第21讲 随机变量及其分布、期望与方差

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概率论中的随机变量的期望与方差

概率论中的随机变量的期望与方差

概率论是数学中的一门重要学科,用于研究随机现象的规律及其概率性质。

其中,随机变量是概率论的一个核心概念,描述了在某个随机实验中可能的取值及其相应的概率分布。

而随机变量的期望与方差则是对随机变量的两个基本性质进行度量的重要指标。

首先,我们来谈谈随机变量的期望。

随机变量的期望是指随机变量所有可能取值的平均值,也可以理解为随机变量的中心位置。

对于离散型随机变量,其期望的计算方法为每个取值与其概率乘积的和。

例如,设X为一个服从二项分布的随机变量,取值为0和1,概率分别为p和1-p,则X的期望为E(X)=0p+1(1-p)=1-p。

而对于连续型随机变量,其期望的计算方法为对变量的概率密度函数进行积分求和。

例如,设X为一个服从均匀分布的随机变量,取值范围为[a,b],则X的概率密度函数为f(x)=1/(b-a),X的期望为E(X)=∫[a,b]xf(x)dx=(b^2-a^2)/(2(b-a))=(a+b)/2。

期望具有良好的加性和线性性质。

加性指的是对于两个随机变量X和Y,E(X+Y)=E(X)+E(Y)。

线性性是指对于一个随机变量X和常数a,E(aX)=aE(X)。

这些性质使得期望成为了许多概率论推导及应用的基本工具。

接下来,我们讨论随机变量的方差。

方差是对随机变量的离散程度进行度量的指标。

方差越大,表示随机变量取值的波动程度越大,反之亦然。

方差的计算方法为每个取值与其概率乘积与随机变量期望差的平方的和。

对于离散型随机变量,其方差的计算公式为Var(X)=Σ(x-E(X))^2P(x),其中Σ表示对所有可能取值求和。

对于连续型随机变量,方差的计算方法为Var(X)=∫(x-E(X))^2f(x)dx。

方差也具有一些重要的性质。

首先,方差非负,即Var(X)≥0。

其次,根据加和线性性质,方差的计算可以简化为Var(aX+b)=a^2Var(X),其中a和b为常数。

这个性质为方差的应用提供了便利。

最后,方差的平方根被定义为随机变量的标准差,它也是一个重要的度量指标。

随机变量的期望和方差公式

随机变量的期望和方差公式

随机变量的期望和方差公式随机变量的期望与方差是数学统计分析中经常被研究和使用的重要概念,它们是描述随机变量分布特性和表示它们在统计分析中的重要指标。

在本文中,我们将介绍随机变量期望和方差的概念及其相关数学公式,并举例说明。

首先,让我们来看一下随机变量的定义。

随机变量是一个描述某个系统性质的变量,它的取值在进行抽样的时候是未知的,而且每次抽样的结果都是不同的,因此它是一种随机的变量。

例如,我们可以通过抽样来表示某种游戏中获胜者的人数,这就是一个随机变量。

其次,让我们来讨论随机变量的期望和方差。

期望是指一个随机变量的期待值,它是描述一个随机变量的核心概念。

它可以用来表示随机变量的整体行为特征,以及可能出现的结果在一定范围内的可能性大小。

期望的数学表示形式为:E(X)=∑XiP(Xi)其中,E(X)为期望,X表示随机变量的取值,P(Xi)表示X取值Xi的概率。

方差是指随机变量的波动程度,它可以用来描述随机变量的取值与已知期望之间的偏差程度。

方差的数学表示形式为:Var(X)=E[(X-E(X))^2]其中,Var(X)表示方差,E(X)表示期望,X表示随机变量的取值。

现在让我们来举个例子,来说明这两个公式。

假设我们有一个抛硬币的实验,抛出正面的概率为0.5,反面的概率也为0.5。

那么,这个实验的期望值可以由以下公式得到:E(X)=0.5*1+0.5*(-1)=0这表示,我们预期在这个实验中获得正面和反面的概率是一样的,所以期望的最终结果是0。

同样,我们可以用方差的公式来计算这个实验的方差:Var(X)=E[(X-E(X))^2]=0.5*(1-0)^2+0.5*(-1-0)^2=1 这表示,我们预期在这个实验中获得正面和反面的结果有一定的差异,所以方差的最终结果是1。

