高考理科数学专题十一概率与统计第三十五讲离散型随机变量的分布列、期望与方差

高考理科数学专题十一概率与统计第三十五讲离散型随机变量的分布列、期望与方差
高考理科数学专题十一概率与统计第三十五讲离散型随机变量的分布列、期望与方差

第三十五讲离散型随机变量的分布列、期望与

方差

、选择题

该群体的 10位成员中使用移动支付的人数, DX 2.4,P(X 4) P(X 6),则 p =

(2018 浙江)设 0 p 1,随机变量 的分布列是

则当 p 在 (0,1)内增大时,

若 0 p 1 p 2 1

,则

2

随机抽取 i i 1,2 个球放入甲盒中.

二、填空题

5.(2017 新课标Ⅱ)一批产品的二等品率为 0.02 ,从这批产品中每次随机取一件,有放回地抽取

100次,

专题十

概率与统计 1. (2018 全国卷Ⅲ ) 某群体中的每位成员使用移动支付的概率都为 p ,各成员的支付方式相互独

立,

X 为 A .0.7

B .0.6

C . 0.4

D .0.3

2. 3. A . D( )减小

C . D( )先减小后增大

2017浙江)已知随机变量 i 满足 P( 1) B .

D .

p i D( D( , P(

)增大 ) 先增大后减小 i 0) p i , i =1, 2.

4. A .E( 1)E( 2),D( 1)

B . D . E( 1)< E( E( 1)> E( 2), 2),

D( D( 1)>D( 1)>D( 2014 浙江)已知甲盒中仅有 1 个球且为红球,乙盒中有 m 个红球和 n 个篮球

2) 2) m 3,n 3 从乙盒中

a)放入 i 个球后,甲盒中含有红球的个数记为 i i 1,2 ; b)放入 i 个球后,从甲盒中取 1 个球是红球的概率记为 p i i 1,2 .则 A . p 1 p 2,E 1 E 2 B . p 1 p 2,E E 2 C . p 1 p 2,E 1 E 2

D . p 1 p 2,E

E 2

表示抽到的二等品件数,则DX = .

6.(2016 年四川 )同时抛掷两枚质地均匀的硬币,当至少有一枚硬币正面向上时,就说这次试验成功,则在 2

次试验中成功次数X 的均值是 .

1

7.(2014 浙江)随机变量的取值为 0,1,2,若P 0 ,E 1,则D __.

5

三、解答题

8.(2018 北京)电影公司随机收集了电影的有关数据,经分类整理得到下表:

好评率是指:一类电影中获得好评的部数与该类电影的部数的比值.假设所有电影是否获得好评相

互独立.

(1)从电影公司收集的电影中随机选取 1 部,求这部电影是获得好评的第四类电影的概率;

(2)从第四类电影和第五类电影中各随机选取 1部,估计恰有 1 部获得好评的概率;

(3)假设每类电影得到人们喜欢的概率与表格中该类电影的好评率相等,用“ k 1”表示第k 类电

影得到人们喜欢,“ k 0”表示第 k类电影没有得到人们喜欢( k=1,2,3,4,5,6).写出方差D 1,D 2,D 3,D 4,D 5,D 6的大小关系.

9.( 2018 全国卷Ⅰ) 某工厂的某种产品成箱包装,每箱 200 件,每一箱产品在交付用户之前要对产品作检验,如检验出不合格品,则更换为合格品.检验时,先从这箱产品中任取20 件作检验,再根据检验结果决定

是否对余下的所有产品作检验,设每件产品为不合格品的概率都为p(0 p 1) ,且各件产品是否为不

合格品相互独立.

(1)记 20件产品中恰有 2 件不合格品的概率为f (p),求f ( p)的最大值点p0.

(2)现对一箱产品检验了 20 件,结果恰有 2 件不合格品,以 (1)中确定的p0作为p 的值.已知每

件产品的

检验费用为 2 元,若有不合格品进入用户手中,则工厂要对每件不合格品支付 25 元的赔偿费用.

(i )若不对该箱余下的产品作检验,这一箱产品的检验费用与赔偿费用的和记为X ,求EX ;

(ii )以检验费用与赔偿费用和的期望值为决策依据,是否该对这箱余下的所有产品作检验? 10.(2018 天津 )已知某单位甲、乙、丙三个部门的员工人数分别为 24,16,16.现采用分层抽样的方法从中

抽取 7 人,进行睡眠时间的调查.

(1)应从甲、乙、丙三个部门的员工中分别抽取多少人?

(2)若抽出的 7 人中有 4 人睡眠不足, 3 人睡眠充足,现从这 7 人中随机抽取 3 人做进一步的身体检查.

(i )用 X 表示抽取的 3人中睡眠不.足.的员工人数,求随机变量 X 的分布列与数学期望; (ii )设 A 为事件 “抽取的 3人中, 既有睡眠充足的员工, 也有睡眠不足的员工” ,求事件 A 发生的概率.

