随机变量数学期望与方差

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1、第9讲随机变量的数学期望与方差教学目的:1.掌握随机变量的数学期望及方差的定义。2.熟练能计算随机变量的数学期望与方差。教学重点:1.随机变量的数学期望2.随机变量函数的数学期望3.数学期望的性质4.方差的定义5.方差的性质教学难点:数学期望与方差的统计意义。教学学时:2学时。教学过程:第三章随机变量的数字特征§3.1数学期望在前面的课程中,我们讨论了随机变量及其分布,如果知道了随机变量X的概率分布,那么X的全部概率特征也就知道了。然而,在实际问题中,概率分布一般是较难确定的,而在一些实际应用中,人们

2、并不需要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它的某些数字特征就够了。因此,在对随机变量的研究中,确定其某些数字特征是重要的,而在这些数字特征中,最常用的是随机变量的数学期望和方差。1.离散随机变量的数学期望我们来看一个问题:某车间对工人的生产情况进行考察。车工小张每天生产的废品数X是一个随机变量,如何定义X取值的平均值呢?若统计100天,32天没有出废品,30天每天出一件废品,17天每天出两件废品,21天每天出三件废品。这样可以得到这100天中每天的平均废品数为这个数能作为X取值的平均值吗?8可以想象

3、,若另外统计100天,车工小张不出废品,出一件、二件、三件废品的天数与前面的100天一般不会完全相同,这另外100天每天的平均废品数也不一定是1.27。对于一个随机变量X,若它全部可能取的值是,相应的概率为,则对X作一系列观察(试验)所得X的试验值的平均值是随机的。但是,如果试验次数很大,出现的频率会接近于,于是试验值的平均值应接近由此引入离散随机变量数学期望的定义。定义1设X是离散随机变量,它的概率函数是如果收敛,定义X的数学期望为也就是说,离散随机变量的数学期望是一个绝对收敛的级数的和。例1某人的

4、一串钥匙上有n把钥匙,其中只有一把能打开自己的家门,他随意地试用这串钥匙中的某一把去开门。若每把钥匙试开一次后除去,求打开门时试开次数的数学期望。解设试开次数为X,则,于是2.连续随机变量的数学期望为了引入连续随机变量数学期望的定义,我们设X是连续随机变量,其密度函数为,把区间分成若干个长度非常小的小区间,考虑随机变量X落在任意小区间内的概率,则有8=由于区间的长度非常小,随机变量X在内的全部取值都可近似为,而取值的概率可近似为。参照离散随机变量数学期望的定义,我们可以引入连续随机变量数学期望的定义。

5、定义2设X是连续随机变量,其密度函数为。如果收敛,定义连续随机变量X的数学期望为也就是说,连续随机变量的数学期望是一个绝对收敛的积分。由连续随机变量数学期望的定义不难计算:若,即X服从上的均匀分布,则若X服从参数为若X服从3.随机变量函数的数学期望设已知随机变量X的分布,我们需要计算的不是随机变量X的数学期望,而是X的某个函数的数学期望,比如说的数学期望,应该如何计算呢?这就是随机变量函数的数学期望计算问题。一种方法是,因为也是随机变量,故应有概率分布,它的分布可以由已知的X的分布求出来。一旦我们知道

6、了的分布,就可以按照数学期望的定义把计算出来,使用这种方法必须先求出随机变量函数的分布,一般是比较复杂的。8那么是否可以不先求的分布,而只根据X的分布求得呢?答案是肯定的,其基本公式如下:设X是一个随机变量,,则当X是离散时,X的概率函数为;当X是连续时,X的密度函数为。该公式的重要性在于,当我们求E[g(X)]时,不必知道g(X)的分布,而只需知道X的分布就可以了,这给求随机变量函数的数学期望带来很大方便。4.数学期望的性质(1)设C是常数,则E(C)=C。(2)若k是常数,则E(kX)=kE(X)

7、。(3)。推广到n个随机变量有。(4)设X、Y相互独立,则有E(XY)=E(X)E(Y)。推广到n个随机变量有5.数学期望性质的应用例2求二项分布的数学期望。解若,则X表示n重贝努里试验中的“成功”次数,现在我们来求X的数学期望。若设i=1,2,…,n8则,因为,所以,则可见,服从参数为n和p的二项分布的随机变量X的数学期望是np。需要指出,不是所有的随机变量都存在数学期望。例3设随机变量X服从柯西分布,概率密度为求数学期望。解依数学期望的计算公式有因为广义积分不收敛,所以数学期望不存在。§3.2方差

8、前面我们介绍了随机变量的数学期望,它体现了随机变量取值的平均水平,是随机变量一个重要的数字特征。但是在一些场合下,仅仅知道随机变量取值的平均值是不够的,还需要知道随机变量取值在其平均值附近的离散程度,这就是我们要学习的方差的概念。1.方差的定义定义3设随机变量X的数学期望存在,若存在,则称(3.1)为随机变量X的方差,记作,即。方差的算术平方根称为随机变量X的标准差,记作,即由于与X具有相同的度量单位,故在实际问题中经常使用。8方差刻画了随机变量的取值对

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