某天的空气质量为优良,则随后一天的空气质量为优良的概率是( ) A . 0.8 B. 0.75 C. 0.6 D. 0.45 3.如图,用K, A , A2三类不同的元件连接成一个系统.当K 正常工作且A1,A2至少有一个正常工作时,系统 正常工作.已知K, A1, A2正常工作的概率依次 为090.8, 常工 作的概率为() D. 0.576 且在两 次罚OR则该队员每次罚球的命中率 小组: 姓名: 评价: ,则 P, “失败”的概率均为1 0.8,贝y系统正 ~0= -0-二—— A. 0.960 B. 0.864 C. 0.720 4.某篮球队员在比赛中每次罚球的命中率相同, 球中至多命中一次的概率为16

二项分布及其应用

教学过程 一、复习预习 1、预习条件概率 2、预习事件相互独立的概念 3、预习独立重复试验和二项分布

二、知识讲解 考点1 条件概率及其性质 (1)对于任何两个事件A和B,在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率叫做条件 概率,用符号P(B|A)来表示,其公式为P(B|A)=P(AB) P(A) (P(A)>0). 在古典概型中,若用n(A)表示事件A中基本事件的个数,则P(B|A)=n(AB) n(A) . (2)条件概率具有的性质: ①0≤P(B|A)≤1; ②如果B和C是两个互斥事件,则P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A).考点2

相互独立事件 (1)对于事件A、B,若A的发生与B的发生互不影响,则称A、B是相互独立事件. (2)若A与B相互独立,则P(B|A)=P(B), P(AB)=P(B|A)P(A)=P(A)P(B). (3)若A与B相互独立,则A与B,A与B,A与B也都相互独立. (4)若P(AB)=P(A)P(B),则A与B相互独立. 考点3 二项分布

(1)独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这 种试验中每一次试验只有__两__种结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的. (2)在n次独立重复试验中,用X表示事件A发生的次数,设每次试验中事件A发生的概 率为p,则P(X=k)=C k n p k(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n),此时称随机变量X服从二项分布,记为X~B(n,p),并称p为成功概率. 三、例题精析 【例题1】 【题干】在100件产品中有95件合格品,5件不合格品.现从中不放回地取两次,每次任

2.2 二项分布及其应用(2)

作业: 一.选择题 1.甲、乙两人独立地解同一问题,甲能解决这个问题的概率是1p ,乙能解决这个问题的概率是2p ,那么其中至少有1人能解决这个问题的概率是 ( D ) A .21p p +; B .21p p ?; C .211p p ?-; D .121(1)(1)p p ---. 2.在一个盒子中有大小相同的10个球,其中6个红球,4个白球,两人无放回地各取一个球,则在第一个人摸出红球的条件下,第二个人也摸出红球的概率是 ( A ) A .13; B .23; C .49; D .59 . 【解析】设“第一个人摸出红球”为事件A ,“第二个人摸出红球”为事件B ,则()11692105490 C C P A A ?==,()11652103090C C P AB A ?==,则()()()5|9 P AB P B A P A ==。 3.两个独立事件1A 和2A 发生的概率分别为1p 和2p ,则有且只有一个发生的概率为 .()()122111p p p p -+- 4. (04年重庆) 甲、乙、丙三人每次射击命中目标的概率分别为0.7、0.6和0.5,计算: ⑴三人各向目标射击一次,求恰有两人命中目标及至少有一人命中目标的概率; ⑵若甲连续射击三次,求他恰好一次命中的概率. 解:⑴设i A (3,2,1=i )表示事件“第i 人命中目标”,显然1A 、2A 、3A 相互独立,且7.0)(1=A P ,6.0)(2=A P ,5.0)(3=A P . 三人中恰有两人命中目标的概率为 44.0)(321321321=??+??+??A A A A A A A A A P . 三人中恰有至少有一人命中目标的概率为 94.0)(1321=??-A A A P . ⑵设k A 表示“甲在第k 次命中目标”,3,2,1=k .显然1A 、2A 、3A 相互独立,且7.0)()()(321===A P A P A P . 甲连续射击三次,恰好一次命中的概率为 203.0)(321321321=??+??+??A A A A A A A A A P .

