[高二数学]概率与统计

高二选修2-3概率与统计知识点在高二数学的选修课中，学生将学习到概率与统计这一重要的数学领域。

概率与统计是数学中一门与实际生活息息相关的学科，它帮助我们了解和分析事件的可能性和数据的分布规律。

本文将介绍高二选修2-3概率与统计的知识点。

1. 随机事件与概率随机事件是指在相同的条件下，可能发生也可能不发生的事件。

概率是描述随机事件发生可能性大小的数值，通常用一个介于0到1之间的数来表示。

概率的计算可以通过频率法、古典概型和几何概型等方法进行。

2. 条件概率与独立事件条件概率是指在已知某一事件发生的条件下，另一事件发生的概率。

条件概率的计算可以利用乘法法则得出。

如果两个事件的发生与对方无关，则称它们为独立事件。

独立事件的概率计算可以利用乘法法则简化。

3. 排列与组合排列是指从一组不同的元素中按一定的顺序选取若干个元素的方式。

组合是指从一组不同的元素中无序选取若干个元素的方式。

排列和组合的计算可以通过阶乘等方法进行。

4. 随机变量与概率分布随机变量是指随机试验结果的数值表示。

它可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。

概率分布是描述随机变量可能取值及其对应概率的函数。

常见的概率分布有离散型概率分布如二项分布和泊松分布，以及连续型概率分布如正态分布和指数分布。

5. 期望与方差期望是随机变量取值的加权平均值，反映了随机变量的平均水平。

方差是随机变量取值与其期望值之间的差异程度的度量，用来描述随机变量的波动情况。

期望和方差的计算可以利用概率分布函数进行。

6. 统计推断与假设检验统计推断是根据样本数据对总体进行估计和推断的过程。

假设检验是通过对样本数据进行统计推断来判断对总体的某个假设是否成立。

常用的统计推断方法有点估计、区间估计和假设检验等。

以上是高二选修2-3概率与统计的主要知识点。

通过学习这些知识，学生可以更好地理解和应用概率与统计在实际问题中的作用，例如预测天气变化、分析市场需求等。

概率与统计不仅是数学领域的重要内容，也是培养学生分析问题和决策能力的重要途径。

高二数学第七章总结知识点高二数学的第七章主要讲解的是概率与统计，是一个非常重要的数学分支。

在这一章中，我们学习了众多的概率与统计知识点，包括概率基本概念、变量与概率分布、离散型随机变量、连续型随机变量等。

本文将对这些知识点进行全面总结，以帮助大家更好地理解和掌握高二数学第七章的内容。

一、概率基本概念在概率理论中，我们首先要了解概率的基本概念。

概率是描述事件发生可能性的一种方式，通常用0到1之间的数值表示。

我们学习了事件、样本空间、随机试验等概念，并通过例题来说明如何计算概率。

此外，还学习了事件的关系、概率的性质以及条件概率等内容。

二、变量与概率分布在概率与统计中，变量是指随机试验结果的数字特征。

我们学习了离散型变量和连续型变量的概念，并研究了它们的概率分布。

离散型变量指的是只能取有限个或可数个值的变量，而连续型变量则可以取任意实数值。

我们通过具体的案例分析，掌握了如何计算离散型变量和连续型变量的概率分布。

三、离散型随机变量离散型随机变量是指取有限个或可数个值的随机变量。

我们学习了离散型随机变量的数学期望、方差和标准差等统计量，并通过例题掌握了计算方法。

此外，还学习了二项分布、泊松分布和几何分布等常见的离散型随机变量的概率分布。

四、连续型随机变量连续型随机变量是指取任意实数值的随机变量。

我们学习了连续型随机变量的密度函数、分布函数以及数学期望、方差和标准差等统计量的计算方法。

通过对正态分布的深入研究，我们了解了正态分布的性质、标准正态分布以及如何进行正态分布的应用。

五、参数估计与假设检验在统计学中，参数估计和假设检验是两个关键概念。

参数估计是指通过样本数据来估计总体参数的值，我们学习了点估计和区间估计的方法，并通过案例进行了实际应用。

假设检验是指利用样本数据来推断总体参数的假设，我们学习了如何建立假设检验的步骤和方法，并通过例题来熟悉假设检验的过程。

通过对高二数学第七章的知识点进行梳理总结，我相信大家对概率与统计有了更深入的理解和掌握。

人教版高二数学必修三概率与统计概率与统计在实际问题中的应用概率与统计作为高中数学的重要内容，不仅在理论上具有重要的意义，更在实际问题中有着广泛的应用。

本文将从概率论和统计学的角度来探讨概率与统计在实际问题中的应用。

一、概率与实际问题的关系1.1 概率的基本概念和运算概率是研究随机现象结果的可能性的一门学科。

概率的基本概念包括样本空间、随机事件和概率等。

在实际问题中，我们可以通过概率来描述某些事件发生的可能性大小，并进行预测和决策。

概率的运算包括加法定理、乘法定理和条件概率等。

通过这些运算，我们可以对实际问题中的事件进行复杂的计算和分析，提高对事件发生概率的准确度。

1.2 概率在风险评估中的应用概率在风险评估中有着广泛的应用。

例如，在保险业中，保险公司需要评估被保险人的风险，通过分析历史数据和建立风险模型，计算出不同事件发生的概率，从而确定保险费率和保险赔付金额。

此外，在金融投资领域，投资者需要评估不同投资项目的风险和收益，通过概率分析，可以计算出不同投资策略的预期回报率和风险水平，为投资决策提供科学依据。

二、统计与实际问题的关系2.1 统计的基本概念和方法统计是研究数据收集、整理、分析和解释的一门学科。

统计的基本概念包括总体和样本、参数和统计量等。

通过收集和整理大量的数据样本，可以得出总体的一些特征和规律。

统计的方法包括描述统计和推断统计。

描述统计通过各种图表和统计指标来描述数据的分布和特征；推断统计通过从样本数据中推断总体的一些特征，并进行统计推断和假设检验。

2.2 统计在社会调查中的应用统计在社会调查中有着广泛的应用。

例如，在人口普查中，通过大规模的抽样调查和数据统计，可以获得不同地区的人口数量、年龄结构、教育程度等信息，为政府制定人口政策和社会规划提供依据。

此外，统计在市场调研和消费者行为研究中也有重要作用。

通过对消费者的样本数据进行统计分析，可以了解消费者的购买习惯、偏好和需求，为企业的市场决策和产品设计提供参考。

高二数学概率与统计中的独立事件与条件概率概率与统计是高中数学中的重要部分，也是我们日常生活中经常会用到的知识。

其中，独立事件与条件概率是概率与统计中的两个重要概念。

本文将详细介绍高二数学概率与统计中的独立事件与条件概率，以帮助读者更好地理解和应用这些概念。

1. 独立事件独立事件指的是两个或多个事件之间的发生与否互不影响。

换句话说，如果两个事件是独立的，那么第一个事件的发生概率不会对第二个事件的发生概率产生任何影响。

举个例子来说明独立事件。

假设我们有一副标准的52张扑克牌，从中抽取一张牌，再把它放回去，再抽取一张牌。

这里，第一次抽到红心A的概率是1/52，而第二次抽到红心A的概率也是1/52。

由于两次抽牌是相互独立的，第一次抽到红心A并不会影响第二次抽到红心A的概率。

2. 条件概率条件概率指的是在给定某个条件下，另一个事件发生的概率。

条件概率可以表示为P(A|B)，读作“在B发生的条件下，A发生的概率”。

设A、B为两个事件且P(B)≠0，那么A在B发生的条件下的概率P(A|B)可以用下面的公式计算：P(A|B) = P(A∩B) / P(B)这个公式告诉我们，条件概率可以通过将事件A与事件B同时发生的概率除以事件B发生的概率来计算。

再举个例子来说明条件概率的应用。

假设有一个有人口统计数据的城市，其中男性占总人口的一半，女性占总人口的一半。

而且，在所有男性中，有10%是左撇子。

现在，如果我们随机挑选一个人，问他是男性的情况下他也是左撇子的概率是多少？根据题意，我们可以设事件A为“这个人是男性”，事件B为“这个人是左撇子”。

所以我们需要计算的是在A发生的条件下，B发生的概率。

根据已知数据，P(A) = 1/2，P(B|A) = 1/10。

那么根据条件概率公式，我们可以计算出P(B|A) = P(A∩B) / P(A) = (1/10) / (1/2) = 1/5。

所以，在这个城市中，选择的人是男性的情况下他也是左撇子的概率是1/5。

数学高二优质课概率与统计的实际应用高中数学中的概率与统计是一门重要的数学课程，它不仅帮助我们理解世界的不确定性，还能够应用于实际生活中。

本文将介绍数学高二优质课中概率与统计的实际应用，并探讨它们对我们日常生活的影响。

一、金融风险评估中的概率与统计金融领域是概率与统计应用的重要领域之一。

在金融市场交易中，风险是无法避免的。

人们通过概率与统计的方法，对各种金融风险进行评估，从而能够更好地管理风险。

例如，在证券交易中，投资者可以利用概率与统计的方法，通过对历史股票价格的分析，预测未来股票价格的波动情况，从而进行投资决策。

二、医学领域中的概率与统计概率与统计也被广泛应用于医学领域。

在临床诊断中，医生常常需要根据患者的症状和体征，判断患者是否患有某种疾病。

概率与统计的方法可以帮助医生将不确定性因素考虑进去，提高诊断的准确性。

此外，概率与统计还可以应用于药物研发的过程中，帮助科研人员评估药物的疗效，并预测药物的不良反应。

三、市场调查中的概率与统计在市场调查中，概率与统计是非常重要的工具。

市场调查可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，从而制定更有效的营销策略。

概率与统计的方法可以用来分析市场调查数据，提取有效信息，并预测市场的发展趋势。

通过科学的概率与统计分析，企业可以更好地把握市场机遇，做出明智的决策。

四、交通运输中的概率与统计概率与统计还可以应用于交通运输领域。

交通运输的安全性和效率是社会关注的焦点之一。

通过概率与统计的方法，我们可以对交通事故的发生概率进行评估，从而制定相应的交通安全措施。

同时，概率与统计还可以用于评估交通网络的运行效率，并进行优化规划，提高交通系统的整体效能。

五、环境保护中的概率与统计在环境保护领域，概率与统计也发挥着重要的作用。

例如，通过概率与统计的方法，可以对环境污染物的排放情况进行监测和评估，并预测其对环境的影响。

概率与统计还可以帮助我们分析环境数据，发现环境问题的规律和趋势，为环境保护提供科学依据。

高二数学统计与概率试题答案及解析1.（本小题满分13分）甲、乙两人各射击一次，击中目标的概率分别是和，假设两个射击是否击中目标，相互之间没有影响；每人各次射击是否中目标相互之间也没有影响。

（1）求甲射击4次，至少有1次未击中目标的概率；（2）求两人各射击4次，甲恰好击中目标2次且乙恰好击中目标3次的概率；（3）假设某人连续2次未击中目标，则中止其射击。

则乙恰好射击5次后被中止射击的概率是多少？【答案】（1）（2）（3）【解析】（1）甲至少一次未击中目标的概率是（2）甲射击4次恰击中2次的概率为，乙射击4次恰击中3次的概率为，由乘法公式，所求概率。

