高中数学中的概率与统计公式整理
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高考统计公式知识点总结统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科,其应用广泛而深入。
在高中阶段,学生们接触到的统计学知识主要集中在一些基本的统计公式上。
这些公式在高考中经常出现,对于顺利完成数学考试至关重要。
下面是对高考统计公式知识点的一些总结,希望对广大考生有所帮助。
1.概率概率是统计学中的一个重要概念,表示某个事件发生的可能性。
常用的概率公式包括:- 事件的概率公式:P(A) = n(A) / n(S),其中P(A)表示事件A发生的概率,n(A)表示事件A包含的基本事件数,n(S)表示样本空间中的基本事件数。
- 对立事件的概率公式:P(A') = 1 - P(A),其中A'表示事件A的对立事件。
2.排列组合排列组合是统计学中另一个重要概念,用于计算有关事物的不同排列或组合方式的个数。
常用的排列组合公式包括:- 排列公式:A(n, m) = n! / (n-m)!,表示从n个元素中取出m个元素进行排列的方式总数。
- 组合公式:C(n, m) = n! / (m!(n-m)!),表示从n个元素中取出m个元素进行组合的方式总数。
3.均值和标准差均值和标准差是描述一组数据分布特征的指标。
常用的计算公式包括:- 均值公式:μ = (x1 + x2 + ... + xn)/ n,其中μ表示均值,x表示数据的观测值,n表示数据的总数。
- 标准差公式:σ = √( (x1 - μ)² + ... + (xn - μ)² )/ n,其中σ表示标准差。
4.正态分布正态分布是一种常见的概率分布,其形状呈钟形曲线,对于统计学的许多问题具有重要的应用。
正态分布的概率可以通过标准正态分布表来查找,也可以利用相关的计算公式计算。
在高考中,统计学是数学考试的一个重要组成部分。
掌握以上提到的统计公式,对于正确理解和解答与统计学有关的问题至关重要。
考生可以通过多做一些相关的题目,熟悉这些公式的应用,提升自己的解题能力,在考试中取得好成绩。
概率与统计学问点:1、随机变量:假如随机试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示,并且X 是随着试验的结果的不同而改变,那么这样的变量叫做随机变量. 随机变量常用大写字母X 、Y 等或希腊字母 ξ、η等表示。
2、离散型随机变量:在上面的射击、产品检验等例子中,对于随机变量X 可能取的值,我们可以按肯定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量.3、离散型随机变量的分布列:一般的,设离散型随机变量X 可能取的值为x 1,x 2,..... ,x i ,......,x n X 取每一个值 x i (i=1,2,......)的概率P(ξ=x i )=P i ,则称表为离散型随机变量X 的概率分布,简称分布列4、分布列性质① p i ≥0, i =1,2, … ;② p 1 + p 2 +…+p n = 1.5、二项分布:假如随机变量X 的分布列为:其中0<p<1,q=1-p ,则称离散型随机变量X 听从参数p 的二点分布6、超几何分布:一般地, 设总数为N 件的两类物品,其中一类有M 件,从全部物品中任取n(n ≤N)件,这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量,则它取值为k 时的概率为,其中,且 7、条件概率:对随意事务A 和事务B ,在已知事务A 发生的条件下事务B 发生的概率,叫做条件概率.记作P(B|A),读作A 发生的条件下B 的概率8、公式:9、相互独立事务:事务A(或B)是否发生对事务B(或A)发生的概率没有影响,这样的两个事务叫做相互独立事务。
10、n 次独立重复事务:在同等条件下进行的,各次之间相互独立的一种试验11、二项分布: 设在n 次独立重复试验中某个事务A 发生的次数,A 发生次数ξ是一个随机变量.假如在一次试验中某事务发生的概率是p ,事务A 不发生的概率为q=1-p ,那么在n 次独立重复试验中 (其中 k=0,1, ……,n ,q=1-p )于是可得随机变量ξ的概率分布如下:这样的随机变量ξ听从二项分布,记作ξ~B(n ,p) ,其中n ,p 为参数12、数学期望:一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称 E ξ=x1p1+x2p2+…+xnpn +…为ξ的数学期望或平均数、均值,数学期望又简称为期()(0,1,2,,)k n k M N M n N C C P X k k m C --==={}min ,m M n =*,,,,n N M N n M N N ∈≤≤.0)(,)()()|(>=A P A P AB P A B P )()()(B P A P B A P ⋅=⋅)(k P =ξkn k k n q p C -=望.是离散型随机变量。
高中数学公式大全概率计算与统计分析的公式推导高中数学公式大全——概率计算与统计分析的公式推导概率计算是数学中一个重要的分支,而统计分析则是应用数学在实际问题中进行数据处理和推断的过程。
本文将介绍一些在高中数学中常用的概率计算与统计分析的公式,并给出其推导过程。
一、概率计算公式1.1 事件的概率计算公式在概率论中,我们用P(A)表示事件A发生的概率,事件A的概率可以通过以下公式计算:P(A) = 事件A的发生数 / 样本空间的元素数1.2 条件概率公式条件概率是指在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率。
