概率统计教案2

第一篇：概率统计教案2

第三章 多维随机变量及其分布

一、教材说明

本章内容包括：多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数，随机变量的独立性概念，条件分布与条件期望。本章仿照一维随机变量的研究思路和方法。

1、教学目的与教学要求 本章的教学目的是：

（1）使学生掌握多维随机变量的概念及其联合分布，理解并掌握边际分布和随机变量 的独立性概念；

（2）使学生掌握多维随机变量函数的分布，理解并掌握多维随机变量的特征数；（3）使学生理解和掌握条件分布与条件期望。本章的教学要求是：（1）深刻理解多维随机变量及其联合分布的概念，会熟练地求多维离散随机变量的联合分布列和多维连续随机变量的联合密度函数，并熟练掌握几种常见的多维分布；

（2）深刻理解并掌握边际分布的概念，能熟练求解边际分布列和边际密度函数；理解随机变量的独立性定义，掌握随机变量的独立性的判定方法；（3）熟练掌握多维随机变量的几种函数的分布的求法，会用变量变换法求解、证明题目；（4）理解并掌握多维随机变量的数学期望和方差的概念及性质，掌握随机变量不相关与独立性的关系；（5）深刻理解条件分布与条件期望，能熟练求解条件分布与条件期望并会用条件分布与条件期望的性质求解、证明题目。

2、本章的重点与难点

本章的重点是多维随机变量的联合分布和边际分布、多维随机变量函数的分布及条件分布、多维随机变量的特征数，难点是多维随机变量函数的分布及条件分布的求法。

二、教学内容

本章共分多维随机变量及其联合分布、边际分布与随机变量的独立性、多维随机变量函数的分布、多维随机变量的特征数、条件分布与条件期望等5节来讲述本章的基本内容。

3.1 多维随机变量及其联合分布

一、多维随机变量

定义3.1.1 如果X1(),X2(),,Xn()是定义在同一个样本空间{}上的n个随机变量，则称X()(X1(),...,Xn())为n维随机变量或随机向量。

二、联合分布函数

1、定义3.1.2 对任意n个实数x1,x2,,xn，则n个事件{X1x1},{X2x2},,{Xnxn}同时发生的概率 F(x1,x2,,xn)P{X1x1,X2x2,,Xnxn}

称为n维随机变量(X1,X2,,Xn)的联合分布函数。

n!n2p1n1p2prnr，n1!n2!nr!这个联合分布列称为r项分布，又称为多项分布，记为M(n,p1,p2,,pr).例3.1.4 一批产品共有100件，其中一等品60件，二等品30件，三等品10件。从这批产品中有放回地任取3件，以X和Y分别表示取出的3件产品中一等品、二等品的件数，求二维随机变量(X,Y)的联合分布列。

分析 略。

解 略。

2、多维超几何分布

多维超几何分布的描述：袋中有N只球，其中有Ni只i号球，i1,2,,r。记NN1N2Nr，从中任意取出n只，若记Xi为取出的n只球中i号球的个数，i1,2,,r，则

N1N2NrnnnP(X1n1,X2n2,Xrnr)12r.Nn其中n1n2nrn。

例3.1.5 将例3.1.4改成不放回抽样，即从这批产品中不放回地任取3件，以X和Y分别表示取出的3件产品中一等品、二等品的件数，求二维随机变量(X,Y)的联合分布列。

解

略。

3、多维均匀分布

设D为R中的一个有界区域，其度量为SD，如果多维随机变量(X1,X2,,Xn)的联合密度函数为 n1,(x1,x2,,xn)D, p(x1,x2,,xn)SD0,其他则称(X1,X2,,Xn)服从D上的多维均匀分布，记为(X1,X2,,Xn)~U（D).例3.1.6 设D为平面上以原点为圆心以r为半径的圆，(X,Y)服从D上的二维均匀分布，其密度函数为

12222,xyr, p(x,y)r2220,xyr.试求概率P(X).解 略。

4、二元正态分布

如果二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为

1212(x1)2(x1)(y2)(y2)21exp{[2]},x,y22(12)1212212r2p(x,y)2则称(X,Y)服从二维正态分布，记为(X,Y)~N(1,2,12,2,).其中五个参数的取值范围分别是：1,2;1,20;11.以后将指出：1,2分别是X与Y的均值，12,22分别是X与Y的方差，是X与Y的相关系数。

2例3.1.7 设二维随机变量(X,Y)~N(1,2,12,2,).求(X,Y)落在区域D{(x,y):(x1)2212(x1)(y2)12(y2)2222}内的概率。

解 略。

注 凡是与正态分布有关的计算一般需要作变换简化计算。

3.2 边际分布与随机变量的独立性

一、边际分布函数

1、二维随机变量(X,Y)中

X的边际分布

FX(x)P(Xx)P(XY的边际分布

FY(y)F(,y)x,Y)limF(x,y)yF(x, 

2、在三维随机变量(X,Y,Z)的联合分布函数F(x,y,z)中，用类似的方法可得到更多的边际分布函数。

例3.2.1设二维随机变量(X,Y)的联合分布函数为

1exeyexyxy,x0,y0, F(x,y)0,其他这个分布被称为二维指数分布，求其边际分布。

解 略。

注 X与Y的边际分布都是一维指数分布，且与参数0无关。不同的0对应不

p(x1,x2,,xn)pi(xi)

i1n则称X1,X2,,Xn相互独立。

例3.2.7设二维随机变量(X,Y)的联合密度函数为

8xy,0xy1, p(x,y)0,其他.问X与Y是否相互独立？

分析 为判断X与Y是否相互独立，只需看边际密度函数之积是否等于联合密度函数。解 略。

3.3 多维随机变量函数的分布

一、多维离散随机变量函数的分布

以二维为例讨论，设二维随机变量(X,Y)的取值为(xi,yj),Zf(X,Y), 随机变量

Z的取值为zk.令Ck{(xi,yj):f(xi,yj)zk}，则

P(Zzk)P(f(xi,yj)zk)P((xi,yj)Ck)(xi,yj)Ckpij.例3.3.2（泊松分布的可加性）设X~P(1),Y~P(2), 且X与Y相互独立。证明

ZXY~P(12).证明：略。

注 证明过程用到离散场合下的卷积公式，这里卷积指“寻求两个独立随机变量和的分布运算”，对有限个独立泊松变量有

P(1)P(2)P(n)P(12n).例3.3.3（二项分布的可加性）设X~b(n,p),Y~b(m,p),且X与Y相互独立。证明ZXY~b(mn,p).证明 略。

注（1）该性质可以推广到有限个场合

b(n1,p)b(n2,p)b(nk,p)b(n1n2nk,p)

（2）特别当n1n2nk1时，b(1,p)b(1,p)b(1,p)b(n,p)这表明，服从二项分布b(n,p)的随机变量可以分解成n个相互独立的0-1分布的随机

变量之和。

二、最大值与最小值的分布

例3.3.4（最大值分布）设X1,X2,,Xn是相互独立的n个随机变量，若

Ymax(X1,X2,Xn).设在以下情况下求Y的分布：

（1）Xi~Fi(x),i1,2,,n;

（2）Xi同分布，即Xi~F(x),i1,2,,n;

（3）Xi为连续随机变量，且Xi同分布，即Xi的密度函数为p(x),i1,2,,n;

