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最新随机变量及其分布考点总结

第二章随机变量及其分布复习

一、随机变量.

1. 随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件：

①试验可以在相同的情形下重复进行；②试验的所有可能结果是明确可知的，并且不止一个；③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果. 它就被称为一个随机试验.

2. 离散型随机变量：如果对于随机变量可能取的值，可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量.若ξ是一个随机变量，a ，b 是常数.则b a +=ξη也是一个随机变量.一般地，若ξ是随机变量，)(x f 是连续函数或单调函数，则)(ξf 也是随机变量.也就是说，随机变量的某些函数也是随机变量. 3、分布列：设离散型随机变量ξ可能取的值为： ,,,,21i x x x

ξ取每一个值),2,1( =i x 的概率p x P ==)(ξ，则表称为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列.

121i 注意：若随机变量可以取某一区间内的一切值，这样的变量叫做连续型随机变量.例如：]5,0[∈ξ即ξ可以取0～5之间的一切数，包括整数、小数、无理数. 典型例题：

1、随机变量ξ的分布列为(),1,2,3(1)

P k k k k ξ==

=+……，则P(13)____ξ≤≤=

2、袋中装有黑球和白球共7个，从中任取两个球都是白球的概率为1

，现在甲乙两人从袋中轮流摸去一

球，甲先取，乙后取，然后甲再取……，取后不放回，直到两人中有一人取到白球时终止，用ξ表示取球的次数。（1）求ξ的分布列（2）求甲取到白球的的概率

3、5封不同的信，放入三个不同的信箱，且每封信投入每个信箱的机会均等，X 表示三哥信箱中放有信件树木的最大值，求X 的分布列。

已知在全部50人中随机抽取1人抽到喜爱打篮球的学生的概率为5

．

（1）请将上面的列联表补充完整；

（2）是否有99.5％的把握认为喜爱打篮球与性别有关？说明你的理由；

（3）已知喜爱打篮球的10位女生中，12345,,A A A A A ，，还喜欢打羽毛球，123B B B ，，还喜欢打乒乓球，12C C ，还喜欢踢足球，现再从喜欢打羽毛球、喜欢打乒乓球、喜欢踢足球的女生中各选出1名进行其他方面的调查，求1B 和1C 不全被选中的概率．

(参考公式：2

()()()()()

n ad bc K a b c d a c b d -=++++，其中n a b c d =+++)

二、几种常见概率

1、条件概率与事件的独立性

（1）B|A 与AB 的区别：__________________

（2）P(B|A)的计算公式_____________,注意分子分母事件的性质相同（3）P(AB)的计算公式_____________

注意三点：前提，目标，一般情况___________________ （4）P （A+B ）的计算公式__________

注意三点：前提，目标，一般情况____________________ 典型例题：

1、市场上供应的灯泡，甲厂产品占70%，乙厂产品占30%，甲厂产品的合格率是95%，乙厂产品的合格率80%，则从市场上买到一个是甲厂产的合格品的概率是多少？

2、把一副扑克52张随即均分给赵钱孙李四家，A={赵家得到六章草花}，B={孙家得到3张草花}，计算P(B|A)，P(AB)

3、从混有5张假钞的20张百元钞票中任取两张，将其中1张在验钞机上检验发现是假钞，求两张都是假钞的概率。

4、有外形相同的球分装在三个盒子，每个盒子10个，其中第一个盒子7球标有字母A ，3个球标有字母B ；第二个盒子中五个红球五个白球；第三个盒子八个红球，两个白球；在如下规则下：先在第一个盒子取一个球，若是A 球，则在第二个盒子取球；如果第一次取出的是B 球，则在第三个盒子中取球，如果第二次取出的球是红球，则称试验成功，求试验成功的概率。

5、在图所示的电路中，5只箱子表示保险匣，箱中所示数值表示通电时保险丝被切断的概率，当开关合上

时，电路畅通的概率是________

6、甲、乙二射击运动员分别对一目标射击1次，甲射中的概率为0.8，乙射中的概率为0.9，求：

（1）2人都射中目标的概率；（2）2人中恰有1人射中目标的概率；（3）2人至少有1人射中目标的概率；（4）2人至多有1人射中目标的概率？

三、几种分布

1. ⑴独立重复试验与二项分布：如果在一次试验中某事件发生的概率是P ，那么在n 次独立重复试验中这

个事件恰好发生k 次的概率是：k

n k k n q

p C k)P(ξ-==[其中p q n k -==1,,,1,0 ] 于是得到随机变量ξ的概率分布如下：我们称这样的随机变量ξ服从二项分布，记作ξ～B （n ·p ），其中

n ，p 为参数，并记p)n b(k;q p C k n k k n ?=-. ⑵二项分布的判断与应用.

①二项分布，实际是对n 次独立重复试验.关键是看某一事件是否是进行n 次独立重复，且每次试验只有两种结果，如果不满足此两条件，随机变量就不服从二项分布.

②当随机变量的总体很大且抽取的样本容量相对于总体来说又比较小，而每次抽取时又只有两种试验结果，此时可以把它看作独立重复试验，利用二项分布求其分布列. 2. 几何分布：“k =ξ”表示在第k 次独立重复试验时，事件第一次发生，如果把k 次试验时事件A 发生记为k A ，事A 不发生记为q )P(A ,A k k =，那么)A A A A P(k)P(ξk 1k 21-== .根据相互独立事件的概率乘法分式：

))P(A A P()A )P(A P(k)P(ξ

== ),3,2,1(1

==-k p q k 于是得到随机变量ξ的概率分布列.

我们称ξ服从几何分布，并记p q p)g(k,=，其中 3,2,1.1=-=k p q

3. ⑴超几何分布：一批产品共有N 件，其中有M （M ＜N ）件次品，今抽取)N n n(1≤≤件，则其中的次品数ξ是一离散型随机变量，分布列为)M N k n M,0k (0C

C C k)P(ξn

k n M

N k M -≤-≤≤≤??=

=--.〔分子是从M 件次品中取

k 件，从N-M 件正品中取n-k 件的取法数，如果规定m ＜r 时0C r

=，则k 的范围可以写为k=0，1，…，n.〕

⑵超几何分布的另一种形式：一批产品由 a 件次品、b 件正品组成，今抽取n 件（1≤n ≤a+b ），则次品数

ξ的分布列为n.,0,1,k C C C k)P(ξn b

a k

n b

k a =?=

=+-.

