均值与方差正态分布
对数正态分布的均值和方差
对数正态分布的均值和方差
对数正态分布是一种常见的概率分布,它的概率密度函数是由正态分布取对数得到的。
对数正态分布的均值和方差是对其进行统计分析时非常重要的参数。
对数正态分布的均值可以用以下公式计算:
μ = exp(μ' + σ'^2/2)
其中,μ'是正态分布的均值,σ'^2是正态分布的方差。
对数正态分布的方差可以用以下公式计算:
σ^2 = [exp(σ'^2) - 1]exp(2μ' + σ'^2)
需要注意的是,对数正态分布的均值和方差都是正实数。
在统计分析中,这些参数常常用于描述对数正态分布的中心位置和离散程度。
- 1 -。
离散型随机变量的均值与方差 正态分布
49 75
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考向大突破三:正态分布
例3:(2013·大连测试)已知随机变量x服从正态分布N(μ,σ2),且P(μ-
2σ<x≤μ+2σ)=0.954 4,P(μ-σ<x≤μ+σ)=0.682 6,若μ=4, σ=1,则P(5<x<6)=( ) A.0.135 8 B.0.1359 C.0.271 6 D.0.2718
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9
(2)设“选手甲在A区投篮得分高于在B区投篮得分”为事件 C,“甲在A区投篮得2分、在B区投篮得0分”为事件C1, “甲在A区投篮得4分、在B区投篮得0分”为事件C2,“甲在 A区投篮得4分、在B区投篮得3分”为事件C3,则C= C1∪C2∪C3,其中C1,C2,C3为互斥事件. 则P(C)=P(C1∪C2∪C3)=P(C1)+P(C2)+P(C3)=
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考点 • 大整合
1.牢记离散型随机变量X的均值、方差的三个基本问题
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2.把握两点分布与二项分布的均值、方差
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3.理清正态曲线的特点 (1)曲线位于x轴上方,与x轴不相交; (2)曲线是单峰的,它关于直线x=μ对称; 1 (3)曲线在x=μ处达到峰值 σ 2π ; (4)曲线与x轴之间的面积为1; (5)当σ一定时,曲线随着μ的变化而沿x轴平移; (6)当μ一定时,曲线的形状由σ确定.σ越小,曲 线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;σ越大, 曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散.
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均值和方差正态分布
)5
P(x
2)
C
25(
2 3
)3(
1 3
)2
Eξ
1C
33(
1 3
)3
C
23(
1 3
)2(
2 3
)(
1 3
)
C24(
1 3
)2(
2 3
)2(
1 3
)
3)p
13 30
类型1:离散型随机变量的期望与方差
例1、袋中有20个大小相同的球,其中记上0 号的有10个,记上n号的有n个(n=1,2,3,4). 现从袋中任取一球(ξ表示所取球的标号). (1)求ξ的分布列,期望与方差; (2)若η=aξ+b,Eη=1,Dη=11,试求a,b的 值。
Eξ=1.5
Dξ=2.75
均值与方差
一、离散型随机变量的均值
一般地,若离散型随机变量X的概率分布为:
X x1 x2 ··· xi ··· xn
P p1 p2 ··· pi ··· pn
则称 EX x1 p1 x2 p2 xi pi xn pn
为随机变量X的均值或数学期望
离散型随机变量均值是离散型随机变量以概率为权的 加权平均。它反映了离散型随机变量取值的平均水平
二、离散型随机变量取值的方差和标准差
一般地,若离散型随机变量x的概率分布列为:
x x1 x2 · xi · xn P p1 p2 · pi · pn
则称
·
·
DX (x1 EX)2 p1 (·xi EX)2 pi ·(xn EX)2 pn
n
(xi EX)2 pi 为随机变量X的方差
i1
称 X DX 为随机变量X的标准差
离散型随机变量均值是刻画某一总体的量,它的均值 就是总体的均值,一般是未知的,但是确定的常数
离散型随机变量均值和方差、正态分布
课堂互动讲练
ξ 0 2345 P 0.03 p1 p2 p3 p4
(1)求q2的值; (2)求随机变量ξ的数学期望Eξ; (3)试比较该同学选择都在B处投篮得 分超过3分与选择上述方式投篮得分超过3 分的概率的大小.
课堂互动讲练
【思路点拨】 首先由P(ξ=0)= 0.03计算出q2,从而可写出分布 列.本题便可求解.
课堂互动讲练
P(X≥7)=P(X≤3) =12×[1-P(3<X<7)], =12×(1-0.9544)=0.0228, ∵P(4<X<6)=0.6826, ∴P(5<X<6)=12P(4<X<6) =0.3413.
课堂互动讲练
考点二 求离散型随机变量的均值与方差
求离散型随机变量X的均值与方差的步 骤:
【解】 (1)由题设知,“ξ=0”对 应的事件为“在三次投篮中没有一次投 中”,由对立事件和相互独立事件性质 可知
P(ξ=0)=(1-q1)(1-q2)2=0.03, 解得q2=0.8.
