一、学习本章要注意以下五点:
1,了解概率论的特点,把握整体的逻辑关系;
2,重视核心概念“随机事件”的数学抽象;
3,重视数学思想方法的培养;
4,有意识地将统计与概率联系起来;
5,重视信息技术的应用。
二、本章需要掌握的内容有:
8个重要概念:样本空间,随机事件,并事件,交事件,互斥事件,对立事件,相互独立事件,古典概型。
2种重要关系:事件之间的包含关系,频率与概率的关系。
5个计算公式:古典概型公式,互斥事件加法公式,对立事件概率公式,并事件概率公式,相互独立事件概率公式。
4种重要方法:列举法,列表法,树状图法,随机模拟法。
三、思想方法归纳
1,数形结合的思想
在判断事件之间的关系时,Venn图具有直观、形象的特点,将随机事件概率问题图形化有助于准确捕捉有用的解题信息。在概率问题中利用树状图法或列表法等求基本事件的总数和事件 A 包含的事件数,也是数形结合的典范。
2,分类与整合的思想
分类与整合的思想实际上就是一种逻辑划分。在解决概率问题时,按照某一确定的标准,将某一对象划分为若干个既有联系又有区别的部分,然后分别解决,从而达到解决问题的目的。在本章中求随机事件的概率特别是求解古典概型问题时,要考虑各类情况对应的结果数目,分类讨论时应做到有序且不重不漏。
3,方程思想
本章中的方程思想主要体现在利用概率的性质,如互斥、对立、相互独立等构建方程,进而用方程的思想解决问题。
4,化归与转化的思想
本章中多次用到了化归与转化的思想,比如在求解概率时,有时要转化为求互斥事件的和事件,有时要转化为求对立事件,有时还要将代数问题转化为几何问题等。
四、专题归纳总结
1,随机事件的概率
a,用频率估计概率
频率与概率的区别和联系:频率是概率的近似值。随着试验次数的增加,频率会越来越接近概率,频率本身也是随机的,做两次同样的试验,可能会得到不同的结果;而概率是一个确定的数,与每次的试验无关。
用频率估计概率有以下两种情形:
1,对于只有一组试验数据的,我们通常用事件 A 发生的频率作为相应概率的估计值;
2,对于有多组试验数据的,通常将各组中事件 A 发生的频率按试验次数从小到大的顺序,观察频率的稳定性,得到概率的估计值。
b,互斥事件与对立事件的概率求解
互斥事件与对立事件都是描述两个事件之间的关系,互斥事件是不可能同时发生的两个事件,而对立事件除要求这两个事件不同时发生外,还要求二者中必须有一个发生。因此,对立事件是互斥事件的特殊情况,而互斥事件未必是对立事件。
c,随机事件的概率与统计在实际生活中的应用
完全依据对数据处理能力的考查要求命制的概率与统计问题,体现了收集数据、利用统计中的方法(频率分布表和频率分布直方图)整理数据的能力,以及对实际问题的判断能力等。解答时,可根据作频率分布表和频率分布直方图的方法进行整理。
2,古典概型问题的求解
古典概型是一类最基本的概率模型,是学习概率知识的基础,解题时要紧紧把握古典概型的两个特征:有限性和等可能性,确定样本空间和所求事件 A 中样本点的个数,严格按公式P(A)=n(A)/n(Ω)进行计算。
3,复杂事件的概率问题
(1)通过对结果分类转化为互斥事件,有一个发生用概率加法公式,通过对过程的分步转化为相互独立事件,同时发生用乘法公式计算,在概率运算中注意“正难则反”思想的运用。
(2)对于一个概率问题,应首先搞清楚它的类型,不同的类型采用不同的计算方法,一般的问题中总有些关键语句说明其类型,对于复杂问题要善于进行分解,或者运用逆向思考的方法。
注意:解决相互独立事件的概率问题时,还有以下几点容易造成失分,在备考时要高度关注:
(1)相互独立事件与独立重复试验分不清;
(2)对相互独立事件的各种情况分析不到位,漏掉或增加某种情况。
4,概率与统计的综合问题
a,概率与随机抽样的综合问题
b,概率与用样本估计总体的综合问题
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