2.2二项分布及其应用教案一（新人教A版选修2-3）.docx

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1、2.2二项分布及其应用教案一（新人教A版选修2-3）新人教A版选修2-32.2二项分布及其应用教案二 221条件概率教学目标：学问与技能：通过对详细情景的分析，了解条件概率的定义。过程与方法：驾驭一些简洁的条件概率的计算。情感、看法与价值观：通过对实例的分析，会进行简洁的应用。教学重点：条件概率定义的理解教学难点：概率计算公式的应用授课类型：新授课课时支配：1课时教具：多媒体、实物投影仪教学设想：引导学生形成“自主学习”与“合作学习”等良好的学习方式。教学过程：一、复习引入：探究:三张奖券中只有一张能中奖,现分别由三名同学无放回地抽取,问最终一名同学抽到中奖奖券的概率是否比前两名同学小.若抽到

2、中奖奖券用“Y”表示，没有抽到用“”，表示，那么三名同学的抽奖结果共有三种可能：Y，Y和Y用B表示事务“最终一名同学抽到中奖奖券”,则B仅包含一个基本领件Y由古典概型计算公式可知，最终一名同学抽到中奖奖券的概率为.思索:假如已经知道第一名同学没有抽到中奖奖券，那么最终一名同学抽到奖券的概率又是多少？因为已知第一名同学没有抽到中奖奖券，所以可能出现的基本领件只有Y和Y而“最终一名同学抽到中奖奖券”包含的基本领件仍是Y.由古典概型计算公式可知最终一名同学抽到中奖奖券的概率为，不妨记为P（B|A)，其中A表示事务“第一名同学没有抽到中奖奖券”.已知第一名同学的抽奖结果为什么会影响最终一名同学抽到中奖

3、奖券的概率呢？在这个问题中，知道第一名同学没有抽到中奖奖券，等价于知道事务A肯定会发生，导致可能出现的基本领件必定在事务A中，从而影响事务B发生的概率，使得P(B|A）P(B).思索:对于上面的事务A和事务B，P(B|A）与它们的概率有什么关系呢？用表示三名同学可能抽取的结果全体，则它由三个基本领件组成，即=Y,Y,Y既然已知事务A必定发生，那么只需在A=Y,Y的范围内考虑问题，即只有两个基本领件Y和Y在事务A发生的状况下事务B发生，等价于事务A和事务B同时发生，即AB发生而事务AB中仅含一个基本领件Y，因此=.其中n(A）和n(AB）分别表示事务A和事务AB所包含的基本领件个数另一方面，依据

4、古典概型的计算公式，其中n（）表示中包含的基本领件个数所以，=.因此，可以通过事务A和事务AB的概率来表示P（B|A).条件概率1.定义设A和B为两个事务，P(A)0，那么，在“A已发生”的条件下，B发生的条件概率（conditionalprobability).读作A发生的条件下B发生的概率定义为.由这个定义可知，对随意两个事务A、B，若，则有.并称上式微概率的乘法公式.2.P（|B）的性质：（1）非负性：对随意的Af.；（2）规范性：P（|B）=1；（3）可列可加性：假如是两个互斥事务,则.更一般地,对随意的一列两两部相容的事务（I=1,2），有P=.例1.在5道题中有3道理科题和2道文科

5、题.假如不放回地依次抽取2道题，求：(l）第1次抽到理科题的概率；(2）第1次和第2次都抽到理科题的概率；(3）在第1次抽到理科题的条件下，第2次抽到理科题的概率解：设第1次抽到理科题为事务A，第2次抽到理科题为事务B，则第1次和第2次都抽到理科题为事务AB.(1）从5道题中不放回地依次抽取2道的事务数为n（）=20.依据分步乘法计数原理，n(A）=12于是.(2）因为n(AB)=6，所以.(3）解法1由（1)(2）可得，在第1次抽到理科题的条件下，第2次抽到理科题的概.解法2因为n(AB）=6,n(A）=12，所以.例2.一张储蓄卡的密码共位数字，每位数字都可从09中任选一个某人在银行自动提

