1离散型随机变量的均值学习目标核心素养1
了解取有限值的离散型随机变量的均值的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出期望值.(重点、难点)2.掌握随机变量均值的线性性质及两点分布、超几何分布和二项分布的均值公式.(重点)3.能运用离散型随机变量的均值来解决一些简单的实际问题.(重点)1
经历概念构建,提升逻辑推理素养.2.借助实际应用,培养数学抽象素养
1.离散型随机变量的均值(数学期望)的定义若离散型随机变量X的概率分布如下表所示,Xx1x2…xnPp1p2…pn则称x1p1+x2p2+…+xnpn为离散型随机变量X的均值或数学期望,记为E(X)或μ,即E(X)=μ=x1p1+x2p2+…+xnpn,其中,xi是随机变量X的可能取值,pi是概率,pi≥0,i=1,2,…,n,p1+p2+…+pn=1
2.超几何分布、二项分布的数学期望(1)超几何分布:若X~H(n,M,N),则E(X)=
(2)二项分布:若X~B(n,p),则E(X)=np
思考1:离散型随机变量的均值与样本平均值之间的关系如何
[提示]①区别:随机变量的均值是一个常数,它不依赖于样本的抽取,而样本平均数是一个随机变量,它随样本抽取的不同而变化;②联系:对于简单的随机样本,随着样本容量的增加,样本平均值越来越接近于总体的均值.思考2:随机变量X的数学期望E(X)是个变量,其值随X的变化而变化吗
[提示]随机变量的均值是常数,其值不随X的变化而变化.1.现有一个项目,对该项目每投资10万元,一年后利润是1
18万元、1
17万元的概率分别为,,
随机变量X表示对此项目投资10万元一年后的利润,则X的均值为()A.1
38A[因为X的所有可能取值为1
17,P(X=1
2)=,P(X=1
18)=,P(X=1
17)=,所以X的概率分布