2018届苏教版 离散型随机变量的均值与方差、正态分布 单元测试

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第9讲 离散型随机变量的均值与方差、正态分布

1.若离散型随机变量X

则X 的数学期望EX =( )

A .2

B .2或12 C.12 D .1

解析:选C.因为分布列中概率和为1,所以a 2+a 22

=1,即a 2

+a -2=0,解得a =-2(舍去)或a =1,所以EX =12

. 2.(2016·江西省八校联考)在某次联考数学测试中,学生成绩ξ服从正态分布(100,σ2)(σ>0),若ξ在[80,120]内的概率为0.8,则落在(0,80)内的概率为( )

A .0.05

B .0.1

C .0.15

D .0.2

解析:选B.P (0<ξ<80)=12[1-P (80≤ξ≤120)]=12

(1-0.8)=0.1. 3.(2016·嘉峪关质检)签盒中有编号为1,2,3,4,5,6的六支签,从中任意取3支,设X 为这3支签的号码之中最大的一个,则X 的数学期望为( )

A .5

B .5.25

C .5.8

D .4.6

解析:选B.由题意可知,X 可以取3,4,5,6,

P (X =3)=1C 36=120,P (X =4)=C 23C 36=320

, P (X =5)=C 24C 36=310,P (X =6)=C 25C 36=12

. 由数学期望的定义可求得EX =3×120+4×320+5×310+6×12

=5.25. 4.(2016·河北省监测)已知某高级中学高三学生有2 000 名,在第一次模拟考试中数学成

绩ξ服从正态分布N (120,σ2),已知P (100<ξ<120)=0.45,若学校教研室欲按分层抽样

的方式从中抽出100份试卷进行分析研究,则应从140分及以上的试卷中抽( )

A .4份

B .5份

C .8份

D .10份

解析:选B.因为P (ξ>140)=1-2P (100<ξ<120)2

=0.05,所以从140分及以上的试卷中抽0.05×2 0002 000

×100=5份. 5.某种种子每粒发芽的概率都为0.9,现播种了1 000粒,对于没有发芽的种子,每粒需再补种2粒,补种的种子数记为X ,则X 的数学期望为________.

解析:记不发芽的种子数为Y ,则Y ~B (1 000,0. 1),

所以EY =1 000×0.1=100.

又X =2Y ,

所以EX =E (2Y )=2EY =200.

答案:200

6.(2016·邯郸一模)公共汽车车门高度是按男子与车门碰头机会不高于0.022 8来设计

的.设男子身高X 服从正态分布N (170,72)(单位:cm),参考以下概率P (μ-σ

=0.682 6,P (μ-2σ

解析:因为P (μ-2σ

所以P (X ≥μ+2σ)=1-0.954 42

=0.022 8, 所以车门的高度至少设计为μ+2σ才符合要求,

即为170+2×7=184 cm.

答案:184

7.(2015·高考山东卷)若n 是一个三位正整数,且n 的个位数字大于十位数字,十位数字大于百位数字,则称n 为“三位递增数”(如137,359,567等).在某次数学趣味活动中,每位参加者需从所有的“三位递增数”中随机抽取1个数,且只能抽取一次.得分规则如下:若抽取的“三位递增数”的三个数字之积不能被5整除,参加者得0分;若能被5整除,但不能被10整除,得-1分;若能被10整除,得1分.

(1)写出所有个位数字是5的“三位递增数”;

(2)若甲参加活动,求甲得分X 的分布列和数学期望EX .

解:(1)个位数字是5的“三位递增数”有

125,135,145,235,245,345.

(2)由题意知,全部“三位递增数”的个数为C 39=84,

随机变量X 的取值为:0,-1,1,因此

P (X =0)=C 38C 39=23

, P (X =-1)=C 24C 39=114

, P (X =1)=1-114-23=1142

. 所以X 的分布列为

则EX =0×23+(-1)×114+1×42=21. 8.甲、乙、丙三人参加了一家公司的招聘面试,面试合格者可正式签约.甲表示只要面试合格就签约,乙、丙约定两人面试都合格就一同签约,否则两个人都不签约.设甲面试合格

的概率为12,乙、丙面试合格的概率都为13

,且面试是否合格相互不影响. (1)求至少有一人面试合格的概率;

(2)求签约人数X 的分布列和数学期望.

解:(1)用A ,B ,C 分别表示事件甲、乙、丙面试合格.由题意知A ,B ,C 相互独立,

且P (A )=12,P (B )=P (C )=13

, 所以至少有一人面试合格的概率为

1-P (A - B -C -)=1-? ????1-12? ????1-13·? ????1-13=79

. (2)由题意可知,X 的可能取值为0,1,2,3.

P (X =0)=P (A - B -C -)+P (A -B C -)+P (A - B -C )=49

; P (X =1)=P (A B -C )+P (AB C -)+P (A B -C -)=49

P (X =2)=P (A -BC )=118;P (X =3)=P (ABC )=118.

所以X 的分布列为

EX =0×49+1×49+2×18+3×18=18

. 9.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,X 表示所取球的标号.

(1)求X 的分布列、期望和方差;

(2)若Y =aX +b ,EY =1,DY =11,试求a ,b 的值.

解:(1)X

所以EX =0×12+1×20+2×10+3×20+4×5

=1.5, DX =(0-1.5)2×12+ (1-1.5)2×120+(2-1.5)2×110+(3-1.5)2×320+(4-1.5)2×15

=2.75.

(2)由DY =a 2DX 得2.75a 2=11,得a =±2,

又EY =aEX +b ,

所以当a =2时,由1=2×1.5+b ,得b =-2;

当a =-2时,由1=-2×1.5+b ,得b =4,

所以?

????a =2,b =-2或?????a =-2,b =4.