6、款机上取钱时，遗忘了密码的最终一位数字，求：(1）随意按最终一位数字，不超过2次就按对的概率；(2）假如他记得密码的最终一位是偶数，不超过2次就按对的概率解：设第i次按对密码为事务(i=1,2)，则表示不超过2次就按对密码(1）因为事务与事务互斥，由概率的加法公式得.(2）用B表示最终一位按偶数的事务，则. 课堂练习.1、抛掷一颗质地匀称的骰子所得的样本空间为S=1，2，3，4，5，6，令事务A=2，3，5，B=1，2，4，5，6，求P（A），P（B），P（AB），P（AB）。2、一个正方形被平均分成9个部分，向大正方形区域随机地投掷一个点（每次都能投中），设投中最左侧3个小正方形区域的事务记

7、为A，投中最上面3个小正方形或正中间的1个小正方形区域的事务记为B，求P（AB），P（AB）。3、在一个盒子中有大小一样的20个球，其中10和红球，10个白球。求第1个人摸出1个红球，紧接着第2个人摸出1个白球的概率。巩固练习：课本55页练习1、2课外作业：第60页习题2.21，2，3教学反思：1.通过对详细情景的分析，了解条件概率的定义。2.驾驭一些简洁的条件概率的计算。3.通过对实例的分析，会进行简洁的应用。 2.4正态分布教案（新人教A版选修2-3） 24正态分布教学目标：学问与技能：驾驭正态分布在实际生活中的意义和作用。过程与方法：结合正态曲线，加深对正态密度函数的理理。情感、看法与价

8、值观：通过正态分布的图形特征，归纳正态曲线的性质。教学重点：正态分布曲线的性质、标准正态曲线N(0，1)。教学难点：通过正态分布的图形特征，归纳正态曲线的性质。教具打算：多媒体、实物投影仪。教学设想：在总体分布探讨中我们选择正态分布作为探讨的突破口，正态分布在统计学中是最基本、最重要的一种分布。内容分析：1在实际遇到的很多随机现象都听从或近似听从正态分布在上一节课我们探讨了当样本容量无限增大时，频率分布直方图就无限接近于一条总体密度曲线，总体密度曲线较科学地反映了总体分布但总体密度曲线的相关学问较为抽象，学生不易理解，因此在总体分布探讨中我们选择正态分布作为探讨的突破口正态分布在统计学中是最基

9、本、最重要的一种分布2正态分布是可以用函数形式来表述的其密度函数可写成：，（0）由此可见，正态分布是由它的平均数和标准差唯一确定的常把它记为3从形态上看，正态分布是一条单峰、对称呈钟形的曲线，其对称轴为x=，并在x=时取最大值从x=点起先，曲线向正负两个方向递减延长，不断靠近x轴，但永不与x轴相交，因此说曲线在正负两个方向都是以x轴为渐近线的4通过三组正态分布的曲线，可知正态曲线具有两头低、中间高、左右对称的基本特征5由于正态分布是由其平均数和标准差唯一确定的，因此从某种意义上说，正态分布就有好多好多，这给我们深化探讨带来肯定的困难但我们也发觉，很多正态分布中，重点探讨N（0，1），其他的正态

10、分布都可以通过转化为N（0，1），我们把N（0，1）称为标准正态分布，其密度函数为，x（-，+），从而使正态分布的探讨得以简化6结合正态曲线的图形特征，归纳正态曲线的性质正态曲线的作图较难，教科书没做要求，授课时可以借助几何画板作图，学生只要了解大致的情形就行了，关键是能通过正态曲线，引导学生归纳其性质教学过程：学生探究过程：复习引入：总体密度曲线:样本容量越大，所分组数越多，各组的频率就越接近于总体在相应各组取值的概率设想样本容量无限增大，分组的组距无限缩小，那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线,这条曲线叫做总体密度曲线它反映了总体在各个范围内取值的概率依据这条曲线，可求出总体在区间

11、(a，b)内取值的概率等于总体密度曲线，直线x=a，x=b及x轴所围图形的面积视察总体密度曲线的形态，它具有“两头低，中间高，左右对称”的特征，具有这种特征的总体密度曲线一般可用下面函数的图象来表示或近似表示：式中的实数、是参数，分别表示总体的平均数与标准差，的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线讲解新课： 一般地，假如对于任何实数，随机变量X满意,则称X的分布为正态分布（normaldistribution)正态分布完全由参数和确定，因此正态分布常记作假如随机变量X听从正态分布，则记为X.阅历表明，一个随机变量假如是众多的、互不相干的、不分主次的偶然因素作用结果之和，它就听从或近似听从正态分