总之,本文介绍了随机变量的期望和方差的概念以及其相关的数学公式,并举例说明了它们的用法。

我们可以利用它们来更好地描述随机变量,从而更全面地理解和掌握它们。

随机变量的期望与方差

随机变量的期望与方差

随机变量是概率论中非常重要的概念,它描述了一次随机试验中可能出现的各种结果及其对应的概率。

而随机变量的期望和方差是对这些结果的统计性质的度量。

首先,我们来看看随机变量的期望。

期望是对随机变量的平均值的度量,它表示了在多次随机试验中,随机变量的结果的平均表现。

对于离散型随机变量,期望可以用如下公式来计算:E(X) = Σ(x_i * p_i)其中,E(X)表示随机变量X的期望,x_i表示随机变量X可能的取值,p_i表示该取值出现的概率。

对于连续型随机变量,期望的计算方式稍有不同。

在这种情况下,期望可以用如下公式来计算:E(X) = ∫(x * f(x))dx其中,E(X)表示随机变量X的期望,x表示随机变量X的取值,f(x)表示X的概率密度函数。

期望可以理解为随机变量的平均表现,它具有很多应用。

例如,在赌博中,我们可以用期望来判断一个赌局是否合理。

如果某个赌局的期望为负,意味着赌徒平均而言会亏损,此时赌徒应该避免参与这个赌局。

接下来,我们来看看随机变量的方差。

方差是对随机变量结果的离散程度的度量,它表示了多次随机试验中,随机变量结果与其期望之间的差异程度。

方差越大,表示结果的离散程度越大,反之亦然。

对于离散型随机变量,方差可以用如下公式来计算:Var(X) = Σ((x_i - E(X))^2 * p_i)其中,Var(X)表示随机变量X的方差,x_i表示随机变量X可能的取值,p_i表示该取值出现的概率。

对于连续型随机变量,方差的计算方式稍有不同。

在这种情况下,方差可以用如下公式来计算:Var(X) = ∫((x - E(X))^2 * f(x))dx其中,Var(X)表示随机变量X的方差,x表示随机变量X的取值,f(x)表示X的概率密度函数。

方差可以理解为随机变量结果的离散程度。

它具有很多应用。

例如,在金融领域,方差被广泛用于度量投资组合的风险。

一个投资组合的方差越大,意味着其回报的波动性越大,风险越高。

期望与方差公式解析揭秘随机变量的核心指标

期望与方差公式解析揭秘随机变量的核心指标

期望与方差公式解析揭秘随机变量的核心指标随机变量是概率论与数理统计中的核心主题之一,通过量化事件的不确定性及其概率分布,能够帮助我们理解和分析各种实际问题。

在随机变量的研究中,期望与方差是两个重要的指标,被广泛运用于统计分析与决策模型中。

本文将对期望与方差的定义、性质、计算公式和应用进行详尽解析。

一、期望的含义与计算公式期望是随机变量的平均值,反映了随机变量的平均水平或中心位置。

对于离散型随机变量X,其期望的计算公式为:E(X) = ΣxP(X=x),其中x表示随机变量X的可能取值,P(X=x)表示X取值为x的概率。

对于连续型随机变量X,其期望的计算公式为:E(X) = ∫x f(x)dx,其中f(x)为X的概率密度函数。

期望具有可加性和线性性质,即若有随机变量X和Y,则E(X+Y)= E(X) + E(Y),E(aX) = aE(X)。

这些性质使得期望成为了进行数理统计与决策模型推导的重要数学工具。

二、方差的含义与计算公式方差是随机变量离其期望的距离的平均值,代表了随机变量的波动性或分散程度。

对于离散型随机变量X,其方差的计算公式为:Var(X) = Σ(x-E(X))²P(X=x),对于连续型随机变量X,其方差的计算公式为:Var(X) = ∫(x-E(X))²f(x)dx。

