(2)求離散型隨機(jī)變量ξ的期望的基本步驟:①理解ξ的意義,寫出ξ可能取的全部值;②求ξ取各個值的概率,寫出分布列;③根據(jù)分布列,由期望的定義求出Eξ
公式E(aξ+b)= aEξ+b,以及服從二項分布的隨機(jī)變量的期望Eξ=np ![]()
3.設(shè)有m升水,其中含有大腸桿菌n個.今取水1升進(jìn)行化驗,設(shè)其中含有大腸桿菌的個數(shù)為ξ,求ξ的數(shù)學(xué)期望.
分析:任取1升水,此升水中含一個大腸桿菌的概率是
,事件“ξ=k”發(fā)生,即n個大腸桿菌中恰有k個在此升水中,由n次獨立重復(fù)實驗中事件A(在此升水中含一個大腸桿菌)恰好發(fā)生k次的概率計算方法可求出P(ξ=k),進(jìn)而可求Eξ.
解:記事件A:“在所取的1升水中含一個大腸桿菌”,則P(A)=
.
∴ P(ξ=k)=Pn(k)=C![]()
)k(1-
)n-k(k=0,1,2,….,n).
∴ ξ-B(n,
),故 Eξ =n×
=
![]()
2. 籃球運動員在比賽中每次罰球命中的1分,罰不中得0分.已知某運動員罰球命中的概率為0.7,求
⑴他罰球1次的得分ξ的數(shù)學(xué)期望;
⑵他罰球2次的得分η的數(shù)學(xué)期望;
⑶他罰球3次的得分ξ的數(shù)學(xué)期望.
解:⑴因為
,
,所以
1×
+0×![]()
⑵η的概率分布為
|
η |
0 |
1 |
2 |
|
P |
|
|
|
所以
0×
+1×
+2×
=1.4.
⑶ξ的概率分布為
|
ξ |
0 |
1 |
2 |
3 |
|
P |
|
|
|
|
所以
0×
+1×
+2×
=2.1.
1. 口袋中有5只球,編號為1,2,3,4,5,從中任取3球,以
表示取出球的最大號碼,則
(
)
A.4; B.5; C.4.5; D.4.75![]()
答案:C ![]()
例1. 籃球運動員在比賽中每次罰球命中得1分,罰不中得0分,已知他命中的概率為0.7,求他罰球一次得分
的期望![]()
解:因為
,
所以![]()
![]()
例2. 隨機(jī)拋擲一枚骰子,求所得骰子點數(shù)
的期望![]()
解:∵
,
=3.5![]()
例3. 有一批數(shù)量很大的產(chǎn)品,其次品率是15%,對這批產(chǎn)品進(jìn)行抽查,每次抽取1件,如果抽出次品,則抽查終止,否則繼續(xù)抽查,直到抽出次品為止,但抽查次數(shù)不超過10次
求抽查次數(shù)
的期望(結(jié)果保留三個有效數(shù)字)![]()
解:抽查次數(shù)
取1
10的整數(shù),從這批數(shù)量很大的產(chǎn)品中抽出1件檢查的試驗可以認(rèn)為是彼此獨立的,取出次品的概率是0.15,取出正品的概率是0.85,前
次取出正品而第
次(
=1,2,…,10)取出次品的概率:
(
=1,2,…,10)
需要抽查10次即前9次取出的都是正品的概率:![]()
由此可得
的概率分布如下:
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
0.15 |
0.1275 |
0.1084 |
0.092 |
0.0783 |
0.0666 |
0.0566 |
0.0481 |
0.0409 |
0.2316 |
根據(jù)以上的概率分布,可得
的期望
![]()
![]()
例4. 一次英語單元測驗由20個選擇題構(gòu)成,每個選擇題有4個選項,其中有且僅有一個選項是正確答案,每題選擇正確答案得5分,不作出選擇或選錯不得分,滿分100分
學(xué)生甲選對任一題的概率為0.9,學(xué)生乙則在測驗中對每題都從4個選擇中隨機(jī)地選擇一個,求學(xué)生甲和乙在這次英語單元測驗中的成績的期望 ![]()
解:設(shè)學(xué)生甲和乙在這次英語測驗中正確答案的選擇題個數(shù)分別是
,則
~ B(20,0.9),
,
![]()
由于答對每題得5分,學(xué)生甲和乙在這次英語測驗中的成績分別是5
和5
所以,他們在測驗中的成績的期望分別是:
![]()
例5.隨機(jī)的拋擲一個骰子,求所得骰子的點數(shù)ξ的數(shù)學(xué)期望.
解:拋擲骰子所得點數(shù)ξ的概率分布為
|
ξ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
P |
|
|
|
|
|
|
所以
1×
+2×
+3×
+4×
+5×
+6×![]()
=(1+2+3+4+5+6)×
=3.5.