12、布例如，高尔顿板试验中，小球在下落过程中要与众多小木块发生碰撞，每次碰撞的结果使得小球随机地向左或向右下落，因此小球第1次与高尔顿板底部接触时的坐标X是众多随机碰撞的结果，所以它近似听从正态分布在现实生活中，许多随机变量都听从或近似地听从正态分布例如长度测量误差；某一地区同年龄人群的身高、体重、肺活量等；肯定条件下生长的小麦的株高、穗长、单位面积产量等；正常生产条件下各种产品的质量指标（如零件的尺寸、纤维的纤度、电容器的电容量、电子管的运用寿命等）；某地每年七月份的平均气温、平均湿度、降雨量等；一般都听从正态分布因此，正态分布广泛存在于自然现象、生产和生活实际之中正态分布在概率和统计中占有重要

13、的地位说明:1参数是反映随机变量取值的平均水平的特征数，可以用样本均值去佑计；是衡量随机变量总体波动大小的特征数，可以用样本标准差去估计2.早在1733年，法国数学家棣莫弗就用n！的近似公式得到了正态分布之后，德国数学家高斯在探讨测量误差时从另一个角度导出了它，并探讨了它的性质，因此，人们也称正态分布为高斯分布2正态分布）是由均值和标准差唯一确定的分布通过固定其中一个值，探讨均值与标准差对于正态曲线的影响3通过对三组正态曲线分析，得出正态曲线具有的基本特征是两头底、中间高、左右对称正态曲线的作图，书中没有做要求，老师也不必补上讲课时老师可以应用几何画板，形象、美观地画出三条正态曲线的图形，结合

14、前面均值与标准差对图形的影响，引导学生视察总结正态曲线的性质4正态曲线的性质：（1）曲线在x轴的上方，与x轴不相交（2）曲线关于直线x=对称（3）当x=时，曲线位于最高点（4）当x时，曲线上升（增函数）；当x时，曲线下降（减函数）并且当曲线向左、右两边无限延长时，以x轴为渐近线，向它无限靠近（5）肯定时，曲线的形态由确定越大，曲线越“矮胖”，总体分布越分散；越小曲线越“瘦高”总体分布越集中：五条性质中前三条学生较易驾驭，后两条较难理解，因此在讲授时应运用数形结合的原则，采纳对比教学5标准正态曲线:当=0、=l时，正态总体称为标准正态总体，其相应的函数表示式是，（-x+）其相应的曲线称为标准正态

15、曲线标准正态总体N（0，1）在正态总体的探讨中占有重要的地位任何正态分布的概率问题均可转化成标准正态分布的概率问题讲解范例：例1给出下列三个正态总体的函数表达式，请找出其均值和标准差（）（）（）答案：(1)0，1；(2)1，2；(3)-1，0.5例2求标准正态总体在（-1，2）内取值的概率解：利用等式有=0.97720.84131=0.81511.标准正态总体的概率问题:对于标准正态总体N（0，1），是总体取值小于的概率，即，其中，图中阴影部分的面积表示为概率只要有标准正态分布表即可查表解决.从图中不难发觉:当时，；而当时，（0）=0.52.标准正态分布表标准正态总体在正态总体的探讨中有特别重

16、要的地位，为此特地制作了“标准正态分布表”在这个表中，对应于的值是指总体取值小于的概率，即，若，则利用标准正态分布表，可以求出标准正态总体在随意区间内取值的概率，即直线，与正态曲线、x轴所围成的曲边梯形的面积3非标准正态总体在某区间内取值的概率:可以通过转化成标准正态总体，然后查标准正态分布表即可在这里重点驾驭如何转化首先要驾驭正态总体的均值和标准差，然后进行相应的转化4.小概率事务的含义发生概率一般不超过5的事务，即事务在一次试验中几乎不行能发生假设检验方法的基本思想:首先，假设总体应是或近似为正态总体，然后，依照小概率事务几乎不行能在一次试验中发生的原理对试验结果进行分析假设检验方法的操作

17、程序，即“三步曲”一是提出统计假设，教科书中的统计假设总体是正态总体；二是确定一次试验中的a值是否落入(-3，+3)；三是作出推断讲解范例：例1.若xN(0,1),求(l)P(-2.32x1.2)；(2)P(x2).解：(1)P(-2.32x1.2)=F(1.2)-F(-2.32)=F(1.2)-1-F(2.32)=0.8849-(1-0.9898)=0.8747.(2)P(x2)=1-P(x2)=1-F(2)=l-0.9772=0.0228.例2利用标准正态分布表，求标准正态总体在下面区间取值的概率：(1)在N(1,4)下，求（2）在N（，2）下，求（，）；（1.84，1.84）；（2，2）

