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        淺析高考數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與概率大題

        2018-07-26 10:40:16孫倩倩
        關(guān)鍵詞:續(xù)保淺析概率

        孫倩倩

        【摘要】數(shù)學(xué)課程改革的一個(gè)重要理念就是數(shù)學(xué)生活化。本文從2013-2016年新課標(biāo)Ⅱ卷統(tǒng)計(jì)與概率大題的出題立意來闡述高考數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與概率大題生活化考查方向。

        【關(guān)鍵詞】高考數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì) 概率

        【中圖分類號(hào)】G63 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2095-3089(2018)05-0287-01

        數(shù)學(xué)知識(shí)源于生活、源于實(shí)際,生活本身就是一個(gè)巨大的數(shù)學(xué)課堂。近幾年的高考數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)與概率的題目也盡可能接近學(xué)生生活實(shí)際,讓學(xué)生找到生活中的原型,使他們感悟到生活中處處有數(shù)學(xué),數(shù)學(xué)中處處有生活。

        統(tǒng)計(jì)與概率是高中數(shù)學(xué)的重要內(nèi)容,也是便于貼近生活立意的高考大題。高考主要考查排列組合,二項(xiàng)式定理,隨機(jī)抽樣,用樣本估計(jì)總體,變量的相關(guān)性,隨機(jī)事件的概率,古典概型,幾何概型,回歸分析,獨(dú)立性檢驗(yàn),離散型隨機(jī)變量的分布列、期望、方差,正態(tài)分布??疾橹攸c(diǎn)是用樣本估計(jì)總體,古典概率,離散型隨機(jī)變量的分布列、期望、方差,應(yīng)用回歸分析與獨(dú)立性檢驗(yàn)思想方法解決簡(jiǎn)單實(shí)際問題的能力。試題強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性,以實(shí)際問題為背景,構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,突出考查統(tǒng)計(jì)與概率的思想和考生的數(shù)據(jù)能力及應(yīng)用意識(shí)。

        例一:(2013·新課標(biāo)Ⅱ).經(jīng)銷商經(jīng)銷某種農(nóng)產(chǎn)品,在一個(gè)銷售季度內(nèi),每售出1t該產(chǎn)品獲利潤(rùn)500元,未售出的產(chǎn)品,每1t虧損300元.根據(jù)歷史資料,得到銷售季度內(nèi)市場(chǎng)需求量的頻率分布直方圖,如圖所示.經(jīng)銷商為下一個(gè)銷售季度購(gòu)進(jìn)了130t該農(nóng)產(chǎn)品.以x(單位:t,100≤x≤150)表示下一個(gè)銷售季度內(nèi)的市場(chǎng)需求量,T(單位:元)表示下一個(gè)銷售季度內(nèi)經(jīng)銷該農(nóng)產(chǎn)品的利潤(rùn)。

        (Ⅰ)將T表示為x的函數(shù)。

        (Ⅱ)根據(jù)直方圖估計(jì)利潤(rùn)T不少于57000元的概率。

        (Ⅲ)在直方圖的需求量分組中,以各組的區(qū)間中點(diǎn)值代表該組的各個(gè)值,并以需求量落入該區(qū)間的頻率作為需求量取該區(qū)間中點(diǎn)值的概率(例如:若x∈[100,110))則取x=105,且x=105的概率等于需求量落入[100,110)的頻率,求T的數(shù)學(xué)期望。

        淺析:2013新課標(biāo)Ⅱ的這道統(tǒng)計(jì)與概率大題,以銷售問題做背景,結(jié)合教材中分段函數(shù)的寫法提出本題的第一問,利用頻率分布直方圖要求計(jì)算概率,第三問的設(shè)置更進(jìn)一步利用區(qū)間中點(diǎn)值的概率計(jì)算利潤(rùn)的數(shù)學(xué)期望。

        分段函數(shù)在高中數(shù)學(xué)教學(xué)中占有很重要的地位,對(duì)學(xué)生數(shù)學(xué)能力的要求也是新的提升,不再單純考查數(shù)學(xué)應(yīng)用題,將利潤(rùn)問題與數(shù)學(xué)期望聯(lián)系在一起,既讓這道題目有現(xiàn)實(shí)意義,又讓這道高考題充分“接地氣”,讓學(xué)生將高中數(shù)學(xué)學(xué)的知識(shí)得以融會(huì)貫通。

