第十章 统计与概率10-9离散型随机变量的期望、方差与正态分布(理

第十章  统计与概率10-9离散型随机变量的期望、方差与正态分布(理
第十章  统计与概率10-9离散型随机变量的期望、方差与正态分布(理

第10章 第9节

一、选择题

1.(2010·新课标全国理)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( )

A .100

B .200

C .300

D .400 [答案] B

[解析] 记“不发芽的种子数为ξ”,则ξ~B (1 000,0.1),所以E (ξ)=1 000×0.1=100,而X =2ξ,故E (X )=E (2ξ)=2E (ξ)=200,故选B.

2.设随机变量ξ的分布列如下:

其中a ,b ,c 成等差数列,若E (ξ)=1

3,则D (ξ)=( )

A.49 B .-19

C.23

D.59 [答案] D

[解析] 由条件a ,b ,c 成等差数列知,2b =a +c ,由分布列的性质知a +b +c =1,又E (ξ)=-a +c =13,解得a =16,b =13,c =12,∴D (ξ)=16×????-1-132+13????0-132+12????1-132=5

9

.

3.某区于2010年元月对全区高三理科1400名学生进行了一次调研抽测,经统计发现5科总分ξ(0<ξ<750)大致服从正态分布N (450,1302),若ξ在(0,280)内取值的概率为0.107,则该区1400名考生中总分为620分以上的学生大约有(结果四舍五入)( )

A .100人

B .125人

C .150人

[答案] C

[解析] 由条件知,P (ξ>620)=P (ξ<280)=0.107,1400×0.107≈150. 4.(2010·山东济南模拟)下列判断错误的是( )

A .在1000个有机会中奖的号码(编号为000~999)中,有关部门按照随机抽取的方式确定后两位数字是09号码为中奖号码,这是用系统抽样方法确定中奖号码的;

B .某单位有160名职工,其中业务人员120名,管理人员24名,后勤人员16名.要从中抽取容量为20的要本,用分层抽样的方法抽取样本;

C .在正常条件下电子管的使用寿命、零件的尺寸,在一定条件下生长的小麦的株高、穗长、单位面积的产量等一般都服从正态分布;

D .抛掷一枚硬币出现“正面向上”的概率为0.5,则某人抛掷10次硬币,一定有5次出现“正面向上”.

[答案] D

5.(2010·上海松江区模考)设口袋中有黑球、白球共7个,从中任取2个球,已知取到白球个数的数学期望值为6

7

( )

A .3

B .4

C .5

D .2 [答案] A

[解析] 设白球x 个,则黑球7-x 个,取出的2个球中所含白球个数为ξ,则ξ取值0,1,2, P (ξ=0)=C 7-x 2

C 72=(7-x )(6-x )42,

P (ξ=1)=x ·(7-x )C 72=x (7-x )

21,

P (ξ=2)=C x 2C 72=x (x -1)

42,

∴0×

(7-x )(6-x )42+1×x (7-x )21+2×x (x -1)42=6

7

∴x =3.

6.一台机器生产某种产品,如果生产一件甲等品可获利50元,生产一件乙等品可获利30元,生产一件次品,要赔20元,已知这台机器生产甲等品、乙等品和次品的概率分别为0.6、0.3和0.1,则这台机器每生产一件产品,平均预期可获利( )

A .39元

B .37元

D.100

3

元 [答案] B

[解析] ξ的分布列为

∴E (ξ)=50×0.6+30×7.(2010·广州市)某公司为庆祝元旦举办了一个抽奖活动,现场准备的抽奖箱里放置了分别标有数字1000、800、600、0的四个球(球的大小相同),参与者随机从抽奖箱里摸取一球(取后即放回),公司即赠送与此球上所标数字等额的奖金(元),并规定摸到标有数字0的球时可以再摸一次,但是所得奖金减半(若再摸到标有数字0的球就没有第三次摸球机会),求一个参与抽奖活动的人可得奖金的期望值是多少元.( )

A .450元

B .900元

C .600元

D .675元 [答案] D

[解析] 摸到数字0的概率为1

4,再摸一次,故得500元、400元、300元、0元的概率

分别为14×14=1

16

∴E (ξ)=1000×14+800×14+600×14+500×116+400×116300×1160×1

16=675.

8.小明每次射击的命中率都为p ,他连续射击n 次,各次是否命中相互独立,已知命中次数ξ的期望值为4,方差为2,则p (ξ>1)=( )

A.255

256 B.9256 C.247

256 D.

764

[答案] C

[解析] 由条件知ξ~B (n ,P ),

∵????? E (ξ)=4,D (ξ)=2,∴?????

np =4np (1-p )=2

, 解之得,p =1

2

,n =8,

∴P (ξ=0)=C 80×????120×????128=????1

28,

P (ξ=1)=C 81

×????121×????127=????125, ∴P (ξ>1)=1-P (ξ=0)-P (ξ=1) =1-????128-????125=247256

.