条件概率可以通过以下公式计算:P(A|B) = P(A∩B) / P(B)其中,P(A∩B)表示事件A与事件B同时发生的概率,P(B)表示事件B发生的概率。
1.3 独立事件的乘法公式当两个事件A和B相互独立时,事件A与事件B同时发生的概率等于事件A发生的概率乘以事件B发生的概率。
数学上可以表示为:P(A∩B) = P(A) * P(B)二、统计分析公式2.1 样本均值的计算公式在统计学中,样本均值是用来度量一组数据的集中程度的重要指标。
对于n个样本数据X₁, X₂, ... , Xn,样本均值可以通过以下公式计算:x = (X₁ + X₂ + ... + Xn) / n其中,x表示样本均值。
2.2 样本方差的计算公式样本方差是用来度量一组数据的离散程度的指标。
对于n个样本数据X₁, X₂, ... , Xn,样本方差可以通过以下公式计算:S² = [(X₁ - x)² + (X₂ - x)² + ... + (Xn - x)²] / (n-1)其中,S²表示样本方差,x表示样本均值。
2.3 假设检验中的t检验公式t检验是一种常用的假设检验方法,用于判断两组或多组数据之间差异的显著性。
对于两个独立样本的t检验,可以使用以下公式计算t 值:t = (x₁ - x₂) / sqrt(S₁²/n₁ + S₂²/n₂)其中,x₁和x₂分别表示两个样本的均值,S₁²和S₂²分别表示两个样本的方差,n₁和n₂分别表示两个样本的样本容量。
高中数学公式大全(最整理新版)一、代数1. 一元一次方程:ax + b = 0,其中a ≠ 0。
解为 x = b/a。
2. 一元二次方程:ax^2 + bx + c = 0,其中a ≠ 0。
解为 x =[b ± sqrt(b^2 4ac)] / 2a。
3. 一元三次方程:ax^3 + bx^2 + cx + d = 0,其中a ≠ 0。
解为x = [b ± sqrt(b^2 3ac)] / 3a。
4. 一元四次方程:ax^4 + bx^3 + cx^2 + dx + e = 0,其中 a≠ 0。
解为x = [b ± sqrt(b^2 4ac)] / 2a。
5. 分式方程:分子和分母均为多项式。
解法为将方程两边乘以分母的乘积,得到一个等价的整式方程,然后求解。
6. 二元一次方程组:由两个一元一次方程组成的方程组。
解法为消元法或代入法。
7. 二元二次方程组:由两个一元二次方程组成的方程组。
解法为消元法或代入法。
8. 三元一次方程组:由三个一元一次方程组成的方程组。
解法为消元法或代入法。
9. 等差数列:首项为 a1,公差为 d。
第 n 项为 an = a1 + (n 1)d。
前 n 项和为 Sn = n/2(a1 + an)。
10. 等比数列:首项为 a1,公比为 q。
第 n 项为 an = a1q^(n 1)。
前 n 项和为 Sn = a1 (1 q^n) / (1 q),其中q ≠ 1。
二、几何1. 平面几何(1)直线:两点确定一条直线,直线方程为 y = mx + b,其中m 是斜率,b 是截距。
(2)圆:圆心为 (a, b),半径为 r。
圆的方程为 (x a)^2 +(y b)^2 = r^2。
(3)椭圆:中心为 (a, b),长轴为 2a,短轴为 2b。
椭圆的方程为 (x a)^2 / a^2 + (y b)^2 / b^2 = 1。
(4)双曲线:中心为 (a, b),实轴为 2a,虚轴为 2b。
概率与统计一、概率及随机变量的分布列、期望与方差(一)概率及其计算1.几个互斥事件和事件概率的加法公式①如果事件A 与事件B 互斥,则()P A B =()()P A P B +.推广:如果事件1A ,2A ,…,n A 两两互斥(彼此互斥),那么事件12n A A A +++发生的概率,等于这n 个事件分别发生的概率的和,即()12n P A A A +++=()()()12n P A P A P A ++.②若事件B 与事件A 互为对立事件,则()P A =()1P B -. 2.古典概型的概率公式P (A )=A 包含的基本事件的个数基本事件的总数.(二)随机变量的分布列、期望与方差1. 常用的离散型随机变量的分布列(1)二项分布如果随机变量X 的可能取值为0,1,2,…,n ,且X 取值的概率()P X k ==C k k n kn p q-(其中0,1,2,,,1k n q p ==-),其随机变量分布列为X 0 1 …k…nP0C nnp q111C n np q-…C k k n knp q-…0C n n n p q则称X 服从二项分布,记为(),X B n p ~.(2)超几何分布在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则事件{}X k =发生的概率为C C C k n kM N Mn N--()0,10,1,2,,2,,k m =,其中{}min ,m M n =,且n N …,M N …,n ,M ,*N ÎN .此时称随机变量X 的分布列为超几何分布列,称随机变量X 服从超几何分布.2.条件概率及相互独立事件同时发生的概率 I.条件概率条件概率一般地,设A ,B 为两个事件,且()0P A >,称()()()P ABP B A P A=为事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率.在古典概型中,若用()n A 表示事件A 中基本事件的个数,则()()()()()n AB P AB P B A n A P A ==. II .相互独立事件相互独立事件(1)若,A B 相互独立.则()P AB =()()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. III .