18、；（3，3）解：（）（1）0.8413（）（）（1）0.8413（）（1）（1）0.84130.1587（，）（）（）0.84130.15870.6826（1.84，1.84）（1.84）（1.84）0.9342（2，2）（2）（2）0.954（3，3）（3）（3）0.997对于正态总体取值的概率：在区间（-，+）、（-2，+2）、（-3，+3）内取值的概率分别为68.3%、95.4%、99.7%因此我们时常只在区间（-3，+3）内探讨正态总体分布状况，而忽视其中很小的一部分例3某正态总体函数的概率密度函数是偶函数，而且该函数的最大值为，求总体落入区间（1.2，0.2）之间的概率解：正态分布的

19、概率密度函数是，它是偶函数，说明0，的最大值为，所以1，这个正态分布就是标准正态分布巩固练习：书本第74页1,2,3课后作业：书本第75页习题2.4A组1,2B组1,2教学反思：1在实际遇到的很多随机现象都听从或近似听从正态分布在上一节课我们探讨了当样本容量无限增大时，频率分布直方图就无限接近于一条总体密度曲线，总体密度曲线较科学地反映了总体分布但总体密度曲线的相关学问较为抽象，学生不易理解，因此在总体分布探讨中我们选择正态分布作为探讨的突破口正态分布在统计学中是最基本、最重要的一种分布2正态分布是可以用函数形式来表述的其密度函数可写成：，（0）由此可见，正态分布是由它的平均数和标准差唯一确定

20、的常把它记为3从形态上看，正态分布是一条单峰、对称呈钟形的曲线，其对称轴为x=，并在x=时取最大值从x=点起先，曲线向正负两个方向递减延长，不断靠近x轴，但永不与x轴相交，因此说曲线在正负两个方向都是以x轴为渐近线的4通过三组正态分布的曲线，可知正态曲线具有两头低、中间高、左右对称的基本特征。由于正态分布是由其平均数和标准差唯一确定的，因此从某种意义上说，正态分布就有好多好多，这给我们深化探讨带来肯定的困难但我们也发觉，很多正态分布中，重点探讨N（0，1），其他的正态分布都可以通过转化为N（0，1），我们把N（0，1）称为标准正态分布，其密度函数为，x（-，+），从而使正态分布的探讨得以简化。

21、结合正态曲线的图形特征，归纳正态曲线的性质正态曲线的作图较难，教科书没做要求，授课时可以借助几何画板作图，学生只要了解大致的情形就行了，关键是能通过正态曲线，引导学生归纳其性质。 （新人教A版选修2-3）二项式定理教案 1.3二项式定理学习目标：1驾驭二项式定理和二项式系数的性质。2.能敏捷运用绽开式、通项公式、二项式系数的性质解题学习重点：如何敏捷运用绽开式、通项公式、二项式系数的性质解题学习难点：如何敏捷运用绽开式、通项公式、二项式系数的性质解题授课类型：新授课课时支配：1课时教具：多媒体、实物投影仪教学过程：一、复习引入：1二项式定理及其特例：（1），（2）.2二项绽开式的通项公式：3求

22、常数项、有理项和系数最大的项时，要依据通项公式探讨对的限制；求有理项时要留意到指数及项数的整数性4二项式系数表（杨辉三角）绽开式的二项式系数，当依次取时，二项式系数表，表中每行两端都是，除以外的每一个数都等于它肩上两个数的和5二项式系数的性质：绽开式的二项式系数是，可以看成以为自变量的函数，定义域是，例当时，其图象是个孤立的点（如图）（1）对称性与首末两端“等距离”的两个二项式系数相等（）直线是图象的对称轴（2）增减性与最大值：当是偶数时，中间一项取得最大值；当是奇数时，中间两项，取得最大值（3）各二项式系数和：，令，则二、讲解范例：例1设，当时，求的值解：令得：，点评：对于，令即可得各项系数

