选修2-3随机变量及其分布

选修2-3随机变量及其分布
选修2-3随机变量及其分布

选修2-3随机变量及其分布

一、选择题

1.①某寻呼台一小时内收到的寻呼次数X ;②长江上某水文站观察到一天中的水位X ;

③某超市一天中的顾客量X 其中的X 是连续型随机变量的是 A .① B .② C .③ D .①②③ 2.袋中有2个黑球6个红球,从中任取两个,可以作为随机变量的是 A .取到的球的个数 B .取到红球的个数 C .至少取到一个红球 D .至少取到一个红球的概率 3.抛掷两枚骰子各一次,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数的差为X ,则 “X >4”表示试验的结果为

A .第一枚为5点,第二枚为1点

B .第一枚大于4点,第二枚也大于4点

C .第一枚为6点,第二枚为1点

D .第一枚为4点,第二枚为1点

4.随机变量X 的分布列为P (X =k )=

)

1(+k k c

,k =1、2、3、4,其中c 为常数,则P

15

22

X <<)的值为 A .

5

4

B .

6

5 C .

3

2 D .

4

3

5. 甲射击命中目标的概率是

21,乙命中目标的概率是31,丙命中目标的概率是4

1. 现在三人同时射击目标,则目标被击中的概率为

10

7

D. 54C. 32 B. 43A. 6.已知随机变量X 的分布列为P (X =k )=3

1

,k =1,2,3,则D (3X +5)等于

A .6

B .9

C .3

D .4

7. 口袋中有5只球,编号为1,2,3,4,5,从中任取3球,以X 表示取出球的最大号码,则EX =

A .4

B .5

C .4.5

D .4.75 8.某人射击一次击中目标的概率为

3

5

,经过3次射击,此人至少有两次击中目标的概率为

A .

81125 B .54125 C .36125 D .27125

9.将一枚硬币连掷5次,如果出现k 次正面的概率等于出现k +1次正面的概率,那么k

的值为

A. 0

B. 1

C. 2

D. 3

10.已知X ~B (n ,p ),EX =8,DX =1.6,则n 与p 的值分别是

A .100、0.08

B .20、0.4

C .10、0.2

D .10、0.8 11.随机变量2(,)X N μσ,则随着σ的增大,概率(||3)P X μσ-<将会

A .单调增加

B .单调减小

C .保持不变

D .增减不定

12.某人从家乘车到单位,途中有3个交通岗亭.假设在各交通岗遇到红灯的事件是相互独立的,且概率都是0.4,则此人上班途中遇红灯的次数的期望为: A .0.4 B .1.2 C .3

4.0 D .0.6

二.填空题

13.一个箱子中装有质量均匀的10个白球和9个黑球,一次摸出5个球,在已知它们的颜色相同的情况下,该颜色是白色的概率是 .

14.从一批含有13只正品,2只次品的产品中,不放回地抽取3次,每次抽取1只,设抽得次品数为X ,则E (5X +1)=________________.

15.设一次试验成功的概率为P ,进行100次独立重复试验,当P =________时,成功次数的标准差最大,其最大值是________________. 16.已知随机变量X 的分布列为

X 0 1 m

5

1 n 10

3

且EX =1.1,则DX =________________.

三.解答题

17.某年级的一次信息技术成绩近似服从于正态分布N (70,100),如果规定低于60分为不及格,不低于90分为优秀,那么成绩不及格的学生约占多少?成绩优秀的学生约占多少?(参考数据:()0.6826,(P P μσξμσμσξμσ-<<+=-<<+=)

18.如图,用A 、B 、C 三类不同的元件连接成两个系统N 1、N 2,当元件A 、B 、C 都正常工作时,系统N 1正常工作;当元件A 正常工作且元件B 、C 至少有一个正常工作时,系统N 2正常工作. 已知元件A 、B 、C 正常工作的概率依次为0.80,0.90,0.90,分别求系统N 1,N 2正常工作的概率P 1、P 2.

(N 2)A B C

(N 1)C B A

19.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,求

(1)他罚球1次的得分X的数学期望;

(2)他罚球2次的得分Y的数学期望;

(3)他罚球3次的得分 的数学期望.

20.某班甲、乙、丙三名同学参加省数学竞赛选拔考试,成绩合格可获得参加竞赛的

资格.其中甲同学表示成绩合格就去参加,但乙、丙同学约定:两人成绩都合格才

一同参加,否则都不参加.设每人成绩合格的概率为2

3

,求

(1)三人至少有一人成绩合格的概率;

(2)去参加竞赛的人数X的分布列和数学期望.

21.某城市出租汽车的起步价为10元,行驶路程不超出4km时租车费为10元,若行驶路程超出4km,则按每超出lkm加收2元计费(超出不足lkm的部分按lkm计).从这个城市的民航机场到某宾馆的路程为15km.某司机经常驾车在机场与此宾馆之间接送旅客,由于行车路线的不同以及途中停车时间要转换成行车路程(这个城市规定,每停车5分钟按lkm路程计费),这个司机一次接送旅客的行车路程X是一个随机变量.设他所收租车费为η

(1)求租车费η关于行车路程X的关系式;

(2)若随机变量X的分布列为

X 15 16 17 18

P 0.1 0.5 0.3 0.1

求所收租车费η的数学期望.

(3)已知某旅客实付租车费38元,而出租汽车实际行驶了15km,问出租车在途中因故停车累计最多几分钟?

22.袋子A和B中装有若干个均匀的红球和白球,从A中摸出一个红球的概率是1

3

,从

B中摸出一个红球的概率为p.

(1)从A中有放回地摸球,每次摸出一个,有3次摸到红球即停止.

(i)求恰好摸5次停止的概率;

(ii)记5次之内(含5次)摸到红球的次数为X,求随机变量X的分布率及数学期望E X.(2) 若A、B两个袋子中的球数之比为1:2,将A、B中的球装在一起后,从中摸出一个

红球的概率是2

5

,求p的值.