11.( 2017新课标Ⅲ)某超市计划按月订购一种酸奶,每天进货量相同,进货成本每瓶 4 元,售价每瓶 6 元,

未售出的酸奶降价处理,以每瓶 2 元的价格当天全部处理完.根据往年销售经验,每天需求量与当天最 高气温 (单位:℃ )有关.如果最高气温不低于 25,需求量为 500 瓶;如果最高气温位于区间 [20,25) ,需 求量为 300瓶;如果最高气温低于 20,需求量为 200 瓶.为了确定六月份的订购计划,统计了前三年六 月份各天的最高气温数据,得下面的频数分布表:

以最高气温位于各区间的频率代替最高气温位于该区间的概率。 (1)求六月份这种酸奶一天的需求量 X ( 单位:瓶

)的分布列;

(2)设六月份一天销售这种酸奶的利润为 Y (单位:元),当六月份这种酸奶一天的进货量 n (单位: 瓶)为多

少时, Y 的数学期望达到最大值?

12.( 2017江苏)已知一个口袋有 m 个白球, n 个黑球( m ,n N *

,n ≥ 2 ),这些球除颜色外全部相同. 现

将口袋中的球随机的逐个取出,并放入如图所示的编号为 1,2,3,?, m n 的抽屉内,其中第

k 次取

球放入编号为 k 的抽屉( k =1, 2,3,?, m n ).

1)试求编号为 2 的抽屉内放的是黑球的概率 p ;

2)随机变量 X 表示最后一个取出的黑球所在抽屉编号的倒数, E (X )是 X 的数学期望,证

E(X) n.

(m n)(n 1)

13.( 2017 天津)从甲地到乙地要经过 3 个十字路口,设各路口信号灯工作相互独立,且在各路口

遇到红灯

111

的概率分别为, , .

234

(Ⅰ)设X 表示一辆车从甲地到乙地遇到红灯的个数,求随机变量X 的分布列和数学期望;

(Ⅱ)若有 2 辆车独立地从甲地到乙地,求这 2 辆车共遇到 1 个红灯的概率.

14.(2017 山东)在心理学研究中,常采用对比试验的方法评价不同心理暗示对人的影响,具体方法如下:将参加试验的志愿者随机分成两组,一组接受甲种心理暗示,另一组接受乙种心理暗示,

通过对比这两

组志愿者接受心理暗示后的结果来评价两种心理暗示的

现有 6名男志愿者A1 ,A2 ,A3,A4 ,A5,作用,

A 6 和 4 名女志愿者

B 1, B 2 , B 3, B 4 ,从中随机抽取 5人接受甲种心理暗示,另 5人接受乙

种心理暗

示.

Ⅰ)求接受甲种心理暗示的志愿者中包含 A 1但不包含

Ⅱ)用 X 表示接受乙种心理暗示的女志愿者人数,求

15.( 2017 北京)为了研究一种新药的疗效,选 100 名患者随机分成两组,每组各 50 名,一组服药,另

组不服药.一段时间后,记录了两组患者的生理指标 x 和 y 的数据,并制成下图,其中 “*表”示服药者,

+表”示未服药者.

Ⅰ)从服药的 50 名患者中随机选出一人,求此人指标 y 的值小于 60 的概率;

Ⅱ) 从图中 A ,B ,C ,D 四人中随机选出两人,记 为选出的两人中指标 x 的值大于 1.7 的人数,求

的分布列和数学期望 E ( ) ;

(Ⅲ) 试判断这 100名患者中服药者指标 y 数据的方差与未服药者指标 y 数据的方差的大小. (只需写出结 论)

16.(2016 年全国 I )某公司计划购买 2 台机器,该种机器使用三年后即被淘汰.机器有一易损零

件,在购进机 器时,可以额外购买这种零件作为备件,每个 200 元.在机器使用期间,如果备件不足再购买,则每个

500 元.现需决策在购买机器时应同时购买几个易损零件,为此搜集并整理了 100 台这种机器在三年使 用期内更换的易损零件数,得下面柱状图:

B 1的频率。

X 的分布列与数学期望 EX .

以这 100 台机器更换的易损零件数的频率代替 1 台机器更换的易损零件数发生的概率,记

X 表示

2台机器三年内共需更换的易损零件数,n表示购买 2 台机器的同时购买的易损零件数 .

(I )求X 的分布列;

(II )若要求P(X ≤ n)≥ 0.5 ,确定n的最小值;

(III )以购买易损零件所需费用的期望值为决策依据,在n 19与n 20之中选其一,应选用哪个?

17.( 2015 福建)某银行规定,一张银行卡若在一天内出现 3 次密码尝试错误,该银行卡将被锁定,小王到

银行取钱时,发现自己忘记了银行卡的密码,但是可以确定该银行卡的正确密码是他常用的6个密码之

一,小王决定从中不重复地随机选择 1 个进行尝试.若密码正确,则结束尝试;否则继续尝试,直至该银行卡被锁定.

(Ⅰ)求当天小王的该银行卡被锁定的概率;

(Ⅱ)设当天小王用该银行卡尝试密码次数为X ,求X 的分布列和数学期望.

18.(2015 山东)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.(Ⅰ)写出所有个位数字是 5 的“三位递增

数” ;

(Ⅱ)若甲参加活动,求甲得分X 的分布列和数学期望EX .