⑶超几何分布与二项分布的关系.

设一批产品由a 件次品、b 件正品组成，不放回抽取n 件时，其中次品数ξ服从超几何分布.若放回式抽取，则其中次品数η的分布列可如下求得：把b a +个产品编号，则抽取n 次共有n b a )(+个可能结果，等可能：k)(η=含k

n k

k n

a C -个结果，故n ,0,1,2,k ,)b

a a (1)

b a a (

C b)(a b

a C k)P(ηk

n k k n n

n k k n =+-+=+=

=--，

即η～)(b a a n B +?.[我们先为k 个次品选定位置，共k n C 种选法；然后每个次品位置有a 种选法，每个正品位置有b 种选法] 可

以证明：当产品总数很大而抽取个数不多时，k)P(ηk)P(ξ=≈=，因此二项分布可作为超几何分布的近似，无放回抽样可近似看作放回抽样. 典型例题：

1、某气象站天气预报的准确率为80%，计算（结果保留两个有效数字）：

（1）5次预报中恰有4次准确的概率；（2）5次预报中至少有4次准确的概率

2、在一个圆锥体的培养房内培养了40只蜜蜂，准备进行某种实验，过圆锥高的中点有一个不计厚度且平行于圆锥底面的平面把培养房分成两个实验区，其中小锥体叫第一实验区，圆台体叫第二实验区，且两个实验区是互通的。假设蜜蜂落入培养房内任何位置是等可能的，且蜜蜂落入哪个位置相互之间是不受影响的。

（1）求蜜蜂落入第二实验区的概率；

（2）若其中有10只蜜蜂被染上了红色，求恰有一只红色蜜蜂落入第二实验区的概率；（3）记X 为落入第一实验区的蜜蜂数，求随机变量X 的数学期望EX 。

3、A 、B 是治疗同一种疾病的两种药，用若干试验组进行对比试验。每个试验组由4只小白鼠组成，其中两只服用A ，两只服用B ，然后观察疗效。若在一个试验组中，服用A 有效的小白鼠只数比服用B 有效的多，就称该试验组为甲类组。设每只小白鼠服用A 有效的概率为2/3，服用B 有效的概率为1/2. （1）求一个试验组为甲类组的概率。

（2）观察3个试验组，用ξ表示3个试验组中甲类组的个数，求ξ分布列

4. 某射击运动员每次射击击中目标的概率为p （0

5、、由180只集成电路组成的一批产品中，有8只是次品，现从中任抽4只，用ξ表示其中的次品数，试求：（1）抽取的4只中恰好有k 只次品的概率；（2）求ξ分布列.

二、数学期望与方差.

n n 2211.数学期望反映了离散型随机变量取值的平均水平.

2. ⑴随机变量b a +=ξη的数学期望：b aE b a E E +=+=ξξη)( ①当0=a 时，b b E =)(，即常数的数学期望就是这个常数本身.

②当1=a 时，b E b E +=+ξξ)(，即随机变量ξ与常数之和的期望等于ξ的期望与这个常数的和. ③当0=b 时，ξξaE a E =)(，即常数与随机变量乘积的期望等于这个常数与随机变量期望的乘积.

⑵单点分布：c c E =?=1ξ其分布列为：c P ==)1(ξ.

⑶两点分布：p p q E =?+?=10ξ，其分布列为：（p + q = 1） ⑷二项分布：∑

=?-?=-np q p k n k n k E k n k )!

(!!

ξ 其分布列为ξ～

),(p n B .（P 为发生ξ的概率）

⑸几何分布：p

E 1

=ξ 其分布列为ξ～),(p k q .（P 为发生ξ的概率）

3.方差、标准差的定义：当已知随机变量ξ的分布列为),2,1()( ===k p x P k k ξ时，则称

+-++-+-=n n p E x p E x p E x D 2222121)()

()(ξξξξ为ξ

的方差. 显然0≥ξD ，故σξξσξ.D =为ξ的根方差或标准

差.随机变量ξ的方差与标准差都反映了随机变量ξ取值的稳定与波动，集中与离散的程度.ξD 越小，稳．．．．定性越高，波动越小．．．．．．．．．.． 4.方差的性质.

随机变量及其分布列概念公式总结

随机变量及其分布总结 1、定义：随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量．随机变量常用字母 X , Y ，ξ，η，… 表示． 2、定义：所有取值可以一一列出的随机变量，称为离散型随机变量 3、分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为 x 1，x 2，…，x 3，…， ξ取每一个值x i （i =1，2，…）的概率为()i i P x p ξ==，则称表为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列 4. 分布列的两个性质：（1）P i ≥0，i ＝1，2，…；（2）P 1+P 2+…=1． 5.求离散型随机变量ξ的概率分布的步骤: （1）确定随机变量的所有可能的值x i （2）求出各取值的概率p(ξ=x i )=p i （3）画出表格 6.两点分布列: 7超几何分布列：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，则事件 {X=k ｝发生的概率为(),0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k m C --=== ,其中mi n {,} m M n =，且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈．称分布列为超几何分布列．如果随机变量 X 的分布列为超几何分布列，则称随机变量 X

服从超几何分布 8．离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中，某事件可能发生也可能不发生，在n 次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量．如果在一次试验中某事件发生的概率是P ，那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是 k n k k n n q p C k P -==)(ξ，（k ＝0,1,2,…，n ，p q -=1）．于是得到随机变量ξ的概率分布如下： ξ 1 … k … n P n n q p C 00 111-n n q p C … k n k k n q p C - … q p C n n n 称这样的随机变量ξ服从二项分布，记作ξ～B (n ，p )，其中n ，p 为参数。 9．离散型随机变量的均值或数学期望: 一般地，若离散型随机变量ξ的概率分布为则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的均值或数学期望，简称期望． 10．离散型随机变量的均值或数学期望的性质：（1）若ξ服从两点分布，则=ξE p ．（2）若ξ～B (n ，p )，则=ξE np ．（3）()c c E =，c 为常数（4）ξ～N (μ，2σ),则=ξE μ （5）b aE b a E +=+ξξ)( 11．方差: 对于离散型随机变量ξ，如果它所有可能取的值是1x ，2x ，…，n x ，…，且取这些值的概率分别是1p ，2p ，…，n p ，…，那么, ξD ＝121)(p E x ?-ξ＋222)(p E x ?-ξ＋…＋n n p E x ?-2)(ξ＋…

