主攻40个必考点(十九)二项分布与正态分布1.(2018·全国卷Ⅰ)某工厂的某种产品成箱包装,每箱200件,每一箱产品在交付用户之前要对产品作检验,如检验出不合格品,则更换为合格品.检验时,先从这箱产品中任取20件作检验,再根据检验结果决定是否对余下的所有产品作检验.设每件产品为不合格品的概率都为p(0p1),且各件产品是否为不合格品相互独立.(1)记20件产品中恰有2件不合格品的概率为f(p),求f(p)的最大值点p0.(2)现对一箱产品检验了20件,结果恰有2件不合格品,以(1)中确定的p0作为p的值.已知每件产品的检验费用为2元,若有不合格品进入用户手中,则工厂要对每件不合格品支付25元的赔偿费用.①若不对该箱余下的产品作检验,这一箱产品的检验费用与赔偿费用的和记为X,求EX;②以检验费用与赔偿费用和的期望值为决策依据,是否该对这箱余下的所有产品作检验?解:(1)因为20件产品中恰有2件不合格品的概率为f(p)=C220p2·(1-p)18,所以f′(p)=C220[2p(1-p)18-18p2(1-p)17]=2C220p(1-p)17(1-10p).令f′(p)=0,得p=0.1.当p∈(0,0.1)时,f′(p)0;当p∈(0.1,1)时,f′(p)0.所以f(p)的最大值点为p0=0.1.(2)由(1)知,p=0.1.①令Y表示余下的180件产品中的不合格品件数,依题意知Y~B(180,0.1),X=20×2+25Y,即X=40+25Y.所以EX=E(40+25Y)=40+25EY=490.②若对余下的产品作检验,则这一箱产品所需要的检验费用为400元.由于EX400,故应该对余下的产品作检验.2.(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正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N(μ,σ2).(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(μ-3σ,μ+3σ)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(μ-3σ,μ+3σ)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:9.9510.129.969.9610.019.929.9810.0410.269.9110.1310.029.2210.0410.059.95经计算得x=116i=116xi=9.97,s=116i=116xi-x2=116i=116x2i-16x2≈0.212,其中xi为抽取的第i个零件的尺寸,i=1,2,…,16.用样本平均数x作为μ的估计值μ^,用样本标准差s作为σ的估计值σ^,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除(μ^-3σ^,μ^+3σ^)之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).附:若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ2),则P(μ-3σZμ+3σ)=0.9974.0.997416≈0.9592,0.008≈0.09.解:(1)抽取的一个零件的尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之内的概率为0.9974,从而零件的尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的概率为0.0026,故X~B(16,0.0026).因此P(X≥1)=1-P(X=0)=1-0.997416≈0.0408.X的数学期望为EX=16×0.0026=0.0416.(2)①如果生产状态正常,一个零件尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的概率只有0.0026,一天内抽取的16个零件中,出现尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件的概率只有0.0408,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.②由x=9.97,s≈0.212,得μ的估计值为μ^=9.97,σ的估计值为σ^=0.212,由样本数据可以看出有一个零件的尺寸在(μ^-3σ^,μ^+3σ^)之外,因此需对当天的生产过程进行检查.剔除(μ^-3σ^,μ^+3σ^)之外的数据9.22,剩下数据的平均数为115(16×9.97-9.22)=10.02,因此μ的估计值为10.02.i=116x2i=16×0.2122+16×9.972≈1591.134,剔除(μ^-3σ^,μ^+3σ^)之外的数据9.22,剩下数据的样本方差为115(1591.134-9.222-15×10.022)≈0.008,因此σ的估计值为0.008≈0.09.