        (1)根據(jù)兩組數(shù)據(jù)完成兩地區(qū)用戶滿意度評(píng)分的莖葉圖,并通過莖葉圖比較兩地區(qū)滿意度評(píng)分的平均值及分散程度(不要求計(jì)算出具體值,給出結(jié)論即可)

        記事件C:“A地區(qū)用戶的滿意度等級(jí)高于B地區(qū)用戶的滿意度等級(jí)”,假設(shè)兩地區(qū)用戶的評(píng)價(jià)結(jié)果相互獨(dú)立,根據(jù)所給數(shù)據(jù),以事件發(fā)生的頻率作為相應(yīng)事件發(fā)生的概率,求C的概率。

        淺析:2015新課標(biāo)Ⅱ的這道統(tǒng)計(jì)與概率大題,可以看做是2014年高考這道大題的延伸和變式,以產(chǎn)品滿意度做背景,將數(shù)據(jù)散落給出,要求學(xué)生自己填寫莖葉圖,利用莖葉圖比較兩組數(shù)據(jù)的平均值和分散程度,不要求具體的計(jì)算,更體現(xiàn)學(xué)生數(shù)據(jù)的整理歸納能力 第二問將滿意度分為三個(gè)等級(jí),要求學(xué)生迅速將數(shù)據(jù)重新歸類,以事件發(fā)生的頻率作為相應(yīng)事件發(fā)生的概率,將統(tǒng)計(jì)的內(nèi)容與概率的考查無縫對(duì)接,對(duì)兩部分知識(shí)的考查都恰到好處。

        例三:(2016·新課標(biāo)Ⅱ).某保險(xiǎn)的基本保費(fèi)為a(單位:元),繼續(xù)購(gòu)買該保險(xiǎn)的投保人成為續(xù)保人,續(xù)保人本年度的保費(fèi)與其上年度出險(xiǎn)次數(shù)的關(guān)聯(lián)如下:

        (Ⅰ)求一續(xù)保人本年度的保費(fèi)高于基本保費(fèi)的概率。

        (Ⅱ)若一續(xù)保人本年度的保費(fèi)高于基本保費(fèi),求其保費(fèi)比基本保費(fèi)高出60%的概率。

        (Ⅲ)求續(xù)保人本年度的平均保費(fèi)與基本保費(fèi)的比值。

        淺析:2016新課標(biāo)Ⅱ的這道統(tǒng)計(jì)與概率大題,以生活中購(gòu)買保險(xiǎn)的生活經(jīng)驗(yàn)為立意,讓學(xué)生通過本題有效了解續(xù)保保費(fèi)和出險(xiǎn)的相關(guān)性,又將該保險(xiǎn)的基本保費(fèi)設(shè)為a(單位:元),并不是降低計(jì)算能力的要求,而是教會(huì)學(xué)生如何計(jì)算續(xù)保保費(fèi)高于基本保費(fèi)的設(shè)定比例,對(duì)學(xué)生日后生活經(jīng)驗(yàn)具有意義,引導(dǎo)學(xué)生把所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中去,解決身邊的數(shù)學(xué)問題。

        《數(shù)學(xué)課程標(biāo)準(zhǔn)》在實(shí)施建議中指出:“教師應(yīng)該充分利用學(xué)生已有的生活經(jīng)驗(yàn),隨時(shí)引導(dǎo)學(xué)生把所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中去,解決身邊的數(shù)學(xué)問題,以體會(huì)數(shù)學(xué)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用價(jià)值。”教師在教學(xué)時(shí)應(yīng)注意引導(dǎo)學(xué)生用數(shù)學(xué)眼光去觀察和認(rèn)識(shí)周圍的事物,指導(dǎo)學(xué)生用所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)去解決實(shí)際問題,使學(xué)生在實(shí)踐活動(dòng)中體會(huì)數(shù)學(xué)知識(shí)在實(shí)際生活中的作用和數(shù)學(xué)知識(shí)與實(shí)際生活的聯(lián)系,從而培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)意識(shí)。

        總之,數(shù)學(xué)知識(shí)源于生活,根植于生活。教師要積極鼓勵(lì)學(xué)生善于發(fā)現(xiàn)生活中的數(shù)學(xué)問題,養(yǎng)成運(yùn)用數(shù)學(xué)的態(tài)度觀察和分析周圍的事物,并學(xué)會(huì)運(yùn)用所學(xué)的數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題,讓學(xué)生學(xué)有用的數(shù)學(xué)。

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