选修2-3随机变量及其分布参考答案

一、选择题

BBCBA ACACD CB 二、填空题 13.

2

3 14. 3 15.2

1=p ,最大值是5 16.0.49 三、解答题

17.解:因为由题意得:7010μσ==,

()0.6826,(22)0.9544P P μσξμσμσξμσ-<<+=-<<+=

(1)

26826

.01-=0.1587,

(2)

0228.02

9544

.01=-. 答:成绩不及格的学生约占15.87%,成绩优秀的学生约占2.28% .

18.解:记元件A 、B 、C 正常工作的事件分别为A 、B 、C , 由已知条件P (A )=0.80, P (B )=0.90,P (C )=0.90.

(1)因为事件A 、B 、C 是相互独立的,所以,系统N 1正常工作的概率P 1=P (A ·B ·C )=P (A )P (B )P (C )=0.648,故系统N 1正常工作的概率为0.648.

(2)系统N 2正常工作的概率P 2=P (A )·[1-P (C B ?)] =P (A )·[1-P (B )P (C )]

=0.80×[1-(1-0.90)(1-0.90)]=0.792. 故系统N 2正常工作的概率为0.792.

19.解:(1)因为(1)0.7P X ==,(0)0.3P X ==,所以

EX =1×(1)P X =+0×(0)0.7P X ==.

(2)Y 的概率分布为

Y 0

1

2

P

23.0 3.07.01

2??C 27.0

所以 EY

=00.09?+10.42?+20.49?=1.4.

(3)η的概率分布为

η

2

3

P

33.0

2133.07.0??C 3.07.0223??C

37.0

所以 E η=00.027?+10.189?+20.44130.343 2.1?+?=.

20.解:用A 、B 、C 表示事件甲、乙、丙成绩合格.由题意知A 、B 、C 相互独立,且P (A )=P (B )=P (C )=

23

. (1)至少有1人成绩合格的概率是

3126

1()1()()()1()327

P ABC P A P B P C -=-=-=

. (2)X 的可能取值为0、1、2、3.

(0)()()()P X P ABC P ABC P ABC ==++

223121215

()()()3333327

=?+?+=;

(1)()()()P X P ABC P ABC P ABC ==++

22221211210

()()()33333327

=?+?+?=

; 4(2)()()()()27P X P ABC P A P B P C ====; 8(3)()()()()27

P X P ABC P A P B P C ====. 所以X 的分布列是

X 0 1 2 3

5

27 1027 427

827

X的期望为5104842

01232727272727

EX =?+?+?+?=

21.解:(1)依题意得

2(4)10X η=-+,即22X η=+.

(2)

EX =4.161.0183.0175.0161.015=?+?+?+?

∵ 22X η=+

∴ 2234.8E E ηη=+=(元) 故所收租车费η的数学期望为34.8元.

(3)由38=2 X +2,得X =18,5?(18-15)=15 所以出租车在途中因故停车累计最多15分钟.

22. 解: (1)(i )22

24121833381

C ???????= ? ?????.

(ii)随机变量X 的取值为0,1,2,3. 由n 次独立重复试验概率公式()()

1n k

k k n

n P k C p p -=-,得

()5

0513*******P X C ??==?-=

???; ()4

15

1180

1133243

P X C ??==??-=

???; ()23

2511802133243P X C ????

==??-=

? ?????; 3

3

25

1117(3)(1)3381P X C ??

==??-= ???

随机变量X 的分布列是

X 0

1

2

3

P

32243 80243 80243 81

17 X 的数学期望是:32808017131

01232432432438181

EX =

?+?+?+?=

. (2)设袋子A 中有m 个球,则袋子B 中有2m 个球.

由1

22

3

35

m mp

m

+

=,得

13

30

p=.

随机变量及其分布列概念公式总结

随机变量及其分布总结 1、定义:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量 .随机变量常用字母 X , Y ,ξ,η,… 表示. 2、定义:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量 3、分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为 x 1,x 2,…,x 3,…, ξ取每一个值x i (i =1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==,则称表 为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列 4. 分布列的两个性质: (1)P i ≥0,i =1,2,…; (2)P 1+P 2+…=1. 5.求离散型随机变量ξ的概率分布的步骤: (1)确定随机变量的所有可能的值x i (2)求出各取值的概率p(ξ=x i )=p i (3)画出表格 6.两点分布列: 7超几何分布列: 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(),0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k m C --=== ,其中mi n {,} m M n =,且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈.称分布列 为超几何分布列.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 8.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: ξ 1 … k … n P n n q p C 00 111-n n q p C … k n k k n q p C - … q p C n n n 称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作ξ~B (n ,p ),其中n ,p 为参数。 9.离散型随机变量的均值或数学期望: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的均值或数学期望,简称期望. 10.离散型随机变量的均值或数学期望的性质: (1)若ξ服从两点分布,则=ξE p . (2)若ξ~B (n ,p ),则=ξE np . (3)()c c E =,c 为常数 (4)ξ~N (μ,2σ),则=ξE μ (5)b aE b a E +=+ξξ)( 11.方差: 对于离散型随机变量ξ,如果它所有可能取的值是1x ,2x ,…,n x ,…, 且取这些值的概率分别是1p ,2p ,…,n p ,…,那么, ξD =121)(p E x ?-ξ+222)(p E x ?-ξ+…+n n p E x ?-2)(ξ+…