第三章--多维随机变量及其分布总结

第三章多维随机变量及其分布第一节二维随机变量一、二维随机变量的分布函数设E 是一个随机试验, 它的样本空间是S . 设X 、Y 是定义在S 上的随机变量, 则由它们构成的一个向量(X , Y )称为二维随机向量或二维随机变量. 一般地, (X , Y )的性质不仅与X 有关, 与Y 有关, 而且还依赖于X 、Y 的相互关系, 因此必须把(X , Y )作为一个整体来研究. 首先引入(X , Y )的分布函数的概念. 定义设(X , Y )为二维随机变量, 对于任意实数x 、y , 二元函数 F (x , y ) = P {(X ≤ x )∩(Y ≤ y )}= P {X ≤ x , Y ≤ y } 称为二维随机变量(X , Y )的分布函数, 或称为随机变量X 和y 的联合分布函数. 分布函数F (x , y )表示事件(X ≤ x )与事件(Y ≤ y )同时发生的概率. 如果把(X , Y )看成平面上具有随机坐标(X , Y )的点, 则分布函数F (x , y )在(x , y )处的函数值就是随机点(X , Y )落在平面上的以(x , y )为顶点而位于该点左下方的无限矩形内的概率.. 由上面的几何解释, 容易得到随机点(X , Y )落在矩形区域{x 1 < X ≤ x 2, y 1 < Y ≤ y 2}的概率为 P {x 1 < X ≤ x 2, y 1 < Y ≤ y 2} = F (x 2, y 2) - F (x 2, y 1) - F (x 1, y 2) + F (x 1, y 1) (1) 与二元函数类似, 二元分布函数F (x , y )也具有如下一些性质: 1? F (x , y )是变量x 和y 的单调不减函数, 即当x 1 < x 2时, F (x 1, y ) ≤ F (x 2, y ); 当y 1 < y 2时, F (x , y 1) ≤ F (x , y 2). 2? 0 ≤ F (x , y ) ≤ 1, 且F (-∞, y ) = 0, F (x , -∞) = 0, F (-∞,-∞) = 0, F (+∞,+∞) = 1.（凡含-∞的概率分布为0） 3? F (x , y )关于x 和y 都是右连续的, 即F (x + 0, y ) = F (x , y ), F (x , y + 0) = F (x , y ). 4? 对任意的(x 1, y 1)、(x 2, y 2), x 1 < x 2, y 1 < y 2, 有F (x 2, y 2) - F (x 2, y 1) - F (x 1, y 2) + F (x 1, y 1) ≥ 0. 注: 二元分布函数具有性质1?~ 4?, 其逆也成立(2?中0 ≤ F (x , y ) ≤ 1可去), 即若二元实值函数F (x , y )(x ∈ R , y ∈ R )满足1?~ 4?, 则F (x , y )必是某二维随机变量的(X , Y )的分布函数. 其中4?是必不可少的, 即它不能由1?~ 3?推出(除去0 ≤ F (x , y ) ≤ 1). 二、二维离散型随机变量如果二维随机变量(X , Y )的所有可能取的值是有限对或可列无限多对, 则称(X , Y )是二维离散型随机变量. 设二维离散型随机变量(X , Y )所有可能取的值为(x i , y j ) (i , j = 1, 2, 3, …). 记P {X = x i , Y = y j } = p ij (i , j = 1, 2, 3, …)则由概率定义有 p ij ≥ 0; 111 =∑∑∞=∞ =i j ij p . 我们称P {X = x i , Y = y j } = p ij (i , j = 1, 2, 3, …)为二维离散型随机变量(X , Y )的分布律(概率分布)或随机变量X 和Y 的联合分布律, (X , Y )的分布律也可用表格表示. 其分布函数为 = ),(y x F ∑∑≤≤==x x y y j i i j y Y x X P },{=∑∑≤≤x x y y ij i j p 这里 ∑∑ ≤≤x x y y i j 表示对一切x i ≤ x , y j ≤ y 的那些指标i 、j 求和. 例1 一个口袋中有三个球, 依次标有1、2、2, 从中任取一个, 不放回袋中, 再任取一个. 设每次取球时, 各球被取到的可能性相等, 以X 、Y 分别记第一次和第二次取到的球上标有的数字, 求X 、Y 的联合分布律与分布函数.. 解: (X , Y )的可能取值为(1, 2)、(2, 1)、(2, 2). P {X = 1, Y = 2}= P {X = 1}P {Y = 2 / X = 1}= 3 12231=?.

高中数学随机变量及其分布列版块一离散型随机变量及其分布列1完整讲义(学生版)

学而思高中完整讲义：随机变量及其分布列.版块一.离散型随机变量及其分布列1.学生版 1．离散型随机变量及其分布列 ⑴离散型随机变量如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y L 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率p ,)n L 列表表示： X 1x 2x … i x … n x P 1p 2p … i p … n p X 的分布列． 2．几类典型的随机分布 ⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为 X 1 0 P p q 其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布． X 1 P 0.8 0.2 两点分布又称01-布又称为伯努利分布． ⑵超几何分布一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为 C C ()C m n m M N M n N P X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)．我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，M ， n 的超几何分布．在超几何分布中，只要知道N ，M 和n ，就可以根据公式求出X 取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列． ⑶二项分布 1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为 ()C (1) k k n k n n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =L ．知识内容