19.( 2015四川)某市A, B两所中学的学生组队参加辩论赛,A中学推荐了 3名男生, 2名女生,B 中学推荐了 3 名男生, 4 名女生,两校推荐的学生一起参加集训,由于集训后队员的

(1)求A中学至少有 1 名学生入选代表队的概率;

(2)某场比赛前,从代表队的 6 名队员中随机抽取 4 人参赛,设X 表示参赛的男生人数,求X 得分布列和数学期望.

20.(2014新课标 1)从某企业生产的某种产品中抽取500 件,测量这些产品的一项质量指标值,由测量结果

得如下频率分布直方图:

(Ⅰ)求这 500件产品质量指标值的样本平均数x 和样本方差s2(同一组数据用该区间的中点值作代表);(Ⅱ)由频率分布直方图可以认为,这种产品的质量指标值Z 服从正态分布N( , 2),其中近似为样本平均数x,2近似为样本方差s2.

( i)利用该正态分布,求P(187.8 Z 212.2);

( ii)某用户从该企业购买了 100件这种产品,记X 表示这 100件产品中质量指标值位于区间(187.8, 212.2)的产品件数,利用( i )的结果,求EX .

附:150 ≈12.2.若Z~N( , 2),则P(Z )=0.6826,

P( 2 Z 2 )=0.9544 .

21.(2014 山东)乒乓球台面被球网分成甲、乙两部分.如图,甲上有两个不相交的区域A,B ,乙被

划分为

两个不相交的区域C, D .某次测试要求队员接到落点在甲上的来球后向乙回球.规定:回球一次,落点在C 上记 3 分,在D 上记 1 分,其它情况记 0 分.对落点在A 上的来球,队员小明回球的落点在C 上1 1 1

的概率为,在D上的概率为;对落点在B上的来球,小明回球的落点在C上的概率为,在D 上

2 3 5

3

的概率为3.假设共有两次来球且落在A,B 上各一次,小明的两次回球互不影响.求:5

(Ⅰ)小明两次回球的落点中恰有一次的落点在乙上的概率;

(Ⅱ)两次回球结束后,小明得分之和的分布列与数学期望.

22.(2014 辽宁)一家面包房根据以往某种面包的销售记录,绘制了日销售量的频率分布直方图,如图所示:

将日销售量落入各组的频率视为概率,并假设每天的销售量相互独立.

(Ⅰ)求在未来连续 3天里,有连续 2天的日销售量都不低于 100个且另一天的日销售量低于

50 个的概率;

(Ⅱ)用X表示在未来 3天里日销售量不低于 100个的天数,求随机变量 X的分布列,期望E (X)及方差D(X).

23.( 2014广东)随机观测生产某种零件的某工厂 25 名工人的日加工零件数(单位:件),获得数据如下:

30,42,41,36,44,40,37,37,25,45, 29,43,31,36,49,34,33,43,38,42, 32,34,46, 39,36,根据上述数据得到样本的频率分布表如下:

分组频数频率

[25,30 ] 3 0.12

(30,35 ] 5 0.20

(35,40 ] 8 0.32

(40,45

] n1 f1

(45,50 ] n2

f2

(1)确定样本频率分布表中n1,n2, f1和f2 的值;(2)根据上述频率分布表,画出样本频率

分布直方图;

(3)根据样本频率分布直方图,求在该厂任取 4 人,至少有 1 人的日加工零件数落在区间( 30,35]的

概率.

24.( 2014安徽)甲乙两人进行围棋比赛,约定先连胜两局者直接赢得比赛,若赛完 5 局仍未出现连胜,则

21 判定获胜局数多者赢得比赛,假设每局甲

获胜的概率为2,乙获胜的概率为1,各局比赛结果相互独立.

33

(Ⅰ)求甲在 4 局以内(含 4 局)赢得比赛的概率;

(Ⅱ)记X 为比赛决出胜负时的总局数,求X 的分布列和均值(数学期望).25.(2013 新课标 1)一批产品需要进行质量检验,检验方案是:先从这批产品中任取4件作检

验,这 4 件产

品中优质品的件数记为 n.如果 n=3,再从这批产品中任取 4 件作检验,若都为优质品,则这批产品通过检验;如果 n=4,再从这批产品中任取 1 件作检验,若为优质品,则这批产品通过检验;其他情况下,

4

各件产品是否为优质品相互独立.

(1)求这批产品通过检验的概率; (2)已知每件产品检验费用为 100 元,凡抽取的每件产品都需要检验, 对这批产品作质量检验所需的费 用记为 X (单位:元),求 X 的分布列及数学期望.

26.(2013北京)下图是某市 3月 1日至 14日的空气质量指数趋势图, 空气质量指数小于 100表

示空气质量优 良,空气质量指数大于 200表示空气重度污染, 某人随机选择 3月 1日至 3月 13日中的某一天到达该市, 并停留 2 天

(Ⅰ)求此人到达当日空气重度污染的概率

(Ⅱ)设 X 是此人停留期间空气质量优良的天数,求 X 的分布列与数学期望. (Ⅲ)由图判断从哪天开始连续三天的空气质量指数方差最大?(结论不要求证明)

27.( 2012新课标)某花店每天以每枝 5 元的价格从农场购进若干枝玫瑰花, 然后以每枝 10元的

价格出售. 如 果当天卖不完,剩下的玫瑰花作垃圾处理.