（3）乙恰好5次停止射击，则最后两次未击中，前三次或都击中或第一与第二次恰有一次击中，第三次必击中，故所求概率为。

2.某市有6名教师志愿到四川地震灾区的甲、乙、丙三个镇去支教，每人只能去一个镇，则恰好其中一镇去4名，另两镇各去1名的概率为（）A．B．C．D．【答案】Ｂ【解析】略3.甲、乙两人玩猜数字游戏，先由甲心中想一个数字，记为，再由乙猜甲刚才所想的数字，把乙猜的数字记为，其中，若，就称甲、乙“心有灵犀”．现任意找两个人玩这个游戏，则他们“心有灵犀”的概率为．【答案】【解析】“心有灵犀”数有或，则他们“心有灵犀”的概率为．【考点】古典概型．4.某电视台娱乐节目中，需要在编号分别为、、、、的五个礼品盒中，装四个不同礼品，只有一个礼品盒是空盒．不同的装法有（）A．种B．种C．种D．种【答案】D【解析】从五个礼品盒中选出四个并装上四个不同的礼品的装法共有种不同方法，故选D.【考点】排列与组合.5.四名同学报名参加三项课外活动，每人限报其中一项，不同报名方法共有A．12B．64C．81D．7【答案】C【解析】四名同学报名参加三项课外活动，每人限报其中一项，每人有3种报名方法；根据分计数原理，可得共有3×3×3×3=81种不同的报名方法；故选：C．【考点】排列、组合及简单计数问题．6.“中国式过马路”存在很大的交通安全隐患．某调查机构为了解路人对“中国式过马路”的态度是否与性别有关，从马路旁随机抽取名路人进行了问卷调查，得到了如下列联表：男性女性合计已知在这人中随机抽取人抽到反感“中国式过马路”的路人的概率是（1）请将上面的列联表补充完整（在答题卷上直接填写结果，不需要写求解过程）；（2）据此资料判断是否有的把握认为反感“中国式过马路”与性别有关？【答案】（1）答案见解析；（2）没有的把握认为反感“中国式过马路”与性别无关．【解析】（1）根据在全部人中随机抽取人抽到中国式过马路的概率，做出中国式过马路的人数，进而做出男生的人数，填好表格；（2）根据所给的公式，代入数据求出临界值，把求得的结果同临界值表进行比较，看出有多大的把握说明反感“中国式过马路”与性别是否有关．试题解析：（1）男性女性合计…（2）由已知数据得：，所以，没有的把握认为反感“中国式过马路”与性别无关．【考点】1．独立性检验；2．概率与统计．7. 2015年6月20日是我们的传统节日﹣﹣”端午节”，这天小明的妈妈为小明煮了5个粽子，其中两个腊肉馅三个豆沙馅，小明随机取出两个，事件A=“取到的两个为同一种馅”，事件B=“取到的两个都是豆沙馅”，则P（B|A）=（）A． B． C． D．【答案】A【解析】由题意，P（A）=，P（AB）=，∴P（B|A）=，故选：A．【考点】条件概率与独立事件．8.将参加夏令营的名学生编号为：．采用系统抽样的方法抽取一个容量为的样本，且随机抽得的号码为．这名学生分住在三个营区，从到在第I营区，从到在第II营区，从496到600在第III营区，三个营区被抽中的人数依次为（）A．26,16,8B．25,17,8C．25,16,9D．24,17,9【答案】B【解析】根据系统抽样原原则，将名学生平均分成个组，每组人，又随机抽得的号码为，所以抽到的样本的序号为，由得，所以第一营区被抽中人数为人，得，所以第二营区被抽中人数为人，由得，所以第三营区被抽中人数为人，故选B．【考点】系统抽样．9.已知x与y之间的一组数据：已求得关于y与x的线性回归方程＝2．1x＋0．85，则m的值为（）A．0．85 B．0．75 C．0．6 D．0．5【答案】D【解析】，中心点代入回归方程＝2．1x＋0．85得【考点】回归方程10.若的展开式中含有常数项，则的最小值等于（）A．B．C．D．【答案】C【解析】由展开式的通项公式，得即有符合条件的解，所以当时，的最小值等于5；故选C．【考点】1、二项式定理；2、二元不定方程的解．11.对某同学的6次物理测试成绩（满分100分）进行统计，作出的茎叶图如图所示，给出关于该同学物理成绩的以下说法：①中位数为84；②众数为85；③平均数为85；④极差为12．其中，正确说法的序号是（）A．①②B．③④C．①③D．②④【答案】C【解析】将图中各数按从小到大排列为：78,83,83,85,90,91；所以中位数是，众数为83，平均数为，极差为，故①③正确，选C．【考点】1、茎叶图；2、统计．12.甲、乙、丙三名同学站成一排，甲站在中间的概率是（）。

高二数学概率与统计中的期望与方差的应用概率与统计作为数学的重要分支之一，在高中数学课程中占据着重要的地位。

而其中的期望与方差更是概率与统计中的重要概念，具有广泛的应用价值。

本文将探讨高二数学概率与统计中的期望与方差的应用。

一、期望的应用期望是指一个随机变量所有可能取值的加权平均值。

在实际生活中，期望有许多应用。

首先，期望可以用来计算平均值。

例如，在一次掷骰子的实验中，骰子有6个面，每个面上的数字分别为1、2、3、4、5、6，每个数字出现的概率相等。

那么，掷一次骰子，出现的数字的期望就是(1+2+3+4+5+6)/6=3.5。

这意味着在多次重复的实验中，出现的数字的平均值接近于3.5。

其次，期望可以用来评估投资的回报率。

假设某股票有两种可能的收益，收益1的概率为0.6，收益2的概率为0.4，对应的收益分别为100元和200元。

那么，这只股票的期望收益就是0.6 * 100 + 0.4 * 200 = 160元。

这意味着在多次投资中，每次投资的平均回报为160元。

此外，期望还可以应用于赌博的分析。

例如，在轮盘赌中，轮盘共有36个数字，其中18个为红色，18个为黑色。

假设赌徒每次下注5元，并且下注的数字与轮盘最终停在的数字相同，则赌徒获胜，获得10元的收益；反之，输掉下注的5元。

那么，赌徒在一次下注中的期望收益就是(18/36 * 10) + (18/36 * (-5)) = 0元。

这意味着在多次下注中，赌徒每次下注的平均回报为0元。

二、方差的应用方差是衡量随机变量离其期望值有多远的统计量。

在实际问题中，方差也有着广泛的应用。

首先，方差可以用来度量一个样本的离散程度。

例如，在某考试中，某班级的学生总成绩对应的随机变量为X，其期望值为E(X)，方差为Var(X)。

在这个班级中，学生的总成绩越分散，说明学生之间的差异越大，方差就越大。

而方差越小，则说明学生的总成绩越接近平均水平，差异性越小。

其次，方差可以用于风险评估。

高二数学期末复习之一概率与统计第一部分．复习目标：1． 了解典型分布列：0～1分布，二项分布，几何分布。

2． 了解离散型随机变量的期望值、方差的意义，会根据离散型随机变量的分布列求出期望值、方差。

3． 在实际中经常用期望来比较两个类似事件的水平，当水平相近时，再用方差比较两个类似事件的稳定程度。

4． 了解正态分布的意义，能借助正态曲线的图像理解正态曲线的性质。

5． 了解标准正态分布的意义和性质，掌握正态总体),(2σμN 转化为标准正态总体N （0，1）的公式)()(σμ-Φ=x x F 及其应用。

6． 通过生产过程的质量控制图，了解假设检验的基本思想。

第二部分．内容小结： （Ⅰ）基础知识详析㈠随机事件和统计的知识结构：㈡随机事件和统计的内容提要 1．主要内容是离散型随机变量的分布列、期望与方差，抽样方法，总体分布的估计，正态分布和线性回归。