1.(2016·南昌第一次模拟)某市教育局为了了解高三学生体育达标情况,对全市高三学生

进行了体能测试,经分析,全市学生体能测试成绩X 服从正态分布N (80,σ2)(满分为100

分),已知P (X <75)=0.3,P (X ≥95)=0.1,现从该市高三学生中随机抽取3位同学.

(1)求抽到的3位同学该次体能测试成绩在区间[80,85),[85,95),[95,100]内各有1位同学的概率;

(2)记抽到的3位同学该次体能测试成绩在区间[75,85]内的人数为Y ,求随机变量Y 的分布列和数学期望EY .

解:(1)由题知,P (80≤X <85)=12

-P (X <75)=0.2, P (85≤X <95)=0.3-0.1=0.2,

所以所求概率P =A 33×0.2×0.2×0.1=0.024.

(2)P (75≤X ≤85)=1-2P (X <75)=0.4,

所以Y 服从二项分布B (3,0.4),

P (Y =0)=0.63=0.216,

P (Y =1)=3×0.4×0.62=0.432,

P (Y =2)=3×0.42×0.6=0.288,

P (Y =3)=0.43=0.064,

所以随机变量Y

EY =3×0.4=1.2.

几个重要的离散型随机变量的分布列

几个重要的离散型随机变量的分布列 井 潇(鄂尔多斯市东胜区东联现代中学017000) 随着高中新课程标准在全国各地的逐步推行,新课标教材越来越受到人们的关注,新教材加强了对学生数学能力和数学应用意识的培养,而概率知识是现代公民应该具有的最基本的数学知识,掌握几种常见的离散型随机变量的分布列是新课标教材中对理科学生的最基本的要求,也是高考必考的内容,先结合新教材,具体谈一谈几个重要的离散型随机变量分布列及其简单的应用。 下面先了解几个概念: 随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量就叫随机变量.随机变量常用希腊字母,ξη等表示. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,我们可以按一定次序一一列出,这样的随机变量就叫离散型随机变量. 离散型随机变量的分布列:一般地设离散型随机变量ξ可能取得值为 123,,,...,,...,i x x x x ξ取每一个值()1,2,3,...i x i =的概率()i i P x p ξ==,则称表 为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列. 由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都有以下两个性质 (1)0,1,2,3,...i P i ≥= (2)123...1P P P +++= 离散型随机变量在某个范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率的和. 一、 几何分布 在独立重复试验中,某事件第一次发生时所做试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量,“k ξ=”表示第k 次独立重复试验时事件第一次发生。如果把第k 次试验时事件A 发生记为k A 、事件A 不发生记为k A ,()() ,k k P A p P A q ==,那么 ()()1231...k k P k P A A A A A ξ-==,根据相互独立事件的概率的乘法公式得 ()()()()()()1231...k k P k P A P A P A P A P A ξ-==()11,2,3,...k q p k -==。 于是得到随机变量ξ的概率分布

离散型随机变量及其分布列教案

离散型随机变量及其分布列第一课时 2.1.1离散型随机变量 教学目标:1、引导学生通过实例初步了解随机变量的作用,理解随机变量、离散型随机变量的概念.初步学会在实际问题中如何恰当地定义随机变量. 2、让学生体会用函数的观点研究随机现象的问题,体会用离散型随机变量思想 描述和分析某些随机现象的方法,树立用随机观念观察、分析问题的意识. 3、发展数学应用意识,提高数学学习的兴趣,树立学好数学的信心,逐步认识 数学的科学价值和应用价值. 教学重点:随机变量、离散型随机变量的概念,以及在实际问题中如何恰当的定义随机变量.教学难点:对引入随机变量目的的认识,了解什么样的随机变量便于研究. 教学方法:启发讲授式与问题探究式. 教学手段:多媒体 教学过程: 一、创设情境,引出随机变量 提出思考问题1:掷一枚骰子,出现的点数可以用数字1,2,3,4,5,6来表示.那么掷一枚硬币的结果是否也可以用数字来表示? 启发学生:掷一枚硬币,可能出现正面向上、反面向上两种结果.虽然这个随机试验的结果不具有数量性质,但可以将结果于数字建立对应关系. 在让学生体会到掷骰子的结果与出现的点数有对应关系后,也能创造性地提出用数字表示掷一枚硬币的结果.比如可以用1表示正面向上的结果,用0表示反面向上的结果.也可以分别用1、2表示正面向上与反面向上的结果. 再提出思考问题2:一位篮球运动员3次罚球的得分结果可以用数字表示吗? 让学生思考得出结论:投进零个球——— 0分 投进一个球——— 1分 投进两个球——— 2分 投进三个球——— 3分 得分结果可以用数字0、1、2、3表示. 二、探究发现 1、随机变量 问题1.1:任何随机试验的所有结果都可以用数字表示吗? 引导学生从前面的例子归纳出:如果将实验结果与实数建立了对应关系,那么随机试验的结果就可以用数字表示.由于这个数字随着随机试验的不同结果而取不同的值,因此是个变量. 问题1.2:如果我们将上述变量称之为随机变量,你能否归纳出随机变量的概念? 引导学生归纳随机变量的定义:在随机试验中,我们确定了一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.像这种随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量. 随机变量常用字母X、Y、ξ、η来表示. 问题1.3:随机变量与函数有类似的地方吗? 引导学生回顾函数的理解: 函数 实数实数 在引导学生类比函数的概念,提出对随机变量的理解:

知识讲解离散型随机变量的均值与方差(理)(基础)