(Ⅰ)若花店一天购进 16朵玫瑰花, 求当天的利润 y (单位:元)关于当天需求量 n (单位:

枝, n N ) 的函数解析式;

(Ⅱ)花店记录了 100 天玫瑰花的日需求量(单位:枝) ,整理得下表:

日需求量 n 14

15 16 17 18 19 20 频数

10

20

16

16

15

13

10

以 100 天记录的各需求量的频率作为各需求量发生的概率.

(ⅰ)若花店一天购进 16 枝玫瑰花, X 表示当天的利润(单位:元) ,求 X 的分布列、数学

期望及方 差;

(ⅱ)若花店计划一天购进 16 枝或 17 枝玫瑰花,你认为应购进 16 枝还是 17 枝?请说明理由.

这批产品都不能通过检验.假设这批产品的优质品率为

1

50%,即取出的产品是优质品的概率都为

1

,且

3

,命中得 1 分,没有命中

28.(2012 山东)现有甲、乙两个靶,某射手向甲靶射击一次,命中的概率为

4

2

分;向乙靶射击两次,每次命中的概率是 2

,每命中一次得 2分,没命中得 0分.该射手每次射击的结

3 果相互独立.假设该射手完成以上三次射击.

(Ⅰ)求该射手恰好命中一次的概率;

(Ⅱ)求该射手的总得分 X 的分布列及数学期望 EX .

29.(2012 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:

将频率视为概率,解答下列问题:

(I )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; ( II )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;

(III )该厂预计今后这两种品牌轿车销量相当,由于资金限制,只能生产其中一种品牌的轿

车,若从经 济效益的角度考虑,你认为应该生产哪种品牌的轿车?说明理由.

30.(2011 北京)以下茎叶图记录了甲、乙两组个四名同学的植树棵树.乙组记录中有一个数据模糊,无法

确认,在图中以 X 表示.

乙组 X 8 9 0 Ⅰ)如果 X=8,求乙组同学植树棵树的平均数和方差;

Ⅱ)如果 X=9 ,分别从甲、乙两组中随机选取一名同学,求这两名同学的植树总棵树

学期望.

甲组 9 9 1 1

Y 的分布列和数

2 1 2 2 2

(注:方差s2x1 x x2 x K x n x ,其中x 为x1 ,x2 ,??x n 的平均数)n

31.(2011 江西)某饮料公司招聘了一名员工,现对其进行一项测试,以使确定工资级别,公司准备了两种

不同的饮料共 8 杯,其颜色完全相同,并且其中 4 杯为 A 饮料,另外 4 杯为 B

饮料, 一品尝后,从 8 杯饮料中选出 4杯 A 饮料,若 4杯都选对,则月工资定

为 3500 元, 则月工资定为 2800 元,否则月工资定为 2100 元,令 X 表示此人选对 A 饮料的杯数, 两种饮料没有鉴别能力.

1)求 X 的分布列;

2)求此员工月工资的期望.

公司要求此员工

一 若 4 杯选对 3 杯, 假设此人

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:

离散型随机变量的期望

离散型随机变量的 苴日也 教学要求: 使学生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期望.

对于离散型随机变量,确定了它的分布列,就掌握了随机变量取值的统计规律。 在实际问题中,我们还常常希望通过数字来反映随机变量的某个方面的特征,最常用的有期望与方差。 引例: 某射手射击所得环数E的分布列如下: 根据这个射手射击所得环数E的分布列,在n次射击中,预计有大约 0.02n次的4环.. 类似地,对任一射手,若已知其射击所得环数E的分布列,即已知各个P (^i)(i=O,1,2,3,...10),则可预计他任意n次射击的平均环数是

Eg二XP ( §二0) + 1 XP ( 5=1)+.. + XP ( ^=10) 称Eg为此射手射击所得环数g的期望,它刻划了随机变量g所取的平均值,从一个方面反映了射手的射击水平。 1、期望 若离散型随机变量E的概率分布为 则称Eg二XP+X2P尹…+XnPn+…为§的数学期望或平均数、均值,又称期望。 问:若E为上述离散型随机变量,贝怕二ag+b的分布列怎样?Er]呢? 因为P ( r]=a Xj+b) =P ( g二片),i=1, 2, 3... 所以,n的分布图为

于是E r|= (ax〔+b)Pi+ (a x2+b)p2+...+ (a x n+b)p n+ ... =a ( x1 p1+ x2p2+ ---+ x n p n+ ...) +b(P1+P2+…+p门+…) =a E g+b 2、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。已知某运动员罚球命中的概率为0.7,求他罚球1次的得分g的期望。 例2随机抛掷一个骰子,求所得骰子的点数§的期望。

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:

