离散型随机变量的期望与方差 近一、两年,在各省、市高考题、模拟题中,离散型随机变量的运用有明显加强之势,不得不引起我们足够的重视.归纳起来,我们常见的离散型随机变量分布有以下四类: 一、两点分布 随机变量X的分布列为 0 1 则EXpDXp(1p). 例1 若随机事件A在一次试验中发生的概率为p(0p1),用随机变量X表示A在一次试验中发生的次数,求2DX1的最大值. EX 2DX12(pp2)1122p, 解析:EXpp0p1,∴2p1≥22. p22 当2p1,即pp时取等号.因此,当p22时,2DX1EX取得最大值222. 二、二项分布 在n次独立重复实验中,设事件A发生的次数为X,在每次试验中事件A发生的概率为kkP(Xk)Cnp(1p)nkk01,,2,3,,nX~B(n,p)EXnp,DXnp(1p)131 11161811141P11X~B8,∴EX8DX81件次品33933333273的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品数,则事件Xk发knkCMCNM生的概率为P(Xk)nCN,k01,,2,,m,其中mminM,n, 且n≤N,M≤N,n,M,NN. 称分布列 0 0n0CMCNMnCN1 1n1CMCNMnCNm mnmCMCNMnCN为超几何分布列.如果随机变量X的分布列为超几何分布列,则称随机变量X服从超几何分布. MNn1 此时EXMn,DXMn(不要求掌握). NNNN1 例3 已知10个产品中,有3件次品,为了检验其质量,从中以随机的方式抽取5件,求在抽取的这5件产品中次品数的分布列与期望. 解析:设抽取次品数为X,显然X可取0,1,2,3四5kC3kC7个数.抽样中恰有k(k01,,2,3)个次品的概率为P(Xk)5C10,可得分布列如下: 0123∴EX351.5. 10 四、一般分布 2 本文来源:https://www.wddqw.com/doc/a227e2fc14fc700abb68a98271fe910ef02dae4d.html