2022年随机变量的均值,方差,正态分布归类 .pdf
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1、【本讲教育信息 】一. 教学内容:2.3 随机变量的数字特征2.4 正态分布二. 教学目的1、能够求出随机变量的分布列,并利用分布列求出随机变量的均值和方差,能解决简单实际问题。2、掌握正态分布的性质,能够计算有关概率值;了解假设检验的思想。三. 教学重点、难点利用分布列求出随机变量的均值和方差;正态分布的性质。四. 知识分析1、离散型随机变量的均值一般地,若离散型随机变量X 的分布列为X x1 x2 ,xi ,xn P p1 p2 ,pi ,pn 则称1122nnE (X )x px px p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平。若 X 为随机变量, Y = a
2、X + b(其中a , b 为常数),则 Y 也是随机变量, 且有 E(aX + b)= aE(X) + b 若 X B ( n , p ) ,则E(X) = np 期望是算术平均值概念的推广,是概率意义下的平均。E( X)是一个实数,由X 的分布列惟一确定即作为随机变量X 是可变的,可取不同值,而 E(X)是不变的,它描述X 取值的平均状态1122nnE(X )x px px p ,直接给出了E(X)的求法,即随机变量取值与相应概率值分别相乘后相加2、离散型随机变量的方差设离散型随机变量X 的分布列为X x1 x2 ,xi ,xn P p1 p2 ,pi ,pn 则 xi E( X ) 2描
3、述了xi ( i = 1,2,n)相对于均值E(X )的偏离程度而n2iii 1D (X )xE (X )p为这些偏离程度的加权平均,刻画了随机变量X 与其均值E(X)的偏离程度,我们称 D (X) 为随机变量X 的方差,其算术平均根()D X为随机变量X 的标准差。记作()X随机变量的方差和标准差都反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度,方差或标准差越小,则随机变量偏离均值的平均程度越小。设 X 为离散型随机变量,则(1)D(aX + b ) a2D(X)(2)若 X 服从二点分布,则D(X) = p (1p)(3)若X B(n,p) ,则 D(X) = np(1p)3、正态分布名师资料总结
4、 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页,共 9 页 - - - - - - - - - 我们称222)x(e21)x(f,xR(其中,是参数,且0,)为正态变量X 的概率密度函数,其图象叫做正态分布密度曲线,简称正态曲线。期望为、标准差为的正态分布常记为2(,)N。若X2(,)N,则X 的均值与方差分别为:2(),()E XDX。参数是反映随机变量取值的平均水平的特征数。是衡量随机变量总体波动大小的特征数可以用样本标准差去估计正态曲线的性质:(1)曲线在x 轴上方,与x 轴不相交
5、;(2)曲线是单峰的,它关于直线x对称;(3)曲线在x处达到峰值12;(4)当一定时,曲线随着的变化沿x 轴平移;(5)当一定时,曲线形状由确定,越小,曲线越瘦高。当0,1时的正态分布叫做标准正态分布。一般来说,正态变量的取值在(,)内的概率是68.3%,在(2,2)内的概率是95.4%,在(3,3)内的概率是99.7%。【典型例题】例 1、某运动员投篮命中率p = 0.6 (1)求投篮一次时命中次数X 的均值和方差;(2)求重复5 次投篮时,命中次数Y 的均值与方差。分析: (1)为两点分布的均值和方差(2)为二项分布的均值和方差。可利用公式求解。解析: ( 1)投篮一次时命中次数X 的分布
6、列为:X 0 1 P 0.4 0.6 则E(X )00.410.60.622D(X )(00.6)0.4(10.6)0.60.24(2)由题意,重复5 次投篮时,命中次数Y 服从二项分布,即YB (5,0.6)于是,有E(Y )50.63, D(Y )50.60.41.2点评: ( 1)投篮一次有两个结果:命中与未命中,因此X 服从两点分布,用两点分布的均值及方差公式; (2)投篮、射击、抽样(大量)等问题,都是n 次独立重复试验,其随机变量 YB(n , p) ,利用二项分布的均值、方差公式即可。例 2、甲、乙两个野生动物保护区有相同的自然环境,且野生动物的种类和数量也大致相等而两个保护区每