高中数学随机变量分布列知识点

第二章随机变量及其分布 内容提要: 一、随机变量的定义 设是一个随机试验,其样本空间为,若对每一个样本点,都有唯一确定的实数 与之对应,则称上的实值函数是一个随机变量(简记为)。 二、分布函数的概念和性质 1.分布函数的定义 设是随机变量,称定义在上的实值函数 为随机变量的分布函数。 2.分布函数的性质 (1) , (2)单调不减性:, (3) (4)右连续性:。 注:上述4个性质是函数是某一随机变量的分布函数的充要条件。在不同的教科书上,分布函数的定义可能有所不同,例如,其性质也会有所不同。 (5) 注:该性质是分布函数对随机变量的统计规律的描述。 三、离散型随机变量 1.离散型随机变量的定义 若随机变量的全部可能的取值至多有可列个,则称随机变量是离散型随机变量。 2.离散型随机变量的分布律 (1)定义:离散型随机变量的全部可能的取值以及取每个值时的概率值,称为离散型随机变量的分布律,表示为 或用表格表示:

或记为 ~ (2)性质:, 注:该性质是是某一离散型随机变量的分布律的充要条件。 其中。 注:常用分布律描述离散型随机变量的统计规律。 3.离散型随机变量的分布函数 =,它是右连续的阶梯状函数。 4.常见的离散型分布 (1)两点分布(0—1分布):其分布律为 即 (2)二项分布 (ⅰ)二项分布的来源—重伯努利试验:设是一个随机试验,只有两个可能的结果 及,,将独立重复地进行次,则称这一串重复的独立试验为重伯努利试验。 (ⅱ)二项分布的定义 设表示在重伯努利试验中事件发生的次数,则随机变量的分布律为 ,, 称随机变量服从参数为的二项分布,记作。 注:即为两点分布。

第三章--多维随机变量及其分布总结

第三章--多维随机变量及其分布总结

第三章 多维随机变量及其分布 第一节 二维随机变量 一、二维随机变量的分布函数 设E 是一个随机试验, 它的样本空间是S . 设X 、Y 是定义在S 上的随机变量, 则由它们构成的一个向量(X , Y )称为二维随机向量或二维随机变量. 一般地, (X , Y )的性质不仅与X 有关, 与Y 有关, 而且还依赖于X 、Y 的相互关系, 因此必须把(X , Y )作为一个整体来研究. 首先引入(X , Y )的分布函数的概念. 定义 设(X , Y )为二维随机变量, 对于任意实数x 、y , 二元函数 F (x , y ) = P {(X ≤ x )∩(Y ≤ y )}= P {X ≤ x , Y ≤ y } 称为二维随机变量(X , Y )的分布函数, 或称为随机变量X 和y 的联合分布函数. 分布函数F (x , y )表示事件(X ≤ x )与事件(Y ≤ y )同时发生的概率. 如果把(X , Y )看成平面上具有随机坐标(X , Y )的点, 则分布函数F (x , y )在(x , y )处的函数值就是随机点(X , Y )落在平面上的以(x , y )为顶点而位于该点左下方的无限矩形内的概率.. 由上面的几何解释, 容易得到随机点(X , Y )落在矩形区域{x 1 < X ≤ x 2, y 1 < Y ≤ y 2}的概率为 P {x 1 < X ≤ x 2, y 1 < Y ≤ y 2} = F (x 2, y 2) - F (x 2, y 1) - F (x 1, y 2) + F (x 1, y 1) (1) 与二元函数类似, 二元分布函数F (x , y )也具有如下一些性质: 1? F (x , y )是变量x 和y 的单调不减函数, 即当x 1 < x 2时, F (x 1, y ) ≤ F (x 2, y ); 当y 1 < y 2时, F (x , y 1) ≤ F (x , y 2). 2? 0 ≤ F (x , y ) ≤ 1, 且F (-∞, y ) = 0, F (x , -∞) = 0, F (-∞,-∞) = 0, F (+∞,+∞) = 1.(凡含-∞的概率分布为0) 3? F (x , y )关于x 和y 都是右连续的, 即F (x + 0, y ) = F (x , y ), F (x , y + 0) = F (x , y ). 4? 对任意的(x 1, y 1)、(x 2, y 2), x 1 < x 2, y 1 < y 2, 有F (x 2, y 2) - F (x 2, y 1) - F (x 1, y 2) + F (x 1, y 1) ≥ 0. 注: 二元分布函数具有性质1?~ 4?, 其逆也成立(2?中0 ≤ F (x , y ) ≤ 1可去), 即若二元实值函数F (x , y )(x ∈ R , y ∈ R )满足1?~ 4?, 则F (x , y )必是某二维随机变量的(X , Y )的分布函数. 其中4?是必不可少的, 即它不能由1?~ 3?推出(除去0 ≤ F (x , y ) ≤ 1). 二、二维离散型随机变量 如果二维随机变量(X , Y )的所有可能取的值是有限对或可列无限多对, 则称(X , Y )是二维离散型随机变量. 设二维离散型随机变量(X , Y )所有可能取的值为(x i , y j ) (i , j = 1, 2, 3, …). 记P {X = x i , Y = y j } = p ij (i , j = 1, 2, 3, …)则由概率定义有 p ij ≥ 0; 111 =∑∑∞=∞ =i j ij p . 我们称P {X = x i , Y = y j } = p ij (i , j = 1, 2, 3, …)为二维离散型随机变量(X , Y )的分布律(概率分布)或随机变量X 和Y 的联合分布律, (X , Y )的分布律也可用表格表示. 其分布函数为 = ),(y x F ∑∑≤≤==x x y y j i i j y Y x X P },{=∑∑≤≤x x y y ij i j p 这里 ∑∑ ≤≤x x y y i j 表示对一切x i ≤ x , y j ≤ y 的那些指标i 、j 求和. 例1 一个口袋中有三个球, 依次标有1、2、2, 从中任取一个, 不放回袋中, 再任取一个. 设每次取球时, 各球被取到的可能性相等, 以X 、Y 分别记第一次和第二次取到的球上标有的数字, 求X 、Y 的联合分布律与分布函数.. 解: (X , Y )的可能取值为(1, 2)、(2, 1)、(2, 2). P {X = 1, Y = 2}= P {X = 1}P {Y = 2 / X = 1}= 3 12231=?.

