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高二数学必修二课件:《离散型随机变量的方差》

2021-01-19 14:38:27 浏览量:

  青年是学习智慧的时期,中年是付诸实践的时期。下面课件网小编为您推荐高二数学课件:《离散型随机变量的方差》。
 

高二数学课件:《离散型随机变量的方差》

  教学目标:

  知识与技能:

  了解离散型随机变量的方差、标准差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出方差或标准差。

  过程与方法:

  了解方差公式D(a+b)=a2D, 以及若~(n,p),则D=np(1p),并会应用上述公式计算有关随机变量的方差 。

  情感、态度与价值观:承前启后,感悟数学与生活的和谐之美 ,体现数学的文化功能与人文价值。

  教学重点:

  离散型随机变量的方差、标准差

  教学难点:

  比较两个随机变量的期望与方差的大小,从而解决实际问题

  教具准备:

  多媒体、实物投影仪 。

  教学设想:

  了解方差公式D(a+b)=a2D,以及若~(n,p),则D=np(1p),并会应用上述公式计算有关随机变量的方差 。

  授课类型:

  新授课

  课时安排:

  2课时

  内容分析:

  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,表示了随机变量在随机实验中取值的平均值,所以又常称为随机变量的平均数、均值.今天,我们将对随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度进行研究.其实在初中我们也对一组数据的波动情况作过研究,即研究过一组数据的方差.

  回顾一组数据的方差的概念:设在一组数据 , ,, 中,各数据与它们的平均值 得差的平方分别是 , ,, ,那么 + ++叫做这组数据的方差

  教学过程:

  一、复习引入:

  1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量 随机变量常用希腊字母、等表示

  2. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量

  3.连续型随机变量: 对于随机变量可能取的值,可以取某一区间内的一切值,这样的变量就叫做连续型随机变量

  4.离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系: 离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出

  5. 分布列:

  x1 x2 xi

  P P1 P2 Pi

  6. 分布列的两个性质: ⑴Pi0,i=1,2,; ⑵P1+P2+=1.

  7.二项分布:~B(n,p),并记 =b(k;n,p).

  0 1 k n

  P

  8.几何分布: g(k,p)= ,其中k=0,1,2,, .

  1 2 3 k

  P9.数学期望: 一般地,若离散型随机变量的概率分布为

  x1 x2 xn

  P p1 p2 pn

  则称 为的数学期望,简称期望.

  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的概率分布中,令 ,则有 , ,所以的数学期望又称为平均数、均值

  12. 期望的一个性质:

  13.若 B(n,p),则E=np

  二、讲解新课:

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

  = + ++ +

  称为随机变量的均方差,简称为方差,式中的 是随机变量的期望.

  2. 标准差: 的算术平方根 叫做随机变量的标准差,记作 .

  3.方差的性质:(1) ;(2) ;

  (3)若~B(n,p),则 np(1-p)

  4.其它:

  ⑴随机变量的方差的定义与一组数据的方差的定义式是相同的;

  ⑵随机变量的方差、标准差也是随机变量的特征数,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

  三、讲解范例:


        例1.随机抛掷一枚质地均匀的骰子,求向上一面的点数的均值、方差和标准差.


        解:抛掷散子所得点数X 的分布列为 1 2 3 4 5 6 从而 例2.有甲乙两个单位都愿意聘用你,而你能获得如下信息: 甲单位不同职位月工资X1/元 1200 1400 1600 1800 获得相应职位的概率P1 0.4 0.3 0.2 0.1 乙单位不同职位月工资X2/元 1000 1400 1800 2000 获得相应职位的概率P2 0.4 0.3 0.2 0.1 根据工资待遇的差异情况,你愿意选择哪家单位? 解:根据月工资的分布列,利用计算器可算得 EX1 = 12000.4 + 1 4000.3 + 16000.2 + 18000.1 = 1400 , DX1 = (1200-1400) 2 0. 4 + (1400-1400 ) 20.3 + (1600 -1400 )20.2+(1800-1400) 20. 1 = 40 000 ; EX2=1 0000.4 +1 4000.3 + 1 8000.2 + 22000.1 = 1400 , DX2 = (1000-1400)20. 4+(1 400-1400)0.3 + (1800-1400)20.2 + (2200-1400 )20.l = 160000 . 因为EX1 =EX2, DX 1 例3.设随机变量的分布列为 1 2 nP

  求D

  解:(略) ,

  例4.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 和 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 比 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5.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, 和 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 和 的离散程度,即两名射手成绩的稳定情况

  例6.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1 0 1 2 3 次品数1 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: E1=00.7+10.2+20.06+30.04=0.44,

  E2=00.8+10.06+20.04+30.10=0.44.

  它们的期望相同,再比较它们的方差

  D1=(0-0.44)20.7+(1-0.44)20.2+(2-0.44)2

  0.06+(3-0.44)20.04=0.6064,

  D2=(0-0.44)20.8+(1-0.44)20.06+(2-0.44)2

  0.04+(3-0.44)20.10=0.9264.

  D1 D2 故A机床加工较稳定、质量较好.

  四、课堂练习:

  1 .已知 ,则 的值分别是( )

  A. ;B. ;C. ;D.

  答案:1.D

  2 . 一盒中装有零件12个,其中有9个正品,3个次品,从中任取一个,如果每次取出次品就不再放回去,再取一个零件,直到取得正品为止.求在取得正品之前已取出次品数的期望.

  分析:涉及次品率;抽样是否放回的问题.本例采用不放回抽样,每次抽样后次品率将会发生变化,即各次抽样是不独立的.如果抽样采用放回抽样,则各次抽样的次品率不变,各次抽样是否抽出次品是完全独立的事件.