离散型随机变量的均值与方差 【学习目标】 1. 理解取有限个值的离散型随机变量的均值或期望的概念,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望,并能解决一些实际问题; 2. 理解取有限个值的离散型随机变量的方差、标准差的概念,会根据离散型随机变量的分布列求出方差或标准差,并能解决一些实际问题; 【要点梳理】 要点一、离散型随机变量的期望 1.定义: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称=ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的均值或数学期望,简称期望. 要点诠释: (1)均值(期望)是随机变量的一个重要特征数,它反映或刻画的是随机变量取值的平均水平. (2)一般地,在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中,令=1p =2p …n p =,则有=1p =2p … n p n 1= =,=ξE +1(x +2x …n x n 1 )?+,所以ξ的数学期望又称为平均数、均值。 (3)随机变量的均值与随机变量本身具有相同的单位. 2.性质: ①()E E E ξηξη+=+; ②若b a +=ξη(a 、b 是常数),ξ是随机变量,则η也是随机变量,有b aE b a E +=+ξξ)(; b aE b a E +=+ξξ)(的推导过程如下:: η的分布列为 于是=ηE ++11)(p b ax ++22)(p b ax …()i i ax b p +++… =+11(p x a +22p x …i i x p ++…)++1(p b +2p …i p ++…)=b aE +ξ

∴b aE b a E +=+ξξ)(。 要点二:离散型随机变量的方差与标准差 1.一组数据的方差的概念: 已知一组数据1x ,2x ,…,n x ,它们的平均值为x ,那么各数据与x 的差的平方的平均数 [1 2n S = 21)(x x -+22)(x x -+…+])(2x x n -叫做这组数据的方差。 2.离散型随机变量的方差: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称ξD =121)(p E x ?-ξ+22 2)(p E x ?-ξ+…+2()n i x E p ξ-?+…称为随机变量ξ的方差,式中 的ξE 是随机变量ξ的期望. ξD 的算术平方根ξD 叫做随机变量ξ的标准差,记作σξ. 要点诠释: ⑴随机变量ξ的方差的定义与一组数据的方差的定义式是相同的; ⑵随机变量ξ的方差、标准差也是随机变量ξ的特征数,它们都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度;方差(标准差)越小,随机变量的取值就越稳定(越靠近平均值). ⑶标准差与随机变量本身有相同的单位,所以在实际问题中应用更广泛。 3.期望和方差的关系: 22()()D E E ξξξ=- 4.方差的性质: 若b a +=ξη(a 、b 是常数),ξ是随机变量,则η也是随机变量,2 ()D D a b a D ηξξ=+=; 要点三:常见分布的期望与方差 1、二点分布: 若离散型随机变量ξ服从参数为p 的二点分布,则 期望E p ξ= 方差(1).D p p ξ=-

知识讲解离散型随机变量的均值与方差

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离散型随机变量的均值与方差 【学习目标】 1. 理解取有限个值的离散型随机变量的均值或期望的概念,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望,并能解决一些实际问题; 2. 理解取有限个值的离散型随机变量的方差、标准差的概念,会根据离散型随机变量的分布列求出方差或标准差,并能解决一些实际问题; 【要点梳理】 要点一、离散型随机变量的期望 1.定义: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称=ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的均值或数学期望,简称期望. 要点诠释: (1)均值(期望)是随机变量的一个重要特征数,它反映或刻画的是随机变量取值的平均水平. (2)一般地,在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中,令=1p =2p …n p =,则有 =1p =2p …n p n 1= =,=ξE +1(x +2x …n x n 1 )?+,所以ξ的数学期望又称为平均数、均值。 (3)随机变量的均值与随机变量本身具有相同的单位. 2.性质: ①()E E E ξηξη+=+; ②若b a +=ξη(a 、b 是常数),ξ是随机变量,则η也是随机变量,有 b aE b a E +=+ξξ)(; b aE b a E +=+ξξ)(的推导过程如下:: η的分布列为

于是=ηE ++11)(p b ax ++22)(p b ax …()i i ax b p +++… =+11(p x a +22p x …i i x p ++…)++1(p b +2p …i p ++…)=b aE +ξ ∴b aE b a E +=+ξξ)(。 要点二:离散型随机变量的方差与标准差 1.一组数据的方差的概念: 已知一组数据1x ,2x ,…,n x ,它们的平均值为x ,那么各数据与x 的差的平方的平均数 [1 2n S = 21)(x x -+22)(x x -+…+])(2x x n -叫做这组数据的方差。 2.离散型随机变量的方差: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称ξD =121)(p E x ?-ξ+222)(p E x ?-ξ+…+2()n i x E p ξ-?+…称为随机变量ξ的方差,式中的ξE 是随机变量ξ的期望. ξD 的算术平方根ξD 叫做随机变量ξ的标准差,记作σξ. 要点诠释: ⑴随机变量ξ的方差的定义与一组数据的方差的定义式是相同的; ⑵随机变量ξ的方差、标准差也是随机变量ξ的特征数,它们都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度;方差(标准差)越小,随机变量的取值就越稳定(越靠近平均值). ⑶标准差与随机变量本身有相同的单位,所以在实际问题中应用更广泛。 3.期望和方差的关系:

常用离散型和连续型随机变量

常用离散型随机变量的分布函数 (1) 离散型随机变量 [1] 概念:设X 是一个随机变量,如果X 的取值是有限个或者 无穷可列个,则称X 为离散型随机变量。其相应的概 率()i i P X x p ==(12)i =、……称为X 的概率分 布或分布律,表格表示形式如下: [2] 性质: ? 0i p ≥ ?11n i i p ==∑ ?分布函数()i i x x F x p == ∑ ?1{}()()i i i P X x F x F x -==- (2) 连续型随机变量 [1] 概念:如果对于随机变量的分布函数()F x ,存在非 负的函数 ()f x ,使得对于任意实数x ,均有: ()()x F x f x dx -∞= ? 则称X 为连续型随机变量,()f x 称为概率密度函 数或者密度函数。