（4）Xi~Exp(),i1,2,,n.解 略。

注 这道题的解法体现了求最大值分布的一般思路。

例3.3.5（最小值分布）设X1,X2,,Xn是相互独立的n个随机变量；若Ymin(X1,X2,Xn)，试在以下情况下求Y的分布：

（1）Xi~Fi(x),i1,2,,n;

（2）Xi同分布，即Xi~F(x),i1,2,,n;

（3）Xi为连续随机变量，且Xi同分布，即Xi的密度函数为p(x),i1,2,,n;

（4）Xi~Exp(),i1,2,,n.解 略。

注 这道例题的解法体现了求最小值分布的一般思路。

三、连续场合的卷积公式

定理3.3.1设X与Y是两个相互独立的连续随机变量，其密度函数分别为pX(x)、pY(y)，则其和ZXY的密度函数为

pZ(z)pX(zy)pY(y)dy.证明 略。

本定理的结果就是连续场合下的卷积公式。

例3.3.6（正态分布的可加性）设X~N(1,1),Y~N(2,2),且X与Y相互独立。证明ZXY~N(12,12).证明 略

2222

注 任意n个相互独立的正态变量的非零线性组合仍是正态变量。

四、变量变换法

1、变量变换法

设(X,Y)的联合密度函数为p(x,y)，函数ug1(x,y),有连续偏导数，且存在唯一

vg(x,y).2xx(u,v),的反函数，其变换的雅可比行列式

yy(u,v)x(x,y)uJ(u,v)xv若yuyv1(u,v)(x,y)uxvxuyvy0.1Ug1(X,Y)则(U,V)的联合密度函数为

Vg2(X,Y),p(u,v)p(x(u,v),y(u,v))J.这个方法实际上就是二重积分的变量变换法，其证明可参阅数学分析教科书。例3.3.9设X与Y独立同分布，都服从正态分布N(,2)，记试求(U,V)的联合密度函数。U与V是否相互独立？

解 略。

2、增补变量法

增补变量法实质上是变换法的一种应用：为了求出二维连续随机变量(X,Y)的函数

UXY，VXY.Ug(X,Y)的密度函数，增补一个新的随机变量Vh(X,Y)，一般令VX或VY。先用变换法求出(U,V)的联合密度函数p(u,v)，再对p(u,v)关于v积分，从而得出关于U的边际密度函数。

例3.3.10（积的公式）设X与Y相互独立，其密度函数分别为 pX(x)和pY(y).则UXY的密度函数为pU(u)证 略。

pX(uv)pY(v)1dv.v例3.3.11（商的公式）设X与Y相互独立，其密度函数分别为pX(x)和pY(y)，则UXY的密度函数为pU(u)

pX(uv)pY(v)vdv.10111213

例3.5.5设(X,Y)服从G{(x,y):x2y21}上的均匀分布，试求给定Yy条件下X的条件密度函数p(x|y)。

解 略。

3、连续场合的全概率公式和贝叶斯公式 全概率公式的密度函数形式

pY(y)pX(x)p(y|x)dx,pX(x)pY(y)p(x|y)dy.pY(y)p(x|y)贝叶斯公式的密度函数形式

p(x|y)pX(x)p(y|x)pX(x)p(y|x)dx,p(y|x)pY(y)p(x|y)dy.注 由边际分布和条件分布就可以得到联合分布。

二、条件数学期望

1、定义3.5.4 条件分布的数学期望（若存在）称为条件数学期望，其定义如下：

xiP(Xxi|Yy),(X,Y)为二维离散随机变量；E(X|Yy)i

(X,Y)为二维连续随机变量。xp(x|y)dx，yjP(Yyj|Xx),(X,Y)为二维离散随机变量；jE(Y|Xx)

(X,Y)为二维连续随机变量。yp(y|x)dy，注(1)条件数学期望具有数学期望的一切性质。

(2)条件数学期望E(X|Y)可以看成是随机变量Y的函数，其本身也是一个随机变量。

2、定理3.5.1（重期望公式）设(X,Y)是二维随机变量，且E(X)存在，则

E(X)E(E(X|Y))。

证明 略。

注 重期望公式的具体使用如下

（1）如果Y是一个离散随机变量，E(X)（2）如果Y是一个连续随机变量，E(X)E(X|yy)P(Yy);

jjjE(X|Yy)pY(y)dy.例3.5.10（随机个随机变量和的数学期望）设X1,X2,,Xn是一列独立同分布的随机变量，随机变量N只取正整数值，且与{Xn}独立。证明

E(Xi)E(X1)E(N).i1N

第四章 大数定律与中心极限定理

一、教材说明

本章内容包括特征函数及其性质，常用的几个大数定律，随机变量序列的两种收敛性的定义及其有关性质，中心极限定理。大数定律涉及的是一种依概率收敛，中心极限定理涉及按分布收敛。这些极限定理不仅是概率论研究的中心议题，而且在数理统计中有广泛的应用。

1、教学目的与教学要求 本章的教学目的是：

（1）使学生掌握特征函数的定义和常用分布的特征函数；

（2）使学生深刻理解和掌握大数定律及与之相关的两种收敛性概念，会熟练运用几个大数定律证明题目；

（3）使学生理解并熟练掌握独立同分布下的中心极限定理。本章的教学要求是：

（1）理解并会求常用分布的特征函数；

（2）深刻理解并掌握大数定律，能熟练应用大数定律证明题目；

（3）理解并掌握依概率收敛和按分布收敛的定义，并会用其性质证明相应的题目；（4）深刻理解与掌握中心极限定理，并要对之熟练应用。

2、重点与难点

本章的重点是大数定律与中心极限定理，难点是用特征函数的性质证明题目，大数定律和中心极限定理的应用。

二、教学内容

本章共分特征函数、大数定律、随机变量序列的两种收敛性，中心极限定理等4节来讲述本章的基本内容。

4.1特征函数

一、特征函数的定义

1.定义4.1.1 设X是一个随机变量，称(t)=E(e)，-∞ < t < + ∞，为X的特征函数。

itXitX注 因为e1，所以E(e)总是存在的，即任一随机变量的特征函数总是存在的。

itX

2.特征函数的求法

（1）当离散随机变量X的分布列为Pk= P（X= xk)，k = 1，2，…，则X的特征函数为

φ(t)=ek1itxkPk，-∞ < t < + ∞。

（2）当连续随机变量X的密度函数为p(x)，则X的特征函数为

φ(t)=eitxP(x)dx，-∞ < t < + ∞。

例4.1.1 常用分布的特征函数

(1)单点分布：P(X= a)= 1，其特征函数为φ(t)= eita。(2)0 –1分布：P(X= x)=px(1

证明 略。

定理4.1.1（一致连续性）随机变量X的特征函数φ(t)在(-∞，+ ∞)上一致连续。定理4.1.2（非负定性）随机变量X的特征函数φ(t)是非负定的。定理4.1.4（唯一性定理）随机变量的分布函数由其特征函数唯一决定。例4.1.3 试利用特征函数的方法求伽玛分布Ga(α，λ)的数学期望和方差。解 因为Ga(α，λ)的特征函数φ(t)= φ(t)= ‘

