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#53离散型随机变量的均值与方差
3.1离散型随机变量的均值
学业标准
素养目标
1.理解离散型随机变量均值的意义,能计算
1.通过均值概念的学习,培养数学抽象等核
简单随机变量的均值.(重点)】
心素养
2.会利用离散型随机变量的均值解决一些相
2.通过均值的应用,
提升数学运算等核心素
关的实际问题.(难点、重点)
养
课前案必备知识·
自主学习
/通数材·师新知·素养初成
[教材梳理]
导学离散型随机变量的均值
阿圈某商贩有12个西瓜.其中4个重5kg,3个重6kg,5个重7kg
(1)任取一个西瓜.用X表示这个西瓜的质量,试想X可以取哪些值?
(2)X取上述值时对应的概率分别是多少?
(3)12个西瓜的平均质量该如何求?
[提示](1)X=5,6.7.
(2)13.14.512.
(3)5×4+6×3+7×512=5×13+6×14+7×512=7312kg)
⊙结论形成
1.离散型随机变量的均值
(1)定义
设离散型随机变量X的分布列如表:
X1
X2
X
Xn
P p1 p2
Q
Pn
则称EX=-X1P1十X2P2十十XP十十XnPn-
为随机变量X的均值或数学期望(简称期望)
(2)意义:均值EX刻画的是X取值的“中心位置”,反映了离散型随机变量X取值的平均
水平,是随机变量X的一个重要特征
2.离散型随机变量均值的性质
若Y=aX+b.其中a.b为常数.X是随机变量,(1)Y也是随机变量,(2)(aX+b)=
aEX+b.
[基础自测]
1.判断正误(正确的打“√”,错误的打“×")
(1)随机变量X的数学期望EX是个变量,其随X的变化而变化.()
(2)随机变量的均值反映样本的平均水平,()
(3)若随机变量X的数学期望EX=2,则E(20=4.(
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(4)随机变量X的均值EX=x1+x2+..十Xnn.(
答案(1)×(2)×(3)N(4)×
2.已知随机变量X的分布列为:
X
2
P
0.2
0.5
m
则X的均值是(
A.2
B.2.1
C.2.3
D.随m的变化而变化
解析由0.2+0.5+m=1得m=0.3.
.EX=1×0.2+2×0.5+3×0.3=2.1,故选B.
答案B
3.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,不命中得0分.已知命中的概率为0.8,
则罚球一次得分X的期望是
解析因为PX=1)=0.8.PX=0)=0.2.所以EX=1×0.8+0×0.2=0.8
答案0.8
4.已知某一随机变量X的分布列如下表:
3
6
8
P
0.2
0.5
则EX=6,则a=
b=
解析由0.2+0.5+a=1.得a=0.3
又由EX=3×0.2+b×0.5+8×a=6.
得b=6.
答案0.36
丫课堂案关键能力·互动探究
/觅规律·情方法·素养提刀
题型一离散型随机变量均值的定义与性质
例如已知随机变量X的分布列如下:
X
-2
1
0
1
2
14
13
15
m
120
(1)求m的值:
(2)求EX:
(3)若Y=2X-3,求EY,
[解析](1)由随机变量分布列的性质,得14+13+15+m+120=1,
解得m=16.
(2)EX=(-2)×14+(-1)×13+0×15+1×16+2×120=-1730
(3)解法一(公式法)由公式E(aX+b)=aEX+b.得EY=E(2X-3)=2EX-3=2×1
a1s41a/1co1(-1f1730)-3=-6215.
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解法二(值接法)
由干Y=2X一3,所以Y的分布列如下:
P
-7
-5
-3
-1
1
P14
13
15
16
120
所以EY=(-7)×14+(-5)×13+(-3)×15+(-1)×16+1×120=-6215.
[规律方法]
1.该类题目属干已知离散型分布列求均值,求解方法是直接套用公式EX=X1P1十X2P2
+..十Xnpn求解.K
2.对干aX+b型的随机变量,可利用均值的性质求解,即E(aX十b)=aEX+b:也可
以先列出X+b的分布列,再用均值公式求解,比较两种方式显然前者较方便
[触类旁通]
1.设随机变量的分布列为
0
1
2
P
p3
p3
1-23p
则ξ的数学期望的最小值是(
A.12
B.0
C.2
D.随p的变化而变化
解析由分布列的性质得
\fp323pp\rc\3p)=1.解得0≤p≤32,
Eξ=p3×1+1a1s41a/小co1(1-1f2p3)×2=-p+2,
∴