高三理科数学二轮复习必考问题专项突破 19 概率、随机变量及其分布列.docVIP

高三理科数学二轮复习必考问题专项突破 19 概率、随机变量及其分布列.doc

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必考问题19 概率、随机变量及其分布列  (2012·湖南)某超市为了解顾客的购物量及结算时间等信息,安排一名员工随机收集了在该超市购物的100位顾客的相关数据,如下表所示. 一次购物量 1至4件 5至8件 9至12件 13至16件 17件及以上 顾客 数(人) x 30 25 y 10 结算时间 (分钟/人) 1 1.5 2 2.5 3 已知这100位顾客中一次购物量超过8件的顾客占55%. (1)确定x,y的值,并求顾客一次购物的结算时间X的分布列与数学期望; (2)若某顾客到达收银台时前面恰有2位顾客需结算,且各顾客的结算相互独立,求该顾客结算前的等候时间不超过2.5分钟的概率.(注:将频率视为概率) 答案:解 (1)由已知得25+y+10=55,x+30=45,所以x=15,y=20.该超市所有顾客一次购物的结算时间组成一个总体,所收集的100位顾客一次购物的结算时间可视为总体的一个容量为100的简单随机样本,将频率视为概率得 P(X=1)=eq \f(15,100)=eq \f(3,20),P(X=1.5)=eq \f(30,100)=eq \f(3,10),P(X=2)=eq \f(25,100)=eq \f(1,4),P(X=2.5)=eq \f(20,100)=eq \f(1,5),P(X=3)=eq \f(10,100)=eq \f(1,10). X的分布列为 X 1 1.5 2 2.5 3 P eq \f(3,20) eq \f(3,10) eq \f(1,4) eq \f(1,5) eq \f(1,10) X的数学期望为 E(X)=1×eq \f(3,20)+1.5×eq \f(3,10)+2×eq \f(1,4)+2.5×eq \f(1,5)+3×eq \f(1,10)=1.9. (2)记A为事件“该顾客结算前的等候时间不超过2.5分钟”,Xi(i=1,2)为该顾客前面第i位顾客的结算时间,则 P(A)=P(X1=1且X2=1)+P(X1=1且X2=1.5)+P(X1=1.5且X2=1). 由于各顾客的结算相互独立,且X1,X2的分布列都与X的分布列相同,所以 P(A)=P(X1=1)×P(X2=1)+P(X1=1)×P(X2=1.5)+P(X1=1.5)×P(X2=1)=eq \f(3,20)×eq \f(3,20)+eq \f(3,20)×eq \f(3,10)+eq \f(3,10)×eq \f(3,20)=eq \f(9,80). 故该顾客结算前的等候时间不超过2.5分钟的概率为eq \f(9,80). 结合事件的互斥性、对立性、独立性以及古典概型,主要以解答题的方式考查离散型随机变量分布列、期望和方差的求解及其实际应用. 本部分复习要从整体上,知识的相关关系上进行.离散型随机变量问题的核心是概率计算,而概率计算又以事件的独立性、互斥性、对立性为核心,在解题中要充分分析事件之间的关系. 必备知识 互斥事件有一个发生的概率 若A、B是互斥事件,则P(A+B)=P(A)+P(B),P(A)+P(Aeq \x\to( ))=1. 相互独立事件与n次独立重复试验 (1)若 A1,A2,…,An是相互独立事件,则P(A1·A2·…·An)=P(A1)·P(A2)·…·P(An). (2)如果在一次试验中事件A发生的概率为p,事件A不发生的概率为1-p,那么在n次独立重复试验中事件A发生k次的概率为: Pn(k)=Ceq \o\al(k,n)pk(1-p)n-k. 离散型随机变量的分布列、期望与方差 (1)主干知识:随机变量的可能取值,分布列,期望,方差,二项分布,超几何分布,正态分布. (2)基本公式:①E(ξ)=x1p1+x2p2+…+xnpn+…; ②D(ξ)=(x1-E(ξ))2p1+(x2-E(ξ))2p2+…+(xn-E(ξ))2pn+…; ③E(aξ+b)=aE(ξ)+b,D(aξ+b)=a2D(ξ); ④二项分布:ξ~B(n,p),则P(ξ=k)=Ceq \o\al(k,n)pk(1-p)n-k,E(ξ)=np,D(ξ)=np(1-p). 正态分布 (1)若X服从参数为μ和σ2的正态分布,则可表示为X~N(μ,σ2). (2)N(μ,σ2)的分布密度曲线关于直线x=μ对称,该曲线与x轴所围成的图形的面积为1. (3)当X~N(μ,σ2)时,0.683=P(μ-σ<X≤μ+σ),0.954=P(μ-2σ<X≤μ+2σ),0.997=P(μ-3σ<X≤μ+3σ). 以上三个概率值具有重要的应用,要熟记,不可混用. 必备方法 1.在解含有相互独立事件的概率题时,首先把所求的随机事件分拆成若干个互斥事件的和,其次将分拆后的每个事件分拆为若干个相互独立事件的乘积,这两个事情做好了,问题的思路

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