拋擲骰子所得點數(shù)ξ的數(shù)學(xué)期望,就是ξ的所有可能取值的平均值.
例6.某城市出租汽車的起步價為10元,行駛路程不超出4km時租車費為10元,若行駛路程超出4km,則按每超出lkm加收2元計費(超出不足lkm的部分按lkm計).從這個城市的民航機(jī)場到某賓館的路程為15km.某司機(jī)經(jīng)常駕車在機(jī)場與此賓館之間接送旅客,由于行車路線的不同以及途中停車時間要轉(zhuǎn)換成行車路程(這個城市規(guī)定,每停車5分鐘按lkm路程計費),這個司機(jī)一次接送旅客的行車路程ξ是一個隨機(jī)變量.設(shè)他所收租車費為η![]()
(Ⅰ)求租車費η關(guān)于行車路程ξ的關(guān)系式;
(Ⅱ)若隨機(jī)變量ξ的分布列為
|
ξ |
15 |
16 |
17 |
18 |
|
P |
0.1 |
0.5 |
0.3 |
0.1 |
求所收租車費η的數(shù)學(xué)期望.
(Ⅲ)已知某旅客實付租車費38元,而出租汽車實際行駛了15km,問出租車在途中因故停車?yán)塾嬜疃鄮追昼?
解:(Ⅰ)依題意得 η=2(ξ-4)十10,即 η=2ξ+2;
(Ⅱ)![]()
![]()
∵ η=2ξ+2
∴
2Eξ+2=34.8 (元)
故所收租車費η的數(shù)學(xué)期望為34.8元.
(Ⅲ)由38=2ξ+2,得ξ=18,5
(18-15)=15
所以出租車在途中因故停車?yán)塾嬜疃?5分鐘
![]()
5.若ξ
B(n,p),則Eξ=np
證明如下:
∵
,
∴
0×
+1×
+2×
+…+k×
+…+n×
.
又∵
,
∴ ![]()
![]()
+
+…+
+…+![]()
.
故 若ξ-B(n,p),則
np.
4. 期望的一個性質(zhì):若
(a、b是常數(shù)),ξ是隨機(jī)變量,則η也是隨機(jī)變量,它們的分布列為
|
ξ |
x1 |
x2 |
… |
xn |
… |
|
η |
|
|
… |
|
… |
|
P |
p1 |
p2 |
… |
pn |
… |
于是![]()
![]()
…
…
=![]()
…
…)![]()
…
…)
=
,
由此,我們得到了期望的一個性質(zhì):![]()
3. 平均數(shù)、均值:一般地,在有限取值離散型隨機(jī)變量ξ的概率分布中,令![]()
…
,則有![]()
…
,![]()
![]()
…
,所以ξ的數(shù)學(xué)期望又稱為平均數(shù)、均值
![]()
2. 數(shù)學(xué)期望是離散型隨機(jī)變量的一個特征數(shù),它反映了離散型隨機(jī)變量取值的平均水平 ![]()
根據(jù)已知隨機(jī)變量的分布列,我們可以方便的得出隨機(jī)變量的某些制定的概率,但分布列的用途遠(yuǎn)不止于此,例如:已知某射手射擊所得環(huán)數(shù)ξ的分布列如下
|
ξ |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
P |
0.02 |
0.04 |
0.06 |
0.09 |
0.28 |
0.29 |
0.22 |
在n次射擊之前,可以根據(jù)這個分布列估計n次射擊的平均環(huán)數(shù).這就是我們今天要學(xué)習(xí)的離散型隨機(jī)變量的期望
![]()
根據(jù)射手射擊所得環(huán)數(shù)ξ的分布列,
我們可以估計,在n次射擊中,預(yù)計大約有
次得4環(huán);
次得5環(huán);
…………
次得10環(huán).
故在n次射擊的總環(huán)數(shù)大約為
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
,
從而,預(yù)計n次射擊的平均環(huán)數(shù)約為
![]()
![]()
.
這是一個由射手射擊所得環(huán)數(shù)的分布列得到的,只與射擊環(huán)數(shù)的可能取值及其相應(yīng)的概率有關(guān)的常數(shù),它反映了射手射擊的平均水平.
對于任一射手,若已知其射擊所得環(huán)數(shù)ξ的分布列,即已知各個
(i=0,1,2,…,10),我們可以同樣預(yù)計他任意n次射擊的平均環(huán)數(shù):
![]()
…
.
1.數(shù)學(xué)期望: 一般地,若離散型隨機(jī)變量ξ的概率分布為
|
ξ |
x1 |
x2 |
… |
xn |
… |
|
P |
p1 |
p2 |
… |
pn |
… |
則稱 ![]()
![]()
…
… 為ξ的數(shù)學(xué)期望,簡稱期望.
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