2．随机变量的概率分布（1）离散型随机变量的分布列：两条基本性质①,2,1(0=≥i p i ...)； ②P 1+P 2+ (1)（2）连续型随机变量概率分布：由频率分布直方图，估计总体分布密度曲线y=f(x)；总体分布密度函数的两条基本性质： ①f(x) ≥0(x ∈R)；②由曲线y=f(x)与x 轴围成面积为1。

3．随机变量的数学期望和方差 （1）离散型随机变量的数学期望：++=2211p x p x E ε…；反映随机变量取值的平均水平。

（2）离散型随机变量的方差：+-+-=222121)()(p E x p E x D εεε…+-+n n p E x 2)(ε…；反映随机变量取值的稳定与波动，集中与离散的程度。

（3）基本性质：b aE b a E +=+εε)(；εεD a b a D 2)(=+。

4．三种抽样方法。

5．二项分布和正态分布（1）记ε是n 次独立重复试验某事件发生的次数，则ε～B （n ，p ）；其概率,2,1,0,1()(=-==-k p q q p C k P kn k k n n …),n 。

高二数学概率与统计中的条件概率与贝叶斯定理概率与统计是数学中非常重要的一个分支，它研究随机事件的发生规律和数据的统计特征。

在高二的数学课程中，我们学习了概率与统计中的条件概率与贝叶斯定理，它们在实际问题中具有广泛的应用。

本文将就条件概率与贝叶斯定理的概念、公式及其应用进行介绍。

一、条件概率的概念与公式条件概率是指在一个事件已经发生的条件下，另一个事件发生的概率。

设A、B是两个事件，且P(A)>0，称在事件A发生的条件下事件B发生的概率为事件B在事件A发生下的条件概率，记作P(B|A)。

条件概率的公式如下：P(B|A) = P(AB) / P(A)其中P(AB)表示事件A与事件B同时发生的概率，P(A)表示事件A 发生的概率。

二、贝叶斯定理的概念与公式贝叶斯定理是一种基于条件概率的推理方法，它是由英国数学家贝叶斯提出的。

贝叶斯定理用于计算在已知某些观测结果的情况下，某一事件的概率。

设A1、A2、…、An是一组互不相容的事件，且在事件B发生的条件下，事件A1、A2、…、An中有且仅有一个发生，则根据贝叶斯定理可以得到：P(Ai|B) = P(Ai) * P(B|Ai) / [Σ(P(Aj) * P(B|Aj))]其中P(Ai|B)表示在事件B发生的条件下事件Ai发生的概率，P(Ai)表示事件Ai发生的概率，P(B|Ai)表示在事件Ai发生的条件下事件B 发生的概率，Σ表示求和运算。

三、条件概率与贝叶斯定理的应用条件概率与贝叶斯定理在实际问题中有着广泛的应用，例如医学诊断、信息处理、市场调查等。

以下分别就医学诊断和信息处理两个方面进行具体的应用案例介绍。

1. 医学诊断假设某种罕见疾病的患病率为0.1%，一种新型检测方法在健康人中的阳性率为1%，在患病人群中的阳性率为95%。

如果一个人的检测结果为阳性，那么他真正患有该疾病的概率是多少？设A表示患病，B表示阳性。

根据题意可得到：P(A) = 0.1% = 0.001P(B|A') = 1% = 0.01P(B|A) = 95% = 0.95根据条件概率公式计算可得：P(A|B) = P(A) * P(B|A) / [P(A) * P(B|A) + P(A') * P(B|A')]代入数值计算可得：P(A|B) = 0.001 * 0.95 / [0.001 * 0.95 + 0.999 * 0.01] ≈ 0.087因此，当一个人的检测结果为阳性时，他真正患有该疾病的概率约为8.7%。

高中二年级数学概率与统计初步概率与统计是高中数学中的一门重要课程，它涵盖了概率和统计两个方面。

概率是用来描述事件发生的可能性，而统计则是通过对数据进行收集、分析和解释，来给出结论。

本文将从概率和统计两个角度来介绍高中二年级数学中的初步内容。

一、概率1.1 概率的基本概念概率是描述随机事件发生可能性的数值。

在实际生活中，我们经常会遇到概率的问题，比如投掷一枚硬币正面朝上的概率是多少，抽一张扑克牌时抽到黑桃的概率是多少等等。

1.2 事件与样本空间在概率问题中，事件是指某个具体结果的集合，样本空间是指所有可能结果的集合。

例如，投掷一枚硬币，事件可以是正面朝上，样本空间可以是{正面，反面}。

1.3 概率的计算方法在概率的计算中，有两种主要的方法：频率法和古典概型法。

频率法是通过做大量的实验来计算概率，古典概型法是通过确定每个结果出现的可能性来计算概率。

二、统计2.1 数据的收集与整理统计的第一步是收集数据，并对数据进行整理和分类。

我们可以使用表格、图表等形式来展示数据，以便更好地进行分析。

2.2 数据的描述性统计描述性统计是用来对收集到的数据进行概括和描述的方法。

常用的描述性统计方法包括平均数、中位数、众数、标准差等。

2.3 样本与总体在统计学中，我们通常会采集一部分数据作为样本，用来对整个总体进行推断。

样本的选择要具有代表性，以确保结果的可靠性。

2.4 统计推断统计推断是通过对样本数据进行分析，来推断总体的特征和性质。

常用的统计推断方法包括假设检验、置信区间等。

结论概率与统计是高中数学中的一门重要课程，它们在实际生活和各个领域中都有广泛的应用。

通过学习概率与统计，学生可以培养逻辑思维能力，提高数据分析和决策能力，为将来的学习和工作打下坚实的基础。

希望本文对读者对高中二年级数学概率与统计初步有所帮助。

高二数学概率与统计中的超几何分布与多项式分布数学概率与统计是高中数学中的一门重要课程，其中包括了多种不同的概率分布。

本文将重点介绍高二数学中的超几何分布与多项式分布，探讨它们的定义、性质和应用等方面内容。

一、超几何分布超几何分布是一种描述有限样本的概率分布。

在超几何分布中，我们考虑的是从总体中不放回地抽取样本。

设总体中有N个物件，其中有M个成功物件，我们希望从中抽取n个物件，那么超几何分布描述了在抽取的n个物件中，成功物件的数量的概率分布。

将总体中的成功物件标记为S，不成功的物件标记为F，那么超几何分布的概率质量函数可以表示为：P(X = k) = (M choose k) * ((N-M) choose (n-k)) / (N choose n)其中，(a choose b)表示a个物件中选择b个的组合数。