[2] 连续型随机变量的密度函数的性质 ?()0f x ≥ ? ()1f x dx +∞ -∞=? ?{}()()()P a X b F b F a f x dx +∞ -∞<≤=-= ? ?若()f x 在x 点连续,则()()F x f x '= (3) 连续型随机变量和离散型随机变量的区别: [1] 由连续型随机变量的定义,连续型随机变量的定义域是 (),-∞+∞,对于任何x ,000 {}()()0P X x F x F x ==--=;而对于离散型随机变量的分布函数有有限个或可列个间 断点,其图形呈阶梯形。 [2] 概率密度()f x 一定非负,但是可以大于1,而离散型随 机变量的概率分布i p 不仅非负,而且一定不大于1. [3] 连续型随机变量的分布函数是连续函数,因此X 取任何 给定值的概率都为0. [4] 对任意两个实数a b <,连续型随机变量X 在a 与b 之间 取值的概率与区间端点无关,即:

2.5 随机变量的均值和方差

2.5随机变量的均值和方差 扬州市新华中学查宝才 教学目标: 1.通过实例,理解取有限值的离散型随机变量均值(数学期望)的概念和意义; 2.能计算简单离散型随机变量均值(数学期望),并能解决一些实际问题. 教学重点: 取有限值的离散型随机变量均值(数学期望)的概念和意义. 教学方法: 问题链导学. 教学过程: 一、问题情境 1.情景. 前面所讨论的随机变量的取值都是离散的,我们把这样的随机变量称为离散型随机变量.怎样刻画离散型随机变量取值的平均水平和稳定程度呢? 甲、乙两个工人生产同一种产品,在相同的条件下,他们生产100件产品所出的不合格品数分别用X1,X2表示,X1,X2的概率分布如下. 2.问题. 如何比较甲、乙两个工人的技术? 二、学生活动 1.直接比较两个人生产100件产品时所出的废品数.从分布列来看,甲出0件废品的概率比乙大,似乎甲的技术比乙好;但甲出3件废品的概率也比乙大,

似乎甲的技术又不如乙好.这样比较,很难得出合理的结论. 2.学生联想到“平均数”,如何计算甲和乙出的废品的“平均数”? 3.引导学生回顾《数学3(必修)》中样本的平均值的计算方法. 三、建构数学 1.定义. 在《数学3(必修)》“统计”一章中,我们曾用公式x1p1+x2p2+…+x n p n 计算样本的平均值,其中p i为取值为x i的频率值. 类似地,若离散型随机变量X的分布列或概率分布如下: X x1x2…x n P p1p2…p n 其中,p i≥0,i=1,2,…,n,p1+p2+…+p n=1,则称x1p1+x2p2+…+x n p n为随机变量X的均值或X的数学期望,记为E(X)或μ. 2.性质. (1)E(c)=c;(2)E(aX+b)=aE(X)+b.(a,b,c为常数) 四、数学应用 1.例题. 例1高三(1)班的联欢会上设计了一项游戏,在一个小口袋中装有10个红球,20个白球,这些球除颜色之外完全相同.某学生一次从中摸出5个球,其中红球的个数为X,求X的数学期望. 分析从口袋中摸出5个球相当于抽取n=5个产品,随机变量X为5个球中的红球的个数,则X服从超几何分布H(5,10,30). 例2从批量较大的成品中随机取出10件产品进行质量检查,若这批产品的不合格品率为0.05,随机变量X表示这10件产品中的不合格品数,求随机变量X的数学期望E(X). 说明例2中随机变量X服从二项分布,根据二项分布的定义,可以得到:当X~B(n,p) 时,E(X)=np. 例3设篮球队A与B进行比赛,每场比赛均有一队胜,若有一队胜4场, 那么比赛宣告结束,假定A,B在每场比赛中获胜的概率都是1 2 ,试求需要比赛 场数的期望.

离散型随机变量的均值与方差(含答案)

离散型随机变量的均值与方差测试题(含答案) 一、选择题 1.设随机变量()~,B n p ξ,若()=2.4E ξ,()=1.44D ξ,则参数n ,p 的值为( ) A .4n =,0.6p = B .6n =,0.4p = C .8n =,0.3p = D .24n =, 0.1p = 【答案】B 【解析】由随机变量()~,B n p ξ,可知()==2.4E np ξ,()=(1)=1.44D np p ξ-,解得 6n =,0.4p =. 考点:二项分布的数学期望与方差. 【难度】较易 2.已知随机变量X 服从二项分布(),B n p ,若()()30,20E X D X ==,则p =( ) A .13 B .23 C .15 D .25 【答案】A 考点:二项分布的数字特征. 【题型】选择题 【难度】较易 3.若随机变量),(~p n B ξ,9 10 3 5==ξξD E ,,则=p ( ) A. 31 B. 32 C. 52 D. 5 3 【答案】A 【解析】由题意可知,()5,3 101,9E np D np p ξξ? ==????=-=?? 解得5,1,3n p =???=??故选A. 考点:n 次独立重复试验.

【题型】选择题 【难度】较易 4.若随机变量ξ的分布列如下表,其中()0,1m ∈,则下列结果中正确的是( ) ξ 0 1 P m n A .()()3 ,E m D n ξξ== B .()()2 ,E m D n ξξ== C .()()2 1,E m D m m ξξ=-=- D .()()2 1,E m D m ξξ=-= 【答案】C 考点:离散型随机变量的概率、数学期望和方差. 【题型】选择题 【难度】较易 5.已知ξ~(,)B n p ,且()7,()6E D ξξ==,则p 等于( ) A. 7 1 B. 6 1 C. 5 1 D. 4 1 【答案】A 【解析】∵ξ~(,)B n p ,∴()7,()(1)6E np D np p ξξ===-=,∴1 49,7 n p ==,故选A. 考点:二项分布的期望与方差. 【题型】选择题 【难度】较易 6.设随机变量ξ~(5,0.5)B ,若5ηξ=,则E η和D η的值分别是( )