二项分布及其应用教案(绝对经典)

§12.5二项分布及其应用 会这样考 1.考查条件概率和两个事件相互独立的概念;2.考查n次独立重复试验及二项分布的概念;3.考查利用二项分布解决一些简单的实际问题. 1.条件概率及其性质 (1)对于任何两个事件A和B,在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率叫作条件概率,用符号 P(B|A)来表示,其公式为P(B|A)=P(AB) P(A) (P(A)>0). 在古典概型中,若用n(A)表示事件A中基本事件的个数,则P(B|A)=n(AB) n(A) . (2)条件概率具有的性质: ①0≤P(B|A)≤1; ②如果B和C是两个互斥事件,则P(B∪C|A)=P(B|A)+P(C|A). 2.相互独立事件 (1)对于事件A、B,若A的发生与B的发生互不影响,则称A、B是相互独立事件. (2)若A与B相互独立,则P(B|A)=P(B), P(AB)=P(B|A)P(A)=P(A)P(B). (3)若A与B相互独立,则A与B,A与B,A与B也都相互独立. (4)若P(AB)=P(A)P(B),则A与B相互独立. 3.二项分布 (1)独立重复试验是指在相同条件下可重复进行的,各次之间相互独立的一种试验,在这种试验中每一 次试验只有__两__种相互对立的结果,即要么发生,要么不发生,且任何一次试验中发生的概率都是一样的. (2)在n次独立重复试验中,事件A发生k次的概率为C k n p k(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n)(p为事件A发生的 概率),若一个随机变量X的分布列如上所述,称X服从参数为n,p的二项分布,简记为X~B(n,p).期望:EX=n p 方差:DX=n p(1-p) [难点正本疑点清源] 1.“互斥事件”与“相互独立事件”的区别与联系 (1)“互斥”与“相互独立”都是描述的两个事件间的关系. (2)“互斥”强调不可能同时发生,“相互独立”强调一个事件 的发生与否对另一个事件发生的概率没有影响. (3)“互斥”的两个事件可以独立,“独立”的两个事件也可以互斥. 2.计算条件概率有两种方法 (1)利用定义P(B|A)=P(AB) P(A) ;

二项分布及其应用(答案)

二项分布及其应用 【知识要点】 一、条件概率及其性质 1、条件概率 一般地,设A ,B 为两个事件,且0)(>A P ,称) ()()(A P AB P A B P = 为在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率。 2、性质 (1)任何事件的条件概率都在0和1之间,即1)(0≤≤A B P . (2)如果B 和C 是两个互斥事件,则)()()(A C P A B P A C B P ==Y 。 【例题1—1】从1,2,3,4,5中任取2个不同的数,事件A 为“取到的2个数之和为偶数”,事件B 为“取到的2个数均为偶数”,则=)(A B P ( B ) A 、81 B 、41 C 、52 D 、21 【例题1—2】在一次考试的5道题中,有3道理科题和2道文科题,如果不放回地依次抽取2道题,则在第一次抽到理科题的条件下,第二次抽到理科题的概率为 2 1 。 【例题1—3】某地区空气质量监测表明,一天的空气质量为优良的概率是0.75,连续两天为优良的概率是0.6,已知某天的空气质量为优良,则随后一天的空气质量为优良的概率是( A ) A 、0.8 B 、0.75 C 、0.6 D 、0.45 【例题1—4】从混有5张假钞的20张一百元钞票中任意抽取2张,将其中一张在验钞机上检验发现是假钞,则这两张都是假钞的概率为( A ) A 、172 B 、152 C 、51 D 、10 3 【例题1—5】把一枚硬币连续抛掷两次,事件A=“第一次出现正面”,事件B=“第二次出现正面”,则=)(A B P ( A )

A 、21 B 、4 1 C 、61 D 、81 【例题1—6】1号箱中有2个白球和4个红球,2号箱中有5个白球和3个红球,现随机地从1号箱中取出一球放入2号箱,然后从2号箱随机取出一球,则在从1号箱中取出的是红球的条件下,从2号箱取出红球的概率是 9 4 。 二、相互独立事件及n 次独立重复事件 1、相互独立事件同时发生的概率 (1)相互独立事件的定义:如果事件A (或B )是否发生对事件B (A )发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件。 一般地,事件A 与B 相互独立,那么事件A 与B ,A 与B ,A 与B 也都是相互独立的。 (2) 相互独立事件同时发生的概率: 对于事件A 和事件B ,用A ·B 表示事件A 与B 同时发生的事件。 如果事件A 与B 相互独立,那么事件A ·B 发生的概率,等于每个事件发生的概率的积。即:P(A ·B) =P(A) ·P(B)。 一般地,如果事件n A A A ,,,21???相互独立,那么这n 个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积,即:)()()()(2121n n A P A P A P A A A P ???=???. 2、独立重复试验与二项分布 (1)独立重复试验的意义:做n 次试验,如果它们是完全同样的一个试验的重复,且它们相互独立,那么这类试验叫做独立重复试验。 (2)一般地,在n 次独立重复实验中,设事件A 发生的次数为X ,在每次试验中事件A 发生的概率为p ,那么在n 次独立重复试验中,事件A 恰好发生k 次的概 率为n k p p C k X P k n k k n ,,2,1, 0,)1()(???=-==-。此时称随机变量X 服从二项分布,记作:X ~B(n ,p),并称p 为成功概率。 【例题2—1】甲,乙两人射击的命中率分别是0.8和0.7,两人同时射击互不影响,结果都命中的概率为( A ) A 、0.56 B 、0.06 C 、0.14 D 、0.24

