当前位置:首页>文档>第80讲正态分布(原卷版)_2.2025数学总复习_2024年新高考资料_1.2024一轮复习_2024年高考数学一轮复习精品导学案(新高考)

第80讲正态分布(原卷版)_2.2025数学总复习_2024年新高考资料_1.2024一轮复习_2024年高考数学一轮复习精品导学案(新高考)

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第80讲正态分布(原卷版)_2.2025数学总复习_2024年新高考资料_1.2024一轮复习_2024年高考数学一轮复习精品导学案(新高考)
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11 页
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第 80 讲 正态分布 正态分布 (1)定义 若随机变量X的概率分布密度函数为f(x)=·e,x∈R,其中,μ∈R,σ>0为参数,则称随机变量X服从 ,记为X~N(μ,σ2). (2)正态曲线的特点 ①曲线是单峰的,它关于直线 对称. ②曲线在 处达到峰值. ③当|x|无限增大时,曲线无限接近x轴. (3)3σ原则 ①P(μ-σ≤X≤μ+σ)≈0.682 7; ②P(μ-2σ≤X≤μ+2σ)≈0.954 5; ③P(μ-3σ≤X≤μ+3σ)≈0.997 3. (4)正态分布的均值与方差 若X~N(μ,σ2),则E(X)=μ,D(X)= σ 2 . 1、【2022年新高考2卷】已知随机变量X服从正态分布N(2,σ2),且P(22.5)=____________. 2、(21•新高考Ⅱ)某物理量的测量结果服从正态分布 ,则下列结论中不正确的是 A. 越小,该物理量在一次测量中落在 内的概率越大 B.该物理量在一次测量中大于10的概率为0.5 C.该物理量在一次测量中小于9.99与大于10.01的概率相等 D.该物理量在一次测量中结果落在 与落在 的概率相等 1、已知随机变量 服从正态分布 ,若 ,则 ( )A.0.977 B.0.954 C.0.5 D.0.023 2、某校高三年级有1000人参加期末考试,经统计发现数学成绩近似服从正态分布 ,且成绩不低 于140分的人数为100,则此次考试数学成绩高于100分的人数约为( ) A.700 B.800 C.900 D.950 3、(2022·滨州二模)设随机变量X~N(μ,σ2),则“μ≥1”是“P(X<2)<”的( ) A. 充分不必要条件 B. 必要不充分条件 C. 充要条件 D. 既不充分又不必要条件 4、设随机变量X~N(3,σ2),若P(X>m)=0.3,则P(X>6-m)=________. 5、设 , ,这两个正态分布密度曲线如图所示.下列结论中正确的是( ) A. B. C.对任意正数 , D.对任意正数 , 考向一 利用正态分布求概率 例1、“杂交水稻之父”袁隆平一生致力于杂交水稻技术的研究、应用与推广,发明了“三系法”籼型杂 交水稻,成功研究出“两系法”杂交水稻,创建了超级杂交稻技术体系,为我国粮食安全、农业科学发展 和世界粮食供给做出了杰出贡献;某杂交水稻种植研究所调查某地水稻的株高,得出株高(单位:cm)服从正态分布,其密度曲线函数为 ,则下列说法正确的是( ) A.该地水稻的平均株高为100cm B.该地水稻株高的方差为10 C.随机测量一株水稻,其株高在120cm以上的概率比株高在70cm以下的概率大 D.随机测量一株水稻,其株高在(80,90)和在(100,110)(单位:cm)的概率一样大 变式1、设 , ,这两个正态分布密度曲线如图所示,下列结论中正确的是 ( ) A. B. C. D. 变式2、(2022·江苏如皋·高三期末)已知随机变量X服从正态分布 ,且 ,则 ( ) A.0.43 B.0.28 C.0.14 D.0.07 变式3、(2022·广东·铁一中学高三期末)已知参加2020年某省夏季高考的53万名考生的成绩 近似地服 从正态分布 ,估计这些考生成绩落在 的人数约为( ) (附: ,则 , ) A.36014 B.72027 C.108041 D.168222 变式4、(1)(2023·浙江·校联考三模)已知随机变量 服从正态分布 ,若 ,则 _____________. (2)(2023·福建泉州·统考三模)设随机变量 ,若 ,则 ____________.考向二 正态分布的综合性问题 例2、为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取 16个零件,并测量 其尺寸(单位:cm).根据长期的生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布 N(μ,σ2). (1) 假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件数, 求P(X≥1)及X的数学期望; (2) 在一天内抽检的零件中,如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件,就认为这条生产线在这 一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查. ①试说明上述监控生产过程方法的合理性; ②下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸: 9.95 10.12 9.96 9.96 10.01 9.92 9.98 10.04 10.26 9.91 10.13 10.02 9.22 10.04 10.05 9.95 经计算,得= =9.97,s= ≈0.212,其中x为抽取 i 的第i个零件的尺寸,i=1,2,…,16.用样本平均数作为μ的估计值μ^,用样本标准差s作为σ的估计值σ^ ,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除(μ^-3σ^,μ^+3σ^)之外的数据,用剩下的数据估 计μ和σ.(精确到0.01) 附:若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ2),则P(μ-3σ