离散型随机变量的期望课件.ppt
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1、关于离散型随机变量的期望现在学习的是第1页,共19页教学要求:1.使学生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.理解公式“E(a+b)=aE+b”,以及“若B(n,p),则E=np”.能熟练地应用它们求相应的离散型随机变量的期望.教学重点:离散型随机变量的期望的概念教学难点:根据离散型随机变量的分布列求出期望现在学习的是第2页,共19页1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量随机变量常用希腊字母、等表示;2.离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量 3连续型随机变量:对
2、于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量 4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系:离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出一、复习引入:现在学习的是第3页,共19页 若是随机变量,=,是常数,则也是随机变量并且不改变其属性(离散型、连续型)5.分布列:设离散型随机变量可能取得值为x1,x2,x3,取每一个值xi(i=1,2,)的概率为P(=xi)=pi,则称表:x1x2xiPP1P2Pi为随机变量的概率分布,简称的分布列 6.分布列的两个性质:P
3、i0,(i1,2,);P1+P2+=1现在学习的是第4页,共19页 7.离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验中这个事件发生的次数是一个随机变量如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是:n n,0,1,2,0,1,2,k kp,p,1 1且q且qq qp pC Ck)k)(P Pk kn nk kk kn nn nn n0 00 0n nq qp pC C1 1n n1 11 1n nq qp pC C0 0n nn nn nq qp pC Ck kn nk kk kn nq qp pC C于
4、是得到随机变量的概率分布如下:01knP 称这样的随机变量服从二项分布,记作B(n,p),其中n,p为参数,并记k kn nk kk kn nq qp pC Cb(k;n,p)现在学习的是第5页,共19页8.离散型随机变量的几何分布:在独立重复试验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数也是一个正整数的离散型随机变量“=k”表示在第k次独立重复试验时事件第一次发生.如果把k次试验时事件A发生记为 Ak,事件A不发生记为 ,P(Ak)=p,P()=q,(q=1-p)那么:kAkA112311231()()()()()()()kkkkkPkP AAAA AP A P A P AP AP Aq pp
5、p1 1q q(k0,1,2,,)于是得到随机变量的概率分布如下 123kP p pqpq2 qk-1p称这样的随机变量服从几何分布记作g(k,p)=qk-1p,其中k=0,1,2,3,q=1-p现在学习的是第6页,共19页 对于离散型随机变量,确定了它的分布列,就掌握了随机变量取值的统计规律,同时可以方便的得出随机变量的某些指定的概率,但分布列的用途远不止于此。在实际问题中,我们还常常希望通过数字来反映随机变量的某个方面的特征,最常用的有期望与方差二、新知引入:现在学习的是第7页,共19页 引例:例如:已知某射手射击所得环数的分布列如下:45678910P0.020.040.060.090.
6、280.290.22 根据这个射手射击所得环数的分布列,我们很容易得到下面的信息:n n0 0.0 02 24 4n n0 0.0 04 45 5n n0 0.2 22 21 10 00 0.0 02 2(4 40 0.0 04 45 5n n0 0.2 22 2)1 10 0故在n次射击的总环数大约为在n次射击中,预计有大约0.02n次的4环 在n次射击中,预计有大约0.04n次的5环,同理可得其它现在学习的是第8页,共19页从而,预计n次射击的平均环数约为这是一个由射手射击所得环数的分布列得到的,只与射击环数的可能取值及其相应的概率有关的常数,它反映了射手射击的平均水平0 0.0 02 2
7、4 40 0.0 04 45 58 8.3 32 20 0.2 22 21 10 0n n0 0.0 02 24 4n n0 0.0 04 45 5n n0 0.2 22 21 10 00.020.02(4(40 0.0 04 45 5n nnn0.22)0.22)1010故在n次射击的总环数大约为新知探究 在n次射击之前,可以根据这个分布列估计n次射击的平均环数这就是我们今天要学习的离散型随机变量的期望.现在学习的是第9页,共19页期望的定义 类似地,对任一射手,若已知其射击所得环数的分布列,即已知各个P(=i)(i=0,1,2,10),则可预计他任意n次射击的平均环数是 E=0P(=0)+
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