1.常用逻辑用语
(1)命题
命题:可以判断真假的语句叫命题;
逻辑联结词:“或”“且”“非”这些词就叫做逻辑联结词;简单命题:不含逻辑联结词的命题。复合命题:由简单命题与逻辑联结词构成的命题。
常用小写的拉丁字母p,q,r,s,……表示命题,故复合命题有三种形式:p或q;p且q;非p。
(2)复合命题的真值
“非p”形式复合命题的真假可以用下表表示:
p |
非p |
真 |
假 |
假 |
真 |
“p且q”形式复合命题的真假可以用下表表示:
p |
q |
p且q |
真 |
真 |
真 |
真 |
假 |
假 |
假 |
真 |
假 |
假 |
假 |
假 |
“p且q”形式复合命题的真假可以用下表表示:
p |
q |
P或q |
真 |
真 |
真 |
真 |
假 |
真 |
假 |
真 |
真 |
假 |
假 |
假 |
注:1°像上面表示命题真假的表叫真值表;2°由真值表得:“非p”形式复合命题的真假与p的真假相反;“p且q”形式复合命题当p与q同为真时为真,其他情况为假;“p或q”形式复合命题当p与q同为假时为假,其他情况为真;3°真值表是根据简单命题的真假,判断由这些简单命题构成的复合命题的真假,而不涉及简单命题的具体内容。
(3)四种命题
如果第一个命题的条件是第二个命题的结论,且第一个命题的结论是第二个命题的条件,那么这两个命题叫做互为逆命题;
如果一个命题的条件和结论分别是原命题的条件和结论的否定,那么这两个命题叫做互否命题,这个命题叫做原命题的否命题;
如果一个命题的条件和结论分别是原命题的结论和条件的否定,那么这两个命题叫做互为逆否命题,这个命题叫做原命题的逆否命题。
两个互为逆否命题的真假是相同的,即两个互为逆否命题是等价命题.若判断一个命题的真假较困难时,可转化为判断其逆否命题的真假。
(4)条件
一般地,如果已知pÞq,那么就说:p是q的充分条件;q是p的必要条件。
可分为四类:(1)充分不必要条件,即pÞq,而qp;(2)必要不充分条件,即p
q,而qÞp;(3)既充分又必要条件,即pÞq,又有qÞp;(4)既不充分也不必要条件,即p
q,又有q
p。
一般地,如果既有pÞq,又有qÞp,就记作:pq.“
”叫做等价符号。p
q表示pÞq且qÞp。
这时p既是q的充分条件,又是q的必要条件,则p是q的充分必要条件,简称充要条件。
(5)全称命题与特称命题
这里,短语“所有”在陈述中表示所述事物的全体,逻辑中通常叫做全称量词,并用符号表示。含有全体量词的命题,叫做全称命题。
短语“有一个”或“有些”或“至少有一个”在陈述中表示所述事物的个体或部分,逻辑中通常叫做存在量词,并用符号表示,含有存在量词的命题,叫做存在性命题。
常用逻辑用语
本部分内容主要是常用的逻辑用语,包括命题与量词,基本逻辑联结词以及充分条件、必要条件与命题的四种形式。
预测07年高考对本部分内容的考查形式如下:考查的形式以选择、填空题为主,考察的重点是条件和复合命题真值的判断。
推理证明
本部分内容主要包括:合情推理和演绎推理、直接证明与间接证明、数学归纳法(理科)等内容,其中推理中的合情推理、演绎推理几乎涉及数学的方方面面的知识,代表研究性命题的发展趋势,选择题、填空题、解答题都可能涉及到,该部分命题的方向主要会在函数、三角、数列、立体几何、解析几何等方面,在新的高考中都会涉及和渗透,但单独出题的可能性较小;
预计2007年高考将会有较多题目用到推理证明的方法。
复数
复数部分考查的重点是复数的有关概念、复数的代数形式、运算及运算的几何意义,一般是选择题、填空题,难度不大,预计今后的高考还会保持这个趋势。
预测2007年高考对本讲的试题难度不会太大,重视对基本问题诸如:复数的四则运算的考查,题目多以选择、填空为主。
框图
