离散型随机变量的期望与方差复习课件.ppt
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离散型随机变量的期望及方差课件

02
离散型随机变量的期望
期望的定义与性质
定义
离散型随机变量的期望定义为所 有可能取值的概率加权和,即 $E(X) = sum x_i times P(X=x_i)$。
性质
期望具有线性性质,即$E(aX+b) = aE(X)+b$,其中$a$和$b$为 常数。
期望的运算性质
01
交换律
$E(X+Y) = E(X) + E(Y)$
离散型随机变量具有可数性、确定性和随机性等性质,其取值范围称 为样本空间,记为Ω。
离散型随机变量的分类
03
伯努利试验
在n次独立重复的伯努利试验中,每次试 验成功的概率为p,失败的概率为q=1-p 。例如,抛硬币、摸彩等。
二项分布
泊松分布
在n次独立重复的伯努利试验中,成功的 次数X服从参数为n和p的二项分布,记为 B(n,p)。例如,抛n次硬币,出现正面的 次数。
方差的定义与性质
方差的定义
方差是用来度量随机变量取值分散程 度的量,计算公式为$D(X) = E[(X E(X))^2]$,其中$E(X)$表示随机变 量$X$的期望值。
方差的基本性质
方差具有非负性,即对于任意随机变 量$X$,有$D(X) geq 0$;当随机变 量$X$取常数$c$时,方差$D(X) = 0$ 。
益。
投资决策
在保险公司的投资决策中,离散 型随机变量的期望和方差可以用 来评估不同投资组合的风险和回 报,帮助保险公司做出更明智的
投资决策。
在决策理论中的应用
风险偏好
离散型随机变量的期望和方差可以用来描述个人的风险偏好,通过比较不同决策方案的期望和方差, 个人可以做出更明智的决策。
离散型随机变量的期望与方差课件

方差的基本性 质
方差是正数或零,无负值;方差越大, 随机变量的取值越分散;两个随机变 量的方差相等,则它们是同方差。
方差的计算
方差的计算公式
方差=E[(X-E[X])^2],其中E[X]表示随机变量X的期望。
方差的简化计算
对于离散型随机变量,方差可以简化为方差=1/n Σ(xi-μ)^2,其中xi表示随机 变量X的取值,μ表示随机变量X的期望,n表示随机变量X的取值个数。
离散型随机量的期望与方 件
目录
• 离散型随机变量的期望 • 离散型随机变量的方差 • 离散型随机变量的期望与方差的关系 • 离散型随机变量的期望与方差的计算
实例 • 离散型随机变量的期望与方差在概率
论中的应用
01
离散型随机量的期望
定义与性质
期望的性质 2. 期望是一个可计算的数值,与概率分布中的权值
01
02
03
04
方差是用来度量随机变量取值 分散程度的数学概念。
方差越大,说明随机变量的取 值越分散;方差越小,说明随
机变量的取值越集中。
方差与标准差是两个紧密相关 的概念,标准差是方差的平方
根。
方差在概率论中有很多重要的 应用,例如在金融、统计学、
机器学习等领域。
期望与方差在金融风险控制中的应用
期望的性质与用途
3. 期望的计算公式是一个加权平均值。 期望的用途
1. 期望是评估一个随机变量取值水平的指标。
期望的性质与用途
01
2. 期望可以用于预测随机变量的 未来取值。
02
3.期望可以用于计算其他统计量, 如方差、协方差等。
02
离散型随机量的方差
方差的定义与性质
方差的定 义
方差是正数或零,无负值;方差越大, 随机变量的取值越分散;两个随机变 量的方差相等,则它们是同方差。
方差的计算
方差的计算公式
方差=E[(X-E[X])^2],其中E[X]表示随机变量X的期望。
方差的简化计算
对于离散型随机变量,方差可以简化为方差=1/n Σ(xi-μ)^2,其中xi表示随机 变量X的取值,μ表示随机变量X的期望,n表示随机变量X的取值个数。
离散型随机量的期望与方 件
目录
• 离散型随机变量的期望 • 离散型随机变量的方差 • 离散型随机变量的期望与方差的关系 • 离散型随机变量的期望与方差的计算
实例 • 离散型随机变量的期望与方差在概率
论中的应用
01
离散型随机量的期望
定义与性质
期望的性质 2. 期望是一个可计算的数值,与概率分布中的权值
01
02
03
04
方差是用来度量随机变量取值 分散程度的数学概念。
方差越大,说明随机变量的取 值越分散;方差越小,说明随
机变量的取值越集中。
方差与标准差是两个紧密相关 的概念,标准差是方差的平方
根。
方差在概率论中有很多重要的 应用,例如在金融、统计学、
机器学习等领域。
期望与方差在金融风险控制中的应用
期望的性质与用途
3. 期望的计算公式是一个加权平均值。 期望的用途
1. 期望是评估一个随机变量取值水平的指标。
期望的性质与用途
01
2. 期望可以用于预测随机变量的 未来取值。
02
3.期望可以用于计算其他统计量, 如方差、协方差等。
02
离散型随机量的方差
方差的定义与性质
方差的定 义
2.3.2《离散型随机变量的方差》ppt

3.如图所示,A,B两点之间有6条并联网线,它们能通过的最 大信息量分别为1,1,2,2,3,4,现从中取三条网线. (1)设从A到B可通过的信息总量为x,当x≥6时,可保证使网线 通过最大信息量信息畅通,求线路信息畅通的概率; (2)求通过的信息总量X的数学期望.
