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    提升三大能力 巧破概率統(tǒng)計中解題障礙點

    2022-04-25 01:02:50張隆億
    關(guān)鍵詞:概率統(tǒng)計

    摘要:通過提升數(shù)學(xué)閱讀能力、計算能力、概率模型的識別能力三方面,破解概率統(tǒng)計中解題障礙點.

    關(guān)鍵詞:概率統(tǒng)計;解題障礙點;三大能力

    中圖分類號:G632文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1008-0333(2022)07-0058-03

    收稿日期:2021-12-05

    作者簡介:張隆億,從事高中數(shù)學(xué)教學(xué)研究.[FQ)]

    概率統(tǒng)計解答題以實際應(yīng)用題為基礎(chǔ),具有較高的針對性和新穎性,具有時代氣息,貼近學(xué)生實際生活.它取代了傳統(tǒng)的應(yīng)用題,成為高考的亮點.本文梳理了概率統(tǒng)計中的解題障礙點.

    1 提升數(shù)學(xué)閱讀能力

    概率統(tǒng)計題得分率低的一個重要原因是問題長且信息量大.考生讀不懂試題,抓不住解決問題的關(guān)鍵,沒有解決問題的基礎(chǔ).因此,提高考生的數(shù)學(xué)閱讀能力是解決這一問題的關(guān)鍵.建議先看問題,掌握解決問題所需的要素,以便快速入題,突破概率統(tǒng)計問題的閱讀能力障礙.

    例1“碳中和”是指在一定時期內(nèi)通過造林、節(jié)能減排等抵消直接或間接產(chǎn)生的溫室氣體排放總量.某個城市大力發(fā)展新能源汽車和植樹造林,以取代大氣中的二氧化碳,實現(xiàn)碳中和.該市一家研究機(jī)構(gòu)統(tǒng)計了五年內(nèi)車輛行駛里程(萬千米)的頻率分布直方圖,如圖1所示.

    該研究機(jī)構(gòu)對300名車主在購買汽車時是否考慮空氣污染進(jìn)行了調(diào)查.在這些車主中,新能源汽車擁有者占了16,而這些車主在購買汽車時考慮空氣污染占20%,燃油汽車車主在購買汽車時考慮空氣污染占10%.根據(jù)上述統(tǒng)計,作出列聯(lián)表并回答是否有99%的把握認(rèn)為購買新能源汽車與考慮空氣污染有關(guān).

    分析試題中的“碳中和”等背景可作為一般理解.解決這一問題的關(guān)鍵是通過“是否有99%的把握認(rèn)為購買新能源汽車與考慮空氣污染有關(guān)”,抓住兩個分類變量:是否購買新能源汽車,是否考慮空氣污染,找出購買新能源汽車的車主人數(shù)300×16=50,他們中考慮空氣污染因素的人數(shù)50×20%=10,以及在購買汽車時考慮空氣污染因素的燃料車主人數(shù)250×10%=25,并制作2×2列聯(lián)表;根據(jù)臨界值表,由K2=n(ad-bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)求解的觀測值得出結(jié)論.

    解析列2×2列聯(lián)表如下:

    考慮大氣污染沒考慮大氣污染合計

    新能源汽車車主104050

    燃油汽車車主25225250

    合計35265300

    所以K2=300×(10×225-25×40)235×265×250×50≈4.04.

    因為4.04<6.635,所以沒有99%的把握認(rèn)為購買新能源汽車與考慮大氣污染有關(guān).

    2 提升計算能力

    要想贏得計算,首先要明確計算原理,掌握一些計算方法,提高計算速度和正確率.避免盲目計算.

    其次,充分利用公式和題目提供的數(shù)據(jù).一些數(shù)據(jù)本身具有很強(qiáng)的提示性并適當(dāng)估算.

    例2(2017年課標(biāo)全國Ⅰ卷文第19題節(jié)選)某天,檢驗員每隔一段時間從生產(chǎn)線抽取1個零件測量尺寸,累計16次具體如下:

    抽取次序12345678

    零件尺寸(cm)9.9510.129.969.9610.019.929.98

    10.04抽取次序91011

    1213141516零件尺寸(cm)10.269.9110.1310.029.2210.0410.059.95

    參考數(shù)據(jù)x=116∑16i=1xi=9.97,s=116∑16i=1xi-x2=116∑16i=1x2i-16x2≈0.212,0.008≈0.09.

    剔除x-3s,x+3s之外的數(shù)據(jù),估計當(dāng)天該生產(chǎn)線生產(chǎn)的零件尺寸的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差.(精確到0.01)

    分析剔除1個數(shù)據(jù),雖然剩下的15個數(shù)據(jù)具體明確,但直接代入均值和方差的公式計算量較大.觀察到剔除前后的15個值是相同的.在均值和方差的求解中,∑12i=1xi+∑16i=13xi,∑12i=1x2i+∑16i=13x2i可以通過在剔除之前均值和方差的相應(yīng)數(shù)據(jù)來求解.注意參考數(shù)據(jù)0.008≈0.09和方差與標(biāo)準(zhǔn)差之間的關(guān)系,并進(jìn)行適當(dāng)估算得到答案.

    解析剔除第13個數(shù)據(jù),剩余數(shù)據(jù)的平均值為

    11516×9.97-9.22=10.02.

