高中数学 选择性必修第三册 7.4 二项分布与超几何分布同一件事重复做几次,数「成功」了几次;从一堆东西里抽几个,数「有特征的」有几个。这是两种最常见的分布,关键是分清什么时候用哪一个。
本节知识点 二项分布及数字特征 超几何分布与不放回抽样
从例子进入 讲清楚 动手 练一练 高考真题 第 1 步
从例子进入 抛一枚均匀的硬币,连抛 3 次。每次都有「正」「反」2 种可能,3 次一共展开成 2 3 = 8 条等可能分支。先点下面的按钮数一数:
想一想
A 8 1 B 8 3 C 2 1 D 3 2
看答案与解析答案:B
B 。把结果全列出来:正正正、正正反、正反正、反正正、正反反、反正反、反反正、反反反,共 8 种,一样可能。恰好 2 次正面的是「正正反、正反正、反正正」3 种,概率 8 3 。
换个看法:每一种排法的概率都是 ( 2 1 ) 3 = 8 1 ; 「2 次正面」放在 3 次里的哪两次,有 C 3 2 = 3 种选法。所以 P = C 3 2 ⋅ ( 2 1 ) 2 ⋅ 2 1 = 8 3 。
这一节就把它推广:做 n 次、每次成功的概率是 p , 成功 k 次的概率是多少(二项分布);如果换成「从袋子里摸了不放回」,又该怎么算(超几何分布)。
第 2 步
讲清楚 看一遍讲解视频 二项分布与超几何分布:有放回独立与无放回抽样 播放 · 3:58 1. 先认识几个词
要用到:6.3 二项式定理(回看 6.3);7.2 离散型随机变量与超几何分布(回看 7.2);7.3 期望与方差(回看 7.3)。二项分布与超几何分布是高中概率大题最常考的两大经典离散分布。
课本用词 :二项分布要求固定次数、每次成功概率相同且试验独立;不放回抽样会改变概率,应使用超几何模型。
伯努利试验(独立重复二项试验) :只可能出现两个对立结果(成功或失败)的单次试验称为伯努利试验。在完全相同的条件下重复进行 n 次相互独立的试验 ,各次试验互不影响,每次试验中成功的概率恒为 p 。
例:掷骰子 5 次每次看是否为 6 点;射击 10 次每次看是否命中;有放回抽样 4 次每次看是否为次品。
二项分布 X ∼ B ( n , p ) :在 n 重伯努利试验中,成功的次数 X 服从二项分布。其概率公式恰为二项式展开式的一项:
P ( X = k ) = C n k p k ( 1 − p ) n − k ( k = 0 , 1 , 2 , … , n )
为什么有 C n k : 在 n 次试验中,恰好有 k 次成功、n − k 次失败。这 k 次成功可以出现在任意 k 个位次上,组合数为 C n k , 每种具体路径的概率均为 p k ( 1 − p ) n − k 。
超几何分布与大样本近似 :
• 超几何分布 :从共 N 件、含 M 件特品的总体中,等可能地不放回抽取 n 件 ,抽到的特品数服从超几何分布。参数为整数,N ≥ 1 , 0 ≤ M ≤ N , 0 ≤ n ≤ N ; 通常抽至少1件,n = 0 可作为空抽样的退化情形。
• 二项近似 :关键是抽样比 n / N 很小 ,不能只看总体 N 大。此时每次抽取对剩余特品比例的影响较小,可考虑用 B ( n , M / N ) 近似;所求概率的误差仍需核查,没有一个固定总体门槛能保证所有题目都足够准确。
二项分布 B ( n , p ) 有放回 / 独立
抽样机理 :有放回抽样,各次试验独立,p 恒定不变。
概率公式 :P ( X = k ) = C n k p k ( 1 − p ) n − k 。
期望与方差 :E ( X ) = n p , D ( X ) = n p ( 1 − p ) 。
超几何分布 H ( N , M , n ) 不放回 / 牵连
抽样机理 :不放回抽样,在 0 < M < N 、 至少抽2件时,各次试验相关;下一次成功概率随已抽结果而变。
概率公式 :P ( X = k ) = C N n C M k C N − M n − k 。
均值 :E ( X ) = n p , 其中 p = M / N 。 超几何方差计算不作本节要求,见下方可跳过拓展。
2. 本节主公式与模型对比