独立重复试验与二项分布独立重复试验与二项分布在n 次独立重复试验中,事件A 发生k 次的概率为(每次试验中事件A 发生的概率为p)()C 1n kkknp p --,事件A 发生的次数是一个随机变量X ,其分布列为()01)2()C 1(n kk knP X k k n p p -===-¼,,,,,此时称随机变量X 服从二项分布. 学科*网3.离散型随机变量的数学期望(均值)与方差 (1)若离散型随机变量X 的概率分布列为的概率分布列为X x 1 x 2 … x i … x n P p 1 p 2 … p i … p n则称EX =1122i i n n x p x p x p x p ++++¼+¼为随机变量X 的均值或数学期望. (2)若Y aX b =+,则EY =aEX b +,)(D aX b +=2a DX (3)若()X B n p ~,,则EX np =.()(1)D X np p -=. 4.正态分布(1)正态曲线的性质:正态曲线的性质:①曲线位于x 轴上方,与x 轴不相交;②曲线是单峰的,它关于直线x m =对称;③曲线在x m=处达到峰值12πs;④曲线与x 轴之间的面积为1;⑤当s 一定时,曲线的位置由m 确定,曲线随着m 的变化而沿x 轴平移,⑥当m 一定时,曲线的形状由s 确定,s 越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;s 越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散,如图乙所示.(3)服从正态分布的变量在三个特殊区间内取值的概率服从正态分布的变量在三个特殊区间内取值的概率 ①0().6826P X m s m s -<+=…;②2209().544P X m s m s -<+=…; ③3309().974P X m s m s -<+=…. 二、统计与统计案例 (一)抽样方法 1.简单随机抽样设一个总体含有N 个个体,从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本()n N …,如果每次抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样,最常用的简单随机抽样的方法:抽签法和随机数表法.最常用的简单随机抽样的方法:抽签法和随机数表法. 2.系统抽样的步骤假设要从容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本.的样本.(1)先将总体的N 个个体编号.(2)确定分段间隔k ,对编号进行分段,当Nn是整数时,取N k n =.如果遇到Nn不是整数的情况,可以先从总体中随机地剔除几个个体,使得总体中剩余的个体数能被样本容量整除得总体中剩余的个体数能被样本容量整除(3)在第1段用简单随机抽样确定第一个个体编号()l l k ….(4)按照一定的规则抽取样本,通常是将l 加上间隔k 得到第2个个体编号()l k +,再加k 得到第3个个体编号()2l k +,依次进行下去,直到获取整个样本.直到获取整个样本.3.分层抽样在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样.分层抽样的应用范围:当总体是由差异明显的几个部分组成的,往往选用分层抽样.层抽样.注:注:不论哪种抽样方法不论哪种抽样方法,总体中的每一个个体入样的概率是相同的. (二)统计图表的含义 1.作频率分布直方图的步骤(1)求极差(即一组数据中最大值与最小值的差).(2)决定组距和组数.(3)将数据分组.(4)列频率分布表.列频率分布表. (5)画频率分布直方图.画频率分布直方图. (三)样本的数字特征1.众数:在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数.出现次数最多的数据叫做这组数据的众数.2.中位数:将一组数据按大小依次排列,把处在中间位置的一个数据(或中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数叫做这组数据的中位数3.平均数:样本数据的算术平均数,即x =()121n x x x n+++.4.方差:()()()2222121n s x x x x x x n éù=-+-++-êúëû(n x 是样本数据,n 是样本容量,x 是样本平均数).5.标准差:()()()222121ns x x x x x x n éù=-+-++-êúëû.(四)线性回归直线方程 1.两个变量的线性相关(1)如果散点图中点的分布从整体上看大致在一条直线附近,我们就称这两个变量之间具有线性相关关系,这条直线叫回归直线.(2)从散点图上看,如果点分布在从左下角到右上角的区域内,那么两个变量的这种相关关系称为正相关;如果点分布在从左上角到右下角的区域内,那么两个变量的这种相关关系称为负相关. (3)相关系数相关系数r =ååå===----ni nj jini i i y y x x y y x x 11221)()())((,当0r >时,表示两个变量正相关;当0r <时,表示两个变量负相关.r 的绝对值越接近1,表示两个变量的线性相关性越强;r 的绝对值越接近0,表示两个变量的线性相关性越弱.通常当r 的绝对值大于0.75时,便认为两个变量具有很强的线性相关关系.当1r =时,两个变量在回归直线上两个变量在回归直线上 2.回归直线方程 (1)通过求21()ni i i Qy x a b ==--å的最小值而得出回归直线的方法,即使得样本数据的点到回归直线的距离的平方和最小的方法叫做最小二乘法.该式取最小值时的a ,b 的值即分别为aˆ,b ˆ. (2)两个具有线性相关关系的变量的一组数据:11(,)x y ,22(,)x y ,…,()n n x y ,,其回归方程为a x b y ˆˆˆ+=,则1122211()()ˆ()ˆˆnn i i i i i i n ni ii i x x y y x y nx yb x x x nxa y bx ====ì---×ï==ïí--ïï=-ïîåååå.