方差具有非负性和平方量纲性质。

非负性表明方差是一个非负数,当且仅当随机变量为常数时方差为0。

平方量纲性质使得方差的单位与随机变量具有平方量纲,这一特性在实际应用中需要注意。

三、期望与方差的应用1. 随机过程与随机模型期望与方差是建立随机过程与随机模型的重要工具。

通过研究随机变量的期望与方差,可以衡量与分析随机过程和随机模型的中心位置、波动性及稳定性。

2. 统计推断与假设检验在统计推断与假设检验中,期望与方差是重要的统计量。

通过对样本数据的期望与方差的估计,可以进行总体参数的推断和统计假设的判断。

3. 风险管理与金融衍生品定价在风险管理与金融衍生品定价中,期望与方差发挥着关键作用。

随机变量的数学期望和方差

随机变量的数学期望和方差

随机变量的数学期望和方差随机变量是概率论中的重要概念,用来描述一个随机事件可能取到的不同值及其对应的概率。

对于一个随机变量而言,数学期望和方差是常用的统计量,用于描述随机变量的平均水平和离散程度。

一、数学期望数学期望是随机变量的平均值,表示了随机变量在大量重复实验中的长期平均表现。

通常用E(X)或μ来表示,其中X为随机变量。

对于离散型随机变量,数学期望的计算公式为:E(X) = ΣxP(X=x)其中,x为随机变量X可能取到的值,P(X=x)为其对应的概率。

以掷骰子为例,假设随机变量X表示掷骰子的点数,点数可能取到1、2、3、4、5、6,每个点数的概率相等。

则计算掷骰子的数学期望为:E(X) = 1/6 × 1 + 1/6 × 2 + 1/6 × 3 + 1/6 × 4 + 1/6 × 5 + 1/6 × 6 = 3.5对于连续型随机变量,数学期望的计算公式为:E(X) = ∫xf(x)dx其中,f(x)为随机变量X的概率密度函数。

二、方差方差是随机变量取值与其数学期望的偏差的平方的平均值,用于衡量随机变量的离散程度。

通常用Var(X)或σ^2来表示,其中X为随机变量。

对于离散型随机变量,方差的计算公式为:Var(X) = Σ(x-E(X))^2P(X=x)以掷骰子为例,假设随机变量X表示掷骰子的点数,其数学期望为3.5。

则计算掷骰子的方差为:Var(X) = (1-3.5)^2 ×1/6 + (2-3.5)^2 ×1/6 + (3-3.5)^2 ×1/6 + (4-3.5)^2 ×1/6 + (5-3.5)^2 ×1/6 + (6-3.5)^2 ×1/6 = 2.9167对于连续型随机变量,方差的计算公式为:Var(X) = ∫(x-E(X))^2f(x)dx方差的平方根被称为标准差,用于度量随机变量的离散程度。

随机变量的期望与方差知识点

随机变量的期望与方差知识点

随机变量的期望与方差知识点在概率论与数理统计中,随机变量的期望和方差是两个非常重要的概念。

它们帮助我们理解随机现象的平均水平和波动程度,在许多领域都有着广泛的应用,比如统计学、经济学、物理学、工程学等等。

接下来,咱们就来详细聊聊这两个重要的知识点。

首先,咱们来谈谈什么是随机变量。

简单说,随机变量就是对随机试验结果的数值描述。

比如说抛硬币,正面记为 1,反面记为 0,那这个结果就是一个随机变量。

那期望是什么呢?期望可以理解为随机变量的平均取值。

想象一下,你多次进行同一个随机试验,然后把每次的结果都加起来再除以试验的次数,当试验次数趋近于无穷大时,得到的这个平均值就是期望。

举个例子,假如一个离散型随机变量 X 取值为 x1, x2, x3,, xn,对应的概率分别为 p1, p2, p3,, pn,那么它的期望 E(X) 就等于 x1 p1 +x2 p2 + x3 p3 ++ xn pn 。