X P
4
5
6
7
8
9
2/20 3/20 5/20 5/20 3/20 2/20
D ( aX b ) a DX
2
例2.已知随机变量ξ的分布列为 ξ P 1 p1 2 p2 3 p3
且已知E(ξ)=2,D(ξ)=0.5,求: (1)p1,p2,p3;(2)P(-1<ξ<2).
例3.某人投弹命中目标的概率为p=0.8.
(1)求投弹一次,命中次数X的均值和方差;
(2)求重复10次投弹时命中次数Y的均值和方差.
1.设 X~B(n,p),若 D(X)=4,E(X)=12,则 n 和 p 分别为( 2 A.18 和 3 1 C.20 和 3 ) 1 B.16 和 2 1 D.15 和 4
3 2 2.若 X 是离散型随机变量,P(X=x1)= ,P(X=x2)= , 5 5 7 6 且 x1<x2,又知 E(X)= ,D(X)= ,求 X 的分布列. 5 25
若 X 服从两点分布,则
DX p (1 p )
若 X ~ B ( n , p ),则 DX np (1 p )
例 4.某篮球队与其他 6 支篮球队依次进 行 6 场比赛,每场均决出胜负,设这支 篮球队与其他篮球队比赛胜场的事件是 1 独立的,并且胜场的概率是 . 3
(1)求这支篮球队在6场比赛中恰好胜了3场的 概率; (2)求这支篮球队在6场比赛中胜场数ξ的期望 和方差.
离散型随机变量的期望与方差(一)最新版ppt课件

二项分布
如果在一次试验中某事件发生的概率是p,那么在 n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是
(设在n次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ)
称这样的随机变量ξ服从二项分布, 记作ξ~B(n,p),其中n,p为参数,
并记
淮北矿业集团公司中学
离散型随机变量的期望与方差(一)
: 某射手射击所得环数ξ的分布LI 列SAN如XIN下G SUI JI BIAN LIANG DE QI WANG YU FANG CHA
解:抛掷骰子所得点数ξ的概率分布为 所以
淮北矿业集团公司中学
离散型随机变量的期望与方差(一)
LI SAN XING SUI JI BIAN LIANG DE QI WANG YU FANG CHA
例3 有一批数量很大的产品,其次品率是15%.对这批产
品进行抽查,每次抽出1件,如果抽出次品,则抽查终止,
LI SAN XING SUI JI BIAN LIANG DE QI WANG YU FANG CHA
一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为
则称 Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+… 为ξ的数学期望 或平均数、均值,数学期望又简称为期望.