注:样本点的中心(),x y 一定在回归直线上. (3)相关系数22121ˆ()1()n i ii ni i y yR y y ==-å=--å.2R 越大,说明残差平方和越小,即模型的拟合效果越好;2R 越小,残差平方和越大,即模型的拟合效果越差.在线性回归模型中,2R表示解释变量对于预报变量变化的贡献率,2R 越接近于1,表示回归的效果越好. (六)独立性检验(1)变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量.像这样的变量称为分类变量.(2)像下表所示列出两个分类变量的频数表,称为列联表.假设有两个分类变量X和Y ,它们的可能取值分别为12(,)x x 和12(,)y y ,其样本频数列联表(称为22´列联表)为表)为y 1 y 2 总计总计x 1 a b a b + x 2 cdc d +总计a c +b d +a b c d +++构造一个随机变量()()()()()22n ad bc K a b c d a c b d -=++++ ,其中n a b c d =+++为样本容量.确定临界值0k ,如果2K 的观测值0k k …,就认为“两个分类变量之间有关系”;否则就认为“两个分类变量之间没有关系”.。
高中数学《概率与统计》重要公式1.n个互斥事件发生的概率和公式为P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An)。
2.独立事件A,B同时发生的概率为P(A·B)= P(A)·P(B)。
3.n个独立事件同时发生的概率为P(A1·A2·…·An)=P(A1)·P(A2)·…·P(An)。
4.等可能性事件的概率为P(A)= m/n。
5.n次独立重复试验中某事件恰好发生k次的概率为C(n,k)P^k(1-P)^(n-k)。
6.互斥事件A,B分别发生的概率的和为P(A+B)=P(A)+P(B)。
7.离散型随机变量的分布列具有两个性质:(1) Pi>=0(i=1,2.) (2) P1+P2+。
=1.8.数学期望具有两个性质:(1) E(aX+b)=aE(X)+b (2) 若X~B(n,p),则E(X)=np。
9.若随机变量X服从几何分布,且P(X=k)=g(k,p)=q^(k-1)p,则E(X)=1/p。
10.方差公式为2D(X)=(x1-E(X))^2P1+(x2-E(X))^2P2+。
+(xn-E(X))^2Pn。
11.方差具有三个性质:(1) D(aX+b)=a^2D(X) (2) 若X~B(n,p),则D(X)=np(1-p) (3) 若X服从几何分布,且P(X=k)=g(k,p)=q^(k-1)p,则D(X)=q/p^2.12.方差与期望的关系为D(X)=E(X^2)-(E(X))^2.13.标准差为σ(X)=sqrt(D(X))。
14.标准正态分布密度函数为f(x)=1/sqrt(2π)e^(-x^2/2),其中x属于实数集。
15.正态分布密度函数为f(x)=(1/(σsqrt(2π)))e^(-((x-μ)^2)/(2σ^2)),其中μ和σ(σ>0)为参数,分别表示个体的平均数与标准差。
高中数学之概率与统计求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率解此类题目常应用以下知识:(1)等可能性事件(古典概型)的概率:P(A)=)()(I card A card =n m;等可能事件概率的计算步骤:计算一次试验的基本事件总数n ;设所求事件A,并计算事件A 包含的基本事件的个数m ; 依公式()mP A n =求值;答,即给问题一个明确的答复.(2)互斥事件有一个发生的概率:P(A+B)=P(A)+P (B); 特例:对立事件的概率:P(A)+P(A )=P(A +A )=1. (3)相互独立事件同时发生的概率:P(A ·B)=P (A )·P(B ); 特例:独立重复试验的概率:Pn(k)=kn k kn p p C --)1(.其中P 为事件A在一次试验中发生的概率,此式为二项式[(1-P)+P]n 展开的第k+1项.(4)解决概率问题要注意“四个步骤,一个结合”:求概率的步骤是:第一步,确定事件性质⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩等可能事件 互斥事件 独立事件 n 次独立重复试验即所给的问题归结为四类事件中的某一种. 第二步,判断事件的运算⎧⎨⎩和事件积事件即是至少有一个发生,还是同时发生,分别运用相加或相乘事件.第三步,运用公式()()()()()()()()(1)k k n k n n m P A nP A B P A P B P A B P A P B P k C p p -⎧=⎪⎪⎪+=+⎨⎪⋅=⋅⎪=-⎪⎩等可能事件: 互斥事件: 独立事件: n 次独立重复试验:求解第四步,答,即给提出的问题有一个明确的答复. 例1. 在五个数字12345,,,,中,。
