高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布

高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布
高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布

高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布

1.已知随机变量X 服从二项分布,且E (X )=2.4,D (X )=1.44,则二项分布的参数n ,p 的值为( ) A .n =4,p =0.6 B .n =6,p =0.4 C .n =8,p =0.3

D .n =24,p =0.1

【解析】 由题意得????? np =2.4,np (1-p )=1.44,解得?????

n =6,p =0.4.

【答案】 B

2.设两个正态分布N (μ1,σ21)(σ1>0)和N (μ2,σ2

2)(σ2>0)的密度函数图象如图所示,则有( )

A .μ1<μ2,σ1<σ2

B .μ1<μ2,σ1>σ2

C .μ1>μ2,σ1<σ2

D .μ1>μ2,σ1>σ2

【解析】 根据正态分布N (μ,σ2)函数的性质:正态分布曲线是一条关于直线x =μ对称,在x =μ处取得最大值的连续钟形曲线;σ越大,曲线的最高点越低且较平缓;反过来,σ越小,曲线的最高点越高且较陡峭,故选A.

【答案】 A

3.一个篮球运动员投篮一次得3分的概率为a ,得2分的概率为b ,不得分的概率为c (a 、b 、c ∈(0,1)),已知他投篮一次得分的均值为2,则2a +1

3b

的最小值为( )

A.32

3 B.283 C.143

D.163

【解析】 由已知得,3a +2b +0×c =2, 即3a +2b =2,其中0

3,0

又2a +13b =

3a +2b 2????

2a +13b =3+13+2b a +a 2b ≥103

+2

2b a ·a 2b =163

, 当且仅当2b a =a 2b ,即a =2b 时取“等号”,又3a +2b =2,即当a =12,b =14时,2a +13b 的最小值为16

3,故选

D.

【答案】 D

4.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的数学期望.尽管“!”处完全无法看清,且两个“?”处字迹模糊,但能断定这两个“?”处的数值相同.据此,小牛给出了正确答案E (ξ)=__________.

【解析】 令“?”为a ,“!”为b ,则2a +b =1.又E (ξ)=a +2b +3a =2(2a +b )=2. 【答案】 2

5.以下茎叶图记录了甲、乙两组各四名同学的植树棵数.乙组记录中有一个数据模糊,无法确认,在图中以X 表示.

(1)如果X =8,求乙组同学植树棵数的平均数和方差;

(2)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数Y 的分布列和数学期望. (注:方差s 2=1

n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2],其中x 为x 1,x 2,…,x n 的平均数)

【解】 (1)当X =8时,由茎叶图可知,乙组同学的植树棵数是:8,8,9,10, 所以平均数为:x =8+8+9+104=35

4

方差为:s 2=14×[(8-354)2+(8-354)2+(9-354)2+(10-354)2]=11

16

.

(2)当X =9时,由茎叶图可知,甲组同学的植树棵数是:9,9,11,11;乙组同学的植树棵数是9,8,9,10.分别从甲、乙两组中随机选取一名同学,共有4×4=16种可能的结果,这两名同学植树总棵数Y 的可能取值为17,18,19,20,21.事件“Y =17”等价于“甲组选出的同学植树9棵,乙组选出的同学植树8棵”,所以该事件有2种可能的结果,因此

P (Y =17)=216=18.同理可得P (Y =18)=14;P (Y =19)=14;P (Y =20)=14;P (Y =21)=1

8.所以随机变量Y 的分布

列为:

EY =17×P (Y =17)+18×P (Y =18)+19×P (Y =19)+20×P (Y =20)+21×P (Y =21)=17×18+18×14+19×

1

4+20×14+21×1

8

=19.

课时作业

【考点排查表】

1.(2010·全国新课标高考)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

【解析】 1 000粒种子每粒不发芽的概率为0.1, ∴不发芽的种子数X ~B (1 000,0.1),

∴1 000粒种子中不发芽的种子数为1 000×0.1=100粒, 又每粒不发芽需补种2粒; ∴需补种的数X =2×100=200. 【答案】 B

2.(2010·广东高考)已知随机变量X 服从正态分布N (3,1),且P (2≤X ≤4)=0.682 6,则P (X >4)=( ) A .0.158 8 B .0.158 7 C .0.158 6

D .0.158 5

【解析】 由正态曲线性质知,其图象关于x =3对称, ∴P (x >4)=0.5-1

2P (2≤x ≤4)

=0.5-1

2×0.682 6=0.158 7.故选B.