课堂互动讲练
(2)根据题意 p1=P(ξ=2)=(1-q1)C21(1-q2)q2 =0.75×2×0.2×0.8=0.24. p2=P(ξ=3)=q1(1-q2)2=0.25×(1- 0.8)2=0.01. p3=P(ξ=4)=(1-q1)q22=0.75×0.82 =0.48. p4=P(ξ=5)=q1q2+q1(1-q2)q2 =0.25×0.8+0.25×0.2×0.8=0.24. 因此Eξ=0×0.03+2×0.24+3×0.01 +4×0.48+5×0.24=3.63.
基础知识梳理
参数μ,σ在正态分布中的实际 意义是什么?
【思考·提示】 μ是正 态分布的期望,σ是正态分布 的标准差.
1.若随机变量X的分布列如下,则X 的数学期望是( )
7离散型随机变量的均值、方差及正态分布
§12.7 离散型随机变量的均值、方差及正态分布了解离散型随机变量的均值、方差、标准差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值、方差或标准差。
理解公式“E (a ξ+b )=aE ξ+b ”,以及“若ξB (n,p ),则E ξ=np ”.能熟练地应用它们求相应的离散型随机变量的均值或期望;了解方差公式“D (a ξ+b )=a 2D ξ”,以及“若ξ~Β(n ,—p )”,并会应用上述公式计算有关随机变量的方差 。
教学重点:离散型随机变量的均值或期望的概念;正态分布曲线的性质、标准正态曲线N(0,1) 。
教学难点:根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望通过正态分布的图形特征,归纳正态曲线的性质。
再现型题组1.若离散型随机变量ξ的分布列为则称E ξ= 为随机变量ξ的均值,也称为期望,它反映了离散型随机变量取值的 。
把 叫做随机变量方差,D ξξ的 ,记作 。
随机变量的方差与标准差都反映了随机变量取值的 。
其中标准差与随机变量本身有 。
2.若η=a ξ+b (a,b 为常数),则E η=E(a ξ+b )=______________;D η=D(a ξ+b )=____________;若ξ服从两点分布,则E ξ= ,D ξ= ,若X 服从二项分布,即~(,)B n p ξ,则E ξ= ,D ξ= 。
3.函数,()______________x μσϕ=的图象称为正态密度曲线,简称正态曲线。
4.对于任何实数a b <,随机变量X 满足()____________,P a X b <≤≈则称X 的分布为正态分布,正态分布完全由参数 确定。
因此正态分布常记作 ,如果X 服从正态分布,则记为 。
5.正态分布的特点:(1)曲线在 ;(2)曲线关于直线 对称; (3)曲线在x μ=时 ;(4)当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越大,曲线 ,表示总体的分布越 ;σ越小,曲线 ,表示总体的分布越 。
离散型随机变量的均值与方差、正态分布
及曲线所表示的意义.
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1.设 X 为随机变量,X~B(n,13),若随机变量 X 的数学期
望 E(X)=2,则 n 等于
()
A.3
B.4
C.5
D.6
解析:∵X~B(n,13),∴E(X)=n3=2,∴n=6.
答案: D
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2.设随机变量ξ~N(0,1),若P(X>1)=p,则P(-1<ξ <0)=
D.p(1-p)
()
解析:E(X)=0·(1-p)+1·p=p, D(X)=(0-p)2·(1-p)+(1-p)2·p=p-p2=p(1-p).
答案: D
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4.(2011·上海高考)马老师从课本上抄录一个随机变量ξ的概
率分布律如下表:
x
1
2
3
P(ξ=x) ? ! ?
请小牛同学计算ξ的数学期望.尽管“!”处完全无法看
第 十章
计数 原理 、概 率、 随机 变量 及分 布列
第九 节 离散 型随 机变 量的 均值 与方 差 、正 态分 布
高考成功方案第一步 高考成功方案第二步 高考成功方案第三步 高考成功方案第四步
考纲点击 1.理解取有限个值的离散型随机变量均值、方差的概念. 2.能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一
p2
…
Pi
…
(1)均值
称E(X)= x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn
xn pn
为随机变
量X的均值或 数学期望 ,它反映了离散型随机变量
取值的平均水平 .
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(2)方差
n
正态分布均值和方差
正态分布均值和方差
正态分布是描述实现随机变量或离散值的分布形态最常被用到的一种概率分布。
它以均值和标准差为参数,常用来描述自然界丰富多样的现象,如测量误差。
包括经济学、数量金融学、物理学、数学的大部分应用都是基于正态分布的。
均值是正态分布的主要参数之一。
它是所有估计量的中位数,描述了数据的"
平均",具有重要的统计学意义。
均值的定义能够极大概括数据的特点,受到相应
的影响。
即增加任意修正量都不会使均值改变。
方差是正态分布的另一参数,描述了数据"变异"大小。
方差值越大,越不集中;相反,方差越小,数据越集中。
方差的可视化表现形式是柱状图,数值越大,则标准正太分布曲线越趋近于垂直,越不集中。
我们经常使用均值和方差来描述大量数据,其中均值可以代表数据的中心,方
差可以代表数据变异程度,从而更好的描述和分析数据,发现数据之间的相关性以及因果关系。
正态分布的均值和方差对于模型的调参和优化非常重要,正确的参数设置是成功建模的关键。
第九节离散型随机变量的均值与方差、正态分布
规律方法 2 求离散型随机变量的均值与方差的方法:1先 求随机变量的分布列,然后利用均值与方差的定义求解.2若随机 变量 X~Bn,p,则可直接使用公式 EX=np,DX=np1-p 求解.