(完整word版)高中数学选修2-3第二章随机变量及其分布教案

第二章 随机变量及其分布 2.1.1离散型随机变量 第一课时 思考1:掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1 , 2 ,3,4,5,6来表示.那么掷一枚硬币的结果是否也可以用数字来表示呢? 掷一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上两种结果.虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但我们可以用数1和 0分别表示正面向上和反面向上(图2.1一1 ) . 在掷骰子和掷硬币的随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化. 定义1:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量(random variable ).随机变量常用字母 X , Y ,ξ,η,… 表示. 思考2:随机变量和函数有类似的地方吗? 随机变量和函数都是一种映射,随机变量把随机试验的结果映为实数,函数把实数映为实数.在这两种映射之间,试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域.我们把随机变量的取值范围叫做随机变量的值域. 例如,在含有10件次品的100 件产品中,任意抽取4件,可能含有的次品件数X 将随着抽取结果的变化而变化,是一个随机变量,其值域是{0, 1, 2 , 3, 4 } . 利用随机变量可以表达一些事件.例如{X=0}表示“抽出0件次品” , {X =4}表示“抽出4件次品”等.你能说出{X< 3 }在这里表示什么事件吗?“抽出 3 件以上次品”又如何用 X 表示呢? 定义2:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量 ( discrete random variable ) . 离散型随机变量的例子很多.例如某人射击一次可能命中的环数 X 是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,…,10;某网页在24小时内被浏览的次数Y 也是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0, 1,2,…. 思考3:电灯的寿命X 是离散型随机变量吗? 电灯泡的寿命 X 的可能取值是任何一个非负实数,而所有非负实数不能一一列出,所以 X 不是离散型随机变量. 在研究随机现象时,需要根据所关心的问题恰当地定义随机变量.例如,如果我们仅关心电灯泡的使用寿命是否超过1000 小时,那么就可以定义如下的随机变量: ?? ≥?0,寿命<1000小时; Y=1,寿命1000小时. 与电灯泡的寿命 X 相比较,随机变量Y 的构造更简单,它只取两个不同的值0和1,是一个离散型随机变量,研究起来更加容易. 连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量 如某林场树木最高达30米,则林场树木的高度ξ是一个随机变量,它可以取(0,30]内的一切值 4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验

高二数学《随机变量的方差(第2课时)》教案

§2.3.2离散型随机变量的方差(第2课时) 一、教材分析: 数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平,表示了随机变量在随机实验中取值的平均值,所以又常称为随机变量的平均数、均值.今天,我们将对随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度进行研究.其实在初中我们也对一组数据的波动情况作过研究,即研究过一组数据的方差. 回顾一组数据的方差的概念:设在一组数据1x ,2x ,…, n x 中,各数据与它 们的平均值x 得差的平方分别是21)(x x -,2 2)(x x -,…,2)(x x n -,那么 [1 2n S = 21)(x x -+2 2)(x x -+…+])(2x x n -叫做这组数据的方差 。 二、学情分析: 学生学习本节应该比较轻松,定义比较简单,初中已经接触过方差,高中阶段是将原先学得知识进一步提升。主要学生能将离散型随机变量的分布列列出来,进行套公式运算就可以,应注意的是要求学生在计算过程中细心。有过探究、交流的课堂教学的尝试。 三、教学目标: 1、知识与技能 了解离散型随机变量的方差、标准差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出方差或标准差。 2、过程和方法: 通过教师指导下的探究活动,经历数学思维过程,熟悉理解“观察—归纳—猜想—证明”的思维方法,养成合作的意识,获得学习和成功的体验.了解方差公式“D (a ξ+b )=a 2 D ξ”,以及“若ξ~Β(n ,p ),则D ξ=np (1—p )”,并会应用上述公式计算有关随机变量的方差 。 3、情感和价值: 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。

随机变量及其分布知识点汇总

随机变量及其分布知识点汇总 知识点一 离散型随机变量及其分布列 (一)、离散型随机变量的分布列 一般地,设离散型随机变量X 可能取的值为12,,,,,i n x x x x ??????,X 取每一个值 (1,2,,)i x i n =???的概率()i i P X x p ==,则称以下表格 为随机变量X 的概率分布列,简称X 的分布列. 离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,1,2,,i P i n =???≥ (2)121n p p p ++???+= 1.两点分布 如果随机变量X 的分布列为 则称X 服从两点分布,并称=P(X=1)p 为成功概率. 2.超几何分布 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,则事件{}X k =发生的概率为: (),0,1,2,3,...,k n k M N M n N C C P X k k m C --=== 则随机变量X 的概率分布列如下: {}*min ,,,,,,m M n n N M N n M N N =≤≤∈其中且。 注意:超几何分布的模型是不放回抽样

知识点二 条件概率与事件的独立性 (一)、条件概率 一般地,设A,B 为两个事件,且()0P A >,称() (|)() P AB P B A P A =为在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率. 0(|)1P B A ≤≤ 如果B 和C 互斥,那么[()|](|)(|)P B C A P B A P C A =+ (二)、相互独立事件 设A ,B 两个事件,如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响(即 ()()()P AB P A P B =),则称事件A 与事件B 相互独立。 ()()()A B P AB P A P B ?=即、相互独立 一般地,如果事件A 1,A 2,…,A n 两两相互独立,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1212(...)()()...()n n P A A A P A P A P A =. 注意:(1)互斥事件:指同一次试验中的两个事件不可能同时发生; (2)相互独立事件:指在不同试验下的两个事件互不影响. (三)、n 次独立重复试验 1.一般地,在相同条件下,重复做的n 次试验称为n 次独立重复试验. 在n 次独立重复试验中,记i A 是“第i 次试验的结果”,显然, 1212()()()()n n P A A A P A P A P A ???=??? “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 注意: 独立重复试验模型满足以下三方面特征 第一:每次试验是在同样条件下进行; 第二:各次试验中的事件是相互独立的; 第三:每次试验都只有两种结果,即事件要么发生,要么不发生. 2.n 次独立重复试验的公式: n A X A p n A k 一般地,在次独立重复试验中,设事件发生的次数为,在每次试验中事件发生的概率为,那么在次独立重复试验中,事件恰好发生次的概率为 ()(1),0,1,2,...,.(1)k k n k k k n k n n P X k C p p C p q k n q p --==-===-其中,而称p 为成功