‘iii(1)1；φ(0)= (1it)，’‘’1)i2it；φ(t)= ((1)2；φ(0)= 2(1)2，所以由性质4.1.5得

E(X)'(0)i;Var(X)''(0)('(0))22.4.2大数定律

一、何谓大数定律（大数定律的一般提法）

定义4.2.1设{Xn}为随机变量序列，若对任意的0,有

1n1nlimPXiE(Xi)1.(4.2.5)nni1ni1则称{Xn}服从大数定律。

二、切比雪夫大数定律

定理4.2.2（切比雪夫大数定律）设{Xn}为一列两两不相关的随机变量序列，若每个Xi的方差存在，且有共同的上界，即Var(Xi)c,i1,2,,则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。

利用切比雪夫不等式就可证明。此处略。

推论（定理4.2.1：伯努利大数定律）设n为n重伯努利试验中事件A发生的次数，P为每次试验中A出现的概率，则对任意的0，有

limPnp1.nn分析 n服从二项分布，因此可以把n表示成n个相互独立同分布、都服从0–1分布的随机变量的和。

三、马尔可夫大数定律

定理4.2.3（马尔可夫大数定律）对随机变量序列{Xn}，若马尔可夫条件n1Var(Xi)0成立，则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。n2i1证明 利用切比雪夫不等式就可证得。

例4.2.3 设{Xn}为一同分布、方差存在的随机变量序列，且Xn仅与Xn1和Xn1相关，而与其他的Xi不相关，试问该随机变量序列{Xn}是否服从大数定律？

解 可证对{Xn}，马尔可夫条件成立，故由马尔可夫大数定律可得{Xn}服从大数定律。

四、辛钦大数定律

定理4.2.4（辛钦大数定律）设{Xn}为一独立同分布的随机变量序列，若Xn的数学期望存在，则{Xn}服从大数定律，即对任意的0，式(4.2.5)成立。

4.3随机变量序列的两种收敛性

一、依概率收敛

1.定义4.3.1（依概率收敛）设{Xn}为一随机变量序列，Y为一随机变量。如果对于任意的0，有

nlimPYnY1.P则称{Xn}依概率收敛于Y，记做YnY。

1n1nP注 随机变量序列{Xn}服从大数定律XiE(Xi)0。

ni1ni12.依概率收敛的四则运算

定理4.3.1 设{Xn}，{Yn}是两个随机变量序列，a，b是两个常数。如果

PP{Xn}a，{Yn}b，则有(1)XnYnab;(3)XnYnab(b0).ab;(2)XnYn

二、按分布收敛、弱收敛 PPP

1.定义4.3.2 设{Fn(x)}是随机变量序列{Xn}的分布函数列，F(x)为X的分布函数。若对F(x)的任一连续点x，都有limFn(X)=F(x)，则称{Fn(x)}弱收敛于F(x)，记做

nFn(X)F(x)。也称{Xn}按分布收敛于X，记做XnlX。

2.依概率收敛与按分布收敛间的关系

P(1)定理4.3.2 XnXXnlX。

P(2)定理4.3.3 若c为常数，则XncXnlc

两个定理的证明均略。

三、判断弱收敛的方法

定理4.3.4 分布函数序列{Fn(x)}弱收敛于分布函数F(X)的充要条件是{Fn(x)}的特征函数序列{φn(t)}收敛于F(x)的特征函数φ(t)。

这个定理的证明只涉及数学分析的一些结果，参阅教材后文献[1]。例4.3.3 若X~P()，证明

1XlimPx2解 用定理4.3.4。此处略。

xedt.t224.4中心极限定理

一、中心极限定理概述

研究独立随机变量和的极限分布为正态分布的命题。

二、独立同分布下的中心极限定理

定理4.4.1（林德贝格-勒维中心极限定理）设{Xn}是独立同分布的随机变量序列，且E(Xi),Var(Xi)0.记

2Yn*则对任意实数y，有

X1X2Xnnn.1* limPYy(y)nn2

yedt.t22-2021-

第二篇：统计与概率教案

第1课时 统计与概率（1）

【教学内容】 统计表。

【教学目标】

使学生进一步认识统计的意义，进一步认识统计表，掌握整理数据、编制统计表的方法，学会进行简单统计。【重点难点】

让学生系统掌握统计的基础知识和基本技能。【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】 1.揭示课题

提问：在小学阶段，我们学过哪些统计知识？为什么要做统计工作？ 2.引入课题

在日常生活和生产实践中，经常需要对一些数据进行分析、比较，这样就需要进行统计。在进行统计时，又经常要用统

计表、统计图，并且常常进行平均数的计算。今天我们开始复习简单的统计，这节课先复习如何设计调查表，并进行调

查统计。

【整理归纳】

收集数据，制作统计表。

教师：我们班要和希望小学六（2）班建立“手拉手”班级，你想向“手拉手”的同学介绍哪些情况？ 学生可能回答：（1）身高、体重（2）姓名、性别（3）兴趣爱好

为了清楚记录你的情况，同学们设计了一个个人情况调查表。课件展示：

为了帮助和分析全班的数据，同学们又设计了一种统计表。六（2）班学生最喜欢的学科统计表

组织学生完善调查表，怎样调查？怎样记录数据?调查中要注意什么问题？ 组织学生议一议，相互交流。指名学生汇报，再集体评议。

组织学生在全班范围内以小组形式展开调查，先由每个小组整理数据，再由每个小组向全班汇报。填好统计表。【课堂作业】

教材第96页例3。【课堂小结】

通过本节课的学习，你有什么收获？ 【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第1课时 统计与概率（1）（1）统计表

（2）统计图：折线统计图 条形统计图 扇形统计图

第2课时 统计与概率（2）

【教学内容】

统计与概率（2）。【教学目标】

1.使学生初步掌握把原始数据分类整理的统计方法 2.渗透统计意识。【重点难点】

能根据统计图提供的信息，做出正确的判断或简单预测。【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】

上节课我们复习了如何设计调查表，今天我们来一起整理一下制作统计图的相关知识。

【归纳整理】 统计图

1.你学过几种统计图？分别叫什么统计图？各有什么特征？ 条形统计图（清楚表示各种数量多少）折线统计图（清楚表示数量的变化情况）扇形统计图（清楚表示各种数量的占有率）教师：结合刚才的数据例子，议一议什么类型的数据用什么样的统计图表示更合适？

组织学生议一议，相互交流。2.教学例4 课件出示教材第97页例4。

（1）从统计图中你能得到哪些信息？ 小组交流。重点汇报。

如：从扇形统计图可以看出，男、女生占全班人数的百分率； 从条形统计图可以看出，男、女生分别喜欢的运动项目的人数；

从折线统计图可以看出，同学们对自己的综合表现满意人数的情况变化趋势。（2）还可以通过什么手段收集数据？ 组织学生议一议，并相互交流。

如：问卷调查，查阅资料，实验活动等。

（3）做一项调查统计工作的主要步骤是什么？ 组织学生议一议，并相互交流。

指名学生汇报，并集体订正，使学生明确并板书： a.确定调查的主题及需要调查的数据； b.设计调查表或统计表； c.确定调查的方法； d.进行调查，予以记录； e.整理和描述数据；

f.根据统计图表分析数据，作出判断和决策。【课堂作业】

教材第98页练习二十一第2、3题。【课堂小结】

通过本节课的学习，你有什么收获？ 【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第2课时 统计与概率（2）