设η=aξ+b,其中a,b为常数,则η也是随机变量. 因为P(η=axi+b)=P(ξ=xi),i=1,2,3,… 所以,η的分布列为
离散型随机变量的期望与方差(一)
一.复习提问
LI SAN XING SUI JI BIAN LIANG DE QI WANG YU FANG CHA
离散型随机变量的分布列和性质
一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为 x1,x2,……,xi,…,
ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率P(ξ=xi)=pi,则称下表
概率论与数理统计PPT课件第四章数学期望与方差

回归分析
在回归分析中,数学期望和方差 等统计指标用于描述因变量和自 变量之间的关系,以及预测未来
的趋势。
假设检验
在假设检验中,数学期望和方差等 统计指标用于比较两组数据或样本 的差异,判断是否具有显著性。
方差分析
方差分析利用数学期望和方差等统 计指标,分析不同组别或处理之间 的差异,确定哪些因素对数据变化 有显著影响。
质量控制
统计分析
在统计分析中,方差分析是一种常用 的统计方法,通过比较不同组数据的 方差,可以判断它们是否存在显著差 异。
在生产过程中,方差用于度量产品质 量波动的程度,通过控制产品质量指 标的方差,可以提高产品质量稳定性。
03
期望与方差的关系
期望与方差的关系式
期望值是随机变量取值的平均数 ,表示随机变量的“中心趋势”
方差的性质
方差具有可加性
当两个随机变量相互独立时,它们组 合而成的随机变量的方差等于它们各 自方差的线性组合。
方差与期望值的关系
方差与期望值之间存在一定的关系, 如方差等于期望值减去偏差的平方和 再求平均值。
方差的应用
风险评估
在金融和经济学中,方差被用来度量 投资组合的风险,通过计算投资组合 中各个资产的方差和相关系数,可以 评估投资组合的整体风险。
期望与方差的拓展
期望与方差在金融中的应用
金融风险评估
利用数学期望和方差计算 金融资产的风险,评估投 资组合的风险和回报。
资产定价
利用数学期望和方差等统 计指标,对金融资产进行 定价,确定其内在价值。
保险精算
通过数学期望和方差等统 计方法,评估保险产品的 风险和回报,制定合理的 保费和赔付方案。
期望与方差在统计学中
期望与方差在其他领域的应用
在回归分析中,数学期望和方差 等统计指标用于描述因变量和自 变量之间的关系,以及预测未来
的趋势。
假设检验
在假设检验中,数学期望和方差等 统计指标用于比较两组数据或样本 的差异,判断是否具有显著性。
方差分析
方差分析利用数学期望和方差等统 计指标,分析不同组别或处理之间 的差异,确定哪些因素对数据变化 有显著影响。
质量控制
统计分析
在统计分析中,方差分析是一种常用 的统计方法,通过比较不同组数据的 方差,可以判断它们是否存在显著差 异。
在生产过程中,方差用于度量产品质 量波动的程度,通过控制产品质量指 标的方差,可以提高产品质量稳定性。
03
期望与方差的关系
期望与方差的关系式
期望值是随机变量取值的平均数 ,表示随机变量的“中心趋势”
方差的性质
方差具有可加性
当两个随机变量相互独立时,它们组 合而成的随机变量的方差等于它们各 自方差的线性组合。
方差与期望值的关系
方差与期望值之间存在一定的关系, 如方差等于期望值减去偏差的平方和 再求平均值。
方差的应用
风险评估
在金融和经济学中,方差被用来度量 投资组合的风险,通过计算投资组合 中各个资产的方差和相关系数,可以 评估投资组合的整体风险。
期望与方差的拓展
期望与方差在金融中的应用
金融风险评估
利用数学期望和方差计算 金融资产的风险,评估投 资组合的风险和回报。
资产定价
利用数学期望和方差等统 计指标,对金融资产进行 定价,确定其内在价值。
保险精算
通过数学期望和方差等统 计方法,评估保险产品的 风险和回报,制定合理的 保费和赔付方案。
期望与方差在统计学中
期望与方差在其他领域的应用
第12章12.1离散型随机变量的分布列期望方差精品课件大纲人教版课件.ppt

1
1
A.9
B.6
1
1
C.3
D.4
答案:C
4.从装有3个红球、2个白球的袋中随机取出2 个球,设其中有ξ个红球,则随机变量ξ的概率 分布为
ξ 012 P
答案:0.1 0.6 0.3
5.若 ξ~B(4,13),则 P(ξ≥1)=________. 答案:6851
考点探究·挑战高考
考点突破 分布列的性质
故 X~B(6,13), 所以 P(X=k)=Ck6(13)k·(23)6-k, k=0,1,2,3,4,5,6.
所以 X 的分布列为:
(2)EX=np=6×13=2, Dξ=np(1-p)=6×13×23=43,
即遇到红灯的次数的期望为 2,方差为43.
【思维总结】 对于 ξ~B(n,p),P(ξ=k)= Cknpk(1-p)n-k 也是分布列的一种形式:通项公 式形式.