离散型随机变量的方差教案教学内容

精品文档 精品文档 离散型随机变量的方差 一、三维目标: 1、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。 2、过程与方法:了解方差公式“D (aξ+b )=a 2Dξ”,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 。 3、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。 二、教学重点:离散型随机变量的方差、标准差 三、教学难点:比较两个随机变量的期望与方差的大小,从而解决实际问题 四、教学过程: (一)、复习引入: 1..数学期望 则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的数学期望,简称期望. 2. 数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平 3. 期望的一个性质: b aE b a E +=+ξξ)( 5、如果随机变量X 服从二项分布,即X ~ B (n,p ),则EX=np (二)、讲解新课: 1、(探究1) 某人射击10次,所得环数分别是:1,1,1,1,2,2,2,3,3,4;则所得的平均环数是多少? (探究2) 某人射击10次,所得环数分别是:1,1,1,1,2,2,2,3,3,4;则这组数据的方差是多少? 2、离散型随机变量取值的方差的定义: 设离散型随机变量X 的分布为: 则(x i -EX)2描述了x i (i=1,2,…n)相对于均值EX 的偏离程度,而 DX 为这些偏离程度的加权平均,刻画了随机变量X 与其均值EX 的平均偏离程度。我们称DX 为随机变量X 的方差,其算术平方根DX 叫做随机变量X 的标准差. 随机变量的方差与标准差都反映了随机变量偏离于均值的平均程度的平均程度,它们的值越小,则随机变量偏离于均值的平均程度越小,即越集中于均值。 (三)、基础训练 求DX 和 解:00.110.220.430.240.12EX =?+?+?+?+?= 104332221111+++++++++=X 2101 4102310321041=?+?+?+?=] )()()[(122212x x x x x x n s n i -++-++-=ΛΛ1 ])24()23()23()22()22()22()21()21()21()21[(10 1 22222222222=-+-+-+-+-+-+-+-+-+-=s 2 2222)24(101)23(102)22(103)21(104-?+-?+-?+-?=s ∑=-=n i i i p EX x 1 2)(DX

选修2-3离散型随机变量及其分布知识点

离散型随机变量及其分布 知识点一:离散型随机变量的相关概念; 随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机 变量随机变量常用希腊字母、等表示 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随 机变量叫做离散型随机变量。若 是随机变量, a b ,其中a 、b 是常数,则 也 是随机变量 连续型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的 变量就叫做连续型随机变量 离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系:离散型随机变量与连续型随机变 量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列 出,而连续性随机变量的结果不可以 --------------------- 列出 离散型随机变量的分布列:设离散型随机变量可能取的值为X i 、X 2 X i 取每一 个值X i i 1,2, 的概率为P( X ) p ,贝U 称表 为随机变量的概率分布,简称的分布列 知识点二:离散型随机变量分布列的两个性质; 任何随机事件发生的概率都满足:0 P(A) 1,并且不可能事件的概率为0,必然事 件的概率为 1.由此你可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质: (1) P i 0, i 1,2, ; (2) RP.L 1 特别提醒:对于离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的 概率的和即P( 知识点二:两点分布: 若随机变量X 的分布列: 特别提醒:(1) 若随机变量X 的分布列为两点分布,则称X 服从两点分布,而称P(X=1为成 功 率? (2) 两点分布又称为0-1分布或伯努利分布 ⑶两点分布列的应用十分广泛,如抽取的彩票是否中奖;买回的一件产品是 否为正 品;新生婴儿的性别;投篮是否命中等等;都可以用两点分布列 来研究? 知识点三:超几何分布: 一般地,在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则 C k C n k X k ) P( X k ) P( X k 1) L 则称X 的分布列为两点分布列

离散型随机变量的方差()

离散型随机变量的方差(一) 白河一中 邓启超 教学目标: 1、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。 2、过程与方法:会利用离散型随机变量的均值(期望)和方差对所给信息进行整合和分析,得出相应结论。 3、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。 二、教学重点:离散型随机变量的方差、标准差 三、教学难点:比较两个随机变量的期望与方差的大小,从而解决实际问题 四、教学过程: (一)、复习引入: 1..数学期望 则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的数学期望,简称期望. 2. 数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平,也称为随机变量的均值。 3. 期望的一个性质: b aE b a E +=+ξξ)( 4、常见特殊分布的变量的均值(期望) (1)如果随机变量X 服从二项分布(包括两点分布),即X ~ B (n,p ),则 E ξ=np (2)如果随机变量X 服从超几何分布,即X ~H (N ,M ,n ),则 E ξ= N M n (二)、讲解新课: 1、(探究1):A ,B 两种不同品牌的手表,它们的“日走时误差”分别为X ,Y (单位: S ),X A 型手表 B 型手表 np EX =

问题:(1)分别计算X,Y 的均值,并进行比较; (2)这两个随机变量的分布有什么不同,如何刻画这种不同 分析:EX=EY,也就是说这两种表的平均日走时误差都是0. 因此,仅仅根据平均误差,不能判断出哪一种品牌的表更好。 进一步观察,发现A品牌表的误差只有01.0±而B品牌的误差为±0.05 结论:A品牌的表要好一些。 探究(2):甲、乙两名射手在同一条件下射击,所得环数X1, X2分布列 2 8 9 10 0.4 0.2 0.4 分析: 甲和乙射击环数均值相等,甲的极差为2,乙的极差也为2,该如何比较? 思考:怎样定量刻画随机变量的取值与其均值的偏离程度呢? 样本方差: 类似的,随机变量X 的方差: 222221)(......)......()()(EX X EX X EX X EX X DX n i -+-+-+-= =2)(EX X E i - 思考:离散型随机变量的期望、方差与样本的期望、方差的区别和联系是什 9 ,921==EX EX ? ? ????-++-+-=---2 n 22212)x (x )x (x )x (x n 1s ...n 1)x (x n 1)x (x n 1)x (x s 2n 22212? -++?-+?-=---...