超几何分布的期望和方差分别为：E(X) = nM/NVar(X) = n(M/N)(1-M/N)(N-n)/(N-1)超几何分布常用于描述有限总体抽样的情况，例如抽取不可放回的扑克牌中的红桃数量，或者从某个地区的人口中随机抽取的男性人数等。

二、多项式分布多项式分布是一种描述多次独立实验结果的概率分布。

在多项式分布中，我们考虑进行n次独立实验，每次实验的结果有k种可能的结果，每种结果发生的概率为p1，p2，...，pk，且满足p1 + p2 +...+ pk = 1。

那么多项式分布描述了在n次实验中，各种结果发生的次数的概率分布。

多项式分布的概率质量函数可以表示为：P(X1 = x1, X2 = x2, ..., Xk = xk) = n!/(x1!x2!...xk!) * p1^(x1) * p2^(x2) *... * pk^(xk)其中，Xi表示第i种结果发生的次数，xi表示第i种结果发生的次数，pi表示第i种结果发生的概率，n是实验次数。

多项式分布的期望和方差分别为：E(Xi) = np_iVar(Xi) = np_i(1-p_i)多项式分布常用于描述多种可能结果的实验，例如掷骰子时各种点数出现的次数，或者抽取有放回的扑克牌时各种花色出现的次数等。

高中数学统计知识点高中数学概率与统计
高中数学统计知识点包括以下内容：
1. 数据的收集和整理：包括原始数据的收集和整理，如问卷调查、实验结果等。

2. 描述统计：用于对数据进行总结和描述的方法，包括平均数、中位数、众数、极差、标准差等。

3. 概率：研究随机事件发生的可能性的数学分支，包括基本概念、概率的计算方法和
性质。

4. 概率分布：描述随机变量取值与相应概率的分布，包括离散型随机变量和连续型随
机变量的分布。

5. 统计推断：从样本数据中推断总体的特征的方法，包括点估计和区间估计。

6. 假设检验：用于推断总体参数的假设检验方法，包括单样本检验、双样本检验和相
关性检验等。

7. 相关分析：研究两个或多个变量之间关系的方法，包括相关系数和回归分析等。

8. 抽样调查：从总体中随机选择样本进行调查和统计分析的方法，包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

