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2018年数学(北师大版必修3)练习3212课时作业18古典概型的特征和概率计算公式建立概率模型.doc

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课时作业(十八)eq\a\vs4\al(古典概型的特征和概率,计算公式与建立概率模型)

基础达标

一、选择题

1.下列事件属于古典概型的是()

A.任意抛掷两颗均匀的正方体骰子,所得点数之和作为基本事件

B.篮球运动员投篮,观察他是否投中

C.测量一杯水分子的个数

D.在4个完全相同的小球中任取1个

解析:判断一个事件是否为古典概型,主要看它是否具有古典概型的两个特征:有限性和等可能性.

答案:D

2.如图所示,A、B是边长为1的小正方形组成的网格的两个顶点,在格点中任意放置点C,恰好能使其构成△ABC且面积为1的概率是()

A.eq\f(1,6) B.eq\f(1,9)

C.eq\f(2,9) D.eq\f(5,18)

解析:格点共36个,到直线AB的距离为eq\r(2)的格点有6个,使S△ABC=1,

∴P=eq\f(6,36)=eq\f(1,6).

答案:A

3.一枚硬币连掷3次,只有一次出现正面向上的概率是()

A.eq\f(3,8) B.eq\f(2,3)

C.eq\f(1,3) D.eq\f(1,4)

解析:一枚硬币连续抛掷3次,总的情况有8种,只出现一次正面向上的情况可以发生在第一、二、三次.

∴所求概率为eq\f(3,8).

答案:A

4.若连续抛掷一颗骰子两次,得到的点数分别为m,n,则点(m,n)在直线x+y=4上的概率是()

A.eq\f(1,3) B.eq\f(1,4)

C.eq\f(1,6) D.eq\f(1,12)

解析:由题意知(m,n)的取值共有(1,1),(1,2),(1,3),…,(1,6);(2,1),(2,2),…,(2,6);…;(6,1),(6,2),…,(6,6)36种情况,而满足点(m,n)在直线x+y=4上的取值情况有(1,3),(2,2),(3,1)3种情况,故所求概率为eq\f(3,36)=eq\f(1,12).

答案:D

二、填空题

5.现有5根竹竿,它们的长度(单位:m)分别为2.5,2.6,2.7,2.8,2.9,若从中一次随机抽取2根竹竿,则它们的长度恰好相差0.3m

解析:“从5根竹竿中一次随机抽取2根竹竿”的所有可能结果为(2.5,2.6),(2.5,2.7),(2.5,2.8),(2.5,2.9),(2.6,2.7),(2.6,2.8),(2.6,2.9),(2.7,2.8),(2.7,2.9),(2.8,2.9),共10种等可能出现的结果,又“它们的长度恰好相差0.3m”包括(2.5,2.8),(2.6,2.9)

答案:0.2

6.掷一枚骰子,骰子落地时,记“向上的点数是1”的概率为a,“向上的点数大于1”的概率为b,则logeq\f(1,25)eq\f(a,b)=________.

解析:由题意知a=eq\f(1,6),b=eq\f(5,6),所以logeq\f(1,25)eq\f(a,b)=logeq\f(1,25)eq\f(1,5)=logeq\b\lc\(\rc\)(\a\vs4\al\co1(\f(1,5)))2eq\f(1,5)=eq\f(1,2).

答案:eq\f(1,2)

三、解答题

7.判断下列概率模型是否属于古典概型?

(1)在区间[0,2]上任取一点,求此点坐标大于1的概率;

(2)从甲地到乙地共有10条路线,求某人正好选中最短路线的概率;

(3)任意抛掷两枚骰子,所得点数之和作为基本事件;

(4)从1,2,3,4四个数中任意取出两个数,求所取两数之一是2的概率.

解:(1)区间[0,2]包含无穷多个点,从[0,2]上任取一点时,有无穷多种取法,不满足有限性,因此这不是古典概型;

(2)从甲地到乙地共有10条路线,某人从中任取一条,共有10种选法,满足有限性,又每一条路线被选中的可能性是相同的,满足等可能性,因此这是古典概型;

(3)任意抛掷两枚骰子,点数之和共有11种可能,即点数之和分别是:2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,满足有限性,但这11种结果不是等可能出现的,不满足等可能性,故这不是古典概型;

(4)此试验的概率模型是古典概型.因为此试验的基本事件总数为6:(1,2),(1,3),(1,4),(2,3),(2,4),(3,4),且每个基本事件的出现是等可能的,因此这属于古典概型.

8.任意投掷两枚骰子,计算:

(1)出现点数相同的概率;

(2)出现点数和为奇数的概率.

解:(1)任意投掷两枚骰子,按等可能事件来看,其结果可以记为数组(i,j)(i,j=1,2,…,6),其中两个数分别表示两枚骰子出现的点数,所以结果共有6×6=36种,其中点数相同的数组(i,j)(i,j=1,2,…,6)共有6种结果,故出

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