二项分布与超几何分布核心对照表:
二项分布公式:P ( X = k ) = C n k ⋅ p k ⋅ ( 1 − p ) n − k , E ( X ) = n p , D ( X ) = n p ( 1 − p )
超几何分布公式:P ( X = k ) = C N n C M k ⋅ C N − M n − k , E ( X ) = n ⋅ N M = n p
拓展(教师参考,可跳过):超几何方差
本节要求掌握二项分布的数字特征、了解超几何分布及均值;超几何方差计算不作要求 。下面的公式与比较只供进一步观察。
当 N > 1 时,D ( X ) = n p ( 1 − p ) N − 1 N − n , 其中 p = M / N 。 同一组 n , p 下,若 1 ≤ n ≤ N , 则 D 超 ≤ D 二 ; 严格小于需 n > 1 且 0 < p < 1 。n = 1 或 p = 0 , 1 时相等。
N = 1 时计数确定,方差为0,不代入分母 N − 1 为0的式子。若允许 n = 0 , 两模型也都恒为0、方差为0。
想一想
自己试试:掷一颗均匀的骰子 3 次,恰好有 1 次是 6 点的概率是?
A 6 1 B 216 25 C 72 25 D 2 1
看答案与解析答案:C
C 。X ∼ B ( 3 , 6 1 ) ,P ( X = 1 ) = C 3 1 ⋅ 6 1 ⋅ ( 6 5 ) 2 = 3 × 216 25 = 72 25 。 选 B 的同学只算了一种排法「第 1 次是 6 、 后两次不是」,漏乘了 C 3 1 = 3 : 那个 6 点可以出现在第 1 、2 、3 次。
想一想
自己试试:一批灯泡的合格率是 0.9 , 从中随机抽 10 个(看作 10 次独立试验)。不合格的个数 Y 的均值和方差是?
A E = 9 ,D = 0.9 B E = 1 ,D = 0.9 C E = 1 ,D = 0.09 D E = 1 ,D = 1
看答案与解析答案:B
B 。数的是不合格的,「成功」就是「不合格」,p = 0.1 ,Y ∼ B ( 10 , 0.1 ) 。E = 10 × 0.1 = 1 ,D = 10 × 0.1 × 0.9 = 0.9 。 选 A 的同学把 0.9 当成了 p , 算出的是合格个数的均值;选 C 的同学漏乘了 n 。
看一道例题的讲解 例1 · 独立答题二项分布与期望方差速算 播放 · 3:33
3. 三步破题思维链例题
典型例题 :某箱中有 10 件产品,其中 3 件次品,7 件正品。从中随机抽取 3 件产品。
① 若「有放回地连续抽取 3 次」,求抽到的次品件数 X 的期望与方差;
② 若「一次性不放回抽取 3 件」,求抽到的次品件数 Y 的均值。方差比较另作可跳过拓展。
第一眼破题信号 : 有放回 ⟹ 独立重复试验,X ∼ B ( 3 , 0.3 ) 二项分布;不放回 ⟹ 古典组合抽样,Y ∼ H ( 10 , 3 , 3 ) 超几何分布。
第二步套公式分别求解 : • ① 有放回(二项分布) :n = 3 , p = 10 3 = 0.3 。
期望:E ( X ) = n p = 3 × 0.3 = 0.9 ;
方差:D ( X ) = n p ( 1 − p ) = 3 × 0.3 × 0.7 = 0.63 。
• ② 不放回(超几何分布) :N = 10 , M = 3 , n = 3 。
期望:E ( Y ) = n N M = 3 × 10 3 = 0.9 。
第三步本质洞察与防坑核查 : 两种抽样的均值都为 0.9 , 但均值相同不表示分布相同。有放回满足独立且概率恒定,可用二项方差公式;不放回不能直接套用该公式。 拓展(可跳过):比较本例方差 D ( Y ) = 0.63 × 10 − 1 10 − 3 = 0.49 < 0.63 = D ( X ) 。 本例 n > 1 且 0 < p < 1 , 为严格小于;抽1件或总体全为同类时相等。这项计算不作本节要求。
想一想
自己试试:7 名同学里有 5 名男生、2 名女生,随机选 4 人。选中的男生人数 X 可能取哪些值?