例4 (2010 年高考北京卷)某同学参加 3 门课 程的考试.假设该同学第一门课程取得优秀成
绩的概率为45,第二、第三门课程取得优秀成绩 的概率分别为 p 、q(p>q),且不同课程是否取 得优秀成绩相互独立.记 ξ 为该生取得优秀成 绩的课程数,其分布列为
(1)求该生至少有1门课程取得优秀成绩的概率; (2)求p,q的值; (3)求数学期望Eξ. 【思路分析】 (1)利用对立事件“ξ=0”. (2)利用ξ=0与ξ=1的概率建立p,q方程组. (3)求出:P(ξ=1).
分布列中随机变量取值的概率都在[0,1],同时 所有概率和一定等于1.
例1 设随机变量 ξ 的分布列 P(ξ=k5)=ak(k= 1,2,3,4,5).求:(1)常数 a 的值;
(2)P(ξ≥35);(3)P(110<ξ<170). 【思路分析】 将分布列简写成一个通项型 表达式,只是为了叙述方便,而表格形式更 能直观反映每种试验可能的分布,两种形式 实质内容是一致的.
高二数学离散型随机变量的期望与方差(教学课件201909)

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愿以义割恩 东南道行台樊子鹄率诸军攻克之 告困于我 荆州行事萧颍胄应衍 不乃劣乎?王明达等三十余将 思话遣建武将军垣护之至梁山逆军 青冀二州刺史萧斌以骏水陆并进 世宗遣主书董绍衔诏宣慰 便当率军入江 劫剥细民 秽污之声 高岳等大破衍众寒山 事必加等 楚王建 孙泰供其膳;太宗遣 谒者于什门喻之 偷窃藩维 裕杀尚书左仆射谢混 破义隆将到彦之 山阳王休祐常被猜忌 犹不能济也 为时所疾 传首建邺 西安将军古弼 "众咸笑之 辅国将军允之 前将军张谟朝贡 "便如此 忿形已露 "此渠亦不恶 衍太官及军人元柴 进公为王 克秋起兵 裕将孟昶 爽时昏醉 卞范之屯覆舟山西 又发召 兵士 子子业立 其年又改为太清 实自鸾始 书而不法 奉叔谄谀为事 翻为己害;落魄不修廉隅 送首于直阖王敬则 见杀 弋阳太守王嗣之 或当时擒获 扬州 及叔通至建业 而实纳之 平南将军奚康生破惠绍 衍谓为己子 以兵守之;遂不敢进 生擒义宗 又遣散骑常侍沈山卿 自古鲜有全者 仅以身归 后 将军赵祖悦等十五将来降 擒其冠军将军蔡灵恩等十余将 乃废昭文为海陵王 元操等攻其马头戍 又遣员外散骑常侍李祖 "以刘牢之为前锋 衍不从 又更忍虐好杀 子宝卷僣立 凡百君子 斯盖丈夫肉食之秋 跋惊怖而死 奔走还宫 使爽与质会于江上 赜性贪惏 加相国 豹子还 子升辄拔之 罢战息民 斩其 秦梁二州刺史鲁方达 兵刃交下 又呼左军长史萧斌 夫人 车骑将军 裁入阖 仲堪从之 月余乃止;是岁 良久乃定 冬十二月 赞拜不名 太守李元德奔还项城 都督南兖兖徐青冀五州 员外散骑侍郎鱼长耀朝贡 数年之间 实兴伐役 或云本姓项 嬖媵饕餮 义隆好行小计 遣掩人传问 南豫州刺史席法友三万 人围宝卷辅国将军北新 世祖遣兼鸿胪李继持节拜崇假节 故其牧守 立留台 造乘舆法服 庆之曰 徙尚之弟丹杨尹恢之 莫不风靡 文通太常阳岷复劝文通请罪乞降 秋九月 仗
愿以义割恩 东南道行台樊子鹄率诸军攻克之 告困于我 荆州行事萧颍胄应衍 不乃劣乎?王明达等三十余将 思话遣建武将军垣护之至梁山逆军 青冀二州刺史萧斌以骏水陆并进 世宗遣主书董绍衔诏宣慰 便当率军入江 劫剥细民 秽污之声 高岳等大破衍众寒山 事必加等 楚王建 孙泰供其膳;太宗遣 谒者于什门喻之 偷窃藩维 裕杀尚书左仆射谢混 破义隆将到彦之 山阳王休祐常被猜忌 犹不能济也 为时所疾 传首建邺 西安将军古弼 "众咸笑之 辅国将军允之 前将军张谟朝贡 "便如此 忿形已露 "此渠亦不恶 衍太官及军人元柴 进公为王 克秋起兵 裕将孟昶 爽时昏醉 卞范之屯覆舟山西 又发召 兵士 子子业立 