【答案】 B

3.若X 是离散型随机变量,P (X =x 1)=23,P (X =x 2)=13,且x 1<x 2,又已知E (X )=43,D (X )=2

9,则x 1+x 2

的值为( )

A.5

3 B.7

3 C .3

D.113

【解析】 由E (X )=23x 1+13x 2=4

3得

2x 1+x 2=4①

又D (X )=(x 1-43)2·23+(x 2-43)2·13=2

9

18x 2

1+9x 22-48x 1-24x 2+29=0②

由①②,且x 1<x 2得x 1=1,x 2=2,∴x 1+x 2=3. 【答案】 C

4.已知随机变量X +η=8,若X ~B (10,0.6),则E (η),D (η)分别是( ) A .6和2.4

B .2和2.4

C .2和5.6

D .6和5.6

【解析】 若两个随机变量η,X 满足一次关系式η=aX +b (a ,b 为常数),当已知E (X )、D (X )时,则有E (η)=aE (X )+b ,D (η)=a 2D (X ).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,

D (η)=(-1)2D (X )=10×0.6×0.4=2.4. 【答案】 B

5.设随机变量ξ服从正态分布N (μ,σ2),函数f (x )=x 2+4x +ξ没有零点的概率是1

2,则μ等于( )

A .1

B .4

C .2

D .不能确定

【解析】 根据题意,函数f (x )=x 2+4x +ξ没有零点时,Δ=16-4ξ<0,即ξ>4,根据正态密度曲线的对称性,当函数f (x )=x 2+4x +ξ没有零点的概率是1

2

时,μ=4.

【答案】 B

6.利用下列盈利表中的数据进行决策,应选择的方案是( )

A.A 1 B .A 2 C .A 3

D .A 4

【解析】 利用方案A 1、A 2、A 3、A 4盈利的期望分别是: 50×0.25+65×0.30+26×0.45=43.7; 70×0.25+26×0.30+16×0.45=32.5; (-20)×0.25+52×0.30+78×0.45=45.7; 98×0.25+82×0.30+(-10)×0.45=44.6. 【答案】 C 二、填空题

7.已知随机变量X 的分布列为

那么X 的数学期望E (X )=______E (Y )=________. 【解析】 由离散型随机变量的期望公式及性质可得, E (X )=(-1)×12+0×16+1×13=-1

6

E (Y )=E (2X +1)=2E (X )+1=2×(-16)+1=2

3.

【答案】 -16 2

3

8.在某项测量中,测量结果ξ服从正态分布N (1,σ2)(σ>0),若ξ在(0,1)内取值的概率为0.4,则ξ在(0,2)内取值的概率为________.

【解析】 在某项测量中,测量结果ξ服从正态分布N (1,σ2)(σ>0),正态分布图象的对称轴为x =1,ξ在(0,1)内取值的概率为0.4,可知,随机变量ξ在(1,2)内取值的概率与ξ在(0,1)内取值的概率相同,也为0.4,这样随机变量ξ在(0,2)内取值的概率为0.8.

【答案】 0.8

9.有一批产品,其中有12件正品和4件次品,从中任取3件,若ξ表示取到次品的个数,则E (ξ)=__________. 【解析】 ξ的取值为0,1,2,3,则

P (ξ=0)=C 312C 316=1128;P (ξ=1)=C 212C 1

4

C 316=3370;

P (ξ=2)=C 112C 24C 316=970;P (ξ=3)=C 34

C 316=1140

.

∴E (ξ)=0×1128+1×3370+2×970+3×1140=3

4.

【答案】 3

4

三、解答题

10.一名学生在军训中练习射击项目,他们命中目标的概率是1

3,共射击6次.