A 0 , 1 , 2 , 3 , 4 B 1 , 2 , 3 , 4 C 2 , 3 , 4 D 2 , 3 , 4 , 5
看答案与解析答案:C
C 。女生只有 2 名,选 4 人至少有 2 名男生:max ( 0 , 4 − 7 + 5 ) = 2 ; 最多 min ( 4 , 5 ) = 4 。 选 A 的同学忘了女生不够;选 D 的同学忘了一共只选 4 人。
看一道同类题的讲解 例2 · 不放回抽检超几何分布与期望直算 播放 · 3:17
4. 三大翻车现场红绿对比卡
翻车现场 1:审题漏看「放回」字眼,二项与超几何模型错配
翻车:题目写「不放回抽取 3 件」,却套用二项分布写 P ( X = k ) = C 3 k p k ( 1 − p ) 3 − k 。
正确:严格圈画题眼!「不放回 / 一次性抽取」走超几何分布(组合数之比);「有放回 / 独立重复进行」走二项分布 !模型一旦用反,整题概率算错零分。
翻车现场 2:二项分布公式漏乘组合数 C n k (只算了一种固定次序)
翻车:掷 3 次骰子恰有 1 次得 6 点,直接写成 6 1 × ( 6 5 ) 2 = 216 25 。
正确:这个 6 点可以出现在第 1 次、第 2 次或第 3 次,共有 C 3 1 = 3 种互斥位置!必须乘上组合数:P = C 3 1 ⋅ 6 1 ⋅ ( 6 5 ) 2 = 72 25 。
翻车现场 3:成功概率 p 与失败概率 1 − p 颠倒
翻车:合格率 0.9,求「不合格产品数」的期望,直接写 E = 10 × 0.9 = 9 。
正确:随机变量 X 统计的是什么,什么就是「成功」 !题目统计不合格品数,单次试验成功的概率是 p = 1 − 0.9 = 0.1 , 因此期望是 10 × 0.1 = 1 个,绝非 9 个!
第 3 步
动手 ① 二项分布的形状:拖 n 和 p
柱子高度是 P ( X = k ) , 蓝色虚线是均值 n p 。 点一根柱子(或点图后按左右方向键)选中一个 k , 下面给出它的算式。
② 进阶:同一个袋子,放回和不放回
N 个球里有 M 个红球(红球比例 N M ), 摸 n 个,数红球。蓝柱:放回,B ( n , N M ) ; 金柱:不放回,超几何分布。保持比例和抽样数 n 不变,把 N 调大,抽样比 n / N 变小,看两组柱子怎么靠近;红色三角标出差得最多的 k 。 下方方差读数属于可跳过拓展,不作本节要求。
第 4 步
练一练 从易到难排好了。前两道直接用,中间三道是最常见的错,最后一道是挑战。
直接用
想一想
一份测验有 5 道判断题,小明每道都靠猜,猜对的概率是 2 1 , 各题互不影响。他恰好猜对 4 道的概率是?
A 32 1 B 32 5 C 5 4 D 16 5
看答案与解析答案:B
B 。猜对道数 X ∼ B ( 5 , 2 1 ) ,P ( X = 4 ) = C 5 4 ( 2 1 ) 4 ⋅ 2 1 = 32 5 。 选 A 的同学漏乘了 C 5 4 = 5 (只算了一种对错排法);5 4 是把「5 道里对 4 道」当成了概率。
想一想
X ∼ B ( 20 , 0.3 ) ,E ( X ) 和 D ( X ) 分别是?