对点训练 为了解某校高三毕业班报考体育专业学生的体重 (单位:千克)情况,将从该市某学校抽取的样本数据整理后得到如 下频率分布直方图,已知图 10-9-2 中从左至右前 3 个小组的频 率之比为 1∶2∶3,其中第 2 小组的频数为 12.
图 10-9-2
(1)求该校报考体育专业学生的总人数 n; (2)若用这所学校的样本数据来估计该市的总体情况,现从该 市报考体育专业的学生中任选 3 人,设 ξ 表示体重超过 60 千克的 学生人数,求 ξ 的分布列和数学期望.
【尝试解答】 (1)设该校报考体育专业的人数为 n,前三小
组的频率分别为 p1,p2,p3,则由题意可知,
【答案】 D
考向二 [196] 离散型随机变量的均值与方差 (2014·广东百所高中联考)为贯彻“激情工作,快乐生
活”的理念,某单位在工作之余举行趣味知识有奖竞赛,比赛分 初赛和决赛两部分,为了增加节目的趣味性,初赛采用选手选一 题答一题的方式进行,每位选手最多有 5 次选答题的机会,选手 累计答对 3 题或答错 3 题即终止其初赛的比赛,答对 3 题者直接 进入决赛,答错 3 题者则被淘汰,已知选手甲答题的正确率为23.
对点训练 如果随机变量 ξ~N(-1,σ2),且 P(-3≤ξ≤-1)
=0.4,则 P(ξ≥1)等于( )
A.0.4
B.0.3
C.0.2
D.0.1
【解析】 因为 P(-3≤ξ≤-1)=P(-1≤ξ≤1)=0.4,所以 P(ξ≥1)=1-P-3≤ξ≤-21-P-1≤ξ≤1=1-0.24-0.4= 0.1,选 D.
10.8 离散型随机变量的均值与方差、正态分布
10.8 离散型随机变量的均值与方差、正态分布知识梳理:1.离散型随机变量的均值与方差一般地,若离散型随机变量X(1)均值称E (X )=x 1p 1+x 2p 2+…+x i p i +…+x n p n 为随机变量X 的均值或数学期望.它反映了离散型随机变量取值的平均水平.(2)方差称D (X )=∑ni =1 (x i -E (X ))2p i 为随机变量X 的方差,它刻画了随机变量X 与其均值E (X )的平均偏离程度,并称其算术平方根D (X )为随机变量X 的标准差.2.均值与方差的性质(1)E (aX +b )=aE(X )+b .(2)D (aX +b )=a 2D (X ).(a ,b 为常数)3.两点分布与二项分布的均值、方差(1)若随机变量X 服从两点分布,则E (X )=p ,D (X )=p (1-p ).(2)若X ~B (n ,p ),则E (X )=np ,D (X )=np (1-p ).4.正态分布(1)正态曲线:函数φμ,σ(x )22()2x u σ--,x ∈(-∞,+∞),其中实数μ和σ为参数(σ>0,μ∈R ).我们称函数φμ,σ(x )的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线.(2)正态曲线的特点①曲线位于x 轴上方,与x 轴不相交;②曲线是单峰的,它关于直线x =μ对称;③曲线在x =μ处达到峰值1σ2π; ④曲线与x 轴之间的面积为1;⑤当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着μ的变化而沿x 轴平移,如图甲所示;⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ越小,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;σ越大,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散,如图乙所示.(3)正态分布的定义及表示一般地,如果对于任何实数a,b (a <b ),随机变量X 满足P (a <X ≤b )=ʃb a φμ,σ(x )d x ,则称随机变量X 服从正态分布,记作X ~N (μ,σ2).正态总体在三个特殊区间内取值的概率值①P (μ-σ<X ≤μ+σ)=0.682 6;②P (μ-2σ<X ≤μ+2σ)=0.954 4;题型一:离散型随机变量的均值与方程(高频考点)离散型随机变量的均值与方差是高考命题的热点,多以解答题的形式呈现,多为中档题.高考对离散型随机变量的均值与方差的考查主要有以下两个命题角度:(1)古典概型背景下的离散型随机变量的均值与方差;(2)与二项分布有关的均值与方差.方法归纳:(1)求离散型随机变量ξ的均值与方差的步骤①理解ξ的意义,写出ξ可能的全部取值.②求ξ取每个值的概率.③写出ξ的分布列.④由均值的定义求E(ξ).⑤由方差的定义求D(ξ).(2)二项分布的期望与方差如果ξ~B(n,p),则用公式E(ξ)=np;D(ξ)=np(1-p)求解,可大大减少计算量.[提醒]均值E(X)由X的分布列唯一确定,即X作为随机变量是可变的,而E(X)是不变的,它描述X取值的平均水平.命题角度1.