随机变量及其分布考点总结

第二章 随机变量及其分布 复习 一、随机变量. 1. 随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件: ①试验可以在相同的情形下重复进行;②试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果. 它就被称为一个随机试验. 2. 离散型随机变量:如果对于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.若ξ是一个随机变量,a ,b 是常数.则b a +=ξη也是一个随机变量.一般地,若ξ是随机变量,)(x f 是连续函数或单调函数,则)(ξf 也是随机变量.也就是说,随机变量的某些函数也是随机变量. 3、分布列:设离散型随机变量ξ可能取的值为:ΛΛ,,,,21i x x x ξ取每一个值),2,1(Λ=i x 的概率p x P ==)(,则表称为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列. 121i 注意:若随机变量可以取某一区间内的一切值,这样的变量叫做连续型随机变量.例如:]5,0[∈ξ即ξ可以取0~5之间的一切数,包括整数、小数、无理数. 典型例题: 1、随机变量ξ的分布列为(),1,2,3(1) c P k k k k ξ== =+……,则P(13)____ξ≤≤= 2、袋中装有黑球和白球共7个,从中任取两个球都是白球的概率为1 7 ,现在甲乙两人从袋中轮流摸去一 球,甲先取,乙后取,然后甲再取……,取后不放回,直到两人中有一人取到白球时终止,用ξ表示取球的次数。(1)求ξ的分布列(2)求甲取到白球的的概率 3、5封不同的信,放入三个不同的信箱,且每封信投入每个信箱的机会均等,X 表示三哥信箱中放有信件树木的最大值,求X 的分布列。 4 已知在全部50人中随机抽取1人抽到喜爱打篮球的学生的概率为5 . (1)请将上面的列联表补充完整; (2)是否有99.5%的把握认为喜爱打篮球与性别有关?说明你的理由; (3)已知喜爱打篮球的10位女生中,12345,,A A A A A ,,还喜欢打羽毛球,123B B B ,,还喜欢打乒乓球,12C C ,还喜欢踢足球,现再从喜欢打羽毛球、喜欢打乒乓球、喜欢踢足球的女生中各选出1名进行其他方面的调查,求1B 和1C 不全被选中的概率. (参考公式:2 ()()()()() n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++)

随机变量及其分布函数

随机变量及其分布函数 将随机事件以数量来标识,即用随机变量描述随机现象的研究方法,它是定义在样本空间上具有某种可预测性的实值函数。 分布函数则完整的表述了随机变量。 一、 随机变量与分布函数 (1) 随机变量: 取值依赖于某个随机试验的结果(样本空间),并随着试验结果不同而变化的变量,称之为随机变量。 分布函数: [1] 定义: 设X 是一个随机变量,对任意实数x ,记作 (){}F x P X x ≤=,称()F x 为随机变量X 的分 布函数,又称随机变量X 服从分布()F x ,显然,函数 ()F x 的定义域为(),-∞+∞,值域为[0,1]。 [2] 性质: ?()F x 单调非降。 ?()0F -∞=、()1F +∞=。 ?()(0)F x F x =+,即()F x 一定是右连续的。 ?对于任意两个实数a b <, {}()()P a X b F b F a <≤=- ?对于任意实数0x ,

00 0{}()()P X x F x F x ==-- ?000{}1{}1()P X x P X x F x >=-≤=- ?000{}{)lim }(x x P X x P X x x F →- =≤<=- ?000{}1{}1()P X x P X x F x ≥=-<=-- 二、 离散型随机变量与连续型随机变量 (1) 离散型随机变量 [1] 概念:设X 是一个随机变量,如果X 的取值是有限个或者 无穷可列个,则称X 为离散型随机变量。其相应的概率()i i P X x p ==(12)i =、……称为X 的概率分布或分布律,表格表示形式如下: [2] 性质: ?0i p ≥ ? 1 1n i i p ==∑ ?分布函数()i i x x F x p ==∑ ?1{}()()i i i P X x F x F x -==- (2) 连续型随机变量 [1] 概念:如果对于随机变量的分布函数()F x ,存在非 负的函数 ()f x ,使得对于任意实数x ,均有:

高中理科数学离散型随机变量及分布列

理科数学复习专题 统计与概率 离散型随机变量及其分布列 知识点一 1、离散型随机变量:随着实验结果变化而变化的变量称为随机变量,常用字母,X,Y ,表示,所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量。 2、离散型随机变量的分布列及其性质: (1)定义:一般的,若离散型随机变量X 可能取的不同值为12,,,,,,i n x x x x X 取每一个值(1,2,,)i x i n 的概率为()i i P X x p ,则表 (2)分布列的性质:①0,1,2,,i p i n ;②11n i i p (3)常见离散型随机变量的分布列: ①两点分布:若随机变量X 的分布列为, 则称X 服从两点分布,并称(1)p P x 为成功概率 ②超几何分布:一般的,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()(0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k m C 其中min{,}m M n ,且*,,,,)n N M N n M N N ,称分布列为超几何分布列。如果随机变量X 的分布列题型一 由统计数据求离散型随机变量的分布列 【例1】已知一随机变量的分布列如下,且E (ξ)=6.3,则a 值为( ) A. 5

