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1、2022年高中數(shù)學(xué) 隨機(jī)變量及其分布列 版塊二 幾類典型的隨機(jī)分布1完整講義（學(xué)生版）
知識(shí)內(nèi)容
1． 離散型隨機(jī)變量及其分布列
⑴離散型隨機(jī)變量
如果在試驗(yàn)中，試驗(yàn)可能出現(xiàn)的結(jié)果可以用一個(gè)變量來(lái)表示，并且是隨著試驗(yàn)的結(jié)果的不同而變化的，我們把這樣的變量叫做一個(gè)隨機(jī)變量．隨機(jī)變量常用大寫(xiě)字母表示．
如果隨機(jī)變量的所有可能的取值都能一一列舉出來(lái)，則稱為離散型隨機(jī)變量．
⑵離散型隨機(jī)變量的分布列
將離散型隨機(jī)變量所有可能的取值與該取值對(duì)應(yīng)的概率列表表示：
…
…
…
…
我們稱這個(gè)表為離散型隨機(jī)變量的概率分布，或稱為離散型
2、隨機(jī)變量的分布列．
2．幾類典型的隨機(jī)分布
⑴兩點(diǎn)分布
如果隨機(jī)變量的分布列為
其中，，則稱離散型隨機(jī)變量服從參數(shù)為的二點(diǎn)分布．
二點(diǎn)分布舉例：某次抽查活動(dòng)中，一件產(chǎn)品合格記為，不合格記為，已知產(chǎn)品的合格率為，隨機(jī)變量為任意抽取一件產(chǎn)品得到的結(jié)果，則的分布列滿足二點(diǎn)分布．
兩點(diǎn)分布又稱分布，由于只有兩個(gè)可能結(jié)果的隨機(jī)試驗(yàn)叫做伯努利試驗(yàn)，所以這種分布又稱為伯努利分布．
⑵超幾何分布
一般地，設(shè)有總數(shù)為件的兩類物品，其中一類有件，從所有物品中任取件，這件中所含這類物品件數(shù)是一個(gè)離散型隨機(jī)變量，它取值為時(shí)的概率為
，為和中較小的一
3、個(gè)．
我們稱離散型隨機(jī)變量的這種形式的概率分布為超幾何分布，也稱服從參數(shù)為，，的超幾何分布．在超幾何分布中，只要知道，和，就可以根據(jù)公式求出取不同值時(shí)的概率，從而列出的分布列．
⑶二項(xiàng)分布
1．獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)
如果每次試驗(yàn)，只考慮有兩個(gè)可能的結(jié)果及，并且事件發(fā)生的概率相同．在相同的條件下，重復(fù)地做次試驗(yàn)，各次試驗(yàn)的結(jié)果相互獨(dú)立，那么一般就稱它們?yōu)榇为?dú)立重復(fù)試驗(yàn)．次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中，事件恰好發(fā)生次的概率為．
2．二項(xiàng)分布
若將事件發(fā)生的次數(shù)設(shè)為，事件不發(fā)生的概率為，那么在次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中，事件恰好發(fā)生次的概率是，其中．于是得到的分布列
…
…
…
4、
…
由于表中的第二行恰好是二項(xiàng)展開(kāi)式
各對(duì)應(yīng)項(xiàng)的值，所以稱這樣的散型隨機(jī)變量服從參數(shù)為，的二項(xiàng)分布，
記作．
二項(xiàng)分布的均值與方差：
若離散型隨機(jī)變量服從參數(shù)為和的二項(xiàng)分布，則
，．
⑷正態(tài)分布
1． 概率密度曲線：樣本數(shù)據(jù)的頻率分布直方圖，在樣本容量越來(lái)越大時(shí)，
直方圖上面的折線所接近的曲線．在隨機(jī)變量中，如果把樣本中的任一數(shù)據(jù)看作隨機(jī)變量，則這條曲線稱為的概率密度曲線．
曲線位于橫軸的上方，它與橫軸一起所圍成的面積是，而隨機(jī)變量落在指定的兩個(gè)數(shù)之間的概率就是對(duì)應(yīng)的曲邊梯形的面積．
2．正態(tài)分布
⑴定義：如果隨機(jī)現(xiàn)象是由一些互相獨(dú)立的偶然因素所引起的，而且每一
5、個(gè)偶然因素在總體的變化中都只是起著均勻、微小的作用，則表示這樣的隨機(jī)現(xiàn)象的隨機(jī)變量的概率分布近似服從正態(tài)分布．
服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量叫做正態(tài)隨機(jī)變量，簡(jiǎn)稱正態(tài)變量．
正態(tài)變量概率密度曲線的函數(shù)表達(dá)式為，，其中，是參數(shù)，且，．
式中的參數(shù)和分別為正態(tài)變量的數(shù)學(xué)期望和標(biāo)準(zhǔn)差．期望為、標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布通常記作．
