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1、精选优质文档-倾情为你奉上超几何分布和二项分布的联系和区别开滦一中 张智民在最近的几次考试中,总有半数的的学生搞不清二项分布和超几何分布,二者到底该如何区分呢?什么时候利用二项分布的公式解决这道概率问题?什么时候用超几何分布的公式去解决呢?好多学生查阅各种资料甚至于上网寻找答案,其实这个问题的回答就出现在教材上,人教版新课标选修2-3从两个方面给出了很好的解释.诚可谓:众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处!一、 两者的定义是不同的教材中的定义: (一)超几何分布的定义在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品,则P(X=k) =, m,其中m=minM,n,且nN,MN,n
2、,M,NN,称随机变量X服从超几何分布(二)独立重复试验和二项分布的定义 1)独立重复试验:在相同条件下重复做的n次试验,且各次试验试验的结果相互独立,称为n次独立重复试验,其中A(i=1,2,n)是第次试验结果,则 P(A1A2A3An)=P(A1)P(A2)P(A3)P(An)2)二项分布 在n次独立重复试验中,用X表示事件A发生的次数,设每次试验中事件A发生的概率为P,则P(X=k)=(k=0,1,2,n),此时称随机变量X服从二项分布,记作XB(n,p),并称P为成功概率。1.本质区别 (1)超几何分布描述的是不放回抽样问题,二项分布描述的是放回抽样问题; (2)超几何分布中的概率计算
3、实质上是古典概型问题;二项分布中的概率计算实质上是相互独立事件的概率问题 2.计算公式 超几何分布: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P(X=k) =, m,二项分布:在n次独立重复试验中,用X表示事件A发生的次数,设每次试验中事件A发生的概率为P,则P(X=k)=(k=0,1,2,n),温馨提示:当题目中出现“用样本数据估计XXX的总体数据”时,均为二项分布问题。比如2017-2018高三上学期期末考试19题。二、 二者之间是有联系的人教版新课标选修2-3第59页习题组第3题:例.某批n件产品的次品率为2%,现从中任意地依次抽出3件进行检验,问: (1)当n=500,
4、5000,时,分别以放回和不放回的方式抽取,恰好抽到1件次品的概率各是多少? (2)根据(1)你对超几何分布与二项分布的关系有何认识?人教版配套的教学参考上给出了如下的答案与解释说明【解】(1)在不放回的方式抽取中,每次抽取时都是从这n件产品中抽取,从而抽到次品的概率都为.次品数XB(3,恰好抽到1件次品的概率为P(X=1)=2=3。在不放回的方式抽取中,抽到的次品数X是随机变量,X服从超几何分布,X的分布与产品的总数n有关,所以需要分3种情况分别计算n=500时,产品的总数为500件,其中次品的件数为5002%=10,合格品的件数为490.从500件产品中抽出3件,其中恰好抽到1件次品的概率
5、为 n=5000时,产品的总数为5000件,其中次品的件数为50002%=100,合格品的件数为4900.从5000件产品中抽出3件,其中恰好抽到1件次品的概率为 n=50000时,产品的总数为50000件,其中次品的件数为500002%=1000,合格品的件数为49000.从50000件产品中抽出3件,其中恰好抽到1件次品的概 (2)根据(1)的计算结果可以看出,当产品的总数很大时,超几何分布近似为二项分布.这也是可以理解的,当产品总数很大而抽出的产品较少时,每次抽出产品后,次品率近似不变,这样就可以近似看成每次抽样的结果是互相独立的,抽出产品中的次品件数近似服从二项分布【说明】由于数字比较
6、大,可以利用计算机或计算器进行数值计算.另外本题目也可以帮助学生了解超几何分布和二项分布之间的关系:第一,n次试验中,某一事件A出现的次数X可能服从超几何分布或二项分布.当这n次试验是独立重复试验时,X服从二项分布;当这n次试验是不放回摸球问题,事件A为摸到某种特性(如某种颜色)的球时,X服从超几何分布。第二,在不放回n次摸球试验中,摸到某种颜色的次数X服从超几何分布,但是当袋子中的球的数目N很大时,X的分布列近似于二项分布,并且随着N的增加,这种近似的精度也增加。从以上分析可以看出两者之间的联系:当调查研究的样本容量非常大时,在有放回地抽取与无放回地抽取条件下,计算得到的概率非常接近,可以近
7、似把超几何分布认为是二项分布下面看相关例题例1.(2016漯河模拟)寒假期间,我市某校学生会组织部分同学,用“10分制”随机调查“阳光花园”社区人们的幸福度.现从调查人群中随机抽取16名,如图所示的茎叶图记录了他们的幸福度分数(以小数点前的一位数字为茎,小数点后的一位数字为叶),若幸福度分数不低于分,则称该人的幸福度为“幸福” (1)求从这16人中随机选取3人,至少有2人为“幸福”的概率;(2)以这16人的样本数据来估计整个社区的总体数据,若从该社区(人数很多)任选3人,记表示抽到“幸福”的人数,求的分布列及数学期望先不要急于看答案,大家先自己解一下这道题再往下看,会有意想不到的收获哦错解(1
