名称 | 人教A版选择性必须第三册 7.4.1 二项分布 课件(共23张PPT) | | |
格式 | ppt | ||
文件大小 | 6.6MB | ||
资源类型 | 教案 | ||
版本资源 | 人教A版(2019) | ||
科目 | 数学 | ||
更新时间 | 2025-01-14 21:31:05 |
二项分布的定义:
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,则称随机变量X服从二项分布, 记作X ~ B(n, p).
拓展性目标1:我能和小组成员合作推导出二项分布概率公式
思考4:对比二项分布和二项式定理,你能看出它们之间的联系吗?
如果把p看成b ,1-p看成a ,则 就是二项式定理[(1-p)+p]n的展开式的第k+1项,由此才称为二项分布.
由二项式定理,可得
思考5:二项分布和两点分布有什么联系?
二项分布的分布列如下表:
当n=1时,可以得到两点分布的分布列如下表:
两点分布是一种特殊的二项分布,即是n=1的二项分布;
二项分布可以看做两点分布的一般形式.
例1 将一枚质地均匀的硬币重复抛掷10次,求:
(1) 恰好出现5次正面朝上的概率;
(2) 正面朝上出现的频率在[0.4, 0.6]内的概率.
解:设A=“正面朝上”,则P(A)=0.5. 用X表示事件A发生的次数,则 X ~ B(10, 0.5).
(2) 正面朝上出现的频率在[0.4, 0.6]内等价于4≤X≤6,于是所求概率为
(1) 恰好出现5次正面朝上的概率为
拓展性目标2:我会用二项分布解决简单的实际问题
拓展性目标2:我会用二项分布解决简单的实际问题
服从二项分布的概率模型求解步骤
求解步骤 解题模板
第一步 判断:依据n重伯努利试验的特征,判断所给试验是否为n重伯努利试验. 解:设事件A=“ 要研究的试验结果 ”,则P(A)= p ,用X表示事件A发生的次数, X~ B (n,p).
第二步 分拆:判断所求事件是否需要分拆. “求解的问题” = “X=k”
第三步 计算:就每个事件依据n重伯努利试验的概率公式求解,最后利用互斥事件概率加法公式计算.
数学建模
某一批花生种子,如果每1粒发芽的概率为 ,那么播下3粒种子至少有1粒发芽的概率是( )
解:
拓展性目标达成检测
D
你得到过小礼物吗?
你能设计概率模型吗?
挑战性目标
我能从高尔顿板试验中,体会到二项分布概率模型的创建过程
挑战性目标:我能从高尔顿板试验中,体会到二项分布概率模型的创建过程
例2 如图7.4-2是一块高尔顿板的示意图。在一块木板上钉着若干排相互平行但相互错开的圆柱形小木钉,小木钉之间留有适当的空隙作为通道,前面挡有一块玻璃.将小球从顶端放入,小球下落的过程中,每次碰到小木钉后都等可能地向左或向右落下,最后落入底部的格子中,格子从左到右分别编号为0,1,2,…,10,用X表示小球最后落入格子的号码,求X的分布列.
数学建模
挑战性目标:我能从高尔顿板试验中,体会到二项分布概率模型的创建过程
例2 如图7.4-2是一块高尔顿板的示意图。在一块木板上钉着若干排相互平行但相互错开的圆柱形小木钉,小木钉之间留有适当的空隙作为通道,前面挡有一块玻璃.将小球从顶端放入,小球下落的过程中,每次碰到小木钉后都等可能地向左或向右落下,最后落入底部的格子中,格子从左到右分别编号为0,1,2,…,10,用X表示小球最后落入格子的号码,求X的分布列.
解:设A=“向右下落”,则P(A)=0.5,X~B(10,0.5)
于是,X的分布列为
数学建模
分析:1、本例中的伯努利试验是什么?
2、小球如何运动才能落到“3号格子”?
课堂小结
(一)知识
(二)素养
(三)软工具
1、n重伯努利试验的概念和特征
2、二项分布
逻辑推理、数学运算、数学抽象、数学建模
解题软工具:n重伯努利试验概率求解步骤
课后作业
探究1:
甲、乙两选手进行象棋比赛, 如果每局比赛甲获胜的概率为0.6, 乙获胜的概率为0.4, 那么采用3局2胜制还是采用5局3胜制对甲更有利
思考: 假定赛满3局或5局,影不影响响甲最终获胜的概率
探究2:
假设随机变量X服从二项分布B(n, p), 那么X的均值和方差各是什么