内容正文:
3.2 离散型随机变量的方差
学习目标
1.通过实例了解方差概念的建构过程,理解离散型随机变量方差、标准差的概念及其实际含义,能计算简单离散型随机变量的方差、标准差,提升逻辑推理、数学运算素养.
2.会利用离散型随机变量的方差、标准差,反映离散型随机变量的取值偏离均值的平均程度,并能利用方差解决一些相关的实际问题,提升数学建模、数学抽象素养.
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问题:A,B两台机床同时加工同一种产品,设X1,X2分别表示A,B两台机床所加工出的次品数,每生产一批数量较大且数量相等的产品时,
A,B两台机床所加工出次品的概率如表.
A机床
B机床
试想利用什么指标可以比较A,B两台机床的加工质量?
X1 0 1 2 3
P 0.7 0.2 0.06 0.04
X2 0 1 2 3
P 0.8 0.06 0.04 0.10
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提示:EX1=0×0.7+1×0.2+2×0.06+3×0.04=0.44.
EX2=0×0.8+1×0.06+2×0.04+3×0.10=0.44.
它们的均值相等,只根据均值无法区分这两台机床的加工水平.可以利用样本方差,它可以刻画样本数据的稳定性.
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离散型随机变量的方差
(1)若离散型随机变量X的分布列如表,
则 (xi-EX)2描述了xi(i=1,2,…,n)相对于均值EX的偏离程度,而
DX=E(X-EX)2= 为这些偏离程度的加权平均,刻画了随机变量X与其均值EX的 .我们称DX为随机变量X的方差,其算术平方根 为随机变量X的标准差,记作σX.
平均偏离程度
X x1 x2 … xi … xn
P p1 p2 … pi … pn
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随机变量的方差DX和标准差σX都反映了随机变量的取值偏离于 .方差(标准差)越小,则随机变量偏离于均值的平均程度 ;反之,方差(标准差)越大,则随机变量的取值越 .
(2)随机变量X服从两点分布,则DX= .
均值的平均程度
越小
分散
p(1-p)
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思考:若随机变量X的方差为DX,Y=aX+b(a,b为常数),你能推导出DX与DY的关系吗?
提示:EY=aEX+b,所以DY=D(aX+b)=(ax1+b-aEX-b)2p1+
(ax2+b-aEX-b)2p2+…+(axn+b-aEX-b)2pn=(ax1-aEX)2p1+
(ax2-aEX)2p2+…+(axn-aEX)2pn=a2DX.
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做一做:设随机变量X的方差DX=1,则D(2X+1)的值为
( )
A.2 B.3
C.4 D.5
解析:D(2X+1)=4DX=4×1=4.故选C.
√
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离散型随机变量方差的性质
(1)设a,b为常数,则D(aX+b)=a2DX.
(2)Dc=0(其中c为常数).
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2
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[例1] 随机变量ξ的分布列如表所示.
离散型随机变量的方差
√
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求离散型随机变量的方差的步骤
(1)理解随机变量X的意义,写出X可能取得的全部值.
(2)求X取每个值的概率.
(3)写出X的分布列.
(4)由均值定义求出EX.
(5)由方差定义求出DX.
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[针对训练] 已知c>a,随机变量ξ,η的分布列如表所示,则
( )
A.Eξ>Eη,Dξ<Dη
B.Eξ>Eη,Dξ=Dη
C.Eξ>Eη,Dξ>Dη
D.Eξ<Eη,Dξ=Dη
√
ξ 1 2 3
P a b c
η 3 2 1
P a b c
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离散型随机变量方差的简单应用
[例2] (1)随机变量ζ的分布列如表所示.
√
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√
√
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求随机变量Y=aX+b方差的方法
求随机变量Y=aX+b的方差,一种方法是先求Y的分布列,再求其均值,最后求方差;另一种方法是应用公式D(aX+b)=a2DX求解.
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[针对训练] (1)设0<m<1,随机变量ξ的分布列为
√
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