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第七章 随机变量及其分布列;7.5 正态分布;必备知识?探新知;素养目标?定方向;课程标准;必备知识?探新知 ;知识点1; (2)正态密度曲线:正态密度函数的图象为正态密度曲线,简称正态曲线. (3)正态分布:①定义:若随机变量X的概率密度函数为f(x),则称随机变量X服从正态分布; ②记作:X~N(μ,σ2); ③特例:当μ=0,σ=1时,称随机变量X服从标准正态分布. ;思考1:若X~N(μ,σ2),怎样表示下图中阴影A,B的面积? 提示:阴影A的面积P(X≤x);阴影B的面积P(a≤X≤b). ;知识点2; 思考2:μ,σ取值不同对正态曲线有何影响? 提示:当参数σ取固定值时,正态曲线的位置由μ确定,且随着μ的变化而沿x轴平移;当μ取定值时,当σ 较小时,峰值高,曲线“瘦小”,表示随机变量x的分布比较集中,当σ较大时,峰值低,曲线“矮胖”,表示随机变量x分布比较分散. ; X~N(μ,σ2)在区间[μ-kσ,μ+kσ](k∈N*)上的概率 (1)概率:P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈0.682 7,P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈0.954 5,P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)≈0.997 3. (2)3σ原则:通常认为服从正态分布N(μ,σ2)的随机变量X只取[μ-3σ,μ+3σ]中的值. ;关键能力?攻重难;题型探究; [规律方法] 正态总体在某个区间内取值概率的求解策略 (1)充分利用正态曲线对称性和曲线与x轴之间面积为1. (2)熟记P(μ-σ<X≤μ+σ),P(μ-2σ<X≤μ+2σ),P(μ-3σ<X≤μ+3σ)的值. ;【对点训练】? (1)已知随机变量ξ服从正态分布N(0,σ2),若P(ξ>2)=0.023,则P(-2<ξ<2)= ( ) A.0.477 B.0.625 C.0.954 D.0.977 (2)(2021·临沂高二检测)设随机变量ξ服从正态分布N(2,σ2),若P(ξ>c)=a,则P(ξ>4-c)等于 ( ) A.a B.1-a C.2a D.1-2a ; [解析] (1)P(-2<ξ<2)=1-2P(ξ>2)=1-2×0.023=0.954. (2)对称轴x=2, ∴P(ξ>4-c)=1-P(ξ>c)=1-a. ;题型二; [解析] 由题意可知,分数X~N(110,202),μ=110,σ=20, P(X≥90)=P(X≥110-20)=P(X≥μ-σ), 因为P(X≤μ-σ)+P(μ-σ≤X≤μ+σ)+P(X≥μ+σ) =2P(X≤μ-σ)+0.683=1, 所以P(X≤μ-σ)=0.158 5, 所以P(X≥90)=1-P(X≤μ-σ)=1-0.158 5=0.841 5. ;角度2 实际应用??题 某厂生产的圆柱形零件的外径尺寸X~N(4,0.25).质检人员从该厂生产的1 000件零件中随机抽查一件,测得它的外径为5.7 cm,试问该厂生产的这批零件是否合格? [分析] 判断某批产品是否合格,主要运用统计中假设检验的基本思想.欲判定这批零件是否合格,关键是看随机抽查的一件产品的外径尺寸是在(μ-3σ,μ+3σ)之内还是在(μ-3σ,μ+3σ)之外.; [解析] 由于圆柱形零件的外径尺寸X~N(4,0.25),由正态分布的特征可知,X在区间(4-3×0.5,4+3×0.5)(即(2.5,5.5))之外取值的概率约为0.002 7.而5.7?(2.5,5.5),这说明在一次试验中,出现了几乎不可能发生的小概率事件,根据统计中假设检验的基本思想,认为该厂生产的这批产品是不合格的.; [规律方法] 解答正态分布的实际应用题的关注点 (1)方法:转化法,把普通的区间转化为3σ区间,由特殊区间的概率值求出. (2)理论基础:①正态曲线的对称性;②曲线与x轴之间的面积为1;③P(μ-σ≤X≤μ+σ),P(μ-2σ≤X≤μ+2σ),P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)的概率值. ; 【对点训练】? 在某次数学考试中,考生的成绩服从一个正态分布,即ξ~N(90,100). (1)试求考试成绩ξ位于区间(70,110]内的概率; (2)若这次考试共有2000名考生,试估计考试成绩在(80,100]间的考生大约有多少人. ;[解析] ∵ξ~N(90,100),∴μ=90,σ=10. (1)在该正态分布中,μ-2σ=70,μ+2σ=110, ∵P(μ-2σ<X≤μ+2σ)=0.954 5, ∴考试成绩ξ位于区间(70,110]内的概率为0.954 5. (2)μ-σ=80,μ+σ=100, ∵P(μ-σ<X≤μ+σ)=0.682 7, ∴考试成绩ξ位于区间(80,100]内的概率为0.682 7. 由共有2 000名考生,知考试成绩在(80,100]间的考生大约有2 000× 0.682 7≈1
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