离散型随机变量的均值与方差练习题.doc
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1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-date离散型随机变量的均值与方差练习题离散型随机变量的均值与方差离散型随机变量的均值与方差、正态分布一、知识回顾:1离散型随机变量的分布列:性质:_;_2离散型随机变量的数学期望:_,它反映随机变量取值的平均水平。3离散型随机变量的方差:_,反映随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度:越小,取值越集中,越大,取值越分散。4随机变量的标准差,记作,=_。5性质:_;_。6
2、.若X服从两点分布,则E(X)=_,D(X)=_ 若XB(n,p),则E(X)=_,D(X)=_ 注意: 7提示:(1)在实际中经常用期望来比较平均水平,当平均水平相近时,再用方差比较稳定程度;(2)注意离散型随机变量的期望、方差与样本数据的平均数、方差的联系。8. 正态分布与正态曲线:若随机变量的概率密度为:. (为常数,且),称服从参数为的正态分布,用表示.可简记为,它的密度曲线简称为正态曲线.正态分布的期望与方差:若,则的期望与方差分别为:.3. 标准正态分布:如果随机变量的概率函数为,则称服从标准正态分布. 即有,求出,而P(ab)的计算则是.注意:当标准正态分布的的X取0时,有当的X
3、取大于0的数时,有.比如则必然小于0, 正态分布与标准正态分布间的关系:若则的分布函数通常用表示,且有. 4. “3”原则的应用:若随机变量服从正态分布,则 落在内的概率为99.7 亦即落在之外的概率为0.3,此为小概率事件,如果此事件发生了,就说明此种产品不合格(即不服从正态分布).经典例题:1设两个正态分布N(1,)(10)和N(2,)(20)的密度函数图象如图所示,则有()A12,12 B12,12C12,12 D12,12【解析】根据正态分布N(,2)函数的性质:正态分布曲线是一条关于直线x对称,在x处取得最大值的连续钟形曲线;越大,曲线的最高点越低且较平缓;反过来,越小,曲线的最高点
4、越高且较陡峭,故选A.【答案】A2在某项测量中,测量结果服从正态分布N(1,2)(0),若在(0,1)内取值的概率为0.4,则在(0,2)内取值的概率为_【解析】在某项测量中,测量结果服从正态分布N(1,2)(0),正态分布图象的对称轴为x1,在(0,1)内取值的概率为0.4,可知,随机变量在(1,2)内取值的概率与在(0,1)内取值的概率相同,也为0.4,这样随机变量在(0,2)内取值的概率为0.8.【答案】0.83设随机变量服从正态分布N(,2),函数f(x)x24x没有零点的概率是,则等于()A1 B4C2 D不能确定【解析】根据题意,函数f(x)x24x没有零点时,1640,即4,根据
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