7、个季度发现违反保护条例的事件次数的分布列分别为:甲保护区:X 0 1 2 3 P 0.3 0.3 0.2 0.2 乙保护区:Y 0 1 2 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页,共 9 页 - - - - - - - - - P 0.1 0.5 0.4 试评定两个保护区的管理水平。解析: 甲保护区的违规次数X 的数学期望和方差为E(X )00.310.320.230.21.32222D(X )(01.3)0.3(11.3)0.3(21.3)0.3(31.3)0.31
8、.21乙保护区的违规次数Y 的数学期望和方差为E(Y )00.110.520.41.3222D(X )(01.3)0.1(11.3)0.5(21.3)0.40.41因为E(X )E(Y ),D(X)D(Y)所以两个保护区内每季度发生的违规事件的平均次数是相同的, 但乙保护区内的违规事件次数更集中和稳定,而甲保护区的违规事件次数相对分散点评: 解决实际问题, 要充分理解随机变量在实际问题中表示的意义,然后利用均值和方差的实际意义解决例 3、若随机事件A 在 1 次试验中发生的概率为P(0p1) ,用随机变量X 表示 A 在 1次试验中发生的次数(l)求方差 D(X)的最大值;(2)求2D (X
9、)1E (X )的最大值。分析: 本题是最值问题,需要先将D(X) ,及2D (X )1E(X )表示出来,利用函数知识解决解析: 随机变量 X 的所有可能取值为0 ,1 ,并且有 P (X= l )= p , P(X = 0 )= lp从而pp1)p1(0)X(E)p1(pp)p1()p1()p0()X(D22(i)41)21p(41)41pp(pp)p1(p)X(D222,1p0当21p时, D( X)取得最大值,最大值为41。(2))p1p2(2p1)pp(2)X(E1)X(D221p0,22p1p2当且仅当p1p2,即22p时,取“ =” 。因此,当22p时,)X(E1)X(D2取得最
10、大值222。点评:本题将方差知识与函数联系起来,因此在求解过程中可以利用函数的性质及使用研究函数的方法例 4、 (2003 年辽宁 20,天津理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A 1、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:名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页,共 9 页 - - - - - - - - - 对阵队员A 队队员胜的概率A 队队员负的概率A1对 B12313A2
11、对 B22535A3对 B32535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 队最后所得总分分别为、(I)求、的概率分布列。(II)求EE ,。分析: 此题中的、不服从特殊分布,用定义求均值。解析:(I)、的可能取值分别为3, 2,1,0 P(=3)758525232P(=2)7528525332525231535332,P(=1)52525331535231535232P(=0)253535331根据题意知3,所以253)0(P)3(P52)1(P)2(P7528)2(P)1(P758)3(P)0(P,(II)15222530521752827583E因为3,所以1
12、523E3E点评: 本题中第( I)问是第()问的基础,在利用定义求均值时,必先求分布列。例 5、已知某车间正常生产的某种零件的尺寸满足正态分布N(27.45,0.05 2) ,质量检验员随机抽查了10 个零件,测量得到它们的尺寸如下:27.34,27.49,27.55,27.23, 27.40,27.46,27.38,27.58,27.54,27.68 请你根据正态分布的小概率事件,帮助质量检验员确定哪些应该判定为非正常状态下生产的。分析: 利用正态变量在区间(3,3)内的取值的概率为99.7%来判断。解析: 根据小概率事件在一次试验中几乎不可能发生的思想,我们对落在区间(27.4530.0
13、5,27.45 +30.05)之外的零件尺寸做出拒绝接受零件是正常状态下生产的假设,有两个尺寸为27.23 和 27.68 的零件,不符合落在区间(27.4530.05,27.45+30.05)内这一条件,判断它们就是非正常状态下生产的。点评: 本题是正态分布应用中假设检验的一个实例,依据的准则是正态总体在区间名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页,共 9 页 - - - - - - - - - (3,3)外的取值的概率仅有0.3%来判断个别零件是在非正常状态下生产的
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