2025春人教(B)版高中数学选择性必修第二册包含排列、组合与二项式定理以及概率与统计两部分内容,通过基本计数原理、排列组合数计算、二项式定理等知识的学习,结合条件概率、随机变量分布、统计模型等概率统计内容,培养学生的逻辑思维、数学运算和数据分析等核心素养,提升学生解决实际问题的能力。
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2025春人教(B)版高中数学选择性必修第二册主要包含以下内容:
### 第三章 排列、组合与二项式定理
- **排列与组合**
- **基本计数原理**:介绍分类加法计数原理和分步乘法计数原理,它们是解决排列组合问题的基础。
- **排列与排列数**:讲解排列的定义,从\(n\)个不同元素中取出\(m\)(\(m\leq n\))个元素,按照一定的顺序排成一列,叫做从\(n\)个不同元素中取出\(m\)个元素的一个排列,同时给出排列数公式\(A_{n}^{m}=n\times(n - 1)\times(n - 2)\times\cdots\times(n - m + 1)\)。
- **组合与组合数**:阐述组合的概念,即从\(n\)个不同元素中取出\(m\)(\(m\leq n\))个元素组成一组,不考虑元素的顺序,叫做从\(n\)个不同元素中取出\(m\)个元素的一个组合,以及组合数公式\(C_{n}^{m}=\frac{A_{n}^{m}}{m!}=\frac{n!}{m!(n - m)!}\),并探讨排列与组合的区别和联系。
- **数学探究活动:生日悖论的解释与模拟**:引导学生通过数学探究,运用排列组合知识对生日悖论这一有趣的现象进行解释和模拟,培养学生的数学应用能力和探究精神。
- **二项式定理与杨辉三角**:推导二项式定理\((a + b)^n = C_{n}^{0}a^n + C_{n}^{1}a^{n - 1}b + \cdots + C_{n}^{n}b^n\),介绍杨辉三角的规律和性质,以及二项式系数的性质,如对称性、增减性与最大值等。
### 第四章 概率与统计
- **条件概率与事件的独立性**
- **条件概率**:学习在事件\(A\)发生的条件下,事件\(B\)发生的概率\(P(B|A)\)的定义和计算方法,公式为\(P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}\)(\(P(A)>0\))。
- **乘法公式与全概率公式**:由条件概率公式推导出乘法公式\(P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)\),以及全概率公式\(P(B)=\sum_{i = 1}^{n}P(A_i)P(B|A_i)\),用于计算复杂事件的概率。
- **独立性与条件概率的关系**:探讨事件\(A\)与\(B\)相互独立的定义,即\(P(AB)=P(A)P(B)\),以及与条件概率之间的联系。
- **随机变量**
- **随机变量及其与事件的联系**:引入随机变量的概念,将随机试验的结果用数值表示,建立随机变量与随机事件之间的联系。
- **离散型随机变量的分布列**:研究离散型随机变量的分布列,它列出了随机变量所有可能取值以及对应的概率,具有\(P(X = x_i)=p_i\),\(i = 1,2,\cdots\),且\(\sum_{i = 1}^{\infty}p_i=1\)的性质。
- **二项分布与超几何分布**:讲解二项分布\(X\sim B(n,p)\),即\(n\)次独立重复试验中,每次试验只有两种结果,成功的概率为\(p\),以及超几何分布\(X\sim H(N,M,n)\),用于解决从有限\(N\)个物件(其中包含\(M\)个指定种类的物件)中抽出\(n\)个物件,成功抽出该指定种类的物件的次数的概率问题。
- **随机变量的数字特征**:学习随机变量的期望\(E(X)=\sum_{i = 1}^{\infty}x_ip_i\)和方差\(D(X)=\sum_{i = 1}^{\infty}(x_i - E(X))^2p_i\),它们反映了随机变量取值的平均水平和离散程度。
- **正态分布**:介绍正态分布\(X\sim N(\mu,\sigma^2)\)的概念、概率密度函数的图象和性质,以及正态分布在实际生活中的广泛应用,如身高、体重等数据通常近似服从正态分布。
- **统计模型**
- **一元线性回归模型**:研究两个变量之间的线性相关关系,通过最小二乘法求出回归直线方程\(\hat{y}=\hat{b}x+\hat{a}\),用于对变量进行预测和分析。
- **独立性检验**:学习利用\(\chi^2\)统计量来判断两个分类变量之间是否存在关联的方法,通过列联表和\(\chi^2\)公式进行计算和判断。
- **数学探究活动:了解高考选考科目的确定是否与性别有关**:让学生运用所学的统计知识,收集数据,建立统计模型,进行数据分析和独立性检验,探究高考选考科目与性别的关系,提高学生解决实际问题的能力和数据分析素养。
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