二项分布及其应用

二项分布及其应用 ◇条件概率◇ 一、条件概率的定义与性质 如果事件A发生与否,会影响到事件B的发生,在知道事件A发生的条件下去研究事件B时,基本事件空间发生了变化,从而B发生的概率也随之改变,这就条件概率要研究的问题。 1.定义:一般地,设A、B为两个事件,且P(A)>0,称P(B|A)=为在事件A发生的条件下,事件B发生的条件概率,一般把P(B|A)读作A发生的条件下B的概率. 2.性质:(1)条件概率具有概率的性质,任何事件的条件概率都在0和1之间,即. (2)如果B和C是两个互斥事件,则P(B∪C|A)= 二、典型例题 1、利用定义求条件概率 例1:抛掷两颗均匀的骰子,问 (1)至少有一颗是6点的概率是多少? (2)在已知两颗骰子点数不同的条件下,至少有一颗是6点的概率是多少? 例2:抛掷红蓝两颗骰子,设事件A为“蓝色骰子的点数为3或6”,事件B为“两颗骰子的点数之和大于8”。 (1)求P(A),P(B),P(AB); (2)在已知蓝色骰子的点数为3或6时,求两颗骰子的点数之和大于8的概率。 2、利用缩小基本事件空间的方法求条件概率 例1:一个口袋内装有4个白球和2个黑球,若不放回地抽取3次,每次抽一个小球,求 (1)第一次摸出一个白球的情况下,第二次与第三次均是白球的概率。 (2)第一次和第二次均是白球的情况下,第三次是白球的概率。

例2:设10件产品中有4件次品,从中任取2件,那么 (1)在所取得产品中发现是一件次品,求另一件也是次品的概率。 (2)若每次取一件,在所得的产品中第一次取出的是次品,那么求第二件也是次品的概率。 3、条件概率的性质及应用 例1:在某次考试中,要从20道中随机地抽出6道题,若考试至少答对其中4道即可通过;若至少答对其中5道就获得优秀,已知某生能答对其中10道题目,且知道他在这次考试中已经通过,求他获得优秀的概率。 例2:把一副扑克牌(不含大小王)随机均分给赵、钱、孙、李四家,A={赵家得到6张梅花},B={孙家得到3张梅花} (1)求P(B|A)(2)求P(AB) 三、课堂练习 1、把一颗骰子连续抛掷两次,已知在第一次抛出偶数点的情况下,第二次抛出的也是偶数点的概率是多少? 2、一个盒子中装有6件合格产品和4件次品,不放回地任取两次,每次取一件。若已知第一件是合格品的情况下,求第二件也是合格品的概率。

最新二项分布及其应用教案定稿

223独立重复试验与二项分布 一、教学目标 知识与技能:理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解答一些简单的实际问题。 过程与方法:能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算。 情感、态度与价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美,体现数学的文化功能与人文价值。 二、重难点 教学重点:理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解答一些简单的实际 问题 教学难点:能进行一些与n次独立重复试验的模型及二项分布有关的概率的计算 三、教学过程 复习引入: 1.事件的定义: 随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件; 必然事件:在一定条件下必然发生的事件; 不可能事件:在一定条件下不可能发生的事件。 2?随机事件的概率:一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率m n 总是接近某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记 作P(A)

3.概率的确定方法:通过进行大量的重复试验,用这个事件发生的频率近似地作为它的概率。 4.概率的性质:必然事件的概率为1 ,不可能事件的概率为0,随机事件的概率为0 _P(A) _1,必然事件和不可能事件看作随机事件的两个极端情形。 5基本事件:一次试验连同其中可能出现的每一个结果称为一个基本事件。讲授新课: 1独立重复试验的定义: 指在同样条件下进行的,各次之间相互独立的一种试验。 2独立重复试验的概率公式: 般地,如果在1次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中 这个事件恰好发生k 次的概率它是〔(1 - P)甘展开式的第k 1 项。 3离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验中这个事件发生的次数E是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是 Pn — kHCnW,(心0, 1, 2,???」「=—). 于是得到随机变量E的概率分布如下:

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