离散型随机变量的期望与方差

开锁次数的数学期望和方差 例 有n 把看上去样子相同的钥匙,其中只有一把能把大门上的锁打开.用它们去试开门上的锁.设抽取钥匙是相互独立且等可能的.每把钥匙试开后不能放回.求试开次数ξ的数学期望和方差. 分析:求)(k P =ξ时,由题知前1-k 次没打开,恰第k 次打开.不过,一般我们应从简单的地方入手,如3,2,1=ξ,发现规律后,推广到一般. 解:ξ的可能取值为1,2,3,…,n . Λ;12112121)111()11()3(;111111)11()2(,1)1(n n n n n n n n n P n n n n n n P n P =-?--?-=-?--?-===-?-=-?-====ξξξ n k n k n k n n n n n n n k n k n n n n k P 111212312111)211()211()111()11()(=+-?+-+---?--?-=+-?+----?--?-==ΛΛξ;所以ξ的分布列为: 2 31211=?++?+?+?=n n n n n E Λξ; n n n n n k n n n n n n D 1)21(1)21(1)213(1)212(1)211(22222?+-++?+-++?+-+?+-+?+- =ΛΛξ ?? ?????+++++++-++++=n n n n n n 22222)21()321)(1()321(1ΛΛ 1214)1(2)1()12)(1(611222-=?? ????+++-++=n n n n n n n n n 说明:复杂问题的简化处理,即从个数较小的看起,找出规律所在,进而推广到一般,方差的公式正确使用后,涉及一个数列求和问题,合理拆项,转化成熟悉的公式,是解决的关键. 次品个数的期望

离散型随机变量的期望值和方差

离散型随机变量的期望值和方差 一、基本知识概要: 1、 期望的定义: 一般地,若离散型随机变量ξ的分布列为 则称E ξ=x 1P 1+x 2P 2+x 3P 3+…+x n P n +…为ξ的数学期望或平均数、均值,简称期望。 它反映了:离散型随机变量取值的平均水平。 若η=a ξ+b(a 、b 为常数),则η也是随机变量,且E η=aE ξ+b 。 E(c)= c 特别地,若ξ~B(n ,P ),则E ξ=n P 2、 方差、标准差定义: D ξ=(x 1- E ξ)2·P 1+(x 2-E ξ)2·P 2+…+(x n -E ξ)2·P n +…称为随机变量ξ的方差。 D ξ的算术平方根ξD =δξ叫做随机变量的标准差。 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。 且有D(a ξ+b)=a 2D ξ,可以证明D ξ=E ξ2- (E ξ)2。 若ξ~B(n ,p),则D ξ=npq ,其中q=1-p. 3、特别注意:在计算离散型随机变量的期望和方差时,首先要搞清其分布特征及分布列,然后要准确应用公式,特别是充分利用性质解题,能避免繁琐的运算过程,提高运算速度和准确度。 二、例题: 例1、(1)下面说法中正确的是 ( ) A .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。 B .离散型随机变量ξ的方差D ξ反映了ξ取值的平均水平。 C .离散型随机变量ξ的期望E ξ反映了ξ取值的平均水平。 D .离散型随机变量ξ的方差D ξ反映了ξ取值的概率的平均值。 解:选C 说明:此题考查离散型随机变量ξ的期望、方差的概念。 (2)、(2001年高考题)一个袋子里装有大小相同的3个红球和2个黄球,从中同时取出两个,则其中含红球个数的数学期望是 。 解:含红球个数ξ的E ξ=0× 101+1×106+2×10 3=1.2 说明:近两年的高考试题与《考试说明》中的“了解……,会……”的要求一致,此部分以重点知识的基本 题型和内容为主,突出应用性和实践性及综合性。考生往往会因对题意理解错误,或对概念、公式、性质应用错误等,导致解题错误。 例2、设ξ是一个离散型随机变量,其分布列如下表,试求E ξ、D ξ 剖析:应先按分布列的性质,求出q 的值后,再计算出E ξ、D ξ。 解:因为随机变量的概率非负且随机变量取遍所有可能值时相应的概率之和等于1,所以??? ? ???≤≤-≤=+-+11 2101212122 q q q q

离散型随机变量及其分布范文

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ξ、η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ξ是随机变量,a b ηξ=+,其中a 、b 是常数,则η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一一列出 离散型随机变量的分布列:设离散型随机变量ξ可能取的值为12i x x x ??????、ξ取每一个值()1,2,i x i =???的概率为()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 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()1P A ≤≤,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) 01,2,i p i ≥=???,;12(2) 1P P ++ = 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1()()()k k k P x P x P x ξξξ+≥==+=+ 知识点二:两点分布: 若随机变量X 的分布列: 则称 X 的分布列为两点分布列. 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 (3)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

离散型随机变量的期望

2.3.1离散型随机变量的期望 教学目标: 知识与技能:了解离散型随机变量的均值或期望的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望. 过程与方法: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。 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:离散型随机变量的均值或期望的概念 教学难点:根据离散型随机变量的分布列求出均值或期望 授课类型:新授课 课时安排:2课时 教具:多媒体、实物投影仪 教学过程: 一、复习引入: 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.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 4.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一一列出 若是随机变量,是常数,则也是随机变量并且不改变其属性(离 散型、连续型) 5.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x i(i=1,2,…)的概率为,则称表 ξx1x2…x i… P P1P2…P i… 为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列 6. 分布列的两个性质:⑴P i≥0,i=1,2,...;⑵P1+P2+ (1) 7.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次独立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次独立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: ξ0 1 …k …n

