2.3.1 条件概率 学案苏教版高中数学选修2-3

1、第二章第二章 概率概率 章末复习章末复习 学习目标 1.理解取有限个值的离散型随机变量及分布列的概念.2.掌握超几何分布及二项 分布，并能进行简单的应用，了解分布密度曲线的特点及表示的意义.3.理解条件概率与事件 相互独立的概念.4.会计算简单的离散型随机变量的均值和方差，并能利用均值和方差解决一 些实际问题 一、离散型随机变量的分布列 1定义 设离散型随机变量 X 的取值为 a1，a2，随机。

2、第二章第二章 概率概率 章末复习章末复习 学习目标 1.了解条件概率和两个事件相互独立的概念.2.理解离散型随机变量及其分布列， 并掌握两个特殊的分布列二项分布和超几何分布.3.理解离散型随机变量的期望、方差的 概念，并能应用其解决一些简单的实际问题.4.了解正态分布曲线特点及曲线所表示的意义 1条件概率的性质 (1)非负性：0P(B|A)1. (2)可加性：如果 B 和 C 是两个互斥事件， 。

3、第第 1 章章 计数原理计数原理 章末复习章末复习 学习目标 1.归纳整理本章的知识要点.2.能结合具体问题的特征，合理选择两个计数原理来 分析和解决一些简单的实际问题.3.理解排列、组合的概念，能利用计数原理推导排列数和组 合数公式，掌握组合数的两个性质，并能用它们解决实际问题.4.掌握二项式定理和二项展开 式的性质，并能应用它们解决与二项展开式有关的计算和证明问题 1分类计数原理 完成一件事。

4、2.5随机变量的均值和方差 25.1离散型随机变量的均值 学习目标1.了解离散型随机变量均值的概念，能计算简单离散型随机变量的均值.2.理解离散型随机变量的均值的性质.3.掌握两点分布、二项分布的均值.4.会利用离散型随机变量的均值，反映离散型随机变量的取值水平，解决一些相关的实际问题 知识点一离散型随机变量的均值 设有12个西瓜，其中4个重5 kg,3个重6 kg,5个重7 kg. 思考1任取1。

5、第第 2 课时课时 组合的应用组合的应用 学习目标 1.能应用组合知识解决有关组合的简单实际问题.2.能解决有限制条件的组合问 题 知识点 组合的特点 思考 组合的特征有哪些？ 答案 组合取出的元素是无序的 梳理 (1)组合的特点是只取不排 组合要求 n 个元素是不同的，被取出的 m 个元素也是不同的，即从 n 个不同的元素中进行 m 次不放回地取出 (2)组合的特性 元素的无序性，即取出的 m。

6、第第 2 课时课时 排列的应用排列的应用 学习目标 1.进一步加深对排列概念的理解.2.掌握几种有限制条件的排列，能应用排列数公 式解决简单的实际问题 知识点 排列及其应用 1排列数公式 Am nn(n1)(n2)(nm1)(n，mN *，mn) n！ nm！. Annn(n1)(n2)21n！(叫做 n 的阶乘)另外，我们规定 0！1. 2应用排列与排列数公式求解实际问题中的计数问题的基本步骤。

7、 2.3 随机变量的数字特征随机变量的数字特征 2.3.1 离散型随机变量的数学期望离散型随机变量的数学期望 学习目标 1.理解取有限值的离散型随机变量的均值或数学期望的概念.2.会求离散型随机 变量的数学期望.3.会利用数学期望分析和解决一些实际问题 知识点一 离散型随机变量的数学期望 设有 12 个西瓜，其中 4 个重 5 kg,3 个重 6 kg,5 个重 7 kg. 思考 1 任取 1 。

8、第第 3 章章 统计案例统计案例 章末复习章末复习 学习目标 1.理解独立性检验的基本思想及实施步骤.2.会求线性回归方程，并用回归直线进 行预测 122 列联表 22 列联表如表所示： B B 合计 A a b ab A c d cd 合计 ac bd n 其中 nabcd 为样本容量 2最小二乘法 对于一组数据(xi，yi)，i1,2，n，如果它们线性相关，则线性回归方程为y b xa 。

9、31 独立性检验独立性检验 学习目标 1.了解 22 列联表的意义.2.了解统计量 2的意义.3.通过对典型案例分析，了解 独立性检验的基本思想和方法 知识点一 22 列联表 思考 山东省教育厅大力推行素质教育，增加了高中生的课外活动时间，某校调查了学生的 课外活动方式，结果整理成下表： 体育 文娱 合计 男生 210 230 440 女生 60 290 350 合计 270 520 790 。

10、15 二项式定理二项式定理 15.1 二项式定理二项式定理 学习目标 1.理解二项式定理的相关概念.2.掌握二项式定理的特征及其展开式的通项公式.3. 会用二项式定理解决与二项展开式有关的简单问题 知识点 二项式定理 思考 1 我们在初中学习了(ab)2a22abb2，试用多项式的乘法推导(ab)3，(ab)4的 展开式 答案 (ab)3a33a2b3ab2b3，(ab)4a44a3b6a2b2。