小学期末考试总结12篇 -精编

《小学期末考试总结》小学期末考试总结（一）： xxxx年秋季学期已经结束，xxxx年1月5日、1月6日两天，按照相关要求，我校组织了期末考试，在学校领导的指导下，在广大教师的努力下，这次考试顺利完成。现将考试工作总结如下：一、成绩分析成绩统计：从成绩统计看，六一班语文考得较好，其它年级的语文考得都很不理想，个性是一年级语文的平均分只有56.07分，一年级、二年级、三年级及六二班数学考得较好，而其它年级都考得不好，英语科五年级考得较好，其它年级考得很不理想，如六二班英语及格率只有10%，无优生，平均分只有35.25分。能够看出，本次考试总体都不太理想，个性是英语学科考得较差，针对出现的问题，下学期需要学校加强管理，需要老师多下工夫加以补救。二、改善办法这些问题的存在学校要高度重视，认真总结，发现问题，及时整改。针对以上存在的状况，我想我们在gkstk.end#级语文96.96分，二年级语文95.42分，一年级数学94.88分，而年级数学93.17分，六年级数学92.89分，六年级英语92.67分，镇平均成绩在90分以下的有13个学科，分别是：三年级语文89.40分，四年级语文86.91分，五年级语文87.36分，三年级数学88.99分，四年级数学89.96分，五年级数学88.28分，三年级英语85.84分，四年级英语85.21分，五年级英语86.29分，三年级科学82.83分，四年级科学76.67分，五年级科学81.66分，六年级科学学科84.54分，其中成绩最高的是一年级语文96.96分，最低的是四年级科学76.67分。 4、学校内部学生成绩也存在必须差距在这一点表此刻两个方面上：同一班级不同学科的成绩存在必须差距，同一教师任教的不同班级的成绩存在必须差距。比如说，汤溪小学某班，除了语文学科成绩位列全镇第二外，这个般的英语、数学成绩处在全镇末尾，科学成绩处在倒数第二;再比如汤溪小学的某年级为同一老师任教英语，但成绩最高的一个班级为91.87分，而成绩最差的一个班级成绩为78.01分，整整相差了13.86分。二、一些做法这些问题的存在学校要高度重视，认真总结，发现问题，及时整改。针对以上存在的状况，我想我们在上看到考上清华的一个学生谈自己的学习体会时说的话，他说：优秀学生在学习上大多注意做到三先三后、三戒三倡。这三先三后的学习方法是：先预习后听课;先复习后做作业;先独立思考后请教别人。这说法，同学们并不陌生，可不少同学就是不愿意老老实实去实践，嘴巴喊难，行动懒惰，不去尝试，当然没有收获。其实，实行三先三后的学习方法，突出表现为我们学生对自学潜力、独立思考潜力和解决问题潜力的自我培养。这种自学潜力一旦构成，学习的被动局面就有可能改变，学习成绩就有可能上升。

随机变量及其分布考点总结

第二章随机变量及其分布复习一、随机变量. 1. 随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件： ①试验可以在相同的情形下重复进行；②试验的所有可能结果是明确可知的，并且不止一个；③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果. 它就被称为一个随机试验. 2. 离散型随机变量：如果对于随机变量可能取的值，可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量.若ξ是一个随机变量，a ，b 是常数.则b a +=ξη也是一个随机变量.一般地，若ξ是随机变量，)(x f 是连续函数或单调函数，则)(ξf 也是随机变量.也就是说，随机变量的某些函数也是随机变量. 3、分布列：设离散型随机变量ξ可能取的值为：ΛΛ,,,,21i x x x ξ取每一个值),2,1(Λ=i x 的概率p x P ==)(，则表称为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列. 121i 注意：若随机变量可以取某一区间内的一切值，这样的变量叫做连续型随机变量.例如：]5,0[∈ξ即ξ可以取0～5之间的一切数，包括整数、小数、无理数. 典型例题： 1、随机变量ξ的分布列为(),1,2,3(1) c P k k k k ξ== =+……，则P(13)____ξ≤≤= 2、袋中装有黑球和白球共7个，从中任取两个球都是白球的概率为1 7 ，现在甲乙两人从袋中轮流摸去一球，甲先取，乙后取，然后甲再取……，取后不放回，直到两人中有一人取到白球时终止，用ξ表示取球的次数。（1）求ξ的分布列（2）求甲取到白球的的概率 3、5封不同的信，放入三个不同的信箱，且每封信投入每个信箱的机会均等，X 表示三哥信箱中放有信件树木的最大值，求X 的分布列。 4 已知在全部50人中随机抽取1人抽到喜爱打篮球的学生的概率为5 ．（1）请将上面的列联表补充完整；（2）是否有99.5％的把握认为喜爱打篮球与性别有关？说明你的理由；（3）已知喜爱打篮球的10位女生中，12345,,A A A A A ，，还喜欢打羽毛球，123B B B ，，还喜欢打乒乓球，12C C ，还喜欢踢足球，现再从喜欢打羽毛球、喜欢打乒乓球、喜欢踢足球的女生中各选出1名进行其他方面的调查，求1B 和1C 不全被选中的概率． (参考公式：2 ()()()()() n ad bc K a b c d a c b d -=++++，其中n a b c d =+++)

随机变量及其分布函数

随机变量及其分布函数将随机事件以数量来标识，即用随机变量描述随机现象的研究方法，它是定义在样本空间上具有某种可预测性的实值函数。分布函数则完整的表述了随机变量。一、随机变量与分布函数 (1) 随机变量：取值依赖于某个随机试验的结果（样本空间），并随着试验结果不同而变化的变量，称之为随机变量。分布函数： [1] 定义：设X 是一个随机变量，对任意实数x ，记作 (){}F x P X x ≤=，称()F x 为随机变量X 的分布函数，又称随机变量X 服从分布()F x ，显然，函数 ()F x 的定义域为(),-∞+∞，值域为[0,1]。 [2] 性质： ?()F x 单调非降。 ?()0F -∞=、()1F +∞=。 ?()(0)F x F x =+，即()F x 一定是右连续的。 ?对于任意两个实数a b <， {}()()P a X b F b F a <≤=- ?对于任意实数0x ，