例2. 若随机取出三个数字,则剩下两个数字都是奇数的概率是(结果用数值表示).[解答过程]0.3提示:1335C 33.54C 102P ===⨯例2.一个总体含有100个个体,以简单随机抽样方式从该总体中抽取一个容量为5的样本,则指定的某个个体被抽到的概率为 .[解答过程]1.20提示:51.10020P == 例3.接种某疫苗后,出现发热反应的概率为0.80.现有5人接种该疫苗,至少有3人出现发热反应的概率为__________.(精确到0.01)[考查目的] 本题主要考查运用组合、概率的基本知识和分类计数原理解决问题的能力,以及推理和运算能力.[解答提示]至少有3人出现发热反应的概率为33244555550.800.200.800.200.800.94C C C ⋅⋅+⋅⋅+⋅=.故填0.94.离散型随机变量的分布列 1.随机变量及相关概念①随机试验的结果可以用一个变量来表示,这样的变量叫做随机变量,常用希腊字母ξ、η等表示.②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. ③随机变量可以取某区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列①离散型随机变量的分布列的概念和性质一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为1x ,2x ,……,ix ,……,ξ取每一个值ix (=i 1,2,……)的概率P(i x =ξ)=i P ,则称下表.为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列.由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都具有下述两个性质: (1)0≥i P ,=i 1,2,…;(2)++21P P …=1. ②常见的离散型随机变量的分布列: (1)二项分布n 次独立重复试验中,事件A 发生的次数ξ是一个随机变量,其所有可能的取值为0,1,2,…n,并且kn k kn k q p C k P P -===)(ξ,其中n k ≤≤0,p q -=1,随机变量ξ的分布列如下:称这样随机变量ξ服从二项分布,记作),(~p n B ξ,其中n 、p 为参数,并记:),;(p n k b q p C k n k k n =- .(2) 几何分布在独立重复试验中,某事件第一次发生时所作的试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量,“k ξ=”表示在第k 次独立重复试验时事件第一次发生. 随机变量ξ的概率分布为:例1.厂家在产品出厂前,需对产品做检验,厂家将一批产品发给商家时,商家按合同规定也需随机抽取一定数量的产品做检验,以决定是否接收这批产品.(Ⅰ)若厂家库房中的每件产品合格的概率为0.8,从中任意取出4件进行检验,求至少有1件是合格的概率;(Ⅱ)若厂家发给商家20件产品中,其中有3件不合格,按合同规定该商家从中任取2件.都进行检验,只有2件都合格时才接收这批产品.否则拒收,求出该商家检验出不合格产品数ξ的分布列及期望ξE ,并求出该商家拒收这批产品的概率.[解答过程](Ⅰ)记“厂家任取4件产品检验,其中至少有1件是合格品”为事件A 用对立事件A 来算,有()()4110.20.9984P A P A =-=-=(Ⅱ)ξ可能的取值为0,1,2.()2172201360190C P C ξ===, ()11317220511190C C P C ξ===,()2322032190C P C ξ===136513301219019019010E ξ=⨯+⨯+⨯=.记“商家任取2件产品检验,都合格”为事件B,则商家拒收这批产品的概率()136271119095P P B =-=-=.所以商家拒收这批产品的概率为2795.例12.某项选拔共有三轮考核,每轮设有一个问题,能正确回答问题者进入下一轮考核,否则即被淘汰. 已知某选手能正确回答第一、二、三轮的问题的概率分别为54、53、52,且各轮问题能否正确回答互不影响.(Ⅰ)求该选手被淘汰的概率;(Ⅱ)该选手在选拔中回答问题的个数记为ξ,求随机变量ξ的分布列与数学期望. (注:本小题结果可用分数表示)[解答过程]解法一:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =,∴该选手被淘汰的概率112223112123()()()()()()()P P A A A A A A P A P A P A P A P A P A =++=++142433101555555125=+⨯+⨯⨯=.(Ⅱ)ξ的可能值为123,,,11(1)()5P P A ξ===,1212428(2)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=, 12124312(3)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=.ξ∴的分布列为11235252525E ξ∴=⨯+⨯+⨯=.解法二:(Ⅰ)记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =,,,则14()5P A =,23()5P A =,32()5P A =.∴该选手被淘汰的概率1231231()1()()()P P A A A P A P A P A =-=-4321011555125=-⨯⨯=. (Ⅱ)同解法一.(3)离散型随机变量的期望与方差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:++=2211p x p x E ξ…;期望反映随机变量取值的平均水平.⑵离散型随机变量的方差:+-+-=222121)()(p E x p E x D ξξξ…+-+n n p E x 2)(ξ…;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度.⑶基本性质:b aE b a E +=+ξξ)(;ξξD a b a D 2)(=+. (4)若ξ~B(n,p),则 np E =ξ ; Dξ =npq(这里q =1-p) ;如果随机变量ξ服从几何分布,),()(p k g k P ==ξ,则p E 1=ξ,D ξ =2p q 其中q=1-p.例1.甲、乙两名工人加工同一种零件,两人每天加工的零件数相等,所得次品数分别为ε、η,ε和η的分布列如下:思路:一是要比较两名工人在加工零件数相等的条件下出次品数的平均值,即期望;二是要看出次品数的波动情况,即方差值的大小.