超几何分布、二项分布与正态分布的区别与联系
2020-03-24郭婧李强
郭婧 李强
【摘要】人教A版选修2-3中介绍了超几何分布、二项分布和正态分布,前两者属于离散型随机变量服从的分布,后者属于连续型随机变量服从的分布.实际中的许多问题都可以利用这三个概率模型来解决.区分前两者的关键是看属于“不放回”模型还是“有放回”模型.同时,随着产品数量的增加,超几何分布越来越趋近于二项分布;随着试验次数的增加,二项分布越来越趋近于正态分布.从而三者在极限方面实现统一.
【关键词】超几何分布;二项分布;正态分布;极限
【基金项目】山东省教育学会科技教育专项课题:基于虚拟现实的高中数学翻转课堂教学模式研究(课题号18-KJJY-0074).科技部国家重点研发计划:流域水系分级嵌套耦合大规模水文模拟并行算法设计(No.2017YFB0203102).
一、总述
人教A版选修2-3中介绍了超几何分布、二项分布和正态分布,前两者属于离散型随机变量服从的分布,后者属于连续型随机变量服从的分布.在实际教学中发现学生辨别这些分布是难点,或者即使能辨别却无法从本质上认识它们.本文介绍三种分布的区别与联系,来帮助学生克服此难点.
二、超几何分布与二项分布的区别与联系
超几何分布是“不放回”情境中的古典概型,二项分布是“有放回”情境中的n次独立重复试验概型.如教材习题2.2B组第三题:某批n件产品的次品率为2%,现从中任意地抽出3件进行检验,问:当n=500, 5 000, 50 000时,分别以放回和不放回的方式抽取,恰好抽到1件次品的概率各是多少?设抽取到的次品数为X.若以有放回的方式抽取,抽取3次相当于做了3次独立重复试验,则X:B(3,2%),故P(X=1)=C13×2%×(1-2%)2≈0.057 624.若以不放回方式抽取,这个问题回归到古典概型,X服从超几何分布.n=500时,次品数是500×2%=10,P(X=1)=C110C2490C3500≈0.057 853.同理可得n=5 000时,P(X=1)=C1100C24900C35000≈0.057 647.n=50 000时,P(X=1)=C11000C249000C350000≈0.057 626.由此可见,随着产品数n的增加,超几何分布的概率是越来越接近于二项分布的概率的.此结论也可以通过以下表格验证:
三、二项分布与正态分布的区别与联系
二项分布是离散型随机变量服从的分布,关注随机变量取某一个值时的概率;正态分布是连续型随机变量服从的分布,关注随机变量在某一范围的概率,存在于生活中的方方面面,如“长度测量的误差”“某一地区同年龄人群的身高、体重、肺活量”“在一定条件下生长的小麦的株高、穗长”等等都服从正态分布.但是貌似毫无关联的二项分布与正态分布,存在以下联系:
四、总结
超几何分布、二项分布与正态分布是三个非常重要的、应用广泛的概率模型.实际中的许多问题都可以利用这三个概率模型来解决.区分前两者的关键是看属于“不放回”模型还是“有放回”模型.同时,随着产品数量的增加,超几何分布越来越趋近于二项分布;随着试验次数的增加,二项分布越来越趋近于正态分布.从而三者在极限方面实现统一.
【参考文献】
[1]李勇.普通高中课程标准实验教科书数学选修2-3[M].北京:人民教育出版社,2011.
[2]丁曼.超几何分布与二项分布的联系与区别[J].中国课程辅导,2010(7):115-116.
[3]魏宗舒.概率论与数理统计教程[M].北京:高等教育出版社,2008.
[4]汪嘉岡.现代概率论基础[M].上海:复旦大学出版社,2005.