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《《期望與方差的性質(zhì)》PPT課件》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、1?E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(XY)=E(X)E(Y).B.數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)?E(aX)=aE(X)??E(C)=C?當(dāng)X,Y相互獨(dú)立時(shí),?2?性質(zhì)4的逆命題不成立,即若E(XY)=E(X)E(Y),X,Y不一定相互獨(dú)立.反例XYpij-101-1010p?jpi?注3?XYP-101但4?若X≥0,且EX存在,則EX≥0。推論:若X≤Y,則EX≤EY。證明:設(shè)X為連續(xù)型,密度函數(shù)為f(x),則由X≥0得:所以證明:由已知Y-X≥0,則E(Y-X)≥0。而E(Y-X)=E(Y)-E(X),所以,E(X)≤E(Y)。??5?性質(zhì)2和3性質(zhì)4
2、例1.設(shè)X~N(10,4),Y~U[1,5],且X與Y相互獨(dú)立,求E(3X+2XY-Y+5)。解:由已知,有E(X)=10,E(Y)=3.6?例2.(二項(xiàng)分布B(n,p))設(shè)單次實(shí)驗(yàn)成功的概率是p,問n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,期望幾次成功?解:引入則X=X1+X2+…+Xn是n次試驗(yàn)中的成功次數(shù)。因此,這里,X~B(n,p)。7?例3.將4個(gè)可區(qū)分的球隨機(jī)地放入4個(gè)盒子中,每盒容納的球數(shù)無限,求空著的盒子數(shù)的數(shù)學(xué)期望.解一:設(shè)X為空著的盒子數(shù),則X的概率分布為XP01238?解二:再引入Xi,i=1,2,3,4.XiP109?例4.將n個(gè)球放入M個(gè)盒子
3、中,設(shè)每個(gè)球落入各個(gè)盒子是等可能的,求有球的盒子數(shù)X的期望。解:引入隨機(jī)變量:則X=X1+X2+…+XM,于是E(X)=E(X1)+E(X2)+…+E(XM).每個(gè)隨機(jī)變量Xi都服從兩點(diǎn)分布,i=1,2,…,M.10?因?yàn)槊總€(gè)球落入每個(gè)盒子是等可能的均為1/M,所以,對第i個(gè)盒子,沒有一個(gè)球落入這個(gè)盒子內(nèi)的概率為(1-1/M).故,n個(gè)球都不落入這個(gè)盒子內(nèi)的概率為(1-1/M)n,即:11?注:129頁4.27以此題為模型。12?例5.用某臺機(jī)器生產(chǎn)某種產(chǎn)品,已知正品率隨著該機(jī)器所用次數(shù)的增加而指數(shù)下降,即P{第k次生產(chǎn)出的產(chǎn)品是正品}=假設(shè)每次
4、生產(chǎn)100件產(chǎn)品,試求這臺機(jī)器前10次生產(chǎn)中平均生產(chǎn)的正品總數(shù)。解:設(shè)X是前10次生產(chǎn)的產(chǎn)品中的正品數(shù),并設(shè)13?例5.(續(xù))14?例6.某廠家的自動(dòng)生產(chǎn)線,生產(chǎn)一件正品的概率為p(0
5、了隨機(jī)變量取值的平均,是隨機(jī)變量的一個(gè)重要的數(shù)字特征.但是在一些場合,僅僅知道隨機(jī)變量取值的平均是不夠的.§4.2隨機(jī)變量的方差17?例如,甲、乙兩門炮同時(shí)向一目標(biāo)射擊10發(fā)炮彈,其落點(diǎn)距目標(biāo)的位置如圖:你認(rèn)為哪門炮射擊效果好一些呢?甲炮射擊結(jié)果乙炮射擊結(jié)果乙炮因?yàn)橐遗诘膹椫c(diǎn)較集中在中心附近,所以乙炮的射擊效果好.中心中心18?為此需要引進(jìn)另一個(gè)數(shù)字特征,用它來度量隨機(jī)變量取值在其中心附近的離散程度.這個(gè)數(shù)字特征就是我們下面要介紹的方差19?設(shè)隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望為E(X),若E(X-E(X))2存在,則稱它為X的方差(此時(shí),也稱X的方差存在)
6、,記為Var(X)或D(X),即定義稱Var(X)的算術(shù)平方根為X的標(biāo)準(zhǔn)差或均方差,記為?(X).A.方差的概念Var(X)=E(X-E(X))2?20?若X的取值比較分散,則方差較大.刻劃了隨機(jī)變量的取值相對于其數(shù)學(xué)期望的離散程度。若X的取值比較集中,則方差較??;Var(X)=E[X-E(X)]2方差21?注意:1)Var(X)?0,即方差是一個(gè)非負(fù)實(shí)數(shù)。2)當(dāng)X服從某分布時(shí),我們也稱某分布的方差為Var(X)。方差是刻劃隨機(jī)變量取值的分散程度的一個(gè)特征。22?方差的計(jì)算公式(1)若X為離散型,概率分布為(2)若X為連續(xù)型,概率密度為f(x),
7、則則23?方差的計(jì)算公式常用的公式:證明:24?常見隨機(jī)變量的方差(1)參數(shù)為p的0-1分布概率分布為:前面已經(jīng)計(jì)算過:E(X)=p,又所以25?概率分布為:已計(jì)算過:E(X)=np,又所以(2)二項(xiàng)分布B(n,p)26?概率分布為:已計(jì)算過:E(X)=λ,又所以(3)泊松分布P(λ)27?概率密度為:已計(jì)算過:E(X)=(a+b)/2,又所以(4)區(qū)間[a,b]上的均勻分布U[a,b]28?概率密度為:已計(jì)算過:E(X)=1/λ,又所以(5)指數(shù)分布E(λ)29?概率密度為:已計(jì)算過:E(X)=?,所以(6)正態(tài)分布N(?,?2)30?例7.設(shè)
8、求E(Y),D(Y).解:31?32?例8.已知X的密度函數(shù)為其中A,B是常數(shù),且E(X)=0.5.求A,B.(2)設(shè)Y=X2,求E(Y