00 0{}()()P X x F x F x ==-- ?000{}1{}1()P X x P X x F x >=-≤=- ?000{}{)lim }(x x P X x P X x x F →- =≤<=- ?000{}1{}1()P X x P X x F x ≥=-<=-- 二、离散型随机变量与连续型随机变量 (1) 离散型随机变量 [1] 概念：设X 是一个随机变量，如果X 的取值是有限个或者无穷可列个，则称X 为离散型随机变量。其相应的概率()i i P X x p ==(12)i =、……称为X 的概率分布或分布律，表格表示形式如下： [2] 性质： ?0i p ≥ ? 1 1n i i p ==∑ ?分布函数()i i x x F x p ==∑ ?1{}()()i i i P X x F x F x -==- (2) 连续型随机变量 [1] 概念：如果对于随机变量的分布函数()F x ，存在非负的函数 ()f x ，使得对于任意实数x ，均有：

小学考试期末考试总结范文3篇

小学考试期末考试总结范文3篇期末考试作为一种对学期教学工作总结的形式,是对师生一学期的教学效果进行的检测。*是小编为大家整理的小学考试期末考试总结范文，仅供参考。小学考试期末考试总结范文篇一： xx—20xx学年第一学期期末考试已经结束，我校圆满地完成了此次任务。在考试期间，我校严格按照考试要求，布置考场，严肃考场纪律，取得了圆满成功，达到了预期目的。考试后的质量不仅显示了学生知识掌握应用的情况，还反射出教师在教学中的得与失，现将我校的考试情况做如下分析汇报：一、试卷****及试卷评价：本次考试是县教研室统一命题，纵观整个试卷，内容覆盖面广，重点突出，有一定的代表性，试卷题量适中，难易适度，有一定的层次性，分值分配合理,既注重对学生基础知识的考查，又注重对学生学习能力的培养，能较全面的检查学生对本学期所学基础知识的掌握情况。二、考前动员：

为了迎接期末考试，1月11日上午学校利用周一升旗时间对学生进行了期末考试总动员，在会上，赵校长讲了这次考试的意义，目的和要求。要求同学们端正学习态度，正确对待考试，遵守考试纪律，诚信应考，杜绝作弊，号召同学们全身心的投入到复习中去，争取在考试中发挥最佳水平，考出优异成绩。三、精心组织考试，确保各项工作顺利进行本次考试在中心校的统一组织下实施，考试期间组织严密，严格按照中心校的要求安排考务，完全按照中心校要求组织实施。改卷采取分年级安排教师，确保教师不改本年级的学科试卷。考试、评卷期间，我校老师能做到提前到岗，认真负责，善始善终，没有出现任何失误或违纪现象。四、考试成绩：从考试总的情况来看，绝大多数教师教学工作积极上进，认真钻研教材，关心爱护学生，特别进入期末考试前，相当多的教师利用休息时间为学生补差，从而使用教学成绩进步明显，教学质量提高很大。五、今后改进措施： (1)抓好薄弱年级教学质量的提高，对期末考试成绩较差的，查找原因，制定措施。

随机变量及其分布小结与复习

复习课: 随机变量及其分布列教学目标重点：理解随机变量及其分布的概念，期望与方差等的概念；超几何分布，二项分布，正态分布等的特点；会求条件概率，相互独立事件的概率，独立重复试验的概率等. 难点：理清事件之间的关系，并用其解决一些具体的实际问题. 能力点：分类整合的能力，运算求解能力，分析问题解决问题的能力. 教育点：提高学生的认知水平，为学生塑造良好的数学认识结构. 自主探究点：例题及变式的解题思路的探寻. 易错点：容易出现事件之间的关系混乱，没能理解问题的实际意义. 学法与教具 1.学法：讲授法、讨论法. 2.教具：投影仪. 一、【知识结构】二、【知识梳理】 1．随机变量 ⑴随机变量定义:在随机试验中，使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示．在这个对应关系下，数字随着试验结果的变化而变化．像这种随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量．简单说，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．常用希腊字母x、y、ξ、η等表示． ⑵如果随机变量可能取的值可以按次序一一列出（可以是无限个）这样的随机变量叫做离散型随机变量.

⑶如果随机变量可能取的值是某个区间的一切值，这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2．概率分布定义（分布列）设离散型随机变量ξ可能取的值为123,,,,i x x x x L L ，ξ取每一个值(1,2,)i x i =L 的概率 ()i i P x p ξ==，则称表 ξ 1x 2x L i x L P 1P 2P L i P L 称为随机变量ξ的概率分布列，简称ξ的分布列. 注:1.离散型随机变量的分布列具有下述两个性质： (1)0,123≥，，，i p i =L ；123(2)1p p p +++=L 3．常见的分布列 ⑴二项分布：在一次试验中某事件发生的概率是p ，那么在n 次独立重复试验中这个事件恰发生k 次的概率为()(1)k k n k n p X k C p p -==-，显然x 是一个随机变量.随机变量x 的概率分布如下： x 1 L k L n P 00n n C p q 111 n n C p q - L k k n k n C p q - L n n n C p q 我们称这样的随机变量x 服从二项分布,记作~(,)X B n p ⑵两点分布列:如果随机变量ξ的分布列为： ξ 0 1 P 1P - P 这样的分布列称为两点分布列,称随机变量服从两点分布,而称(1)p P ξ==为成功概率.两点分布是特殊的二项分布(1)p ξ~B , ⑶超几何分布：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，则事件{} x k =发生的概率为(),0,1,2,3,,k N k M N M n N C C P X k k m C --===L ．其中{}min ,m M n =,且*,,,,n N M N n M N N ≤≤∈，则称分布列

