随机变量的数学期望教案

离散型随机变量的期望计算教案一、教学目的本教案的教学目标是通过离散型随机变量的期望计算，使学生们掌握离散型随机变量的期望的概念、性质及计算方法。

二、教学内容1、离散型随机变量的期望概念与性质在概率论中，期望是一种统计平均数，用于反映一个事件发生的概率与事件发生时相对应的结果的大小之间的关系。

设离散型随机变量 X 取值为 x1、x2、…、xn，概率分别为 p1、p2、…、pn，其期望值μ 定义为μ = E(X) = ∑xi pi其中，E 表示期望的运算符，∑ 表示对所有可能的取值进行求和。

期望具有以下性质：（1）若 c 为常数，则 E(cX) = cE(X)。

（2）若 X 与 Y 为随机变量，则 E(X + Y) = E(X) + E(Y)。

（3）若 X 与 Y 相互独立，则 E(XY) = E(X)E(Y)。

2、离散型随机变量的期望计算方法（1）计算期望的方法计算一个离散型随机变量的期望，只需求出每个可能取值 xi 与其对应的概率 pi，将 xi 与 pi 的乘积相加。

（2）离散型随机变量的期望的实例例 1：在一个掷骰子的游戏中，每次掷骰子都有可能得到 1、2、3、4、5、6 中的任意一个数字。

设 X 是可得到的数字，则 X 是离散型随机变量。

假设这个游戏是公平的，每个数字的概率都是相等的，即每个数字的概率为 1/6，有E(X) = ∑xi pi = 1/6 × 1 + 1/6 × 2 + 1/6 × 3 + 1/6 × 4 + 1/6 × 5 + 1/6 × 6 = 3.5掷骰子游戏中的期望值为 3.5。

例 2：某网站的访问量分别是 100、200、300、400，对应的概率分别是 0.2、0.3、0.4、0.1。

设 X 是访问量，则 X 是离散型随机变量。

计算期望：E(X) = ∑xi pi = 100 × 0.2 + 200 × 0.3 + 300 × 0.4 + 400 × 0.1 = 250该网站的访问期望为 250。

《离散型随机变量的数学期望》教案1
【教学目标】
①理解取有限值的离散型随机变量的均值或数学期望的概念，会求离散型随机变量的数学期望；
②掌握二项分布、超几何分布的均值的求法.
【教学重点】
会根据离散型随机变量的分布列求出数学期望
【教学难点】
理解离散型随机变量的数学期望的概念
【教学过程】
一、课前预习
1.离散型随机变量的均值或数学期望：设一个离散型随机变量所有可能取的值是，，，，这些值对应的概率是，，，，则叫做这个离散型随机变量的均值或数学期望（简称_______）.
2.若随机变量服从参数为的二点分布，则
3.若随机变量服从参数为，的二项分布，
4.若随机变量服从参数为，，的超几何分布，
二、课上学习
例1、根据历次比赛或训练记录，甲、乙两射手在同样的条件下进行射击，成绩的分布列如下：
射手8环9环10环
甲0.30.10.6
乙0.20.50.3
试比较甲、乙两射手射击水平的高低.
例2、一个袋子里装有大小相同的10个白球和6个黑球，从中任取4个，求其中所含白球个数的期望.
例3、袋中装有4只红球，3只黑球，现从袋中随机取出4只球，设取到一只红球得2分，取到一只黑球得1分，试求得分的数学期望.
例4、根据气象预报，某地区下个月有小洪水的概率为0.25，有大洪水的概率为0.01.设工地上有一台大型设备，为保护设备有以下三种方案：
方案一：运走设备，此时需花费3800元.
方案二：建一保护围墙，需花费2000元.但围墙无法防止大洪水，当大洪水来临，设备受损，损失费为60000元.
方案三：不采取措施，希望不发生洪水.此时大洪水来临损失60000元，小洪水来临损失10000元.试比较哪一种方案好.。

《工程数学》教案19连续型随机变量的数学期望教学目标：1、了解连续型随机变量的概念及其特点；2、掌握连续型随机变量的数学期望的求解方法。

教学内容：一、连续型随机变量的概念及特点连续型随机变量是指取值在一个区间内的随机变量。

与离散型随机变量不同，连续型随机变量的取值可以是无数个，因此其概率密度函数（PDF）具有一定的连续性。

二、连续型随机变量的数学期望的定义对于连续型随机变量X，其数学期望E(X)可以通过积分的方式进行计算。

数学期望表示了随机变量在平均情况下的取值，并且是一个常数。

三、连续型随机变量的数学期望的计算方法1、如果概率密度函数f(x)在x=a和x=b处连续，并且在[a,b]区间内可积，那么连续型随机变量X在该区间内的数学期望可以通过以下公式计算：E(X) = ∫(a到b) x * f(x) dx2、如果概率密度函数f(x)在整个实数轴上连续并可积，那么连续型随机变量X的数学期望可以通过以下公式计算：E(X) = ∫(-∞到+∞) x * f(x) dx四、例题讲解例题1：已知连续型随机变量X的概率密度函数为f(x)=(3/2)*(x-1)，0<x<2，求X的数学期望。