比如说,掷一个骰子,出现 1 点的概率是 1/6,出现 2 点的概率也是 1/6,以此类推。

那么这个骰子掷出的点数的期望就是 1×(1/6) +2×(1/6) + 3×(1/6) + 4×(1/6) + 5×(1/6) + 6×(1/6) = 35 。

期望有很多重要的性质。

比如,对于任意常数 c ,E(c) = c ;对于两个随机变量 X 和 Y ,E(X + Y) = E(X) + E(Y) 。

再来说说方差。

方差反映的是随机变量取值相对于期望的分散程度,也就是波动的大小。

如果方差小,说明随机变量的取值比较集中在期望附近;如果方差大,说明取值比较分散。

对于离散型随机变量 X ,它的方差 Var(X) = E(X E(X))²。

这看起来有点复杂,其实就是先算出每个取值与期望的差的平方,再乘以对应的概率,最后加起来。

还是拿掷骰子的例子来说,骰子点数的期望是 35 。

概率与统计中的随机变量的数学期望与方差

概率与统计中的随机变量的数学期望与方差概率与统计是数学的一个重要分支,主要研究随机事件的发生规律和统计数据的分析方法。

在概率与统计中,随机变量是一个映射,将随机试验的结果与实数建立关联。

随机变量的数学期望与方差是两个重要的概念,用来描述随机变量的平均值和离散程度。

本文将讨论概率与统计中的随机变量的数学期望与方差的定义与计算方法。

一、随机变量的定义在概率与统计中,随机变量是一个函数,将样本空间中的每个样本点映射到实数上。

随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量两种类型。

对于离散型随机变量,其取值有限或可数,并且每个取值与一个概率相关联。

如掷骰子的点数就是一个离散型随机变量,取值为1、2、3、4、5、6,每个取值发生的概率为1/6。

对于连续型随机变量,其取值在一个区间内,并且每个取值的概率为0。

取值区间的概率由概率密度函数给出。

如身高、体重等连续型随机变量的取值范围是无限的。

二、数学期望的定义与性质数学期望是用来描述随机变量的平均值的一个指标。

对于离散型随机变量,数学期望的定义为每个取值乘以其概率的和。

设X是一个离散型随机变量,其取值为$x_1, x_2, ..., x_n$,对应的概率为$p_1,p_2, ..., p_n$,则随机变量X的数学期望为:E(X) = x_1p_1 + x_2p_2 + ... + x_np_n$$对于连续型随机变量,数学期望的定义为随机变量X的取值乘以概率密度函数f(x)的积分。

设X是一个连续型随机变量,其概率密度函数为$f(x)$,则随机变量X的数学期望为:$$E(X) = \int xf(x)dx$$数学期望具有线性性质,即对于常数a和随机变量X、Y,有:$$E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y)$$三、方差的定义与性质方差是用来描述随机变量离散程度的一个度量。

方差的定义为随机变量与其数学期望之差的平方的数学期望。

设X是一个随机变量,其数学期望为μ,则随机变量X的方差为:$$Var(X) = E[(X - \mu)^2]方差的开方称为标准差,用来度量随机变量的离散程度。

随机变量的数学期望与方差

随机变量的数学期望与方差随机变量是概率论和统计学中的重要概念,用来表示随机试验的结果。

在研究随机变量时,我们常常关注它们的数学特征,其中最常用的指标是数学期望和方差。

一、数学期望数学期望是描述随机变量平均取值的一个指标,记作E(X)。

对于离散型随机变量,数学期望的计算公式为:E(X) = ∑(x * P(X = x))其中,x 表示随机变量可能的取值,P(X = x)表示随机变量取值为 x 的概率。

通过这个公式,我们可以计算出随机变量的平均取值。

例如,假设我们抛一枚公平的硬币,正面为1,反面为0。

随机变量 X 表示硬币正面朝上的次数,那么 X 的所有可能取值及其概率为:X = 0,P(X = 0) = 1/2X = 1,P(X = 1) = 1/2根据数学期望的计算公式,我们可以计算得到该随机变量的数学期望为:E(X) = 0 * 1/2 + 1 * 1/2 = 1/2这意味着,在多次独立重复抛硬币的实验中,硬币正面朝上的平均次数大约为 1/2。

对于连续型随机变量,数学期望的计算公式稍有不同,可以使用积分的方法计算。

二、方差方差是描述随机变量取值分散程度的一个指标,记作Var(X)或σ²。

对于离散型随机变量,方差的计算公式为:Var(X) = ∑((x - E(X))² * P(X = x))其中,x 表示随机变量可能的取值,E(X)表示随机变量的数学期望,P(X = x)表示随机变量取值为 x 的概率。

通过这个公式,我们可以计算出随机变量的方差。

方差的计算公式可以拆解为方差等于随机变量与数学期望的偏差的平方乘以概率的和。

这意味着方差可以用来衡量随机变量的取值与其期望值之间的差异程度。

例如,我们继续以抛硬币的例子来说明方差的计算过程。

在之前的例子中,我们已经计算出随机变量 X 的数学期望为 1/2。

现在,我们可以使用方差的公式来计算方差:Var(X) = (0 - 1/2)² * 1/2 + (1 - 1/2)² * 1/2 = 1/4这意味着在多次独立重复抛硬币的实验中,硬币正面朝上的次数与其期望值的差异程度可以用方差 1/4 来描述。

