1、2.4二項分布（1）教學目標（1）理解次獨立重復試驗的模型（重伯努利試驗）及其意義。（2）理解二項分布，并能解決一些簡單的實際問題。教學重點，難點二項分布公式的發(fā)現(xiàn)與應用二項分布的分布列教學過程一問題情境1情景 射擊次，每次射擊可能擊中目標，也可能不中目標，而且當射擊條件不變時，可以認為每次擊中目標的概率是不變的；拋擲一顆質地均勻的篩子次，每一次拋擲可能出現(xiàn)“”，也可能不出現(xiàn)“”，而且每次擲出“”的概率都是；種植粒棉花種子，每一粒種子可能出苗，也可能不出苗，其出苗率是。2問題 上述試驗有什么共同特點？二學生活動由次試驗構成，且每次試驗相互獨立完成，每次試驗的結果僅有兩種對立的狀態(tài)，每次試驗中。

2、三建構數(shù)學1次獨立重復試驗一般地，由次試驗構成，且每次試驗相互獨立完成，每次試驗的結果僅有兩種對立的狀態(tài)，即與，每次試驗中。我們將這樣的試驗稱為次獨立重復試驗，也稱為伯努利試驗。思考：在次獨立重復試驗中，每次試驗事件發(fā)生的概率均為，那么，在這 次試驗中，事件恰好發(fā)生次的概率是多少？我們先研究下面的問題：射擊次，每次射中目標的概率都為。設隨機變量是射中目標的次數(shù)，求隨機變量的概率分布。分析1 這是一個次獨立重復試驗，設“射中目標”為事件，則（記為），用下面的樹形圖來表示該試驗的過程和結果。（圖略）由樹形圖可見，隨機變量的概率分布如下表所示。分析2 在時，根據試驗的獨立性，事件在某指定的次發(fā)生時，

3、其余的 次則不發(fā)生，其概率為，而次試驗中發(fā)生次的方式有種，故有。因此，概率分布可以表示為下表 一般地，在次獨立重復試驗中，每次試驗事件發(fā)生的概率均為，即。由于試驗的獨立性，次試驗中，事件在某指定的次發(fā)生，而在其余次不發(fā)生的概率為。又由于在次試驗中，事件恰好發(fā)生次的概率為。它恰好是的二項展開式中的第項。2二項分布 若隨機變量的分布列為其中則稱服從參數(shù)為，的二項分布，記作。四數(shù)學運用1例題 例1：求隨機拋擲次均勻硬幣，正好出現(xiàn)次正面的概率。分析 將一枚均勻硬幣隨機拋擲次，相當于做了次獨立重復試驗，每次試驗有兩個可能結果，即出現(xiàn)正面與出現(xiàn)反面，且。解 設為拋擲次硬幣出現(xiàn)正面的次數(shù)，依題意，隨機變量，

4、則。答 隨機拋擲次均勻硬幣，正好出現(xiàn)次正面的概率約為。思考：“隨機拋擲次均勻硬幣正好出現(xiàn)次反面”的概率是多少？例2：設某保險公司吸收人參加人身意外保險，該公司規(guī)定：每人每年付給公司元，若意外死亡，公司將賠償元。如果已知每人每年意外死亡的概率為，問：該公司賠本及盈利額在元以上的概率分別有多大？解 設這人中意外死亡的人數(shù)為，根據題意，服從二項分布：，死亡人數(shù)為人時，公司要賠償萬元，此時公司的利潤為萬元。由上述分布，公司賠本的概率為。這說明，公司幾乎不會賠本。利潤不少于元的概率為，即公司約有的概率能賺到元以上。例3一盒零件中有9個正品和3個次品，每次取一個零件，如果取出的次品不再放回，求在取得正品前已取出的次品數(shù)的概率分布。分析：由于題設中要求取出次品不再放回，故應仔細分析每一個所對應的事件的準確含義，據此正確地計算概率。解：可能的取值為這四個數(shù)，而表示，共取了次零件，前次取得的都是次品，第次取到正品，其中。當時，第1次取到正品，試驗中止，此時；當時，第1次取到次品，第2次取到正品，；當時，前2次取到次品，第3次取到正品，；當時，前3次將次品全部取出