在高考中数学试卷里面，概率统计类型的题目，每年都会占据十几分的分值 ，然而有许多同学在这方面遭遇挫折。并非是不会进行相应的计算 ，而是出现读不懂相关题目的情况 ，并且分不清具体的模型 ，还会把公式记混。
古典概型要数清基本事件
当着手做概率题时，首要步骤便是去判断其模型 ，古典概型具备着这样一种显著特点，即所有那些能够作为基本事件的情况，它们发生的可能性是等同的。而其中较为关键之处在于，要将总数以及有利数精准无误地计算出来。具体来讲 ，就像从袋子里进行摸球这种情况 ，首先得把摸球的所有可能方式的数量计算明晰 ，接着再去计算满足特定条件的摸球方式的数量。众多同学之所以会出现错误 ，往往是由于没有对顺序予以充分考虑 ，或者是在计算过程中出现了重复计算情况。
有关摸球问题最为典型的便是“一红一白”这种类型，总情况数运用组合数C(n,m)来进行计算，有利情况数应当按照分步骤的思路去思考，首先要考虑选红球存在几种选法，接着要思索选白球存在几种选法，随后将两者的选法数量相乘。举例而言，在3红2白的球中抽取2个球，其中一红一白的情况数量就是C(3,1)×C(2,1)=6种，而总的情况数量是C(5,2)=10种，计算得出的概率便是3/5。
独立重复试验用伯努利公式
对于射击、投篮这类问题，每次进行试验的时候，其结果仅仅存在成功或者失败这两种情况，并且概率是固定不变的，像这样的情况便是独立重复试验。当恰好命中k次时，用于计算概率的公式是伯努利公式：C(n,k)×p^k×(1-p)^(n-k)。有不少同学仅仅记住了要乘以p^k ，却把乘以失败概率的那一项给忘掉了。
譬如命中率是0.7，进行射击3次，恰好命中2次，这种情况就是C(3,2)乘以0.7的平方再乘以0.3 ，其中C(3,2)等于3 ，0.7的平方等于0.49 ，然后乘以0.3得到0.147 ，最后再乘以3得到0.441 ，计算的时候要留意小数的位数，千万别算错，对于至少命中几次的问题，需要把几种情况加起来句号。
互斥事件和独立事件要分清
互斥事件即不可能同时出现发生情况，其概率运用加法计算，也就是P(A∪B)=P(A)+P(B )。独立事件是各自不会产生相互影响，同时出现发生状况时运用乘法计算，即P(A∩B)=P(A)×P(B)。在考试当中常常会把这两个概念混淆起来作为考查内容，要先判断两者关系之后再去选择相应公式。
有些题目，会特意给出干扰条件，比如说，告知你P(A)=0.4，P(B)=0.5，并且A与B互斥，那么P(A∪B)，就直接相加得出0.9。要是改成独立，求P(A∩B)，就运用乘法得到0.2。一定要先看清楚，是互斥还是独立，千万别看到两个数，就相加或者相乘。
样本数据特征要会算
描绘数据特征的量，像均值、中位数、众数、方差、极差，每年起码考一道。均值是用总和去除以个数，中位数需先进行排序，而后找出中间那一个，方差体现数据波动的大小，方差公式得牢记，它是每个数与均值的差的平方和再除以个数。
例如数据3，5，7，9，11 ，其中位数为7。进行方差计算时 ，首先算出均值7 ，接着(3 - 7)²等于16 ，(5 - 7)²等于4 ，(7 - 7)²等于0 ，(9 - 7)²等于4 ，(11 - 7)²等于16 ，将这些结果相加得40 ，再除以5得到8。极差是最大值减去最小值 ，即11 - 3等于8。标准差是方差的平方根 ，约为2.83。
正态分布记住对称性
正态分布的题目，一般会给出均值以及标准差，然后询问某个分数之上，又或者是之下的比例。其关键之处在于运用对称性以及3σ原则得到。均值的左右呈现对称状态，大概有68%的数据落于均值加上或者减去σ的范围之内，95%的数据落在均值加上或者减去2σ的范围之内，99.7%的数据落在均值加上或者减去3σ的范围之内。通过查表，又或者记住这几个常用的值，便能够快速地解答题目。
成绩服从N(80,16)，标准差为4，问90分以上的占比，90分比均值高10分，即2.5个标准差，90分以上对应右侧尾部，约0.62%左右，更精确的可用标准正态分布表，或记住P(X>μ+2σ)约0.0228，这里2.5σ需查表或计算。
概率计算要分步拆解
碰见“至少”“至多”“不超过”这类词汇时，分成不同情况进行求和，或者运用1减去对立事件，以求解相关问题。对立事件常常计算起来更为简便，像那至少有1个红球的相反情况便是全部为蓝球。在选择题当中，常常会给出几种结果，需要学会迅速判断哪一种方法计算量更小，以此来更高效地解题。
候车时间呈现服从均匀分布态势的这类属于连续型范畴的问题，其概率体现为区间长度之比。举例来说，倘若车是每隔10分钟发出一趟，在这种情形下，候车时间不超过3分钟的概率即为3/10。要是提出这样的问题，即至少有2名乘客候车时间不超过4分钟，那么此时就得运用独立重复试验的公式，将几种不同的情况进行相加计算，需要注意的是，在进行分步计算的时候务必要细致小心。
就你所认为的而言，在概率统计这般类型的题目当中，究竟是古典概型容易出现算错数字的状况呢，还是正态分布难以弄清楚其参数呢？欢迎于评论区去分享你做这类题目的经验。
