






高中数学人教A版 (2019)选择性必修 第三册7.4 二项分布与超几何分布说课ppt课件
展开通过具体实例,了解超几何分布及其均值,并能解决简单的实际问题.
已知100件产品中有8件次品,现从中采用有放回方式随机抽取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.
追问1:采用有放回抽样,随机变量X服从二项分布吗?
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X~B(4,0.08).
追问2:如果采用不放回抽样,抽取的4件产品中次品数X服从二项分布吗?若不服从,那么X的分布列是什么?
不服从,根据古典概型求X的分布列.
由古典概型的知识,得随机变量X的分布列为
注意:(1)“由较明显的两部分组成”:如“男生、女生”,“正品、次品”;(2) 不放回抽样;(3) 注意分布列的表达式中,各个字母的含义及随机变量的取值范围。
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件产品的次品数,则X的分布列为
其中n,M,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。
,k=m,m+1,m+2,...,r.
例1: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N=50,M=1,n=5.
因此,甲被选中的概率为
至少有1件不合格的概率为P(X≥1)=P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)
例2: 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N=30,M=3,n=10.X的分布列为
也可以按如下方法求解:
变式1:在例2中,条件不变,求至多有1件不合格的概率。
问题2:服从超几何分布的随机变量的均值是什么?
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,X~B(20,0.4);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.
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.
解:(1)对于有放回摸球,X~B(20,0.4),X的分布列为
对于不放回摸球,X服从超几何分布,X的分布列为
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。
追问1:二项分布与超几何分布的联系与区别?
(1)由古典概型得出超几何分布,由独立重复试验得出二项分布,放回摸球是二项分布,不放回摸球是超几何分布.
(2)对于同一个模型,两个分布的均值相同,但超几何分布的方差较小,说明超几何分布中随机变量的取值更集中于均值附近.
(3)对于不放回摸球,当N充分大,且n远远小于N时,各次抽样结果彼此影响很小,可近似认为是独立的.此时,超几何分布可以用二项分布近似.
超几何分布的定义及其数字特征:
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