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离散性随机变量的数学期望

来源:动视网 责编:小OO 时间:2025-10-02 21:20:23
文档

离散性随机变量的数学期望

2.3.1离散性随机变量的数学期望编制单位:海岳中学编制人:孙传芝审核人:王利红编号学习目标:1:了解离散型随机变量的期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望.2:理解公式“E(aξ+b)=aEξ+b”,以及“若ξB(n,p),则Eξ=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。重点难点:离散型随机变量的均值或期望的概念;根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望知识链接:1.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
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导读2.3.1离散性随机变量的数学期望编制单位:海岳中学编制人:孙传芝审核人:王利红编号学习目标:1:了解离散型随机变量的期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望.2:理解公式“E(aξ+b)=aEξ+b”,以及“若ξB(n,p),则Eξ=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。重点难点:离散型随机变量的均值或期望的概念;根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望知识链接:1.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
2.3.1离散性随机变量的数学期望

编制单位:海岳中学   编制人:孙传芝     审核人:王利红   编号

学习目标:

1:了解离散型随机变量的期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望.

2:理解公式“E(aξ+b)=aEξ+b”,以及“若ξB(n,p),则Eξ=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。

重点难点:离散型随机变量的均值或期望的概念;根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望

知识链接:1.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ξ、η等表示

2. 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

 3. 分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为x1,x2,…,x3,…,

ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率为,则称表

ξx1x2xi
PP1P2Pi
为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列 

4. 分布列的两个性质: ⑴Pi≥0,i=1,2,…; ⑵P1+P2+…=1.

5.离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是

,(k=0,1,2,…,n,).

于是得到随机变量ξ的概率分布如下:

ξ01kn
P
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=b(k;n,p).

6. 离散型随机变量的几何分布:在重复试验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数ξ也是一个正整数的离散型随机变量.“”表示在第k次重复试验时事件第一次发生.如果把k次试验时事件A发生记为、事件A不发生记为,P()=p,P()=q(q=1-p),那么

(k=0,1,2,…, ).于是得到随机变量ξ的概率分布如下:

ξ123k
P
称这样的随机变量ξ服从几何分布

记作g(k,p)= ,其中k=0,1,2,…, .

学习过程:

一.课内探究

根据已知随机变量的分布列,我们可以方便的得出随机变量的某些制定的概率,但分布列的用途远不止于此,例如:已知某射手射击所得环数ξ的分布列如下

ξ45678910
P0.020.040.060.090.280.290.22
在n次射击之前,可以根据这个分布列估计n次射击的平均环数.这就是我们今天要学习的离散型随机变量的均值或期望 

根据射手射击所得环数ξ的分布列,

我们可以估计,在n次射击中,预计大约有  

  次得4环;

    次得5环;

…………

  次得10环.

故在n次射击的总环数大约为

从而,预计n次射击的平均环数约为.

这是一个由射手射击所得环数的分布列得到的,只与射击环数的可能取值及其相应的概率有关的常数,它反映了射手射击的平均水平.

对于任一射手,若已知其射击所得环数ξ的分布列,即已知各个(i=0,1,2,…,10),我们可以同样预计他任意n次射击的平均环数:

….

1.均值或数学期望:  一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为

ξx1

x2

xn

Pp1

p2

pn

则称 ……  为ξ的均值或数学期望,简称期望.

  2. 均值或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. 平均数、均值:一般地,在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中,令…,则有…,…,所以ξ的数学期望又称为平均数、均值 

4. 均值或期望的一个性质:若(a、b是常数),ξ是随机变量,则η也是随机变量,它们的分布列为

ξx1

x2

xn

η
Pp1

p2

pn

于是……

       =……)……)

       =,

由此,我们得到了期望的一个性质:

5.若ξB(n,p),则Eξ=np 

证明如下:

∵ ,

∴ 0×+1×+2×+…+k×+…+n×.

又∵  ,

  ∴  ++…++…+.故  若ξ~B(n,p),则np.

二.典型例题

例1. 篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分,已知他命中的概率为0.7,求他罚球一次得分的期望

变式:.随机抛掷一枚骰子,求所得骰子点数的期望

例2. 一次单元测验由20个选择题构成,每个选择题有4个选项,其中有且仅有一个选项是正确答案,每题选择正确答案得5分,不作出选择或选错不得分,满分100分 学生甲选对任一题的概率为0.9,学生乙则在测验中对每题都从4个选择中随机地选择一个,求学生甲和乙在这次英语单元测验中的成绩的期望 

变式:.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,每次抽取1件,如果抽出次品,则抽查终止,否则继续抽查,直到抽出次品为止,但抽查次数不超过10次求抽查次数的期望(结果保留三个有效数字)

三.小结反思

四.当堂检测

1. 口袋中有5只球,编号为1,2,3,4,5,从中任取3球,以表示取出球的最大号码,则(      )

A.4;  B.5;  C.4.5;  D.4.75

2.篮球运动员在比赛中每次罚球命中的1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,求

⑴他罚球1次的得分ξ的数学期望;

⑵他罚球2次的得分η的数学期望;

⑶他罚球3次的得分ξ的数学期望.

3.设有m升水,其中含有大肠杆菌n个.今取水1升进行化验,设其中含有大肠杆菌的个数为ξ,求ξ的数学期望.

五.课后巩固

1.一袋子里装有大小相同的3个红球和两个黄球,从中同时取出2个,则其中含红球个数的数学期望是          (用数字作答)

2.袋中有4个黑球、3个白球、2个红球,从中任取2个球,每取到一个黑球记0分,每取到一个白球记1分,每取到一个红球记2分,用表示得分数

①求的概率分布列         ②求的数学期望

3.学校新进了三台投影仪用于多媒体教学,为保证设备正常工作,事先进行试验,已知各设备产生故障的概率分别为p1、p2、p3,求试验中三台投影仪产生故障的数学期望

4.一个袋子里装有大小相同的3个红球和2个黄球,从中同时取出2个,含红球个数的数学期望是      

5.  、两个代表队进行乒乓球对抗赛,每队三名队员,队队员是,队队员是,按以往多次比赛的统计,对阵队员之间胜负概率如下:

对阵队员A队队员胜的概率

B队队员胜的概率

A1对B1

A2对B2

A3对B3

现按表中对阵方式出场,每场胜队得1分,负队得0分,设队,队最后所得分分别为,

(1)求,的概率分布;     (2)求,

六.学习后记

当堂检测答案

答案:C  

解:⑴因为,,所以

1×+0×

⑵η的概率分布为

η012
P
所以    0×+1×+2×=1.4.

    ⑶ξ的概率分布为

ξ23
P
   所以  0×+1×+2×=2.1.

分析:任取1升水,此升水中含一个大肠杆菌的概率是,事件“ξ=k”发生,即n个大肠杆菌中恰有k个在此升水中,由n次重复实验中事件A(在此升水中含一个大肠杆菌)恰好发生k次的概率计算方法可求出P(ξ=k),进而可求Eξ.

  解:记事件A:“在所取的1升水中含一个大肠杆菌”,则P(A)=.

    ∴ P(ξ=k)=Pn(k)=C)k(1-)n-k(k=0,1,2,….,n).

  ∴ ξ~B(n,),故 Eξ =n×=   

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2.3.1离散性随机变量的数学期望编制单位:海岳中学编制人:孙传芝审核人:王利红编号学习目标:1:了解离散型随机变量的期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望.2:理解公式“E(aξ+b)=aEξ+b”,以及“若ξB(n,p),则Eξ=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。重点难点:离散型随机变量的均值或期望的概念;根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望知识链接:1.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
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