随机变量及其分布-离散型随机变量的数学期望和方差

离散型随机变量的数学期望和方差知识点一、离散型随机变量的数学期望 1.定义一般地,如果离散型随机变量的分布列为则称n n i i p x p x p x p x X E +++++= 2211)(为随机变量X 的数学期望或均值。

2.意义:反映离散型随机变量取值的平均水平。

3.性质:若X 是随机变量,b aX Y +=,其中b a ,是实数,则Y 也是随机变量,且b X aE b aX E +=+)()( 二、离散型随机变量的方差 1.定义一般地,如果离散型随机变量的分布列为则称∑=-=ni i ip X E x X D 12))(()(为随机变量的方差。

2.意义:反映离散型随机变量偏离均值的程度。

3.性质:)()(2X D a b aX D =+ 三、二项分布的均值与方差如果),(~p n B X ,则np X E =)(,)1()(p np X D -=。

题型一离散型随机变量的均值【例1】设随机变量X的分布列如下表,且E(X)=1.6,则a-b=()X0123P0.1a b0.1A.0.2 B.0.1C.-0.2 D.0.4【例2】随机抛掷一枚质地均匀的骰子,则所得点数ξ的数学期望为()A.0.6 B.1C.3.5 D.2【例3】某次考试中,第一大题由12个选择题组成,每题选对得5分,不选或错选得0分.小王选对每题的概率为0.8,则其第一大题得分的均值为________.【例4】(2016年高考全国乙卷)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: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.(1)求X的分布列;(2)若要求P(X≤n)≥0.5,确定n的最小值;(3)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?【过关练习】1.今有两台独立工作的雷达,每台雷达发现飞行目标的概率分别为0.9和0.85,设发现目标的雷达的台数为ξ,则E (ξ)等于( ) A .0.765 B .1.75 C .1.765D .0.222.某射手射击所得环数ξ的分布列如下:3.已知随机变量ξ的分布列为则x =______,P (1≤ξ<3)=4.(2015年高考重庆卷)端午节吃粽子是我国的传统习俗.设一盘中装有10个粽子,其中豆沙粽2个,肉粽3个,白棕5个,这三种粽子的外观完全相同.从中任意选取3个. (1)求三种粽子各取到1个的概率;(2)设X 表示取到的豆沙粽个数,求X 的分布列与数学期望.题型二 离散型随机变量方差的计算【例1】若X 的分布列为其中p ∈(0,1),则( ) A .D (X )=p 3 B .D (X )=p 2 C .D (X )=p -p 2D .D (X )=pq 2【例2】设随机变量ξ的分布列为P (ξ=k )=C k n⎝⎛⎭⎫23k .⎝⎛⎭⎫13n -k ,k =0,1,2,…,n ,且E (ξ)=24, 则D (ξ)的值为( ) A .8 B .12 C.29D .16【例3】若D (ξ)=1,则D (ξ-D (ξ))=________.【例4】若随机变量X 1~B (n,0.2),X 2~B (6,p ),X 3~B (n ,p ),且E (X 1)=2,D (X 2)=32,则σ(X 3)=( )A .0.5 B. 1.5 C. 2.5D .3.5【例5】根据以往的经验,某工程施工期间的降水量X (单位:mm)对工期的影响如下表:求工期延误天数Y 的均值与方差.【过关练习】1.某人从家乘车到单位,途中有3个路口.假设在各路口遇到红灯的事件是相互独立的,且概率都是0.4,则此人上班途中遇到红灯的次数的方差为( ) A .0.48 B .1.2 C .0.72D .0.62.设投掷一个骰子的点数为随机变量X ,则X 的方差为________.3.盒中有2个白球,3个黑球,从中任取3个球,以X 表示取到白球的个数,η表示取到黑球的个数.给出下列结论:①E (X )=65,E (η)=95;②E (X 2)=E (η);③E (η2)=E (X );④D (X )=D (η)=925.其中正确的是________.(填上所有正确结论的序号)4.海关大楼顶端镶有A 、B 两面大钟,它们的日走时误差分别为X 1、X 2(单位:s),其分布列如下:课后练习【补救练习】1.若随机变量ξ~B(n,0.6),且E(ξ)=3,则P(ξ=1)的值为()A.2×0.44B.2×0.45C.3×0.44D.3×0.642.已知ξ~B(n,p),E(ξ)=8,D(ξ)=1.6,则n与p的值分别为()A.100和0.08 B.20和0.4C.10和0.2 D.10和0.83.