正態(tài)變量的概率密度函數(shù)的圖象叫做正態(tài)曲線．
⑵標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布：我們把數(shù)學(xué)期望為，標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布叫做標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布．
⑶重要結(jié)論：
①正態(tài)變量在區(qū)間，，內(nèi)，取值的概率分別是，，．
②正態(tài)變量在內(nèi)的取值的概率為，在區(qū)間之外的取值的概率是，故正態(tài)變量的取值幾乎都在距三倍標(biāo)準(zhǔn)差之
6、內(nèi)，這就是正態(tài)分布的原則．
⑷若，為其概率密度函數(shù)，則稱為概率分布函數(shù)，特別的，，稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)．
．
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的值可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表查得．
分布函數(shù)新課標(biāo)不作要求，適當(dāng)了解以加深對(duì)密度曲線的理解即可．
3．離散型隨機(jī)變量的期望與方差
1．離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
定義：一般地，設(shè)一個(gè)離散型隨機(jī)變量所有可能的取的值是，，…，，這些值對(duì)應(yīng)的概率是，，…，，則，叫做這個(gè)離散型隨機(jī)變量的均值或數(shù)學(xué)期望（簡(jiǎn)稱期望）．
離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望刻畫(huà)了這個(gè)離散型隨機(jī)變量的平均取值水平．
2．離散型隨機(jī)變量的方差
一般地，設(shè)一個(gè)離散型隨機(jī)變量所有可能取的值是，，…，，這
7、些值對(duì)應(yīng)的概率是，，…，，則叫做這個(gè)離散型隨機(jī)變量的方差．
離散型隨機(jī)變量的方差反映了離散隨機(jī)變量的取值相對(duì)于期望的平均波動(dòng)的大?。x散程度）．
的算術(shù)平方根叫做離散型隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)差，它也是一個(gè)衡量離散型隨機(jī)變量波動(dòng)大小的量．
3．為隨機(jī)變量，為常數(shù)，則；
4． 典型分布的期望與方差：
⑴二點(diǎn)分布：在一次二點(diǎn)分布試驗(yàn)中，離散型隨機(jī)變量的期望取值為，在次二點(diǎn)分布試驗(yàn)中，離散型隨機(jī)變量的期望取值為．
⑵二項(xiàng)分布：若離散型隨機(jī)變量服從參數(shù)為和的二項(xiàng)分布，則，．
⑶超幾何分布：若離散型隨機(jī)變量服從參數(shù)為的超幾何分布，
則，．
4．事件的獨(dú)立性
如果事件是否發(fā)生對(duì)事件發(fā)生的概率
8、沒(méi)有影響，即，
這時(shí)，我們稱兩個(gè)事件，相互獨(dú)立，并把這兩個(gè)事件叫做相互獨(dú)立事件．
如果事件，，…，相互獨(dú)立，那么這個(gè)事件都發(fā)生的概率，等于每個(gè)事件發(fā)生的概率的積，即，并且上式中任意多個(gè)事件換成其對(duì)立事件后等式仍成立．
5．條件概率
對(duì)于任何兩個(gè)事件和，在已知事件發(fā)生的條件下，事件發(fā)生的概率叫做條件概率，用符號(hào)“”來(lái)表示．把由事件與的交（或積），記做（或）．
典例分析
【例1】 在拋擲一枚圖釘?shù)碾S機(jī)試驗(yàn)中，令，如果針尖向上的概率為，試寫(xiě)出隨機(jī)變量的概率分布．
【例2】 從裝有6只白球和4只紅球的口袋中任取一只球，用表示“取到的
9、白球個(gè)數(shù)”，即
，求隨機(jī)變量的概率分布．
【例3】 若隨機(jī)變量的概率分布如下：
0
1
試求出，并寫(xiě)出的分布列．
【例4】 拋擲一顆骰子兩次，定義隨機(jī)變量
試寫(xiě)出隨機(jī)變量的分布列．
【例5】 籃球運(yùn)動(dòng)員比賽投籃，命中得分，不中得分，已知運(yùn)動(dòng)員甲投籃命中率的概率為．
⑴ 記投籃次得分，求方差的最大值；
⑵ 當(dāng)⑴中取最大值時(shí)，甲投次籃，求所得總分的分布列及的期望與方差．
2022年高中數(shù)學(xué) 隨機(jī)變量及其分布列 版塊二 幾類典型的隨機(jī)分布1完整講義（學(xué)生版）
