数学-离散型随机变量的期望(高颖).doc

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1、离散型随机变量的期望高颖课题：离散型随机变量的期望（1）一、教学目标：了解离散型随机变量的期望的意义，会根据离散型随机变量的分布列求出期望值．二、教学重点：1．了解离散型随机变量的期望的意义，会根据离散型随机变量的分布列求出期望。2．理解公式“E(aε+b)=aEε+b”，以及“若ε～B(n，p)，则Eε=np”。能熟练地应用它们求相应的离散型随机变量的期望。三、教学过程：（一）主要知识：1．随机变量的数学期望⑴离散型随机变量的数学期望：…；反映随机变量取值的平均水平。（2）基本性质：2．在实际中经常用期望来比较两个类似事件的水平（二）知识点详析离散型随机变量的分布列完全决定了随机变量的取值规

2、律，但是分布列往往不能明显而集中地表现随机变量的某些特点，例如它的取值的平均水平、集中位置、稳定与波动情况、集中与离散程度等。离散型随机变量的期望与方差就是体现上述特点的最重要的两种特征数（或数字特征）。1．期望（1）概念分析①随机变量的数学期望表示了随机变量在随机试验中所取的平均值，所以随机变量的数学期望（期望）又常称为随机变量的平均数、均值。又由于离散型随机变量的期望的计算是从它的概率分布出发，因而期望就是离散型随机变量的概率平均值。②课本中给出的离散型随机变量的数学期望实质上是一个不严格的定义，所以课本中涉及到的离散型随机变量所有可能取的不同值的个数是有限的，这个定义对于在离散型随机变量

3、取有限个值是成立的。今后不作特别说明离散型随机变量的取值均为有限个不同值。（2）根据离散型随机变量的期望的概念和意义，在实际应用中，我们可以用它来解决一些问题和作出科学的决策。（3）关于随机变量的函数η=aε+b的期望的计算公式的理解，关键是弄清的重要条件是，从而有，i=1，2，…由此可得到η的分布列，由期望的定义求得η的数学期望Eη=aEε+b。（4）对二项分布的数学期望Eε=np的证明是本节的难点，可以按以下程序进行思考：设在一次试验中某事件发生的概率p，η是k次试验中此事件发生的次数，令q=1-p，则k=1时，p(η=0)=q，p(η=1)=p，Eη=0×q+1×p=p；k=2时，，p(

4、η=1)=2pq，，由此可知，在一次试验中，此事件平均发生p次；二次试验中，此事件平均发生2p次。由此，我们作出猜想，“若ε～B（n，p），则Eε=np”，为公式的证明作了必要的铺垫。努力探究数学知识的发生过程，对一些数学结论逐步作出科学猜想，并给出理性的证明，有利于培养我们敢于独立思考，勇于创新的科学精神。2．离散型随机变量的数学期望的计算主要有以下两种方法．⑴用定义求：先来回顾一下期望的定义：设η为离散型随机变量，其分布列为：……P……若和式可以计算，则称之为随机变量η的数学期望，记作，即X=a+b,EX=a+b注：我们一般见到的分布列都为有限项，所以其期望值都是可以计算的．对于无限项的分

5、布列，在计算时要用到级数和极限的内容，我们这里暂不作介绍。（2）特殊分布列公式（3）已知，X=a+b,求EX（三）例题分析：例1．（0～1分布）某射击手击中目标的概率为P，求他射击一次击中目标的次数的分布列、期望。解：01例2．（二项分布）某射击手击中目标的概率为P，它射击次，求击中目标的次数的分布列、期望解：012……∴例4．（2003年全国高考辽宁卷(20)天津理科卷(20)）A、B两个代表队进行乒乓球对抗赛，每队三名队员，A队队员是A1、A2、A3，B队队员是B1、B2、B3。按以往多次比赛的统计，对阵队员之间胜负概率如下：对阵队员A队队员胜的概率A队队员负的概率A1对B1A2对B2A3

6、对B3现按表中对阵方式出场,每场胜队得1分,负队得0分。设A队、B队最后总分分别为x、h。(Ⅰ)求x、h的概率分布；(Ⅱ)求Ex、Eh。分析：本题考查离散型随机变量分布列和数学期望等概念，考查运用概率知识解决实际问题的能力。解：(Ⅰ)x、h的可能取值分别为3,2,1,0.P(x=3)=即A队连胜3场）P(x=2)=（即A队共胜2场）P(x=1)=（即A队恰胜1场）P(x=0)=（即A队连负3场）根据题意知x+h=3，所以P(h=0)=P(x=3)=，P(h=1)=P(x=2)=，P(h=2)=P(x=1)=，P(h=3)=P(x=0)=。(Ⅱ)Ex=；因为x+h=3，所以Eh=3–Ex=。（四

7、）巩固练习：交5元钱，可以参加一次摸奖。一袋中有同样大小的球10个，其中有8个标有1元钱，2个标有5元钱，摸奖者只能从中任取2个球，他所得奖励是所抽2球的钱数之和。求抽奖人获利的数学期望。分析抽到的2个球上的钱数之和ε是个随机变量，其每一个ε取值时所代表的随机事件的概率值是容易获得的，本题的目标是求参加摸奖的人获利η的数学期望。由ε与η关系为η=ε-5，利用公式Eη=Eε-5可获解答。解设ε为抽到