离散型随机变量的方差教案

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§2.3.2离散型随机变量的方差

教学目标:

知识与技能:了解离散型随机变量的方差、标准差的意义,会根据离散

型随机变量的分布列求出方差或标准差。

过程与方法:了解方差公式“D (aξ+b )=a 2

Dξ”,以及“若ξ~Β(n ,

p ),则Dξ=np (1—p )”,并会应用上述公式计算有关随机变量的方差 。

情感、态度与价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美 ,体现数

学的文化功能与人文价值。

教学重点:离散型随机变量的方差、标准差

教学难点:比较两个随机变量的期望与方差的大小,从而解决实际问

授课类型:新授课 课时安排:1课时 教学过程:

一、复习引入:

1. 期望的一个性质: b aE b a E +=+ξξ)(

2.若ξB (n,p ),则E ξ=np

二、讲解新课:

1. 方差:

对于离散型随机变量ξ,如果它所有可能取的值是1x ,2x ,…,

n x ,…,且取这些值的概率分别是1p ,2p ,…,n p ,…,那么,

ξD =121)(p E x ⋅-ξ+222)(p E x ⋅-ξ+…+n n p E x ⋅-2)(ξ+…

称为随机变量ξ的均方差,简称为方差,式中的ξE 是随机变量ξ

的期望.

2. 标准差:

ξD 的算术平方根ξD 叫做随机变量ξ的标准差,记作σξ.

3.方差的性质:

(1)ξξD a b a D 2)(=+; (2)22)(ξξξE E D -=;

(3)若ξ~B (n ,p ),则=ξD np (1-p )

三、讲解范例:

例1.随机抛掷一枚质地均匀的骰子,求向上一面的点数的均值、方差和标准差.

解:抛掷散子所得点数X 的分布列为

从而

111111

123456 3.5666666

EX =⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=;

2222221111(1 3.5)(2 3.5)(3 3.5)(4 3.5)6666

11

(5 3.5)(6 3.5) 2.92

66

DX =-⨯+-⨯+-⨯+-⨯

+-⨯+-⨯≈

1.71X σ=≈.

例2.有甲乙两个单位都愿意聘用你,而你能获得如下信息:

根据工资待遇的差异情况,你愿意选择哪家单位?

解:根据月工资的分布列,利用计算器可算得

EX1 = 1200×0.4 + 1 400×0.3 + 1600×0.2 + 1800×0.1

= 1400 ,

DX1 = (1200-1400) 2×0. 4 + (1400-1400 ) 2×0.3

+ (1600 -1400 )2×0.2+(1800-1400) 2×0. 1

= 40 000 ;

EX2=1 000×0.4 +1 400×0.3 + 1 800×0.2 + 2200×0.1 = 1400 , DX2 = (1000-1400)2×0. 4+(1 400-1400)×0.3 + (1800-1400)2×0.2 + (2200-1400 )2×0.l

= 160000 .

因为EX1 =EX2, DX1

如果你希望不同职位的工资差距小一些,就选择甲单位;如果你希望不同职位的工资差距大一些,就选择乙单位.

例3.设随机变量ξ的分布列为

求D ξ

解:(略)1

2

n E ξ+=, 2n -1D 12ξ=

例4.已知离散型随机变量1ξ的概率分布为

离散型随机变量2ξ的概率分布为

求这两个随机变量期望、均方差与标准差

解:47177127111=⨯+⋅⋅⋅+⨯+⨯=ξE ;

471

)47(71)42(71)41(2221=⨯-+⋅⋅⋅+⨯-+⨯-=ξD ;211==ξσξD

471

3.4718.3717.32=⨯+⋅⋅⋅+⨯+⨯=ξE ;

2ξD =0.04, 2.022==ξσξD .

四、课堂练习:

1 .已知()~,,8, 1.6B n p E D ξξξ==,则,n p 的值分别是( ) A .1000.08和; B .200.4和; C .100.2和; D .100.8和 答案:1.D

2. 一盒中装有零件12个,其中有9个正品,3个次品,从中任取一个,如果每次取出次品就不再放回去,再取一个零件,直到取得正品为止.求在取得正品之前已取出次品数的期望.

五、小结 :

⑴求离散型随机变量ξ的方差、标准差的步骤:

⑵对于两个随机变量1ξ和2ξ,在1ξE 和2ξE 相等或很接近时,比较1ξD 和2ξD ,可以确定哪个随机变量的性质更适合生产生活实际,适合人们的需要

六、课后作业: 同步试卷 七、板书设计(略) 八、教学反思:

⑴求离散型随机变量ξ的方差、标准差的步骤

⑵对于两个随机变量1ξ和2ξ,在1ξE 和2ξE 相等或很接近时,比较1ξD 和2ξD ,可以确定哪个随机变量的性质更适合生产生活实际,适合人们的需要

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