2019年高考数学一轮复习专题探究课6概率与统计中的高考热点问题理北师大版_第1页
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文档简介

1、六概率与统计中的高考热点问题(对应学生用书第 193 页)命题解读1.概率与统计是高考中相对独立的一个内容,处理问题的方式、方法体现了较高的思维含量.该类问题以应用题为载体,注重考查应用意识及阅读理解能力、分类讨论与化归转化能力 2 概率问题的核心是概率计算,其中事件的互斥、对立、独立是概率计算的 核心,排列组合是进行概率计算的工具,统计问题的核心是样本数据的获得及分析方法,重点是频率分布直方图、茎叶图和样本的数字特征,但近两年全国卷突出回归分析与独立性检 验的考查3 离散型随机变量的分布列及其均值的考查是历年高考的重点,难度多为中档类 题目,特别是与统计内容渗透,背景新颖,充分体现了概率与统

2、计的工具性和交汇性.ALF區统计与统计案例以实际生活中的事例为背景,通过对相关数据的统计分析、抽象概括,作出估计、判断, 常与抽样方法、茎叶图、频率分布直方图、概率等知识交汇考查,考查数据处理能力,分析 问题,解决问题的能力.A .也(2017 全国卷n)海水养殖场进行某水产品的新、旧网箱养殖方法的产量对比,收获时各随机抽取了 100 个网箱,测量各箱水产品的产量(单位:kg),其频率分布直方图 如图 1所示:V(1)设两种养殖方法的箱产量相互独立,记A表示事件“旧养殖法的箱产量低于502kg,新养殖法的箱产量不低于50 kg ”,估计A的概率;(2)填写下面列联表,并根据列联表判断是否有99

3、%勺把握认为箱产量与养殖方法有关;箱产量v50 kg箱产量50 kg旧养殖法新养殖法(3)根据箱产量的频率分布直方图,求新养殖法箱产量的中位数的估计值(精确到0.01)附:P(Xk)0.0500.0100.001ok3.8416.63510.828n(ad-bc)2x (a+b)(c+d)(a+c)(b+d).解(1)记B表示事件“旧养殖法的箱产量低于50 kg ”,C表示事件“新养殖法的箱产量不低于 50 kg ”.由题意知P(A) RBCRB)P(C).旧养殖法的箱产量低于50 kg 的频率为(0.012+0.014+0.024+0.034+0.040)X50.62,故P(B)的估计值为

4、0.62.(0.068+0.046+0.010+0.008)X50.66,故P(C)的估计值为 0.66.5因此,事件A的概率估计值为 0.62X0.66 0.409 2.由于 15.7056.635,故有 99%勺把握认为箱产量与养殖方法有关.(3)因为新养殖法的箱产量频率分布直方图中,箱产量低于50 kg 的直方图面积为箱产量v50 kg箱产量50 kg旧养殖法6238新养殖法3466(2)根据箱产量的频率分布直方图得列联表2200X(62X6634X38 )15.705.100X100X96X104心新养殖法的箱产量不低于3(0.004+0.020+0.044)X50.340.5,100

5、4故新养殖法箱产量的中位数的估计值为0.5 0.3450+ 0.068心 52.35(kg) 规律方法1.独立性检验就是考察两个分类变量是否有关系,利用独立性检验,能够帮助我们对日常生活中的实际问题作出合理的推断和预测,并能较为准确地给出这种判断的可22n(adbe)信度;具体做法是根据公式X2=ubTe、d7audb=d,计算随机变量的观测值(a+b)(e+d)(a+e)(b+d)X2值越大,说明“两个变量有关系”的可能性越大2.频率分布直方图中的众数、中位数与平均数1最高的小长方形底边中点的横坐标即是众数;2平分频率分布直方图的面积且垂直于横轴的直线与横轴交点的横坐标是中位数;3平均数是频

6、率分布直方图的“重心”,等于频率分布直方图中每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和跟踪训练(2018 成都二诊)某项科研活动共进行了5 次试验,其数据如下表所示:特征量第 1 次第 2 次第 3 次第 4 次第 5 次x555559551563552y601605597599598(1)从 5 次特征量y的试验数据中随机地抽取两个数据,求至少有一个大于 600 的概率;(2)求特征量y关于x的线性回归方程y=bx+a,并预测当特征量x为 570 时,特征量y的值.(附:回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为n刀(Xix)(yiy)i=1b=n刀(xix)2i=1a=yb x

7、)解(1)记“至少有一个大于 600”为事件A7 =555+559+551+563+552= 556,5601 + 605 + 597+ 599 + 598600.1X1+3X5+(5)X(3)+7X(1)+(4)X(2)302 2 2 2(1) + 3 + ( 5) + 7 + ( 4)=0.3.Ta=yb x=6000.3X556=433.2,10056I題型常见概率模型的概率几何概型、古典概型、相互独立事件与互斥事件的概率是高考的热点,几何概型主要以客观题进行考查,求解的关键在于找准测度(面积、体积或长度);相互独立事件,互斥事件常作为解答题的一问考查, 也是进一步求分布列、 均值与方差

