离散型随机变量的期望精选PPT.ppt
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1、关于离散型随机变量的期望第1页,讲稿共19张,创作于星期二教学要求教学要求:1.1.使学生了解离散型随机变量的期望的意义使学生了解离散型随机变量的期望的意义,会会根据离散型随机变量的分布列求出期望根据离散型随机变量的分布列求出期望.理解公式理解公式“E E(a+ba+b)=aE+b”=aE+b”,以及,以及“若若B B(n,pn,p),则),则E=np”.E=np”.能熟练地应用它们求能熟练地应用它们求相应的离散型随机变量的期望相应的离散型随机变量的期望.教学重点教学重点:离散型随机变量的期望的概念:离散型随机变量的期望的概念教学难点教学难点:根据离散型随机变量的分布列求出期:根据离散型随机变
2、量的分布列求出期望望第2页,讲稿共19张,创作于星期二1.1.随机变量随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来: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字母、等表示等表示;2.2.离散型随机变量离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以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机变量 3 3连续型随机变量连续型随机变量:对于随机变量可能取的值,对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可
3、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续型随机变量 4.4.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的区别与联系:离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连续性随机变量的结果不可以一一列出一、复习引入:一、复习引入:第3页,讲稿共19张,创作于星期二 若若是随机变量,是随机变量,=,是常数,是常数,则则也是随机变量并且不改变其属性(离散
4、型、连续型)也是随机变量并且不改变其属性(离散型、连续型)5.5.分布列分布列:设离散型随机变量设离散型随机变量可能取得值为可能取得值为x x1 1,x x2 2,x x3 3,取每一个值取每一个值x xi i(i i=1=1,2 2,)的概率为)的概率为P(P(=x=xi i)=p)=pi i,则称表,则称表:x1x2xiPP1P2Pi为随机变量为随机变量的概率分布,简称的概率分布,简称的分布列的分布列 6.6.分布列的两个性质:分布列的两个性质:P Pi i00,(i i1 1,2 2,);P P1 1+P P2 2+=1+=1第4页,讲稿共19张,创作于星期二 7.7.离散型随机变量的二
5、项分布离散型随机变量的二项分布:在一次随机在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n n次独次独立重复试验中这个事件发生的次数立重复试验中这个事件发生的次数是一个随机变是一个随机变量如果在一次试验中某事件发生的概率是量如果在一次试验中某事件发生的概率是P P,那,那么在么在n n次独立重复试验中这个事件恰好发生次独立重复试验中这个事件恰好发生k k次的次的概率是概率是:于是得到随机变量于是得到随机变量的概率分布如下:的概率分布如下:01knP 称这样的随机变量称这样的随机变量服从二项分布,记作服从二项分布,记作B B(n n,p p),其中,其中n
6、 n,p p为参数,并记为参数,并记b b(k k;n n,p p)第5页,讲稿共19张,创作于星期二8.8.离散型随机变量的几何分布:离散型随机变量的几何分布:在独立重复试在独立重复试验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数验中,某事件第一次发生时,所作试验的次数也也是一个正整数的离散型随机变量是一个正整数的离散型随机变量“=k”=k”表表示在第示在第k k次独立重复试验时事件第一次发生次独立重复试验时事件第一次发生.如果如果把把k k次试验时事件次试验时事件A A发生记为发生记为 A Ak k,事件事件A A不发生记不发生记为为 ,P(A,P(Ak k)=p,P()=q,(q=1-p)=p
7、,P()=q,(q=1-p)那么那么:(k k0,1,2,0,1,2,,)于是得到随机变量于是得到随机变量的的概率分布如下概率分布如下 123kP p pqpq2 qk-1p称这样的随机变量称这样的随机变量服从几何分布服从几何分布记作记作g g(k k,p p)=q)=qk-1k-1p,p,其中其中k=0,1,2,3,q=1-pk=0,1,2,3,q=1-p第6页,讲稿共19张,创作于星期二 对于离散型随机变量,确定了它的分布列,就掌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握了随机变量取值的统计规律,同时可以方便的得出同时可以方便的得出随机变量的某些指定的概率,但分
8、布列的用途远不止随机变量的某些指定的概率,但分布列的用途远不止于此。于此。在实际问题中,我们还常常希望通过数字来反映在实际问题中,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随机变量的某个方面的特征,最常用的有期望与方差差二、新知引入:二、新知引入:第7页,讲稿共19张,创作于星期二 引例引例:例如:例如:已知某射手射击所得环数已知某射手射击所得环数的分布列如下:的分布列如下:45678910P0.020.040.060.090.280.290.22 根据这个射手射击所得环数根据这个射手射击所得环数的分布列,我们很的分布列,我们很容易得到下面的信息容易得到下面的信息
9、:故在故在n n次射击的总环数大约为次射击的总环数大约为在在n n次射击中,预计有大约次射击中,预计有大约0.02n0.02n次的次的4 4环环 在在n n次射击中,预计有大约次射击中,预计有大约0.04n0.04n次的次的5 5环环 ,同理同理可得其它可得其它第8页,讲稿共19张,创作于星期二从而,预计从而,预计n n次射击的平均环数约为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,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它反映了射手射击的平均水平故在故
10、在n n次射击的总环数大约为次射击的总环数大约为新知探究新知探究 在在n n次射击之前,可以根据这个分布列估计次射击之前,可以根据这个分布列估计n n次射次射击的平均环数这就是击的平均环数这就是我们今天要学习的离散型随机我们今天要学习的离散型随机变量的期望变量的期望 .第9页,讲稿共19张,创作于星期二期望的定义期望的定义 类似地,对任一射手,若已知其射击所得环数类似地,对任一射手,若已知其射击所得环数的分布列,的分布列,即已知各个即已知各个P P(=i)(i=0,1,2,10=i)(i=0,1,2,10),则可预计他任意),则可预计他任意n n次射次射击的平均环数是击的平均环数是 E=E=0
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