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离散型随机变量的均值与方差VIP免费

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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,若离散型随机变量的概率分布为……P……则称……为的均值或数学期望,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的概率分布中,令…,则有…,…,所以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;②若(a、b是常数),是随机变量,则也是随机变量,有;的推导过程如下::的分布列为…………P……于是……=……)……)=∴。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,,…,,它们的平均值为,那么各数据与的差的平方的平均数++…+叫做这组数据的方差。2.离散型随机变量的方差:一般地,若离散型随机变量的概率分布为……P……则称=++…++…称为随机变量的方差,式中的是随机变量的期望.的算术平方根叫做随机变量的标准差,记作.要点诠释:⑴随机变量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:4.方差的性质:若(a、b是常数),是随机变量,则也是随机变量,;要点三:常见分布的期望与方差1、二点分布:若离散型随机变量服从参数为的二点分布,则期望方差证明: ,,,∴2、二项分布:若离散型随机变量服从参数为的二项分布,即则期望方差期望公式证明: ,∴,又 ,∴++…++…+.3、几何分布:独立重复试验中,若事件在每一次试验中发生的概率都为,事件第一次发生时所做的试验次数是随机变量,且,,称离散型随机变量服从几何分布,记作:。若离散型随机变量服从几何分布,且则期望方差要点诠释:随机变量是否服从二项分布或者几何分布,要从取值和相应概率两个角度去验证。4、超几何分布:若离散型随机变量服从参数为的超几何分布,则期望要点四:离散型随机变量的期望与方差的求法及应用1、求离散型随机变量的期望、方差、标准差的基本步骤:①理解的意义,写出可能取的全部值;②求取各个值的概率,写出分布列;……P……③根据分布列,由期望、方差的定义求出、、:.注意:常见分布列的期望和方差,不必写出分布列,直接用公式计算即可.2.离散型随机变量的期望与方差的实际意义及应用①离散型随机变量的期望,反映了随机变量取值的平均水平;②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。方差越大数据波动越大。③对于两个随机变量和,当需要了解他们的平均水平时,可比较和的大小。④和相等或很接近,当需要进一步了解他们的稳定性或者集中程度时,比较和,方差值大时,则表明ξ比较离散,反之,则表明ξ比较集中.品种的优劣、仪器的好坏、预报的准确与否、武器的性能等很多指标都与这两个特征数(数学期望、方差)有关.【典型例题】类型一、离散型随机变量的期望例1.某射手射击所得环数ξ的分布列如下:ξ78910Px0.10.3y已知ξ的期望Eξ=8.9,则y的值为________.【思路点拨】分布列中含有字母x、y,应先根据分布列的性质,求出x、y的值,再利用期望的定义求解;【解析】x+0.1+0.3+y=1,即x+y=0.6.①又7x+0.8+2.7+10y=8.9,化简得7x+10y=5.4.②由①②联立解得x=0.2,y=0.4.【总结升华】求期望的关键是求出分布列,只要随机变量的分布列求出,就可以套用期望的公式求解,举一反三:【变式1】某一离散型随机变量ξ的概率分布如下,且E(ξ)=1.5,则a-b为().ξ0123P0.1a...

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