小学期末考心得体会5篇

小学期末考心得体会5篇期末考试是指每个学期快结束时，学校往往以试卷的形式对各门学科进行该学期知识掌握的检测，对上一学期知识的查漏补缺，一般由区或市统考，也可能是几个学校进行联考。下面是小编带来的有关小学期末考心得体会，希望大家喜欢 #小学期末考心得体会1# 光阴似箭，日月如梭。时间过得真快呀。转眼间就期中期末考试了。这不，同学们都忙着复习呢。也有极少数同学在打乒乓球。这次期末考试是进入初中已来最能显示自己才能的好机会，所以我一向在努力，为的就是这期末考试。在期末考试的过程中我一向在叮嘱自己：仔细，认真，该得到的分数尽量得到。但是不料的是，再考语文的这堂中由于手比较冷，引起了肚子疼，当时我就想，遭了，这次必须考砸了，就在下课休息的这几分钟我将肚子里的所有东西都拉完了，嗯这下就舒服了。数学是我的强项，在期末考试中有着充足的时间所以我仔细的检查了一遍又一遍，可错误仍然未能摆脱。这个错误纯碎属于马虎。不是有位名人说过吗：世界上最大的敌人就是自己。只要将自己的毛病克服，那么你就天下无敌。所以在数学这方面我必须要加强，彻底消

除马虎。而在英语这方面，单词都会写，可这语法咋就不会呢?我也着急呀。不明白就问吗，不是有句名言叫：不耻下问。吗。这，就应行吧。其他科只要上课认真听讲，下课再稍微记一下就记着了。所以不必下课死记硬背。学习是学生的天职，我麽必须要好好学习，周总理不是说过吗：为中华之掘起而读书。 #小学期末考心得体会2# 那天，期中期末考试之后，我便已经预料到这次自己的期末考试将会十分的不理想。但我在明白自己的真实分数的前一秒，我仍然抱着一丝期望，直到事实无情地证明下，我才放下了这一丝丝的期望。整个人就像个木头一样，面无表情、冷冷、清清的。走出校门，我习惯性地抬头寻找着她——月亮。但我发现这天的她与往日的她有些与众不同，这天的她似乎更加显得冷清、惨淡;人们似乎也少了许多，四周凄凉，没有一丝生机。看着这一切的一切我的内心之中也添加了几分凄凉。一路上我精神恍惚，三魂六魄早已皆无，只是一个空壳在路上行走。到家以后，父亲看见我这个样貌，已十知_了。劝慰我几句的，但是他没有说什么，因为他相信自己的儿子是个受得住挫折的人。我

选修2-3第二章随机变量及其分布知识点总结

第二章概率总结一、知识点 1.随机试验的特点: ①试验可以在相同的情形下重复进行； ②试验的所有可能结果是明确可知的，并且不止一个 ③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果． 2.分类随机变量（如果随机试验可能出现的结果可以用一个变量X来表示，并且X是随着试验的结果的不同而变化，那么这样的变量叫做随机变量．随机变量常用大写字母X、Y等或希腊字母ξ、η等表示。）离散型随机变量：连续型随机变量： 3.离散型随机变量的分布列一般的,设离散型随机变量X可能取的值为x1, x2, ,x i , ,x n X取每一个值xi(i=1,2,）的概率P(ξ=x i）＝P i，则称表为离散型随机变量X 的概率分布，简称分布列性质：①---------------------------------------------- ②-------------------------------------------------．二点分布如果随机变量X的分布列为：其中0

一般地, 设总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n(n ≤N)件, 这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，则它取值为k 时的概率为()(0,1,2,,)k n k M N M n N C C P X k k m C --===，其中则称随机变量X 的分布列 , 为超几何分布列,且称随机变量X 服从参数N 、M 、n 的超几何分布注意：（1）超几何分布的模型是不放回抽样；（2）超几何分布中的参数是N 、M 、n ，其意义分别是总体中的个体总数、N 中一类的总数、样本容量条件概率 1.定义：对任意事件A 和事件B ，在已知事件A 发生的条件下事件B 发生的概率，叫做条件概率.记作P(B|A)，读作A 发生的条件下B 的概率 2.事件的交（积）:由事件A 和事件B 同时发生所构成的事件D ，称为事件A 与事件B 的交（或积）.记作D=A ∩B 或D=AB 3.条件概率计算公式: 例题、10个产品中有7个正品、3个次品，从中不放回地抽取两个，已知第一个取到次品，求第二个又取到次品的概率. 相互独立事件 1.定义：事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件 2.相互独立事件同时发生的概率公式两个相互独立事件同时发生的概率，等于每个事件发生的概率的积。则有如果事件A1，A2，…An 相互独立，那么这n 个事件同时发生的概率，等于每个事件发生的概率的积。即： P （A1·A2·…·An ）=P （A1）·P （A2）·…·P(An) 3解题步骤说明（1）判断两事件A 、B 是否为相互独立事件，关键是看A （或B ）发生与否对B （或A ）发生的概率是否影响，若两种状况下概率不变，则为相互独立. （2）互斥事件是指不可能同时发生的两个事件；相互独立事件是指一事件的发生与否对另一事件发生的概率没影响. （3）如果A 、B 是相互独立事件，则A 的补集与B 的补集、A 与B 的补集、A 的补集与B 也都相互独立.

第五节离散型随机变量及其分布列复习讲义

第五节离散型随机变量及其分布列一、离散型随机变量随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量,所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量. 二、离散型随机变量的分布列及性质 1.一般地,若离散型随机变量X可能取的不同值为 x1,x2,…,x i,…,x n,X取每一个值x i(i=1,2,…,n)的概率P(X=x i)=p i,则表

称为离散型随机变量X的概率分布列,简称为X的分布列. 2.离散型随机变量的分布列的性质 (1)p i≥0,i=1,2,…,n. (2)p1+p2+…+p n=1. 三、相互独立事件一般地,对两个事件A,B,如果P(AB)=P(A)P(B),则称A,B相互独立. 四、两点分布若随机变量X的分布列为则称X服从两点分布,并称p=P(X=1)为成功概率. 五、独立重复试验与二项分布 1.独立重复试验一般地,在相同条件下重复做的n次试验称为n次独立重复试验. 2.二项分布一般地,在n次独立重复试验中,设事件A发生的次数为X,在每次试验中事件A发生的概率为p,事件A恰好发生k次的概率为 P(X=k)=C k p k(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n). n 此时称随机变量X服从二项分布,记作X～B(n,p),并称p为成功概率.