  解:设取得正品之前已取出的次品数为,显然所有可能取的值为0,1,2,3

  当=0时,即第一次取得正品,试验停止,则

  P(=0)=

  当=1时,即第一次取出次品,第二次取得正品,试验停止,则

  P(=1)=

  当=2时,即第一、二次取出次品,第三次取得正品,试验停止,则

  P(=2)=

  当=3时,即第一、二、三次取出次品,第四次取得正品,试验停止,则P(=3)=

  所以,E=

  3. 有一批数量很大的商品的次品率为1% ,从中任意地连续取出200件商品,设其中次品数为,求E,D

  分析:涉及产品数量很大,而且抽查次数又相对较少的产品抽查问题.由于产品数量很大,因而抽样时抽出次品与否对后面的抽样的次品率影响很小,所以可以认为各次抽查的结果是彼此独立的.解答本题,关键是理解清楚:抽200件商品可以看作200次独立重复试验,即 B(200,1%),从而可用公式:E=np,D=npq(这里q=1-p)直接进行计算

  解:因为商品数量相当大,抽200件商品可以看作200次独立重复试验,所以 B(200,1%) 因为E=np,D=npq,这里n=200,p=1%,q=99%,所以,E=2001%=2,D=2001%99%=1.98

  4. 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的方差不超过1/4

  分析:这是一道纯数学问题.要求学生熟悉随机变量的期望与方差的计算方法,关键还是掌握随机变量的分布列.求出方差D=P(1-P)后,我们知道D是关于P(P0)的二次函数,这里可用配方法,也可用重要不等式证明结论

  证明:因为所有可能取的值为0,1且P(=0)=1-p,P(=1)=p,

  所以,E=0(1-p)+1p=p

  则 D=(0-p)2(1-p)+(1-p) 2p=p(1-p)

  5. 有A、B两种钢筋,从中取等量样品检查它们的抗拉强度,指标如下:

  A 110 120 125 130 135 B 100 115 125 130 145

  P 0.1 0.2 0.4 0.1 0.2 P 0.1 0.2 0.4 0.1 0.2

  其中A、B分别表示A、B两种钢筋的抗拉强度.在使用时要求钢筋的抗拉强度不低于120,试比较A、B两种钢筋哪一种质量较好

  分析: 两个随机变量A和 B都以相同的概率0.1,0.2,0.4,0.1,0.2取5个不同的数值.A取较为集中的数值110,12 0,125, 130,135;B取较为分散的数值100,115,125,130,145.直观上看,猜想A种钢筋质量较好.但猜想不一定正确,需要通过计算来证明我们猜想的正确性

  解:先比较A与B的期望值,因为

  EA=1100.1+1200.2+1250.4+1300.1+1350.2=125,

  EB=1000.1+1150.2+1250.4十1300.1+1450.2=125.

  所以,它们的期望相同.再比较它们的方差.因为

  DA=(110-125)20.1+(120-125) 2 0.2+(130-125) 20.1+(135-125) 20.2=50,

  DB=(100-125)20.1+(110-125) 2 0.2+(130-125) 20.1+(145-125) 20.2=165.

  所以,DA DB.因此,A种钢筋质量较好

  6. 在有奖摸彩中,一期(发行10000张彩票为一期)有200个奖品是5元的,20个奖品是25元的,5个奖品是100元的.在不考虑获利的前提下,一张彩票的合理价格是多少元?

  分析:这是同学们身边常遇到的现实问题,比如福利彩票、足球彩票、奥运彩票等等.一般来说,出台各种彩票,政府要从中收取一部分资金用于公共福利事业,同时也要考虑工作人员的工资等问题.本题的不考虑获利的意思是指:所收资金全部用于奖品方面的费用

  解:设一张彩票中奖额为随机变量,显然所有可能取的值为0,5,25,100 依题

  意,可得的分布列为

  0 5 25 100

  P

  答:一张彩票的合理价格是0.2元.

  五、小结 :

  ⑴求离散型随机变量的方差、标准差的步骤:

  ①理解的意义,写出可能取的全部值;

  ②求取各个值的概率,写出分布列;

  ③根据分布列,由期望的定义求出E;

  ④根据方差、标准差的定义求出 、 .若~B(n,p),则不必写出分布列,直接用公式计算即可.

  ⑵对于两个随机变量 和 ,在 和 相等或很接近时,比较 和 ,可以确定哪个随机变量的性质更适合生产生活实际,适合人们的需要

  六、课后作业: P69练习1,2,3 P69 A组4 B组1,2

  1.设 ~B(n、p)且E =12 D =4,求n、p

  解:由二次分布的期 望与方差性质可知E =np D = np(1-p)

  2.已知随机变量 服从二项分布即 ~B(6、 )求b (2;6, )

  解:p( =2)=c62( )2( )4

  3.已知甲、乙两名射手在一次射击中的得分为两个相互独立的随机变量 和 ,已知 和 的分布列如下:(注得分越大,水平越高)

  1 2 3

  p A 0.1 0.6

  1 2 3

  p 0.3 b 0.3

  试分析甲、乙技术状况

  解:由0.1+0.6+a+1 a=0.3

  0.3+0.3+b=1 a=0.4

  E =2.3 , E =2.0

  D =0.81 , D =0.6

  七、板书设计(略)

  八、教学反思:

  ⑴求离散型随机变量的方差、标准差的步骤:

  ①理解的意义,写出可能取的全部值;

  ②求取各个值的概率,写出分布列;

  ③根据分布列,由期望的定义求出E;

  ④根据方差、标准差的定义求出 、 .若~B(n,p),则不必写出分布列,直接用公式计算即可.

  ⑵对于两个随机变量 和 ,在 和 相等或很接近时,比较 和 ,可以确定哪个随机变量的性质更适合生产生活实际,适合人们的需要。


 

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