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

离散型随机变量的期望值和方差

12.2
离散型随机变量的期望值和方差
一、知识梳理 1.期望:若离散型随机变量ξ ,当ξ =xi 的概率为 P(ξ =xi)=Pi(i=1,2,…,n,…) , 则称 Eξ =∑xi pi 为ξ 的数学期望,反映了ξ 的平均值. 期望是算术平均值概念的推广,是概率意义下的平均.Eξ 由ξ 的分布列唯一确定. 2.方差:称 Dξ =∑(xi-Eξ )2pi 为随机变量ξ 的均方差,简称方差.
D?
叫标准差,反
映了ξ 的离散程度. 3.性质: (1)E(aξ +b)=aEξ +b,D(aξ +b)=a2Dξ (a、b 为常数). (2)二项分布的期望与方差:若ξ ~B(n,p) ,则 Eξ =np,Dξ =npq(q=1-p). Dξ 表示ξ 对 Eξ 的平均偏离程度,Dξ 越大表示平均偏离程度越大,说明ξ 的取值越分 散. 二、例题剖析 【例 1】 设ξ 是一个离散型随机变量,其分布列如下表,试求 Eξ 、Dξ .
ξ P -1
1 2
0 1-2q
1 q2
拓展提高
既要会由分布列求 Eξ 、Dξ ,也要会由 Eξ 、Dξ 求分布列,进行逆向思维.如:若ξ 是 离散型随机变量,P(ξ =x1)=
3 5 2 5 7 5
,P(ξ =x2)=
,且 x1,Dξ =
6 25
.求ξ
的分布列. 解:依题意ξ 只取 2 个值 x1 与 x2,于是有 Eξ = Dξ =
3 5 3 5
x1+
2 5
x2=
2 5
7 5

6 25
x12+
x22-Eξ 2=
.
从而得方程组 ?
?3 x1 ? 2 x 2 ? 7 , ? ?3 x1 ?
2
? 2x2
2
? 11 .
【例 2】 人寿保险中(某一年龄段) 在一年的保险期内, , 每个被保险人需交纳保费 a 元, 被保险人意外死亡则保险公司赔付 3 万元,出现非意外死亡则赔付 1 万元.经统计此年龄段一 年内意外死亡的概率是 p1,非意外死亡的概率为 p2,则 a 需满足什么条件,保险公司才可能 盈利? 【例 3】 把 4 个球随机地投入 4 个盒子中去,设ξ 表示空盒子的个数,求 Eξ 、Dξ .
特别提示
求投球的方法数时,要把每个球看成不一样的.ξ =2 时,此时有两种情况:①有 2 个空盒 子,每个盒子投 2 个球;②1 个盒子投 3 个球,另 1 个盒子投 1 个球. 【例 4】 若随机变量 A 在一次试验中发生的概率为 p(02D? ? 1 E?
的最大值.
【例 5】 袋中装有一些大小相同的球,其中有号数为 1 的球 1 个,号数为 2 的球 2 个, 号数为 3 的球 3 个,…,号数为 n 的球 n 个.从袋中任取一球,其号数作为随机变量ξ ,求ξ
1

离散型随机变量的数学期望教案

离散型随机变量的数学期望教案 教学目标:1使学生理解和掌握离散型随机变量的数学期望的定义, 2会掌握和应用数学期望的性质。 教学工具:多媒体。 一.复习 1.一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为 x1,x2,……,xi ,…, X 取每一个值xi(i =1,2,…)的概率P(X =xi)=pi ,则称下表 一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为 x1,x2,……,xi ,…, 为随机变量X 的概率分布, 由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都具有下述两个性质: (1)pi ≥0,i =1,2,...; (2)p1+p2+ (1) 2、什么叫n 次独立重复试验? 一般地,由n 次试验构成,且每次试验互相独立完成,每次试验的结果仅有两种对立的状态,即A 与 ,每次试验中P(A )=p >0。称这样的试验为n 次独立重复试验,也称伯努利试验。 3、什么叫二项分布? 若X ~B (n ,p) Cnk p k q n-k 二.引例,新课 1.全年级同学的平均身高是产u= n 1(11n x +22n x +….+ m m n x ) P=p(X=i x )= n n i ,i=1,2….n

把全年级的平均身高u 定义成X 的均值,记作E(X) E(X)= (11n x +22n x +….+ m m n x )/n EX=x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn 2.数学期望的定义 则称: E(X)=x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn 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。 3,举例 解:该随机变量X 服从两点分布: P(X=1)=0.7、P(X=0)=0.3 所以:EX=1×P(X=1)+0×P(X=0)=0.7 三、数学期望的性质 得到结论(1) ? 在篮球比赛中,如果某运动员罚球命中的概率为0.7,那么他罚球一次得分设为X ,X 的均值是多少?