[把脉考情]考什么1.二项分布2.正态分布考多深二项分布、正态分布的考查会以一道小题或一道大题的形式考查,难度中等,分值5~7分考多宽以实际生活为背景考查二项分布或正态分布的应用,试题综合性强.考查数学建模、数学运算的核心素养二项分布[典例1](2019·开封三模)某次数学知识比赛中共有6个不同的题目,每位同学从中随机抽取3个题目进行作答,已知这6个题目中,甲只能正确作答其中的4个,而乙正确作答每个题目的概率均为23,且甲、乙两位同学对每个题目的作答都是相互独立的.(1)求甲、乙两位同学总共正确作答3个题目的概率;(2)若甲、乙两位同学答对题目个数分别是m,n,由于甲所在班级少一名学生参赛,故甲答对一题得15分,乙答对一题得10分,求甲、乙两人得分之和X的期望.[解](1)由题意可知,甲、乙两位同学共答对3题可以分为3种情况:甲答对1题乙答对2题;甲答对2题乙答对1题;甲答对3题乙答对0题.故所求的概率P=C14C22C36×C23232×13+C24C12C36×C13132×23+C34C36×C03133=31135.(2)m的所有可能取值有1,2,3.P(m=1)=C14C22C36=15,P(m=2)=C24C12C36=35,P(m=3)=C34C36=15,故E(m)=1×15+2×35+3×15=2.由题意可知n~B3,23,故E(n)=3×23=2.而X=15m+10n,所以E(X)=15E(m)+10E(n)=50.增分方略利用二项分布的期望公式求期望需过“四关”判断关判断离散型随机变量X是否服从二项分布B(n,p)公式关利用P(X=k)=Cknpk(1-p)n-k(k=0,1,2,…,n),求出X取各个值时的概率分布列关列出表格,得离散型随机变量的分布列结论关利用公式E(X)=np求期望,D(X)=np(1-p)求方差.熟记二项分布的概率、期望与方差公式,可以避免烦琐的运算过程正态分布[典例2]随机变量X~N(9,σ2),P(X6)=0.2,则P(9X12)=()A.0.3B.0.4C.0.49865D.0.9973[解析]因为P(X6)=0.2,所以P(6X9)=0.5-0.2=0.3,所以P(9X12)=P(6X9)=0.3.[答案]A[典例3](2019·汕头一模)为评估设备M生产某种零件的性能,从设备M生产零件的流水线上随机抽取100件零件作为样本,测量其直径后,整理得到下表:直径/mm5859616263646566676869707173合计件数11356193318442121100经计算,样本的平均值μ=65,标准差σ=2.2,以频率值作为概率的估计值.(1)为评判一台设备的性能,从该设备加工的零件中任意抽取一件,记其直径为X,并根据以下不等式进行评判(P表示相应事件的概率);①P(μ-σX≤μ+σ)≥0.6826;②P(μ-2σx≤μ+2σ)≥0.9544;③P(μ-3σX≤μ+3σ)≥0.9974.评判规则为:若同时满足上述三个不等式,则设备等级为甲;仅满足其中两个,则等级为乙;若仅满足其中一个,则等级为丙;若全部不满足,则等级为丁,试判断设备M的性能等级;(2)将直径小于等于μ-2σ或直径大于μ+2σ的零件认为是次品.①从设备M的生产流水线上随意抽取2件零件,计算其中次品个数Y的数学期望E(Y);②从样本中随意抽取2件零件,计算其中次品个数Z的数学期望E(Z).[解](1)由题意知μ-σ=62.8,μ+σ=67.2,μ-2σ=60.6,μ+2σ=69.4,μ-3σ=58.4,μ+3σ=71.6,所以由图表知P(μ-σX≤μ+σ)=80100=0.800.6826,P(μ-2σX≤μ+2σ)=94100=0.940.9544,P(μ-3σX≤μ+3σ)=98100=0.980.9974.所以该设备M的性能为丙级别.(2)由图表知,直径小于或等于μ-2σ的零件有2件,大于μ+2σ的零件有4件,共计6件.①从设备M的生产流水线上任取一件,取到次品的概率为6100=350,依题意Y~B2,350,故E(Y)=2×350=325.②从100件样品中任意抽取2件,次品数Z的可能取值为0,1,2,P(Z=0)=C06C294C2100=14571650,P(Z=1)=C16C194C2100=1881650,P(Z=2)=C26C094C2100=51650,故E(Z)=0×14571650+1×1881650+2×51650=1981650=325.增分方略求正态分布下在区间内取值概率的关键点(1)熟记P(μ-σX≤μ+σ),P(μ-2σX≤μ+2σ),P(μ-2σX≤μ+3σ)的值;(2)充分利用正态曲线的对称性和曲线与x轴之间面积为1.①正态曲线关于直线x=μ对称,从而在关于x=μ对称的区间上概率相等.②P(Xa)=1-P(X≥a),P(X≤μ-a)=P(X≥μ+a).课下请完成“考点过关检测(十九)”(单击进入电子文档)