本部分是新课标新增内容,历年高考中涉及内容很少,估计2007年高考中可能在选择题、填空题中以考察流程图和结构图的定义和特征的形式出现;也可能以画某种知识的结构图或解决某类问题的流程图为形式的解答题出现,但不论哪种形式,所占份量都不会很大。
4.框图
(1)流程图
①通过具体实例,进一步认识程序框图;
②通过具体实例,了解工序流程图(即统筹图);
③能绘制简单实际问题的流程图,体会流程图在解决实际问题中的作用;
(2)结构图
①通过实例,了解结构图;运用结构图梳理已学过的知识、整理收集到的资料信息;
②结合作出的结构图与他人进行交流,体会结构图在揭示事物联系中的作用。
3.数系的扩充与复数的引入
(1)在问题情境中了解数系的扩充过程,体会实际需求与数学内部的矛盾(数的运算规则、方程理论)在数系扩充过程中的作用,感受人类理性思维的作用以及数与现实世界的联系;
(2)理解复数的基本概念以及复数相等的充要条件;
(3)了解复数的代数表示法及其几何意义;
(4)能进行复数代数形式的四则运算,了解复数代数形式的加减运算的几何意义。
2.推理与证明
(1)合情推理与演绎推理
①结合已学过的数学实例和生活中的实例,了解合情推理的含义,能利用归纳和类比等进行简单的推理,体会并认识合情推理在数学发现中的作用;
②结合已学过的数学实例和生活中的实例,体会演绎推理的重要性,掌握演绎推理的基本模式,并能运用它们进行一些简单推理;
③通过具体实例,了解合情推理和演绎推理之间的联系和差异。
(2)直接证明与间接证明
①结合已经学过的数学实例,了解直接证明的两种基本方法:分析法和综合法;了解分析法和综合法的思考过程、特点;
②结合已经学过的数学实例,了解间接证明的一种基本方法--反证法;了解反证法的思考过程、特点;
(3)数学归纳法
了解数学归纳法的原理,能用数学归纳法证明一些简单的数学命题;
(4)数学文化
①通过对实例的介绍(如欧几里德《几何原本》、马克思《资本论》、杰弗逊《独立宣言》、牛顿三定律),体会公理化思想;
②介绍计算机在自动推理领域和数学证明中的作用;
1.常用逻辑用语
(1)命题及其关系
① 了解命题的逆命题、否命题与逆否命题;② 理解必要条件、充分条件与充要条件的意义,会分析四种命题的相互关系;
(2)简单的逻辑联结词
通过数学实例,了解"或"、"且"、"非"逻辑联结词的含义。
(3)全称量词与存在量词
① 通过生活和数学中的丰富实例,理解全称量词与存在量词的意义;
② 能正确地对含有一个量词的命题进行否定。
2.对卡方统计量的表达式的由来,学生只需要了解,作为探究问题可以在课后学习。
统计的基本思维模式是归纳的,它的特征之一是通过部分数据来推测全体数据的性质,因此,统计推断可能是错误的,也就是说,我们从数据上体现的只是统计上的关系,而不是因果关系。
1.一般情况下,在尚未断定两个变量之间是否具有线性相关关系的情况下,应先进行相关性检验.在确认其具有线性相关关系后,再求其回归直线方程;由部分数据得到的回归直线,可以对两个变量间的线性相关关系进行估计,这实际上是将非确定性的相关关系问题转化成确定性的函数关系问题进行研究.由于回归直线将部分观测值所反映的规律性进行了延伸,它在情况预报、资料补充等方面有着广泛的应用。
题型1:线性相关性检验
例1.一个工厂在某年里每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间由如下一组数据:
x |
1.08 |
1.12 |
1.19 |
1.28 |
1.36 |
1.48 |
1.59 |
1.68 |
1.80 |
1.87 |
1.98 |
2.07 |
|
y |
2.25 |
2.37 |
2.40 |
2.55 |
2.64 |
2.75 |
2.92 |
3.03 |
3.14 |
3.26 |
3.36 |
3.50 |
|
1)画出散点图;2)检验相关系数r的显著性水平;3)求月总成本y与月产量x之间的回归直线方程.