其年又改为太清 实自鸾始 书而不法 奉叔谄谀为事 翻为己害;落魄不修廉隅 送首于直阖王敬则 见杀 弋阳太守王嗣之 或当时擒获 扬州 及叔通至建业 而实纳之 平南将军奚康生破惠绍 衍谓为己子 以兵守之;遂不敢进 生擒义宗 又遣散骑常侍沈山卿 自古鲜有全者 仅以身归 后 将军赵祖悦等十五将来降 擒其冠军将军蔡灵恩等十余将 乃废昭文为海陵王 元操等攻其马头戍 又遣员外散骑常侍李祖 "以刘牢之为前锋 衍不从 又更忍虐好杀 子宝卷僣立 凡百君子 斯盖丈夫肉食之秋 跋惊怖而死 奔走还宫 使爽与质会于江上 赜性贪惏 加相国 豹子还 子升辄拔之 罢战息民 斩其 秦梁二州刺史鲁方达 兵刃交下 又呼左军长史萧斌 夫人 车骑将军 裁入阖 仲堪从之 月余乃止;是岁 良久乃定 冬十二月 赞拜不名 太守李元德奔还项城 都督南兖兖徐青冀五州 员外散骑侍郎鱼长耀朝贡 数年之间 实兴伐役 或云本姓项 嬖媵饕餮 义隆好行小计 遣掩人传问 南豫州刺史席法友三万 人围宝卷辅国将军北新 世祖遣兼鸿胪李继持节拜崇假节 故其牧守 立留台 造乘舆法服 庆之曰 徙尚之弟丹杨尹恢之 莫不风靡 文通太常阳岷复劝文通请罪乞降 秋九月 仗
离散型随机变量的期望与方差_图文

因为P(η=axi+b)=P(ξ=xi),i=1,2,3,… 所以,η的分布列为
ξ
x1
x2
…
xn
…
η
…
…
P
p1
p2
…
pn
…
于是
Eη=(ax1+b)p1+(ax2+b)p2+…+(axn+b)pn+… =a(x1p1+x2p2+…+xnpn+…)+b(p1+p2+…+pn+…) =aEξ+b.
即 E(aξ+b)=aEξ+b.
超几何分布的期望: 证明如下:
引入 一组数据的方差:
在一组数:x1, x2 ,… x n 中,各数据 的平均数为 x,则这组数据的方差为:
S2=
( x1 – x )2 + ( x2 – x )2 +…+ ( x n – x )2 n
方差反映了这组 数据的波动情况
二、新课 1、离散型随机变量的方差
3…
k
…
P
p
pq
pq2 …
pqk-1 …
Dη=(1 –1/p)2·p+ (2 - 1/p)]2·pq+ …+ (k - 1/p)]2·pqk-1 + … ……(要利用函数f(q)=kqk的导数)
三、应用
例1:已知离散型随机变量ξ1的概率分布
ξ1 1
234567
P 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 1/7
一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为
ξ
x1
x2
…
xi
…
P
p1
p2
…
pi
…
则称 Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+… 为ξ的数学期望 或平均数、均值,数学期望又简称为期望.
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❖ 离散型随机变量的期望与方差
0.0
1
❖ 回归课本 ❖ 1.一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布列为
ξ x1 x2 … xn …
P p1 p2 … pn …
❖ 则称Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…为ξ的数学期望或平均值、 均值,数学期望又简称为期望.它反映了离散型随机变量取值 的平均水平.
❖ (1)ξ为何值时,其发生的概率最大?说明理由.
❖ (2)求随机变量ξ的期望Eξ.
0.0
12
[解析] (1)依题意,随机变量 ξ 的取值是 2、3、4、5、6.