以上是高中数学概率与统计的主要知识点，通过掌握这些知识，可以进行数据的整理
和分析，并进行相关的统计推断和假设检验。

高中数学之概率与统计求等可能性事件、互斥事件和相互独立事件的概率解此类题目常应用以下知识:(1)等可能性事件(古典概型)的概率：P(A)＝)()(I card A card ＝n m; 等可能事件概率的计算步骤：计算一次试验的基本事件总数n ;设所求事件A ，并计算事件A 包含的基本事件的个数m ; 依公式()mP A n =求值;答，即给问题一个明确的答复.(2)互斥事件有一个发生的概率：P(A ＋B)＝P(A)＋P(B); 特例：对立事件的概率：P(A)＋P(A )＝P(A ＋A )＝1. (3)相互独立事件同时发生的概率：P(A ·B)＝P(A)·P(B); 特例：独立重复试验的概率：Pn(k)＝kn k k n p p C --)1(.其中P 为事件A 在一次试验中发生的概率，此式为二项式[(1-P)+P]n 展开的第k+1项.(4)解决概率问题要注意“四个步骤，一个结合”：求概率的步骤是：第一步，确定事件性质⎧⎪⎪⎨⎪⎪⎩等可能事件互斥事件 独立事件 n 次独立重复试验即所给的问题归结为四类事件中的某一种.第二步，判断事件的运算⎧⎨⎩和事件积事件即是至少有一个发生，还是同时发生，分别运用相加或相乘事件.第三步，运用公式()()()()()()()()(1)kk n k n n m P A nP A B P A P B P A B P A P B P k C p p -⎧=⎪⎪⎪+=+⎨⎪⋅=⋅⎪=-⎪⎩等可能事件: 互斥事件： 独立事件： n 次独立重复试验:求解第四步，答，即给提出的问题有一个明确的答复.例1．在五个数字12345，，，，中，若随机取出三个数字，则剩下两个数字都是奇数的概率是 （结果用数值表示）．[解答过程]0.3提示:1335C 33.54C 102P ===⨯例2．一个总体含有100个个体，以简单随机抽样方式从该总体中抽取一个容量为5的样本，则指定的某个个体被抽到的概率为 ．[解答过程]1.20提示:51.10020P == 例3.接种某疫苗后，出现发热反应的概率为0.80.现有5人接种该疫苗，至少有3人出现发热反应的概率为__________.（精确到0.01）[考查目的] 本题主要考查运用组合、概率的基本知识和分类计数原理解决问题的能力，以及推理和运算能力.[解答提示]至少有3人出现发热反应的概率为33244555550.800.200.800.200.800.94C C C ⋅⋅+⋅⋅+⋅=.故填0.94.离散型随机变量的分布列 1.随机变量及相关概念①随机试验的结果可以用一个变量来表示，这样的变量叫做随机变量，常用希腊字母ξ、η等表示.②随机变量可能取的值，可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量. ③随机变量可以取某区间内的一切值，这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.离散型随机变量的分布列①离散型随机变量的分布列的概念和性质一般地，设离散型随机变量ξ可能取的值为1x ，2x ，……，i x ，……，ξ取每一个值i x （=i 1，2，……）的概率P （i x =ξ）=i P ，则称下表.为随机变量ξ的概率分布，简称ξ的分布列.由概率的性质可知，任一离散型随机变量的分布列都具有下述两个性质： （1）0≥i P ，=i 1，2，…;（2）++21P P …=1. ②常见的离散型随机变量的分布列： （1）二项分布n 次独立重复试验中，事件A 发生的次数ξ是一个随机变量，其所有可能的取值为0，1，2，…n ，并且kn k k n k q p C k P P -===)(ξ，其中n k ≤≤0，p q -=1，随机变量ξ的分布列如下：称这样随机变量ξ服从二项分布，记作),(~p n B ξ，其中n 、p 为参数，并记：),;(p n k b q p C kn k k n =- .（2） 几何分布在独立重复试验中，某事件第一次发生时所作的试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量，“k ξ=”表示在第k 次独立重复试验时事件第一次发生. 随机变量ξ的概率分布为：例1．厂家在产品出厂前,需对产品做检验,厂家将一批产品发给商家时,商家按合同规定也需随机抽取一定数量的产品做检验,以决定是否接收这批产品.（Ⅰ）若厂家库房中的每件产品合格的概率为0.8,从中任意取出4件进行检验,求至少有1件是合格的概率；（Ⅱ）若厂家发给商家20件产品中,其中有3件不合格,按合同规定该商家从中任取2件.都进行检验,只有2件都合格时才接收这批产品.否则拒收,求出该商家检验出不合格产品数ξ的分布列及期望ξE ,并求出该商家拒收这批产品的概率.[解答过程]（Ⅰ）记“厂家任取4件产品检验，其中至少有1件是合格品”为事件A 用对立事件A 来算，有()()4110.20.9984P A P A =-=-=（Ⅱ）ξ可能的取值为0,1,2．()2172201360190C P C ξ===， ()11317220511190C C P C ξ===，()2322032190C P C ξ===136513301219019019010E ξ=⨯+⨯+⨯=．记“商家任取2件产品检验，都合格”为事件B ，则商家拒收这批产品的概率()136271119095P P B =-=-=．所以商家拒收这批产品的概率为2795．例12．某项选拔共有三轮考核，每轮设有一个问题，能正确回答问题者进入下一轮考核，否则即被淘汰. 已知某选手能正确回答第一、二、三轮的问题的概率分别为54、53、52,且各轮问题能否正确回答互不影响.（Ⅰ）求该选手被淘汰的概率;（Ⅱ）该选手在选拔中回答问题的个数记为ξ，求随机变量ξ的分布列与数学期望. （注：本小题结果可用分数表示）[解答过程]解法一：（Ⅰ）记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =，，，则14()5P A =，23()5P A =，32()5P A =，∴该选手被淘汰的概率112223112123()()()()()()()P P A A A A A A P A P A P A P A P A P A =++=++142433101555555125=+⨯+⨯⨯=．（Ⅱ）ξ的可能值为123，，，11(1)()5P P A ξ===，1212428(2)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=， 12124312(3)()()()5525P P A A P A P A ξ====⨯=．ξ∴的分布列为11235252525E ξ∴=⨯+⨯+⨯=．解法二：（Ⅰ）记“该选手能正确回答第i 轮的问题”的事件为(123)i A i =，，，则14()5P A =，23()5P A =，32()5P A =．∴该选手被淘汰的概率1231231()1()()()P P A A A P A P A P A =-=-4321011555125=-⨯⨯=． （Ⅱ）同解法一．离散型随机变量的期望与方差随机变量的数学期望和方差 (1)离散型随机变量的数学期望：++=2211p x p x E ξ…；期望反映随机变量取值的平均水平.⑵离散型随机变量的方差：+-+-=222121)()(p E x p E x D ξξξ…+-+n n p E x 2)(ξ…；方差反映随机变量取值的稳定与波动，集中与离散的程度.⑶基本性质：b aE b a E +=+ξξ)(；ξξD a b a D 2)(=+.(4)若ξ～B(n ，p)，则 np E =ξ ; D ξ =npq （这里q=1-p ） ;如果随机变量ξ服从几何分布，),()(p k g k P ==ξ，则p E 1=ξ，D ξ =2p q 其中q=1-p.例1．甲、乙两名工人加工同一种零件，两人每天加工的零件数相等，所得次品数分别为ε、η，ε和η的分布列如下：则比较两名工人的技术水平的高低为 .