熱烈歡迎各位老師蒞臨指導Xx1x2....xi....xnPp1p2....pi....pn2、離散型隨機變量的分布列指出了什么？離散型隨機變量的分布列從概率的角度指出了隨機變量的分布規律3、離散型隨機變量分布列能否反映隨機變量取值的平均水平？思考：某商場要將單價分別為18元/kg,24元/kg,36元/kg的三種糖果按3：2：1的比例混合銷售，如何對混合糖果定價才合理？

2.3.1離散型隨機變量的均值思考：如果混合糖果中的每一顆的質量都相等，你能解釋權數的實際含義嗎？實質：根據古典概型，這里的權數是每一種糖果被抽到的概率如果用X表示這顆糖果的價格，則可以得到其分布列為這樣合理價格就可以表示為18×P(X=18)+24×P(X=24)+36×P(x=36）=23一般地，如果離散型隨機變量X的分布列為則稱EX=x1p1+x2p2+.......xipi+......xnpn

為隨機變量X的均值或數學期望X182436PXx1x2....xi....xnPp1p2....pi....pn

離散型隨機變量的性質:

若Y=aX+b,其中ab為常數，則E(aX+b)=aEX+b

證明：因為P(Y=aXi+b)=P(X=xi),i=1，2，3......,n

所以Y的分布列為于是EY=(ax1+b)p1+(ax2+b)p2+.....(axi+b)pi+.......(axn+b)pn=a(x1p1+x2p2+....+xipi+....xnpn)+b(p1+p2+......+pi+....pn)aEX+b即Yax1+bax2+b....axi+b....axn+bpp1p2....pi....pnE(aX+b)=aEX+b

例1、在籃球比賽中，罰球命中1次得1分，不中得0分。如果某運動員罰球命中的概率為0.7，那么他罰球1次的得分X的均值是多少？

分析：1、隨機變量X服從兩點分布2、根據定義計算均值解：因為P(X=1)=0.7，P(X=0)=（1-0.7）=0.3所以

EX=1×P(X=1)+0×P(X=0)=1×0.7+0×0.3=0.7

一般地，如果隨機變量X服從兩點分布，那么EX=1×P+0×（1-P)=P

兩點分布和二項分布有何聯系？兩點分布是一種特殊的二項分布，即n=1時的二項分布，二項分布可以看作兩點分布的一般形式

若X服從兩點分布，則EX=P如果X~(n，p)，則EX=np證明過程如下：思考：隨機變量的均值與樣本的平均值有何聯系和區別？區別：隨機變量的均值是常數，而樣本的均值是隨著樣本不同而變化，卻是隨機變量。聯系：二者的計算方法實質上是一樣的，都能反映各自取值的平均水平。例2、一次單元測驗由20個選擇題構成，每個選擇題有4個選項，其中僅有一個選項正確，每題選對得5分，不選或選錯不得分，滿分100分。學生甲選對任意一題的概率為0.9，學生乙則在測驗中對每題都從各選項中隨機地選一個。分別求學生甲和學生乙在這次測驗中的成績的均值分析：學生甲每做一道題，相當于進行一次隨機試驗，該試驗只有兩個結果，即“對”和“錯”回答了20道題相當于做了20次獨立試驗，這樣學生甲做對的題數X1服從二項分布B(20，0.9)，從而他的得分為5X1

同理，學生乙做對的題數X2服從二項分布B(20，0.25)

解：設學生甲、乙做對的分別為X1和X2，則X1~(20，0.9），X2~(20，0.25）所以EX1=20×0.9=18，EX2=20×0.25=5所以，甲、乙在這次測驗中的成績分別是5X1和5X2，因此他們在測驗中的成績的期望分別是E(5X1)=5EX1=5×18=90E(5X2)=5EX2=5×5=25思考：學生甲在這次單元測試中的成績一定是90分嗎？他的均值為90分的含義是什么？結論：學生甲在這次測試中成績當然不一定會是90分，實際上他的成績是一個隨機變量，可能取值為0，5，10，...，95，100.一次測試只是相當于做了一次試驗。其含義是甲在多次類似這樣的考試中，他的平均分大約是90分。

例3、根據氣象預報，某地區近期有小洪水的概率為0.25，有大洪水的概率為0.01，該地區某工地上有一臺大型設備，遭遇大洪水時要損失60000元，遭遇小洪水時要損失10000元，為保護設備，有以下3種方案：方案1：運走設備，搬運費為3800元方案2：建保護圍墻，建設費為2000元，但圍墻只能防小洪水。方案3：不采取措施，希望不發生洪水。試比較哪一種方案好分析：這是一個決策問題。決策的原則應該是平均損失最小。這里的平均損失指的就是損失的隨機變量的均值。解：用X1

、X2、

X3

分別表示三種方案的損失采用第一種方案，無論有無洪水，都損失3800元，即

X1=3800采用第二種方案，遇到大洪水時，損失2000+60000=62000元，沒有大洪水時，損失2000元，即同樣，采用第三種方案，有

所以，

EX1=3800EX2=62000×P(x2=62000)+2000×p(x2=2000)

=62000×0.01+2000×（1-0.01)=2600EX3

=60000×p(x3=60000)+10000×p(x3=10000)+0×p(x3=0)

=60000×0.01+10000×0.25=3100采用方案2的平均損失最小，所以可選擇方案2思考：方案2一定是最好嗎？一般地，我們應該這樣理解“平均損失”，假設問題中的氣象情況多次發生，那么采用方案2將會使損失減小到最小程度，由于洪水是否發生及發生的大小都是隨機的，所以一次決策采用方案2也不一定是最好的小結：1、離散型隨機變量的定義

2、二點分布和二項分布的均值計算方法

3、離散型隨機變量的價值與樣本平均值聯系與區別

4、離散型隨機變量均值的含義與應用