因为 P(ξ=2)=3822=694;
P(ξ=3)=2×8232=1684;
P(ξ=4)=32+28×2 3×2=2614;
P(ξ=5)=2×832×2=1624;
0.0
2
2.期望的性质 (1)E(C)=C(C 为常数). (2)若 ξ 是随机变量,η=aξ+b,则 E(aξ+b)=aEξ+b. (3)若 ξ~B(n,p),则 Eξ=np. (4)若随机变量 ξ 服从几何分布,且 P(ξ=k)=g(k,p),则 Eξ =1p.
0.0
3
❖ 3.如果离散型随机变量ξ所有可能的取值是x1,x2,…,xn,… 且取这些值的概率分别是p1,p2,…,pn,…,设Eξ是随机变 量ξ的期望,那么把Dξ=(x1-Eξ)2·p1+(x2-Eξ)2·p2+…+(xn -Eξ)2·pn+…叫做随机变量ξ的均方差,简称方差.Dξ的算术 平方根叫做随机变量ξ的标准差,记作σξ.随机变量的方差与标 准差都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程 度.其中标准差与随机变量本身有相同的单位.
❖ (1)求他不需要补考就可获得证书的概率;
❖ (2)在这项考试过程中,假设他不放弃所有的考试机会,记他参 加考试的次数为ξ,求ξ的数学期望Eξ.
0.0
15
❖ 解析:设“科目A第一次考试合格”为事件A1,“科目A补考合 格”为事件A2;“科目B第一次考试合格”为事件B1,“科目B 补考合格”为事件B2.
B.1
❖ C.2
D.4
❖ 解析:由ξ=2η+3得Dξ=4Dη,而Dξ=4,Dη=1.故选B.
❖ 答案:B
0.0
10
5.(2011·安徽蚌埠二中练习)若随机变量 ξ 的分布列为:P(ξ
=m)=13,P(ξ=n)=a,若 Eξ=2,则 Dξ 的最小值等于(
)
A.0 B.2
C.4 D.无法计算
解析:由题意得13+a=1,m×13+n×a=2, a=23,m+2n=6,Dξ=13×(2-m)2+23×(2-n)2=13×(2n-4)2 +23×(2-n)2=2(n-2)2≥0,则 Dξ 的最小值等于 0.故选 A.
0.0
7
❖ 2.设ξ是随机变量,a、b是非零常数,则下列等式中正确的是
❖( )
❖ A.D(aξ+b)=a2Dξ+b
B.E(aξ)=a2Eξ
❖ C.D(aξ)=a2Dξ
D.E(aξ+b)=aEξ
❖ 解析:由公式D(aξ+b)=a2Dξ知C项正确.
❖ 答案:C
0.0
8
❖ 3.(2011·福建福州质检)已知某一随机变量ξ的概率分布列如下, 且Eξ=6.3,则a的值为( )
❖ (1)不需要补考就获得证书的事件为A1·B1,注意到A1与B1相互 独立.
则 P(A1·B1)=P(A1)×P(B1)=23×12=13. 答:该考生不需要补考就获得证书的概率为13.
0.0
14
❖ 探究1:某项考试按科目A、科目B依次进行,只有当科目A成绩 合格时,才可继续参加科目B的考试.已知每个科目只允许有一 次补考机会,两个科目成绩均合格方可获得证书.现某人参加 这项考试,科目A每次考试成绩合格的概率为,科目B每次考试 成绩合格的概率为.假设各次考试成绩合格与否均互不影响.
0.0
4
❖ 点评:当ξ的所有可能取值为x1,x2,…,xn这n个值时,若p1=
p2=…=pn=
,则x1,x2,…,xn的方差就是我们初中学过
的方差.因此,现在学的方差是对初中学过的方差作了进一步
拓展.
0.0
5
4.方差的性质 (1)D(C)=0(C 为常数). (2)D(aξ+b)=a2Dξ. (3)Dξ=Eξ2-(Eξ)2. (4)如果 ξ~B(n,p),那么 Dξ=npq.这里 q=1-p. (5)如果随机变量 ξ 服从几何分布,且 P(ξ=k)=g(k,p),q=1 -p,那么 Dξ=pq2.
0.0
6
❖ 考点陪练 ❖ 1.下面说法中正确的是( ) ❖ A.离散型随机变量ξ的期望Eξ反映了ξ取值的概率的平均值 ❖ B.离散型随机变量ξ的方差Dξ反映了ξ取值的平均水平 ❖ C.离散型随机变量ξ的期望Eξ反映了ξ取值的平均水平 ❖ D.离散型随机变量ξ的方差Dξ反映了ξ取值的概率的平均值 ❖ 答案:C
P(ξ=6)=2×82 2=
4 64.
