资源简介 7.4.2超几何分布 导学案学习目标1. 理解超几何分布概念, 能够判定随机变量是否服从超几何分布;2. 会应用超几何分布列的概率公式计算求解随机事件的概率;3. 能够利用随机变量服从超几何分布的知识解决实际问题, 会求服从超几何分布的随机变量的均值.重点难点重点:超几何分布的概率求法及应用难点:区分超几何分布与二项分布课前预习 自主梳理知识点一 超几何分布定义:一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品,从N件产品中随机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为P(X=k)=,k=m,m+1,m+2,…,r.其中n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,m=max{0,n-N+M},r=min{n,M}.如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何分布.知识点二 超几何分布的期望E(X)==np(p为N件产品的次品率).自主检测1.判断正误,正确的写“正确”,错误的写“错误”.(1)超几何分布的总体里只有两类物品.( )(2)超几何分布的模型是不放回抽样.( )(3)超几何分布与二项分布的期望值都为np.( )(4)超几何分布是不放回抽样.( )(5)超几何分布的总体是只有两类物品.( )(6)超几何分布与二项分布的均值相同.( )(7)超几何分布与二项分布没有任何联系.( )(8)将一枚硬币连抛3次,正面向上的次数X服从超几何分布.( )(9)盒中有4个白球和3个黑球,有放回地摸取3个球,黑球的个数X服从超几何分布.( )(10)某射手的命中率为0.8,现对目标射击3次,命中目标的次数X服从超几何分布.( )2.设随机变量,且,则( )A. B. C. D.3.某射击选手每次射击击中目标的概率是0.8,这名选手在10次射击中,恰有8次击中目标的概率为A. B.C. D.4.下列说法正确的有( )A.若随机变量X的数学期望,则B.若随机变量Y的方差C.将一枚硬币抛掷3次,记正面向上的次数为,则服从二项分布D.从7男3女共10名学生干部中随机选取5名学生干部,记选出女学生干部的人数为,则服从超几何分布5.生产方提供箱的一批产品,其中有箱不合格产品.采购方接收该批产品的准则是:从该批产品中任取箱产品进行检测,若至多有箱不合格产品,便接收该批产品.则该批产品被接收的概率为 (结果用最简分数表示).新课导学学习探究环节一 创设情境,引入课题前面我们学习了排列组合、离散型随机变量的有关知识,本节课将利用这些知识继续研究第二个重要的概率模型----超几何分布.问题 已知100件产品中有8件次品,分别采用有放回和不放回的方式随机抽取4件.设抽取的4件产品中次品数为X,求随机变量X的分布列.(1)采用有放回抽样,随机变量X服从二项分布吗?我们知道,如果采用有放回抽样,则每次抽到次品的概率为0.08,且各次抽样的结果相互独立,此时X服从二项分布,即.(2)如果采用不放回抽样,请问抽取的4件产品中次品数X还服从二项分布吗?若不服从,那么X的分布列是什么?采用不放回抽样,虽然每次抽到次品的概率都是0.08,但每次抽取不是同一个试验,而且各次抽取的结果也不独立,不符合n重伯努利试验的特征,因此X不服从二项分布.学生回答:不服从,需要根据古典概型来求X的分布列.环节二 观察分析,感知概念可以根据古典概型求X的分布列.由题意可知,X可能的取值为0,1,2,3,4.从100件产品中任取4件,样本空间包含个样本点,且每个样本点都是等可能发生的.其中4件产品中恰有k件次品的结果数为.由古典概型的知识,得X的分布列为.计算的具体结果(精确到0.00001)如表7.4-1所示.表7.4-1X 0 1 2 3 4P 0.71257 0.25621 0.02989 0.00131 0.00002(3)观察上述分布列中的概率求解方法,与二项分布的有什么不同?从中得出什么规律?【设计意图】通过具体的问题情境,引发学生积极思考,也就是利用已学知识来观察这个问题,通过参与互动,说出自己见解.从而引出超几何分布的概念,发展学生逻辑推理、数学运算、数学抽象和数学建模的核心素养.环节三 抽象概括,形成概念一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品.从N件产品中随机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为.其中,,,,.如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何分布(hypergeometric distribution).(4)剖析超几何分布的概念:1.