9.某次国际象棋比赛规定,胜一局得3分,平一局得1分,负一局得0分,某参赛队员比赛一局胜的概率为a ,平局的概率为b ,负的概率为c (a ,b ,c ∈[0,1)),已知他比赛一局得分的数学期望为1,则ab 的最大值为( )

A.13

B.12

C.112

D.16 [答案] C

[解析] 由条件知,3a +b =1,∴ab =13(3a )·b ≤13·????3a +b 22=112,等号在3a =b =1

2即a

=16,b =1

2

时成立. 10.(2010·深圳市调研)已知三个正态分布密度函数φi (x )=1

2πσi

e -(x -μi )2

2σi 2(x ∈R ,i =

1,2,3)的图象如图所示,则( )

A .μ1<μ2=μ3,σ1=σ2>σ3

B .μ1>μ2=μ3,σ1=σ2<σ3

C .μ1=μ2<μ3,σ1<σ2=σ3

D .μ1<μ2=μ3,σ1=σ2<σ3

[答案] D

[解析] 正态分布密度函数φ2(x )和φ3(x )的图象都是关于同一条直线对称,所以其平均数相同,故μ2=μ3,又φ2(x )的对称轴的横坐标值比φ1(x )的对称轴的横坐标值大,故有μ1<μ2=μ3.又σ越大,曲线越“矮胖”,σ越小,曲线越“瘦高”,由图象可知,正态分布密度函数φ1(x )和φ2(x )的图象一样“瘦高”,φ3(x )明显“矮胖”,从而可知σ1=σ2<σ3.

二、填空题

11.(2010·山东潍坊质检)如图,A 、B 两点间有5条线并联,它们在单位时间内能通过的信息量依次为2,3,4,3,2.现从中任取3条线且记在单位时间内通过的信息总量为ξ.则信息总量ξ的数学期望为________.

[答案]

42

5

[解析] 由题意得,ξ的可能取值为7,8,9,10.

∵P (ξ=7)=C 21C 22

C 53=15,P (ξ=8)=C 21

C 22

+C 22

C 11

C 53

=3

10

, P (ξ=9)=C 21C 21C 11C 53=25,P (ξ=10)=C 22C 11C 53=1

10,

∴ξ的分布列为:

E (ξ)=15×7+310×8+25×9+10×10=5

.

12.(2010·广东江门市模考)产量相同的机床Ⅰ、Ⅱ生产同一种零件,它们在一小时内生产出的次品数X 1、X 2的分布列分别如下:

两台机床中,较好的是________. [答案] Ⅱ 因为E (X 1)=E (X 2),D (X 1)>D (X 2)

13.(2010·南京调研)袋中装有大小相同的黑球和白球共9个,从中任取2个都是白球的概率为5

12.现甲、乙两人从袋中轮流取球,甲先取,乙后取,然后甲再取…,每次取1个球,

取出的球不放回,直到其中有一人取到白球时终止.用X 表示取球终止时取球的总次数.

(1)袋中原有白球的个数为________. (2)随机变量X 的数学期望E (X )=________. [答案] (1)6 (2)10

7

[解析] (1)设袋中原有n 个白球,则从9个球中任取2个球都是白球的概率为C n 2C 92=5

12,

即n (n -1)29×82=512,化简得n 2-n -30=0.

解得n =6或n =-5(舍去). 故袋中原有白球的个数为6. (2)由题意,X 的可能取值为1,2,3,4. P (X =1)=69=2

3;

P (X =2)=3×69×8=1

4;

P (X =3)=3×2×69×8×7=1

14;

P (X =4)=3×2×1×69×8×7×6=1

84.

所以X 的概率分布列为:

所求数学期望E (X )=1×23+2×14+3×114+4×184=10

7

.

14.(2010·广东高考调研)如果随机变量ξ~B (n ,p ),且E (ξ)=4,且D (ξ)=2,则E (pξ-D (ξ))=________.

[答案] 0

[解析] ∵ξ~B (n ,p ),且E (ξ)=4,∴np =4, 又∵D (ξ)=2,∴np (1-p )=2,∴p =1

2,

∴E (pξ-D (ξ))=E (12ξ-2)=1

2

E (ξ)-2=0.

三、解答题

15.某大学开设甲、乙、丙三门选修课,学生是否选修哪门课程互不影响,已知某学生只选修甲的概率为0.08,只选修甲和乙的概率是0.12,至少选修一门的概率是0.88,用ξ表示该学生选修的课程门数和没有选修的课程门数的乘积.

(1)记“函数f (x )=x 2

+ξx 为R 上的偶函数”为事件A ,求事件A 的概率; (2)求ξ的分布列和数学期望.