做一项调查统计工作的主要步骤： ①确定调查的主题及需要调查的数据； ②设计调查表或统计表； ③确定调查的方法； ④进行调查，予以记录； ⑤整理和描述数据；

⑥根据统计图表分析数据，作出判断和决策。

第3课时 统计与概率（3）

【教学内容】

平均数、中位数和众数的整理和复习。【教学目标】

1.使学生加深对平均数、中位数和众数的认识。体会三个统计量的不同特征和使用范围。

2.使学生经历解决问题的过程，发展初步的推理能力和综合应用意识。3.灵活运用数学知识解决实际问题，激发学生的学习兴趣。【重点难点】

进一步认识平均数、中位数和众数，体会三个统计量的不同特征和使用范围。【教学准备】 多媒体课件。

【情境导入】

教师：CCTV-3举行青年歌手大奖赛，一歌手演唱完毕，评委亮出的分数是： 9.87,9.65,9.84,9.78,9.75,9.72,9.90,9.83，要求去掉一个最高分，一个最低分，那么该选手的最后得分是多少？

学生独立思考，然后组织学生议一议，然后互相交流。指名学生汇报解题思路。由此引出课题：

平均数、中位数、众数 【复习回顾】 1.复习近平均数

教师：什么是平均数？它有什么用处？ 组织学生议一议，并相互交流。

指名学生汇报，并组织学生集体评议。使学生明确：平均数能直观、简明地反映一组数据的一般情况，用它可以进行不

同数据的比较，看出组与组之间的差别。课件展示教材第97页例5两个统计表。

①提问：从上面的统计表中你能获取哪些信息？ 学生思考后回答

②小组合作学习。（课件出示思考的问题）a.在上面两组数据中，平均数是多少？

b.不用计算，你能发现上面两组数据的平均数大小吗？ c.用什么统计量表示上面两组数据的一般水平比较合适？ ③小组汇报。

第一组数据：平均数是（1.40＋1.43×3＋1.46×5＋1.49×10＋1.52×12＋1.55×6＋1.58×3）÷（1+3+5+10+12+6+3）≈1.50（m）

第二组数据：平均数是（30×2+33×4+36×5+39×12+42×10+45×4+48×3）÷40=39.6（kg）

④用什么统计量表示上面两组数据的一般水平比较合适？为什么？ 组织学生议一议，相互交流。

学生汇报：上面数据的一般水平用平均数比较合适。因为它与这组数据中的每个数据都有关系。2.复习中位数、众数

（1）教师：什么是中位数？什么是众数？它们各有什么特征？ 组织学生议一议，并相互交流。指名学生汇报。

使学生明白:在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置上 的一个数（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。

（2）课件展示教材第97页例5的两个统计表，提问：你能说说这两组数据的中位数和众数吗？

学生认真观察统计表，思考并回答。指名学生汇报，并进行集体评议。【归纳小结】

1.教师：不用计算，你能发现上面每组数据的平均数、中位数、众数之间的大小关系吗？

组织学生议一议，并相互交流。指名学生汇报并进行集体评议。

2.教师：用什么统计量表示两组数据的一般水平比较合适？ 组织学生议一议，并相互交流。指名学生汇报。师生共同评议。师根据学生的回答进行板书。【课堂作业】

教材第98页练习二十一第4、5题，学生独立完成，集体订正。答案：

第4题：（1）不合理，因为从进货量和销售量的差来看，尺码是35、39、40三种型号的鞋剩货有些多。

（2）建议下次进货时适当降低35、39、40三种型号鞋的进货量，根据销货量的排名来看，每种型号的鞋的进货量的比

例总体上不会有大的变化。第5题：（1）平均数：（9.8+9.7×2＋9.6×4＋9.5＋9.4×2+9.1）÷11≈9.55（分）（2）有道理，因为平均数与一组

数据中的每个数据都有关系，但它易受极端数据的影响，所以为了减小这种影响，在评分时就采取“去掉一个最高分和

一个最低分”，再计算平均数的方法，这样做是合理的。平均分：（9.7×2+9.6×4+9.5+9.4×2）÷9≈9.57（分）【课堂小结】

通过这节课的学习活动，你有什么收获？学生谈谈学到的知识及掌握的方法。

【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第3课时 统计与概率（3）

平均数：能较充分的反映一组数据的“平均水平”，但它容易受极端值的影响。

中位数：部分数据的变动对中位数没有影响

众数：一组数据的众数可能不止一个，也可能没有。

第4课时 统计与概率（4）

【教学内容】

可能性的整理与复习。【教学目标】 1.使学生加深认识事件发生的可能性和游戏规则的公平性，会求简单事件发生的可能性，并会对事件发生的可能性作出

预测。

2.培养学生依据数据和事件分析并解决问题，作出判断、预测和决策的能力。3.使学生体验到用数学知识可以解决生活中的实际问题，激发学生的学习兴趣。【重点难点】

认识事件发生的可能性和游戏规则的公平性，会求简单事件发生的可能性，并会对事件发生的可能性作出预测，掌握用

分数表示可能性大小的方法。【教学准备】 多媒体课件。

【情景导入】

1.教师出示情境图。表哥：我想看足球比赛。表弟：我想看动画片。表妹：我想看电视剧。

教师：3个人只有一台电视，他们都想看自己喜欢的节目，那么如何决定看什么节目呢？必须想出一个每个人都能接受 的公平的办法来决定看什么节目。

提问：你能想出什么公平的办法确定谁有权决定看什么节目吗？ 学生：抽签、掷骰子。2.揭示课题。

教师：同学们想出的方法都不错。这节课我们来复习可能性的有关知识。（板书课题）

【复习讲授】

1.教师：说一说学过哪些有关可能性的知识。（板书：一定、可能、不可能）

2.教师：在我们的生活中，同样有些事情是一定会发生的，有些事情是可能发生的，还有些事情是不可能发生的。下面

举出了几个生活中的例子，请用“一定”“可能”或“不可能”来判断这些事例的可能性。课件展示：

（1）我从出生到现在没吃一点东西。（2）吃饭时，有人用左手拿筷子。（3）世界上每天都有人出生。组织学生独立思考，并相互交流。指名学生汇报，并进行集体评议。3.解决问题，延伸拓展

（1）教师：用“一定”“不可能”“可能”各说一句话，在小组内讨论交流。指名学生汇报并进行集体评议。（2）课件展示买彩票的片段。

组织学生看完这些片段，提问：你有什么想法吗？

你想对买彩票的爸爸、妈妈、叔叔、阿姨说点什么呢？ 【课堂作业】 1.填空。（1）袋子里放了10个白球、5个黄球和2个红球，这些球除颜色外其它均一样，若从袋子里摸出一个球来，则摸到（）色球的可能性最大，摸到（）色球的可能性最小。

（2）一个盒子里装有数量相同的红、白两种颜色的球，每个球除了颜色外都相同，摸到红球甲胜，摸到白球乙胜，若

摸球前先将盒子里的球摇匀，则甲、乙获胜的机会（）。2.选择。

（1）用1、2、3三个数字组成一个三位数，组成偶数的可能性为（）。A.B.C.D.（2）一名运动员连续射靶10次，其中两次命中十环，两次命中九环，六次命中八环，针对某次射击，下列说法正确的