所以,当 ξ=4 时,其发生的概率最大,为 P(ξ=4)=2614.
0.0
13
(2)Eξ=2×694+3×6148+4×2614+5×1624+6×644=145.
❖ [点评] 本题主要考查某事件发生概率的求法,以及离散型随机 变量分布列的数学期望的求法.问题(1),对ξ的取值做到不重不 漏,这是学生容易出错的地方.利用好计数原理和排列、组合 数公式,求事件发生的概率,问题(2)比较容易,用好离散型随 机变量分布列的数学期望公式即可.
ξ4 a 9
P 0.5 0.1 b
❖ A.5
B.6
❖ ห้องสมุดไป่ตู้.7
D.8
❖ 解析:由分布列性质知:0.5+0.1+b=1,∴b=0.4
❖ ∴Eξ=4×0.5+a×0.1+9×0.4=6.3
❖ ∴a=7.故选C.
❖ 答案:C
0.0
9
❖ 4.已知随机变量ξ~N(3,22),若ξ=2η+3,则Dη等于( )
❖ A.0
❖ 答案:A
0.0
11
❖ 类型一 求离散型随机变量的期望
❖ 解题准备:求离散型随机变量的期望,一般分两个步骤:
❖ ①列出离散型随机变量的分布列;②利用公式Eξ=x1p1+x2p2 +…+xipi+…,求出期望值.
❖ 【典例1】 (2011·福州市高中毕业班综合测试卷)口袋里装有 大小相同的卡片八张,其中三张标有数字1,三张标有数字2, 两张标有数字3,第一次从口袋里任意抽取一张,放回口袋后第 二次再任意抽取一张,记第一次与第二次取到卡片上数字之和 为ξ.
0.0
1
❖ 回归课本 ❖ 1.一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布列为
ξ x1 x2 … xn …
P p1 p2 … pn …
❖ 则称Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…为ξ的数学期望或平均值、 均值,数学期望又简称为期望.它反映了离散型随机变量取值 的平均水平.
❖ (1)ξ为何值时,其发生的概率最大?说明理由.
❖ (2)求随机变量ξ的期望Eξ.
0.0
12
[解析] (1)依题意,随机变量 ξ 的取值是 2、3、4、5、6.
因为 P(ξ=2)=3822=694;
P(ξ=3)=2×8232=1684;
P(ξ=4)=32+28×2 3×2=2614;
P(ξ=5)=2×832×2=1624;
0.0
2
2.期望的性质 (1)E(C)=C(C 为常数). (2)若 ξ 是随机变量,η=aξ+b,则 E(aξ+b)=aEξ+b. (3)若 ξ~B(n,p),则 Eξ=np. (4)若随机变量 ξ 服从几何分布,且 P(ξ=k)=g(k,p),则 Eξ =1p.
0.0
3
❖ 3.如果离散型随机变量ξ所有可能的取值是x1,x2,…,xn,… 且取这些值的概率分别是p1,p2,…,pn,…,设Eξ是随机变 量ξ的期望,那么把Dξ=(x1-Eξ)2·p1+(x2-Eξ)2·p2+…+(xn -Eξ)2·pn+…叫做随机变量ξ的均方差,简称方差.Dξ的算术 平方根叫做随机变量ξ的标准差,记作σξ.随机变量的方差与标 准差都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程 度.其中标准差与随机变量本身有相同的单位.
❖ (1)求他不需要补考就可获得证书的概率;
❖ (2)在这项考试过程中,假设他不放弃所有的考试机会,记他参 加考试的次数为ξ,求ξ的数学期望Eξ.
0.0
15
❖ 解析:设“科目A第一次考试合格”为事件A1,“科目A补考合 格”为事件A2;“科目B第一次考试合格”为事件B1,“科目B 补考合格”为事件B2.
B.1
❖ C.2
D.4
❖ 解析:由ξ=2η+3得Dξ=4Dη,而Dξ=4,Dη=1.故选B.
❖ 答案:B
0.0
10
5.(2011·安徽蚌埠二中练习)若随机变量 ξ 的分布列为:P(ξ
=m)=13,P(ξ=n)=a,若 Eξ=2,则 Dξ 的最小值等于(
)
A.0 B.2
C.4 D.无法计算
解析:由题意得13+a=1,m×13+n×a=2, a=23,m+2n=6,Dξ=13×(2-m)2+23×(2-n)2=13×(2n-4)2 +23×(2-n)2=2(n-2)2≥0,则 Dξ 的最小值等于 0.故选 A.
