高三数学课件离散型随机变量的期望1高三数学课件

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2、离散型随机变量分布列的性质:(1)pi≥0,i=1,2,…;(2)p1+p2+…=1.1、离散型随机变量的分布列一、复习导引3、求离散型随机变量分布列的步骤:①离散型随机变量ξ可能取的值为x1,x2,…,②求ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率P(ξ=xi)=pi,③列出分布列表二、互动探索1、某班级有10位同学参加一次数学竞赛,成绩分别为97、95、95、92、92、92、92、91、91、91。求平均成绩是多少?9795959292929291919192.810X平均成绩为:12439795929110101010有何意义?把成绩看成随机变量的概率分布列二、互动探索能否估计出该射手100次射击的平均环数?2、某射手射击所得环数ξ的分布列如下:P(ξ=4)×100=2次得4环P(ξ=5)×100=4次得5环P(ξ=6)×100=6次得6环P(ξ=7)×100=9次得7环……P(ξ=10)×100=22次得10环平均环数为:32.81002210654524能否估计出该射手n次射击的平均环数?P(ξ=4)×n=0.02n次得4环P(ξ=5)×n=0.04n次得5环P(ξ=6)×n=0.06n次得6环P(ξ=7)×n=0.09n次得7环P(ξ=10)×n=0.22n次得10环32.8)22.01006.0504.0502.04(nn32.8)10(10)5(5)4(4PPPE一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为则ξ的数学期望(或平均数、均值)二、互动探索一、离散型随机变量取值的平均水平—Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…设η=aξ+b,其中a,b为常数,则η也是随机变量.(1)η分布列是什么?(2)Eη=?问题数学期望设η=aξ+b,其中a,b为常数,则η也是随机变量.其分布列为二、互动探索Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…ξx1x2…xn…ηax1+bax2+b…axn+b…PP1P2…Pn…于是Eη=(ax1+b)p1+(ax2+b)p2+…+(axn+b)pn+…=a(x1p1+x2p2+…+xnpn+…)+b(p1+p2+…+pn+…)=aEξ+b.即E(aξ+b)=aEξ+bηax1+bax2+b…axn+b…PP1P2…Pn…一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为则ξ的数学期望(或平均数、均值)二、互动探索一、离散型随机变量取值的平均水平——数学期望Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…二、数学期望的性质即E(aξ+b)=aEξ+b三、互动练习(第一层)1、随机变量ξ的分布列是ξ135P0.50.30.2(1)则Eξ=.2、随机变量ξ的分布列是ξ4a910P0.30.1b0.22.4(2)若η=2ξ+1,则Eη=.5.8ξ47910P0.3ab0.2Eξ=7.5,则a=b=.0.40.11、篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,罚不中得0分.已知某运动员罚球命中的概率为0.7,则他罚球1次的得分ξ的期望为.2、随机抛掷一个骰子,所得骰子的点数为随机变量ξ.(1)求抛掷骰子所得点数ξ的概率分布列三、互动练习(第二层)ξ123456P1/61/61/61/61/61/6(2)求抛掷骰子所得点数ξ的期望0.71、有一批数量很大的产品,其次品率是15%.对这批产品进行抽查,每次抽出1件,如果抽出次品,则抽查终止,否则继续抽查,直到抽出次品,但抽查次数最多不超过10次.求抽查次数ξ的期望(结果保留三个有效数字).解:前k-1次取出正品而第k次(k=1,2,…,9)取出次品的概率P(ξ=k)=0.85k-1×0.15,(k=1,2,…,9);需要抽查10次即前9次取出的都是正品的概率P(ξ=10)=0.859.由此可得ξ的概率分布如下:Eξ=1×0.15+2×0.1275+…+10×0.2316=5.35.三、互动练习(第三层)ξ12345678910P0.150.12750.10840.0920.07830.06660.05660.04810.04090.23163、某商场的促销决策:统计资料表明,每年国庆节商场内促销活动可获利2万元;商场外促销活动如不遇下雨可获利10万元;如遇下雨可则损失4万元。9月30日气象预报国庆节下雨的概率为40%,商场应选择哪种促销方式?三、互动练习(第三层)2、一个袋子里装有大小相同的3个红球和2个黄球,从中同时取2个,则其中含红球个数的数学期望是.1.2一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为则ξ的数学期望(或平均数、均值)一、离散型随机变量取值的平均水平——数学期望Eξ=x1p1+x2p2+…+xnpn+…四、小结二、数学期望的性质即E(aξ+b)=aEξ+b五、作业课本14页:3、416页:1、2

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