有甲、乙两种水稻,测得每种水稻各10株的分蘖数据,计算出样本均值E(X甲)=E(X乙),方差分别为D(X甲)=11,D(X乙)=3.4.由此可以估计()A.甲种水稻比乙种水稻分蘖整齐B.乙种水稻比甲种水稻分蘖整齐C.甲、乙两种水稻分蘖整齐程度相同D.甲、乙两种水稻分蘖整齐程度不能比较4.一次数学测验有25道选择题构成,每道选择题有4个选项,其中有且只有一个选项正确,每选一个正确答案得4分,不做出选择或选错的不得分,满分100分,某学生选对任一题的概率为0.8,则此学生在这一次测试中的成绩的期望为________;方差为________.【巩固练习】1.现有10张奖券,8张2元的、2张5元的,某人从中随机抽取3张,则此人得奖金额的数学期望是() A.6 B.7.8C.9 D.122.一射手对靶射击,直到第一次命中为止,每次命中的概率为0.6,现有4发子弹,则命中后剩余子弹数目的均值为()A.2.44 B.3.376C.2.376 D.2.43.已知随机变量X+Y=8,若X~B(10,0.6),则E(Y),D(Y)分别是()A.6,2.4 B.2,2.4C.2,5.6 D.6,5.64.马老师从课本上抄录一个随机变量ξ的概率分布列如下表:请小牛同学计算ξ“?”处的数值相同.据此,小牛给出了正确答案E (ξ)=________.5.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23,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)=112,则随机变量X 的数学期望E (X )=________.6.随机变量ξ的分布列如下:其中a ,b ,c 成等差数列,若E (ξ)=13,则D (ξ)=________.7.某城市出租汽车的起步价为6元,行驶路程不超出3 km 时按起步价收费,若行驶路程超出3 km ,则按每超出 1 km 加收3元计费(超出不足 1 km 的部分按 1 km 计).已知出租车一天内行车路程可能为200,220,240,260,280,300(单位:km),它们出现的概率分别为0.12,0.18,0.20,0.20,0.18,0.12,设出租车行车路程ξ是一个随机变量,司机收费为η(元),则η=3ξ-3,求出租车行驶一天收费的均值.8.为防止风沙危害,某地决定建设防护绿化带,种植杨树、沙柳等植物.某人一次种植了n 株沙柳,各株沙柳成活与否是相互独立的,成活率为p ,设ξ为成活沙柳的株数,数学期望E (ξ)=3,标准差D (ξ)为62. (1)求n ,p 的值并写出ξ的分布列;(2)若有3株或3株以上的沙柳未成活,则需要补种,求需要补种沙柳的概率.【拔高练习】1.设ξ为离散型随机变量,则E (E (ξ)-ξ)=( ) A .0 B .1 C .2D .不确定2.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,则判定获胜局数多者赢得比赛.假设每局甲获胜的概率为23,乙获胜的概率为13,各局比赛结果相互独立.(1)求甲在4局以内(含4局)赢得比赛的概率;(2)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).3.A ,B 两个投资项目的利润率分别为随机变量X 1和X 2.根据市场分析,X 1和X 2的分布列分别为:(1)在A ,B 两个项目上各投资10012A 和B 所获得的利润,求方差D (Y 1),D (Y 2);(2)将x (0≤x ≤100)万元投资A 项目,(100-x )万元投资B 项目,f (x )表示投资A 项目所得利润的方差与投资B 项目所得利润的方差的和.求f (x )的最小值,并指出x 为何值时,f (x )取到最小值.。

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26、要使整个人生都过得舒适、愉快,这是不可能的,因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭

27、只有把抱怨环境的心情,化为上进的力量,才是成功的保证。——罗曼如乐之者。——孔子

29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇

30、意志是一个强壮的盲人,倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢!
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随机变量的分布列、期望与方差
41、俯仰终宇宙,不乐复何如。 42、夏日长抱饥,寒夜无被眠。 43、不戚戚于贫贱,不汲汲于富贵。 44、欲言无予和,挥杯劝孤影。 45、盛年不重来,一日难再晨。及时 当勉励 ,岁月 不待人 。