解答过程:工人甲生产出次品数ε的期望和方差分别为:7.0103210111060=⨯+⨯+⨯=εE ,891.0103)7.02(101)7.01(106)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=εD ;工人乙生产出次品数η的期望和方差分别为:7.0102210311050=⨯+⨯+⨯=ηE ,664.0102)7.02(103)7.01(105)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=ηD由E ε=E η知,两人出次品的平均数相同,技术水平相当,但D ε>D η,可见乙的技术比较稳定.小结:期望反映随机变量取值的平均水平;方差反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度. 例2.某商场经销某商品,根据以往资料统计,顾客采用的付款期数ξ的分布列为商场经销一件该商品,采用1期付款,其利润为200元;分2期或3期付款,其利润为250元;分4期或5期付款,其利润为300元.η表示经销一件该商品的利润.(Ⅰ)求事件A :“购买该商品的3位顾客中,至少有1位采用1期付款”的概率()P A ;(Ⅱ)求η的分布列及期望E η.[解答过程](Ⅰ)由A 表示事件“购买该商品的3位顾客中至少有1位采用1期付款”. 知A 表示事件“购买该商品的3位顾客中无人采用1期付款”2()(10.4)0.216P A =-=, ()1()10.2160.784P A P A =-=-=.(Ⅱ)η的可能取值为200元,250元,300元.(200)(1)0.4P P ηξ====,(250)(2)(3)0.20.20.4P P P ηξξ===+==+=,(300)1(200)(250)10.40.40.2P P P ηηη==-=-==--=.η的分布列为2000.42500.43000.2E η=⨯+⨯+⨯240=(元).抽样方法与总体分布的估计 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.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). 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. 总体分布的估计由于总体分布通常不易知道,我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布,一般地,样本容量越大,这种估计就越精确.总体分布:总体取值的概率分布规律通常称为总体分布.当总体中的个体取不同数值很少时,其频率分布表由所取样本的不同数值及相应的频率表示,几何表示就是相应的条形图.当总体中的个体取值在某个区间上时用频率分布直方图来表示相应样本的频率分布.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. 典型例题例1.某工厂生产A 、B 、C 三种不同型号的产品,产品数量之比依次为2:3:5.现用分层抽样方法抽出一个容量为n 的样本,样本中A种型号产品有16件.那么此样本的容量n= .解答过程:A 种型号的总体是210,则样本容量n=1016802⨯=.例2.一个总体中有100个个体,随机编号0,1,2,…,99,依编号顺序平均分成10个小组,组号依次为1,2,3,…,10.现用系统抽样方法抽取一个容量为10的样本,规定如果在第1组随机抽取的号码为m ,那么在第k 组中抽取的号码个位数字与m k +的个位数字相同,若6m =,则在第7组中抽取的号码是 .解答过程:第K组的号码为(1)10k - ,(1)101k -+,…,(1)109k -+,当m =6时,第k 组抽取的号的个位数字为m+k的个位数字,所以第7组中抽取的号码的个位数字为3 ,所以抽取号码为63.正态分布与线性回归1.正态分布的概念及主要性质(1)正态分布的概念如果连续型随机变量ξ 的概率密度函数为222)(21)(σμπσ--=x ex f ,x R ∈ 其中σ、μ为常数,并且σ>0,则称ξ服从正态分布,记为~N ξ(μ,2σ).(2)期望Eξ =μ,方差2σξ=D .(3)正态分布的性质 正态曲线具有下列性质:①曲线在x 轴上方,并且关于直线x =μ对称.②曲线在x=μ时处于最高点,由这一点向左右两边延伸时,曲线逐渐降低.③曲线的对称轴位置由μ确定;曲线的形状由σ确定,σ越大,曲线越“矮胖”;反之越“高瘦”. 三σ原则即为数值分布在(μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6526数值分布在(μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544ﻫ数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974(4)标准正态分布当μ=0,σ=1时ξ服从标准的正态分布,记作~N ξ(0,1) (5)两个重要的公式①()1()x x φφ-=-,② ()()()P a b b a ξφφ<<=-.(6)2(,)N μσ与(0,1)N 二者联系.若2~(,)N ξμσ,则~(0,1)N ξμησ-=;②若2~(,)N ξμσ,则()()()b a P a b μμξφφσσ--<<=-.2.线性回归简单的说,线性回归就是处理变量与变量之间的线性关系的一种数学方法.变量和变量之间的关系大致可分为两种类型:确定性的函数关系和不确定的函数关系.不确定性的两个变量之间往往仍有规律可循.回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数量统计方法.