内容正文:
7.2 随机变量的分布与特征
第七章 概率初步(续)
7.2.3 方差
沪教版选择性必修第二册·高二
学 习 目 标
1
2
3
通过生活中的实例,理解方差的概念.
经历写出一些简单随机变量的方差的过程,归纳总结分布的特征,发展数学运算、数学抽象等核心素养.
感悟随机变量的方差的含义.
1
有一种叫“天天彩”的福利彩票,每注售价2元,中奖概率为1%,且奖金为50元.你认为按此中奖规则,彩票发行方能实现通过发行福利彩票来筹猎社会公益资金的目标吗?
情境引入
情境1
在忽略销售成本的情况下,以X记彩票发行方销售一注彩票获得的利益(单位:元),如果彩票购买者不中奖,则彩票发行方获得收益X=2元,
如果彩票购买者中奖,则彩票发行方获得收益X=2-50=-48元,
所以彩票发行方收益的期望E[X]=2元.
2
温故知新
我们不仅能够时刻感知生活中无处不在的随机性,还能够感知随机行的大小.
随机性更小
随机性较小
随机性较大
人们经常把随机性很小(概率接近0或1)的事件,即近似确定不发生或近似确定发生,此时,就模糊了确定性和随机性的界限,把“确定”当作是随机性非常小的代名词.
一注“天天彩”福利彩票发行方收益分布
系列 1
2 -48 0.99 0.01
掷一颗骰子的得到“6”与“非6”两个结果
系列 1
6 非6 0.166666666666667 0.833333333333333
抛掷一枚硬币得“正”与“反”两个结果
系列 1
正面 反面 0.5 0.5
1
从两名同学中挑出一名同学代表班级参加射击比赛.根据以往的成绩记录,甲同学击中目标靶的环数X的分布为
乙同学击中目标靶的环数Y的分布为,
如何评价这两名同学的水平?
情境引入
情境2
经计算
1
情境引入
【问题1】甲、乙两人击中目标靶的环数的期望相等,是否代表他们的射击水平一样呢?
42%
12%
比较集中,随机性小
比较分散,随机性大
期望大体上表示一个随机变量的“中间”态
甲击中目标靶的环数
系列 1 6 7 8 9 10 0.16 0.14 0.42 0.1 0.18
乙击中目标靶的环数
系列 1 6 7 8 9 10 0.19 0.24 0.12 0.28 0.17
1
情境引入
【问题2】怎样定量刻画随机变量的分散度,即度量随机性的大小呢?
对随机变量X而言,我们用X与其期望的偏差的平方的期望,即
来衡量随机变量X 的分散度,称为X 的方差(variance),记为 D[X]
3
新知讲授
1.方差的定义
定义 随机变量 X 的方差 D[X]定义为D[X]=
考虑一个极端的情况.如果X是一个常数随机变量,那么就有D[X]=0.这说明一个确定的量的分散度为零.反之,如果D[ X ]=0,那么X 就是一个常数随机变量.这说明分散度为零的量必是一个确定的量.
3
新知讲授
1.方差的定义
定义 随机变量 X 的方差 D[X]定义为D[X]=
下面推导一个更方便使用的方差公式.事实上,根据期望的线性性质,并注意到 E[ X ]是一个常数,就有
这样,就得到方差的如下计算公式:
4
举例分析
例6
掷一颗骰子,用 X 表示掷得的点数.求 X 的方差.
解: 由本节例4可知 X 的期望 E[X]=3.5,现在需要计算
E[ X 2],为此先计算X2 的分布.显然,X2 的取值是
于是
因此
操作说明:
点击引例.html打开交互式页面,最好将页面保存在U盘中,防止课上出现无法打开的现象.
3
新知讲授
1.方差的性质
1.如果 X是一个随机变量,a是一个实数,那么
2. 如果 X 、Y分别是两个独立的随机试验所对应的随机变量 , 那么
注: 性质1的证明是容易的,但性质2的证明超出所学的知识范围.这两个性质的证明这里均略去,只列出它们的结论.
4
举例分析
例7
分掷两颗骰子,掷得的点数分别为X、Y.求点数和X+Y与
点数差X-Y的期望与方差.
由期望的线性性质,可得
解:
操作说明:
点击引例.html打开交互式页面,最好将页面保存在U盘中,防止课上出现无法打开的现象.
4
举例分析
例7
分掷两颗骰子,掷得的点数分别为X、Y.求点数和X+Y与
点数差X-Y的期望与方差.
解:
因为掷两颗骰子是两个独立的随机试验,而X、Y分别是这两个独立试验所对应的随机变量,所以由方差的性质可得
4
举例分析
例7
分掷两颗骰子,掷得的点数分别为X、Y.求点数和X+Y与
点数差X-Y的期望与方差.
综上所述,一个随机变量是以其样本空间为定义域的函数,
期望描述它的中心位置,而方差描述此随机变量对其期望的偏离度,即其随机程度.期望与方差是随机变量最重要的两个特征.它们是通过数字来描述的,也称为数字特征.
5
课本练习
1
设X 是一个随机变量,c是常数.求证:X+c 的方差与X 的方差相等.
2
已知随机变量X 的分布为 求 X 的方差.