A 6 ,4.2 B 6 ,1.8 C 14 ,4.2 D 6 ,6
看答案与解析答案:A
A 。E = n p = 20 × 0.3 = 6 ,D = n p ( 1 − p ) = 6 × 0.7 = 4.2 。 选 B 的同学乘成了 n p ⋅ p ; 选 C 的同学用了 1 − p 算均值;D 把方差也写成了 n p 。
易错
想一想
盒中 6 个零件,其中 2 个次品。不放回 地取 3 个,取到的次品数为 X 。P ( X = 2 ) 是?
A 9 2 B 5 1 C 3 1 D 9 4
看答案与解析答案:B
B 。不放回,X 服从超几何分布:P ( X = 2 ) = C 6 3 C 2 2 C 4 1 = 20 4 = 5 1 。
选 A 的同学当成了 B ( 3 , 3 1 ) :C 3 2 ( 3 1 ) 2 ⋅ 3 2 = 9 2 。 可是取走一个次品后,下一次取到次品的概率就变了,各次也不独立,二项分布的条件不满足。
想一想
一批产品共 10000 件,其中 500 件次品,不放回地抽 5 件,次品数为 X 。 下面哪种说法对?
A X ∼ B ( 5 , 0.05 ) , 两种算法得到的概率完全一样B X 服从超几何分布;因为 10000 比 5 大得多,可以用 B ( 5 , 0.05 ) 近似计算,但结果只是近似值C 不放回,所以和二项分布毫无关系,不能拿来算
看答案与解析答案:B
B 。不放回抽取,准确的模型是超几何分布。总体比样本大得多时,抽走几件几乎不改变次品比例,所以二项分布是很好的近似 ,但两者并不相等(比如 P ( X = 0 ) : 超几何约 0.77374 , 二项 0.9 5 5 ≈ 0.77378 )。 A 把近似说成了相等;C 太绝对,近似计算是允许的,只要说明是近似,理由是本题抽样比 5/10000 = 0.0005 很小,并核查所需精度。
顺带一提:两种模型的均值都是 5 × 0.05 = 0.25 , 一样。
想一想
小李投篮,每次命中的概率是 0.6 , 各次互不影响。他一投中就停 ,最多投 3 次。投篮次数 X = 3 的概率是?
A 0.216 B 0.16 C 0.096 D 0.064
看答案与解析答案:B
B 。投满 3 次,只要求前两次都没中(第 3 次中不中都停),P ( X = 3 ) = 0.4 × 0.4 = 0.16 。
投篮次数不是固定的 n ,X 也不是「成功次数」,不服从二项分布。选 A 的同学套了 C 3 3 ⋅ 0. 6 3 ; 选 C 的同学要求第 3 次一定投中(0. 4 2 × 0.6 ), 那是「第 3 次才投中」,比「投了 3 次」少了第 3 次也没中的情况;D 是三次都不中。
挑战
想一想
甲、乙进行三局两胜的比赛,甲每局获胜的概率是 0.6 , 各局互不影响。甲赢得比赛的概率是?
