1.2离散型随机变量的期望与方差（二）教学目的：1.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.了解方差公式“D(aξ+b)=a2Dξ”，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.教学重点：离散型随机变量的方差、标准差.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.授课类型：新授课.课时安排：2课时.教具：多媒体、实物投影仪.内容分析：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，表示了随机变量在随机实验中取值的平均值，所以又常称为随机变量的平均数、均值.今天，我们将对随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度进行研究.其实在初中我们也对一组数据的波动情况作过研究，即研究过一组数据的方差.回顾一组数据的方差的概念：设在一组数据，，…，中，各数据与它们的平均值得差的平方分别是，，…，，那么＋＋…＋叫做这组数据的方差.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.5.分布列:ξx1x2…xi…PP1P2…Pi…6.分布列的两个性质：⑴Pi≥0，i＝1，2，…；⑵P1+P2+…=1.7.二项分布:ξ～B(n，p)，并记＝b(k；n，p).ξ01…k…nP……8.几何分布：g(k，p)=，其中k＝0,1,2,…，.ξ123…k…P……用心爱心专心115号编辑9.数学期望:一般地，若离散型随机变量ξ的概率分布为ξx1x2…xn…Pp1p2…pn…则称……为ξ的数学期望，简称期望.10.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.11平均数、均值:在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中，令…，则有…，…，所以ξ的数学期望又称为平均数、均值.12.期望的一个性质:13.若ξ~B（n,p），则Eξ=np.二、讲解新课：1.方差:对于离散型随机变量ξ，如果它所有可能取的值是，，…，，…，且取这些值的概率分别是，，…，，…，那么,＝＋＋…＋＋…称为随机变量ξ的均方差，简称为方差，式中的是随机变量ξ的期望.2.标准差:的算术平方根叫做随机变量ξ的标准差，记作.3.方差的性质：（1）；（2）；（3）若ξ～B(n，p)，则np(1-p).4.其它：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；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.三、讲解范例：例1.设随机变量ξ的分布列为ξ12…nP…求Dξ.解：（略）.例2.已知离散型随机变量的概率分布为1234567P离散型随机变量的概率分布为3.73.83.944.14.24.3P用心爱心专心115号编辑求这两个随机变量期望、均方差与标准差.解：；；.；=0.04,.点评：本题中的和都以相等的概率取各个不同的值，但的取值较为分散，的取值较为集中.，，，方差比较清楚地指出了比取值更集中.＝2，=0.02，可以看出这两个随机变量取值与其期望值的偏差.例3.甲、乙两射手在同一条件下进行射击，分布列如下：射手甲击中环数8，9，10的概率分别为0.2,0.6,0.2;射手乙击中环数8，9，10的概率分别为0.4,0.2,0.24.用击中环数的期望与方差比较两名射手的射击水平.解：+（10-9）；同理有.由上可知，，.所以，在射击之前，可以预测甲、乙两名射手所得的平均环数很接近，均在9环左右，但甲所得环数较集中，以9环居多，而乙得环数较分散，得8、10环地次数多些.点评：本题中，和所有可能取的值是一致的，只是概率的分布情况不同.=9，这时就通过=0.4和=0.8来比较和的离散程度，即两名射手...