它可以提供变量之间相关关系的经验公式.具体说来,对n 个样本数据(11,x y ),(22,x y ),…,(,n n x y ),其回归直线方程,或经验公式为:a bx y+=ˆ.其中,,)(1221x b y a x n xyx n yx b ni ini ii⋅-=--=∑∑==,其中y x ,分别为|i x |、|i y |的平均数.例1.如果随机变量ξ~N (μ,σ2),且E ξ=3,D ξ=1,则P(-1<ξ≤1=等于( ) A .2Φ(1)-1 ﻩB.Φ(4)-Φ(2) C.Φ(2)-Φ(4) ﻩD.Φ(-4)-Φ(-2)解答过程:对正态分布,μ=E ξ=3,σ2=D ξ=1,故P (-1<ξ≤1)=Φ(1-3)-Φ(-1-3)=Φ(-2)-Φ(-4)=Φ(4)-Φ(2). 答案:B例2. 将温度调节器放置在贮存着某种液体的容器内,调节器设定在d ℃,液体的温度ξ(单位:℃)是一个随机变量,且ξ~N (d ,0.52). (1)若d=90°,则ξ<89的概率为 ;(2)若要保持液体的温度至少为80 ℃的概率不低于0.99,则d 至少是 ?(其中若η~N(0,1),则Φ(2)=P (η<2)=0.9772,Φ(-2.327)=P(η<-2.327)=0.01).解答过程:(1)P(ξ<89)=F(89)=Φ(5.09089-)=Φ(-2)=1-Φ(2)=1-0.9772=0.0228.(2)由已知d 满足0.99≤P(ξ≥80),即1-P(ξ<80)≥1-0.01,∴P(ξ<80)≤0.01.∴Φ(5.080d-)≤0.01=Φ(-2.327).∴5.080d -≤-2.327.∴d ≤81.1635. 故d 至少为81.1635.小结:(1)若ξ~N(0,1),则η=σμξ-~N(0,1).(2)标准正态分布的密度函数f (x )是偶函数,x<0时,f(x )为增函数,x>0时,f (x )为减函数.。
高考数学必背公式整理一、平面几何公式1. 直线方程- 一般式:Ax + By + C = 0- 斜截式:y = kx + b- 截距式:x/a + y/b = 1- 两点式:(y-y₁)/(x-x₁) = (y₂-y₁)/(x₂-x₁)2. 圆的方程- 标准方程:(x-a)² + (y-b)² = r²- 一般方程:x² + y² + Dx + Ey + F = 0 - 中心半径方程:(x-h)² + (y-k)² = r²3. 直角三角形- 勾股定理:a² + b² = c²- 正弦定理:a/sinA = b/sinB = c/sinC - 余弦定理:c² = a² + b² - 2abcosC- 正切定理:tanA = b/a4. 圆锥曲线- 椭圆:x²/a² + y²/b² = 1- 双曲线:x²/a² - y²/b² = 1- 抛物线:y² = 2px二、空间几何公式1. 空间中的直线- 参数方程:x = x₁ + at, y = y₁ + bt, z = z₁ + ct - 对称式:(x-x₁)/l = (y-y₁)/m = (z-z₁)/n2. 空间中的平面- 一般方程:Ax + By + Cz + D = 0- 点法式:A(x-x₁) + B(y-y₁) + C(z-z₁) = 0- 三点式:[ABCD] = 03. 空间中的球面- 标准方程:(x-a)² + (y-b)² + (z-c)² = r²- 一般方程:x² + y² + z² + Dx + Ey + Fz + G = 0 - 中心半径方程:(x-h)² + (y-k)² + (z-l)² = r²4. 空间向量- 点积:a·b = |a| |b| cosθ- 叉积:a×b = |a| |b| sinθn- 混合积:[a,b,c] = a·(b×c)三、解析几何公式1. 直线和平面- 平面方程:Ax + By + Cz + D = 0- 直线方程:(x-x₁)/l = (y-y₁)/m = (z-z₁)/n- 点到直线距离:d = |Ax₀ + By₀ + Cz₀ + D|/√(A² + B² + C²) - 点到平面距离:d = |Ax₀ + By₀ + Cz₀ + D|/√(A² + B² + C²)2. 点、向量和运算- 点积:a·b = |a| |b| cosθ- 叉积:a×b = |a| |b| sinθn3. 曲线和曲面- 曲线斜率:y‘ = f'(x) = dy/dx- 曲面切面:z = f(x, y)- 曲线弧长:L = ∫√(1 + (dy/dx)²)dx四、数列与级数公式1. 数列- 等差数列通项公式:aₙ = a₁ + (n-1)d- 等比数列通项公式:aₙ = a₁qⁿ⁻¹- 通项公式求和:Sₙ = (a₁+aₙ)n/22. 级数- 等差级数求和:Sₙ = n(a₁+aₙ)/2- 等比级数求和:Sₙ = a₁(1-qⁿ)/(1-q)3. 数学归纳法- 数学归纳法证明- 数学归纳法应用五、概率统计公式1. 概率- 事件概率:P(A) = n(A)/n(Ω)- 加法公式:P(A∪B) = P(A) + P(B) - 条件概率:P(A|B) = P(A∩B)/P(B)2. 统计- 样本均值:μ = Σxᵢ/n- 样本方差:σ²= Σ(xᵢ-μ)²/n- 标准差:σ = √σ²3. 随机变量- 期望:E(X) = ΣxᵢP(X=xᵢ)- 方差:Var(X) = E(X²) - [E(X)]²- 协方差:Cov(X,Y) = E((X-E(X))(Y-E(Y)))六、函数与导数公式1. 基本函数- 幂函数:f(x) = xⁿ- 指数函数:f(x) = aⁿ- 对数函数:f(x) = logₐx- 三角函数:f(x) = sinx, cosx, tanx2. 函数性质- 奇函数和偶函数- 单调性和极值- 函数图像和性态3. 导数与微分- 导数定义:f'(x) = lim(h→0)(f(x+h)-f(x))/h - 函数求导:(xⁿ)’ = nxⁿ⁻¹- 链式法则:(f(g(x)))’ = f’(g(x))·g’(x)- 微分运算:dy = f’(x)dx七、积分公式1. 不定积分- 基本积分公式 - 定积分计算 - 变限积分求导2. 定积分- 定积分性质 - 定积分应用 - 变限积分求导3. 微分方程- 微分方程定解 - 微分方程解法 - 微分方程应用八、高等代数公式1. 行列式- 二阶行列式 - 三阶行列式 - 克拉默法则2. 矩阵运算- 矩阵相加- 矩阵相乘- 矩阵转置3. 线性方程组- 高斯消元法- 矩阵法解方程组- 克拉默法则以上是高考数学必背公式的整理,希望同学们能够认真学习并灵活运用这些公式,提高数学应用能力,取得优异的成绩。