公式 中个字母的含义N—总体中的个体总数;M—总体中的特殊个体总数(如次品总数)n—样本容量;k—样本中的特殊个体数(如次品数)2.上述概率分布列计算公式是直接利用组合数的意义列式计算的,所以不要机械记忆这个概率分布列.3. “任取n件,恰有k件次品”是可以理解为一次性抽取,也可以理解为逐个不放回抽取.例4 从50名学生中随机选出5名学生代表,求甲被选中的概率.解:设X表示选出的5名学生中含甲的人数(只能取0或1),则X服从超几何分布,且,,.因此甲被选中的概率为.容易发现,每个人被抽到的概率都是,这个结论非常直观,这里给出了严格的推导.例5 一批零件共有30个,其中有3个不合格.随机抽取10个零件进行检测,求至少有1件不合格的概率.解:设抽取的10个零件中不合格品数为X,则X服从超几何分布,且,,.X的分布列为.至少有 1 件不合格的概率为.也可以按如下方法求解:.归纳总结:(1)当研究的事物涉及二维离散型随机变量(如:次品、两类颜色等问题)时的概率分布可视为一个超几何分布;(2)在超几何分布中,只要知道参数N,M,n就可以根据概率计算公式求出X取不同值时的概率.【设计意图】通过两个例题,让学生更加充分的认识超几何分布的概率计算方法,提高他们的数学运算能力.也通过数学抽象和数学建模来达到问题归类,方法统一.环节四 辨析理解 深化概念探究:服从超几何分布的随机变量的均值是什么?设随机变量X服从超几何分布,则X可以解释为从包含M件次品的N件产品中,不放回地随机抽取n件产品中的次品数. 令,则是N件产品的次品率,而是抽取的n件产品的次品率,我们猜想,即.实际上,由随机变量均值的定义,令,,由随机变量均值的定义:当时,.(1)因为,所以.当时,注意到(1)式中间求和的第一项为0,类似可以证明结论依然成立.【设计意图】通过一个例题的计算,知道结果是满足猜想E(X)=np,接下来将引导学生深知数学结论能否直接使用,必将进行严格的证明,此时鼓励同学们课后去完成.因为课堂上如果去完成这个证明,将会使得课堂教学脱离教学重点,正好也鼓励同学们进行课后思考和同时提升同学们的自学能力.环节五 概念应用,巩固内化例6 一个袋子中有100个大小相同的球,其中有40个黄球、60个白球,从中随机地摸出20个球作为样本.用X表示样本中黄球的个数.(1)分别就有放回摸球和不放回摸球,求X的分布列;(2)分别就有放回摸球和不放回摸球,用样本中黄球的比例估计总体中黄球的比例,求误差不超过0.1的概率.分析:因为只有两种颜色的球,每次摸球都是一个伯努利试验.摸出20个球,采用有放回摸球,各次试验的结果相互独立,;而采用不放回摸球,各次试验的结果不独立,X服从超几何分布.解:(1)对于有放回摸球,每次摸到黄球的概率为0.4,且各次试验之间的结果是独立的,因此,X的分布列为.对于不放回摸球,各次试验的结果不独立,X服从超几何分布,X的分布列为,.(2)利用统计软件可以计算出两个分布列具体的概率值(精确到 0.00001 ),如表7.4-2 所示.表7.4-2k p1k p2k k p1k p2k0 0.000 04 0.000 01 11 0.070 99 0.063 761 0.000 49 0.000 15 12 0.035 50 0.026 672 0.003 09 0.001 35 13 0.014 56 0.008 673 0.012 35 0.007 14 14 0.004 85 0.002 174 0.034 99 0.025 51 15 0.001 29 0.000 415 0.074 65 0.065 30 16 0.000 27 0.000 066 0.124 41 0.124 22 17 0.000 04 0.000 017 0.165 88 0.179 72 18 0.000 00 0.000 008 0.179 71 0.200 78 19 0.000 00 0.000 009 0.159 74 0.174 83 20 0.000 00 0.000 0010 0.117 14 0.119 24样本中黄球的比例是一个随机变量,根据表7.4-2,计算得有放回摸球: .不放回摸球: .因此,在相同的误差限制下,采用不放回摸球估计的结果更可靠些.两种摸球方式下,随机变量X分别服从二项分布和超几何分布.虽然这两种分布有相等的均值(都是8),但从两种分布的概率分布图(图7.4-4)看,超几何分布更集中在均值附近.二项分布和超几何分布都可以描述随机抽取的n件产品中次品数的分布规律,并且二者的均值相同.对于不放回抽样,当n远远小于N时,每抽取一次后,对N的影响很小,此时,超几何分布可以用二项分布近似.【设计意图】通过对二项分布和超几何分布的问题对比分析和研究,以逻辑推理、直观想象的教学方式,让学生充分掌握超几何分布的概念及其特点.通过问题的探究和对比,进一步了解了这两个分布的区别和联系.环节六 归纳总结,反思提升1.本节课学习的概念有哪些?(1)超几何分布的概念及特征.