二项分布及其应用20171014
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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。
二项分布及其应用知识集结知识元相互独立事件知识讲解1.相互独立事件和相互独立事件的概率乘法公式【知识点的认识】1.相互独立事件:事件A(或B)是否发生,对事件B(或A)发生的概率没有影响,这样两个事件叫做相互独立事件.2.相互独立事件同时发生的概率公式:将事件A和事件B同时发生的事件即为A•B,若两个相互独立事件A、B同时发生,则事件A•B发生的概率为:P(A•B)=P(A)•P(B)推广:一般地,如果事件A1,A2,…,A n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之积,即:P(A1•A2…A n)=P(A1)•P(A2)…P(A n)3.区分互斥事件和相互独立事件是两个不同的概念:(1)互斥事件:两个事件不可能同时发生;(2)相互独立事件:一个事件的发生与否对另一个事件发生的概率没有影响.例题精讲相互独立事件例1.若甲、乙两位同学随机地从6门课程中各选修3门,则两人选修的课程中恰有1门相同的概率为__.例2.甲、乙两人依次从标有数字0,1,2的三张卡片中各抽取一张(不放回),则两人均未抽到标有数字0的卡片的概率为__.例3.'一次数学考试有4道填空题,共20分,每道题完全答对得5分,否则得0分.在试卷命题时,设计第一道题使考生都能完全答对,后三道题能得出正确答案的概率分别为P、、且每题答对与否相互独立(1)当p=时,求考生填空题得满分的概率(2)若考生填空题得10分与得15分的概率相等,求的P值.'n次独立重复试验恰好k次发生的概率知识讲解1.n次独立重复试验中恰好发生k次的概率【概念】一般地,在n次独立重复试验中,用ξ表示事件A发生的次数,如果事件发生的概率是P,则不发生的概率q=1﹣p,N次独立重复试验中发生K次的概率是P(ξ=K)=(K=1,2,3,…n)那么就说ξ服从二项分布.其中P称为成功概率.记作ξ~B(n,p),期望:Eξ=np,方差:Dξ=npq.【实例解析】例:在3次独立重复试验中,随机事件恰好发生1次的概率不大于其恰好发生两次的概率,则随机事件A在一次试验中发生的概率的范围是.解:由题设知C31p(1﹣p)2≤C32p2(1﹣p),解≤p≤1,故答案为:[,1].本题是典型的对本知识点进行考察,要求就是熟练的应用公式,理解公式的含义并准确计算就可以了,这种比较简单的题型一般出现在选择填空题中.【考点点评】这个知识点非常的重要,但相对来说也比较简单,所以大家要多花点时间把它吃透.例题精讲n次独立重复试验恰好k次发生的概率例1.随机变量X~B(6,),则P(X=2)等于()A.B.C.D.例2.如果X~B(20,p),当且P(X=k)取得最大值时,k的值是()A.8B.9C.10D.11例3.一头病猪服用某药品后被治愈的概率是90%,则服用这种药的5头病猪中恰有3头猪被治愈的概率为()A.0.93B.1-(1-0.9)3C.C53×0.93×0.12D.C53×0.13×0.92超几何分布知识讲解1.超几何分布【知识点的知识】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,则称超几何分布列.(1)超几何分布的模型是不放回抽样;(2)超几何分布中的参数是N,M,n上述超几何分布记作X~H(N,M,n).【典型例题分析】典例1:有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n件产品,抽到的次品数的数学期望值是()A.n B.C.D.分析:先由超几何分布的意义,确定本题中抽到次品数服从超几何分布,再由超几何分布的性质:若随机变量X~H(n,M,N),则其数学期望为,计算抽到的次品数的数学期望值即可解答:设抽到的次品数为X,则有N件产品,其中有M件次品,从中不放回地抽n件产品,抽到的次品数X服从超几何分布即X~H(n,M,N),∴抽到的次品数的数学期望值EX=故选C.