古典概型背景下的离散型随机变量的均值与方差例1.某小组共10人,利用假期参加义工活动.已知参加义工活动次数为1,2,3的人数分别为3,3,4.现从这10人中随机选出2人作为该组代表参加座谈会.(1)设A为事件“选出的2人参加义工活动次数之和为4”,求事件A发生的概率;(2)设X为选出的2人参加义工活动次数之差的绝对值,求随机变量X的分布列和数学期望与方差.跟踪训练1.为回馈顾客,某商场拟通过模拟兑奖的方式对1 000位顾客进行奖励,规定:每位顾客从一个装有4个标有面值的球的袋中一次性随机摸出2个球,球上所标的面值之和为该顾客所获的奖励额.(1)若袋中所装的4个球中有1个所标的面值为50元,其余3个均为10元,求:①顾客所获的奖励额为60元的概率;②顾客所获的奖励额的分布列及均值;(2)商场对奖励总额的预算是60 000元,并规定袋中的4个球只能由标有面值10元和50元的两种球组成,或标有均衡,请对袋中的4个球的面值给出一个合适的设计,并说明理由.命题角度2. 与二项分布有关的均值与方差例2.(2018·洛阳市第一次统一考试)雾霾天气对人体健康有伤害,应对雾霾污染、改善空气质量的首要任务是控制PM2.5,要从压减燃煤、严格控车、调整产业、强化管理、联防联控、依法治理等方面采取重大举措,聚焦重点领域,严格考核指标.某省环保部门为加强环境执法监管,派遣四个不同的专家组对A 、B 、C 三个城市进行治霾落实情况抽查.(1)若每个专家组随机选取一个城市,四个专家组选取的城市可以相同,也可以不同,求恰有一个城市没有专家组选取的概率;(2)每一个城市都要由四个专家组分别对抽查情况进行评价,并对所选取的城市进行评价,每个专家组给检查到的城市评价为优的概率为12,若四个专家组均评价为优则检查通过不用复检,否则需进行复检.设需进行复检的城市的个数为X ,求X 的分布列和期望.题型二:均值与方差的实际应用例3.(2018·长沙市统一模拟考试)张老师开车上班,有路线①与路线②两条路线可供选择.路线①:沿途有A ,B 两处独立运行的交通信号灯,且两处遇到绿灯的概率依次为12,23,若A 处遇红灯或黄灯,则导致延误时间2分钟;若B 处遇红灯或黄灯,则导致延误时间3分钟;若两处都遇绿灯,则全程所花时间为20分钟.路线②:沿途有a ,b 两处独立运行的交通信号灯,且两处遇到绿灯的概率依次为34,25,若a 处遇红灯或黄灯,则导致延误时间8分钟;若b 处遇红灯或黄灯,则导致延误时间5分钟;若两处都遇绿灯,则全程所花时间为15分钟.(1)若张老师选择路线①,求他20分钟能到校的概率;(2)为使张老师日常上班途中所花时间较少,你建议张老师选择哪条路线?并说明理由.方法归纳:均值与方差的实际应用(1)D (X )表示随机变量X 对E (X )的平均偏离程度,D (X )越大表明平均偏离程度越大,说明X 的取值越分散;反之,D (X )越小,X 的取值越集中在E (X )附近,统计中常用D (X )来描述X 的分散程度.(2)随机变量的均值反映了随机变量取值的平均水平,方差反映了随机变量取值偏离于均值的程度,它们从整体和全局上刻画了随机变量,是生产实际中用于方案取舍的重要的理论依据,一般先比较均值,若均值相同,再用方差来决定.跟踪训练2.1.(2018·广西三市第一次联考)某公司为招聘新员工设计了一个面试方案:应聘者从6道备选题中一次性随机抽取3道题,按照题目要求独立完成.规定:至少正确完成其中2道题的便可通过.已知6道备选题中应聘者甲有4道题能正确完成,2道题不能完成;应聘者乙每道题正确完成的概率都是23,且每道题正确完成与否互不影响. (1)分别求甲、乙两人正确完成面试题数的分布列及数学期望; (2)请分析比较甲、乙两人谁面试通过的可能性大?2.某投资公司在2019年年初准备将1 000万元投资到“低碳”项目上,现有两个项目供选择:项目一:新能源汽车.据市场调研,投资到该项目上,到年底可能获利30%,也可能亏损15%,且这两种情况发生的概率分别为79和29; 项目二:通信设备.据市场调研,投资到该项目上,到年底可能获利50%,可能损失30%,也可能不赔不赚,且这三种情况发生的概率分别为35,13和115. 针对以上两个投资项目,请你为投资公司选择一个合理的项目,并说明理由.3.为迎接2022年北京冬奥会,推广滑雪运动,某滑雪场开展滑雪促销活动.该滑雪场的收费标准是:滑雪时间不超过1小时免费,超过1小时的部分每小时收费标准为40元(不足1小时的部分按1小时计算).有甲、乙两人相互独立地来该滑雪场运动,设甲、乙不超过1小时离开的概率分别为14,16;1小时以上且不超过2小时离开的概率分别为12,23;两人滑雪时间都不会超过3小时. (1)求甲、乙两人所付滑雪费用相同的概率;(2)设甲、乙两人所付的滑雪费用之和为随机变量ξ,求ξ的分布列与均值E (ξ),方差D (ξ).题型三:正态分布例4.