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數(shù)學(xué)期望的定義第1頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六預(yù)備知識1、算術(shù)平均值

若有n個數(shù)為的算術(shù)平均值.

例:一個數(shù)學(xué)專業(yè)在校大學(xué)新生,期末成績?yōu)椋簲?shù)學(xué)分析80分,高等代數(shù)85分,解析幾何90分,大學(xué)英語85分,形勢與政策80分,則該學(xué)生的算術(shù)平均分?jǐn)?shù)為:稱第2頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六

這個數(shù)字顯然不能反映該同學(xué)的真正成績,因為它沒有考慮到這五個科目的相對重要性。譬如在這個年級中,數(shù)學(xué)分析為5學(xué)分,高等代數(shù)4學(xué)分,解析幾何3學(xué)分,大學(xué)英語3學(xué)分,形勢與政策1學(xué)分.因此下面的計算更為合理些:預(yù)備知識第3頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六2、加權(quán)平均值給定權(quán)

預(yù)備知識滿足

關(guān)于權(quán)的加權(quán)平均值.權(quán),又稱權(quán)重(Weight)第4頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六3、加權(quán)平均值與所選的“權(quán)”有關(guān)

在這個例子中,若數(shù)學(xué)分析為每周6學(xué)時,高等代數(shù)4學(xué)時,解析幾何3學(xué)時,大學(xué)英語4學(xué)時,形勢與政策1學(xué)時,則該生的加權(quán)平均分也可以用下式表達(dá):預(yù)備知識第5頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六預(yù)備知識等分“權(quán)”(算術(shù)平均值)按學(xué)分分配“權(quán)”按學(xué)時分配“權(quán)”第6頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六1、設(shè)X為離散r.v.,分布律為若級數(shù)絕對收斂,則稱其和為X

的數(shù)學(xué)期望,又稱期望,均值或(加權(quán))平均值,記作E(X),

即§4.1隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望一、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的定義即第7頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六一、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的定義2、在定義中對級數(shù)要求絕對收斂的必要性因為諸的順序?qū)﹄S機(jī)變量取期望并不是本質(zhì)的因而在數(shù)學(xué)期望定義中應(yīng)允許任意改變求和次序,而不影響收斂性及其和值,這在數(shù)學(xué)上相當(dāng)于絕對收斂.[反例]設(shè)離散型隨機(jī)變量X的概率分布為因此按照數(shù)學(xué)期望定義,該隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望不存在.第8頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六3、數(shù)學(xué)期望是隨機(jī)變量的數(shù)字特征,而不是本質(zhì)特征.一、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的定義P-101

0.10.80.1P-2020.20.60.2它們具有相同的數(shù)學(xué)期望,但是卻是兩個完全不同的隨機(jī)變量.注:隨機(jī)變量的概率分布,才是隨機(jī)變量唯一的本質(zhì)特征.第9頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六[例1]設(shè)r.vX的分布律如下表,求E(X)

.XP

-13解甲乙兩人賭博,甲贏的概率為,輸?shù)母怕蕿?,甲每贏一次可從乙處得3元,而每輸一次,要給乙1元,則甲平均每次可贏元?!?.1隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望二、數(shù)學(xué)期望的應(yīng)用實例第10頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六§4.1隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望二、數(shù)學(xué)期望的應(yīng)用實例[例2]某人有10萬元現(xiàn)金,想投資某個項目,預(yù)計成功的機(jī)會為30%,可得利潤8萬元;失敗的機(jī)會為70%,將損失2萬元,若存入銀行,利率為5%,問是否做此項投資?

X

8-2

P0.30.7分析:記為投資利潤,其概率分布為因此而存入銀行的利息為0.5萬元,從數(shù)學(xué)期望角度,似應(yīng)該選擇投資,當(dāng)然要看當(dāng)事人是否愿意冒這個風(fēng)險.第11頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六1、

X~B(n,p),即則2、若X~B(1,p),

即§4.1隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望三、常用離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望則第12頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六三、常用離散型隨機(jī)的變量數(shù)學(xué)期望3、

X~Possion(),即則第13頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六§4.1隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望三、常用離散型隨機(jī)的變量數(shù)學(xué)期望4、X~G(p),即則某籃球運動員投籃命中率為50%,規(guī)定該運動員首次投籃命中時即刻停止,則投籃次數(shù)X

的平均值為2,即平均每投籃2次才進(jìn)1個球,正好也反映了命中率.第14頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六討論題

將4個不同色的球隨機(jī)放入4個盒子中,每盒容納球數(shù)無限,求空盒子數(shù)的數(shù)學(xué)期望.分析:設(shè)X為空盒子數(shù),則

X的概率分布為XP0123第15頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六思考我們知道,所謂離散型隨機(jī)變量就是它的取值在數(shù)軸上的分布是不稠密的,分散的;那么對于在數(shù)軸上取值稠密的連續(xù)性隨機(jī)變量來說,如何描述數(shù)學(xué)期望(平均值)呢?第16頁,共18頁,2023年,2月20日,星期六小結(jié)

一、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望的定義二、數(shù)學(xué)期望的應(yīng)用實例

三、常用離散型隨機(jī)的變量的數(shù)學(xué)期望隨機(jī)變量的取值以

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