题型一:抽样次品数的分布规律问题典例1:某批产品共10件,已知从该批产品中任取1件,则取到的是次品的概率为P=0.2.若从该批产品中任意抽取3件,(1)求取出的3件产品中恰好有一件次品的概率;(2)求取出的3件产品中次品的件数X的概率分布列与期望.解:设该批产品中次品有x件,由已知,∴x=2…(2分)(1)设取出的3件产品中次品的件数为X,3件产品中恰好有一件次品的概率为…(4分)(2)∵X可能为0,1,2∴…(10分)∴X的分布为:X012P则…(13分)题型二:不放回摸球游戏问题典例2:甲有一个箱子,里面放有x个红球,y个白球(x,y≥0,且x+y=4);乙有一个箱子,里面放有2个红球,1个白球,1个黄球.现在甲从箱子任取2个球,乙从箱子里在取1个球,若取出的3个球颜色全不相同,则甲获胜.(1)试问甲如何安排箱子里两种颜色的个数,才能使自己获胜的概率最大?(2)在(1)的条件下,求取出的3个球中红球个数的数学期望.解:(1)由题意,;∴,当且仅当x=y=2时“=”成立所以当红球与白球各2个时甲获胜的概率最大(2)取出的3个球中红球个数ξ=0,1,2,3,所以【解题方法点拨】超几何分布的求解步骤:(1)辨模型:结合实际情景分析所求概率分布问题是否有冥想的两部分组成,如“男生、女生”“正品、次品”“优、劣”等,或可转化为明显的两部分.(2)算概率:可以直接借助公式,也可利用排列、组合及概率知识求解.(3)列分布表:把求得的概率值通过表格表示出来.例题精讲超几何分布例1.已知超几何分布满足X~H(3,5,8),则P(X=2)=___.例2.在10件产品中有2件次品,任意抽取3件,则抽到次品个数的数学期望的值是___.例3.若X~H(2,3,5),则P(X=1)=___。
二项分布概念:二项分布即重复n次独立的伯努利试验。
在每次试验中只有两种可能的结果,而且两种结果发生与否互相对立,并且相互独立,与其它各次试验结果无关,事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变,则这一系列试验总称为n重伯努利实验,当试验次数为1时,二项分布就是伯努利分布。
该事件发生k次的概率为:P=C(k,n)×p^k×(1-p)^(n-k),其中C(k,n)表示组合数,即从n个事物中拿出k个的方法数.,p为事件发生的概率,k是发生的次数,其中k=1,2,3...n,Ek=np,方差:Dk=np(1-p)例6-1某种药物治疗某种非传染性疾病的有效率为0.70,无效率为0.30。
今用该药治疗该疾病患者10人,试分别计算这10人中有6人、7人、8人有效的概率(《医学统计学》,第三版,孙振球)。
#源代码例6-1:dbinom(6,10,0.7)#二项分布函数dbinom(7,10,0.7)dbinom(8,10,0.7)#其中dbinom(k,n,p)中,k是发生的次数,10是共次数,p是概率>#源代码例6-1:>dbinom(6,10,0.7)[1]0.2001209>dbinom(7,10,0.7)[1]0.2668279>dbinom(8,10,0.7)[1]0.2334744>#其中dbinom(k,n,p)中,k是发生的次数,10是共次数,p是概率例6-2在对13名输卵管结扎的育龄妇女经壶腹部-壶腹部吻合术后,观察其受孕情况,发现有6人受孕,试据此资料估计该吻合术受孕率的95%可信区间。
#源代码例6-2:binom.test(6,13,p=6/13,conf.level=0.95)>#源代码例6-2:>binom.test(6,13,p=6/13,conf.level=0.95)Exact binomial testdata:6and13number of successes=6, number of trials=13, p-value=1alternative hypothesis:true probability of success is not equal to0.461538595percent confidence interval:0.19223240.7486545sample estimates:probability of success0.4615385例6-3在观测一种药物对某种非传染性疾病的治疗效果时,用该药治疗了此种非传染性疾病患者100人,发现55人有效,试据此估计该药物治疗有效率的95%可信区间。