1.概念理解 (1)随机变量是将随机试验的结果数量化. (2)离散型随机变量的分布列从整体上反映了随机变量取各个值的可能性的大小,反映了随机变量取值的规律性. (3)因为一次试验的各种结果是互斥的,而全部结果之和为一个必然事件,所以离散型随机变量的分布列具有性质p 1+p 2+…+p i +…+p n =1. (4)由事件A 和B 同时发生所构成的事件称为事件A 与B 的交(或积),记作A ∩B(或AB). (5)相互独立的两个事件实质上是一个事件的发生对另一个事件的发生没有影响. (6)独立重复试验必须满足三个特征:①每次试验的条件都完全相同,即每次试验事件发生的概率相等;②各次试验互相独立;③每次试验只有两种结果,即事件要么发生,要么不发生. (7)P(X=k)=C k n p k (1-p)n-k 恰好是[(1-p)+p]n 展开式的第k+1项 1k T =C k n (1-p) n-k p k . (8)独立重复试验的实际原型是有放回的抽样问题,但在实际中,从大批产品中抽取少量样品的不放回检验,也可以近似地看作此类型. (9)独立重复试验中的概率公式P n (k)=C k n p k (1-p)n-k 中的p 与(1-p)的位置不能互换,否则式子表示为事件A 有k 次不发生的概率. 2.与独立事件有关的结论 (1)若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B,A 与B 也都相互独立.

2019-2020小学学校期末工作总结

2019-2020小学学校期末工作总结本学期我校在上级领导关心支持下，学校以育人为本，发扬开拓进取精神，有计划、有步骤地开展教育教学工作，回顾过去的一个学期，主要做了以下几个方面的工作：一、少先队工作本学期，我校少先队工作以培养学生道德行为习惯和人文素养为重点，以培养少先队员高尚的思想品德和实践能力为主线，扎实有效的开展少先队工作。 1、加强和改进少先队员思想道德建设我校少先队组织结合学校实践，认真执行《公民道德建设实施纲要》，坚持以人为本，按照实践育人的要求，以体验教育为基本途径，尽心设计和组织开展内容鲜活、形式新颖、吸引力强的道德实践活动，教育引导少年儿童增强爱国情感，确立远大志向，规范行为习惯，提高基本素质。 2、以文明礼仪伴我行活动为载体，狠抓文明礼仪教育我校加强学生的日常行为规范教育，促使学生提高礼仪意识，自觉践行文明礼仪，成为文明礼仪行动的先锋队。 (1)开展文明礼仪伴我行主题教育活动，动员全校师生积极行动起来，做文明礼仪的先锋，推动文明礼仪主题宣传教育实践活动深入开展。 (2)以稍显大队的名义向全体师生发出践行文明利益的倡议，动员师生人人做文明礼仪的宣传者、实践者、示范者。

(3)让学生进一步了解和掌握与自己日常生活、学习密切相关的校园礼仪，家庭礼仪和社会礼仪的知识，重温《小学生礼仪常规》，统一规范学生在学校，在社会，在家里的文明礼仪行为。 3、以大、中队活动为载体，开展少先队活动我校能坚持以践行荣辱观，弘扬民族精神等主题为主，设置中队主题活动，从学生实际出发，根据学生身心发展需要，开展有针对性，教育性强的主题活动。二、教学工作 1、加强常规管理本学期一开始，教务处就制订了切实可行的教学工作计划，合理安排学校总课表，严格执行新课程标准，开齐、开足课程。 2、扎实开展月报工作为了有效推进我校的教育教学质量，教务处督促教师认真批改作业，及时有效备课，并于每月底对教师的作业种类，作业批改次数以及单元测验次数，成绩登记进行认真检查并记录存档。同时要求教师对试卷进行认真分析，对教师的业务手册完成情况督促、检查并在学校列会及时进行反馈。 3、教研活动本学期，教务处在校内充分农远资源作用，扎实有效的开展教研活动，并组织中青年教师外出听课，开阔了教师们的视野，更新了教育教学理念，提高了我校的教育教学质量。 4、其它工作教务处在做好分内工作的同时，还认真组织教师完成普九及年报工作，完成学校校园文化建设资料，依法治校资料，经常利用节假日

高考数学讲义随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布2.教师版

1．离散型随机变量及其分布列 ⑴离散型随机变量如果在试验中，试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示，并且X 是随着试验的结果的不同而变化的，我们把这样的变量X 叫做一个随机变量．随机变量常用大写字母,,X Y L 表示．如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来，则称X 为离散型随机变量． ⑵离散型随机变量的分布列将离散型随机变量X 所有可能的取值x 与该取值对应的概率,)n L 列表表示： X 1x 2x … i x … n x P 1p 2p … i p … n p X 的分布列． 2．几类典型的随机分布 ⑴两点分布如果随机变量X 的分布列为 X 1 0 P p q 其中01p <<，1q p =-X 服从参数为p 的二点分布．二点分布举例：某次抽查活动中，一件产品合格记为1，不合格记为0，已知产品的合格率为80%，随机变量X X 的分布列满足二点分布． X 1 P 0.8 0.2 两点分布又称01-布又称为伯努利分布． ⑵超几何分布一般地，设有总数为N 件的两类物品，其中一类有M 件，从所有物品中任取n 件()n N ≤，这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量，它取值为m 时的概率为 C C ()C m n m M N M n N P X m --==(0m l ≤≤，l 为n 和M 中较小的一个)．我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布，也称X 服从参数为N ，知识内容超几何分布