(1)(2018·长春质检)已知随机变量X 服从正态分布N (1,σ2),若P (X >2)=0.15,则P (0≤X ≤1)=( )A .0.85B .0.70C .0.35D .0.15(2)已知某批零件的长度误差(单位:毫米)服从正态分布N (0,32),从中随机取一件,其长度误差落在区间(3,6)内的概率为( )(附:若随机变量ξ服从正态分布N (μ,σ2),则P (μ-σ<ξ<μ+σ)≈68.27%,P (μ-2σ<ξ<μ+2σ)≈95.45%)A .4.56%B .13.59%C .27.18%D .31.74%例5.(2017·全国Ⅰ)为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸(单位:cm).根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N (μ,σ2).(1)假设生产状态正常,记X 表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ]之外的零件数,求P (X ≥1)及X 的均值;(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ]之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.(ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;(ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:9.95 10.12 9.96 9.96 10.01 9.92 9.98 10.0410.26 9.91 10.13 10.02 9.22 10.04 10.05 9.95经计算得x -=116∑i =116x i =9.97,s =116∑i =116 (x i -x -)2=116(∑i =116x 2i -16x -2)≈0.212,其中x i 为抽取的第i 个零件的尺寸,i =1,2, (16)用样本平均数x -作为μ的估计值μ^ ,用样本标准差s 作为σ的估计值σ^ ,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除(μ^ -3σ^ ,μ^ +3σ^)之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).附:若随机变量Z 服从正态分布N (μ,σ2),则P (μ-3σ<Z ≤μ+3σ)=0.997 4,0.997 416≈0.959 2,0.008≈0.09.跟踪训练3.1.若X~N(5,1),则P(3<X<4)=()A.0.954 5B.0.477 3 C.0.341 4 D.0.135 92.(2018·福建省毕业班质量检测)若随机变量X~N(μ,σ2),且P(X>5)=P(X<-1)=0.2,则P(2<X<5)=________.3.“过大年,吃水饺”是我国不少地方过春节的一大习俗.2019年春节前夕,A市某质检部门随机抽取了100包某种品牌的速冻水饺,检测其某项质量指标值,所得频率分布直方图如下:(1)求所抽取的100包速冻水饺该项质量指标值的样本平均数x(同一组中的数据用该组区间的中点值作代表);(2)①由直方图可以认为,速冻水饺的该项质量指标值Z服从正态分布N(μ,σ2),利用该正态分布,求Z落在(14.55,38.45]内的概率;②将频率视为概率,若某人从某超市购买了4包这种品牌的速冻水饺,记这4包速冻水饺中这种质量指标值位于(10,30)内的包数为X,求X的分布列和均值.附:计算得所抽查的这100包速冻水饺的质量指标值的标准差为σ=142.75≈11.95;若ξ~N(μ,σ2),则P(μ-σ<ξ≤μ+σ)=0.682 6,P(μ-2σ<ξ≤μ+2σ)=0.954 4.课堂小结:1.随机变量的均值、方差与样本的平均值、方差的关系随机变量的均值、方差是常数,它们不依赖于样本的抽取,而样本的平均值、方差是随机变量,它们随着样本的不同而变化.2.期望与方差的一般计算步骤(1)理解X的意义,写出X的所有可能取的值;(2)求X取各个值的概率,写出分布列;(3)根据分布列,正确运用期望与方差的定义或公式进行计算.3.若X服从正态分布,即X~N(μ,σ2),要充分利用正态曲线的关于直线X=μ对称和曲线与x轴之间的面积为1的性质.4.易错防范(1)E(X)是一个实数,由X的分布列唯一确定.随机变量X是可变的,可取不同的值,而E(X)是不变的,它描述X 取值的平均状态.(2)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具有相同的单位.(3)方差也是一个常数,它不具有随机性,方差的值一定是非负的.。
届高考总复习资料:第章 第讲 离散型随机变量的均值方差和正态分布(共64张PPT)
已知随机变量ξ的分布列为
ξ
1
2
3
P
0.5
x
y
若E(ξ)=185,则D(ξ)=________.