高中概率统计考点归纳一、概率的基本概念与性质概率的定义:概率是一个衡量事件发生可能性的数值,通常用P(A)表示事件A发生的概率。
概率的取值范围为0到1之间,其中P(A) = 0表示事件A不可能发生,P(A) = 1表示事件A必然发生。
举例:抛掷一枚硬币,正面朝上的概率为0.5,反面朝上的概率也为0.5。
概率的性质:非负性:对于任意事件A,有P(A) ≥0;归一性:对于必然事件S,有P(S) = 1;可加性:对于互斥事件A和B(即A和B不能同时发生),有P(A ∪B) = P(A) + P(B)。
举例:一个袋子中有3个红球和2个白球,随机抽取一个球为红球的概率是3/5,为白球的概率是2/5。
由于红球和白球是互斥事件,所以抽取到红球或白球的概率是3/5 + 2/5 = 1。
二、古典概型与几何概型古典概型:在有限个等可能的基本事件中,通过计算事件包含的基本事件个数与总基本事件个数的比值来求概率。
举例:抛掷两颗骰子,求点数之和为7的概率。
总的基本事件个数为6×6=36,点数之和为7的基本事件有(1,6)、(2,5)、(3,4)、(4,3)、(5,2)、(6,1),共6种。
因此,点数之和为7的概率为6/36=1/6。
几何概型:在某一度量(长度、面积、体积等)下,通过计算事件占有的度量与样本空间占有的度量的比值来求概率。
举例:在长度为1的线段上随机取一点,求该点位于线段前1/3部分的概率。
样本空间为整个线段,其长度为1;事件空间为线段前1/3部分,其长度为1/3。
因此,该点位于线段前1/3部分的概率为1/3。
三、条件概率与全概率公式条件概率:在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率,记为P(A|B)。
计算公式为P(A|B) = P(AB) / P(B),其中P(AB)表示事件A和B同时发生的概率。
举例:一个班级中有40名学生,其中25名男生和15名女生。
已知某学生是女生,求该学生数学成绩优秀的概率。
高中数学中的概率与统计公式整理
概率与统计是高中数学中的重要内容,它们在我们日常生活中的应用非常广泛。
在学习概率与统计时,整理公式是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解和应用这些知识。
本文将整理一些高中数学中常用的概率与统计公式,帮助大家更好地掌握这一知识点。
一、概率公式
1. 事件的概率公式:
对于一个事件A,它的概率可以用如下公式表示:
P(A) = 事件A发生的次数 / 总的可能次数
2. 互斥事件的概率公式:
如果两个事件A和B是互斥事件(即两个事件不能同时发生),则它们的概
率可以用如下公式表示:
P(A或B) = P(A) + P(B)
3. 相互独立事件的概率公式:
如果两个事件A和B是相互独立事件(即一个事件的发生不受另一个事件的
影响),则它们的概率可以用如下公式表示:
P(A且B) = P(A) × P(B)
4. 条件概率公式:
如果事件B已经发生,事件A的概率可以用如下公式表示:
P(A|B) = P(A且B) / P(B)
5. 贝叶斯公式:
如果事件A和事件B是两个相关事件,且P(B) ≠ 0,则事件B发生的条件下事件A发生的概率可以用如下公式表示:
P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B)
二、统计公式
1. 样本均值的计算公式:
对于一组样本数据x1, x2, ..., xn,它们的均值可以用如下公式表示:
x = (x1 + x2 + ... + xn) / n
2. 总体均值的计算公式:
对于一组总体数据x1, x2, ..., xn,它们的均值可以用如下公式表示:
μ = (x1 + x2 + ... + xn) / N
3. 样本方差的计算公式:
对于一组样本数据x1, x2, ..., xn,它们的方差可以用如下公式表示:
s^2 = [(x1 - x)^2 + (x2 - x)^2 + ... + (xn - x)^2] / (n - 1)
4. 总体方差的计算公式:
对于一组总体数据x1, x2, ..., xn,它们的方差可以用如下公式表示:
σ^2 = [(x1 - μ)^2 + (x2 - μ)^2 + ... + (xn - μ)^2] / N
5. 样本标准差的计算公式:
对于一组样本数据x1, x2, ..., xn,它们的标准差可以用如下公式表示:
s = √[s^2]
6. 总体标准差的计算公式:
对于一组总体数据x1, x2, ..., xn,它们的标准差可以用如下公式表示:
σ = √[σ^2]
7. 正态分布的概率计算公式:
对于一个服从正态分布的随机变量X,它的概率密度函数可以用如下公式表示:
f(x) = (1 / (σ√(2π))) × e^(-((x - μ)^2) / (2σ^2))
以上是高中数学中常用的概率与统计公式的整理。
通过掌握这些公式,我们可以更好地理解和应用概率与统计知识,提高数学解题的能力。
同时,我们也要注意公式的适用范围和条件,以确保计算结果的准确性。
希望本文对大家的学习有所帮助。