实际决策问题的常见类型及方法解析

高中数学新教材概率统计引入概率期望方差对于实际决策问题有着极大的意义．离散型随机变量期望反映的是实际问题随机变量取值的平均水平;方差反映的是随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度．     

随机变量及其分布

本单元的重点：离散型随机变量及其分布列，条件概率，相互独立事件，独立重复试验与二项分布，离散型随机变量的均值和方差，正态分布．     

对一道概率习题中分组方案的教学探究

新课程在选修2-3中再次安排了概率,使学生在必修课程学习概率的基础上,进一步学习某些离散型随机变量分布列及其均值方差等内容.这部分内容的学习,可使学生在随机概念理解方面得到一次提升,了解如何从定量的角度来刻画与反映离散型随机变量,这是从定性到定量的一     

关于离散型随机变量次序统计量分布矩阵对称性猜想的探索

本文研究了离散型随机变量次序统计量的分布矩阵的对称性 ,获得了二个定理 .定理 1　服从等概率二点分布或等概率三点分布的离散型随机变量的次序统计量的分布矩阵是对称矩阵 .定理 2　取值有限且等概率的离散型随机变量的次序统计量的分布矩阵具有中心对称性 .     

数学期望在生产生活中的应用举例

我们知道,离散型随机变量的数学期望反映了离散型随机变量取值的平均水平,正是因为它具备这样的特点,我们可以应用数学期望的有关知识来解决生产生活中的一些问题,现举例如下:     

数学期望在投资决策中的应用

随机变量的数学期望是随机变量的重要特征数之一 .由概率知识可知 ,随机变量的数学期望表示了随机变量在随机试验中取值的平均值 ,所以又常被称为随机变量的平均数、均值 .关于离散型随机变量有如下事实 :若随机变量ξ的概率分布列为ξ x1x2 … xn …p p1p2 …pn …则称Eξ =x1p1+x2 p2 +… +xnpn+…为 ξ的数学期望或平均数、均值 .同时若 η =aξ +b ,其中a ,b为常数 ,则 η也是随机变量 ,且Eη =aEξ+b .下面举例说明数学期望在投资决策中的应用 .1　商品流通问题例 1　春节期间 ,某鲜花店某种鲜花的进货价为每束 2 .5元 ,销售价为每束…     

对高中新教材（选修2—3）的一个补充

在人教版新课标教材（选修2—3）第二章“随机变量及其分布”中给出了三个常见离散型随机变量的分布列,但超几何分布的均值和方差在教材和《教师用书》中都没有提及．现笔者给出公式并证明．     

一种离散型随机变量的分布

讨论一种离散型随机变量的分布,得到了此种随机变量的概率分布以及该分布的数学期望与方差,并验证了该分布应满足的必要条件.     

离散型随机变量的期望与方差的应用

离散型随机变量期望和方差的应用问题 ,一般应先分析题意 ,明确题目欲求的是期望还是方差问题 .如果要求的是某数量指标的平均值 ,则属于期望问题 ;如果要求的是数量指标的离散程度或稳定性 ,则属于方差问题 .在此基础上 ,将题中考察的数量指标用随机变量表示 ,把实际问题转化为求随机变量的期望和方差 .常用的解法有 :用定义直接求解 ,代入公式求解 ,建立函数关系求解 .例 1　袋中有 1个白球和 4个黑球 ,每次从其中任取一个球 ,直到取到白球为止 ,求取球次数的期望及方差 .分析　由于题中并未指明取出的黑球是否放回 ,所以本题应分两种情况…     

例说离散型随机变量分布列的求法

离散型随机变量的分布的求法分三步:1)首先要确定随机变量的取值有哪些;2)求出每种取值下的随机事件的概率值;3)列表对应,即为分布列.下面举例说明其求法:     

关于离散型随机变量次序统计量分布矩阵对称性猜想的探索

本研究了离散型随机变量次序统计量的分布矩阵的对称性,获得了二个定理。定理1服从等概率二点分布等概率三点分布的离散型随机变量的次序统计量的分布矩阵是对称矩阵。定理2取值有限且等概率的离散型随机变量的次序统计量的分布矩阵具有中心对称性。     

离散型随机变量数学期望的几种巧妙算法

利用定义求解离散型随机变量的数学期望有时显得非常复杂,本文给出了三种巧妙计算离散型随机变量数学期望的方法:对称性法、随机变量分解法、公式演变法.计算过程非常简洁,达到了简化计算的目的.     

浅谈离散型随机变量的分布列

离散型随机变量的分布列问题是新教材第三册第一章中非常重要的内容,学习分布列对随机变量的期望和方差有重要作用,而教材中对离散型随变量的分布列的要求叙述得非常笼统,学起来很吃力。因此很有必要对多种离散型随机变量的分布列作一个小结。     

浅谈离散型随机变量问题方法

综观近几年的高考数学理科试卷中,离散型随机变量的分布列、数学期望和方差几乎成为必考内容,且这些问题都是以实际问题为载体,全面考查随机变量及其分布列、期望和方差的意义,相应概率的计算,以及相关的数学思想和方法.下面就此类问题的解题分析过程作简单的梳理.     

点共线的向量证法

所谓整值型随机变量是指只取非负整数值的随机变量，是概率统计中研究随机现象的一类重要变量，其所反映的概率特性、统计规律分别通过它的分布列P（ξ=n）与数学期望Eξ=∑∞k=1kpk等确定，事实上，只要确定了它的分布列，也就掌握了它取值的统计规律，因此核心是求整值型随机变量的分布列，     

一道概率题的探索与引申

在高中数学第三册（选修Ⅱ）的第一章，介绍了两类离散型随机变量的分布列、期望和方差，一类是二项分布，一类是几何分布．几何分布是：在独立重复试验中，某事件发生的概率是P，事件第一次发生时作试验次数ε是一个离散型随机变量，且P（ε=k）=q^（k-1）P（k=1，2，3，……）其中q=1-P，则ε的概率分布为：     

离散型随机变量密度函数的定义与探讨

使用“δ函数”定义离散型随机变量的密度函数，寻求离散型随机变量与连续型随机变量的统一处理方法．基于离散型随机变量密度函数的定义．其一维随机变量函数的密度函数以及多维随机变量的边缘密度等，均可直接利用连续型随机变量的相关结论．     

离散型随机变量高阶原点矩的一种新的递推计算方法

针对服从二项、泊松、几何、负二项、超几何、负超几何以及对数级数分布等离散型随机变量,给出了求其高阶原点矩的一个较为简单的递推计算方法.不仅非常容易地求出这些离散型随机变量的高阶原点矩,避免了计算阶乘矩或求导等复杂的运算,而且便于学生理解.论文还给出了这些离散型随机变量的3阶和4阶原点矩的表达式.     

区间数据的均值估计

本文在运用无偏转换思想找到区间数据均值估计的基础上,对所找到的估计量的方差进行了研究.针对区间截断情况1和区间截断情况2,找到了估计量方差有限的条件.当截断随机变量的分布在某种程度上比被截断随机变量的分布尾部更厚时,方差有限的估计量可以取到.     

常用离散型随机变量的高阶原点矩

对离散型随机变量的高阶矩进行了研究,给出了几类离散型随机变量的高阶原点矩的统一递推公式,得到了离散型随机变量的高阶原点矩的形式特征.