A 0.36 B 0.648 C 0.432 D 0.6
看答案与解析答案:B
B 。直接分情况:甲 2 : 0 胜,0. 6 2 = 0.36 ; 甲 2 : 1 胜,前两局一胜一负、第三局胜,C 2 1 ⋅ 0.6 ⋅ 0.4 ⋅ 0.6 = 0.288 。 合计 0.648 。
另一种想法(见「再深一点」):设想总是打满 3 局,补打不改变谁先赢 2 局,所以甲胜 ⟺ 打满 3 局时甲至少胜 2 局:C 3 2 ⋅ 0. 6 2 ⋅ 0.4 + 0. 6 3 = 0.432 + 0.216 = 0.648 。 选 C 的同学只算了「恰好胜 2 局」,漏了 3 局全胜;选 A 的只算了 2 : 0 。
第 5 步
高考真题 先独立作答,做完再对照分步解析。选择题点选项自动判对错;填空题写法不同时,看答案自己判。要用到后面章节的题收在最后,学到那里再做。
2017 山东卷(理科) 第 18 题 · 解答
在心理学研究中,常采用对比试验的方法评价不同心理暗示对人的影响,具体方法如下:将参加试验的志愿者随机分成两组,一组接受甲种心理暗示,另一组接受乙种心理暗示,通过对比这两组志愿者接受心理暗示后的结果来评价两种心理暗示的作用。现有6名男志愿者A₁、A₂、A₃、A₄、A₅、A₆和4名女志愿者B₁、B₂、B₃、B₄,从中随机抽取5人接受甲种心理暗示,另5人接受乙种心理暗示。 (Ⅱ) 用 X 表示接受乙种心理暗示的女志愿者人数,求 X 的分布列与数学期望 E ( X ) 。
答案与解析答案:X = 0 , 1 , 2 , 3 , 4 对应概率为 1/42 , 5/21 , 10/21 , 5/21 , 1/42 ,E ( X ) = 2 。
思路
乙组等可能地是10人中的任意5人,恰有k名女性需要同时选k女与5−k男。
确定模型与取值 甲组是随机5人,乙组是它的补集,因此乙组也均匀分布在全部C(10,5)=252个5人子集中。总体有4女6男,无放回选5人,X可取0、1、2、3、4。
计算分布 P(X=k)=C(4,k)C(6,5−k)/C(10,5)。k从0至4时,有利子集数依次为6、60、120、60、6,除以252得概率1/42、5/21、10/21、5/21、1/42。
求期望并核查 E(X)=[0×1+1×10+2×20+3×10+4×1]/42=84/42=2。五个概率和(1+10+20+10+1)/42=1。
易错点
将不放回选人当作独立伯努利试验。 只计算女性选法,漏掉同时需要选出的男性。 为早期分布列小节去掉本小问确实要求的组合与期望先修。 小结
固定总体中不放回抽取时,成功数通常按超几何模型计算;各次抽取并不独立。
2025 新高考Ⅱ卷 第 19 题 · 解答
甲、乙两人进行乒乓球练习,每个球胜者得1分,负者得0分。设每个球甲胜的概率为 p ( 2 1 < p < 1 ) , 乙胜的概率为 q ,p + q = 1 , 且各球的胜负相互独立。对正整数 k ≥ 2 , 记 p k 为打完k个球后甲比乙至少多得2分的概率,q k 为打完k个球后乙比甲至少多得2分的概率。 (1) 求 p 3 , p 4 (用p表示)。
答案与解析答案:p 3 = p 3 ,p 4 = 4 p 3 ( 1 − p ) + p 4 = 4 p 3 − 3 p 4 。
思路
令X为甲赢球数,则甲乙分差为 X−(k−X)=2X−k。
转化分差条件 甲至少多2分等价于2X−k≥2,即X≥(k+2)/2。由于X为整数,需要向上取整。
计算三球情形 k=3时需X≥2.5,只能三球全胜,所以p_3=p^3。两胜一负仅领先1分,不满足要求。
计算四球情形 k=4时需X≥3,故p_4=C(4,3)p^3q+p^4=4p^3(1−p)+p^4=4p^3−3p^4。
易错点
将三球至少领先2分误作至少赢2球。 四球恰赢3球时漏掉4种失利位置。 小结
双方分差问题先写成成功次数的不等式,再套二项分布。
2019 全国Ⅰ卷(理科) 第 6 题 · 单选
我国古代典籍《周易》用“卦”描述万物的变化。每一“重卦”由从下到上排列的6个爻组成,爻分为阳爻(整条实线)和阴爻(中间断开的线)。在所有重卦中随机取一重卦,则该重卦恰有3个阳爻的概率是( )。
