第二章 概率学习目标 1
进一步理解随机变量及其概率分布的概念,了解概率分布对于刻画随机现象的重要性
理解超几何分布及其导出过程,并能够进行简单的应用
了解条件概率和两个事件相互独立的概念,理解 n 次独立重复试验模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题
理解取有限个值的离散型随机变量的均值、方差的概念,能计算简单的离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些简单的实际问题.1.事件概率的求法(1)条件概率的求法① 利用定义分别求出 P(B)和 P(AB),解得 P(A|B)=
② 借助古典概型公式,先求事件 B 包含的基本事件数 n,再在事件 B 发生的条件下求事件 A包含的基本事件数 m,得 P(A|B)=
(2)相互独立事件的概率若事件 A,B 相互独立,则 P(AB)=P(A)P(B).(3)n 次独立重复试验在 n 次独立重复试验中,事件 A 发生 k 次的概率为Pn(k)=Cpkqn-k,k=0,1,2,…,n,q=1-p
2.随机变量的分布列(1)求离散型随机变量的概率分布的步骤① 明确随机变量 X 取哪些值;② 计算随机变量 X 取每一个值时的概率;③ 将结果用二维表格形式给出.计算概率时注意结合排列与组合知识.(2)两种常见的分布列① 超几何分布若一个随机变量 X 的分布列为 P(X=r)=,其中 r=0,1,2,3,…,l,l=min(n,M),则称 X服从超几何分布.② 二项分布若随机变量 X 的分布列为 P(X=k)=Cpkqn-k,其中 0<p<1,p+q=1,k=0,1,2,…,n,则称 X 服从参数为 n,p 的二项分布,记作 X~B(n,p).3.离散型随机变量的均值与方差(1)若离散型随机变量 X 的概率分布如下表:Xx1x2…xnPp1p2…pn则 E(X)=x1p1+x2p2+…+xnpn,令 μ=E(X),则 V(X)=(x