6
巩固练习
1
甲、乙两个班级同学分别目测数学教科书的长度,其误差X和Y(单位: cm)的分布列如下:
甲班的目测误差分布列
X -2 -1 0 1 2
P 0.1 0.2 0.4 0.2 0.1
先直观判断X和Y的分布哪一个离散程度大,再分别计算X和Y的方差,验证你的判断.
乙班的目测误差分布列
Y -2 -1 0 1 2
P 0.05 0.15 0.6 0.15 0.05
解:
直观的观察可判断X的离散程度较大,下面用方差验证.
∵D(X)>D(Y),∴ X的分布离散程度较大.
7
巩固练习
2
抛掷一枚质地均匀的骰子,求掷出的点数X的方差.分布.
解法1:随机变量X的分布列为
7
巩固练习
2
抛掷一枚质地均匀的骰子,求掷出的点数X的方差.分布.
解法2:随机变量X的分布列为
7
巩固练习
3
投资A,B两种股票,每股收益的分布列分别如下表所示.
股票A收益的分布列
股票B收益的分布列
收益X /元 -1 0 2
概率 0.1 0.3 0.6
收益Y /元 0 1 2
概率 0.3 0.4 0.3
(1) 投资哪种股票的期望收益大? (2) 投资哪种股票的风险较高?
解:
∵E(X)>E(Y),∴ 投资股票A的期望收益较大.
∵D(X)>D(Y),∴ 投资股票A的风险较高.
课堂小结
方差定义
方差的性质
定义 随机变量 X 的方差 D[X]定义为D[X]=
1.如果 X是一个随机变量,a是一个实数,那么
2. 如果 X 、Y分别是两个独立的随机试验所对应的随机变量 , 那么
随机变量的期望与方差 | 沪教版选择性必修二
例6 + 例7 整合交互式课件
例6:单颗骰子
例7:两颗骰子
📚 例题6:掷一颗骰子的方差计算
题目:掷一颗骰子,用 X 表示掷得的点数.求 X 的方差.
当前点数:0
投掷骰子
自动投掷
🎯 随机变量 X 的分布律
P(X=k) = 1/6 ,k = 1,2,3,4,5,6
📊 期望 E(X)
E(X) = (1+2+3+4+5+6)/6 = 3.5
📉 方差 D(X) (Var(X))
D(X) = E(X²) - [E(X)]²
D(X) = 35/12 ≈ 2.9167
🔢 统计结果
总投掷次数:0
平均点数:0
📊 点数频率分布
1
2
3
4
5
6
📚 例题7:两颗骰子的期望与方差
题目:分掷两颗骰子,掷得的点数分别为X、Y.求点数和X+Y与点数差X-Y的期望与方差.
骰子X:0
骰子Y:0
点数和 X+Y = 0
点数差 X-Y = 0
投掷两颗骰子
自动投掷
🎯 基本性质
E(X+Y) = E(X) + E(Y)
D(X+Y) = D(X) + D(Y)(独立)
D(X-Y) = D(X) + D(Y)(独立)
📊 期望计算结果
E(X) = E(Y) = 3.5
E(X+Y) = 7
E(X-Y) = 0
📉 方差计算结果
D(X) = D(Y) = 35/12 ≈ 2.9167
D(X+Y) = 35/6 ≈ 5.8333
D(X-Y) = 35/6 ≈ 5.8333
🔢 统计结果
总投掷次数:0
平均和:0
平均差:0
📊 点数和频率分布
234567
89101112
📊 点数差频率分布
-5-4-3-2-10
沪教版高中数学选择性必修二 | 随机变量的期望与方差 交互式课件
随机变量的期望与方差 | 沪教版选择性必修二
例6 + 例7 整合交互式课件
例6:单颗骰子
例7:两颗骰子
📚 例题6:掷一颗骰子的方差计算
题目:掷一颗骰子,用 X 表示掷得的点数.求 X 的方差.
当前点数:0
投掷骰子
自动投掷
🎯 随机变量 X 的分布律
P(X=k) = 1/6 ,k = 1,2,3,4,5,6
📊 期望 E(X)
E(X) = (1+2+3+4+5+6)/6 = 3.5
📉 方差 D(X) (Var(X))
D(X) = E(X²) - [E(X)]²
D(X) = 35/12 ≈ 2.9167
🔢 统计结果
总投掷次数:0
平均点数:0
📊 点数频率分布
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📚 例题7:两颗骰子的期望与方差
题目:分掷两颗骰子,掷得的点数分别为X、Y.求点数和X+Y与点数差X-Y的期望与方差.
骰子X:0
骰子Y:0
点数和 X+Y = 0
点数差 X-Y = 0
投掷两颗骰子
自动投掷
🎯 基本性质
E(X+Y) = E(X) + E(Y)
D(X+Y) = D(X) + D(Y)(独立)
D(X-Y) = D(X) + D(Y)(独立)
📊 期望计算结果
E(X) = E(Y) = 3.5
E(X+Y) = 7
E(X-Y) = 0
📉 方差计算结果
D(X) = D(Y) = 35/12 ≈ 2.9167
D(X+Y) = 35/6 ≈ 5.8333
D(X-Y) = 35/6 ≈ 5.8333
🔢 统计结果
总投掷次数:0
平均和:0
平均差:0
📊 点数和频率分布
234567
89101112
📊 点数差频率分布
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