数学期望性质与应用举例

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1、5.数学期望的基本性质 利用数学期望的定义可以证明,数学期望具有如下基本性质:设ξ,η为随机变量,且E(ξ),E(η)都存在,a,b,c为常数,则性质1.E(c)=c;性质2.E(aξ)=aE(ξ);性质3. E(a+ξ)=E(ξ)+a; 性质4.E(aξ+b)=aE(ξ)+b;性质5.E(ξ+η)=E(ξ)+E(η).例3.5.7设随机变量X的概率分布为:    P(X=k)=0.2      k=1,2,3,4,5.求E(X),E(3X+2).解.   ∵P(X=k)=0.2   k=1,2,3,4,5 ∴由离散型随机变量的数学期望的定义可知E(X)=1×0.2+2×0.2+

2、3×0.2+4×0.2+5×0.2=3,E(3X+2)=3E(X)+2=11.例3.5.8. 设随机变量X的密度函数为:     求E(X),E(2X-1).解. 由连续型随机变量的数学期望的定义可知                      =-1/6+1/6=0.∴  E(2X-1)=2E(X)-1=-1.我们已经学习了离散型随机变量和连续型随机变量的数学期望,在随机变量的数字特征中,除数学期望外,另一重要的数字特征就是方差.20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularb

3、asis),certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender4.1.2 数学期望的性质  (1)设是常数,则有。  证 把常数看作一个随机变量,它只能取得唯一的值,取得这个值的概率显然等于1。所以,。  (2)设是随机变量,是常数,则有  。  证 若是连续型随机变量,且其密度函数为。  。  当是离散型随机变量的情形时,将上述证明中的积分号改为求和号

4、即得。  (3)设都是随机变量,则有  。  此性质的证明可以直接利用定理4.1.2,我们留作课后练习。这一性质可以推广到有限个随机变量之和的情况,即  。  (4)设是相互独立的随机变量,则  。                             证 仅就与都是连续型随机变量的情形来证明。设的概率密度分别为和,的联合概率密度为,则因为与相互独立,所以有  。  由此得  20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsands

5、avingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender        此性质可以推广到有限个相互独立的随机变量之积的情况。  例4.1.2 倒扣多少分?  李老师喜欢在考试中出选择题,但他知道有些学生即使不懂哪个是正确答案也会乱撞一通,随便选一个答案,以图侥幸。为了对这种不良风气加以处罚,唯一办法就是对每一个错误的答案倒扣若干分。  假设每条选择题有五个答案,只有一个是正确的。在某次考试中,李老师

6、共出20题,每题5分,满分是100分。他决定每一个错误答案倒扣若干分,但应倒扣多少分才合理呢?倒扣太多对学生不公平,但倒扣太少又起步了杜绝乱选的作用。倒扣的分                           数,应该恰到好处,使乱选一通的学生一无所获。换句话说,如果学生完全靠运气的话,他的总分的数学期望应该是0。  假定对一个错误答案倒扣分,而正确答案得5分。随意选一个答案,选到错误答案的概率是,选到正确答案的概率是,所以总分的数学期望是。要它是0,由此,即是对每一个错误答案应该倒扣分。要是这样,对一个只答对六成的学生(但不是乱选一通之流)来说,他的总分仍然有,并不算不公平吧

7、?  例4.1.3 某制药厂试制一种新药治疗某种疾病。对600人作临床试验,其中300人服用新药,而另外300人未服,4天后,有320人康复,其中260人服用了新药。问这种新药疗效如何?  [分析](1)无论病人服药与否,可能的结果都有两个:痊愈与未愈,所以为了能够使用概率方法解决这个问题,应该想到引入两点分布的随机变量;  (2)评价药物疗效好坏,仅对两组中的某两个个体的治疗效果进行比较是不行的,而应该比较两组病人的平均治疗效果。  解 引入“病人服用新药后的结果”;“病人未服

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