解析:
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
xi |
1.08 |
1.12 |
1.19 |
1.28 |
1.36 |
1.48 |
1.59 |
1.68 |
1.80 |
1.87 |
1.98 |
2.07 |
yi |
2.25 |
2.37 |
2.40 |
2.55 |
2.64 |
2.75 |
2.92 |
3.03 |
3.14 |
3.26 |
3.36 |
3.50 |
xiyi |
2.43 |
2.264 |
2.856 |
3.264 |
3.590 |
4.07 |
4.643 |
5.090 |
5.652 |
6.096 |
6.653 |
7.245 |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
1)画出散点图:
2)
r=
=
在“相关系数检验的临界值表”查出与显著性水平0.05及自由度12-2=10相应的相关数临界值r0.05=0.576<0.997891, 这说明每月产品的总成本y(万元)与该月产量x(万件)之间存在线性相关关系。
3)设回归直线方程,
利用
,
计算a,b,得b≈1.215, a=≈0.974,
∴回归直线方程为:
例2.在7块并排、形状大小相同的试验田上进行施化肥量对水稻产量影响的试验,得数据如下(单位:kg)
施化肥量x |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
40 |
45 |
水稻产量y |
330 |
345 |
365 |
405 |
445 |
450 |
455 |
1)画出散点图;2)检验相关系数r的显著性水平;3)求月总成本y与月产量x之间的回归直线方程。
解析:1)画出散点图如下:
2)检验相关系数r的显著性水平:
i |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
xi |
15 |
20 |
25 |
30 |
35 |
40 |
45 |
yi |
330 |
345 |
365 |
405 |
445 |
450 |
455 |
xiyi |
4950 |
6950 |
9125 |
12150 |
15575 |
18000 |
20475 |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
r==
≈0.9733,在“相关系数检验的临界值表”查出与显著性水平0.05及自由度7-2=5相应的相关数临界值r0.05=0.754<0.9733,这说明水稻产量与施化肥量之间存在线性相关关系。
3)设回归直线方程,利用
计算a,b, 得b=
a=399.3-4.75×30≈257,则回归直线方程
题型2:独立性检验
例3.为了探究患慢性气管炎是否与吸烟有关,调查了339名50岁以上的人,调查结果如下表所示:
|
患慢性气管炎 |
未患慢性气管炎 |
合计 |
吸烟 |
43 |
162 |
205 |
不吸烟 |
13 |
121 |
134 |
合计 |
56 |
283 |
339 |
试问:50岁以上的人患慢性气管炎与吸烟习惯有关吗?
解析:由公式,因为7.469>6.635,所以我们有99%的把握说:50岁以上的人患慢性气管炎与吸烟习惯有关。
例4.对196个接受心脏搭桥手术的病人和196个接受血管清障手术的病人进行了3年的跟踪研究,调查他们是否又发作过心脏病,调查结果如下表所示:
|
又发作过心脏病 |
未发作过心脏病 |
合计 |
心脏搭桥手术 |
39 |
157 |
196 |
血管清障手术 |
29 |
167 |
196 |
合计 |
68 |
324 |
392 |
试根据上述数据比较这两种手术对病人又发作心脏病的影响有没有差别。
解析:由公式,因为1.78>3.841,所以我们没有理由说“心脏搭桥手术”与“又发作过心脏病”有关,可以认为病人又发作与否与其做过任何手术无关。
题型3:独立的概念及应用
例5.(2003,江苏、河南,12分)有三种产品,合格率分别是0.90,0.95和0.95,各抽取一件进行检验。
(1)求恰有一件不合格的概率;
(2)求至少有两件不合格的概率(精确到0.001);
解析:设三种产品各抽取一件,抽到合格产品的事件分别为A、B和C,
(1)P(A)=0.90,P(B)=P(C)=0.95,则P()=0.10,P(
)=P(
)=0.05。
因为事件A、B、C相互独立,恰有一件不合格的概率为:
P(A·B·)+P(A·
·C)+P(
·B·C)
=P(A)·P(B)·P()+P(A)·P(
)·P(C)+P(
)·P(B)·P(C)
=2×0.90×0.95×0.05+0.10×0.95×0.95≈0.176
答:恰有一件不合格的概率为0.176.
(2)解法一:至少有两件不合格的概率为:
P(A··
)+P(
·B·
)+P(
·
·C)+P(
·
·
)
=0.90×0.05×0.05+2×0.10×0.05×0.95+0.10×0.05×0.05≈0.012.
答:至少有两件不合格的概率为0.012.
解法二:三件产品都合格的概率为:
P(A·B·C)=P(A)·P(B)·P(C)=0.90×0.95×0.95≈0.812.
由(1)知,恰有一件不合格的概率为0.176,所以,至少有两件不合格的概率为1-[P(A·B·C)+0.176]=1-(0.812+0.176)=0.012.
答:至少有两件不合格的概率为0.012.
点评:本题主要考查互斥事件有一个发生的概率和相互独立事件概率的计算及运用数学知识解决问题的能力。
例6.(06北京卷)某公司招聘员工,指定三门考试课程,有两种考试方案。
方案一:考试三门课程,至少有两门及格为考试通过;
方案二:在三门课程中,随机选取两门,这两门都及格为考试通过.