A 16 5 B 32 11 C 32 21 D 16 11
看答案与解析答案:A
每个位置有阴阳两种选择,恰有3个阳爻只需选择3个位置。
构造样本空间
6个位置各有2种状态,共 2 6 = 64 个不同重卦,题目的随机取法使它们等可能。
核对独立性
任一位置是阳爻的概率为 2 5 / 2 6 = 1/2 ; 指定两个位置同时是阳爻的概率为 2 4 / 2 6 = 1/4 = ( 1/2 ) ( 1/2 ) 。 更一般地,任意k个指定位置的状态同时出现的概率为2^(−k),所以六位置相互独立。
计算恰3个的概率
从6个位置中选择3个放阳爻,有 ( 3 6 ) = 20 种,概率为 20/64 = 5/16 , 选 A。
随机序列的等可能性在具体序列层面成立,不等于各种计数值等可能。
2023 新课标Ⅱ卷 第 12 题 · 多选
在信道内传输0、1信号,信号的传输相互独立。发送0时,收到1的概率为 α ( 0 < α < 1 ) , 收到0的概率为 1 − α ; 发送1时,收到0的概率为 β ( 0 < β < 1 ) , 收到1的概率为 1 − β 。 考虑两种传输方案:单次传输和三次传输。单次传输是指每个信号只发送1次,三次传输是指每个信号重复发送3次。收到的信号需要译码,译码规则如下:单次传输时,收到的信号即为译码;三次传输时,收到的信号中出现次数多的即为译码(例如,若依次收到1、0、1,则译码为1)。下列说法正确的是( )。
A 采用单次传输方案,若依次发送1、0、1,则依次收到1、0、1的概率为 ( 1 − α ) ( 1 − β ) 2 B 采用三次传输方案,若发送1,则依次收到1、0、1的概率为 β ( 1 − β ) 2 C 采用三次传输方案,若发送1,则译码为1的概率为 β ( 1 − β ) 2 + ( 1 − β ) 3 D 当 0 < α < 0.5 时,若发送0,则采用三次传输方案译码为0的概率大于采用单次传输方案译码为0的概率
看答案与解析答案:A、B、D
指定接收顺序用乘法;多数译码要把所有可能顺序计齐。
判断 A、B
A的三次正确接收概率相乘为(1−β)(1−α)(1−β)=(1−α)(1−β)^2,正确。B指定接收1、0、1,概率为(1−β)β(1−β)=β(1−β)^2,也正确。
判断 C
发送1时译码为1要求收到至少两个1。恰两个1有3种位置,故概率应为3β(1−β)^2+(1−β)^3。C漏掉系数3,错误。
判断 D
发送0时,令s=1−α。三次多数为0的概率为s^3+3s^2(1−s)。它比单次成功率s多出s(1−s)(2s−1)=α(1−α)(1−2α)。当0<α<1/2时差为正,D正确。
相互独立给出乘法,计数系数负责汇总相同成功次数的不同顺序。
2024 新课标Ⅱ卷 第 18 题 · 解答
某投篮比赛分为两个阶段,每个参赛队由两名队员组成,比赛具体规则如下:第一阶段由参赛队中一名队员投篮3次,若3次都未投中,则该队被淘汰,比赛成绩为0分;若至少投中一次,则该队进入第二阶段,由该队的另一名队员投篮3次,每次投中得5分,未投中得0分。该队的比赛成绩为第二阶段的得分总和。某参赛队由甲、乙两名队员组成,设甲每次投中的概率为 p , 乙每次投中的概率为 q , 各次投中与否相互独立。 (1) 若 p = 0.4 , q = 0.5 , 甲参加第一阶段比赛,求甲、乙所在队的比赛成绩不少于5分的概率。
答案与解析答案:500 343 = 0.686 。
思路
第一阶段过关 记A为甲3次至少命中1次。P(A)=1−(1−0.4)^3=1−0.6^3=0.784。
第二阶段得分 进入第二阶段后,乙3次至少命中1次才有至少5分。因各次投篮相互独立,给定A后这一概率仍为1−(1−0.5)^3=0.875。
合并阶段 所求为P(A)P(乙至少命中1次|A)=0.784×0.875=0.686=343/500。
易错点
只算乙至少命中一次,忘记甲需要先过关。 把总成绩至少5分错看成全队六次至少一次命中。 小结
多阶段事件先写齐每一道门槛,再利用条件概率或独立性相乘。