思路：一是要比较两名工人在加工零件数相等的条件下出次品数的平均值，即期望；二是要看出次品数的波动情况，即方差值的大小.解答过程：工人甲生产出次品数ε的期望和方差分别为：7.0103210111060=⨯+⨯+⨯=εE ，891.0103)7.02(101)7.01(106)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=εD ；工人乙生产出次品数η的期望和方差分别为：7.0102210311050=⨯+⨯+⨯=ηE ，664.0102)7.02(103)7.01(105)7.00(222=⨯-+⨯-+⨯-=ηD由E ε=E η知，两人出次品的平均数相同，技术水平相当，但D ε>D η，可见乙的技术比较稳定.小结：期望反映随机变量取值的平均水平；方差反映随机变量取值的稳定与波动，集中与离散的程度. 例2.某商场经销某商品，根据以往资料统计，顾客采用的付款期数ξ的分布列为商场经销一件该商品，采用1期付款，其利润为200元；分2期或3期付款，其利润为250元；分4期或5期付款，其利润为300元．η表示经销一件该商品的利润．（Ⅰ）求事件A ：“购买该商品的3位顾客中，至少有1位采用1期付款”的概率()P A ；（Ⅱ）求η的分布列及期望E η．[解答过程]（Ⅰ）由A 表示事件“购买该商品的3位顾客中至少有1位采用1期付款”． 知A 表示事件“购买该商品的3位顾客中无人采用1期付款”2()(10.4)0.216P A =-=， ()1()10.2160.784P A P A =-=-=．（Ⅱ）η的可能取值为200元，250元，300元．(200)(1)0.4P P ηξ====，(250)(2)(3)0.20.20.4P P P ηξξ===+==+=，(300)1(200)(250)10.40.40.2P P P ηηη==-=-==--=．η的分布列为2000.42500.43000.2E η=⨯+⨯+⨯240=（元）．抽样方法与总体分布的估计 抽样方法1．简单随机抽样：设一个总体的个数为N ，如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的概率相等，就称这样的抽样为简单随机抽样.常用抽签法和随机数表法.2．系统抽样：当总体中的个数较多时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取1个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样（也称为机械抽样）.3．分层抽样：当已知总体由差异明显的几部分组成时，常将总体分成几部分，然后按照各部分所占的比进行抽样，这种抽样叫做分层抽样. 总体分布的估计由于总体分布通常不易知道，我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布，一般地，样本容量越大，这种估计就越精确.总体分布：总体取值的概率分布规律通常称为总体分布.当总体中的个体取不同数值很少时，其频率分布表由所取样本的不同数值及相应的频率表示，几何表示就是相应的条形图.当总体中的个体取值在某个区间上时用频率分布直方图来表示相应样本的频率分布.总体密度曲线：当样本容量无限增大，分组的组距无限缩小，那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线，即总体密度曲线. 典型例题例1.某工厂生产A 、B 、C 三种不同型号的产品，产品数量之比依次为2：3：5.现用分层抽样方法抽出一个容量为n 的样本，样本中A 种型号产品有16件.那么此样本的容量n= .解答过程：A 种型号的总体是210，则样本容量n=1016802⨯=.例2．一个总体中有100个个体，随机编号0，1，2，…，99，依编号顺序平均分成10个小组，组号依次为1，2，3，…，10.现用系统抽样方法抽取一个容量为10的样本，规定如果在第1组随机抽取的号码为m ，那么在第k 组中抽取的号码个位数字与m k +的个位数字相同，若6m =，则在第7组中抽取的号码是 ．解答过程：第K 组的号码为(1)10k - ，(1)101k -+，…，(1)109k -+，当m=6时，第k 组抽取的号的个位数字为m+k 的个位数字，所以第7组中抽取的号码的个位数字为3 ，所以抽取号码为63．正态分布与线性回归 1.正态分布的概念及主要性质（1）正态分布的概念如果连续型随机变量ξ 的概率密度函数为 222)(21)(σμπσ--=x ex f ，x R ∈ 其中σ、μ为常数，并且σ＞0，则称ξ服从正态分布，记为~N ξ（μ，2σ）.（2）期望E ξ =μ，方差2σξ=D .（3）正态分布的性质 正态曲线具有下列性质:①曲线在x 轴上方，并且关于直线x ＝μ对称.②曲线在x=μ时处于最高点，由这一点向左右两边延伸时，曲线逐渐降低.③曲线的对称轴位置由μ确定；曲线的形状由σ确定，σ越大，曲线越“矮胖”；反之越“高瘦”.三σ原则即为数值分布在（μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6526 数值分布在（μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544 数值分布在（μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974 （4）标准正态分布当μ=0，σ=1时ξ服从标准的正态分布，记作~N ξ（0，1） （5）两个重要的公式①()1()x x φφ-=-,② ()()()P a b b a ξφφ<<=-.（6）2(,)N μσ与(0,1)N 二者联系.若2~(,)N ξμσ，则~(0,1)N ξμησ-=;②若2~(,)N ξμσ，则()()()b a P a b μμξφφσσ--<<=-.2.线性回归简单的说，线性回归就是处理变量与变量之间的线性关系的一种数学方法.变量和变量之间的关系大致可分为两种类型：确定性的函数关系和不确定的函数关系.不确定性的两个变量之间往往仍有规律可循.回归分析就是处理变量之间的相关关系的一种数量统计方法.它可以提供变量之间相关关系的经验公式.具体说来，对n 个样本数据（11,x y ），（22,x y ），…，（,n n x y ），其回归直线方程，或经验公式为：a bx y+=ˆ.其中,,)(1221x b y a x n xyx n yx b ni ini ii⋅-=--=∑∑==，其中y x ,分别为|i x |、|i y |的平均数.例1.如果随机变量ξ～N （μ，σ2），且E ξ=3，D ξ=1，则P （－1＜ξ≤1＝等于( ) A.2Φ（1）－1 B.Φ（4）－Φ（2） C.Φ（2）－Φ（4） D.Φ（－4）－Φ（－2）解答过程：对正态分布，μ=E ξ=3，σ2=D ξ=1，故P （－1＜ξ≤1）=Φ（1－3）－Φ（－1－3）=Φ（－2）－Φ（－4）=Φ（4）－Φ（2）. 答案：B例2. 将温度调节器放置在贮存着某种液体的容器内，调节器设定在d ℃，液体的温度ξ（单位：℃）是一个随机变量，且ξ～N （d ，0.52）. （1）若d=90°，则ξ<89的概率为 ； （2）若要保持液体的温度至少为80 ℃的概率不低于0.99，则d 至少是 ?（其中若η～N （0，1），则Φ（2）=P （η<2）=0.9772，Φ（－2.327）=P （η<－2.327）=0.01）.解答过程：（1）P （ξ<89）=F （89）=Φ（5.09089-）=Φ（－2）=1－Φ（2）=1－0.9772=0.0228.（2）由已知d 满足0.99≤P （ξ≥80），即1－P （ξ<80）≥1－0.01，∴P （ξ<80）≤0.01.∴Φ（5.080d-）≤0.01=Φ（－2.327）.∴5.080d -≤－2.327.∴d ≤81.1635.故d 至少为81.1635.小结：（1）若ξ～N （0，1），则η=σμξ-～N （0，1）.（2）标准正态分布的密度函数f （x ）是偶函数，x<0时，f （x ）为增函数，x>0时，f （x ）为减函数.。