二项分布的应用一、二项分布的基本概念在概率论和统计学中,二项分布是一种离散概率分布,用于描述在重复进行n次独立的伯努利试验中成功次数的概率分布。
这里的伯努利试验指的是只有两种可能结果的试验,例如投硬币的正面和反面。
二项分布的概率函数可以表示为:P(X=k)=C n k⋅p k⋅(1−p)n−k其中,X表示成功的次数,k表示成功的次数的取值,n表示试验的次数,p表示每次试验成功的概率,C n k表示组合数,即从n个元素中选择k个元素的组合数。
二、二项分布的应用场景二项分布在实际生活和科学研究中有广泛的应用。
下面我们将介绍几个常见的二项分布应用场景。
2.1 针头质量检验假设一家医疗器械公司生产了10,000支注射器,每支注射器的针头都通过了质量检验的成功率为0.95。
我们可以使用二项分布来估计在10,000支注射器中,合格的注射器数量的概率分布。
2.2 投资决策假设我们正在考虑投资一家初创公司,该公司有50%的概率在第一年实现盈利,如果盈利,则投资会有2倍的回报。
我们可以使用二项分布来计算投资成功的概率以及预期回报。
2.3 产品质量控制假设一家电子产品制造商在生产过程中有5%的概率出现某一组件错误。
为了保证产品质量,制造商进行了100次独立的质量检验。
我们可以使用二项分布来估计在100次质量检验中出现不合格产品的概率。
三、二项分布的计算方法对于二项分布的计算,可以使用Excel或统计软件进行求解。
下面我们将介绍使用Excel进行二项分布计算的方法。
3.1 Excel函数BINOM.DISTExcel中的BINOM.DIST函数可以用来计算二项分布的概率。
该函数的语法如下:BINOM.DIST(x, n, p, cumulative)其中,x表示成功的次数,n表示试验的次数,p表示每次试验成功的概率,cumulative表示是否计算累积概率。
通过调整这些参数,我们可以得到相应的二项分布概率值。
3.2 Excel示例假设我们有一个包含10个硬币的袋子,每个硬币正面的概率为0.6。
二项分布性质及应用二项分布是一种概率分布,主要用来描述在进行一系列独立重复试验中,成功事件发生的次数在固定次数试验中出现的概率分布。
二项分布具有以下一些性质:1. 试验结果只有两种可能的结果,称为成功和失败,记为S和F。
2. 每次试验都是独立的,一次成功试验的结果不影响下一次试验的结果。
3. 每次试验的成功概率相同,并且在不同试验中保持不变。
根据以上性质,二项分布可以用来回答以下问题:1. 成功事件在一定次数试验中发生的概率:在进行一定次数的试验中,成功事件发生的概率可以用二项分布来计算。
例如,在投掷硬币的试验中,成功事件为正面朝上,可以根据硬币正反面的概率来计算在若干次投掷中,正面朝上的次数的概率。
2. 成功事件在某特定次数发生的概率:在进行若干次试验中,计算特定次数(例如恰好出现2次、3次等)成功事件发生的概率。
例如,在连续进行5次二项分布试验中,计算正面朝上出现2次的概率。
3. 成功事件在一定次数范围内发生的概率:在进行若干次试验后,计算成功事件在某个范围内(例如至少出现3次、最多出现4次等)发生的概率。
例如,在连续进行10次二项分布试验中,计算正面朝上至少出现3次的概率。
二项分布的应用非常广泛,以下是一些具体的应用场景:1. 市场调查:对于一个新产品的市场调查可以使用二项分布来判断在一定数量的受访者中,有多少人会购买该产品。
2. 投票预测:在选举前,可以使用二项分布来预测每个候选人获得特定票数的概率,以便进行选情分析。
3. 品质控制:在生产过程中,可以使用二项分布来判断产品在一定数量检验中有多少个不合格品。
4. 策略:在场景中,可以使用二项分布来计算在一定回合中成功的概率,以制定更有效的策略。
5. 统计推断:在进行A/B测试时,可以使用二项分布来计算不同测试组中成功事件的概率,以评估不同策略的效果。
总之,二项分布作为一种概率分布,可以用来描述成功事件在一定次数试验中的概率分布,并在许多领域中具有广泛的应用。
