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- 2021-06-17 发布
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离散型随机变量的方差
一般地,若离散型随机变量
X
的概率分布为
则称
E(X)
=
x
1
p
1
+
x
2
p
2
+
…
+
x
n
p
n
为
X
的
均值
或
数学期望
,记为
E(X)
或
μ
.
X
x
1
x
2
…
x
n
P
p
1
p
2
…
p
n
其中
p
i
≥0
,
i
=
1,2,
…
,n
;
p
1
+
p
2
+
…
+
p
n
=
1
1
、离散型随机变量的均值的定义
一、复习
若
X~H(n,M,N)
则
E(X)
=
若
X~B(n,p)
则
E(X)
=
np
2
、两个分布的数学期望
练习:
1
、已知随机变量 的分布列为
0
1
2
3
4
5
P
0.1
0.2
0.3
0.2
0.1
0.1
求
E( )
2
、抛掷一枚硬币,规定正面向上得
1
分,反面向
上得-
1
分,求得分
X
的数学期望。
2.3
0
3
、随机抛掷一个骰子,求所得骰子点数
X
的数学期望
E(X)
。
3.5
4
、已知
100
件产品中有
10
件次品,求任取
5
件产品中次品的数学期望。
0.5
5
、射手用手枪进行射击,击中目标就停止,否则继续射击,他射中目标的概率是
0.7,
若枪内只有
5
颗子弹
,
求射击次数的期望。
(
保留三个有效数字
)
0.3
4
0.3
3
×0.7
0.3
2
×0.7
0.3×
0.7
0.7
p
5
4
3
2
1
E(
ξ
) =
1.43
甲、乙两个工人生产同一产品,在相同的条件下,他们生产
100
件产品所出的不合格品数分别用
X
1
,
X
2
表示,
X
1
,
X
2
的概率分布下
:
X
1
0
1
2
3
p
k
0.7
0.1
0.1
0.1
X
2
0
1
2
3
p
k
0.5
0.3
0.2
0
如何比较甲、乙两个工人的技术?
X
1
0
1
2
3
p
k
0.6
0.2
0.1
0.1
E(X
1
)
=
0×0.6
+
1×0.2
+
2×0.1
+
3×0.1
=
0.7
E(X
2
)
=
0×0.5
+
1×0.3
+
2×0.2
+
3×0
=
0.7
二、离散型随机变量的方差与标准差
对于离散型随机变量
X
的概率分布如下表,
(
其中
p
i
≥0
,
i
=
1,2,…,
n
;
p
1
+
p
2
+
…
+
p
n
=
1)
X
x
1
x
2
…
x
n
P
p
1
p
2
…
p
n
设
μ
=
E(X)
,则
(
x
i
-
μ)
2
描述了
x
i
(
i
=1,2,...,
n
)
相对于均值
μ
的偏离程度,故
(
x
1
-
μ)
2
p
1
+
(
x
2
-
μ)
2
p
2
+
...
+
(
x
n
-
μ)
2
p
n
称为离散型随机变量
X
的
方差
,记为
V(X)
或
σ
2
离散型随机变量
X
的
标准差
:
σ
=
甲、乙两个工人生产同一产品,在相同的条件下,他们生产
100
件产品所出的不合格品数分别用
X
1
,
X
2
表示,
X
1
,
X
2
的概率分布下
:
X
2
0
1
2
3
p
k
0.5
0.3
0.2
0
如何比较甲、乙两个工人的技术?
X
1
0
1
2
3
p
k
0.6
0.2
0.1
0.1
V(X
1
)
=
0.6×(0-0.7)
2
+
0.2×(1-0.7)
2
+
0.1×(2-0.7)
2
+
0.1×(3-0.7)
2
=
1.01
V(X
2
)
=
0.5×(0-0.7)
2
+
0.3×(1-0.7)
2
+
0.2×(2-0.7)
2
+
0×(3-0.7)
2
=
0.61
乙的技术稳定性较好
例
.
设随机变量
X
的分布列为
X
1
2
…
n
P
n
1
n
1
…
n
1
求
V
(X)
E(
X
)
=
(1+2+...+
n
)
=
V(
X
)
=
故
V(
X
)
=
V(X)
考察
0
-
1
分布
X
0
1
P
1
-
p
p
E(X)
=
0
×(1
-
p)
+
1×p
=
p
方差
V(X)
=
(0
-
p)
2
(1
-
p)
+
(1
-
p)
2
×p
=
p(1
-
p)
标准差
σ
=
若
X~H(n,M,N)
则
V(X)
=
若
X~B(n,p)
则
V(X)
=
np(1
-
p)
练习
P70
1
2
P71
5
8
设事件
A
发生的概率为
p
,证明事件
A
在一次试验中发生次数
ξ
的方差不超过
1/4