(1)求在第三次射击中首次命中目标的概率; (2)求他在射击过程中命中目标数ξ的期望与方差.

【解】 (1)第三次射击中首次命中的意思是第一、二次都未命中而第三次命中,这是相互独立事件同时发生的概率.

又∵P =13,P =2

3,

∴P 3=23×23×13=4

27

.

(2)他在每次射击中是否命中目标是相互独立的,所以是进行了6次独立重复试验, 即随机变量ξ服从二项分布ξ~B (6,1

3).

由服从二项分布的期望与方差的计算公式知 Eξ=np =6×1

3=2,

Dξ=np (1-p )=6×13×23=4

3

.

11.(2012·北京高考)近年来,某市为了促进生活垃圾的分类处理,将生活垃圾分为厨余垃圾、可回收物和其他垃圾三类,并分别设置了相应分垃圾箱,为调查居民生活垃圾分类投放情况,现随机抽取了该市三类垃圾箱中总计1000吨生活垃圾,数据统计如下(单位:吨):

(1)(2)试估计生活垃圾投放错误额概率;

(3)假设厨余垃圾在“厨余垃圾”箱、“可回收物”箱、“其他垃圾”箱的投放量分别为a ,b ,c 其中a >0,a +b +c =600.当数据a ,b ,c 的方差s 2最大时,写出a ,b ,c 的值(结论不要求证明),并求此时s 2的值.

(注:s 2=1

n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2],

其中x 为数据x 1,x 2,…,xn 的平均数)

【解】 (1)厨余垃圾投放正确的概率约为“厨余垃圾”箱里厨余垃圾量厨余垃圾=400400+100+100=2

3.

(2)设生活垃圾投放错误为事件A ,则事件A 表示生活垃圾投放正确.

事件A 的概率约为“厨余垃圾”箱里厨余垃圾量、“可回收物”箱里可回收物量与“其他垃圾”箱里其他垃圾量的总和除以生活垃圾总量,

即P (A )约为400+240+60

1000=0.7,

所以P (A )约为1-0.7=0.3.

(3)当a =600,b

=c =0,s 2取得最大值. 因为x -=1

3

(a +b +c )=200,

所以s 2=1

3[(600-200)2+(0-200)2+(0-200)2]

=80000.

12.(2012·江西高考)如图,从A 1(1,0,0),A 2(2,0,0),B 1(0,1,0),B 2(0,2,0),C 1(0,0,1),C 2(0,0,2)这6个点中随机选取3个点,将这3个点及原点O 两两相连构成一个“立体”,记该“立体”的体积为随机变量V (如果选取的3个点与原点在同一个平面内,此时“立体”的体积V =0).

(1)求V =0的概率;

(2)求V 的分布列及数学期望.

【解】 (1)从6个点中随机地选取3个点共有C 36=20种选法,选取的3个点与原点O 在同一个平面上的选法有C 13C 3

4=12种,因此V =0的概率P (V =0)=1220=35

(2)V 的所有可能值为0,16,13,23,4

3

,因此V 的分布列为

由V 的分布列可得:

EV =0×35+16×120+13×320+23×320+43×120=9

40.

四、选做题

13.某产品按行业生产标准分成8个等级,等级系数X 依次为1,2,…,8,其中X ≥5为标准A ,X ≥3为标准B .已知甲厂执行标准A 生产该产品,产品的零售价为6元/件;乙厂执行标准B 生产该产品,产品的零售价为4元/件,假定甲、乙两厂的产品都符合相应的执行标准.

(1)已知甲厂产品的等级系数X 1的概率分布列如下所示:

且X 1的数学期望E (X 1)=6,求a (2)为分析乙厂产品的等级系数X 2,从该厂生产的产品中随机抽取30件,相应的等级系数组成一个样本,数据如下:

3 5 3 3 8 5 5 6 3

4 6 3 4 7

5 3 4 8 5 3 8 3 4 3 4 4 7 5

6 7

用这个样本的频率分布估计总体分布,将频率视为概率,求等级系数X 2的数学期望;

(3)在(1)、(2)的条件下,若以”性价比”为判断标准,则哪个工厂的产品更具可购买性?说明理由. 注:(1)产品的“性价比”=

产品的等级系数的数学期望

产品的零售价

(2)“性价比”大的产品更具可购买性. 【解】 (1)因为E (X 1)=6,

所以5×0.4+6a +7b +8×0.1=6,即6a +7b =3.2. 又由X 1的概率分布列得0.4+a +b +0.1=1,即a +b =0.5.

