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例如,某零件的真實(shí)長(zhǎng)度為a,現(xiàn)用甲、乙兩臺(tái)儀器各測(cè)量10次,將測(cè)量結(jié)果X用坐標(biāo)上的點(diǎn)表示如圖:若讓你就上述結(jié)果評(píng)價(jià)一下兩臺(tái)儀器的優(yōu)劣,你認(rèn)為哪臺(tái)儀器好一些呢?
a
甲儀器測(cè)量結(jié)果
a
乙儀器測(cè)量結(jié)果較好測(cè)量結(jié)果的均值都是a因?yàn)橐覂x器的測(cè)量結(jié)果集中在均值附近又如,甲、乙兩門
同時(shí)向一目標(biāo)射擊10發(fā)彈,其落點(diǎn)距目標(biāo)的位置如圖:甲
射擊結(jié)果你認(rèn)為哪門乙
射擊結(jié)果射擊效果好一些呢?乙因?yàn)橐?/p>
的彈著點(diǎn)較集中在中心附近.
中
心中心為此需要引進(jìn)另一個(gè)數(shù)字特征,用它來(lái)度量隨量取值在其均值附近的離散程度.這個(gè)數(shù)字特征就是這一講要介紹的方差一、定義設(shè)X是一個(gè)隨量,若E[(X-E(X)]2存在,則稱D(X)=E[X-E(X)]2
(1)為X的方差.方差的算術(shù)平方根
D(
X
)
稱為標(biāo)準(zhǔn)差由于標(biāo)準(zhǔn)差與X具有相同的度量單位,在實(shí)際問(wèn)題中經(jīng)常使用.若方差D(X)=0,則r.v
X
以概率1取常數(shù)值.量的取值對(duì)于其數(shù)學(xué)方差刻劃了隨期望的離散程度.若X的取值比較集中,則方差較??;若X的取值比較分散,則方差較大.D(X)=E[X-E(X)]2X為離散型,P(X=x
)=pk
k量X的函數(shù)由定義知,方差是隨g(X)=[X-E(X)]2的數(shù)學(xué)期望.
2[
x
E(
X
)]2
f
(
x)dx,D(
X
)
kk
1k[
xk
E(
X
)]
p
,X為連續(xù)型,X~f(x)二、計(jì)算方差的一個(gè)簡(jiǎn)化公式展開(kāi)D(X)=E(X
2)-[E(X)]2證:D(X)=E[X-E(X)]2=E{X
2-2XE(X)+[E(X)]2}=E(X
2)-2[E(X)]2+[E(X)]2=E(X
2)-[E(X)]2利用期望性質(zhì)三、常見(jiàn)分布的方差1.(0-1)分布Xp0
11
p
p或
D(X
)
E(X
2
)
[E(X
)]2D(X
)
E{[
X
(0
p)2
(1
p)
(1
p)2
p
p(1
p)
p
p2
p(1
p)2.二項(xiàng)分布:X
~
b(n,
p)D(
X
)
np(1
p)現(xiàn)僅給出結(jié)論,后面介紹完性質(zhì)后再證明3.泊松分布:X
~
()k
P{X
k}
e(k
0,1,2,)k
0k!E(
X
2
)
k
2
k!ke
k
1
(k
2)!
k
1
(k
1)!k
1
e
keE(
X
)k
1(k
1)!
(k
11)
ke
e
2
e
e
e
2
D(
X
)
2
2
4.均勻分布:X
~
U
(a,b),
0 ,
other,
a
x
bf
(x)
1ba2a
bE(
X
)
2E(
X
)
123
D(
X
)
(b
a)2
a
ab
b2
2x f
(x)dx25.指數(shù)分布:
X
~
E(
)01,
x
0,
x
0
ef
(x)
x
0,E(
X
)
0
x1
x2e
dx02t
e
dt2
t
D(X
)
2x2
f
(x)dx
E(
X
2
)
0t
x
ttetdt
分部226.正態(tài)分布:X
~
N
(,
2
)12
22(
x
)2ef
(x)
x
DX
EX
EX
2
x
2
f
xdxx
t
22
2
x
2x
e
dx
1
2t22
dt
2
2t2
2
te2
2
e
0
2
1
2t
de22
dt
t
2
e
t
2
t
22
22
2四、方差的性質(zhì)1.設(shè)C是常數(shù),則D(C)=0;n
n若C是常數(shù),則D(CX)=C2
D(若X1與X2
獨(dú)立,則D(X1+X2)=
D(X1)+D(X2);可推廣為:若X1,X2,…,Xn相互獨(dú)立,則D[
Xi
]
D(
Xi
)ni1n2i1
i
i
i
ii1
i1C D(
X
)C
X
]
D[X1與X2不獨(dú)立時(shí),不成立4.D(X)=0
P(X=C)=1,這里C=E(X)xCP(X=
x)1下面用一例說(shuō)明方差性質(zhì)的應(yīng)用.例1
二項(xiàng)分布的方差設(shè)X~B(n,p),則X表示n重貝努里試驗(yàn)中的“成功”次數(shù).i若設(shè)
X
1則如第i次試驗(yàn)成功i=1,2,…,n0
如第i次試驗(yàn)失敗n次試驗(yàn)中“成功”的次數(shù)nX
X是ii1E(Xi)=P(Xi=1)=
p,
E(Xi2)=
p,故
D(Xi)=
E(Xi2)-[E(Xi)]2
=
p-
p2=
p(1-
p)于是D(Xi)=
E(Xi2)-[E(Xi)]2
=
p-
p2=
p(1-
p)i=1,2,…,n由于X1,X2,…,Xn相互獨(dú)立nD(
X
)
D(
Xi
)i1=
np(1-
p)五、切
不等式設(shè)隨
量X有期望E(X)和方差
,2
則對(duì)于任給
>0,或由切
不等式可以看出,若
越2小,則事件{|X-E(X)|<
}的概率越大,即隨
量X集中在期望附近的可能性越大.
2P{|
X
E(
X
)
|
}
1
2
2
2P{|
X
E(
X
)
|
}
當(dāng)方差已知時(shí),切
不等式給出了r.vX與它的期望的偏差不小于
的概率的估計(jì)式
.
如取
3
2
2P{|
X
E(
X
)
|
}
0.111
29
2P{|
X
E(
X
)
|
3
}
可見(jiàn),對(duì)任給的分布,只要期望和方差
2存在,則r.v
X取值偏離E(X)超過(guò)3
的概率小于0.111.例1
已知正常
成人血液中,每一毫升白細(xì)胞數(shù)平均是7300,均方差是700
.利用切
不等式估計(jì)每毫升白細(xì)胞數(shù)在5200~9400之間的概率
.解:設(shè)每毫升白細(xì)胞數(shù)為X依題意,E(X)=7300,D(X)=7002所求為
P(5200
X
9400)P(5200
X
9400)(2100)2D(
X
)=P(5200-7300
X-7300
9400-7300)=
P(-2100
X-E(X)
2100)=
P{
|X-E(X)|
2
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