[解析] 设该学生选修甲、乙、丙的概率分别是x ,y ,z , 由题意有????

?

x (1-y )(1-z )=0.08xy (1-z )=0.12

1-(1-x )(1-y )(1-z )=0.88

解得????

?

x =0.4y =0.6

z =0.5

.

(1)∵函数f (x )=x 2+ξx 为R 上的偶函数,∴ξ=0. ξ=0表示该学生选修三门功课或三门功课都没选. ∴P (A )=P (ξ=0)=xyz +(1-x )(1-y )(1-z ) =0.4×0.6×0.5+0.12=0.24. (2)依题意ξ=0,2,则ξ的分布列为

∴E (ξ)=0×0.24+2×0.76=16.(2010·新乡市调研)高二下学期,学校计划为同学们提供A 、B 、C 、D 四门方向不同的数学选修课,现在甲、乙、丙三位同学要从中任选一门学习(受条件限制,不允许多选,也不允许不选).

(1)求3位同学中,选择3门不同方向选修的概率; (2)求恰有2门选修没有被3位同学选中的概率;

(3)求3位同学中,选择选修课程A 的人数ξ的分布列与数学期望.

[解析] (1)设3位同学中,从4门课中选3门课选修为事件M ,则P (M )=A 4343=38.

(2)设3位同学中,从4门课中选3门课选修,恰有2门没有选中为事件N ,则P (N )=C 42C 32A 2243

=9

16

. (3)由题意,ξ的取值为0、1、2、3.

则P (ξ=0)=3343=27

64,P (ξ=1)=C 31×3×343

=2764

P (ξ=2)=C 32

×343=964,P (ξ=3)=143=1

64.

∴ξ的分布列为

∴E (ξ)=0×2764+1×64+2×64+3×64=4

.

17.设两球队A 、B 进行友谊比赛,在每局比赛中A 队获胜的概率都是p (0≤p ≤1). (1)若比赛6局,且p =2

3,求其中A 队至多获胜4局的概率是多少?

(2)若比赛6局,求A 队恰好获胜3局的概率的最大值是多少?

(3)若采用“五局三胜”制,求A 队获胜时的比赛局数ξ的分布列和数学期望. [解析] (1)设“比赛6局,A 队至多获胜4局”为事件A , 则P (A )=1-[P 6(5)+P 6(6)]

=1-????C 65????235????1-23+C 66????236=1-256729=473

729.

∴A 队至多获胜4局的概率为473729

.

(2)设“若比赛6局,A 队恰好获胜3局”为事件B ,则P (B )=C 63p 3(1-p )3. 当p =0或p =1时,显然有P (B )=0.

当0

(1-p )3

=20·[p (1-p )]3

≤20·

???

?????p +1-p 223=20·????126=516

当且仅当p =1-p ,即p =1

2时取等号.

故A 队恰好获胜3局的概率的最大值是5

16

.

(3)若采用“五局三胜”制,A 队获胜时的比赛局数ξ=3,4,5. P (ξ=3)=p 3

P (ξ=4)=C 32p 3(1-p )=3p 3(1-p ) P (ξ=5)=C 42p 3(1-p )2=6p 3(1-p )2, 所以ξ的分布列为:

E (ξ)=3p 3(10p 2-[点评] 本题第(3)问容易出错,“五局三胜制”不一定比满五局,不是“五局中胜三局”.A 队获胜包括:比赛三局,A 队全胜;比赛四局,A 队前三局中胜两局,第四局胜;比赛五局,前四局中胜两局,第五局胜,共三种情况.

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。

知识讲解离散型随机变量的均值与方差

知识讲解离散型随机变量的均值与方差(总13页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

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:

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

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=-

61随机变量的概率分布、期望与方差1

如皋市薛窑中学2011届高三理科数学一轮复习 61随机变量的概率分布、期望与方差 【考点解读】 离散型随机变量及其分布列:A;超几何分布:A;条件概率及相互独立事件:A; n次独立重复试验的模型及二项分布:B;离散型随机变量的均值与方差:B 【复习目标】 1?了解取有限值的离散型随机变量及其分布列的概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性;会求某些简单的离散型随机变量的分布列。 2?了解超几何分布及其导出过程,并能进行简单的应用。 3?了解条件概率和两个事件相互独立的概念( 对条件概率的应用题不作要求 )。 4 ?理解n次独立重复试验的模型及二项分布,并能解决一些简单的实际问题。 5?了解取有限值的离散型随机变量的均值、方差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望值、方差。 活动一:基础知识 1. 随机变量: 1) 定义: _________________________________________________________ 。 2) ____________________________________ 表示方法:。 2. 随机变量分布列的定义: 假定随机变量X有n个不同的取值,它们分别是X1,X2丄X n且P(X=x i)=p i ,i=1,2, -n,① 称①为随机变量X 的概率分布列,简称X的分布列 3. 概率分布表 将①用表的形式表示如下: 4. 分布列的性质: 概率分布列中P(i 1,2L n)满足以下两个条件: (1) ______________________________ (2) ______________________________ 5. 两点分布 如果随机变量X只取两个可能值_0 和__________ 1 ___ ,则称该随机变量X服从0-1分布或两点分布并记为X?0-1或X?两点分布. 其概率分布表为: 其中丨min{ M , n},且n N,M N,n,M,N N .称分布列

