离散型随机变量的数学期望.ppt

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1、离散型随机变量的数学期望复习引入1.独立重复试验定义:一般地,在相同条件下重复做的n次试验称为n次独立重复试验1、每次试验是在同样条件下进行;2、每次试验都只有两种结果:发生与不发生;3、各次试验中的事件是相互独立的;4、每次试验,某事件发生的概率是相同的。注:独立重复试验的基本特征:1.基本概念基本概念2、二项分布:一般地,在n次独立重复试验中,设事件A发生的次数为X,在每次试验中事件A发生的概率为p,那么在n次独立重复试验中,事件A恰好发生k次的概率为此时称随机变量X服从二项分布,记作X~B(n,p),并称p为成功概率。51.概率

2、分布列一般地,假定随机变量X有n个不同的取值,它们分别是x1,x2,…,xn且P(X=xi)=pi,(i=1,2,…,n)则称为随机变量X的分布列,简称为X的分布列.Xx1x2…xnPP1,p2…pn此表叫X概率分布列,表格表示1、某人射击10次,所得环数分别是:1,1,1,1,2,2,2,3,3,4;则所得的平均环数是多少?把环数看成随机变量的概率分布列:X1234P互动探索一、离散型随机变量取值的均值一般地,若离散型随机变量X的概率分布为:则称为随机变量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

3、平。试问哪个射手技术较好?例1谁的技术比较好?乙射手甲射手解故甲射手的技术比较好.3.(2011·福建福州质检)已知某一随机变量ξ的概率分布列如下,且Eξ=6.3,则a的值为()A.5B.6C.7D.8解析:由分布列性质知:0.5+0.1+b=1,∴b=0.4∴Eξ=4×0.5+a×0.1+9×0.4=6.3∴a=7.故选C.答案:Cξ4a9P0.50.1b类型一  求离散型随机变量的期望解题准备:求离散型随机变量的期望,一般分两个步骤:①列出离散型随机变量的分布列;②利用公式Eξ=x1p1+x2p2+…+xipi+…,求出期望值.【

4、典例1】(2011·福州市高中毕业班综合测试卷)口袋里装有大小相同的卡片八张,其中三张标有数字1,三张标有数字2,两张标有数字3,第一次从口袋里任意抽取一张,放回口袋后第二次再任意抽取一张,记第一次与第二次取到卡片上数字之和为ξ.(1)ξ为何值时,其发生的概率最大?说明理由.(2)求随机变量ξ的期望Eξ.[点评]本题主要考查某事件发生概率的求法,以及离散型随机变量分布列的数学期望的求法.问题(1),对ξ的取值做到不重不漏,这是学生容易出错的地方.利用好计数原理和排列、组合数公式,求事件发生的概率,问题(2)比较容易,用好离散型随机变量

5、分布列的数学期望公式即可.(广东卷17)随机抽取某厂的某种产品200件,经质检,其中有一等品126件、二等品50件、三等品20件、次品4件.已知生产1件一、二、三等品获得的利润分别为6万元、2万元、1万元,而1件次品亏损2万元.设1件产品的利润(单位:万元)为X. (1)求X的分布列; (2)求1件产品的平均利润(即X的数学期望); (3)经技术革新后,仍有四个等级的产品,但次品率降为1%,一等品率提高为70%.如果此时要求1件产品的平均利润不小于4.73万元,则三等品率最多是多少?高考链接:【解析】(1)X的所有可能取值有6,2,1

6、,-2;,,,故的分布列为:0.020.10.250.63P-2126X(2)(3)设技术革新后的三等品率为x,则此时1件产品的平均利润为依题意,,即,解得所以三等品率最多为3%设Y=aX+b,其中a,b为常数,则Y也是随机变量.(1)Y的分布列是什么?(2)E(Y)=?思考:···························Y=aX+b一、离散型随机变量取值的均值············二、随机变量数学期望的性质(线性性质)即时训练:1、随机变量X的分布列是X135P0.50.30.2(1)则E(X)=.2、随机变量ξ的分布列是

7、2.4(2)若Y=2X+1,则E(Y)=.5.8ξ47910P0.3ab0.2E(ξ)=7.5,则a=b=.0.40.1例1:已知随机变量X的分布列如下:例1.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,则他罚球1次的得分X的均值是多少?一般地,如果随机变量X服从两点分布,X10Pp1-p则三、例题讲解两点分布的期望三、例题讲解变式1.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,则他连续罚球3次的得分X的均值是多少?X0123P分析:X~B(3,0

8、.7)为什么呢?Ex=例1.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,则他罚球1次的得分X的均值是多少?三、例题讲解变式2.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分

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