是（）。

A.命中十环的可能性最大 B.命中九环的可能性最大 C.命中八环的可能性最大 D.以上可能性均等

3.有一个均匀的正十二面体的骰子，其中1个面标有“1”，2个面标有“2”，3个面标有“3”，2个面标有“4”，1个

面标有“5”，其余面标有“6”，将这个骰子掷出。（1）“6”朝上的可能性占百分之几？（2）哪些数字朝上的可能性一样？ 答案：

1.（1）白 红（2）相等 2.（1）A（2）D 3.（1）25％（2）标有“1”和“5”，标有“2”与“4”，标有“3”和“6”的可能性一样。【课堂小结】

通过这节课的学习，你有哪些收获？学生畅谈学到的知识和掌握的方法。【课后作业】

完成练习册中本课时的练习。

第4课时统计与概率（4）

一定 可能 不可能 必然发生 可能发生 不会发生

第三篇：概率统计教案5

第五章 大数定律及中心极限定理

§5.1 大数定律

1.设Y1 , Y2 ,  , Yn , 是一个

a是一个常数.随机变量序列，若对于任意正数，有

limP{Ya}1，nn则称序列Y1 , Y2 ,  , Yn , 依概

P 率收敛于a，记为Yna.2.契比雪夫大数定理: 设随机变量X1 , X2 ,  , Xn , 相互独立，且

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第1页

共6页-----E(Xk)，D(Xk)

2(k1 , 2 , )，n1则序列XXk依概率收敛nk1 P 于，即Xn.3.伯努利大数定理: 设nA是n次独立重复试验中事件A发生的次数.p是A在每次试验中发生的概率，则对于任意正数，有

nAlimP{p}1.nn4.辛钦大数定理: 设随机

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第2页

共6页-----变量X1 , X2 ,  , Xn , 相互独立，服从同一分布，且

E(Xk)(k1 , 2 , )，n1则序列XXk依概率收敛nk1 P 于，即Xn.§5.2 中心极限定理 1.独立同分布的中心极限定理: 设随机变量

X1 , X2 ,  , Xn , 

相互独立，服从同一分布，且

2E(Xk) , D(Xk)0

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第3页

共6页-----

(k1 , 2 , ).令XkE(Xk)Xknk1k1k1Yn，YnnnD(Xk)k1nnn的分布函数为Fn(x)，则对于任意x，有

Xnk1klimF(x)limPx nnnnt x12edt

22

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第4页

共6页-----

n(x)，nXkn近似地k1或者说

~ N(0 , 1)，nXk~ N(n , n)k1近似地X N(0 , 1)，~n2n近似地X~ N( , n)．

2近似地2.棣莫弗—拉普拉斯定理: 设随机变量n(n1 , 2 , )服从参数为n，p(0p1)的二项分布，则对于任意x，有

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第5页

共6页-----nnpx1edt limPxn2np(1p)(x)，近似地nnp或者说 ~ N(0 , 1)

np(1p)2t 2

-----概率论与数理统计教案 第五章 大数定律及中心极限定理

第6页

共6页-----

第四篇：概率统计教案1

第一章

概率论的基本概念

1.确定性现象: 在一定条件下必然发生的现象.2.统计规律性: 在个别试验或观察中可以出现这样的结果，也可以出现那样的结果，但在大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性.3.随机现象: 在个别试验中其结果呈现

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第1页

共51页-----出不确定性，在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象.§1.1 随机试验 1.随机试验: ①可以在相同条件下重复进行；

②每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；

③进行一次试验之前不能确定哪一个结

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第2页

共51页-----果会出现.§1.2 样本空间、随机事件

1.随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S.2.随机试验E的每个结果称为样本点.例1.写出下列随机试验的样本空间.①考察某一储蓄所一天内的储款户数.S0 , 1 , 2 , .-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第3页

共51页-----②10件产品中有3件是次品，每次从中任取一件(取后不放回)，直到将3件次品都取出，记录抽取的次数.S3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 8 , 9 , 10.③在②中取后放回，记录抽取的次数.S3 , 4 , 5 , .④一口袋中有5个红球、4个白球、3个蓝球，从中任取4个，观察它们具有哪

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第4页

共51页-----几种颜色.S={(红)，(白)，(红、白)，(红、蓝)，(白、蓝)，(红、白、蓝)}.3.样本空间S的子集称为随机事件，简称事件.4.对于事件A，每次试验中，当且仅当这一子集中的一个样本点出现时称事件A发生.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第5页

共51页-----5.由一个样本点组成集合称为基本事件.6.在每次试验中总是发生的事件称为必然事件，即样本空间S.7.在每次试验中都不发生的事件称为不可能事件，即空集.例2.抛掷两枚骰子，考察它们所出的点数.写出这一随机试验的样本空间及下列

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第6页

共51页-----随机事件.①“两枚骰子点数之和为5”.②“两枚骰子点数之和为2”.③“两枚骰子点数之和为1”.④“两枚骰子点数之和不超过12”.解: 对两枚骰子编号为1、2.用(I , J)表示第1枚骰子出I点，第2枚骰子出J点.S={(1, 1)，(1, 2)，(1, 3)，(1, 4)，(1, 5)，-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第7页

共51页-----(1, 6)，(2, 1)，(2, 2)，(2, 3)，(2, 4)，(2, 5)，(2, 6)，(3, 1)，(3, 2)，(3, 3)，(3, 4)，(3, 5)，(3, 6)，(4, 1)，(4, 2)，(4, 3)，(4, 4)，(4, 5)，(4, 6)，(5, 1)，(5, 2)(5, 4)，(5, 5)，(5, 6)，(6, 1)，3)，(6, 4)，(6, 5)，(6, 6)}.① {(1, 4)，(2, 3)，(3, 2)，②{(1, 1)}.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第8页

共51页-----，(6, 2)(5, 3)，(6,(4, 1)}.③Ø.④S.8.事件间的关系与运算: ①事件A发生必导致事件B发生，称事件B包含事件A，记为AB.②事件AB{xxA或xB}称为事件A与事件B的和事件.当且仅当A与B至少有一个发生时，事件AB发生.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第9页

共51页-----k1Ak为n个事件A 1，A2，…，An的和事件.Ak为可列个事件A 1，A2，…的和事件.nk1③事件AB{xxA且xB}称为事件A与事件B的积事件.当且仅当A与B同时发生时，事件AB发生.AB也记作AB.k1Ak为n个事件A 1，A2，…，An的积事件.n

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第10页

共51页-----k1Ak为可列个事件A 1，A2，… 的积事件.AB{xxA且xB} ④事件

称为事件A与事件B的差事件.当且仅当A发生、B不发生时，事件AB发生.⑤若AB，则称事件A与事件B是互不相容的，或互斥的.即事件A与事件B不

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第11页

共51页-----能同时发生.⑥若ABS且AB，则称事件A与事件B互为逆事件，或互为对立事件.即对每次试验，事件A与事件B中必有一个发生，且仅有一个发生.A的对立事件记为A，即ASA.9.事件的运算定律: ①交换律:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第12页

共51页-----ABBA，ABBA.②结合律: A(BC)(AB)C，A(BC)(AB)C.③分配律: A(BC)(AB)(AC)，A(BC)(AB)(AC).④德∙摩根律:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第13页

共51页-----ABB A，ABBA.§1.3 频率与概率 1.在相同条件下，进行了n次试验，事件A发生的次数nA称为事件A发生的频数.nA比值称为事件A发生的频率，记为fn(A).n2.频率的基本性质: ①0fn(A)1.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第14页