【变式1】某公司有5万元资金用于投资开发项目,如果成功,一年后可获利12%;一旦失败,一年后将丧失全部资金的50%.下表是过去200例类似项目开发的实施结果: 则该公司一年后估计可获收益的期望是________. 题型二由古典概型求离散型随机变量的分布列(超几何分布) 【例2】在一次购物抽奖活动中,假设某10张券中有一等奖券1张,可获价值50元的奖品;有二等奖券3张,每张可获价值10元的奖品;其余6张没有奖.某顾客从此10张奖券中任抽2张,求: (1)该顾客中奖的概率; (2)该顾客获得的奖品总价值X元的概率分布列. 【变式2】某饮料公司招聘了一名员工,现对其进行一项测试,以便确定工资级别.公司准备了两种不同的饮料共8杯,其颜色完全相同,并且其中4杯为A 饮料,另外4杯为B饮料,公司要求此员工一一品尝后,从8杯饮料中选出4杯A饮料.若4杯都选对,则月工资定为3 500元;若4杯选对3杯,则月工资定为2 800元;否则月工资定为2 100元.令X表示此人选对A饮料的杯数.假设此人对A和B两种饮料没有鉴别能力. (1)求X的分布列;(2)求此员工月工资的期望. 知识点二 1.条件概率及其性质 对于两个事件A和B,在已知事件B发生的条件下,事件A发生的概率叫做条件概率,用 符号P(A|B)来表示,其公式为P(A|B)=P(AB) P(B) (P(B)>0). 在古典概型中,若用n(B)表示事件B中基本事件的个数,则P(A|B)=n(AB) n(B) . 2.相互独立事件 (1)对于事件A、B,若事件A的发生与事件B的发生互不影响,称A、B是相互独立事件. (2)若A与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. (4)若P(AB)=P(A)P(B),则A与B相互独立. 3.二项分布

随机变量及其分布知识点整理

随机变量及其分布知识点整理 一、离散型随机变量的分布列 一般地,设离散型随机变量X 可能取的值为12,,,,,i n x x x x ??????,X 取每一个值(1,2,,)i x i n =???的概率()i i P X x p ==,则称以下表格 为随机变量X 的概率分布列,简称X 的分布列. 离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,1 ,2,,i P i n =???≥ (2)121n p p p ++???+= 1.两点分布 如果随机变量X 的分布列为 则称X 服从两点分布,并称=P(X=1)p 为成功概率. 2.超几何分布 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,则事件{}X k =发生的概率为: (),0,1,2,3,...,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 =≤≤∈其中且。 注:超几何分布的模型是不放回抽样 二、条件概率 一般地,设A,B 为两个事件,且()0P A >,称()(|)() P AB P B A P A =为在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率. 0(|)1P B A ≤≤ 如果B 和C 互斥,那么[()|](|)(|)P B C A P B A P C A =+ 三、相互独立事件 设A ,B 两个事件,如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响(即()()()P AB P A P B =),则称事件A 与事件B 相互独立。()()()A B P AB P A P B ?=即、相互独立 一般地,如果事件A 1,A 2,…,A n 两两相互独立,那么这n 个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概

“随机变量及其分布”简介

“随机变量及其分布”简介 北京师范大学数学科学院李勇 随机变量是研究随机现象的重要工具之一,他建立了连接随机现象和实数空间的一座桥梁,使得我们可以借助于有关实数的数学工具来研究随机现象的本质,从而可以建立起应用到不同领域的概率模型,如二项分布模型、超几何分布模型、正态分布模型等。 在本章中将通过具体实例,帮助学生理解取有限值的离散型随机变量及其分布列、均值、方差的概念,理解超几何分布和二项分布的模型并能解决简单的实际问题,使学生认识分布列对于刻画随机现象的重要性,认识正态分布曲线的特点及曲线所表示的意义。 一、内容与要求 1. 随机变量及其分布的概念。 通过具体实例使学生理解随机变量及其分布列的概念,认识随机变量及其分布对于刻画随机现象的重要性。要求学生会用随机变量表达简单的随机事件,并会用分布列来计算这类事件的概率。 2.超几何分布模型及其应用。 通过实例,理解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用。 3. 二项分布模型及其应用。 通过具体实例使学生了解条件概率和两个事件相互独立的概念,理解n次独立重复试验和二项分布模型,并能解决一些简单的实际问题。 4.离散随机变量的均值与方差。 通过实例使学生理解离散型随机变量均值、方差的概念,能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题。 5.正态分布模型。 借助直观使学生认识正态分布曲线的特点及含义。 二、内容安排及说明 1.全章共安排了4个小节,教学约需12课时,具体内容和课时分配如下(仅供参考): 2.1 离散型随机变量及其分布列约3课时 2.2 二项分布及其应用约4课时

2.3 离散型随机变量的均值与方差约3课时 2.4 正态分布约1课时 小结约1课时 2. 本章知识框图 3.对内容安排的说明。 研究一个随机现象,可以借助于随机变量,而分布描述了随机变量取值的概率分布规律。二项分布和超几何分布是两个应用广泛的概率模型.为了使学生能够更好地理解它们,并能用来解决一些实际问题,教科书在内容安排上作了如下考虑: (1) 为学生把注意力集中在随机变量的基本概念和方法的理解上,通过取有限个不同 值的随机变量为载体介绍这些概念,以便他们能更好的应用这些概念解决实际问 题。例如,如何定义随机变量来描述所感兴趣的随机事件;一个具体的随机变量都 能表达什么样的事件,如何表达这些事件;如何用分布列来表达随机事件发生的概 率等。 (2) 介绍超几何分布模型及其应用,其目的是 i. 让学生了解它的广泛应用背景,并使学生能够应用该分布设计一些能够丰富学生课外

随机变量及其分布小结与复习

复习课: 随机变量及其分布列 教学目标 重点:理解随机变量及其分布的概念,期望与方差等的概念;超几何分布,二项分布,正态分布等的特点;会求条件概率,相互独立事件的概率,独立重复试验的概率等. 难点:理清事件之间的关系,并用其解决一些具体的实际问题. 能力点:分类整合的能力,运算求解能力,分析问题解决问题的能力. 教育点:提高学生的认知水平,为学生塑造良好的数学认识结构. 自主探究点:例题及变式的解题思路的探寻. 易错点:容易出现事件之间的关系混乱,没能理解问题的实际意义. 学法与教具 1.学法:讲授法、讨论法. 2.教具:投影仪. 一、【知识结构】 二、【知识梳理】 1.随机变量 ⑴随机变量定义:在随机试验中,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.像这种随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量.简单说,随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量.常用希腊字母x、y、ξ、η等表示. ⑵如果随机变量可能取的值可以按次序一一列出(可以是无限个)这样的随机变量叫做离散型随机变量.