11、23.2 事件的独立性事件的独立性 学习目标 1.了解两个事件相互独立的概念.2.能利用独立事件同时发生的概率公式解决一 些简单的实际问题 知识点一 事件的独立性 甲箱里装有 3 个白球、2 个黑球，乙箱里装有 2 个白球，2 个黑球从这两个箱子里分别摸出 1 个球，记事件 A“从甲箱里摸出白球”，事件 B“从乙箱里摸出白球” 思考 1 事件 A 发生会影响事件 B 发生的概率吗？ 答案 不影响。

12、2.4 二项分布二项分布 学习目标 1.了解n次独立重复试验的模型.2.掌握二项分布公式.3.能利用独立重复试验的模 型及二项分布解决一些简单的实际问题 知识点一 独立重复试验 思考 1 要研究抛掷硬币的规律，需做大量的掷硬币试验，试验的条件有什么要求？ 答案 条件相同 思考 2 试验结果有哪些？ 答案 正面向上或反面向上 思考 3 各次试验的结果有无影响？ 答案 无，即各次试验相互独立 梳理 。

13、1.4 计数应用题计数应用题 学习目标 1.了解计数应用题中的常见问题类型.2.理解排列、组合的概念及公式应用.3.掌握 解决排列组合综合应用题的方法 1两个基本计数原理 (1)分类计数原理 (2)分步计数原理 2排列、组合综合题的一般解法 一般坚持先组后排的原则，即先选元素后排列，同时注意按元素性质分类或按事件的发生过 程分类 3运用排列组合的知识，结合两个基本计数原理，能够解决很多计数问。

14、2.2 超几何分布超几何分布 学习目标 1.了解超几何分布的实际背景.2.理解超几何分布的特征.3.能用超几何分布这一 概率模型解决相关问题 知识点 超几何分布 思考 从 4 名男生和 2 名女生中任选 3 人参加演讲比赛，设随机变量 X 表示所选 3 人中女生 的人数 (1)X 的所有可能值是什么？ (2)X 的概率分布是什么？ 答案 (1)0,1,2. (2)P(X0)C 3 4 C36 4。

15、32 回归分析回归分析 学习目标 1.会建立线性回归模型分析两个变量间的相关关系.2.能通过相关系数判断两个 变量间的线性相关程度.3.了解非线性回归分析 知识点一 线性回归模型 思考 某电脑公司有 5 名产品推销员，其工作年限与年推销金额数据如下表： 推销员编号 1 2 3 4 5 工作年限 x/年 3 5 6 7 9 年推销金额 y/万元 2 3 3 4 5 请问如何表示年推销金额y与工作。

16、21 随机变量及其概率分布随机变量及其概率分布 学习目标 1.了解随机变量的含义.2.理解随机变量 X 的概率分布， 掌握两点分布.3.会求简单 的分布 知识点一 随机变量 思考 1 抛掷一枚质地均匀的硬币，可能出现正面向上、反面向上两种结果，这种试验结果 能用数字表示吗？ 答案 可以，可用数字 1 和 0 分别表示正面向上和反面向上 思考 2 在一块地里种 10 棵树苗，成活的树苗棵数为 X，。

17、第第 2 章章 概率概率 章末复习章末复习 学习目标 1.进一步理解随机变量及其概率分布的概念.2.理解超几何分布及其导出过程，并 能够进行简单的应用.3.了解条件概率和两个事件相互独立的概念，理解 n 次独立重复试验模 型及二项分布，并能解决一些简单的实际问题.4.理解取有限个值的离散型随机变量的均值、 方差的概念，能计算简单的离散型随机变量的均值、方差，并能解决一些简单的实际问题 1事件概率。

18、3 条件概率与独立事件条件概率与独立事件 学习目标 1.理解条件概率与两个事件相互独立的概念.2.掌握条件概率的计算公式.3.能利 用相互独立事件同时发生的概率公式解决一些简单的实际问题 知识点一 条件概率 100 件产品中有 93 件产品的长度合格，90 件产品的质量合格，85 件产品的长度、质量都合 格 令 A产品的长度合格，B产品的质量合格，AB产品的长度、质量都合格 思考 1 试求 P(。

19、 2.2 条件概率与事件的独立性条件概率与事件的独立性 2.2.1 条件概率条件概率 学习目标 1.理解条件概率的定义.2.掌握条件概率的计算方法.3.利用条件概率公式解决一 些简单的实际问题 知识点一 条件概率 100 件产品中有 93 件产品的长度合格，90 件产品的质量合格，85 件产品的长度、质量都合 格 令 A产品的长度合格，B产品的质量合格，AB产品的长度、质量都合格 思考 1 试求。

20、2.3 独立性独立性 23.1 条件概率条件概率 学习目标 1.了解条件概率的定义.2.掌握条件概率的计算方法.3.能利用条件概率公式解决 一些简单的实际问题 知识点一 条件概率 100 件产品中有 93 件产品的长度合格，90 件产品的质量合格，85 件产品的长度、质量都合 格 令 A产品的长度合格，B产品的质量合格，AB产品的长度、质量都合格 思考 1 试求 P(A)，P(B)，P(AB) 。