M ，n 的超几何分布．在超几何分布中，只要知道N ，M 和n ，就可以根据公式求出X 取不同值时的概率()P X m =，从而列出X 的分布列． ⑶二项分布 1．独立重复试验如果每次试验，只考虑有两个可能的结果A 及A ，并且事件A 发生的概率相同．在相同的条件下，重复地做n 次试验，各次试验的结果相互独立，那么一般就称它们为n 次独立重复试验．n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率为 ()C (1)k k n k n n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =L ． 2．二项分布若将事件A 发生的次数设为X ，事件A 不发生的概率为1q p =-，那么在n 次独立重复试验中，事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n k n P X k p q -==，其中0,1,2,,k n =L ．于是得到X 0 1 … k … n P 00C n n p q 111 C n n p q - … C k k n k n p q - 0 C n n n p q 由式 001110 ()C C C C n n n k k n k n n n n n n q p p q p q p q p q --+=++++L L 各对应项的值，所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ，p 的二项分布，记作~(,)X B n p ．二项分布的均值与方差：若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布，则 ()E X np =，()D x npq =(1)q p =-． ⑷正态分布 1．概率密度曲线：样本数据的频率分布直方图，在样本容量越来越大时，直方图上面的折线所接近的曲线．在随机变量中，如果把样本中的任一数据看作随机变量X ，则这条曲线称为X 的概率密度曲线．曲线位于横轴的上方，它与横轴一起所围成的面积是1，而随机变量X 落在指定的两个数a b ，之间的概率就是对应的曲边梯形的面积． 2．正态分布 ⑴定义：如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的，而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用，则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布．服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量，简称正态变量．正态变量概率密度曲线的函数表达式为22 ()2()2πx f x μσσ --= ?， x ∈R ，其中μ，σ是参数，且0σ>，μ-∞<<+∞．式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差．期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ．正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线． ⑵标准正态分布：我们把数学期望为0，标准差为1的正态分布叫做标准正态分布． ⑶重要结论： ①正态变量在区间(,)μσμσ-+，(2,2)μσμσ-+，(3,3)μσμσ-+内，取值的概率分别是68.3%，95.4%，99.7%． ②正态变量在()-∞+∞，内的取值的概率为1，在区间(33)μσμσ-+，之外的取值的概率x=μO y x

小学期中考试总结与反思

小学期中考试总结与反思我校期中考试在全体老师的共同努力下，已经圆满地结束。各位教师也已经按照学校的要求对学科教学进行了分析和总结，找差距，找不足，以便在今后的教学中进行修正和改进。教师、学生和家长对期中考试也很看重。教师要了解自己的教学情况；学生想知道自己学得怎样，家长渴望了解孩子的在校学习状况。同时从教学管理角度看，通过考试可以了解半学期的教与学情况，对后半学期的教学有借鉴、参考、指导作用，所以学校对期中考试每个环节均作了认真组织和精心安排。现就期中考试后的工作进行总结与反思：一、准备工作根据学校要求，考前校长对全体教师要求思想上高度重视，工作中积极主动，主要做了如下工作：①强化学生书写训练，强调试卷的书写与条理②强调激励评价机制，发学习成绩奖。③营造考试氛围，精心安排考场。二、考试工作本次考试监考情况好于以往，学校在考前就通知了教师监考须知，对有关监考工作提出了明确、操作性强的要求，通过这些工作，整个考试过程得以顺利开展，取得了较好的效果。三、阅卷工作本次阅卷采用随考随阅，当一科考试结束后，所教学科教师立即阅卷，阅卷质量较好，信度较高，统分、登分几乎无差错，圆满地完成了期中阅卷工作。四、考后工作考试结束后，我们主要做了如下工作：①学校及时计算出考试成绩②教师写出了所教学科试卷分析，③学生开展了试卷纠错比提高活动，教师进行了复批，优秀试卷全班展评。⑤5月7日，学校召开了学生表彰会，对期中考试中成绩突出的和进步幅度大的学生发放了奖状及奖品。反思建议有许多教师、同学在期中考试后，往往只是关注于考试成绩而忽略了更为重要的考后反思工作，我以为：无论考试成绩优或劣，考试后都要认真地进行总结，因为只有这样，师生才能找到考好或是考得不好的原因。找到了问题的根结，在今后的教、学中就会更有利于自己发挥优点，改正缺点，从而在之后

选修2-3随机变量及其分布知识点总结典型例题

2-3随机变量及其分布 -- HW) T数字特征11 …. --- L-W Array「(两点分布〕 5店殊分布列)--憊几何分祠 -(二项分利十［并件相互独立性)一価立重复试劇 5J ~(条件概率) ”、r<正态分布密度曲绚 f正态分布)一要点归纳一、离散型随机变量及其分布列 1.⑴随机变量：在随机试验中，我们确定了一个对应关系，使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示?在这个对应关系下，数字随着试验结果的变化而变化.像这种随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量?通常用字母X, Y, E, n等表示. (2) 离散型随机变量：所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变量. (3) 离散型随机变量的分布列：一般地，若离散型随机变量 X可能取的不同值为X i, X2…，X i，…X n，X取每一个值X i(i = 1，2，…，n)的概率 P(X= X)= p i，以表格的形式表示如下： X的分布列.有时为了简单起见，也用等式P(X = X i) = p i， i = 1，2，…，n表示X的分布列. (4)离散型随机变量的分布列的性质： ①P i>0，i = 1，2，…，n； n ②P i = 1. i = 1

(5)常见的分布列：两点分布：如果随机变量X 的分布列具有下表的形式，则称X 服从两点分布，并称p = P(X = 1)为成功概率. 两点分布又称 0- 1分布，伯努利分布. 超几何分布：一般地，在含有 M 件次品的N 件产品中，任取 X 件次品，则事件｛X = k ｝发生的概率为 P(X = 其中 m= min ｛ M , n ｝，且 n W N , M < N , n , M , N € N *.如果随机变量X 的分布列具有上表的形式，则称随机变量 X 服从超几何分布. 2 .二项分布及其应用 (1)条件概率：一般地，设 A 和B 是两个事件，且 P(A)>0, p / AB) 称P(BA) = P ((A )为在事件A 发生的条件下，事件B 发生的条件概率.P(B|A)读作A 发生的条件下B 发生的概率. ⑵条件概率的性质： ① 0 < P(BA)< 1； ② 必然事件的条件概率为1,不可能事件的条件概率为0; ③ 如果 B 和C 是两个互斥事件，则 P(B U C|A)= P(B|A) + P(C|A). (3) 事件的相互独立性：设 A, B 为两个事件，如果 P(AB)= P(A)P(B)，则称事件 A 与事件B 相互独立?如果事件 A 与B 相互独立，那么 A 与-,-与B ,-与-也都相互独立. (4) 独立重复试验：一般地，在相同条件下重复做的 n 次试验称为n 次独立重复试验. c M c N-/i c N k = 0, 1, 2, ,m,即 n 件，其中恰有 k)=