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第21讲 随机变量及其分布列、期望与方差
【知识梳理】
1. 离散型随机变量的分布列
(1) 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; (2) 随机变量X
具有性质:①p i ≥0,i =1,2,…,n ;②p 1+p 2+…+p i +…+p n =1. 2. 如果随机变量X 的分布列为
其中0<p<1,q =1-p ,则称离散型随机变量X 服从参数为p 的0-1分布(或两点分布). 3. 超几何分布列
在含有M 件次品数的N 件产品中,任取n 件,其中含有X 件次品数,则事件{X =r}
发生的概率为P(X =r)=C r M ·C n -
r
N -M
C n N
(r =0,1,2,…,l ),其中l =min{n ,M},且n ≤N ,M
≤N ,n
4. 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P(X =k)=C k n p k q
n -k
,其中k =0,1,2,3,…,n ,且q =1-p. 称随机变量X 为二项分布,记作X ~B(n ,p).
5.条件概率
一般地,事件B 发生的条件下A 发生的概率为()(|)()
P AB P A B P B .(或通过事件空间
的改变来计算)
6. 相互独立事件
(1) 对于事件A 、B ,若A 的发生与B 的发生互不影响,则称A 、B 相互独立. (2) 若A 与B 相互独立,则P(AB)=P(A)P(B).
(3) 若A 与B 相互独立,则A 与B ,A 与B ,A 与B 也都相互独立. (4) 若P(AB)=P(A)P(B),则A 、B 相互独立. 7. 均值
(1) 若离散型随机变量ξ
则称E(ξ)=x 1p 1+x 2p 2+…+x n p n 为ξ的均值或数学期望,简称期望. (2) 离散型随机变量的期望反映了离散型随机变量取值的平均水平. (3) 数学期望的性质:E(c)=c ,E(a ξ+b)=a E ξ+b(a 、b 、c 为常数).
8. 方差
(1) 若离散型随机变量ξ所有可能的取值是x 1,x 2,…,x n 且这些值的概率分别是p 1,p 2,…,p n ,则称:V (ξ)=(x 1-E(ξ))2p 1+(x 2-E(ξ))2p 2+…+(x n -E(ξ))2p n 为ξ的方差.
(2) σ=Vξ,叫标准差.
(3) 随机变量ξ的方差反映了ξ取值的稳定性.
(4) 方差的性质:a 、b 为常数,则V(a ξ+b)=a 2V (ξ). 9. 若ξ~0-1分布,则E(ξ)=p ,V (ξ)=p(1-p). ξ~B(n ,p),则E(ξ)=np ,V (ξ)=np(1-p). ξ~H(n ,M ,N), 则E(ξ)=
nM N ,V (ξ)=2()()
(1)
nM N M N n N N ---. 【典例分析】
类型一 随机变量的概率分布、超几何分布
例1(1)设随机变量X 的分布列为P(X =k)=k
15(k =1,2,3,4,5),则P ⎝⎛⎭⎫12<X<52=________. (2)口袋内装有10个相同的球,其中5个球标有数字0,5个球标有数字1.若从袋中摸出
5个球,那么摸出的5个球所标数字之和小于2或大于3的概率是________.
(3)设50件商品中有15件一等品,其余为二等品.现从中随机选购2件,则所购2件商品中恰有一件一等品的概率为________.
(4)某班级有男生12人、女生10人,现选举4名学生分别担任班长、副班长、团支部书记和体育班委,则至少两名男生当选的概率为________.
例2随机地将编号为1,2,3的三个小球放入编号为1,2,3的三个盒子中,每个盒子放入一个小球,当球的编号与盒子的编号相同时叫做“放对球”,否则叫做“放错球”,设放对球的个数为ξ.求ξ的分布列.
例3已知盒中有10个灯泡,其中8个正品,2个次品.需要从中取出2只正品,每次取一个,取出后不放回,直到取出2个正品为止.设X 为取出的次数,求X 的概率分布列.
例4 已知甲盒内有大小相同的1个红球和3个黑球,乙盒内有大小相同的2个红球和4个黑球.现从甲、乙两个盒内各任取2个球.