共51页-----②fn(S)1.③若A 1，A2，…，Ak是两两互不相容的事件，则

.fn(AA)f(A)f(A)1kn1nk3.当重复试验的次数n逐渐增大时，频率fn(A)呈现出稳定性，逐渐稳定于某个常数，这种统计规律性称为频率稳定性.4.设E是随机试验，S是它的样本空间.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第15页

共51页-----对于E的每一事件A赋于一个实数，记为p(A)，称为事件A的概率，且关系p满足下列条件:

①非负性: p(A)0.②规范性: p(S)1.③可列可加性: 设A 1，A2，…是两两互不相容的事件，则

P(A1A2)P(A1)P(A2).-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第16页

共51页-----5.概率的性质: ①p()0.②(有限可加性)设A 1，A2，…An是两两互不相容的事件，则 P(AAn)P(A)P(An).1

1③若AB，则

P(BA)P(B)P(A)，P(B)P(A).④p(A)1p(A).-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第17页

共51页-----

⑤p(A)1.⑥(加法公式)P(AB)P(A)P(B)P(AB)，P(ABC)P(A)P(B)P(C)P(AB)P(AC)P(BC)P(ABC).§1.4 等可能概型(古典概型)1.具有以下两个特点的试验称为古典概型.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第18页

共51页-----①试验的样本空间只包含有限个元素.②试验中每个基本事件发生的可能性相同.2.古典概型中事件概率的计算公式: 样本空间S{e1 , e2 ,  , en}，事件A{ei , ei ,  , ei}，12kk

P(A).n

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第19页

共51页-----例1.抛掷两枚均匀的硬币，求一个出正面，一个出反面的概率.解: S={(正，正)，(正，反)，(反，正)，(反，反)}.A={(正，反)，(反，正)}.例2.抛掷两枚均匀的骰子，求点数之和不超过4的概率.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第20页

共51页-----

21p(A).42解:

S={(1，1)，(1，2)，(1，3)，(1，4)，(1，5)，…，(6，6)}.A={(1，1)，(1，2)，(1，3)，(2，1)，(2，2)，(3，1)}.61p(A).366例3.从一批由45件正品，5件次品组成的产品中任取3件产品.求恰有一件次品的概率.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第21页

共51页-----

CC解: p(A)30.253.C50例4.袋中有5个白球3个黑球.从中按

15245下列方式取出3个球，分别求3个球都是白球的概率.①同时取.②不放回，每次取一个.③放回，每次取一个.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第22页

共51页-----解: ①p(A)C3053CC30.179.8②p(B)A35A30.179.8③p(A)53830.244.例5.某班有23名同学，求至少有同学生日相同的概率(假定1年为天).-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第23页

共51页-----

名

2365(23)!C493.解: p(A)230.(365)p(A)1p(A)0.507.23365例6.从一副扑克牌(52张)中任取4张牌，求这4张牌花色各不相同的概率.14(C13)解: p(A)40.105.C52例7.甲项目和乙项目将按时完成的概率为0.75和0.90，甲、乙项目至少有一

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第24页

共51页-----个项目将按时完成的概率为0.99.求下列事件的概率.①两项目都按时完成.②只有一个项目按时完成.③两项目都没有按时完成.B表解: 设用A表示“甲项目按时完成”、示“乙项目按时完成”，则p(A)0.75，p(B)0.90，p(AB)0.99.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第25页

共51页-----①p(AB)P(A)p(B)p(AB)

0.750.90.99 0.66.②

p[(AB)(AB)]p(AB)p(AB)

0.990.66 0.33.③p(AB)p(AB)

1p(AB)

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第26页

共51页-----

10.99 0.01.例8.将一枚骰子连续掷5次，求下列各事件的概率.①“5次出现的点数都是3”.②“5次出现的点数全不相同”.③“5次出现的点数2次1点，2次3点，1次5点”.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第27页

共51页-----④“5次出现的点数最大是3点”.⑤“5次出现的点数既有奇数点，又有偶数点”.§1.5 条件概率

例1.抛掷一枚均匀的骰子.设A表示“出现的点数不大于3”，B表示“出现偶数点”，求: ①“出现偶数点”的概率.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第28页

共51页-----②已知“出现的点数不大于3”的条件下，“出现偶数点”的概率.解: S={1，2，3，4，5，6}，A={1，2，3}，B={2，4，6}.31①p(B).62②用“BA”表示已知事件A发生的条件下，事件B发生.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第29页

共51页-----AB{2}，1P(AB)16p(BA).33P(A)6

1.设A、B是两个事件，且p(A)0，称

P(AB)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.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第30页

共51页-----

例2.一批零件100个，其中次品10个，正品90个.从中连续抽取两次，做非回臵式抽样.求: ①第一次取到正品的概率.②第一次取到正品的条件下第二次取到正品的概率.解: 设A表示“第一次取到正品”，B表示“第二次取到正品”.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第31页

共51页-----

909①p(A).10010289C90②p(AB)2，C100110P(AB)89.p(BA)P(A)992.乘法定理: 设p(A)0，则

p(AB)p(BA)p(A).设p(AB)0，则

p(ABC)p(CAB)p(BA)p(A).-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第32页

共51页-----例3.一批零件100个，次品率为10%.从中接连取零件，每次任取一个，取后不放回.求第三次才取到正品的概率.解: 设用A i表示“第i次取到正品”(i1 , 2 , 3).由于次品率为10%，所以次品10个，正品90个.P(A 1 A 2A 3)P(A 1)P(A 2 A 1)P(A 3A 1 A 2)

10990 1009998

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第33页

共51页-----

0.0083.3.样本空间的一个划分: ①

BiBj , ij , i , j1 , 2 ,  , n.②B1B2BnS.称B1 , B2 ,  , Bn为样本空间的一个划分(或完备事件组).4.全概率公式: 若B1，B2，…，Bn为样本

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第34页

共51页-----空间的一个划分，且P(Bi)0(i1 , 2 ,  , n)，A为某一事件，则 P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2)

P(A Bn)P(Bn).5.贝叶斯公式: 若B1，B2，…，Bn为样本空间的一个划分，A为某一事件，且P(A)0，P(Bi)0(i1 , 2 ,  , n)，则

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第35页

共51页-----，P(BiA)nP(ABj)P(Bj)j1P(ABi)P(Bi)(i1 , 2 ,  , n).例4.两台机床加工同样的零件.第一台出现废品的概率是0.03，第二台出现废品的概率是0.02.加工出来的零件堆放在一起.已知第一台加工的零件比第二台加工的零件多一倍，从中任取一个零件，求:

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第36页

共51页-----①这个零件不是废品的概率.②如果已知取出的这个零件不是废品，那么，它是第一台机床生产的概率.解: 设用A表示“此零件不是废品”，用Bi表示“此零件由第i台机床加工”(i1 , 则

P(B21 1)3，P(B 2)3，P(A B 1)0.97，P(A B 2)0.98.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第37页

共51页-----

2)，①

P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2)

210.970.98 330.973.②

P(AB1)P(B1)P(B1A)P(AB1)P(B1)P(AB2)P(B2)

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第38页

共51页-----

20.973 210.970.98330.664.例5.有5个盒子，分别编号1、2、3、4、5.第1及第2号盒子各有5个球，其中3个白球，2个红球.第3及第4号盒子也各有5个球，其中1个白球，4个红

