一、学习目标
1.正确理解相互独立事件、独立重复试验的概念,会运用定义判定某些事件之间是否相互独立。
2.了解相互独立事件的意义,会用相互独立事件的概率乘法公式计算一些事件的概率。
3.会计算事件在n次独立重复试验中恰好发生k次的概率。
4.了解n次独立重复试验里,某事件A恰好发生k(k=0,1,2,……,n)次的概率Pn(k)组成离散型随机变量的二项分布。
二、知识网络

三、要点精析
1.相互独立事件
(1)相互独立事件
概念:事件A(或B)是否发生对事件B(或A)发生的概率没有影响,则称A与B是相互独立事件。
(2)概念辨析如果事件A对事件B独立,那么事件B对事件A也独立。即事件的独立是一种相互对等的性质,如果事件A对事件B独立,那么就可以说事件A与B相互独立。
(3)拓宽加深两事件A与B相互独立,则A与
、
与B、
与
也都两两相互独立。
(4)疑点突破
“互斥事件”与“相互独立事件”是两个不同的概念,虽然都是两个事件之间的关系,但“互斥事件”不能同时发生;“相互独立事件”是一个事件的发生与否对另一个事件的发生的概率没有影响,二者不能混淆。
2.相互独立事件同时发生的概率乘法公式
(1)若A与B相互独立,则事件:A与B同时发生(记作A·B)的概率公式
P(A·B)=P(A)·P(B)。
(2)正确理解A·B
A·B中的点不宜省略;A·B表示这样一个事件,它的发生表示A与B同时发生。
(3)公式推广(可推广到n个情形)
若事件A1、A2、…、An相互独立。则这n个事件同时发生的概率为
P(A1·A2·…·An)=P(A1)·P(A2)·…·P(An)。
(4)拓展加深
事件A与B(不一定互斥)中至少有一个发生的概率可按下式计算:P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A·B),特别地,当事件A与B互斥时,P(A·B)=0。
1-P(A)·P(B)表示两个相互独立事件A、B中至少有一个不发生的概率,因为A·B与
是一对对立事件,
表示事件A、B同时发生的反面,也就是独立事件A、B中至少有一个不发生。又P(A·B)+P(
)=1,所以1-P(A·B)=P(
),从而得到1-P(A)·P(B)表示相互独立事件A、B中至少有一个不发生的概率。
3.独立重复试验
(1)独立重复试验概念:独立重复试验,又叫贝努里(瑞士数学家和物理学家)试验,是在同样的条件下重复地、各次之间相互独立地进行的一种试验。
(2)独立重复试验的特征
该种试验中,每一次试验只有两种结果,即某事件要么发生,要么不发生,并且任何一次试验中发生的概率都是一样的。
(3)难点突破
判断是否是独立重复试验的关键是每次试验事件A的概率不变,并且每次试验的结果与其他各次试验的结果无关,重复指实验为一系列的试验,并非一次试验,而是多次。
(4)n次独立重复试验中,事件恰好发生k次的概率
如果在1次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立的重复试验中这个事件恰好发生k次的概率记作Pn(k),则
。
(5)n次独立重复试验里,某事件A恰好发生k(k=0,1,……,n)次的概率Pn(k),组成离散型随机变量的二项分布。
对
,
如果令Q=1-P,利用二项展开式,得
。
这样Pn(k)是(P+Q)n展开式中的第k+1项,故
叫做二项分布式。
4.抽签有先有后,一般来说对各人还是公平的
通过对教材的阅读,我们看到在n张票中有1张奖票,n个人每人抽到奖票的概率为1/n;在n张票中有2张奖票,n个人每人抽到奖票的概率为2/n;……由此我们可以分析得出:抽签时顺序虽然有先有后,但只要不让后抽人知道先抽人抽出的结果,那么各个抽签者中签的概率是相等的,也就是说,抽签顺序不同不影响抽签的公平。
四、总结提炼
1.上一节学习的“互斥事件”和本节学习的“独立事件”是不同的两个概念,要注意区分它们的相同点和不同点,对今后解题大有帮助。
2.互相独立事件同时发生的概率等于每个事件发生的概率的积,这同互斥事件的概率和不同。
3.相互独立事件的概率计算,常与互斥事件的概率计算综合运用,同时还要注意利用对立事件的概率关系简化计算。
4.独立重复试验在实际问题中是很多的,研究独立重复试验,计算n次独立重复试验中某事件恰好发生k次的概率,在理论和实践上都十分有用,应加以重视。
来源:中学生学习报*数学周刊(高二版)/2004年/05月/29日/第001版/