解:由于A,AB型血不能输血给小明,故“不能输血给小明”为事件
A'∪C',且
延伸探究2例1(2)中若将条件改为“若小明是O型血”,则任找一个
人,其血可以输给小明的概率是多少?
解:因为小明是O型血,所以只有O型血可以输给小明,故“可以输
血给小明”的概率为
课堂篇探究学习
探究一
探究二
探究三
探究四
相互独立事件概率的实际应用
的人数及同意 BC 不同意 A 的人数相同,同意 AB 不同意 C 的人数
与同意 AC 不同意 B 的人数相同,对 ABC 都同意的与对 ABC 都不
1
同意的人数相同并且各占 .由上述条件推测该班至少有(
)
20
A.60人
B.40人
C.20人
D.120人
课堂篇探究学习
探究一
探究二
探究三
探究四
思维辨析
人教版高中数学B版必修二
第五章 统计与概率
5.4 统计与概率的应用
-1-
课标阐释
思维脉络
1.通过实例进
一步理解统计
与概率的意义
及应用.
2.能用统计与
概率的知识解
决日常生活中
的相关问题.
3.通过对实际
问题的解决提
升数学建模与
数据分析的能
力.
课前篇自主预习
1.概率在我们的现实生活中有很多应用.比如说,利用投硬币出现
所以a=(0.22+0.32)×100=54.
课堂篇探究学习
探究一
探究二
探究三
探究四
思维辨析
当堂检测
2.某家具厂为某游泳比赛场馆生产观众座椅.质检人员对该厂所产