2.正态分布
(1)正态曲线的性质
①曲线位于x轴________,与x轴不相交;
②曲线是单峰的,它关于直线________对称;
③曲线在________处达到峰值σ
1; 2π
④曲线与x轴之间的面积为________;
μ,σ在正态分布中的实际意义是什么?
设随机变量ξ服从正态分布N(0,1),若P(ξ>1)=p,则P(- 1<ξ<0)=________.
1. x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn 数学期望 平均水平
n
i=1 (xi-E(X))2pi 平均偏离程度 算术平方根 DX aE(X)+ b a2D(X) p p(1-p) np np(1-p)
∴D(ξ1)=0.2[(x1- x )2+(x2- x )2+…+(x5- x )2]
=0.2[x21+x22+…+x25+5 x 2-2(x1+x2+…+x5) x ]
=0.2(x21+x22+…+x25-5 x 2).
同理D(ξ2)=0.2[(x1+2 x2)2+(x2+2 x3)2+…+(x5+2 x1)2-5 x 2] ∵(x1+2 x2)2<x21+2 x22,…,x5+2 x12<x25+2 x21, ∴x1+2 x22+x2+2 x32+…+x5+2 x12<x12+x22+…+x25. ∴D(ξ1)>D(ξ2).
2.上方 x=μ x=μ 1 μ 越小 越大 0.6826 0.9544 0.9974
想一想:提示:μ是正态分布的期望,σ是正态分布的标准 差.
6均值与方差、正态分布
例4、箱中装有大小相同的黄、白两种颜色 箱中装有大小相同的黄、 的乒乓球, 白乒乓球的数量比为s:t s:t, 的乒乓球,黄、白乒乓球的数量比为s:t, 现从箱中每次任意取出一个球, 现从箱中每次任意取出一个球,若取出的是 黄球则结束,若取出的是白球, 黄球则结束,若取出的是白球,则将其放回 箱中,并纠结继续从箱中任意取出一个球, 箱中,并纠结继续从箱中任意取出一个球, 但取球的次数最多不超过n 但取球的次数最多不超过n次,以ξ表示取 球结束时已取到的白球的次数。( 。(1 球结束时已取到的白球的次数。(1)求ξ 的分布列;( ;(2 的数学期望。 的分布列;(2)求ξ的数学期望。 P(ξ=k)=P(A1…AkAk+1)=q.pk A
a=b=2或a=a=b=2或a=-2,b=4
练习: 练习:设p为非负实数,随机变量ξ的概率 为非负实数,随机变量ξ 分布为: 分布为: ξ P
1 −p 2
0
1 p
2 1 2
则Eξ的最大值为 ,Dξ的最大值为 1 。 Dξ的最大值为 Eξ的最大值为 3 2 注:公式的直接应用,注意p的范围。 公式的直接应用,注意p的范围。
对阵队员 A 1和B 1 A 2和B 2 A 3和B 3 A队队员胜率 A队队员负率 2/3 2/5 2/5 1/3 3/5 3/5
现按表中对阵方式出场胜队得1 现按表中对阵方式出场胜队得1分,负队得0 负队得0 队最后所得总分分别为ξ 分,设A队,B队最后所得总分分别为ξ,η ξ,η的概率分布;(2 的概率分布;( Eξ, (1)求ξ, 的概率分布;(2)求Eξ,E η
注: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 集中与分散的程度 稳定与波动, 的程度. 量取值的稳定与波动,集中与分散的程度.如果 值越小, 则表示X DX 值越小, 则表示X 的取值越集中
离散型随机变量的均值与方差正态分布理演示文稿
变式思考 1 (2014·温州第一次测试)从装有大小相同的2个 红球和6个白球的袋子中,每摸出2个球为一次试验,直到摸出的 球中有红球(不放回),则试验结束.
(1)求第一次试验恰好摸到一个红球和一个白球的概率; (2)记试验次数为X,求X的分布列及数学期望E(X).
第三十一页,共58页。
第二十七页,共58页。
听 课 记 录 (1)“从这12名队员中随机选出两名,两人来自 于同一班级”记作事件A,则
P(A)=C42+C22C+122C23+C32=1636. (2)ξ的所有可能取值为0,1,2, 则P(ξ=0)=C04C×212C28=1343,P(ξ=1)=C14C×212C18=1363, P(ξ=2)=C24C×212C08=111.
3.两点分布与二项分布的均值、方差 (1)若X服从两点分布,则E(X)= p ,D(X)= p(1-p) . (2)若X~B(n,p),则E(X)= np,D(X)= np(1-p.)
第七页,共58页。
4.正态曲线及性质
(1)正态曲线的定义:
1 函数f(x)= σ 2πe
,x∈(-∞,+∞),其中实数μ和σ(σ
第三十五页,共58页。
听 课 记 录 (Ⅰ)由已知得,小明中奖的概率为23,小红中奖 的概率为25,且两人中奖与否互不影响.