(2)超几何分布的均值.(3)超几何分布与二项分布的区别与联系.2.在解决问题时,用到了哪些数学思想?(1)方法归纳:类比.(2)常见误区:超几何分布与二项分布混淆,前者是不放回抽样,后者是有放回抽样.【设计意图】通过总结,让学生进一步巩固本节所学内容,提高概括能力.环节七 目标检测,作业布置完成教材:教材第80页练习第1,2题.备用练习6.研究显示,某地区实施人工降雨以后降水量超过200mm的率为.现在由于干旱,要对该地区连续4天使用人工降雨,则在这4天中至少有2天降水量超过200mm的概率为( )A. B. C. D.7.下列说法正确的是( )A.数据1,3,5,7,9,11,13的第60百分位数为9B.已知随机变量服从二项分布:,设,则的方差C.用简单随机抽样的方法从51个个体中抽取2个个体,则每个个体被抽到的概率都是D.若样本数据的平均数为2,则的平均数为88.某中学组织了足球射门比赛,规定每名同学有次射门机会,踢进一球得分,没踢进得分.小明参加比赛且没有放弃任何一次射门机会,每次踢进的概率为,每次射门相互独立.记为小明得分总和,为小明踢进球的次数,则下列结论正确的是( )A. B.C. D.9.若随机变量,,则( )A. B. C. D.10.下列关于超几何分布的叙述中,正确的是( )A.X的可能取值为0,1,2,…,20 B.C.X的数学期望 D.当k=8时,最大试卷第1页,共3页试卷第1页,共3页参考答案:1. 正确 正确 正确 正确 正确 正确 错误 错误 错误 错误【分析】由超几何分布概念可判断正误.【详解】第一空,超几何分布总体只有两类物品,故说法正确;第二空,超几何分布是不放回抽样,故说法正确;第三空,设超几何分布中,某类物品数量为M,物品总数为N,则每次抽一个,不放回抽取n次,某类物品数量的期望为;设二项分布中,出现某种情况的概率为p,则重复试验n次,出现某种情况次数的期望为.则超几何分布与二项分布的期望值都为np,故说法正确;第四空,超几何分布是不放回抽样,故说法正确;第五空,由第二空可知,说法正确;第六空,由第三空可知,说法正确;第七空,当总体分布很大时,超几何分布近似于二项分布,故说法错误;第八空,由题可知正面向上的次数X服从二项分布,故说法错误;第九空,超几何分布对应不放回抽取,故说法错误;第十空,由题可知命中目标的次数X满足二项分布,故说法错误.故答案为:正确;正确;正确;正确;正确;正确;错误;错误;错误;错误.2.A【分析】利用二项分布的期望公式求解.【详解】因为随机变量,且,所以,所以,故选:A.3.A【分析】由题意可知,选手射击属于独立重复事件,属于二项分布,按照二项分布求概率即可得到答案.【详解】设为击中目标的次数,则,从而这名射手在10次射击中,恰有8次击中目标的概率为.选A.【点睛】本题考查独立重复事件发生的概率,考查二项分布公式的运用,属于基础题.4.ABCD【分析】利用离散型随机变量的期望的性质可判断A,利用离散型随机变量的方差的性质可判断B,利用二项分布的概念可判断C,利用超几何分布的概念可判断D.【详解】对于选项A:因为,故A正确;对于选项B:因为,故B正确;对于选项C:根据二项分布的概念可知随机变量服从,故C正确;对于选项D:根据超几何分布的概念可知服从超几何分布,故D正确.故选:ABCD.5.【分析】以箱为一批产品,从中随机抽取箱,用表示“箱中不合格产品的箱数”,则服从超几何分布,其中..,结合超几何分布的概率公式即可求解.【详解】以箱为一批产品,从中随机抽取箱,用表示“箱中不合格产品的箱数”,则服从超几何分布,其中..,∴该批产品被接收的概率为:.故答案为:.6.B【分析】利用独立重复试验概率公式即得.【详解】依题意,所求概率为.故选:B.7.AD【分析】由百分位数的概念可判断A,由二项分布的方差可知B错误,由古典概型可判断C,由平均数的性质可判断D.【详解】对于A,共有7个数据,而,故第60百分位数为9,A正确;对于B,易知,而,所以,B错误;对于C,由古典概型可知:从51个体中抽取2个个体,每个个体被抽到的概率都是,C错误;对于D,若样本数据的平均数为2,则的平均数为,D正确.故选:AD8.AC【分析】根据二项分布的性质,结合数学期望和方差的公式逐一判断即可.【详解】由题意得,,因此,所以选项A正确;,所以选项B不正确;由题意得,则,所以选项C正确;,,因此选项D不正确.故选:AC.9.D【分析】根据二项分布的期望与方程的计算公式,由题中条件,列出方程,即可求出结果.【详解】因为,,则,解得,所以.故选:D.10.ACD【分析】根据超几何分布的定义和性质即可判断ABC选项;根据最大列不等式,解不等式即可得到,即可判断D选项.【详解】根据超几何分布的定义得到的可能取值为0,1,2,20,,,故AC正确,B错;,解得,所以时最大,故D正确.故选:ACD.答案第1页,共2页答案第1页,共2页 展开更多...... 收起↑ 资源预览