二项分布的应用二项分布是概率论中的一种离散概率分布,常用来描述二项试验中成功次数的分布情况。
在实际生活中,二项分布有着广泛的应用,涉及到多个领域,包括工程、医学、金融等。
本文将以几个典型的二项分布应用为例,介绍二项分布在实际问题中的作用。
我们来看一个简单的例子。
假设某电子产品的生产车间中有一台机器,每天生产的产品数量是固定的。
为了保证产品质量,该机器会以一定的概率产生不合格品。
现在我们想知道,在连续生产n个产品后,有多大的概率会出现m个不合格品。
这个问题可以用二项分布来解决。
二项分布的概率函数可以用来计算在n次独立重复试验中成功次数为m的概率。
在这个例子中,每次生产产品的结果都是独立的,且成功的概率是固定的。
因此,我们可以使用二项分布的概率函数来计算出在n次生产中出现m个不合格品的概率。
除了生产过程中的质量控制,二项分布还可以应用于一些金融问题。
例如,在股票市场中,我们常常关注某只股票在未来一段时间内的涨跌概率。
假设某只股票在每个交易日中以一定的概率上涨,以另一定的概率下跌。
我们可以用二项分布来模拟这个过程,并计算出在未来若干个交易日中,股票上涨次数超过某个特定值的概率。
这对于投资者来说是非常有价值的信息,可以帮助他们制定投资策略。
二项分布还可以应用于医学研究中。
例如,在进行药物临床试验时,研究人员常常需要知道某种药物对患者的治疗效果。
他们会将患者分为两组,一组服用药物,另一组不服用药物(作为对照组)。
然后,研究人员会记录每组患者的治疗结果,比较两组之间的差异。
这个比较过程可以用二项分布来描述。
假设治疗组中有一定比例的患者获得治愈,而对照组中的患者获得治愈的比例略低。
通过对两组患者进行统计分析,可以计算出治疗组的治愈率超过对照组的概率,从而判断该药物的疗效。
二项分布在实际生活中有着广泛的应用。
无论是质量控制、金融问题还是医学研究,二项分布都能提供有价值的信息。
通过对二项分布的应用,我们可以更好地理解和解决实际问题,为决策提供科学依据。
2017高考数学必考点【二项分布】整理高考数学一直是很多考生头疼的科目,考生难以取得数学高分是因为没有掌握好考点,为了帮助大家掌握好数学考点,下面为大家带来2017高考数学必考点【二项分布】整理,希望大家用心记住这些数学考点。
二项分布:一般地,在n次独立重复的试验中,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,k=0,1,2,n,此时称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p),并记。
独立重复试验:(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次独立重复试验中,设事件A发生的次数为X,在每件试验中事件A发生的概率为p,那么在n次独立重复试验中,高考数学,事件A恰好发生k次的概率为此时称随机变量X服从二项分布,记作并称p为成功概率.(3)独立重复试验:若n次重复试验中,每次试验结果的概率都不依赖于其他各次试验的结果,则称这n次试验是独立的.(4)独立重复试验概率公式的特点:是n次独立重复试验中某事件A 恰好发生k次的概率.其中,n是重复试验的次数,p是一次试验中某事件A发生的概率,k是在n次独立重复试验中事件A恰好发生的次数,需要弄清公式中n,p,k的意义,才能正确运用公式.二项分布的判断与应用:(1)二项分布,实际是对n次独立重复试验从概率分布的角度作出的阐述,判断二项分布,关键是看某一事件是否是进行n次独立重复试验,且每次试验只有两种结果,如果不满足这两个条件,随机变量就不服从二项分布.(2)当随机变量的总体很大且抽取的样本容量相对于总体来说又比较小,而每次抽取时又只有两种试验结果时,我们可以把它看作独立重复试验,利用二项分布求其分布列.求独立重复试验的概率:(1)在n次独立重复试验中,在相同条件下等价于各次试验的结果不会受其他试验的影响,即2,,n)是第i次试验的结果.(2)独立重复试验是相互独立事件的特例,只要有恰好恰有字样的用独立重复试验的概率公式计算更简单,要弄清n,p,k的意义。