假设某应聘者对三门指定课程考试及格的概率分别是,且三门课程考试是否及格相互之间没有影响.
(Ⅰ)分别求该应聘者用方案一和方案二时考试通过的概率;
(Ⅱ)试比较该应聘者在上述两种方案下考试通过的概率的大小.(说明理由)
解析:设三门考试课程考试通过的事件分别为A,B,C,相应的概率为a,b,c
(1)考试三门课程,至少有两门及格的事件可表示为AB+A
C+
BC+ABC,设其概率为P1,则P1=ab(1-c)+a(1-b)c+(1-a)bc+abc=ab+ac+bc-2abc
设在三门课程中,随机选取两门,这两门都及格的概率为P2,则P2=ab+
ac+
bc
(2)P1-P2=(ab+ac+bc-2abc)-(ab+
ac+
bc)=
ab+
ac+
bc-2abc=
(ab+ac+bc-3abc)=
(ab(1-c)+ac(1-b)+bc(1-a))>0
\P1>P2即用方案一的概率大于用方案二的概率。
点评:“至少、至多”问题的处理方式是分类到底,利用独立、互斥或对立事件进行转化。
题型4:随机变量的分布列
例7.(06广东卷).某运动员射击一次所得环数的分布如下:
![]() |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
![]() |
0 |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
现进行两次射击,以该运动员两次射击中最高环数作为他的成绩,记为.
(I)求该运动员两次都命中7环的概率
(II)求的分布列
解析:(Ⅰ)求该运动员两次都命中7环的概率为;
(Ⅱ)的可能取值为7、8、9、10
;
,
,
,
分布列为:
![]() |
7 |
8 |
9 |
10 |
P |
0.04 |
0.21 |
0.39 |
0.36 |
(Ⅲ)
的数学希望为
。
点评:分布列不仅明确给出了()的概率,而且对任
事件(
)发生的概率均可由分布列算出:
。
例8.设自动生产线在调整后出现废品的概率为0.1,而且一旦出现废品就要重新调整,求在两次调整之间所生产的合格品的数目不小于5的概率。
分析:如果用随机变量η表示两次调整之间生产的产品的个数,而且我们知道一旦出现废品就重新调整生产线,所以两次调整之间所生产的合格品是连续出现的,那么随机变量η的取值就服从几何分布,我们在解题时应先求出η的分布列。然后再计算事件“合格品数不小于5”即{η>5}的概率。
解析:设随机变量η表示两次调整之间生产线所生产的产品的个数,则η服从几何分布,事件{η=k}就表示生产了k-1件合格品,且第k件产品是废品。容易求得:
P(η=1)=0.1,
P(η=2)=(1-0.1)×0.1=0.09,
写成分布列的形式为:
![]() |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
… |
P |
0.1 |
0.09 |
0.81 |
0.0729 |
0.06561 |
0.059049 |
… |
题目中要求计算“所生产的合格品数不小于5”的概率,即P(η>5),因为事件{η>5}所包含的基本事件为{η=6},{η=7},…,{η=n},…,所以有
P(η>5)=P(η=6)+P(η=7)+…+P(η=n)+…
我们应用分布列的性质计算上式的值.因为P(η>5)=1-P(η≤5),所以
P(η>5)=1-[P(η=1)+P(η=2)+P(η=3)+P(η=4)+P(η=5)]
=1-(0.1+0.09+0.081+0.0729+0.06561)=0.49049,
所以事件“两次调整之间所生产的合格品数不小于5”的概率为0.49049
点评:这是一道综合例题,包括了分列的计算及分布列的应用两个步骤。该题对于我们巩固所学知识,深入了解分布列有很大帮助。
题型5:随机变量的均值
例9.(1)(06福建卷)一个均匀小正方体的六个面中,三个面上标以数0,两个面上标以数1,一个面上标以数2,将这个小正方体抛掷2次;
则向上的数之积的数学期望是 ;
(2)(2001上海文)利用下列盈利表中的数据进行决策,应选择的方案是_____.
解析:(1)一个均匀小正方体的6个面中,三个面上标以数0,两个面上标以数1,一个面上标以数2。将这个小正方体抛掷2次,向上的数之积可能为ξ=0,1,2,4,
则,
,
,
,
∴ .
