人教A版 (2019)选择性必修 第三册7.3 离散型随机变量的数字特征教学ppt课件

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如何评价这两名同学的射击水平？
问题2 从两名同学中挑出一名代表班级参加射击比赛. 根据以往的成绩记录，甲、乙两名同学击中目标靶的环数X和Y的分布列如下表所示：
E(X)= 8 ; E(Y)=8
因为两个均值相等，所以均值不能区分这两名同学的射击水平.
评价射击水平，除了要考虑击中环数的均值外，还要考虑稳定性，即击中环数的离散程度.
问题2 甲、乙中标靶的环数X和Y的分布列如下表：
左图和右图分别是X和Y的概率分布图：
比较两个图形，可以发现乙同学的射击成绩更集中于8环，即乙同学的射击成绩更稳定.
思考? 怎样定量刻画随机变量取值的离散程度？
我们知道 , 样本方差可以度量一组样本数据的离散程度 , 它是通过计算所有数据与样本均值的“偏差平方的平均值”来实现的, 一个自然的想法是, 随机变量的离散程度能否用可能取值与均值的偏差平方的平均值来度量呢?
设离散型随机变量X的分布列如表所示.
考虑X所有可能取值xi与E(X)的偏差的平方(x1-E(X) )2 , (x2－E(X) )2, …, (xn－E(X) )2 . 因为X取每个值的概率不尽相同，所以我们用偏差平方关于取值概率的加权平均，来衡量随机变量X取值与其均值E(X) 的偏离程度.
D(X)=(x1－E(X))2p1+(x2－E(X))2p2 + …+ (xn－E(X))2pn
随机变量的方差和标准差都可以度量随机变量的取值与其均值的偏离程度, 反映了随机变量取值的离散程度, 方差或标准差越小，随机变量的取值越集中；方差或标准差越大，随机变量的取值越分散.
现在，可以用两名同学射击成绩的方差和标准差来刻画它们成绩的稳定性.
由方差和标准差的定义，两名同学射击成绩的方差和标准差分别为:
在方差计算中, 利用下面的结论经常可以使计算简化.
方差描述随机变量取值的离散程度 , 了解方差的性质 , 除了简化计算外，还有助于更好地理解其本质.
探究！离散型随机变量X加上一个常数, 方差会有怎样变化？离散型随机变量X乘以一个常数, 方差又有怎样的变化？它们和期望的性质有什么不同？
离散型随机变量X加上一个常数b, 其均值也相应加上常数b, 故不改变X与其均值的离散程度, 方差保持不变, 即
D(X+b)= D(X).
而离散型随机变量X乘以一个常数a , 其方差变为原方差的a2倍，即
一般地，可以证明下面的结论成立：
D(aX)= a2D(X).
D(aX+b)=a2D(X).
例5 抛掷一枚质地均匀的骰子, 求掷出的点数X的方差.
例6 投资A、B两种股票，每股收益的分布列分别如表1和表2所示：
(1)投资哪种股票的期望收益大？(2)投资哪种股票的风险较高？
分析：股票投资收益是随机变量, 期望收益就是随机变量的均值. 投资风险是指收益的不确定性，在两种股票期望收益相差不大的情况下, 可以用收益的方差来度量它们的投资风险高低, 方差越大风险越高, 方差越小风险越低.
因为E(X)>E(Y), 所以投资股票A的期望收益较大.
解：(1)股票A和股票B投资收益的期望分别为
E(X)=(-1)×0.1+0×0.3+2×0.6=1.1,
E(Y)=0×0.3+1×0.4+2×0.3=1.
例2 投资A、B两种股票，每股收益的分布列分别如表1和表2所示：
因为E(X)和E(Y)相差不大，且D(X)>D(Y), 所以投资股票A比投资股票B的风险高.
解: (2)股票A和股票B投资收益的方差分别为
D(X)=(-1)2×0.1+02×0.3+22×0.6−1.12=1.29,
D(Y)=02×0.3+12×0.4+22×0.3−12=0.6.
随机变量的方差是一个重要的数字特征,它刻画了随机变量的取值与其均值的偏离程度,或者说反映随机变量取值的离散程度.
在不同的实际问题背景中,方差可以有不同的解释.
例如,如果随机变量是某项技能的测试成绩,那么方差的大小反映了技能的稳定性;
如果随机变量是加工某种产品的误差,那么方差的大小反映了加工的精度;
如果随机变量是风险投资的收益,那么方差的大小反映了投资风险的高低.