0  423590  423598  423604  423608  423614  423616  423620  423626  423628  423634  423640  423644  423646  423650  423656  423658  423664  423668  423670  423674  423676  423680  423682  423684  423685  423686  423688  423689  423690  423692  423694  423698  423700  423704  423706  423710  423716  423718  423724  423728  423730  423734  423740  423746  423748  423754  423758  423760  423766  423770  423776  423784  447090 

例1.设随机变量ξ的分布列为

ξ
1
2

n
P




求Dξ

 解:(略)

例2.已知离散型随机变量的概率分布为


1
2
3
4
5
6
7
 
P







离散型随机变量的概率分布为


3.7
3.8
3.9
4
4.1
4.2
4.3
P







求这两个随机变量期望、均方差与标准差

解:

=0.04, .

点评:本题中的都以相等的概率取各个不同的值,但的取值较为分散,的取值较为集中.,方差比较清楚地指出了取值更集中.

=2,=0.02,可以看出这两个随机变量取值与其期望值的偏差

例3. 甲、乙两射手在同一条件下进行射击,分布列如下:射手甲击中环数8,9,10的概率分别为0.2,0.6,0.2;射手乙击中环数8,9,10的概率分别为0.4,0.2,0.24用击中环数的期望与方差比较两名射手的射击水平

解:

+(10-9)

同理有

由上可知,所以,在射击之前,可以预测甲、乙两名射手所得的平均环数很接近,均在9环左右,但甲所得环数较集中,以9环居多,而乙得环数较分散,得8、10环地次数多些.

点评:本题中,所有可能取的值是一致的,只是概率的分布情况不同.=9,这时就通过=0.4和=0.8来比较的离散程度,即两名射手成绩的稳定情况

例4.A、B两台机床同时加工零件,每生产一批数量较大的产品时,出次品的概率如下表所示:

         A机床                  B机床

次品数ξ1
0
1
2
3
 
次品数ξ1
0
1
2
3
概率P
0.7
0.2
0.06
0.04
 
概率P
0.8
0.06
0.04
0.10

问哪一台机床加工质量较好

解: Eξ1=0×0.7+1×0.2+2×0.06+3×0.04=0.44,

    Eξ2=0×0.8+1×0.06+2×0.04+3×0.10=0.44.

它们的期望相同,再比较它们的方差

1=(0-0.44)2×0.7+(1-0.44)2×0.2+(2-0.44)2

×0.06+(3-0.44)2×0.04=0.6064,

2=(0-0.44)2×0.8+(1-0.44)2×0.06+(2-0.44)2

×0.04+(3-0.44)2×0.10=0.9264.

∴Dξ1< Dξ2  故A机床加工较稳定、质量较好.

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4.其它:

⑴随机变量ξ的方差的定义与一组数据的方差的定义式是相同的;

⑵随机变量ξ的方差、标准差也是随机变量ξ的特征数,它们都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度;

⑶标准差与随机变量本身有相同的单位,所以在实际问题中应用更广泛

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3.方差的性质:(1);(2)

(3)若ξ-B(np),则np(1-p)  

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2. 标准差:的算术平方根叫做随机变量ξ的标准差,记作

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1. 方差: 对于离散型随机变量ξ,如果它所有可能取的值是,…,,…,且取这些值的概率分别是,…,,…,那么,

++…++…

称为随机变量ξ的均方差,简称为方差,式中的是随机变量ξ的期望.

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13.若ξB(n,p),则Eξ=np  

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12. 期望的一个性质:

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10. 数学期望是离散型随机变量的一个特征数,它反映了离散型随机变量取值的平均水平

11 平均数、均值:在有限取值离散型随机变量ξ的概率分布中,令,则有,所以ξ的数学期望又称为平均数、均值

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9.数学期望:  一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为

ξ
x1
x2

xn

P
p1
p2

pn

则称 …  为ξ的数学期望,简称期望.

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8.几何分布: g(kp)= ,其中k=0,1,2,…,

ξ
1
2
3

k

P






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