点评:掌握离散性随机变量均值的计算方法,以及计算的先后顺序。
(2)答案:A3
解析:A1的数学期望:=0.25×50+0.30×65+0.45×26=43.7
A2的数学期望:=0.25×70+0.30×26+0.45×16=32.5
A3的数学期望:=0.25×(-20)+0.30×52+0.45×78=45.7
A4的数学期望:=0.25×98+0.30×82+0.45×(-10)=44.6
点评:本题考查概率与数学期望,考查学生识表的能力.对图表的识别能力,是近年高考突出考查的热点.图表语言与其数学语言的相互转换,应成为数学学习的一个重点,应引起高度重视。
例10.(06四川卷)设离散型随机变量可能取的值为1,2,3,4。
(
1,2,3,4)。又
的数学期望
,则
;
解析:设离散性随机变量可能取的值为
,所以
,即
,
又的数学期望
,则
,即
,
,∴
。
点评:均值计算时要根据公式进行简化计算,从而达到简化运算的目的。
题型6:随机变量的方差
例11.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:
ε |
0 |
1 |
2 |
η |
0 |
1 |
2 |
P |
![]() |
![]() |
![]() |
P |
![]() |
![]() |
![]() |
试对这两名工人的技术水平进行比较。
分析: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。
解析:工人甲生产出次品数ε的期望和方差分别为:
,
;
工人乙生产出次品数η的期望和方差分别为:
,
;
由Eε=Eη知,两人出次品的平均数相同,技术水平相当,但Dε>Dη,可见乙的技术比较稳定。
点评:期望仅体现了随机变量取值的平均大小,但有时仅知道均值的大小还不够。如果两个随机变量的均值相等,还要看随机变量的取值如何在均值周围变化,即计算方差。方差大说明随机变量取值较分散,方差小说明取值分散性小或者取值比较集中、稳定。
题型7:正态分布
例12.(06湖北卷)在某校举行的数学竞赛中,全体参赛学生的竞赛成绩近似服从正态分布。已知成绩在90分以上(含90分)的学生有12名。
(Ⅰ)、试问此次参赛学生总数约为多少人?
(Ⅱ)、若该校计划奖励竞赛成绩排在前50名的学生,试问设奖的分数线约为多少分?
可共查阅的(部分)标准正态分布表
![]() |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
1.2 1.3 1.4 1.9 2.0 2.1 |
0.8849 0.9032 0.9192 0.9713 0.9772 0.9821 |
0.8869 0.9049 0.9207 0.9719 0.9778 0.9826 |
0.888 0.9066 0.9222 0.9726 0.9783 0.9830 |
0.8907 0.9082 0.9236 0.9732 0.9788 0.9834 |
0.8925 0.9099 0.9251 0.9738 0.9793 0.9838 |
0.8944 0.9115 0.9265 0.9744 0.9798 0.9842 |
0.8962 0.9131 0.9278 0.9750 0.9803 0.9846 |
0.8980 0.9147 0.9292 0.9756 0.9808 0.9850 |
0.8997 0.9162 0.9306 0.9762 0.9812 0.9854 |
0.9015 0.9177 0.9319 0.9767 0.9817 0.9857 |
解析:(Ⅰ)设参赛学生的分数为,因为
-N(70,100),由条件知,
P(≥90)=1-P(
<90)=1-F(90)=1-
=1-
(2)=1-0.9772=0.228.
这说明成绩在90分以上(含90分)的学生人数约占全体参赛人数的2.28%,因此,
参赛总人数约为≈526(人)。
(Ⅱ)假定设奖的分数线为x分,则P(≥x)=1-P(
<x)=1-F(90)=1-
=
=0.0951,即
=0.9049,查表得
≈1.31,解得x=83.1.
故设奖得分数线约为83.1分。
点评:本小题主要考查正态分布,对独立事件的概念和标准正态分布的查阅,考查运用概率统计知识解决实际问题的能力。
6.正态分布
正态分布密度函数:,均值为Eε=μ,方差为
。
正态曲线具有以下性质:
(1)曲线在x轴的上方,与x轴不相交。
(2)曲线关于直线x =μ对称。
(3)曲线在x =μ时位于最高点。
(4)当x <μ时,曲线上升;当x >μ时,曲线下降。并且当曲线向左、右两边无限延伸时,以x轴为渐近线,向它无限靠近。
(5)当μ一定时,曲线的形状由σ确定。σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体越分散;σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中。
从理论上讲,服从正态分布的随机变量的取值范围是R,但实际上
取区间(μ-3σ,μ+3σ)外的数值的可能性微乎其微,在实际问题中常常认为它是不会发生的。因此,往往认为它的取值是个有限区间,即区间(μ-3σ,μ+3σ),这即实用中的三倍标准差规则,也叫3σ规则。在企业管理中,经常应用这个规则进行产品质量检查和工艺生产过程控制。
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