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第七章随机变量及其分布
7.4二项分布与超几何分布
7.4.2超几何分布
学习目标:
1.通过具体实例,了解超几何分布;
2.掌握超几何分布及其均值,并能解决简单的实际问题.教学重点:
超几何分布模型,以及用它解决一些简单的实际问题.
教学难点:
利用超几何分布模型解决实际问题.
问题1已知100件产品中有8件次品,分别采用有放回和不放回的
方式随机抽取4件.设抽取的4件产品中次品数为X,求随机变量X的分布列.
如果采用有放回抽样,则每次抽到次品的概率为0.08,且各次抽样的结果相互独立,此时X服从二项分布,即X~B(4,0.08).
问题2如果采用不放回抽样,那么抽取的4件产品中次品数X是否
也服从二项分布?如果不服从,那么X的分布列是什么?
采用不放回抽样,虽然每次抽到次品的概率都是0.08,但每次抽取不是同一个试验,而且各次抽取的结果也不独立,不符合n重伯努利试验的特征,因此X不服从二项分布.
X
0
1
2
3
4
P
0.71257
0.25621
0.02989
0.00131
0.00002
,k=0,1,2,3,4.
概型的知识,得X的分布列为
都是等可能发生的.其中4件产品中恰有k件次品的结果数为C₈C4-k.由古典
可以根据古典概型求X的分布列.由题意可知,X可能的取值为0,1,2,
3,4.从100件产品中任取4件,样本空间包含
计算的具体结果(精确到0.00001)如表所示.
个样本点,且每个样本点
一般地,假设一批产品共有N件,其中有M件次品.从N件产品中随
机抽取n件(不放回),用X表示抽取的n件产品中的次品数,则X的分布列为
,k=m,m+1,m+2,…,r.
其中n,N,M∈N*,M≤N,n≤N,m=max{0,n-N+M},r=min{n,M}.
如果随机变量X的分布列具有上式的形式,那么称随机变量X服从超几何
分布.
例1从50名学生中随机选出5名学生代表,求甲被选中的概率.
解:设X表示选出的5名学生中含甲的人数(只能取0或1),则X服从超几何分布,且因此甲被选中的概率N=50,M=1,n=5.
因此甲被选中的概率为
p是N件产品的次品率,而
即E(X)=np
设随机变量X服从超几何分布,则X可以解释为从包含M件次品
的N件产品中,不放回地随机抽取n件产品中的次品数.令
是抽取的n件产品的次品率,我们猜想
则
实际上,由随机变量均值的定义,令m=max(0,n-N+M),r=min(n,M),
因为
所以
有
例2一个袋子中有100个大小相同的球,其中有40个黄球、60个白球,
从中随机地摸出20个球作为样本.用X表示样本中黄球的个数.
(1)分别就有放回摸球和不放回摸球,求X的分布列;
(2)分别就有放回摸球和不放回摸球,用样本中黄球的比例估计总体中黄球的比例,求误差不超过0.1的概率.
解:(1)对于有放回摸球,每次摸到黄球的概率为0.4,且各次试验之
间的结果是独立的,因此X~B(20,0.4),X的分布列为
Pk=P(X=k)=C2o×0.4*×0.6²0-k,k=0,1,2,…,20.
对于不放回摸球,各次试验的结果不独立,X服从超几何分布,X的分
布列为,k=0,1,2,.,20.
k
P₁k
P₂k
k
Pik
P₂k
0
0.00004
0.00001
11
0.07099
0.06376
1
0.00049
0.00015
12
0.03550
0.02667
2
0.00309
0.00135
13
0.01456
0.00867
3
0.01235
0.00714
14
0.00485
0.00217
4
0.03499
0.02551
15
0.00129
0.00041
5
0.07465
0.06530
16
0.00027
0.00006
6
0.12441
0.12422
17
0.00004
0.00001
7
0.16588
0.17972
10
10
0.00000
0.00000
8
0.17971
0.20078
19
0.00000
0.00000
9
0.15974
0.17483
20
0.00000
0.00000
10
0.11714
0.11924
(2)利用统计软件可以计算出两个分布列具体的概率值(精确到0.00001)
如表所示.
样本中黄球的比例是一个随机变量,根据上表,计算得
有放回摸球:P(|f2o-0.4|≤0.1)=P(6≤X≤10)≈0.7469.
不放回摸球:P(|f2o-0.4|≤0.1)=P(6≤X≤10)≈0.7988.
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