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第39页

共51页-----球.第5号盒子有4个白球，1个红球.现随机地选一个盒子并从中任取一球，求: ①它是白球的概率.②如果已知取出的是红球，那么，它是来自第5号盒子的概率.解: 设用A表示“任取一球是白球”，用，用Bi表示“第A表示“任取一球是红球”i个盒子被选中”(i1 , 2 , 3 , 4 , 5)，则

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第40页

共51页-----

1P(B 1)P(B2)P(B3)P(B4)P(B5)，53P(A B 1)P(A B 2)，51P(A B 3)P(A B 4)，54P(A B 5)，52P(A B 1)P(AB 2)，54P(A B 3)P(A B 4)，5-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第41页

共51页-----

1P(A B 5).5①P(A)P(A B1)P(B1)P(A B2)P(B2)P(A B3)P(B3)P(A B4)P(B4)P(A B5)P(B5)3131111141 555555555512.25

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第42页

共51页-----②P(B5A)P(ABi)P(Bi)i15P(AB5)P(B5)

1155 1(22441)5555551.136.先验概率: P(Bi).7.后验概率: P(BiA).-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第43页

共51页-----例6.有一个袋内装有3个白球，2个黑球.有甲、乙、丙三人依次在袋内各摸一球.求: ①在有放回情况下，甲、乙、丙各摸到黑球的概率.②在不放回情况下，甲、乙、丙各摸到黑球的概率.解: 设用A、B、C分别表示“甲、乙、-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第44页

共51页-----丙摸到黑球”，用A、B、C分别表示“甲、乙、丙摸到白球”.2①P(A)P(B)P(C).52②P(A).5P(B)P(BA)P(A)P(BA)P(A)

1223 45452.5-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第45页

共51页-----P(C)P(CAB)P(AB)P(CAB)P(AB)

P(CAB)P(AB)P(CAB)P(AB)P(CAB)P(BA)P(A)

P(CAB)P(BA)P(A)P(CAB)P(BA)P(A)P(CAB)P(BA)P(A)

121321232230 453453453452.5

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第46页

共51页-----§1.6 独立性

1.设A与B是两事件，如果 p(AB)p(A)p(B)，则称A与B相互独立，简称A与B独立.2.设A与B是两事件，且p(A)0，如果A与B相互独立，则

p(BA)p(B).3.设A与B相互独立，则下列各对事件也

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第47页

共51页-----相互独立.A与B，A与B，A与B.证: P(A)P(B)P(A)[1P(B)]

P(A)P(A)P(B)

P(A)P(AB)

(AAB)P(AAB)P(AB)，所以A与B相互独立.同理可证A与B，A与B相互独立.-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第48页

共51页-----4.设A、B、C是三个事件，如果

p(AB)p(A)p(B)，p(AC)p(A)p(C)，p(BC)p(B)p(C)，p(ABC)p(A)p(B)p(C)，则称A、B、C相互独立.例1.用一支步枪射击一只小鸟，击中的概率为0.2.问3支步枪同时彼此独立地

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第49页

共51页-----射击，击中小鸟的概率.解: 设用A i表示“第i支步枪击中小鸟”，则(i1 , 2 , 3)，用B表示“小鸟被击中”

P(B)P(A 1A 2A 3)

1P(A 1A 2A 3)1P(A 1 A 2 A 3)

1P(A 1)P(A 2)P(A 3)10.80.80.8

-----概率论与数理统计教案 第一章 概率论的基本概念 第50页

共51页-----

第五篇：统计与概率教案

小学六年级数学总复习〖统计与概率〗 复习建议

一、统计

统计知识在生产和生活中，特别是进行科学研究时，应用非常广泛。小学阶段，学习内容是统计学中最初步的知识，它包括单式、复式统计表和条形、折线、扇形统计图的用途、结构及绘制方法等问题。在这里我谈谈自己对在《统计与概率》的认识，以求抛砖引玉。复习内容：

1、数据的收集 整理 统计图表

2、对图表进行分析，解决问题。

3、条形(单式，复式)，折线(单式，复式)，扇形统计图的特点及选择方法。

4、统计图的选用与制作。复习目标:

1、通过复习已学过的统计的初步知识，加深学生对统计的意义及其应用的理解。

2、培养学生会看、会分析、会制作简单统计图表的能力和综合运用统计知识解决实际问题的能力。

3、通过复习使学生进一步感受、了解数学在生活中的实际应用，以提高学生学数学、用数学的意识。复习重难点： 重点：

1、体会统计在实际生活中的应用，发展统计观念。

2、用自己的语言描各种统计图的特点。难点：

用自己的语言描述各种统计图的特点。复习要点：

1、统计表：把统计数据填写在一定的表格内，用来反映情况 说明问题。

种类：单式统计表、复式统计表、百分数统计表。

2、统计图：用点、线、面积等来表示相关的量之间的数量关系的图形。

分类:（1）条形统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画 成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来。优点：很容易看出来各种数量的多少。

注意：画条形统计图时，直条的宽窄必须相同。复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区分开，并在制图日期下面注明图列。

（2）折线统计图：用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次联系起来。

优点：不但可以表示数量的多少而且能够清楚表示出数量增减变化的情况。

注意：折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。

（3）扇形统计图：用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。优点：很清楚的表示出各部分同总数之间的关系。例

一、填空、选择、判断题各一例。

1、常用的统计图有 条形 统计图，折线 统计图和 扇形 统计图。

2、为了清楚地表示出数量的多少，常用（A）统计图，为了表示出数量的增减变化情况，用（B）统计图比较合适，而（C）统计图却能清楚地表示出部分量与总体的关系。A.条形统计图 B.折线统计图 C.扇形统计图

3、用统计表表示的数量不能用统计图表示。（）例

二、下面是淘淘一天的活动情况统计图。（1）算出淘淘各种活动占用的时间。

（2）你对淘淘关于时间的安排有何看法？你能提出什么建议？

二、概率

表示一个事件发生的可能性大小的数，叫做该事件的概率。它是随机事件出现的可能性的量度，同时也是概率论最基本的概念之一。人们常说某人有百分之多少的把握能通过这次考试，某件事发生的可能性是多少，这都是概率的实列。但如果意见事情发生的概率是1/n，不是指n次事件里必有一次发生该事件，而是指此事件发生的概率接近于1/n这个数值。复习内容：

可能性的大小。（语言描述，分数表示，预测），根据要求设计方案。复习目标:

1、通过复习使学生能进一步熟练地判断简单事件发生的可能性。

2、通过复习使学生能熟练地用分数表示事件发生的概率，并且会用概率的思维去观察、分析和解释生活中的现象。复习重难点： 重点：

体验不确定现象，复习如何计算事件发生的可能性。难点：

体验不确定现象，复习如何计算事件发生的可能性。复习要点：

1、可能性分为能确定的和不能确定的两种。事件发生的可能的结果数

2、可能性大小的求法:可能性大小= 所有可能的结果总数，即可能性就是用一定能出现的次数与可能出现所有次数的最简整数比。例

一、填空、选择、判断题各一例。

1、箱子里装有大小相同的4个白球，1个黄球，任意摸出1个，摸到黄球的可能性是 1/5。

2、某地的天气预报中说：“明天的降水概率中80%。”根据这个预报，下面说法正确的是（）

A 明天一定下雨 B 明天不可能下雨 C 明天下雨的可能性很大

3、掷硬币10次，恰好出现5次正面朝上，5次反面朝上。（）例

二、试一试。

桌子上摆着9张卡片，分别写着2-10这几个数，如果摸到单数小明赢，如果摸到双数红的赢。

① 这个游戏公平吗？ ②小明一定会输吗？

③怎样增加一张或减少一张卡片使游戏公平

三、近年考试题的考点及分值情况： 2009年: 这部分知识在总分12分。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，统计图的概念，分值1分；