随机变量的均值与方差

随机变量的均值与方差 一、填空题 1.已知离散型随机变量X 的概率分布为 则其方差V (X )=解析 由0.5+m +0.2=1得m =0.3,∴E (X )=1×0.5+3×0.3+5×0.2=2.4,∴V (X )=(1-2.4)2×0.5+(3-2.4)2×0.3+(5-2.4)2×0.2=2.44. 答案 2.44 2.(优质试题·西安调研)某种种子每粒发芽的概率都为0.9,现播种了1 000粒,对于没有发芽的种子,每粒需再补种2粒,补种的种子数记为X ,则X 的数学期望为________. 解析 设没有发芽的种子有ξ粒,则ξ~B (1 000,0.1),且X =2ξ,∴E (X )=E (2ξ)=2E (ξ)=2×1 000×0.1=200. 答案 200 3.已知随机变量X 服从二项分布,且E (X )=2.4,V (X )=1.44,则二项分布的参数n ,p 的值分别为________. 解析 由二项分布X ~B (n ,p )及E (X )=np ,V (X )=np ·(1-p )得2.4=np ,且1.44=np (1-p ),解得n =6,p =0.4. 答案 6,0.4 4.随机变量ξ的取值为0,1,2.若P (ξ=0)=1 5,E (ξ)=1,则V (ξ)=________. 解析 设P (ξ=1)=a ,P (ξ=2)=b , 则????? 15+a +b =1,a +2b =1, 解得????? a =3 5,b =1 5,

所以V(ξ)=(0-1)2×1 5+(1-1) 2× 3 5+(2-1) 2× 1 5= 2 5. 答案2 5 5.已知随机变量X+η=8,若X~B(10,0.6),则E(η),V(η)分别是________.解析由已知随机变量X+η=8,所以有η=8-X.因此,求得E(η)=8-E(X)=8-10×0.6=2,V(η)=(-1)2V(X)=10×0.6×0.4=2.4. 答案 2.4 6.口袋中有5只球,编号分别为1,2,3,4,5,从中任取3只球,以X表示取出的球的最大号码,则X的数学期望E(X)的值是________. 解析由题意知,X可以取3,4,5,P(X=3)=1 C35= 1 10, P(X=4)=C23 C35= 3 10,P(X=5)= C24 C35= 6 10= 3 5, 所以E(X)=3×1 10+4× 3 10+5× 3 5=4.5. 答案 4.5 7.(优质试题·扬州期末)已知X的概率分布为 设Y=2X+1,则 解析由概率分布的性质,a=1-1 2- 1 6= 1 3, ∴E(X)=-1×1 2+0× 1 6+1× 1 3=- 1 6, 因此E(Y)=E(2X+1)=2E(X)+1=2 3. 答案2 3 8.(优质试题·合肥模拟)某科技创新大赛设有一、二、三等奖(参与活动的都有奖)且相应奖项获奖的概率是以a为首项,2为公比的等比数列,相应的奖金分

随机变量的均值与方差的计算公式的证明

随机变量的均值与方差的计算公式的证明 姜堰市励才实验学校 姜近芳 组合数有很多奇妙的性质,笔者试用这些性质证明了随机变量的均值与方差的两组计算公式。 预备知识: 1. ()()()()11!!1!1! !!--=-?--?=-??=k n k n nC k n k n n k n k n k kC 2. k k n C 2=()1111111-------+=k n k n k n C k n nC nkC =()22111-----+k n k n C n n nC 3.N 个球中有M 个红色的,其余均为白色的,从中取出n 个球,不同的取法有: n N l n M N l M n M N M n M N M n M N M C C C C C C C C C =++++------- 22110 ()()M n l ,m i n =. 公式证明: 1.X ~()p n B , ()()X E 1.np =()()X V 2().1p np -= 证明:()n n p x p x p x p x X E ++++= 332211 ()()()n n n n n n n n n p nC p p C p p C p p C ++-+-+-?=-- 222110012110 ()()[] n n n n n n n p C p p C p p C n 11221110111------++-+-= ()[] 11-+-=n p p np .np = ()()()()n n p x p x p x X V 2 222121μμμ-++-+-= n n p x p x p x p x 2323222121++++= ()n n p x p x p x p x ++++- 3322112μ ()n p p p p +++++ 3212μ ()() 2222222112121μμ+-++-+-=--n n n n n n n p C n p p C p p C ()()[]11121110111-------++-+-=n n n n n n n p C p p C p C np ()()()[] 22223122022111μ-++-+--+-------n n n n n n n p C p p C p C p n n

离散型随机变量的方差

2.3.2离散型随机变量的方差 整体设计 教材分析 本课仍是一节概念新授课,方差与均值都是概率论和数理统计的重要概念,是反映随机变量取值分布的特征数.离散型随机变量的均值与方差涉及的试题背景有:产品检验问题、射击、投篮问题、选题、选课、做题、考试问题、试验、游戏、竞赛、研究性问题、旅游、交通问题、摸球问题、取卡片、数字和入座问题、信息、投资、路线等问题.从近几年高考试题看,离散型随机变量的均值与方差问题还综合函数、方程、数列、不等式、导数、线性规划等知识,主要考查能力. 课时分配 1课时 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(aX+b)=a2D(X)”,以及“若X~B(n,p),则D(X)=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. 重点难点 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均值与方差的大小,从而解决实际问题. 教学过程 复习旧知 1 则称Eξ=x1p1+x2p2+…+x i p i+…+x n p n为ξ的数学期望. 2.数学期望的一个性质:E(aξ+b)=aEξ+b. 3.若ξ~B(n,p),则Eξ=np. 教师指出:数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平,表示随机变量在随机试验中取值的平均值.但有时两个随机变量只用这一个特征量是无法区别它们的,还需要对随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度进行刻画.探究新知 已知甲、乙两名射手在同一条件下射击,所得环数ξ1、ξ2的分布列如下:

离散型随机变量的方差

2.3.2 离散型随机变量的方差 1.理解取有限个值的离散型随机变量的方差及标准差的概念. 2.能计算简单离散型随机变量的方差,并能解决一些实际问题.(重点) 3.掌握方差的性质以及两点分布、二项分布的方差的求法,会利用公式求它们的方差.(难点 ) [基础·初探] 教材整理1 离散型随机变量的方差的概念 阅读教材P 64~P 66上面第四自然段,完成下列问题. 1.离散型随机变量的方差、标准差 (1)定义:设离散型随机变量X 的分布列为 则(x i -E (X ))描述了i D (X )=∑i =1n (x i -E (X ))2p i 为这些偏离程度的加权平均,刻画了随机变量X 与其均值E (X ) 的平均偏离程度.称D (X )为随机变量X 的方差,其算术平方根D (X )为随机变量X 的标准差. (2)意义:随机变量的方差和标准差都反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度.方差或标准差越小,则随机变量偏离于均值的平均程度越小. 2.随机变量的方差与样本方差的关系 随机变量的方差是总体的方差,它是一个常数,样本的方差则是随机变量,是随样本的变化而变化的.对于简单随机样本,随着样本容量的增加,样本的方

差越来越接近于总体的方差. 1.下列说法正确的有________(填序号). ①离散型随机变量ξ的期望E (ξ)反映了ξ取值的概率的平均值; ②离散型随机变量ξ的方差D (ξ)反映了ξ取值的平均水平; ③离散型随机变量ξ的期望E (ξ)反映了ξ取值的波动水平; ④离散型随机变量ξ的方差D (ξ)反映了ξ取值的波动水平. 【解析】 ①错误.因为离散型随机变量ξ的期望E (ξ)反映了ξ取值的平均水平. ②错误.因为离散型随机变量ξ的方差D (ξ)反映了随机变量偏离于期望的平均程度. ③错误.因为离散型随机变量的方差D (ξ)反映了ξ取值的波动水平,而随机变量的期望E (ξ)反映了ξ取值的平均水平. ④正确.由方差的意义可知. 【答案】 ④ 2.已知随机变量ξ,D (ξ)=1 9,则ξ的标准差为________. 【解析】 ξ的标准差D (ξ)=19=13. 【答案】 1 3 3.已知随机变量ξ的分布列如下表: 则ξ的均值为【解析】 均值E (ξ)=x 1p 1+x 2p 2+x 3p 3=(-1)×12+0×13+1×16=-1 3; 方差D (ξ)=(x 1-E (ξ))2 ·p 1+(x 2-E (ξ))2 ·p 2+(x 3-E (ξ))2 ·p 3=5 9. 【答案】 -13 59 教材整理2 离散型随机变量的方差的性质

随机变量的均值和方差学习资料

随机变量的均值和方 差

随机变量的均值和方差 自主梳理 1.离散型随机变量的均值与方差 若离散型随机变量 (1)均值 μ=E (X )=________________________________为随机变量X 的均值或______________,它反映了离散型随机变量取值的____________. (2)方差 σ2=V (X )=_________________________________=∑n i =1 x 2i p i -μ2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______________,其________________________为随机变量X 的标准差,即σ=V (x ). 2.均值与方差的性质 (1)E (aX +b )=________. (2)V (aX +b )=________(a ,b 为实数). 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 )=____,V (X )=

____________________________________. (2)若X ~B (n ,p ),则E (X )=____,V (X )=________. 1.若η=aξ+b ,则E (η)=aE (ξ)+b ,V (η)=a 2V (ξ). 2.若ξ~B (n ,p ),则E (ξ)=np ,V (ξ)=np (1-p ). 自我检测 1.若随机变量X 2.已知随机变量X n ,p 的值分别为________和________. 3.(2010·课标全国改编)某种种子每粒发芽的概率都为0.9,现播种了1 000粒,对于没有发芽的种子,每粒需要再补种2粒,补种的种子数记为X ,则X 的数学期望为________. 4.(2011·浙江)某毕业生参加人才招聘会,分别向甲、乙、丙三个公司投递了个人简 历.假定该毕业生得到甲公司面试的概率为2 3 ,得到乙、丙两公司面试的概率均为p ,且三 个公司是否让其面试是相互独立的,记X 为该毕业生得到面试的公司个数.若P (X =0)=1 12 ,则随机变量X 的数学期望E (X )=________.

常见离散型随机变量的分布列

4.常见离散型随机变量的分布列 (1>两点分布像 这样的分布列叫做两点分布列. 如果随机变量X的分布列为两点分布列,就称X服从分布,而称p=P(X=1> 为成功概率. (2>超几何分布列 一般地,在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品,则事件{X=k}发生的概率为 P(X=k>=错误!,k=0,1,2,…,m, 其中m=min{M,n},且n≤N,M≤N,n,M,N∈N*.称分布列为超几何分布列.如果随机变量X的分布列为超几何分布列,则称随机变量X服从超几何分布. 1设离散型随机变量X 求:(1>2X+1的分布列; (2>|X-1|的分布列. 【思路启迪】利用p i≥0,且所有概率之和为1,求m;求2X+1的值及其分布列;求|X-1|的值及其分布列. 【解】由分布列的性质知: 0.2+0.1+0.1+0.3+m=1,∴m=0.3. 首先列表为: 4 9 3 则常数c=________,P(X=1>=________.X的所有可能取值x i(i=1,2,…,>; (2>求出取各值x i的概率P(X=x i>;(3>列表,求出分布列后要注意应用性质检验所求的结果是否准确.常用类型有:(1>由统计数据求离散型随机变量的分布列,关键是由统计数据利用事件发生的频率近似表示该事件的概率,由统计数据得到的分布列可以帮助我们更好地理解分布列的作用和意义.(2>由古典概型来求随机变量的分布列,这时需利用排列、组合求概率.(3>由相互独立事件同时发生的概率求分布列无

