• 重点难点• 重点:理解掌握随机变量的期望、方差的概念和正态分布的概念.• 难点:随机变量的期望与方差的意义、正态曲线的性质. • 知识归纳• 1 .离散型随机变量的期望、方差• 一般地,若离散型随机变量 X 的分布列为• 则称 E(X) = x1p1+ x2p2…++ xipi…++ xnpn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.Xx1x2…xi…xnPp1p2…pi…pn • 2 .离散型随机变量的均值、方差• (1) 若 X 服从二点分布,则 E(X) = p , D(X) = • (2) 若 X ~ B(n , p) ,则 E(X) = np , D(X) =称D(X)=i=1n (xi-E(X))2pi为随机变量X的方差,其算术平方根 DX为随机变量X的标准差. 方差和标准差反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度. p(1 - p) .np(1 - p) .(3)若X服从参数为N、M、n的超几何分布,则E(X)=nMN
• 由正态曲线,过点 (a,0) 和 (b,0) 的两条 x 轴的垂线,及 x 轴所围成的平面图形的面积,就是随机变量 X 落在区间 (a , b] 的概率的近似值,如下图.3.正态分布 函数f(x)=12πσe-x-μ22σ2,x∈R(其中实数μ和σ为参数)的图象称为正态曲线. • (1) 正态分布完全由参数 μ 和 σ 确定,记作 N(μ , σ2) .• ① 参数 μ 是反映随机变量取值的平均水平的特征数,可以用样本均值去估计; σ 是衡量随机变量总体波动大小的特征数,可以用样本标准差去估计.把 μ = 0 ,σ = 1 的正态分布叫做标准正态分布.• ② 正态分布是自然界中最常见的一种分布,许多现象都近似地服从正态分布.如长度测量误差、正常生产条件下各种产品的质量指标等. • ③