3、解决问题1道，统计的综合应用，分值9分。2010年：这部分知识在总分3分。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，可能性，分值1分；

2011年：这部分知识在总分9分。

1、判断题2道，统计图的概念和可能性，分值2分；

2、选择题1道，可能性，分值1分；

3、填空题1道，可能性，分值1分；

4、解决问题1道，对复式统计表进行分析，解决问题分值5分。

四、复习建议：

小学数学“统计与概率”领域包含四个方面的基本内容:收集、整理和描述数据,包括整理调查数据、绘制统计图表等;处理数据;从数据中提取信息并进行简单的判断与预测;简单随机事件及其发生的概率。复习的一般任务大体上包括以下几个方面:查漏补缺,展开认知矫正;系统梳理,优化认知结构;综合训练,提高学习能力;激发探究,拓展学习空间。因而,本领域的复习需要帮助学生进一步澄清概念、掌握方法,以提高学生分析数据、提取信息、进行预测和决策的能力,并通过学习进一步深化统计活动体验,为后续的中学数学学习奠定扎实的基础。以上都是我个人的观点，还有汗多不全面和不妥之处，望各位老师加以指正，谢谢大家！

五、今年考点及分值预测： 这部分知识在总分9分左右。

1、填空题1道，可能性，分值2分；

2、选择题1道，统计图，分值1分；

3、解决问题1道，统计的综合应用，分值6分。

六、附检测题一套： 小学六年级数学总复习资料 〖统计与概率〗检测题 班级： 姓名： 评价等级 优 良 达标 待达标 在相应等级上划“√”

一、填空题：

1、抛出一枚硬币，落下后有（）种结果。出现反而的可能性有（）

2、李明和高飞下跳棋，他们用掷骰子的方式决定谁走几步，骰子各面分别写着1、2、3、4、5、6，抛出每个数字的可能性是（）。

3、一个装满白球的盒子里，（）摸出红球，（）摸出白球。

4、商业大厦电梯的载重限额是1250千克，那么电梯最多可以运送（）个75千克的人而不超载。

5、医生想用统计图记录病人24小时的体温变化情况，他选用（）统计图比较合适。

6、要表示本校三至六年级各年级的人数，用（）统计图表示比较合适。

7、根据统计图填空

东风机械厂2001年全年产值统计图

⑴平均每个季度产值（）万元。⑵全年平均每月产值约（）万元。⑶第四季度比第一季度增产（）%。⑷第三季度比第四季度少产（）%。⑸下半年的产值占全年产值的（）%。

8、完成统计表。

东新村总收入和村办企业收入统计表 2004年3月制 项目 金额（元）

全村总收入 其中村办企业 收入 村办企业收入占总收入的百分数 2001年 750万 420万 2002年 875万 530万 2003年 1800万 1439万 合计

9、小明从家去相距4千米远的图书馆看书和借书。从所给的折线图中可以看出小明在图书馆呆了（）分钟，去时平均速度是每小时（）千米，返回时平均速度是每小时（）千米。

10、下面是2006年4月某地三个药店中西药销售情况统计图，请看图填空。（1）这是（）统计图。

（2）中药销售额最多的是（），最少的是（）。（3）西药销售额最多的是（），最少的是（）。（4）康复药店中西药销售总额是（）万元。

（5）东方药店西药销售额比风华药店销售额多（）%。

11、下面是程苏六年级第一学期四次数学平时成绩和数学期末测试成绩统计图。

⑴程苏四次平时成绩的平均分是（）分。

⑵数学学期成绩是这样算的：平时成绩的平均分×60%＋期末测验成绩×40%。程苏六年级第一学期的数学学期成绩是（）分。

二、判断题。正确的在（）打“√”，错误的在（）打“×”。

1、体检时学生的体重记录是一份原始数据单。（）

2、为了清楚地表示各个课外兴趣小组人数的多少，选用扇形统计图比较合适。（）

3、掷硬币10次，恰好出现5次正面朝上，5次反面朝上。（）

4、画线条统计图时，应该注意直条的宽窄必须一样。（）

5、小明的身高是1.4米，在平均水深1.2米的游泳池中游泳没有危险。（）

三、选择题。新-课-标-第-一-网

1、省疾控中心为做好甲型H1N1流感防控工作，每天都进行疫情统计。既反映出每天患病人数，又反映出疫情变化的情况和趋势，他们应选用（）统计图。A 条形 B 折线 C 扇形

2、下面的信息资料中，适合用扇形统计图表示的是（）A 学校各年纪的人数 B 6月份气温变化情况 C 学校各年纪学生人数占学生总数的情况

3、六

（一）班同学到社区参加公益活动，社区主任问班长出勤的情况，班长说：“我们班共有50人，没有全部到齐，但大部分来了。”出勤率可能是（）。A 50% B 48% C 96%

4、某地的天气预报中说：“明天的降水概率中80%。”根据这个预报，下面说法正确的是（）

A 明天一定下雨 B 明天不可能下雨 C 明天下雨的可能性很大

四、解决问题。

1、由2、3、5、6这四个数字组成任意三位数，这个三位数末尾是5的可能性是多少？

2、下面记录的是某班一次数学测验的成绩。将整理数据的结果填写在表格里。甲组：98 76 80 94 88 94 75 96 87 95 98 58 100 100 95 53 92 乙组：78 92 97 82 85 89 96 79 96 95 92 86 80 94 89 84 76 分数 100 90~99 80~89 70~79 60~69 60以下 甲组 乙组

你认为本次测验甲组和乙组哪个情况要好一些？写出你的理由？

3、李军、张明、陆强、王宏四人参加100米跑和推铅球两项体育测验，成绩在下面表中。

李军 张明 陆强 王宏

100米跑 17秒 15秒 16秒 19秒 推铅球 6米 4米 9米 7米

根据他们两项测试的成绩排一排名次，把各的姓名填入下表

第一名 第二名 第三名 第四名 100米跑 推铅球

综合两项测试的名次，谁的成绩最好？你是怎样想的？

4、下表是“十一”黄金周期间，我国龙丰景区每天游客人数变化情况。（数字前的“十”和“一”号分别表示当天比前一天多和少的人数）

日期 10月1日 10月2日 10月3日 10月4日 10月5日 10月6日 10月7日 人数

变化 +160 +80 +40 —40 —80 +20 —30

（1）若9月30日的游客人数为A，请用含有字母A的式子表示10月2日的游客人数。

（2）请判断哪一天人数最多？哪一天人数最少？它们相差多少人？（3）假定9月30日游客人数为120人，请在上表第三行填出每天的人数。

5、下表是某菜场1—12月份每500克西红柿售价情况统计表： 月 份 一 二 三 四 五 六 七 八 九 十 十一 十二

售 价（元）2.00 3.50 3.00 2.00 1.50 1.00 1.50 1.00 1.00 2.00 2.50 3.00 请根据上表中的数据，制成折线统计图，并回答问题：

某菜场1—12月份西红柿售价情况统计图 2005年6月制 单位：元

4.00 3.50 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0