高二数学概率与统计中的伯努利试验与二项分布概率与统计是高中数学中的一门重要课程，其中的伯努利试验和二项分布是该课程中的两个基本概念。

本文将从理论和实际应用两个方面对伯努利试验和二项分布进行详细阐述。

一、伯努利试验的基本概念和性质伯努利试验是指只有两个可能结果的一类随机试验，例如抛硬币、掷骰子等。

其中，两个可能结果分别记为"成功（S）"和"失败（F）"，且每次试验结果的发生是相互独立的。

伯努利试验具有以下几个基本性质：1. 每次试验只有两个可能结果：成功（S）和失败（F）。

2. 每次试验的结果相互独立，即前一次试验结果不会影响后一次试验的结果。

3. 每次试验中成功的概率为p，失败的概率为1-p（p为常数）。

二、二项分布的概念和性质二项分布是由一系列独立的伯努利试验组成的概率分布。

在n次试验中，成功（S）的次数记作X，则X服从二项分布。

二项分布具有以下几个基本性质：1. 在n次试验中，成功的次数X为离散型随机变量。

2. 成功的概率为p，失败的概率为1-p（p为常数）。

3. 成功的次数X符合参数为n和p的二项分布，记作X~B(n,p)。

三、伯努利试验与二项分布的实际应用伯努利试验和二项分布在实际生活和科学研究中有广泛的应用。

以下以两个具体案例进行说明。

1. 投掷硬币投掷硬币是典型的伯努利试验，每次试验的可能结果是正面朝上（成功）或反面朝上（失败）。

假设我们进行了10次硬币投掷的实验，成功的概率为0.5，根据二项分布可以计算出在这10次试验中正面朝上的次数的概率分布。

2. 医学实验在医学实验中，经常需要对一种新药物的疗效进行评估。

假设一种新药物的治愈率为80%，为了确定其疗效，可以进行一系列独立的临床试验，每次试验中成功表示病人康复，失败表示病情没有改善。

通过对试验结果进行统计分析，可以利用伯努利试验和二项分布来评估该药物的疗效。

四、伯努利试验与二项分布的优势与局限性伯努利试验和二项分布作为数学工具在统计学中起到了重要的作用，但也有其局限性。

程．现有3名民工相互独立地从这60个项目中任选一个项目参与建设，则
这3名民工选择的项目所属类别互异的概率是( )
A．21
B．13
C．14
D．61
解析 记第i名民工选择的项目属于基础设施类、民生类、产业建设类
分别为事件Ai，Bi，Ci，i＝1,2,3.由题意，事件Ai，Bi，Ci(i＝1,2,3)相互独
解析
二、填空题
6．机动车驾驶的考核过程中，科目三又称道路安全驾驶考试，是机
动车驾驶人考试中道路驾驶技能和安全文明驾驶常识考试科目的简称．假
设某人每次通过科目三的概率均为
4 5
，且每次考试相互独立，则至多考两
次就通过科目三的概率为________．
答案
24 25
解析
第一类：考一次就通过的概率为
4 5
参加测试，其中有且只有一人能通过的概率是( )
A．31
B．23
C．12
D．1
解析 设事件A表示“甲通过听力测试”，事件B表示“乙通过听力测
试”．依题意知，事件A和B相互独立，且P(A)＝12，P(B)＝13.记“有且只有 一人通过听力测试”为事件C，则C＝A－B ∪－A B，且A－B 和－A B互斥．
故P(C)＝P(A
－B
∪
－A
B)＝P(A
－B
)＋P(
－A
B)＝P(A)P(
－B
)＋P(
－A
)P(B)＝
1 2
×1－13＋1－21×13＝12.
解析 答案
5．在一个选拔项目中，每个选手都需要进行四轮考核，每轮设有一 个问题，能正确回答者进入下一轮考核，否则被淘汰．已知某选手能正确 回答第一、二、三、四轮问题的概率分别为56，45，34，13，且各轮问题能否 正确回答互不影响．

高二数学概率与统计中的期望与方差在高二数学课程中，概率与统计是一个重要的内容模块。

其中，期望与方差是概率与统计中常用的两个概念。

本文将重点讨论高二数学概率与统计中的期望与方差，并解释其在实际问题中的应用。

一、期望期望是概率与统计中的一个重要指标，用于表示随机变量的平均值。

设有一随机变量X，其取值为{x1, x2, ..., xn}，对应的概率为{p1, p2, ..., pn}，则X的期望E(X)定义为：E(X) = Σ(xi * pi)期望可以理解为随机变量在大量试验中的平均结果。

例如，假设有一个骰子，每个面上的点数为1、2、3、4、5、6，并且每个点数出现的概率相同。

那么骰子的期望就是：(1*1/6) + (2*1/6) + (3*1/6) + (4*1/6) + (5*1/6) + (6*1/6) = 3.5。

这意味着在大量投掷骰子的试验中，每次投掷的点数的平均值接近于3.5。

利用期望，我们可以解决很多实际问题。

例如，在经济学中，期望被用来衡量风险与收益。

如果一项投资的期望收益较高，意味着在大量投资实验中，该投资很可能带来较高的收益。

而对于风险较高的投资，期望收益可能较低。

因此，期望可以帮助我们在不同投资项目之间进行选择。

二、方差方差是概率与统计中度量随机变量的离散程度的指标。

设有一随机变量X，其取值为{x1, x2, ..., xn}，对应的概率为{p1, p2, ..., pn}，则X的方差Var(X)定义为：Var(X) = Σ((xi - E(X))^2 * pi)方差可以帮助我们衡量随机变量的波动程度。

例如，在天气预报中，我们经常会听到“气温波动较大”的说法。

而方差可以用来具体度量气温的波动。

如果某地气温的方差较大，意味着该地的气温在不同时间可能会有较大的变化。

而方差较小则表示气温变化相对较小。

除了用于度量波动，方差还可以提供有关概率分布的信息。

当方差较大时，说明随机变量的取值相对较分散，概率分布图通常会呈现较宽的曲线；而方差较小时，随机变量的取值较为集中，概率分布图会呈现较窄的曲线。