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?⑴ 知识与技能：理解离散型随机变量的分布列的意义，会求某些简单的离散型随机变量的分布列；掌握离散型随机变量的分布列的两个基本性质，并会用它来解决一些简单的问题；

⑵能力目标：客观题中高频考点有频率分布直方图、茎叶图、分层抽样和线性回归分析与独立性检验与概率、分布列数学期望的知识交汇进行综合考查．

?⑶情感目标： 学习数学在生活中的应用，数学来源于生活，生活中的问题又要用数学知识去解决，师生共同讨论，相互学习。

2 教学重点

频率分布直方图、茎叶图、分层抽样、独立性检验与概率和分布列数学期望的知识交汇进行综合考查。

掌握回归直线方程的求解方法，会求回归直线方程。

（3）让学生参与回归直线的探求，结合身边的实例，发现散点图的线性特征，主动构建线性回归直线方程的模型。

3 教学难点

（1）频率分布直方图、茎叶图、分层抽样、独立性检验与概率和分布列数学期望的知识交汇。

（2）线性回归方程的数据分析和处理。4. 教学过程（一）创设情境，问题导入

通过随机变量的分布列、均值和方差，结合排列组合、概率公式、互斥及独立事件等基础知识，考查对随机变量的概率计算能力。

（二）小组合作学习，推动课堂教学

通过习题的回顾得出解答离散型随机变量的分布列及相关问题的一般思路：

(1)明确随机变量可能取哪些值。

(2)结合事件特点选取恰当的计算方法，并计算这些可能取值的概率值。

(3)根据分布列和期望、方差公式求解。

（4）独立性检验的关键①根据2×2列联表准确计算K2，若2×2列联表没有列出来，要先列出此表．②K2的观测值k越大，对应假设事件H0成立的概率越小，H0不成立的概率越大．

（5）求回归直线方程的关键①a，b值正确理解计算，的公式和准确的计算．②在分析实际中两个变量的相关关系时，可根据样本数据作出散点图来确定两个变量之间是否具有相关关系，若具有线性相关关系，则可通过线性回归方程估计和预测变量的值。

（三）过程与拓展

1、分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为x1，x2，…，x3，…，

ξ取每一个值xi（i=1，2，…）的概率为 ，则称表

ξ

x1

x2

…