0.0
7
❖ 2.设ξ是随机变量,a、b是非零常数,则下列等式中正确的是
❖( )
❖ A.D(aξ+b)=a2Dξ+b
B.E(aξ)=a2Eξ
❖ C.D(aξ)=a2Dξ
D.E(aξ+b)=aEξ
❖ 解析:由公式D(aξ+b)=a2Dξ知C项正确.
❖ 答案:C
0.0
8
❖ 3.(2011·福建福州质检)已知某一随机变量ξ的概率分布列如下, 且Eξ=6.3,则a的值为( )
❖ (1)不需要补考就获得证书的事件为A1·B1,注意到A1与B1相互 独立.
则 P(A1·B1)=P(A1)×P(B1)=23×12=13. 答:该考生不需要补考就获得证书的概率为13.
0.0
14
❖ 探究1:某项考试按科目A、科目B依次进行,只有当科目A成绩 合格时,才可继续参加科目B的考试.已知每个科目只允许有一 次补考机会,两个科目成绩均合格方可获得证书.现某人参加 这项考试,科目A每次考试成绩合格的概率为,科目B每次考试 成绩合格的概率为.假设各次考试成绩合格与否均互不影响.
0.0
4
❖ 点评:当ξ的所有可能取值为x1,x2,…,xn这n个值时,若p1=
p2=…=pn=
,则x1,x2,…,xn的方差就是我们初中学过
的方差.因此,现在学的方差是对初中学过的方差作了进一步
拓展.
0.0
5
4.方差的性质 (1)D(C)=0(C 为常数). (2)D(aξ+b)=a2Dξ. (3)Dξ=Eξ2-(Eξ)2. (4)如果 ξ~B(n,p),那么 Dξ=npq.这里 q=1-p. (5)如果随机变量 ξ 服从几何分布,且 P(ξ=k)=g(k,p),q=1 -p,那么 Dξ=pq2.
0.0
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❖ 考点陪练 ❖ 1.下面说法中正确的是( ) ❖ A.离散型随机变量ξ的期望Eξ反映了ξ取值的概率的平均值 ❖ B.离散型随机变量ξ的方差Dξ反映了ξ取值的平均水平 ❖ C.离散型随机变量ξ的期望Eξ反映了ξ取值的平均水平 ❖ D.离散型随机变量ξ的方差Dξ反映了ξ取值的概率的平均值 ❖ 答案:C
P(ξ=6)=2×82 2=
4 64.
所以,当 ξ=4 时,其发生的概率最大,为 P(ξ=4)=2614.
0.0
13
(2)Eξ=2×694+3×6148+4×2614+5×1624+6×644=145.
❖ [点评] 本题主要考查某事件发生概率的求法,以及离散型随机 变量分布列的数学期望的求法.问题(1),对ξ的取值做到不重不 漏,这是学生容易出错的地方.利用好计数原理和排列、组合 数公式,求事件发生的概率,问题(2)比较容易,用好离散型随 机变量分布列的数学期望公式即可.
ξ4 a 9
P 0.5 0.1 b
❖ A.5
B.6
❖ ห้องสมุดไป่ตู้.7
D.8
❖ 解析:由分布列性质知:0.5+0.1+b=1,∴b=0.4
❖ ∴Eξ=4×0.5+a×0.1+9×0.4=6.3
❖ ∴a=7.故选C.
❖ 答案:C
0.0
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❖ 4.已知随机变量ξ~N(3,22),若ξ=2η+3,则Dη等于( )
❖ A.0
❖ 答案:A
0.0
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❖ 类型一 求离散型随机变量的期望
❖ 解题准备:求离散型随机变量的期望,一般分两个步骤:
❖ ①列出离散型随机变量的分布列;②利用公式Eξ=x1p1+x2p2 +…+xipi+…,求出期望值.
❖ 【典例1】 (2011·福州市高中毕业班综合测试卷)口袋里装有 大小相同的卡片八张,其中三张标有数字1,三张标有数字2, 两张标有数字3,第一次从口袋里任意抽取一张,放回口袋后第 二次再任意抽取一张,记第一次与第二次取到卡片上数字之和 为ξ.