内容正文:
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【课标要求】
2.3.1 离散型随机变量的均值
2.3 离散型随机变量的均值与方差
理解离散型随机变量的均值的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出均值.
掌握离散型随机变量的均值的性质,掌握两点分布、二项分布的均值.
会利用离散型随机变量的均值反映离散型随机变量的取值水平,解决一些相关的实际问题.
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离散型随机变量均值的概念与计算方法.(重点)
离散型随机变量均值的性质及应用.(重点、难点)
两点分布与二项分布的均值.(易混点)
【核心扫描】
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离散型随机变量的均值或数学期望
(1)定义:若离散型随机变量X的分布列为:
自学导引
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则称E(X)= ____________________________为随机变量X的均值或数学期望.
(2)意义:它反映了离散型随机变量取值的_________.
x1p1+x2p2+…+xipi+…+xnpn
平均水平
X x1 x2 … xi … xn
P p1 p2 … pi … pn
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(3)性质:如果X为(离散型)随机变量,则Y=aX+b(其中a,b为常数)也是随机变量,且P(Y=axi+b)=P(X=xi),i=1,2,3,…,n.E(Y)=E(aX+b)=aE(X)+b.
想一想:随机变量的均值与样本的平均值有何联系与区别?
提示 (1)随机变量的均值是常数,而样本的均值,随样本的不同而变化.(2)对于简单随机样本,随着样本容量的增加,样本平均值越来越接近于总体均值.
两点分布与二项分布的均值
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p
np
X X服从两点分布 X~B(n,p)
E(X) __(p为成功概率) ___
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试一试:若某人投篮的命中率为0.8,那么他投篮10次一定会进8个球吗?
提示 某人投篮的命中率为0.8,是通过大量重复的试验来推断出来的一个均值.由于每次试验是相互独立的,投一次可能成功,也可能失败.也就是说投篮10次可能一个球也没进,也可能进了几个球,但并不一定会是8个,只是从平均意义上讲10次投篮进8个球.
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对离散型随机变量的均值的理解
(1)离散型随机变量的均值是刻画离散型随机变量取值的平均水平的指标.
(2)由定义可知离散型随机变量的均值与它本身有相同的单位.
(3)均值是一个常数,在大量试验下,它总是稳定的,因此它不具有随机性,可以作为随机变量的均值或平均数.
名师点睛
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对公式E(aX+b)=aE(X)+b的理解
(1)当a=0时,E(b)=b,即常数的均值就是这个常数本身.
(2)当a=1时,E(X+b)=E(X)+b,即随机变量X与常数之和的均值等于X的均值与这个常数的和.
(3)当b=0时,E(aX)=aE(X),即常数与随机变量乘积的均值等于这个常数与随机变量均值的乘积.
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题型一 利用定义求离散型随机变量的数学期望
袋中有4只红球,3只黑球,今从袋中随机取出4只球,设取到一只红球得2分,取得一只黑球得1分,试求得分X的数学期望.
[思路探索] 先分析得分的所有取值情况,再求分布列,代入公式即可.
【例1】
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X 5 6 7 8
P
解 取出4只球颜色及得分分布情况是:
4红得8分,3红1黑得7分,2红2黑得6分,1红3黑得5分,因此,
P(X=5)==,P(X=6)==,
P(X=7)==,P(X=8)==,
故X的分布列如下:
∴E(X)=5×+6×+7×+8×=(分).
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规律方法 求数学期望的步骤是:(1)明确随机变量的取值,以及取每个值的试验结果;(2)求出随机变量取各个值的概率;(3)列出分布列;(4)利用数学期望公式进行计算.
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在10件产品中,有3件一等品、4件二等品、3件三等品.从这10件产品中任取3件,求取出的3件产品中一等品件数X的分布列和数学期望.
【变式1】
X 0 1 2 3
P
解 从10件产品中任取3件,共有C种结果.从10件产品中任取3件,其中恰有k件一等品的结果数为CC,其中k=0,1,2,3.
∴P(X=k)=,k=0,1,2,3.
所以随机变量X的分布列为
∴E(X)=0×+1×+2×+3×=.
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某运动员投篮命中率为p=0.6.
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