记“这两人的累计得分X≤3”的事件为A, 则事件A的对立事件为“X=5”, 因为P(X=5)=23×25=145, 所以P(A)=1-P(X=5)=1115, 即这两人的累计得分X≤3的概率为1115.
第三十八页,共58页。
【规律方法】 随机变量的均值反映了随机变量取值的平均 水平,方差反映了随机变量稳定于均值的程度,它们从整体和全 局上刻画了随机变量,是生产实际中用于方案取舍的重要的理论 依据,一般先比较均值,若均值相同,再用方差来决定.
正态总体样本均值与样本方差的分布
~ 2(n 1);
(3) X 与 S 2 相互独立.
定理6.2 设 X1, X2 ,L , Xn 是来自正态总体 N (, 2 )
的样本, X 与 S2 是样本均值与样本方差, 则
X ~ t(n 1).
S/ n
证明
因为 X ~ N (0,1), / n
(n 1)S 2
S2
1 n1
n i 1
(Xi
X
)2
6.3.1 单个正态总体的情形
定理6.1 设 X1, X2 ,L , Xn 是来自正态总体 N (, 2 )
的样本, X 与 S2 是样本均值与样本方差, 则
(1)
X
~
N
,
2
n
或
X
n
~ N 0, 1;
(2)
(n 1)S 2
2 2
nm
(2)
S12 / S22
2 1
/
2 2
~ F(n 1, m 1);
(3)
当
2 1
2 2
2
时,
( X Y ) (1 2 ) ~ t(n m 2),
Sw
1 1 nm
其中
Sw2
(n 1)S12 (m 1)S22 , nm2
在概率统计问题中,正态分布占据着十分重
要的位置,这是因为许多量的概率分布或者是正
态分布,或者接近于正态分布,而且,正态分布
有许多优良性质,便于进行较深入的理论研究。
因此,我们着重来讨论一下正态总体下的抽样分
正态分布的条件
正态分布的条件
正态分布是一种概率分布,它在统计学和自然科学中都有广泛的应用。
正态分布的条件包括以下几个方面。
一、随机变量必须连续
正态分布是一种连续型随机变量的概率分布。
因此,对于一个随机变
量而言,如果它是离散型的,则不能服从正态分布。
二、均值和方差必须存在且有限
正态分布的均值和方差都必须存在且有限。
均值可以理解为数据集中
趋势的代表,而方差则表示数据集的离散程度。
如果数据集不存在均
值或方差,则无法使用正态分布进行描述。
三、对称性
正态分布在数轴上呈现出对称性。
也就是说,如果我们以均值为中心点,将整个曲线沿着均值进行翻转,则两侧曲线完全重合。
四、单峰性
正态分布只具有一个峰值。
也就是说,在整个曲线上只会出现一个最
高点。
五、可导性
正态分布函数在其定义域内都是可导的。
这意味着我们可以通过求导数来求取其概率密度函数和累积分布函数等相关参数。
六、独立性
正态分布的随机变量必须是相互独立的。
也就是说,每一个随机变量都不会受到其他随机变量的影响。
七、大数定律
正态分布是大数定律的一种特殊形式。
大数定律指出,当样本数量足够大时,样本均值会越来越接近于总体均值。
而正态分布则可以用来描述这种现象。
结论
正态分布在实际应用中非常广泛。
只有当随机变量满足上述条件时,才能使用正态分布进行描述和计算。
因此,在进行数据处理和统计分析时,我们需要仔细地检查数据是否符合这些条件,并选择合适的方法进行处理和计算。
正态分布的均值和方差
正态分布的均值和方差
正态分布是一种常见的概率分布,也被称为高斯分布。
它的形状呈钟形曲线,左右对称,中心峰值在均值处。
正态分布的均值和方差是描述这种分布的两个重要参数。
均值是指所有数据的平均值,也就是所有数据之和除以数据的个数。
在正态分布中,均值是曲线的中心点,也是最高点。
均值越大,曲线越向右偏;均值越小,曲线越向左偏。
均值的符号通常用μ表示。
方差是指所有数据与均值之差的平方和的平均值。
方差越小,数据越集中在均值附近,曲线越陡峭;方差越大,数据越分散,曲线越平缓。
方差的符号通常用σ²表示。
正态分布的均值和方差在实际应用中有着广泛的应用。
例如,在统计学中,均值和方差是描述数据集中趋势和离散程度的重要指标。
在财务分析中,均值和方差可以用来评估股票或基金的风险和收益。
在工程学中,均值和方差可以用来评估产品的质量和可靠性。
正态分布的均值和方差还可以用来进行概率计算。
例如,如果我们知道一个数据集的均值和方差,我们可以计算出该数据集中某个数值的概率。
这种计算方法在金融、医学和科学研究中都有着广泛的应用。
正态分布的均值和方差是描述这种分布的两个重要参数,它们在实
际应用中有着广泛的应用。
熟练掌握这两个参数的含义和计算方法,可以帮助我们更好地理解和应用正态分布。
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注: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,集中与分散的程度.如果 DX 值越小, 则表示X 的取值越集中
若干结论:
若X服从两点分布,则DX p(1 p)
若X ~ B(n,p),则DX np(1 p)
D(aX b) a2DX
n
Eξ=1.5
Dξ=2.75
a=b=2或a=-2,b=4
练习:设p为非负实数,随机变量ξ的概率 分布为:
ξ0 1 2
P
1 2
p
p
1 2
则Eξ的最大值为 ,Dξ的最大值为 1 。
3
2
注:公式的直接应用,注意p的范围。
类型2:离散型随机变量的期望与方差应用 例2、A、B代表队进行乒乓球对抗赛,每队 三名队员,A队队员是A1、A2、A3,B队队员 是B1、B2、B3,按以往多次比赛的统计,对 阵队员之间的胜负概率如下:
摸到红球都停止摸球。求随机变量ξ的分布列
及数学期望. (Ⅱ) 若A、B两个袋子中的球数之比为1 : 2,
将A、B中的球装在一起后,从中摸出一个红球 的概率是 0.4 ,求p的值.
