人教B版数学选修2-3《离散型随机变量的数学期望》课件
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第二章概率2. 3 随机变量的数字特征2.3. 1 离散型随机变量的数学期望学习目标:1.理解离散型随机变量的数学期望的意义和性质,会根据离散型随机变量的分布列求岀数学期望.(重点)2.掌握二点分布、二项分布的数学期望.(重点)3.会利用离散型随机变量的数学期望解决一些相关问题.(难点)教材整理/离散型随机变量的数学期望阅读教材P59〜卩60,完成下列问题.1.定义一般地,设一个离散型随机变量X所有可能取的值是加切•“,凡, 这些值对应的概率是卩1,卩2,…,Pn,则E(X)二如1土泌土T土泌叫做这个离散型随机变量X的均值或数学期望(简称期望).2.意义刻画了离散型随机变量的平均取值水平.------ 0微体验0 -----1. __________________ 下列说法正确的有・(填序号)①随机变量X的数学期望E(X)是个变量,其随X的变化而变化;②随机变量的均值反映样本的平均水平;③若随机变量X的数学期望E(X)=2,则E(2X)=4;Xl+%2 ----- 為④随机变量X的均值E(X)二◎【镒】■鑒@-^s s s 虐息謬舉1W雷摄豊舉屢藍苞•皐1聲—益眾-K-X 啊豎證■型羸曾酗嚣2.已知离散型随机变量X的分布列为:则X的数学期望E(X)二___11牛刀出M 如】•HG+XDgmsHgg 掘教材整理2常见的几种分布的数学期望阅读教材P60例1以上部分,完成下列问题.----- 0微体验0 ----(1]1.若随机变量X服从二项分布$4, 则E(X)的值为1 4【解析】E(X)=np=^j=y 【笞案】2.篮球运动员在比赛中每次罚球命中得1分,不命中得0分.己知他命中的概率为0.8,则罚球一次得分X的期望是・【解析】因为P(X=l)=0.8, P(X=0)二0.2,所以E®=1X0.8+0X02=0.8.【答案】0.8\響17 二点分布与布的数劉望【例1】某运动员投篮命中率为p=0.6.⑴求投篮1次时命中次数X的数学期望;(2)求重复5次投篮时,命中次数丫的数学期望.【精彩点拨】⑴利用二点分布求解.(2)利用二项分布的数学期望公式求解.【解】⑴投篮1次,命中次数X的分布列如下表:则E®=0.6.⑵由题意,重复5次投篮,命中的次数丫服从二项分布,即丫〜5(5,0.6),则E(F)=〃p=5X0.6=3.r规律方沽1.常见的两种分布的均值设卩为-次试验中成功的概率,则⑴二点分布E(X)=p;⑵二顶分布E(X)=np.熟练应用上述公式可大大减少运算豊提高解题速度•2.二点分布与二项分布辨析⑴相同点:一次试验中要么发生要么不发生.(2)不同点:①随机变量的取值不同,二点分布随机变量的取值为0,1,二项分布中随机变量的取值x=0,l, 2,…,n.②试验次数不同,二点分布一般只有一次试验;二项分布则进行〃次试验.越跟腳||漏1.⑴某种种子每粒发芽的概率为0.9,现播种了1000粒,对于没有发芽的种子,每粒需再补种2粒,每个坑至多补种一次,补种的种子数记为X,则X的数学期望为()A. 100B. 200C. 300D. 4002 -9 11 - 07A学期望E(X)等于()X0 1P_______m加【解析】⑴由题意可知,补种的种子数记为X, X服从二项分布, 即X〜B(1 000,0.1),所以不发芽种子的数学期望为1000X0.1 = 100.所以补种的种子数的数学期望为2X100=200.1 12 2(2)由题意可知m+2m=l,所以m=y所以E(X)=0X亍+1X厂亍【答案】(1)B (2)D求离散型随机变量的数学期望一一丿------------------------------------------------------------------------------ 【例2】在甲、乙等6个单位参加的一次“唱读讲传”演岀活动中, 每个单位的节目集中安排在一起,若采用抽签的方式随机确定各单位的演岀顺序(序号为1,2, •“,6),求:⑴甲、乙两单位的演出序号至少有一个为奇数的概率;(2)甲、乙两单位之间的演岀单位个数(的分布列与均值.【精彩点拨】⑴可先求“甲乙两单位的演岀序号至少有一个为奇数”的对立事件的概率;(2)先求出(的取值及每个取值的概率,然后求其分布列和均值.【解】只考虑甲、乙两单位的相对位置,故可用组合计算基本事件数.⑴设4表示“甲、乙的演岀序号至少有一个为奇数”,则只表示網乙的演岀序号均为偶数”,由等可能性事件的概率计算公式得P⑷=1 -— C2P⑷r(2)(的所有可能取值为0,1,2,3,4,且5 1 4 4 3 1 2P(f=0)=R=y P(f=l)="=K,P(f=2)=声PK=3)=^2= C6 J L Z61JL Z6 J Y2 1 1丐P(f=4)p祁.