(1) 求取出的4个球均为黑球的概率;
(2) 求取出的4个球中恰有1个红球的概率;
(3) 设ξ为取出的4个球中红球的个数,求ξ的分布列.
类型二 事件的独立性与二项分布
例5(1)省工商局于2003年3月份,对全省流通领域的饮料进行了质量监督抽查,结果显示,某种刚进入市场的x 饮料的合格率为80%,现有甲、乙、丙3人聚会,选用6瓶x 饮料,并限定每人喝2瓶.则甲喝2瓶合格的x 饮料的概率是________. (2)某人射击一次击中目标的概率为0.6,经过3次射击,此人恰有两次击中目标的概率___. (3) 甲、乙两地都位于长江下游,根据天气预报记录知,一年中下雨天甲市占20%,乙市占18%,假定在这段时间内两市是否降雨相互之间没有影响,则甲、乙两市同时下雨的概率为________.
(4)某单位组织4个部门的职工旅游,规定每个部门只能在韶山、衡山、张家界3个景区中任选一个,假设各部门选择每个景区是等可能的.则3个景区都有部门选择的概率是____. 例6 A 高校自主招生设置了先后三道程序:部分高校联合考试、本校专业考试、本校面试.在每道程序中,设置三个成绩等级:优、良、中.若考生在某道程序中获得“中”,则该考生在本道程序中不通过,且不能进入下面的程序.考生只有全部通过三道程序,自主招生考试才算通过.某中学学生甲参加A 高校自主招生考试,已知该生在每道程序中通过的概率均为34,每道程序中得优、良、中的概率分别为p 1、1
2
、p 2. (1) 求学生甲不能通过A 高校自主招生考试的概率;
(2) 设ξ为学生甲在三道程序中获优的次数,求ξ的分布列.
例7.设进入某商场的每一位顾客购买甲种商品的概率为0.5,购买乙种商品的概率为0.6,且购买甲种商品与购买乙种商品相互独立,各顾客之间购买商品也是相互独立的.
(1) 求进入商场的1位顾客购买甲、乙两种商品中的一种的概率; (2) 求进入商场的1位顾客至少购买甲、乙两种商品中的一种的概率;
(3) 记ξ表示进入商场的3位顾客中至少购买甲、乙两种商品中的一种的人数,求ξ的分布列.
类型三 随机变量的期望及方差
例8(1)某单位有一台电话交换机,其中有8个分机.设每个分机在1h 内平均占线10min ,并且各个分机是否占线是相互独立的,则任一时刻占线的分机数目X 的数学期望为________.
(2)有一批数量很大的商品的次品率为1%,从中任意地连续取出200件商品,设其中次品数为X ,则E(X)=________,V(X)=________.
(3)某人进行射击,每次中靶的概率均为0.8,现规定:若中靶就停止射击,若没中靶,则继续射击,如果只有3发子弹,则射击数X 的均值为________.(填数字) (4)随机变量X 的分布列如下:
其中a ,b ,c 成等差数列,若E(X)=1
3
,则方差V(X)的值是________.
(5) 一高考考生咨询中心有A 、B 、C 三条咨询热线.已知某一时刻热线A 、B 占线的概率均为0.5,热线C 占线的概率为0.4,各热线是否占线相互之间没有影响,假设该时刻有ξ条热线占线,则随机变量ξ的期望为________.
例9 某工艺厂开发一种新工艺品,头两天试制中,该厂要求每位师傅每天制作10件,该厂质检部每天从每位师傅制作的10件产品中随机抽取4件进行检查,若发现有次品,则当天该师傅的产品不能通过.已知李师傅第一天、第二天制作的工艺品中分别有2件、1件次品.(1) 求两天中李师傅的产品全部通过检查的概率;
(2) 若厂内对师傅们制作的工艺品采用记分制,两天全不通过检查得0分,通过1天、2天分别得1分、2分,求李师傅在这两天内得分的数学期望.
例10.某射击小组有甲、乙两名射手,甲的命中率为P 1=2
3,乙的命中率为P 2,在射击比赛
活动中每人射击两发子弹则完成一次检测,在一次检测中,若两人命中数相等且都不少于一发,则称该射击小组为“先进和谐组”.
(1) 若P 2=1
2
,求该小组在一次检测中荣获“先进和谐组”的概率;
(2) 计划在2013年每月进行1次检测,设这12次检测中该小组获得“先进和谐组”的次数为ξ,如果E(ξ)≥5,求P 2的取值范围.。

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