1离散型随机变量的均值(数学期望)

离散型随机变量的均值 一、概念: 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x 1,x 2,…,x 3,…, ξ取每一个值x i (i =1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==,则称表 ξ x 1 x 2 … x i … P P 1 P 2 … P i … 为随机变量的概率分布,简称的分布列 4. 分布列的两个性质: ⑴P i ≥0,i =1,2,...; ⑵P 1+P 2+ (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 次独立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 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是 k n k k n n q p C k P -==)(ξ,(k =0,1,2,…,n ,p q -=1). 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: ξ 0 1 … k … n P n n q p C 00 1 11-n n q p C … k n k k n q p C - … q p C n n n 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 k n k k n q p C -=b (k ;n ,p ). 二、数学期望: 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 ξ4 5 6 7 8 9 10 P 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 n n P 02.0)4(=?=ξ 次得4环; n n P 04.0)5(=?=ξ 次得5环; ………… n n P 22.0)10(=?=ξ 次得10环. 故在n 次射击的总环数大约为 +??n 02.04++?? n 04.05n ??22.010

图解常用离散型随机变量

第 22卷第1期2019年1月 高等数学研究 STUDIES IN COLLEGE MATHEMATICS Vol.22,No. 1Jan. , 2019 doi : 10. 3969/j. issn. 1008-1399. 2019. 01. 033 图解常用离散型随机变量 杨夜茜 (同济大学数学科学学院,上海200092) 摘要在 概 率论的学习中,一个重要章节就是常用的离散型随机变量的学习.离 散 型随机变量包括伯努利分布, 二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布和负二项 分布等等.在本文中,首先借 助时间流的图形表达,从伯努利 试验次数和成功次数角度 区分其中的一些常用变量;其次通过一个流程图的方式柢理这些常用的离散型随 机 变量 的定义.本文的目的在于,基于常规的离散型随机变量的分布律等介绍之余,首次尝试从不同的比较汇总角度,借 助图表方法对常用的离散型 随 机 变量进行梳理和总结 ,起 到 区 分 变 量 的 差 异 ,加 强对常用离散型随机变量概念 的 理 解 . 关键词 常 用 离 散 型 随 机 变 量 ;伯 努 利 试 验 次 数 ;成 功 次 数 ;时 间 流 ;流 程 图 中图分类号 0211 文献标识码 A 文章编号 1008-1399(2019)01 -0118-03 Explanation of Discrete Random Variable by Diagrams Y A N G Xiaohan (School of Mathematics Science, Tongji University, Shanghai 200092, China) Abstract This paper uses time flows and flow charts to describe discrete random variables , such as Ber - n o u lli , Binom ial , Poisson , Geometric , and Negative Binomial variables , based on two key points : number of tria ls , and number of successes . Keywords discrete random variable,num ber of tria ls , number of successes,time flo w , flo w chart i 引言 关于常用的离散型随机变量,它们的定义、分 布律、概率、期望和方差等,在教科书或者是文献 中,已经有非常明确的定义[1_3].在笔者多年的教学 中发现,学生在学习这些随机变量的时候,通常会 出现计算题准确率很高,但涉及定义的问题回答模 糊.因此在本文中,不重复介绍离散型随机变量的 分布律等,尝试从不同的比较和汇总的角度借助图 表方法对这些常用的离散型随机变量进行梳理.在 文献[4]中,George C asella 给出了随机变量间的关 系图,描述了大部分的离散型和连续型随机变量两 两变量之间的联系.与他的关系图侧重点不同,在 本文中,首次设计了两种图形表述方式:时间流和 收稿日期: 2017-12-19 修改日期=2018 -03 -13 作者简介:杨筱菡(1977 —),女,江苏,博士,副教授,概率统计, Email :xiaohyang @tongji . edu . cn 流程图.时间流的图形很具象,简单明了切中随机 变量定义的关键点.而在自上而下的流程图中,通 过回答每一个是与否的简单问题而找到变量的归 属.这两种图形方式,能快速理清每个常用的离散 型随机变量的定义,区分不同变量概念上的差异, 加强对概念的理解. 注这里要特别说明的是,本文中提及的常用的 随机变量仅是在本科公共基础课程“概率论与数理 统计”中提及的常用离散型随机变量,它们只是常 用离散型随机变量中的一部分,并非全部,例如二 项分布的推广一多项分布等就不在此文讨论的范 围内. 2时间流区分法 通常常用的离散型随机变量总是从讲述伯努 利试验开始,伯努利试验是一类可重复、独立的试 验,且一次试验的样本空间只有两个样本点,6卩{成 功,失败},有时把样本点“成功”描述为“事件A 发

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

离散型随机变量的期望和方差(参考答案)