1)C24(
1)2( 3
2 3
)2(
31)
8 81
2)P(x
0)
C
50(
2 3
)5
P(x
1)
C15(
2 3
)4(
二、离散型随机变量取值的方差和标准差
一般地,若离散型随机变量x的概率分布列为:
x x1 x2 ··· xi ··· xn
P p1 p2 ··· pi ··· pn
则称
DX (x1 EX)2 p1 (xi EX)2 pi (xn EX)2 pn
n
(xi EX)2 pi 为随机变量X的方差 i1
1 3
)5
P(x
2)
C
25(
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2 3
)3(
1 3
)2
Eξ
131 81
P(x
3)
C
33(
1)3 3
C23(
1 3
)2(
2 3
)
(
1 3
)
C
24(
1 3
)2(
2 3
)2(
1 3
)
3)p
13 30
一、离散型随机变量的均值
一般地,若离散型随机变量X的概率分布为:
X x1 x2 ··· xi ··· xn P p1 p2 ··· pi ··· pn
则称 EX x1 p1 x2 p2 xi pi xn pn
为随机变量X的均值或数学期望
离散型随机变量均值是离散型随机变量以概率为权的 加权平均。它反映了离散型随机变量取值的平均水平
对阵队员 A队队员胜率 A队队员负率
A1和B1
2/3
1/3
A2和B2
2/5
3/5
A3和B3
2/5
3/5
现按表中对阵方式出场胜队得1分,负队得0 分,设A队,B队最后所得总分分别为ξ,η
(1)求ξ,η的概率分布;(2)求Eξ,E η
类型3:二项分布的期望与方差
例3、某大厦一部电梯从底层出发后只能在
第18层、19层、20层停靠,若该电梯在底层
P(ξ=k)=P(A1…AkAk+1)=q.pk
Eξ
pq(1
pn
)
st[1(
s
t
)n t
]
类型4:走近高考 例5.(浙江卷)袋子A和B中装有若干个均匀的红 球和白球,从A中摸出一个红球的概率是1/3 , 从B中摸出一个红球的概率为 p.
(Ⅰ) 从A中有放回地摸球,每次摸出一个, 有3次摸到红球即停止. (i)求恰好摸5次停止的概率; (ii)记5次之内(含5次)摸到红球的次数为ξ,最 多摸球5次,5次之内(含5次)不论是否有3次
载有5位乘客,且这5位乘客在这三层的每一
层下电梯的概率均为1/3,用ξ表示这5位乘
客在第20层下电梯的人数,求(1)随机变
量ξ的分布列;(2)随机变量ξ的期望与
方差。
Eξ=5/3
例4、箱中装有大小相同的黄、白两种颜色 的乒乓球,黄、白乒乓球的数量比为s:t, 现从箱中每次任意取出一个球,若取出的是 黄球则结束,若取出的是白球,则将其放回 箱中,并纠结继续从箱中任意取出一个球, 但取球的次数最多不超过n次,以ξ表示取 球结束时已取到的白球的次数。(1)求ξ 的分布列;(2)求ξ的数学期望。
离散型随机变量均值是刻画某一总体的量,它的均值 就是总体的均值,一般是未知的,但是确定的常数
性质
1、均值的线性组合性质
E(aX b) aEX b
注:常数的均值为其本身
2、若X服从两点分布,则EX p 3、若ξ~B(n,p),则Eξ= np
4、求均值的一般步骤:
1)求出分布列;2)利用定义求均值
DX (xi EX)2 pi E(X2 )(EX)2 i1
类型1:离散型随机变量的期望与方差
例1、袋中有20个大小相同的球,其中记上0 号的有10个,记上n号的有n个(n=1,2,3,4). 现从袋中任取一球(ξ表示所取球的标号). (1)求ξ的分布列,期望与方差; (2)若η=aξ+b,Eη=1,Dη=11,试求a,b的 值。