23、的和的值；令即，可得奇数项系数和与偶数项和的关系例2求证：证（法一）倒序相加：设又，由+得：，即（法二）：左边各组合数的通项为，例3已知：的绽开式中，各项系数和比它的二项式系数和大（1）求绽开式中二项式系数最大的项；（2）求绽开式中系数最大的项解：令，则绽开式中各项系数和为，又绽开式中二项式系数和为，（1），绽开式共项，二项式系数最大的项为第三、四两项，（2）设绽开式中第项系数最大，则，即绽开式中第项系数最大，例4已知，求证：当为偶数时，能被整除分析：由二项式定理的逆用化简，再把变形，化为含有因数的多项式，为偶数，设（），（），当=时，明显能被整除，当时，（）式能被整除，所以，当为偶数时，能被

24、整除 三、课堂练习：1绽开式中的系数为，各项系数之和为2多项式（）的绽开式中，的系数为3若二项式（）的绽开式中含有常数项，则的最小值为（）A.4B.5C.6D.84某企业欲实现在今后10年内年产值翻一番的目标，那么该企业年产值的年平均增长率最低应（）A.低于5B.在56之间C.在68之间D.在8以上5在的绽开式中，奇数项之和为，偶数项之和为，则等于（）A.0B.C.D.6求和：7求证：当且时，8求的绽开式中系数最大的项答案：1.45,02.0提示：3.B4.C5.D6.7.(略)8.四、小结：二项式定理体现了二项式的正整数幂的绽开式的指数、项数、二项式系数等方面的内在联系，涉及到二项绽开式中的

25、项和系数的综合问题，只需运用通项公式和二项式系数的性质对条件进行逐个节破，对于与组合数有关的和的问题，赋值法是常用且重要的方法，同时留意二项式定理的逆用 五、课后作业：1已知绽开式中的各项系数的和等于的绽开式的常数项，而绽开式的系数的最大的项等于，求的值答案：2设求：答案：；3求值：答案：4设，试求的绽开式中：（1）全部项的系数和；（2）全部偶次项的系数和及全部奇次项的系数和答案：（1）；（2）全部偶次项的系数和为；全部奇次项的系数和为六、板书设计（略）七、课后记： 新人教A版选修2-3离散型随机变量及其分布列教案1 212离散型随机变量的分布列教学目标：学问与技能：会求出某些简洁的离散型随机

26、变量的概率分布。过程与方法：相识概率分布对于刻画随机现象的重要性。情感、看法与价值观：相识概率分布对于刻画随机现象的重要性。教学重点：离散型随机变量的分布列的概念教学难点：求简洁的离散型随机变量的分布列授课类型：新授课课时支配：2课时教具：多媒体、实物投影仪教学过程：一、复习引入：1.随机变量：假如随机试验的结果可以用一个变量来表示，那么这样的变量叫做随机变量随机变量常用希腊字母、等表示2.离散型随机变量:对于随机变量可能取的值，可以按肯定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量3连续型随机变量:对于随机变量可能取的值，可以取某一区间内的一切值，这样的变量就叫做连续型随机变量4.离散型随

27、机变量与连续型随机变量的区分与联系:离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果；但是离散型随机变量的结果可以按肯定次序一一列出，而连续性随机变量的结果不行以一一列出若是随机变量，是常数，则也是随机变量并且不变更其属性（离散型、连续型）请同学们阅读课本P5-6的内容，说明什么是随机变量的分布列？二、讲解新课：1.分布列:设离散型随机变量可能取得值为x1，x2，x3，取每一个值xi（i=1，2，）的概率为，则称表x1x2xiPP1P2Pi为随机变量的概率分布，简称的分布列2.分布列的两特性质：任何随机事务发生的概率都满意:，并且不行能事务的概率为0，必定事务的概率为1由此你可以得出

28、离散型随机变量的分布列都具有下面两特性质：Pi0，i1，2，；P1+P2+=1对于离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率的和即3.两点分布列:例1.在掷一枚图钉的随机试验中，令假如针尖向上的概率为，试写出随机变量X的分布列解：依据分布列的性质，针尖向下的概率是（)于是，随机变量X的分布列是01P 像上面这样的分布列称为两点分布列两点分布列的应用特别广泛如抽取的彩券是否中奖；买回的一件产品是否为正品；新生婴儿的性别；投篮是否命中等，都可以用两点分布列来探讨假如随机变量X的分布列为两点分布列，就称X听从两点分布(two一pointdistribution)，而称=P(X