8、的基础, 求解该类问题要正确理解题意,准确判定概率模型,恰当选择概率公式.在某校教师趣味投篮比赛中,比赛规则是:每场投2 个球都投进者获奖;否则不获奖已知教师甲投进每个球的概率都是6 个球,至少投进 4 个球且最后23.(1)记教师甲在每场的6 次投球中投进球的个数为X,求X的分布列及均值; 求教师甲在一场比赛中获奖的概率.解(1)X的所有可能取值为0,123,4,5,6.k依条件可知,XB6,3,P(X=k)=C6. 3 (k= 0,1,234,5,6)所以X的分布列为X0ZA 1234561420160806464PV729L 1 243243729243243729丄12 916 亠故E

9、X=729(0X1+1X12+2X60+3X160+4X240+5X192+6X64)=7=4.或22因为XB5,小所以EX=6X = 4.33(2)设教师甲在一场比赛中获奖为事件A,2456则P(A) = C41 3 +12+2= 81,即教师甲在一场比赛中获奖的概率为328?.规律方法首先判断随机变量X服从二项分布是问题解决的突破口,对于实际问题中的随机变量X,如果能够断定它服从二项分布Bn, p,则其概率、均值与方差可直接利用公式PX=k=Gpk1 -pn_kk= 0, 1, 2,,n,EX= np,DX= np 1-p求得,因此,利用二项分布的相关公式,可以避免烦琐的运算过程,提高运算

10、速度和准确度线性回归方程为y= 0.3x+ 4332当x= 570 时,y= 0.3X570+ 433.2 = 604.2.当x= 570 时,特征量y的估计值为 604.2.7跟踪训练甲、乙两班进行消防安全知识竞赛,每班出 3 人组成甲乙两支代表队, 首轮比赛每人一道必答题,答对则为本队得1 分,答错或不答都得 0 分,已知甲队 3 人每人答32128对的概率分别为 4, 3, 2,乙队每人答对的概率都是 3 设每人回答正确与否相互之间没有影响,用E表示甲队总得分.(1) 求E= 2 的概率;(2) 求在甲队和乙队得分之和为4 的条件下,甲队比乙队得分高的概率.解(1)E= 2,则甲队有两人

11、答对,一人答错,(2)设甲队和乙队得分之和为4 为事件 A,甲队比乙队得分高为事件B.设乙队得分827 P(A)=RE =1)P(n=3)+RE =2)P(n =2)+P(E =3)P(n =1)= 寻+11412124X9+4X9= 3,1 2 1RAB=RE=3)P(n =1)=4X9=18离散型随机变量的分布列、期望和方1题型创差的应用14,所求RB A)=PLABl=PA)=18 11 = 63故P(E =2)=|xIX1321114X3X2=24;为n则Rn =1)=223 = 9,9离散型随机变量及其分布列、均值与方差及应用是高考的一大热点,每年均有解答题,属于中档题.复习中应强化

12、应用题的理解与掌握,弄清随机变量的所有取值是正确列随机变量分布列和求均值与方差的关键,对概率的确定与转化是解题的基础,准确计算是解题的核 心.卜 I(本小题满分 12 分)(2016 全国卷I)某公司计划购买2 台机器,该种机器使用三年后即被淘汰.机器有一易损零件,在购进机器时,可以额外购买这种零件作为备件,每个 元在机器使用期间,如果备件不足再购买,则每个500 元审题指导纟题卫眼挖掘关键信息看到这种条件,想到解题时可能要分类求解看到柱状图想到频数与频率间的关系,想到横轴中的取值含义看到自变量X想到柱状图,想到X的所有可能取值看到RXWn) 0.5 想到X和n的含义,想到(1)中的分布列规范

13、解答(1)由柱状图及以频率代替概率可得,一 台 机 器 在 三 年 内 需 更 换 的 易 损零件数为 8,9,10,11的概率分别为 0.2,0.4,0.2,02由题意可知X的所有可能取值为 16, 17, 18, 19, 20, 21 , 22.200现需决策在购器在三年使用期内更换的易损零件数,得下面如图为此搜集并整理了 100 台这种机22 所示的柱状图:以这 100 台机器更换的易损零件数的频率代替记X表示 2 台机器三年内共需更换的易损零件数,1 台机器更换的易损零件数发生的概率,n表示购买 2 台机器的同时购买的易损零件数.1(1)求X的分布列; 若要求P X 0.5 的含义,导