解：根据连续型随机变量的数学期望的计算方法，可以得出：E(X) = ∫(0到2) x * f(x) dx= ∫(0到2) x * (3/2)*(x-1) dx= ∫(0到2) (3/2)*(x^2-x) dx=(3/2)*[x^3/3-x^2/2]在0到2之间的值=(3/2)*[(8/3)-2/2-0]=(3/2)*[(8/3)-1]=(3/2)*(5/3)=5/2因此，X的数学期望为5/2五、教学设计1、引入：通过提问和讲解的方式引导学生回顾离散型随机变量的数学期望的计算方法，并带入连续型随机变量的背景，引出连续型随机变量的概念。

2、知识讲解：对连续型随机变量的概念和数学期望的定义进行详细讲解，并结合具体例子进行说明。

第12讲 随机变量的数字特征习题课教学目的：掌握随机变量的数字特征，了解切比雪夫不等式和大数定律。

教学重点：理解数学期望和方差的概念，掌握它们的性质与计算，熟悉常用分布的数学期望和方差。

教学难点：随机变量函数的数学期望。

教学时数：2学时 教学过程：一、知识要点回顾1. 随机变量X 的数学期望()E X对离散随机变量 ()()i i iE X x p x =∑若1,2,i=，则假定这个级数绝对收敛，否则就没有数学期望。

对连续随机变量 ()()E Xxf x d x+∞-∞=⎰假定这个广义积分绝对收敛，否则就没有数学期望。

2. 随机变量X 的函数()g X 的数学期望[()]E g X ，其中()g X 为实函数。

对离散随机变量 [()]()()i i iE g X g x p x =∑对连续随机变量 [()]()()E g Xg x f x d x+∞-∞=⎰假定所涉及的无穷级数绝对收敛，所涉及的广义积分绝对收敛。

3. 二维随机变量(,)X Y 的函数(,)g X Y 的数学期望[(,)]E g X Y ，其中(,)g X Y 为二元实函数。

对离散随机变量 [(,)](,)(,)i j i j ijE g XY g x y p x y =∑∑对连续随机变量 [(,)](,)(,)E g X Y g x y f x y d xd y+∞+∞-∞-∞=⎰⎰假定所涉及的无穷级数绝对收敛，所涉及的广义积分绝对收敛。

4. 数学期望的性质（假定所涉及的数学期望都存在）(), ()E c c c =为常数()(), ()E c X c E X c =为常数()(), (,)E a X b a E X b a b +=+为常数()()()E X Y E X E Y +=+11()()nni i i i i i E c X c E X ===∑∑若,X Y 相互独立，则()()()E X Y E X E Y =。

高中数学离散型随机变量期望的完整教案资料及解析一、教学目标1. 理解离散型随机变量的概念和特点。

2. 掌握离散型随机变量期望的定义及相关计算方法。

3. 能够熟练运用期望的理论及计算方法解决现实生活中的问题。

二、教学重点1. 离散型随机变量的概念和特点。

2. 期望的定义及相关计算方法。

三、教学难点1. 离散型随机变量如何计算期望。

2. 如何应用期望求解实际问题。

四、教学过程1. 离散型随机变量的概念和特点离散型随机变量指的是只能取有限或者可数个数值的随机变量，例如扔硬币的结果就是一个离散型随机变量，只能取到正面或反面两个结果。

其特点是每个结果发生的概率是已知的，而且每个结果之间是互不影响的。

2. 期望的定义及相关计算方法（1）期望的定义期望是衡量随机变量取值的平均数值，通常用 E(X) 表示，可以理解为随机变量 X 的重心或中心点。

对于离散型随机变量 X，期望的计算公式为：E(X) = ∑ XiP(Xi)，其中 P(Xi) 表示变量 X 取值为 Xi 的概率。

（2）期望的计算方法a. 均值法当每个取值的概率相同时，可以使用均值法计算期望：E(X) = (X1 + X2 + … + Xn) / n例如，抛一枚硬币，正面为 X1，反面为 X2，硬币的期望为：E(X) = (1 + 0) / 2 = 0.5b. 其他方法当每个取值的概率不相同时，可以使用加权平均法计算期望：E(X) = ∑ XiP(Xi)例如，抛一个色子，可能的结果为 {1, 2, 3, 4, 5, 6}，每个结果的概率都是 1/6，求色子的期望为：E(X) = (1×1/6 + 2×1/6 + 3×1/6 + 4×1/6 + 5×1/6 +6×1/6) = 3.5c. 概率分布表法对于复杂的离散型随机变量，可以制作概率分布表来计算期望：例如，某市场上某商品的销售量分别为 0，1，2，…，10 箱的概率分别为0.01, 0.02, 0.04, …，0.08，求该商品的期望销售量为：E(X) = 0×0.01 + 1×0.02 + 2×0.04 + … + 10×0.08 = 3.83. 如何应用期望求解实际问题（1）利用期望求解赌博问题例如，在一个赌场中，每次投掷两个色子，如果点数和为 7，则赢得 4 倍的赌注；如果点数和不为 7，则输掉赌注。