8、)由茎叶图可知,抽取的16人中“幸福”的人数有12人,其他的有4人;记“从这16人中随机选取3人,至少有2人是“幸福”,”为事件A.由题意得(2)的可能取值为0,1,2,3则;所以的分布列为错解分析第二问的选人问题是不放回抽样问题,按照定义先考虑超几何分布,但是题目中又明确给出:“以这16人的样本数据来估计整个社区的总体数据,从该社区(人数很多)任选3人”,说明不是从16人中任选3人,而是从该社区(人数很多)任选3人,所以可以近似看作是3次独立重复试验,应该按照二项分布去求解,而不能按照超几何分布去处理【正解】(1) (1)由茎叶图可知,抽取的16人中“幸福”的人数有12人,其他的有4人;记“
9、从这16人中随机选取3人,至少有2人是“幸福”,”为事件A.由题意得2)由茎叶图知任选一人,该人幸福度为“幸福”的概率为,的可能取值为0,1,2,3,显然则; 从以上解题过程中我们还发现,错解中的期望值与正解中的期望值相等,好多学生都觉得不可思议,怎么会出现相同的结果呢?其实这还是由于前面解释过的原因,超几何分布与二项分布是有联系的,看它们的期望公式: (1)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,随机变量服从超几何分布,超几何分布的期望计算公式为EX=(可以根据组合数公式以及期望的定义推导);(2)随机变量X服从二项分布,记作XB(n,p), EX=np; 当超几何分布中的时
10、,此时可以把超几何分布中的不放回抽样问题,近似看作是有放回抽样问题,再次说明时,可以把超几何分布看作是二项分布。总结:综上可知,当提问中涉及“用样本数据来估计总体数据”字样的为二项分布。高考解题中,我们还是要分清超几何分布与二项分布的区别,以便能正确的解题,拿到满分。相信各位同学们手中都应该有历年真题卷和2018的模拟试卷吧,快去找几道二项分布和超几何分布的概率大题试试吧,争取概率满分,加油!再比如: 18.(本小题满分12分)(百所名校高考模拟金典卷五) 为了调查观众对某电视娱乐节目的喜爱程度,某人在甲、乙两地各随机抽取了8名观众做问卷调查(满分100分),现将结果统计如下图所示 (1)计算
11、甲、乙两地被抽取的观众的问卷得分的平均分以及方差,并根据统计知识简单说明丽甲、乙两地观众对该电视娱乐节目的喜爱程度; (2)以频率估计概率,若从甲地观众中再随机抽取3人进行问卷调查,记问卷分数超过80分的人数为E,求的分布列与数学期望 请看原题答案,居然是错解:正解:(1)同上。(2)因为题中说:以频率估计概率,即以该频率来估计甲地区的整体情况,“若从甲地观众中再随机抽取3人”即时强有力的证据,所以此题应为二项分布,而非超几何分布。超过80分的频率为,即概率p=,的可能取值为0,1,2,3,;所以X的分布列为X0123PE(X)=np=。而下面这道题,就应该是超几何分布啦!18.(本小题满分1
12、2分)(2018石家庄质检一)某学校为了解高三复习效果,从高三第一学期期中考试成绩中随机抽取50名考生的数学成绩,分成6组制成频率分布直方图如图所示:(1)求m的值;并且计算这50名同学数学成绩的样本平均数()该学校为制定下阶段的复习计划,从成绩在130,150的同学中选出3位作为代表进行座谈,记成绩在140,150的同学人数为,写出的分布列,并求出期望。 18. 解()由题 解得 3分 6分 ()成绩在的同学人数为6,,在的同学人数为4,从而的可能取值为0,1,2,3, , 所以的分布列为0123 10分 12分18.(本小题满分12分)(2018百所名校示范卷五) “共享单车”是城市慢行系
13、统的一种模一A城市 B城市式创新,对于解决民众出行“最后一公1公里”的问题特别见效,由于停取方便、租用价格低廉,各种共享单车受到人们的 热捧.某机构为了调查人们对此种交通方式的满意度,从交通拥堵的A城市和交通严重拥堵的B城市分别随机调查了20个用户,得到了一个用户满意度评分的样本,若评分不低于80分,则认为该用户对此种交通方式“认可”,否则认为该用户对此种交通方式“不认可”,并绘制出茎叶图如图。 (1)请根据此样本完成下面的22列联表,并据此样本分析是否能在犯错的概率不超过10%的情况下认为交通拥堵与认可共享单车有关; (2)若以A城抽取的这20个用户的样本数据来估计整个A城的总体数据,现从A城任选3名用户,记X表示抽到用户为对此种交通方式“认可”的人数,求X的分布列及数学期望 参考公式:其中n=a+b+c+d.参考数据:P(K2 k0)k0AB合计认可51015不认可151525合计202040解:(1)K2的观测值k=所以不能在犯错误的概率不超过10%的情况下认为城市拥堵与认可共享单车有关。(2)X的可能取值为0,1,2,3,;所以X的分布列为X0123PE(X)=np=。专心-专注-专业