由????? 6a +7b =3.2,a +b =0.5,解得?????

a =0.3,

b =0.2.

(2)由已知得,样本的频率分布表如下:

2

所以

E (X 2)=3×0.3+4×0.2+5×0.2+6×0.1+7×0.1+8×0.1=4.8. 即乙厂产品的等级系数的数学期望等于4.8.

(3)乙厂的产品更具可购买性.理由如下:

因为甲厂产品的等级系数的数学期望等于6,价格为6元/件,所以其性价比为6

6=1.

因为乙厂产品的等级系数的数学期望等于4.8,价格为4元/件,所以其性价比为4.8

4=1.2.

据此,乙厂的产品更具可购买性.

均值、方差、正态分布__学生用

§12.6 离散型随机变量的均值与方差、正态分布 1.离散型随机变量的均值与方差 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 )=∑n i =1 (x i -E (X ))2 p i 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.均值与方差的性质 (1)E (aX +b )=aE (X )+b . (2)D (aX +b )=a 2 D (X ).(a ,b 为常数) 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 )=__p __,D (X )=p (1-p ). (2)若X ~B (n ,p ),则E (X )=__np __,D (X )=np (1-p ). 4.正态分布 (1)正态曲线:函数φμ,σ(x )=1 2πσ e -x -μ2 2σ2 ,x ∈(-∞,+∞),其中μ和σ为参数(σ>0, μ∈R ).我们称函数φμ、σ(x )的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线. (2)正态曲线的性质: ①曲线位于x 轴上方,与x 轴不相交; ②曲线是单峰的,它关于直线x =μ对称; ③曲线在x =μ处达到峰值1 σ2π; ④曲线与x 轴之间的面积为__1__; ⑤当σ一定时,曲线的位置由μ确定,曲线随着__μ__的变化而沿x 轴平移,如图甲所示; ⑥当μ一定时,曲线的形状由σ确定,σ__越小__,曲线越“瘦高”,表示总体的分布越集中;σ__越大__,曲线越“矮胖”,表示总体的分布越分散,如图乙所示.

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:

随机变量的均值与方差、正态分布(专题复

教学过程 一、课堂导入 “离散型随机变量的分步列,均值和方差”在“排列与组合”知识的延伸,在本讲的学习中,同学们将通过具体实例理解随机变量及其分布列、均值和方差的概念,认识随机变量及其分布对于刻画随机现象的重要性.要求同学们会用随机变量表达简单的随机事件,会用分布列来计算这类事件的概率,计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题.在高考中,这部分知识通常有一道解答题,占12─14分左右,主要考查学生的逻辑推理能力和运算能力,凸显数学的应用价值.

二、 复习预习 1.判断下面结论是否正确(请在括号中打“√”或“×”) (1)随机变量的均值是常数,样本的平均值是随机变量,它不确定. ( ) (2)随机变量的方差和标准差都反映了随机变量取值偏离均值的平均程度,方差或标准差越小,则偏离变量平均程度越小. ( ) (3)正态分布中的参数μ和σ完全确定了正态分布,参数μ是正态分布的期望,σ是正态分布的标准差. ( ) (4)一个随机变量如果是众多的、互不相干的、不分主次的偶然因素作用结果之和,它就服从或近似服从正态分布. ( ) 2.设随机变量ξ的分布列为P (ξ=k )=1 5(k =2,4,6,8,10),则D (ξ)等于 ( ) A .5 B .8 C .10 D .16 3.设随机变量ξ服从正态分布N (3,4),若P (ξ<2a -3)=P (ξ>a +2),则a 等于 ( ) A .3 B.5 3 C .5 D.73 4.有一批产品,其中有12件正品和4件次品,有放回地任取3件,若X 表示取到次品的件数,则D (X )=________.