29、=1）为胜利概率两点分布又称0一1分布由于只有两个可能结果的随机试验叫伯努利（Bernoulli)试验，所以还称这种分布为伯努利分布，4.超几何分布列：例2在含有5件次品的100件产品中，任取3件，试求：(1)取到的次品数X的分布列；（2）至少取到1件次品的概率解：(1)由于从100件产品中任取3件的结果数为，从100件产品中任取3件，其中恰有k件次品的结果数为，那么从100件产品中任取3件，其中恰有k件次品的概率为。所以随机变量X的分布列是X0123P (2)依据随机变量X的分布列，可得至少取到1件次品的概率P(X1)=P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)0.13806+0.00588+

30、0.00006=0.14400.一般地，在含有M件次品的N件产品中，任取n件，其中恰有X件次品数，则事务X=k发生的概率为,其中，且称分布列X01 P 为超几何分布列假如随机变量X的分布列为超几何分布列，则称随机变量X听从超几何分布（hypergeometriCdistribution).例3在某年级的联欢会上设计了一个摸奖嬉戏，在一个口袋中装有10个红球和20个白球，这些球除颜色外完全相同一次从中摸出5个球，至少摸到3个红球就中奖求中奖的概率解：设摸出红球的个数为X，则X听从超几何分布，其中N=30,M=10,n=5于是中奖的概率P(X3)=P(X=3)+P(X=4）十P(X=5)=0.19

31、1.思索：假如要将这个嬉戏的中奖率限制在55%左右，那么应当如何设计中奖规则？ 例4.已知一批产品共件，其中件是次品，从中任取件，试求这件产品中所含次品件数的分布律。解明显，取得的次品数只能是不大于与最小者的非负整数，即的可能取值为：0，1，由古典概型知此时称听从参数为的超几何分布。注超几何分布的上述模型中，“任取件”应理解为“不放回地一次取一件，连续取件”.假如是有放回地抽取，就变成了重贝努利试验，这时概率分布就是二项分布.所以两个分布的区分就在于是不放回地抽样，还是有放回地抽样.若产品总数很大时，那么不放回抽样可以近似地看成有放回抽样.因此，当时，超几何分布的极限分布就是二项分布，即有如下

32、定理.定理假如当时，那么当时（不变），则。由于普阿松分布又是二项分布的极限分布，于是有：超几何分布二项分布普阿松分布.例5一盒中放有大小相同的红色、绿色、黄色三种小球，已知红球个数是绿球个数的两倍，黄球个数是绿球个数的一半现从该盒中随机取出一个球，若取出红球得1分，取出黄球得0分，取出绿球得1分，试写出从该盒中取出一球所得分数的分布列分析：欲写出的分布列，要先求出的全部取值，以及取每一值时的概率解：设黄球的个数为n，由题意知绿球个数为2n，红球个数为4n，盒中的总数为7n，所以从该盒中随机取出一球所得分数的分布列为101 说明：在写出的分布列后，要刚好检查全部的概率之和是否为1例6某一射手射击

33、所得的环数的分布列如下：45678910P0.020.040.060.090.280.290.22求此射手“射击一次命中环数7”的概率分析：“射击一次命中环数7”是指互斥事务“7”、“8”、“9”、“10”的和，依据互斥事务的概率加法公式，可以求得此射手“射击一次命中环数7”的概率解：依据射手射击所得的环数的分布列，有P(=7)0.09，P(=8)0.28，P(=9)0.29，P(=10)0.22.所求的概率为P(7)0.09+0.28+0.29+0.220.88四、课堂练习：某一射手射击所得环数分布列为45678910P002004006009028029022求此射手“射击一次命中环数7”

34、的概率解：“射击一次命中环数7”是指互斥事务“=7”，“=8”，“=9”，“=10”的和，依据互斥事务的概率加法公式，有：P（7）=P（=7）+P（=8）+P（=9）+P（=10）=0.88注：求离散型随机变量的概率分布的步骤:（1）确定随机变量的全部可能的值xi（2）求出各取值的概率p(=xi)=pi（3）画出表格五、小结：依据随机变量的概率分步（分步列），可以求随机事务的概率；两点分布是一种常见的离散型随机变量的分布，它是概率论中最重要的几种分布之一(3)离散型随机变量的超几何分布六、课后作业：七、板书设计（略）八、课后记：预习提纲：什么叫做离散型随机变量的数学期望？它反映了离散型随机变量的什么特征？离散型随机变量的数学期望有什么性质？ 第18页 共18页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页第 18 页 共 18 页