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

随机变量的数学期望与方差

第9讲随机变量的数学期望与方差 教学目的:1.掌握随机变量的数学期望及方差的定义。 2.熟练能计算随机变量的数学期望与方差。 教学重点: 1.随机变量的数学期望 For personal use only in study and research; not for commercial use 2.随机变量函数的数学期望 3.数学期望的性质 4.方差的定义 For personal use only in study and research; not for commercial use 5.方差的性质 教学难点:数学期望与方差的统计意义。 教学学时:2学时。 For personal use only in study and research; not for commercial use 教学过程: 第三章随机变量的数字特征 §3.1 数学期望 For personal use only in study and research; not for commercial use 在前面的课程中,我们讨论了随机变量及其分布,如果知道了随机变量X的概率分布,那么X的全部概率特征也就知道了。然而,在实际问题中,概率分布一般是较难确定的,而在一些实际应用中,人们并不需要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它的某些数字特征就够了。因此,在对随机变量的研究中,确定其某些数字特征是重要的,而在这些数字特征中,最常用的是随机变量的数学期望和方差。

1.离散随机变量的数学期望 我们来看一个问题: 某车间对工人的生产情况进行考察。车工小张每天生产的废品数X 是一个随机变 量,如何定义X 取值的平均值呢? 若统计100天,32天没有出废品,30天每天出一件废品,17天每天出两件废品, 21天每天出三件废品。这样可以得到这100天中每天的平均废品数为 27.1100 213100172100301100320=?+?+?+? 这个数能作为X 取值的平均值吗? 可以想象,若另外统计100天,车工小张不出废品,出一件、二件、三件废品的 天数与前面的100天一般不会完全相同,这另外100天每天的平均废品数也不一定是 1.27。 对于一个随机变量X ,若它全部可能取的值是 ,,21x x , 相应的概率为 ,,21P P , 则对X 作一系列观察(试验)所得X 的试验值的平均值是随机的。但是,如果试验次数 很大,出现k x 的频率会接近于K P ,于是试验值的平均值应接近 ∑∞=1k k k p x 由此引入离散随机变量数学期望的定义。 定义1 设X 是离散随机变量,它的概率函数是 ,2 ,1,)()(====k P x X P x p K K k 如果 ∑∞ =1||k k k p x 收敛,定义X 的数学期望为 ∑∞ ==1)(k k k p x X E 也就是说,离散随机变量的数学期望是一个绝对收敛的级数的和。 例1 某人的一串钥匙上有n 把钥匙,其中只有一把能打开自己的家门,他随意地 试用这串钥匙中的某一把去开门。若每把钥匙试开一次后除去,求打开门时试开次数 的数学期望。

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( )

独立随机变量期望和方差的性质

第七周多维随机变量,独立性 7.4独立随机变量期望和方差的性质 独立随机变量乘积的期望的性质: Y X ,独立,则()()() Y E X E XY E =以离散型随机变量为例,设二元随机变量(),X Y 的联合分布列() ,i j P X x Y y ==已知,则()()(),i j i j P X x Y y P X x P Y y ====?=, () 1,2,,; 1,2,,i m j n == ()() 11,m n i j i j i j E XY x y P X x Y y =====∑∑()() 11 m n i j i j i j x y P X x P Y y =====∑∑()() 1 1 m n i i j j i j x P X x y P Y y =====∑∑()() E X E Y =***********************************************************************独立随机变量和的方差的性质: Y X ,独立,则()()() Y Var X Var Y X Var +=+()()() 2 2 Var X Y E X Y E X Y ??+=+-+?? ()222E X XY Y =++()()()()22 2E X E X E Y E Y ??-++? ? ()()()()2 2 22E X E X E Y E Y =-+-()()()22E XY E X E Y +-()()()() 2 2 22E X E X E Y E Y =-+-()() Var X Var Y =+若12,,,n X X X 相互独立,且都存在方差,则()() 121 n m k k Var X X X Var X =+++=∑ ***********************************************************************利用独立的0-1分布求和计算二项分布随机变量()~,X b n p 期望和方差 我们在推导二项分布随机变量的方差时,已经利用了独立随机变量和的方差等于方差

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

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

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

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

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 )=________.

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

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