从而知{的分布列为14 12 1 4所以E(^)=0X^+1X|^+2X^+3X^+4X J^=J.规律方疥求离散型随机变量f的数学期望的步骤(1)根据f的实际意义,写岀§的全部取值.(2球岀{的每个值的概率.(3)与出§的分布列.(4)利用定义求出数学期望.其中第⑴、⑵两条是解答此类题目的关键,在求解过程中应注重分析概率的相关知识. 腿刀2-盒中装有5节同牌号的五号电池,其中混有两节废电池.现在无放回地每次取-节电池检验,直到取到好电池为止,求抽取次数x的分布列及数学期望.【解】X可取的值为1,2,3,3 2 3 3则P(X=1)=§, P(X=2)=§X厂亦P(X=3)=討XI二点抽取次数X的分布列为3 3 1 3 E(X)=1X§+2X 込+3X 百二离散型随机变量的均值实际应用[探究问题]1.某篮球明星罚球命中率为0.7,罚球命中得1分,不中得0分,则他罚球一次的得分X可以取哪些值?X取每个值时的概率是多少?【提示】随机变量X可能取值为0,1.X取每个值的概率分别为P(X=0)=03, P(X=l)=0.7.2.在探究1中,若该球星在一场比赛中共罚球10次,命中8次,那么他平均每次罚球得分是多少?【提示】每次平均得分为^=0.8.3.在探究1中,你能求岀在他参加的各场比赛中,罚球一次得分大约是多少吗?为什么?【提示】在球星的各场比赛中,罚球一次的得分大约为0X0.3+1XO.7=O.7(分).因为在该球星参加各场比赛中平均罚球一次的得分只能用随机变量X的数学期望来描述他总体得分的平均水平.具体到每一场比赛罚球一次的平均得分应该是非常接近X的均值的一个分数.【例3】随机抽取某厂的某种产品200件,经质检,其中一等品126 件,二等品50件,三等品20件,次品4件.已知生产1件一、二、三等品获得的利润分别为6万元、2万元、1万元,而1件次品亏损2万元, 设1件产品的利润(单位:元)为X.⑴求X的分布列;(2)求1件产品的平均利润(即X的数学期望);⑶经技术革新后,仍有四个等级的产品,但次品率降为1%, -等品率提高为70%,如果此时要求1件产品的平均利润不小于4.73万元,则三等品率最多是多少?【精彩点拨】利用期望回答问题根据利润的意义写岀X的取值f写岀X的分布列求岀数学期望E(X)【解】(1)X 的所有可能取值有6,2,1, -2.P(X=_2)=缶=0.02.故X 的分布列为:P(X=6)= 126=0.63,P(X=2)= 5020=0.25, P(X=1)= 20 20=0.h(2)E(X)=6 X 0.63+2 X 0.25+1X 0.1+(—2) X 0.02=4.34.(3)设技术革新后的三等品率为x,则此时1件产品的平均利润为E(X)=6X0.7+2X(l-0.7-0.01-x)+lXx+(-2)X0.01 =4.76-x(0<x<0.29).依题意,E(X)24.73,即 4.76—诊4.73,解得i<0.03,所以三等品率最多为3%.¥律方------------------ --------------1.实际问题中的期望问题均值在实际生活中有着广泛的应用,如对体育比赛的成绩预测,消费预测,工程方案的预测,产品合格率的预测,投资收益的预测等方面,都可以通过随机变量的期望来进行估计.2.概率模型的三个解答步骤⑴审题,确定实际问题是哪一种概率模型,可能用到的事件类型,所用的公式有哪些.(2)确定随机变量的分布列,计算随机变量的期望.(3)对照实际意义,回答概率,均值等所表示的结论.踪训龜3. 甲、乙两射击运动员进行射击比赛,射击相同的次数,已知两运动员击中的环数X 稳定在7, & 9,10环.将他们的比赛成绩111成频率分布甲 环数乙 环数(1)根据这次比赛的成绩步贝学力冲且力囹屮8环的概率P(X 乙=8),以及甲击中9环以上(包括9环)的概率;直方图如图甲和图乙所示.0.3 0.2 0.15击中频率击中频率0.35 0.27 8 9 10击中(2)根据这次比赛的成绩估计甲、乙谁的水平更高(即平均每次射击的环数谁大).【解】⑴由图乙可知P(X乙=7)=0.2, P(X乙=9)=0.2, P(X乙=10) =0.35.所以P(X 乙=8)=1—0.2—0.2—0.35=0.25.同理卩(火甲=T)=0.2, P(X甲=8)=0.15, P(X甲二9)=03,所以P(X 甲=10)=1—0.2—0.15—0.3=0.35.P(X甲29)=0.3+0.35=0.65.(2)因为E(X 甲)=7X0.2+8X0.15+9X0.3+10X0. 35=8.8,E(X 乙)=7X0.2+8X0.25+9X0.2+10X0.35=8.7, 则有E(X 甲)〉E(X乙),所以估计甲的水平更高.漲堂小结二自分布的均值二项分布的均值1 •一名射手每次射击中靶的概率为0.8,则独立射击3次中靶的次数X的数学期望是()D. 3A. 0.83B. 0.8C. 2.4【解析】E(X)=3X0.8=2.4.。