2.3离散型随机变量的均值与方差_教案

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1、离散型随机变量的均值与方差教学目标:了解离散型随机变量的均值或期望的意义,会根据分布列求出均值或期望,理解公式“E(aξ+b)=aEξ+b”,以及“若ξ~B(n,p),则Eξ=np”;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。教学重点、难点:离散型随机变量的均值或期望的概念,及根据分布列求出均值或期望,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;会根据期望、方差、标准差的大小解决实际问题。复习: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

2、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若ξ是离散型随机变量,η=aξ+b,a,b是常数,则η也是离散型随机变量。ξx1x2…xi…PP1P2…Pi…3分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为x1,x2,…,x3,…,ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率为,则称表为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列4分布列的两个性质:⑴Pi≥0,i=1,2,…;⑵P1+P2+…=1.ξ01…k…nP……5离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验中这个事件

3、发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是2012.04.15选修2-3离散型随机变量的均值与方差第18页共18页,(k=0,1,2,…,n,).于是得到随机变量ξ的概率分布如下:称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作ξ~B(n,p),其中n,p为参数,并记=b(k;n,p).6离散型随机变量的几何分布:在独立重复试验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数ξ也是一个正整数的离散型随机变量.“ξ=k”表示在第k次独立重复试验时事件第一次发生.如果把k次试验时事件A发生记为、事件A不发生记为,P()=p,P()=q(q=1

4、-p),那么ξ123…k…P……(k=0,1,2,…,).于是得到随机变量ξ的概率分布如下:称这样的随机变量ξ服从几何分布记作g(k,p)=,其中k=0,1,2,…,.离散型随机变量的均值问题:某商场为满足市场需求要将单价分别为18元/kg,24元/kg,36元/kg的3种糖果按3:2:1的比例混合销售,其中混合糖果中每一颗糖果的质量都相等,如何对每千克混合糖果定价才合理?价格定为(18+24+36)/3=26(元/千克);合理吗?如何体现三种的比例?平均在每1kg的混合糖果中,3种糖果的质量分别为1/2kg,1/3kg,1/6kg,所以价格应定为:(元/千克).它是三种糖果价格的加权平均,

5、其中1/2,1/3,1/6权数,在计算平均数时,权数可以表示总体中的各种成分所占的比例,权数越大的数据在总体中所占的比例越大,它对加权平均数的影响也越大.2012.04.15选修2-3离散型随机变量的均值与方差第18页共18页加权平均数是不同比重数据的平均数,加权平均数就是把原始数据按照合理的比例来计算.1/2表示价格为18元/千克的糖果在混合糖果中所占比例,1/3表示价格为24元/千克的糖果在混合糖果中所占比例,1/6表示价格为36元/千克的糖果在混合糖果中所占比例.“在搅拌均匀的混合糖果中,如果每一颗糖果的质量都相等,”那么在混合糖果中任取一颗糖果,取到每颗糖果的可能性相等,这样在混合糖

6、果中任取一颗,取到的糖果恰好是价格为18元/千克的糖果的概率是多少?恰好是价格为24元/千克的糖果的概率是多少?恰好是价格为36元/千克的糖果的概率是多少?在混合糖果中任取一颗,取到的糖果恰好是价格为18元/千克的概率是1/2,恰好是价格为24元/千克的概率是1/3,恰好是价格为36元/千克的概率是1/6.X182436P1/21/31/6假如从这种混合糖果中随机选取一颗,记X为这颗糖果的原来单价(元/千克),则X的分布列为:因此权数恰好是随机变量X取每种价格的概率。这样,每千克混合糖果的合理价格应为:18×P(X=18)+24×P(X=24)+36×P(X=36)=23(元/千克).Xx1

7、x2…xi…xnPp1p2…pi…pn一般地,若离散型随机变量X的概率分布为:则称E(X)=为X的均值或数学期望,简称期望.  均值或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.ξx1x2…xi…xiηax1+bax2+b…axi+b…axi+bPp1p2…pi…pi均值或期望的一个性质:若Y=aX+b,a,b是常数,X是随机变量,则Y也是随机变量,因为:P(Y=axi+b)=

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