离散型随机变量的期望和方差(参考答案) 想一想①: 1.解:ξ的所有可能取值为1,2,3,4,5,6.对应的概率均为6 1.易得Eξ=3.5. 2.解:E(2ξ+3)=2Eξ+3=3 7. 想一想②:证: D(X +Y)=E[(X +Y)2]?[E(X +Y)]2 =E[X 2+Y 2+2XY]?[E(x)+E(Y)]2 =E(X 2)+E(Y 2)+2E(X)E(Y)?[E(X)]2 ?[E(Y)]2?2E(X)E(Y) ={E(X 2)?[E (X )]2}+{E(Y 2)?[E (Y )]2}=D(X)+D(Y). 想一想③: 1.解:Eξ=np=7,Dξ=np(1-p)=6,所以p=17 . 2.解:Dξ=npq≤n(p+q 2)2=n 4,等号在 p=q=1 2时成立,此时,Dξ=25,σξ=5. 答案:1 2 ; 5. 想一想④: 解:要使保险公司能盈利,需盈利数ξ的期望值大于0,故需求Eξ. 设ξ为盈利数,其概率分布为 且Eξ=a(1-p 121212要盈利,至少需使ξ的数学期望大于零,故a >30000p 1+10000p 2. 想一想⑤: 1.解:直接考虑得分的话,情况较复杂,可以考虑取出的4只球颜色的分布情况: 4红得8分,3红1黑得7分,2红2黑得6分,1红3黑得5分, 故P(ξ=5)=C 41C 33C 7 4=4 35 ,P(ξ=6)= C 42C 32C 7 4=1835 ,P(ξ=70)= C 43C 31C 7 4, P(ξ=8)= C 44C 30C 7 4,Eξ=54 35. 2.解:分析,可能来多少人,是一个随机变量ξ.而ξ显然是服从二项分布的,用数学期望来反映平均来领奖人数,即能说明是否可行. 设来领奖的人数ξ=k,(k =0,1,2,?,3000),所以 P(ξ=k)=C 3000k (0.04)k ?(1?0.04)30000?k ,可见ξ~B (30000,0.04),所以, Eξ=3000×0.04=120(人)100>(人). 答:不能,寻呼台至少应准备120份礼品. 想一想⑥: 解:设X~B(n,p), 则X 表示n 重贝努里试验中的“成功” 次数. 若设X i ={ 1 如第i 次试验成功 0 如第i 次试验失败 i =1,2,…,n

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.

60.离散型随机变量的期望和方差(答案)

数学导学案 【2014年高考会这样考】 1.考查有限个值的离散型随机变量均值、方差的概念. 2.利用离散型随机变量的均值、方差解决一些实际问题. 【复习指导】 均值与方差是离散型随机变量的两个重要数字特征,是高考在考查概率时考查的重点,复习时,要掌握期望与方差的计算公式,并能运用其性质解题. 基础梳理 1.离散型随机变量的期望与方差 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 )=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,其算术平方根D (X )为随机变量X 的标准差. 2.两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 ). 两个防范 在记忆D (aX +b )=a 2D (X )时要注意:D (aX +b )≠aD (X )+b ,D (aX +b )≠aD (X ). 三种分布 (1)若X 服从两点分布,则E (X )=p ,D (X )=p (1-p ); (2)X ~B (n ,p ),则 E (X )=np ,D (X )=np (1-p ); (3)若X 服从超几何分布, 则E (X )=n M N . 六条性质 (1)E (C )=C (C 为常数) (2)E (aX +b )=aE (X )+b (a 、b 为常数) (3)E (X 1+X 2)=EX 1+EX 2 (4)如果X 1,X 2相互独立,则E (X 1·X 2)=E (X 1)E (X 2) (5)D (X )=E (X )-(E (X ))(6)D (aX +b )=a 2·D (X ) 考点自测 1.(2010·山东)样本中共有五个个体,其值分别为a,0,1,2,3.若该样本的平均值为1,则样本方差为( ). 班 级: 姓 名:

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:

常见离散型随机变量的分布 (1)

新乡医学院教案首页单位:计算机教研室 课程名称医药数理统计方法 授课题目 2.1 常见离散型随机变量的分布授课对象05级药学专业 时间分配超几何分布15分钟二项分布35分钟泊松分布30分钟 课时目标理解掌握常见离散型随机变量的分布函数 掌握两点分布、二项分布、泊松分布之间的联系与区别授课重点伯努利试验、二项分布、泊松分布 授课难点两点分布、二项分布、泊松分布之间的联系与区别 授课形式小班理论课 授课方法启发讲解 参考文献医药数理统计方法刘定远主编人民卫生出版社概率论与数理统计刘卫江主编清华大学出版社北京交通大学出版社 高等数学(第五版)同济大学编高等教育出版社 思考题二项分布和超几何分布有何联系? 教研室主任及课程负责人签字教研室主任(签字)课程负责人(签字)年月日年月日

基 本 内 容 备 注 常见离散型随机变量的分布 一、超几何分布 例1 带活动门的小盒子里有采自同一巢的20只工蜂和10只雄蜂,现随机地放出5只作实验,表示X 放出的蜂中工蜂的只数,求X 的分布列。 解 X 1 2 3 4 5 P 052010530C C C 142010530C C C 232010530C C C 322010530C C C 412010530C C C 502010 5 30 C C C 定义 1 若随机变量X 的概率函数为 {} 0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k l C --?=== 其中N≥M>0,n≤N -M,l=min(M,n),则称X 服从参数为N,M,n 的超几何分布,记作X~H(N,M,n). 超几何分布的分布函数为()k n k M N M n k x N C C F x C --≤?=∑ 二、二项分布 1. Bernoulli 试验 只有两个可能结果的试验称为Bernoulli 试验。 例2 已知某药有效率为0.7,今用该药试治某病3例,X 表示治疗无效的人数,求X 的分布列。 解:X 可取0,1,2,3。 用A i 表示事件“第i 例治疗无效”,i=1,2,3.则()0.7i P A p == P{X=0}=33 123123()()()()(1)0.343P A A A P A P A P A p q ==-== P{X=1}=231312123()P A A A A A A A A A ++ 2231312123()()()30.441P A A A P A A A P A A A pq =++== P{X=2}=321121323()P A A A A A A A A A ++ 2321121323()()()30.189P A A A P A A A P A A A p q =++==

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