离散型随机变量的分布列.ppt

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1、良乡中学数学组任宝泉Bqr6401@126.com良乡中学数学组制作:任宝泉书山有路勤为径,学海无崖苦作舟少小不学习,老来徒伤悲成功=艰苦的劳动+正确的方法+少谈空话天才就是百分之一的灵感,百分之九十九的汗水!天才在于勤奋,努力才能成功!勤劳的孩子展望未来,但懒惰的孩子享受现在!!!什么也不问的人什么也学不到!!!怀天下,求真知,学做人普通高中课程标准数学2-3(选修)第二章概率2.1离散型随机变量及分布列2.1.2离散型随机变量的分布列(约2课时)07八月2021Bqr6401@126.com一、复习引入

2、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。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英文大写字母X,Y,Z或希腊字母ξ、η等表示。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。Bqr6401@126.com二、提出问题对于一个离散型随机变量来说,我们不仅要知道它取哪些值,更重要的是要知道它取各个值的概率分别有多大,这样才能对这个离散型随机变量有

3、较深入的了解。比如:在射击问题里,我们只有知道命中环数为0,1,2,…,10的概率分别是多少?才能了解选手的射击水平有多高。下面是某一选手在一段时间里的成绩,列表如下命中环数X012345678910概率P000.010.010.020.020.060.090.280.290.22通过表格,使我们对选手的设计水平有了一个比较全面的了解。称此表为离散型随机变量X的概率分布列。Bqr6401@126.com三、概念形成概念1.离散型随机变量的分布列一般地,设离散型随机变量X可能取的值为:x1,x2,……,xi,

4、……X取每一个xi(i=1,2,…)的概率P(X=xi)=Pi①,则称①为随机变量X的概率分布列,简称为X的分布列。也可将①用表的形式来表示Xx1x2…xi…Pp1p2…pi…上表称为随机变量X的概率分布表,它和①都叫做随机变量X的概率分布。Bqr6401@126.com三、概念形成概念2.离散型随机变量分布列的性质由于任何随机事件发生的概率都满足:并且不可能事件的概率为0,必然事件的概率为1。由此你可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质:注意:对于离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个

5、范围内各个值的概率的和。Bqr6401@126.com三、概念形成概念2.离散型随机变量分布列的性质例子1.随机变量ξ的分布列为ξ-20123P0.160.3求常数的值。Bqr6401@126.com三、概念形成概念3.离散型随机变量的两点分布列掷一枚质地均匀的硬币一次,用X表示掷得正面的次数,则随机变量X的可能取值有那些?X01P上面这样的分布列称为两点分布列Bqr6401@126.com三、概念形成概念3.离散型随机变量的两点分布列从装有6只白球和4只红球的口袋中任取一只球,用X表示“取到的白球个数”,

6、即随机变量X的概率分布为何?X01P这样的分布列称为两点分布列Bqr6401@126.com三、概念形成概念3.离散型随机变量的两点分布列两点分布列的应用非常广泛.如抽取的彩券是否中奖;买回的一件产品是否为正品;新生婴儿的性别;投篮是否命中等,都可以用两点分布列来研究.如果随机变量X的分布列为两点分布列,就称X服从两点分布(two一pointdistribution),而称p=P(x=1)为成功概率。两点分布又称0一1分布.由于只有两个可能结果的随机试验叫伯努利(Bernoulli)试验,所以还称这种分布为

7、伯努利分布。特点:随机变量X的取值只有两种可能记法:X~0-1分布或X~两点分布“~”表示服从。Bqr6401@126.com四、应用举例例1.在掷一枚图钉的随机试验中,令如果针尖向上的概率为p,试写出随机变量X的分布列。解:根据分布列的性质,针尖向下的概率是1-p。于是随机变量X的分布列为:X01P1-pp显然X~0-1分布。Bqr6401@126.com四、应用举例例2.同时掷两颗质地均匀的骰子,观察朝上一面出现的点数,求两颗骰子中出现的最大点数X的概率分布,并求X大于2小于5的概率p(2<x<5)。X

8、123456P1/363/365/367/369/3611/36解:依题意,可知随机变量X的分布列为:Bqr6401@126.com四、应用举例练习:某一射手射击所得环数ξ的分布列如下:求(1)P(ξ≥7);(2)P(5≤ξ≤8);(3)P(ξ≥2)。ξ45678910P0.020.040.060.090.280.290.22Bqr6401@126.com四、应用举例例3.某同学向如图所示的圆形靶投掷飞镖,飞镖落

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