14、致不会求解结合(1)中的分布列及n的含义,推理求解便 可、忽视n= 19 与n= 20 的含义导致 无法解题本题中购买零件所需费用包含两部分,一部 分为购买机器时购买零件的费用,另一部分 为备件不足时额外购买的费用规律方法解答离散型随机变量的分布列及相关问题的一般思路:6 分7 分(19X200+9 分111 明确随机变量可能取哪些值 2 结合事件特点选取恰当的计算方法计算这些可能取值的概率值:;;根据分布列和期望、方差公式求解 .易错警示:明确离散型随机变量的取值及事件间的相互关系是求解此类问题的关键跟踪训练某网站用“io 分制”调查一社区人们的治安满意度现从调查人群中随机抽取 16 名,如

15、图 3 茎叶图记录了他们的治安满意度分数(以小数点前的一位数字为茎,小数点后的一位数字为叶)3 076 5 5人中随机选取 3 人,至多有 1 人是“极安全”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)中任选 3 人,记X表示抽到“极安全”的人数,求X的分布列、均值与方差.【导学号:79140382】解(1)设A表示所取 3 人中有i个人是“极安全”,且i= 0,1,2,3.至多有 1 人 是“极安全”记为事件A,则A=Ao+A,况 dzd 121所以RA) =RA)+P(A)=祝=14Q.B,4,k3-k则P(X=k)= 时 3,k= 0,1,2,3

16、.3327所以 RX=0)= 4 = 64,2RX=1)=Cx4X4=64,23o|139(1 yRX= 2)= Ux4x4=石,RX= 3)=-X的分布列为X0123P2727_9丄64646464(1)若治安满意度不低于9.5 分,则称该人的治安满意度为“极安全” 求从这16(2)由茎叶图可知,16 人中任取 1 人是“极安全”的概率P= 1 4 依题意,xB3,4,丄6412概率与统计的综合应用概率与统计作为考查考生应用意识的重要载体,已成为近几年高考的一大亮点和热点.主要依托点是统计图表,正确认识和使用这些图表是解决问题的关键,复习时要在这些图表上下功夫,把这些统计图表的含义弄清楚,在

17、此基础上掌握好样本特征数的计数方法、各类概率的计算方法及均值与方差的运算.卜;(2017 全国卷I)为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取 16 个零件,并测量其尺寸(单位:cm) 根据长期生产经验,可以认为这 条生产线在正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N卩,b2).(1) 假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的 16 个零件中其尺寸在( 3b,1+ 3b)之外的零件数,求P(X 1)及X的数学期望;(2) 一天内抽检零件中, 如果出现了尺寸在(1 3b,1+ 3b)之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检

18、查.1试说明上述监控生产过程方法的合理性;2下面是检验员在一天内抽取的16 个零件的尺寸:9.9510.129.969.9610.019.929.9810.04值判断是否需对当天的生产过程进行检查.易V除(:3; , : + 3;)之外的数据,用剩下的数据估计1和b(精确到 0.01).附:若随机变量Z服从正态分布N(i,b2),则P(i3bZv i+ 3b) = 0.997 4.0.997416 0.959 2 ,0.008 0.09.E& 0X舊+ 1X642764+2X9+3 丄 3.64644亠3或EX np=匚.4D)=np(1p)=3X1x|题型4|13信息提取与突破策略(

19、1) 由P(卩3cZ+ 3 1)的值,再利用二项分 布的期望公式求解.(2) 根据第(1)问的结果,利用独立性检验的思想说明监控生产过程方法的合理性;确定 3(T ,+ 3c的值,以剔除(卩3c,+ 3(r)之外的数据,再利用剩下的数据估计1和c.解抽取的一个零件的尺寸在(1 3c, 1+ 3c)之内的概率为 0.997 4 , 从而零件的尺寸在(1 3c,1+ 3c)之外的概率为 0.002 6,故XB(16,0.002 6).因此F(X 1) = 1 F(X= 0) = 1 0.997 4九0.040 8.X的数学期望为EX=16X0.002 6 = 0.041 6.(2)如果生产状态正常

20、,一个零件尺寸在(1 3c,1+ 3c)之外的概率只有0.002 6,一天内抽取的 16 个零件中,出现尺寸在(1 3c,1+ 3c)之外的零件 的概率只有 0.040 8,发生的概率很小因此一旦发生这种情况,就有理由认为这 条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检 查,可见上述监控生产过程的方法是合理的.AA由x= 9.97 ,S0.212 ,得1的估计值为1= 9.97 ,c的估计值为c= 0.212 , 由样本数据可以看出有一个零件的尺寸在(1 3; , : +3;)之外,因此需对当天的生产过程进行检查.VVVAA A I A1剔除(1 3c,1+ 3c)之外的数据 9.22,剩下数据的平均数为X(16X9.97 159.22) = 10.02 ,因此1的估计值为 10.02.16刀x2= 16X0.2122+ 16X9.9721 591.

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