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

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:

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:

高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布

高中数学--离散型随机变量的均值与方差、正态分布 1.已知随机变量X 服从二项分布,且E (X )=2.4,D (X )=1.44,则二项分布的参数n ,p 的值为( ) A .n =4,p =0.6 B .n =6,p =0.4 C .n =8,p =0.3 D .n =24,p =0.1 【解析】 由题意得??? ?? np =2.4, np 1-p =1.44, 解得??? ?? n =6, p =0.4. 【答案】 B 2.设两个正态分布N (μ1,σ21)(σ1>0)和N (μ2,σ2 2)(σ2>0)的密度函数图象 如图所示,则有( ) A .μ1<μ2,σ1<σ2 B .μ1<μ2,σ1>σ2 C .μ1>μ2,σ1<σ2 D .μ1>μ2,σ1>σ2 【解析】 根据正态分布N (μ,σ2)函数的性质:正态分布曲线是一条关于直线x =μ对称,在x =μ处取得最大值的连续钟形曲线;σ越大,曲线的最高点越低且较平缓;反过来,σ越小,曲线的最高点越高且较陡峭,故选A. 【答案】 A 3.一个篮球运动员投篮一次得3分的概率为a ,得2分的概率为b ,不得分的概率为c (a 、b 、c ∈(0,1)),已知他投篮一次得分的均值为

2,则2a +1 3b 的最小值为( ) A.323 B.283 C.143 D.163 【解析】 由已知得,3a +2b +0×c =2, 即3a +2b =2,其中0

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

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

均值、方差、正态分布--学生用

! § 离散型随机变量的均值与方差、正态分布 1.离散型随机变量的均值与方差 若离散型随机变量X 的分布列为 X x 1 x 2 。 … x i … x n P p 1 p 2 … - p i … p n (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 )=∑n i =1 (x i -E (X ))2 p i 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.均值与方差的性质 , (1)E (aX +b )=aE (X )+b . (2)D (aX +b )=a 2 D (X ).(a ,b 为常数) 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 )=__p __,D (X )=p (1-p ). (2)若X ~B (n ,p ),则E (X )=__np __,D (X )=np (1-p ). 4.正态分布 (1)正态曲线:函数φμ,σ(x )=1 2πσ e -x -μ2 2σ2 ,x ∈(-∞,+∞),其中μ和σ为参数(σ>0, μ∈R ).我们称函数φμ、σ(x )的图象为正态分布密度曲线,简称正态曲线. (2)正态曲线的性质: 、 ①曲线位于x 轴上方,与x 轴不相交; ②曲线是单峰的,它关于直线x =μ对称; ③曲线在x =μ处达到峰值1 σ2π; ④曲线与x 轴之间的面积为__1__;

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 21 3100172100301100320=?+?+?+? 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 ∑∞ =1 k k k p x

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

均值与方差、正态分布

均值与方差、正态分布 时间:45分钟 分值:100分 一、选择题(每小题6分,共48分) 1.已知随机变量X 服从正态分布N (2,σ2),P (X ≤4)=0.84,则P (X <0)等于( ) A .0.16 B .0.32 C .0.68 D .0.84 【答案】 A 【解析】 P (X <0)=P (X >4)=1-P (X ≤4)=1-0.84=0.16. 2.一个袋子里装有大小相同的3个红球和2个黄球,从中随机取出2个,其中含有红球个数的数学期望是( ) A.3 2 B.5 3 C.6 5 D.35 【答案】 C 【解析】 根据超几何分布期望公式,E (X )=2×32+3=6 5. 3.(2012·黄冈期末)某市进行一次高三数学质量抽样检测,考试后统计所有考生的数学成绩服从正态分布,已知数学成绩平均分为90分,60分以下的人数占5%,则数学成绩在90分至120分之间的考生人数所占百分比约为( ) A .10% B .15% C .30% D .45% 【答案】 D 【解析】 ∵正态曲线对称轴为μ=90,P (x <60)=0.05,

∴P (90

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

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