论是何种类型,都需要深刻理解随机变量的含义及概率分布.3.(2018年福建>受轿车在保修期内维修费等因素的影响,企业生产每辆轿车的利润与该轿车首次出现故障的时间有关.某轿车制造厂生产甲、乙两种品牌轿车,保修期均为2年.现从该厂已售出的两种品牌轿车中各随机抽取50辆,统计数据如下: (1>从该厂生产的甲品牌轿车中随机抽取一辆,求其首次出现故障发生在保修期内的概率; (2>若该厂生产的轿车均能售出,记生产一辆甲品牌轿车的利润为X 1,生产一辆乙品牌轿车的利润为X 2,分别求X 1,X 2的分布列;(3>该厂预计今后这两种品牌轿车销量相当,因为资金限制,只能生产其中一种品牌的轿车.若从经济效益的角度考虑,你认为应生产哪种品牌的轿车?说明理由.【解】(1>设“甲品牌轿车首次出现故障发生在保修期内”为事件A ,则P (A >=错误!=错误!.(2>依题意得,X 1的分布列为 X 2的分布列为 (3>由(2>得,E (X 1>=1×错误!+2× 错误!+3×错误!=2.86(万元>, E (X 2>=1.8×错误!+2.9×错误!=2.79(万元>.因为E (X 1>>E (X 2>,所以应生产甲品牌轿车. 4.(2018年湖南>某商店试销某种商品20天,获得如下数据: 试销结束后(2件,则当天进货补充至3件,否则不进货,将频率视为概率.(1>求当天商店不进货的概率; (2>记X 为第二天开始营业时该商品的件数,求X 的分布列和数学期望. 解:(1>P (“当天商店不进货”>=P (“当天商品销售量为0件”>+P (“当天商品销售量为1件”> =错误!+错误!=错误!. (2>由题意知,X 的可能取值为2,3. P (X =2>=P (“当天商品销售量为1件”>=错误!=错误!;P (X =3>=P (“当天商品销售量为0件”>+P (“当天商品销售量为2件”>+P (“当天商品销售量为3件”>=错误!+错误!+错误!=错误!.故X 的分布列为

常见离散型随机变量分布列示例

常见随机事件的概率与分布列示例 1、耗用子弹数的分布列 例 某射手有5发子弹,射击一次命中概率为0.9,如果命中就停止射击,否则一直到子弹用尽,求耗用子弹数ξ的分布列. 分析:确定ξ取哪些值以及各值所代表的随机事件概率,分布列即获得. 解:本题要求我们给出耗用子弹数ξ的概率分布列.我们知道只有5发子弹,所以ξ的取值只有1,2,3,4,5.当1=ξ时,即9.0)1(==ξP ;当2=ξ时,要求第一次没射中,第二次射中,故09.09.01.0)2(=?==ξP ;同理,3=ξ时,要求前两次没有射中,第三次射中,009.09.01.0)3(2=?==ξP ;类似地,0009.09.01.0)4(3=?==ξP ;第5次射击不同,只要前四次射不中,都要射第5发子弹,也不考虑是否射中,所以41.0)5(==ξP ,所以耗用子弹数ξ的分布列为: 说明:搞清5=ξ的含义,防止这步出错.5=ξ时,可分两种情况:一是前4发都没射中,恰第5发射中,概率为0.14×0.9;二是这5发都没射中,概率为0.15,所以, 5 41.09.01.0)5(+?==ξP .当然, 5 =ξ还有一种算法:即 0001.0)0009.0009.009.09.0(1)5(=+++-==ξP . 2、独立重复试验某事件发生偶数次的概率 例 如果在一次试验中,某事件A 发生的概率为p ,那么在n 次独立重复试验中,这件事A 发生偶数次的概率为________. 分 析 : 发 生 事 件 A 的 次 数 () p n B ,~ξ,所以, ),,2,1,0,1(,)(n k p q q p C k p k n k k n =-===-ξ其中的k 取偶数0,2,4,…时,为二项式 n q p )(+ 展开式的奇数项的和,由此入手,可获结论.

常用离散型和连续型随机变量

常用离散型随机变量的分布函数 一、离散型随机变量: (1)概念:设X 是一个随机变量,如果X 的取值是有限个或者无穷可列个,则称X 为离散型随机变量。 其相应的概率()i i P X x p ==(12)i =、……称为X 的概率分布或分布列,表格表示形式如下: (2)性质:?0i p ≥ ?1 1n i i p ==∑ ?分布函数()i i x x F x p == ∑ ?1{}()()i i i P X x F x F x -==- 二、连续型随机变量: (1)概念:如果对于随机变量的分布函数()F x ,存在非负的函数()f x ,使得对于任意实数x ,均有: ()()x F x f x dx -∞ = ? 则称X 为连续型随机变量,()f x 称为概率密度函数或者密度函数。 (2)连续型随机变量的密度函数的性质:?()0f x ≥ ? ()1f x dx +∞ -∞ =? ?{}()()()P a X b F b F a f x dx +∞ -∞ <≤=-= ? ?若()f x 在x 点连续,则()()F x f x '= 三、连续型随机变量和离散型随机变量的区别: (1)由连续型随机变量的定义,连续型随机变量的定义域是(),-∞+∞,对于任何x ,000{}()()0P X x F x F x ==--=; 而对于离散型随机变量的分布函数有有限个或可列个间断点,其图形呈阶梯形。 (2)概率密度()f x 一定非负,但是可以大于1,而离散型随机变量的概率分布i p 不仅非负,而且一定不大于1. (3)连续型随机变量的分布函数是连续函数,因此X 取任何给定值的概率都为0. (4)对任意两个实数a b <,连续型随机变量X 在a 与b 之间取值的概率与区间端点无关,即: {}{}{}{}()() ()b a P a X b P a X b P a X b P a X b F b F a f x dx <<=≤≤=<≤=≤<=-= ? 即:{}{}()P X b P X b F x <=≤= 四、常用的离散型随机变量的分布函数: (1)0-1分布:如果离散型随机变量X 的概率分布为:

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