    由∑16i=1x2i=16×0.2122+16×9.972≈1591.134,得剩余數(shù)據(jù)的方差為

    1151591.134-9.222-15×10.022≈0.008.

    該生產(chǎn)線當(dāng)天生產(chǎn)的零件尺寸的標(biāo)準(zhǔn)差估計值為0.008≈0.09 .

    點睛解決數(shù)學(xué)新穎題時,一是通過轉(zhuǎn)化,變“新”為“舊”;二是通過深入分析和多元聯(lián)想,以“舊”攻“新”;三是要特別注意創(chuàng)新問題類型的切入點和生長點.

    3 提升概率模型的識別能力

    概率模型的識別和應(yīng)用主要集中在區(qū)分二項分布和超幾何分布上.二項分布是將兩個不同的對象(貨物、人或事)放回的抽樣問題.它是n次獨立重復(fù)試驗,成功概率P相等,總體的數(shù)量未知;它常與“頻率估計概率”和“樣本估計總體”相結(jié)合;超幾何分布是將兩個不同的對象(貨物、人或事)不放回的抽樣問題,并且總體的數(shù)量已知.

    例3某單位7人中有4人睡眠不足,3人睡眠充足,從7人中隨機(jī)抽取3人進(jìn)行進(jìn)一步體檢.使用X表示所選3人中睡眠不足的員工人數(shù),并計算隨機(jī)變量X和數(shù)學(xué)期望的分布列.

    分析本題是對7人(總體數(shù)量已知)中睡眠充足與否(兩類不同的對象)的不放回抽樣問題,所以隨機(jī)變量X服從超幾何分布H(7,4,3),所以E(X)=3×47=127.

    解析隨機(jī)變量X的所有可能取值為0,1,2,3.P(X=k)=Ck4·C3-k3C37(k=0,1,2,3).所以隨機(jī)變量X的分布列為X0123P

    13512351835435

    隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望

    E(X)=0×135+1×1235+2×1835+3×435=127.

    另:因為隨機(jī)變量X服從超幾何分布H(7,4,3),所以E(X)=3×47=127.

    變式探究1若某單位每天睡眠不足的員工上班遲到的概率為23,任一員工每天上班情況相互獨立.用Y表示三天中睡眠不足的員工上班遲到的天數(shù),求隨機(jī)變量Y的分布列和數(shù)學(xué)期望.

    分析本題是對某單位員工(總體數(shù)量未知)睡眠充足與否(兩類不同的對象)的放回抽樣問題,所以隨機(jī)變量Y服從二項分布B3,23,所以E(Y)=3×23=2.

    解析因為員工每天上班情況相互獨立,且每天睡眠不足的員工上班遲到的概率均為23.

    故Y~B3,23.

    從而PY=k=Ck323k133-k(k=0,1,2,3).

    所以,隨機(jī)變量Y的分布列為:

    Y0123P

    12729

    49827

    隨機(jī)變量Y的數(shù)學(xué)期望E(Y)=3×23=2.

    變式探究2若某地區(qū)睡眠不足的人數(shù)占比為23,現(xiàn)從該地區(qū)中隨機(jī)抽取三人,用Z表示這三人中睡眠不足的人數(shù),求隨機(jī)變量Z的分布列和數(shù)學(xué)期望.

    分析本題是對某地區(qū)(總體數(shù)量未知)睡眠充足與否(兩類不同的對象)的不放回抽樣問題,然而,在實際應(yīng)用中,“大”“較大”和“非常大”等詞出現(xiàn)在題干中.該檢驗可視為一個獨立的重復(fù)試驗,因此隨機(jī)變量服從二項分布,所以隨機(jī)變量Z服從二項分布B3,23,所以E(Z)=3×23=2.

    變式探究3若某單位每天睡眠不足的員工上班遲到的概率為23,任一員工每天上班情況相互獨立.用Y表示三天中睡眠不足的員工上班遲到的天數(shù), ξ表示三天考勤激勵金(單位:元),且ξ=80-20Y,求隨機(jī)變量ξ數(shù)學(xué)期望.

    分析本題三天考勤激勵金ξ不屬于對兩類不同的對象(物品、人或事)抽樣問題,所以不屬于超幾何分布或二項分布,但與之具有線性關(guān)系的另一隨機(jī)變量Y服從二項分布B3,23,可利用Eax+b=aEx+b,Dax+b=a2Dx求解.

    解析因為員工每天上班情況相互獨立,且每天睡眠不足的員工上班遲到的概率均為23,所以Y~B3,23,隨機(jī)變量Y的數(shù)學(xué)期望E(Y)=3×23=2.

    故Eξ=E80-20Y=80-20EY=80-20×2=40(元).

    本文主要分析了概率統(tǒng)計中常見的障礙點,提出數(shù)學(xué)閱讀能力、計算能力、概率模型的識別等能力提升的方案,有效地幫助學(xué)生在教學(xué)實踐中提高分析和解決問題的能力,培養(yǎng)一定的數(shù)學(xué)核心素養(yǎng).

    參考文獻(xiàn):

    [1]?文貴雙.加強(qiáng)學(xué)生數(shù)學(xué)閱讀能力的培養(yǎng)[J].中學(xué)教學(xué)參考,2021(26):21-23.

    [責(zé)任編輯:李璟]

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