⑶如果随机变量可能取的值是某个区间的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.概率分布定义(分布列) 设离散型随机变量ξ可能取的值为123,,,,i x x x x L L ,ξ取每一个值(1,2,)i x i =L 的概率 ()i i P x p ξ==,则称表 ξ 1x 2x L i x L P 1P 2P L i P L 称为随机变量ξ的概率分布列,简称ξ的分布列. 注:1.离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,123≥,,,i p i =L ;123(2)1p p p +++=L 3.常见的分布列 ⑴二项分布: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发生k 次的概 率为()(1)k k n k n p X k C p p -==-,显然x 是一个随机变量.随机变量x 的概率分布如下: x 1 L k L n P 00n n C p q 111 n n C p q - L k k n k n C p q - L n n n C p q 我们称这样的随机变量x 服从二项分布,记作~(,)X B n p ⑵两点分布列:如果随机变量ξ的分布列为: ξ 0 1 P 1P - P 这样的分布列称为两点分布列,称随机变量服从两点分布,而称(1)p P ξ==为成功概率.两点分布是特殊的二项分布(1)p ξ~B , ⑶超几何分布: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(),0,1,2,3,,k N k M N M n N C C P X k k m C --===L .其中{}min ,m M n =,且*,,,,n N M N n M N N ≤≤∈,则称分布列

高中数学《随机变量及其分布》单元测试

数学选修2-3第二章《随机变量及其分布》单元测试 本试卷分第Ⅰ卷(选择题)和第Ⅱ卷(非选择题)两部分 第Ⅰ卷60分,第Ⅱ卷90分,共150分,考试时间120分钟 第Ⅰ卷(选择题共60分) 一、选择题(本大题共12小题,每小题5分,共60分.在每小题给出的四个选项中,只有一 项是符合题目要求的) 1.设X~B(n,p),E(X)=12,D(X)=4,则n,p的值分别为() A.18, B.36, C.36, D.18, 2.10张奖劵中只有3张有奖,若5个人购买,每人1张,则至少有1个人中奖的概率为() A. B. C. D. 3.设随机变量X等可能地取值1,2,3,…,10.又设随机变量Y=2X-1,则P(Y<6)的值为() A.0.3 B.0.5 C.0.1 D.0.2 4.在区间(0,1)内随机取一个数x,若A=,B=,则P(B|A)等于() A. B. C.D. 5.若离散型随机变量X的分布列为 X123 P

则X的数学期望E(X)=() A. B.2 C. D.3 6.已知某离散型随机变量X的分布列如下表,则随机变量X的方差D(X)等于() X01 P m2m A. B. C. D. 7.同时抛掷两枚质地均匀的硬币10次,设两枚硬币出现不同面的次数为X,则D(X)=() A. B. C. D.5 的值分别为() 8.已知随机变量ξ服从正态分布N(3,4),则E(2ξ+1) 与D(2ξ+1) A.13,4 B.13,8 C.7,8 D.7,16 9.盒中有10只螺丝钉,其中有3只是坏的,现从盒中随机地抽取4个,那么概率是的事件为() A.恰有1只是坏的 B.4只全是好的 C.恰有2只是好的 D.至多有2只是坏的 10.节日期间,某种鲜花进货价是每束 2.5元,销售价是每束5元,节日后没卖出的鲜花以每束1.6元的价格处理.根据前五年销售情况预测,节日期间这种鲜花的需求量X的分布列为 X200300400500 P0.200.350.300.15 若进这种鲜花500束,则利润Y的均值是() A.706 B.690 C.754 D.720 11.现有甲,乙两个靶,某射手向甲靶射击一次,命中的概率为;向乙靶射击两次,每次命中的概率为.该射手每次射击的结果相互独立.假设该射手完成以上三次射击,该射手恰好命中一次的概率为()

随机变量及其分布知识点总结

圆梦教育中心 随机变量及其分布知识点整理 一、离散型随机变量的分布列 一般地,设离散型随机变量X 可能取的值为12,,,,,i n x x x x ??????,X 取每一个值(1,2,,)i x i n =???的概率 ()i i P X x p ==,则称以下表格 为随机变量X 的概率分布列,简称X 的分布列. 离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,1,2,,i P i n =???≥ (2)121n p p p ++???+= 1.两点分布 则称X 服从两点分布,并称=P(X=1)p 为成功概率. 2.超几何分布 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,则事件{}X k =发生的概率为: (),0,1,2,3,...,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 =≤≤∈其中且。 注:超几何分布的模型是不放回抽样 二、条件概率 一般地,设A,B 为两个事件,且()0P A >,称() (|)() P AB P B A P A = 为在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率. 0(|)1P B A ≤≤ 如果B 和C 互斥,那么[()|](|)(|)P B C A P B A P C A =+U 三、相互独立事件 设A ,B 两个事件,如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响(即()()()P AB P A P B =),则称事件A 与事件B 相互独立。()()()A B P AB P A P B ?=即、相互独立 一般地,如果事件A 1,A 2,…,A n 两两相互独立,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1212(...)()()...()n n P A A A P A P A P A =.

