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…     

离散型随机变量数学期望的教学探讨

本文围绕离散型随机变量的数学期望展开,根据“从实际生活中来,到实际生活中去”这一教学理念推动整个教学过程,引导学生了解数学期望的数学史发展,学习并理解数学期望的概念,培养学生学以致用的能力.通过增强与学生之间的互动,将单向授课变成师生间的教学相长,全面提高教学效果.     

关于随机变量期望方差的两个注记

文献[1]中给出了有关条件期望与三个随机变量独立的两个充要条件,本文通过几个反例说明其充分性是不成立的.分析了文献[4]中一个定理证明存在的错误,并给出了新的证明.     

浅谈离散型随机变量的数学期望

当X为离散型随机变量时,如果X的取值是有限个,要求X的数学期量E(X),只要知道X的分布律就行了,但是在一些情况下,要求出X的分布律是非常困难和非常复杂的.有些时候,分布律求出来后,可按定义算出X的数学期望:E(X)一∑xipi.然而有时这个和比较难求.在以上两种情况下,我们可以利用数学期望的性质:E(X1+…+Xn)=E(X1)+…十E(Xn)把X分解为几个随机变量的和,而这几个随机变量的数学期望很容易求.一般当X表示的是与计数有关的随机变量时,大部分情形我们可以把它分解,并且是分解成0一1分布或两点分布的随机变量的和.下面通过几个例子来说明这种方法的应用.     

分解法求离散型随机变量的期望

随机变量的分解 把随机变量ξ分成几个简单随机变量的和的过程称为随机变量的分解．     

离散型随机变量数学期望的求法探究

除借用定义求解外,利用对称性、套用已有公式、将随机变量进行分解．借助递推法、母函数法等技巧也可求出随机变量的数学期望。     

离散型区间概率随机变量和模糊概率随机变量的数学期望

研究离散型区间概率随机变量和离散型第二类模糊概率随机变量数学期望的性质及求解方法．利用模糊分解定理,把求模糊概率随机变量的数学期望问题化为求一系列区间概率随机变量的数学期望．求区间概率随机变量的数学期望是一个典型的线性规划问题,用单纯形方法推导了求区间概率随机变量数学期望的一个很实用的计算公式．算例表明,用该计算公式得到的结果和用数学规划方法得到的结果完全吻合,但计算过程相对简单．     

考点36 随机变量的分布、期望与方差

1.(江苏卷,7)在一次歌手大奖赛上,七位评委为某歌手打出的分数如下:9.48.49.49.99.69.49.7去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均值和方差分别为().(A)9.4,0.484(B)9.4,0.016(C)9.5,0.04(D)9.5,0.0162.(全国卷,15)设l为平面上过点(0,1)的直线,l的斜率等可能地取-22,-3,-25,0,25,3,22.用ξ表示坐标原点到l的距离,则随机变量ξ的数学期望Eξ=.3.(天津卷,15)某公司有5万元资金用于投资开发项目.如果成功,一年后可获利12%;一旦失败,一年后将丧失全部资金的50%.下表是过去200例类似项目开发的实施结果.投资成功投资失败192次8次则该公司…     

负超几何随机变量期望与方差的一种简捷计算

给出了负超几何分布的概率模型,通过将负超几何分布随机变量进行和式分解,比较简捷地计算了它的期望和方差,并指出文献[4]计算的期望和方差是错误的.     

求离散型随机变量的均值与方差的四种方法

<正>离散型随机变量的均值与方差是高考的热点.均值或数学期望,反映了离散型随机变量取值的平均水平,方差或标准差反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度,均值与方差是随机变量的两个重要的数字特征.求离散型随机变量的均值与方差有定义分析法、性质求解法、图象转化法、特殊分布法四种方法.     

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.     

运用离散型随机变量数学期望的线性性质解题

离散型随机变量的数学期望具有线性性：对任意常数Ci，i=1，2，…，n及b，有 E（∑i=1^nCiζi＋b）=∑i=1^nCiEζi＋b.     

离散型随机变量的三种分布

<正>一、一个简单问题袋中装有除颜色外完全相同的5个小球,其中白球3个,红球2个.(1)一次取出2个小球,含红球的个数记为X,求X的分布列;(2)一次取1个,无放回地取两次,含红球的个数记为X,求X的分布列;(3)一次取1个,有放回地取两次,含红球的个数记为X,求X的分布列.     

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.     

一个离散型随机变量数学期望的几种简捷求法

直接利用期望定义来求离散型随机变量的数学期望,有时计算比较困难.利用条件数学期望、随机变量的和式分解、对称性,分别给出了一个离散型随机变量数学期望的几种求法.     

立足教材,引导探究——"离散型随机变量的期望"教学设计思路

数学探究对学生而言是一种学习方式,对教师而言既是一种教学理念,也是一种教学方式,如何把这一教学理念落实到具体的课堂教学之中是每个教师不得不思考的问题.下面结合我们在教学"离散型随机变量的期望"(人教版普通高中数学第三册选修Ⅱ)中的一些具体做法与思考谈点体会,以期抛砖引玉.……     

离散型随机变量的平均信息熵

根据Shannon信息量,本文提出了离散型随机变量平均信息熵的概念并推导了计算公式,结果表明平均信息熵与调和级数有关.平均信息熵可作为评价信源提供信息量多少的指标.     

基于分布函数的混合型随机变量数学期望和方差的计算

在文献[1]的基础上,利用分布函数,介绍一种适合工科概率论教学的混合型随机变量的数学期望和方差的计算方法.     

g-期望的一种条件方差

该文介绍一种关于g-期望的条件方差一条件g-方差,证明了它的唯一性定理,得到了条件g-方差关于参数连续性的充要条件.这种条件g-方差的比较定理不再成立.最后,将条件g-方差作为H_F~1(0,T;R)中的连续映射从L~4(Ω,FT,P)延拓到L~2(Ω,F_T,μ).     

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。