选修2-3第二章随机变量及其分布知识点总结

第二章概率总结 一、知识点 1.随机试验的特点: ①试验可以在相同的情形下重复进行; ②试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个 ③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会 出现哪一个结果. 2.分类 随机变量 (如果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 果的不同而变化,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。) 离散型随机变量:连续型随机变量: 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x1, x2, ,x i , ,x n X取每一个值xi(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 性质:①---------------------------------------------- ②-------------------------------------------------. 二点分布 如果随机变量X的分布列为: 其中0

一般地, 设总数为N 件的两类物品,其中一类有M 件,从所有物品中任取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()(0,1,2,,)k n k M N M n N C C P X k k m C --===,其中 则称随机变量X 的分布列 , 为超几何分布列,且称随机变量X 服从参数N 、M 、n 的超几何分布 注意:(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 ,其意义分别是总体中的个体总数、N 中一类的 总数、样本容量 条件概率 1.定义:对任意事件A 和事件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.记作P(B|A),读作A 发生的条件下B 的概率 2.事件的交(积):由事件A 和事件B 同时发生所构成的事件D ,称为事件A 与事件B 的交(或积).记作D=A ∩B 或D=AB 3.条件概率计算公式: 例题、10个产品中有7个正品、3个次品,从中不放回地抽取两个,已知第一个取到次品, 求第二个又取到次品的概率. 相互独立事件 1.定义:事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响,这样的两个事件 叫做相互独立事件 2.相互独立事件同时发生的概率公式 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。则有 如果事件A1,A2,…An 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: P (A1·A2·…·An )=P (A1)·P (A2)·…·P(An) 3解题步骤 说明(1)判断两事件A 、B 是否为相互独立事件,关键是看A (或B )发生与否对B (或A )发生的概率是否影响,若两种状况下概率不变,则为相互独立. (2)互斥事件是指不可能同时发生的两个事件;相互独立事件是指一事件的发生与否对另一事件发生的概率没影响. (3)如果A 、B 是相互独立事件,则A 的补集与B 的补集、A 与B 的补集、A 的补集与B 也都相互独立.

高中理科数学-离散型随机变量及分布列汇编

理科数学复习专题 统计与概率 离散型随机变量及其分布列 知识点一 1、离散型随机变量:随着实验结果变化而变化的变量称为随机变量,常用字母,X,Y ,x h g g g 表示,所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量。 2、离散型随机变量的分布列及其性质: (1)定义:一般的,若离散型随机变量X 可能取的不同值为12,,,,,,i n x x x x g g g g g g X 取每一个值(1,2,,)i x i n =g g g 的概率为()i i P X x p ==,则表 称为离散型随机变量离散型随机变量X ,简称X 的分布列。 (2)分布列的性质:①0,1,2,,i p i n ?g g g ;②11n i i p ==? (3)常见离散型随机变量的分布列: ①两点分布:若随机变量X 的分布列为, 则称X 服从两点分布,并称(1)p P x ==为成功概率 ②超几何分布:一般的,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()(0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k m C --===g g g g 其中m i n {,m M n =,且* ,,,,)n N M N n M N N #?,称分布列为超几何分布列。如果随机变量X 的分布列

题型一 由统计数据求离散型随机变量的分布列 【例1】已知一随机变量的分布列如下,且E (ξ)=6.3,则a 值为( ) A. 5 【变式1】 某公司有5万元资金用于投资开发项目,如果成功,一年后可获利12%;一旦失败,一年后将丧失全部资金的50%.下表是过去200例类似项目开发的实施结果: 则该公司一年后估计可获收益的期望是________. 题型二 由古典概型求离散型随机变量的分布列(超几何分布) 【例2】在一次购物抽奖活动中,假设某10张券中有一等奖券1张,可获价值50元的奖品;有二等奖券3张,每张可获价值10元的奖品;其余6张没有奖.某顾客从此10张奖券中任抽2张,求: (1) 该顾客中奖的概率; (2)该顾客获得的奖品总价值X 元的概率分布列.

高中数学离散型随机变量综合测试题(附答案)

高中数学离散型随机变量综合测试题(附答案)选修2-3 2.1.1 离散型随机变量 一、选择题 1.①某机场候机室中一天的旅客数量X;②某寻呼台一天内收到的寻呼次数X;③某篮球下降过程中离地面的距离X; ④某立交桥一天经过的车辆数X.其中不是离散型随机变量的是() A.①中的X B.②中的X C.③中的X D.④中的X [答案] C [解析] ①,②,④中的随机变量X可能取的值,我们都可以按一定次序一一列出,因此,它们都是离散型随机变量; ③中的X可以取某一区间内的一切值,无法按一定次序一一列出,故③中的X不是离散型随机变量. 2.一个袋子中有质量相等的红,黄,绿,白四种小球各若干个,一次倒出三个小球,下列变量是离散型随机变量的是() A.小球滚出的最大距离 B.倒出小球所需的时间 C.倒出的三个小球的质量之和 D.倒出的三个小球的颜色的种数 [答案] D

[解析] A小球滚出的最大距离不是一个随机变量,因为不能明确滚动的范围;B倒出小球所需的时间不是一个随机变量,因为不能明确所需时间的范围;C三个小球的质量之和是一个定值,可以预见,但结果只有一种,不是随机变量,就更不是离散型随机变量;D颜色的种数是一个离散型随机变量. 3.抛掷两枚骰子,记第一枚骰子掷出的点数与第二枚骰子掷出的点数之差为,则“4”表示的试验结果是() A.第一枚6点,第二枚2点 B.第一枚5点,第二枚1点 C.第一枚2点,第二枚6点 D.第一枚6点,第二枚1点 [答案] D [解析] 只有D中的点数差为6-1=54,其余均不是,应选D. 4.设某项试验的成功率是失败率的2倍,用随机变量描述1次试验的成功次数,则的值可以是() A.2 B.2或1 C.1或0 D.2或1或0 [答案] C [解析] 这里“成功率是失败率的2倍”是干扰条件,对1次试验的成功次数没有影响,故可能取值有两种0,1,故选

相关文档
最新文档