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概率、隨機變量及其分布列第十一章第六節(jié)離散型隨機變量的均值與方差考點高考試題考查內(nèi)容核心素養(yǎng)離散型隨機變量的期望與方差2017·全國卷Ⅰ·T19·12分正態(tài)分布的期望公式、3σ原則數(shù)學運算2017·全國卷Ⅲ·T18·12分由頻率分布表求出概率,列出分布列求出期望數(shù)學運算2016·全國卷Ⅰ·T19·12分頻率代替概率以及利用互斥事件獨立事件的概率公式求出概率,列出分布列求出期望數(shù)學運算2016·全國卷Ⅱ·T18·12分根據(jù)條件概率公式求解概率,寫出分布列求出期望數(shù)學運算命題分析本節(jié)是高考的熱點,一般以解答題形式出現(xiàn),以實際問題為背景,考查離散型隨機變量的期望與方差的實際應用,解題時要熟練應用公式,題目難度不大.02課堂·考點突破03課后·高效演練欄目導航01課前·回顧教材01課前·回顧教材1.離散型隨機變量的均值與方差設(shè)隨機變量X的可能取值為a1,a2,…,ar,取ai的概率為pi(i=1,2,…,r),即X的分布列為P(X=ai)=pi(i=1,2,…,r).(1)均值稱EX=________________________為隨機變量X的均值或______________,均值EX刻畫的是X取值的“_________________”.a(chǎn)1p1+a2p2+…+arpr
數(shù)學期望中心位置E(X-EX)2集中分散2.均值與方差的性質(zhì)(1)E(aX+b)=_______________.(2)D(aX+b)=________.3.兩點分布與二項分布的期望與方差(1)若X服從兩點分布,則EX=_____,DX=____________.(2)若X~B(n,p),則EX=________,DX=_____________.aEX+ba2DXpp(1-p)np
np(1-p)提醒:求離散型隨機變量均值、方差的基本方法(1)已知隨機變量的分布列求它的均值、方差,可直接按定義(公式)求解;(2)已知隨機變量X的均值、方差,求X的線性函數(shù)Y=aX+b的均值、方差,可直接用X的均值、方差的性質(zhì)求解;(3)如能分析所給隨機變量服從常用的分布(如兩點分布、二項分布等),可直接利用它們的均值、方差公式求解.1.判斷下列結(jié)論的正誤(正確的打“√”,錯誤的打“×”)(1)數(shù)學期望是算術(shù)平均數(shù)概念的推廣,與概率無關(guān).(
)(2)隨機變量的均值是常數(shù),樣本的均值是隨機變量.(
)(3)隨機變量的方差反映了隨機變量取值偏離均值的平均程度,方差越小,則偏離均值的平均程度越小.(
)(4)均值與方差都是從整體上刻畫離散型隨機變量的情況,因此它們是一回事.(
)(5)在正態(tài)密度曲線中,當μ一定時,σ越大,圖象越瘦高;σ越小,圖象越低矮.(
)(6)正態(tài)密度曲線與x軸圍成的面積為1.(
)答案:(1)×
(2)√
(3)√
(4)×
(5)×
(6)√答案:A4.設(shè)隨機變量X~B(8,p),且DX=1.28,則概率p的值是(
)A.0.2
B.0.8C.0.2或0.8
D.0.16C
解析:由DX=8p(1-p)=1.28,∴p=0.2或p=0.8.[析考情]離散型隨機變量的期望與方差是近幾年高考的主要的概率題型,一般是計算量較大,特別是分布列一定不能出錯.02課堂·考點突破離散型隨機變量的均值與方差[提能力]【典例】
(2017·全國卷Ⅲ)某超市計劃按月訂購一種酸奶,每天進貨量相同,進貨成本每瓶4元,售價每瓶6元,未售出的酸奶降價處理,以每瓶2元的價格當天全部處理完.根據(jù)往年銷售經(jīng)驗,每天需求量與當天最高氣溫(單位:℃)有關(guān).如果最高氣溫不低于25,需求量為500瓶;如果最高氣溫位于區(qū)間[20,25),需求量為300瓶;如果最高氣溫低于20,需求量為200瓶.為了確定六月份的訂購計劃,統(tǒng)計了前三年六月份各天的最高氣溫數(shù)據(jù),得下面的頻數(shù)分布表:以最高氣溫位于各區(qū)間的頻率代替最高氣溫位于該區(qū)間的概率.最高氣溫[10,15)[15,20)[20,25)[25,30)[30,35)[35,40)天數(shù)216362574(1)求六月份這種酸奶一天的需求量X(單位:瓶)的分布列;(2)設(shè)六月份一天銷售這種酸奶的利潤為Y(單位:元),當六月份這種酸奶一天的進貨量n(單位:瓶)為多少時,Y的數(shù)學期望達到最大值?(2)由題意知,這種酸奶一天的需求量至多為500,至少為200,因此只需考慮200≤n≤500.當300≤n≤500時,若最高氣溫不低于25,則Y=6n-4n=2n;若最高氣溫位于區(qū)間[20,25),則Y=6×300+2(n-300)-4n=1200-2n;若最高氣溫低于20,則Y=6×200+2(n-200)-4n=800-2n.因此EY=2n×0.4+(1200-2n)×0.4+(800-2n)×0.2=640-0.4n.當200≤n<300時,若最高氣溫不低于20,則Y=6n-4n=2n;若最高氣溫低于20,則Y=6×200+2(n-200)-4n=800-2n,因此EY=2n×(0.4+0.4)+(800-2n)×0.2=160+1.2n.所以n=300時,Y的數(shù)學期望達到最大值,最大值為520元.[悟技法]求離散型隨機變量的均值和方差的兩個步驟(1)定型,即先判斷隨機變量的分布是特殊類型,還是一般類型,如兩點分布、二項分布、超幾何分布等屬于特殊類型;(2)定性,對于特殊類型的均值和方差可以直接代入相應公式求解,而對于一般類型的隨機變量,應先求其分布列然后代入相應公式計算,注意離散型隨機變量的取值與概率間的對應.[刷好題]1.一家面包房根據(jù)以往某種面包的銷售記錄,繪制了日銷售量的頻率分布直方圖.如圖所示.將日銷售量落入各組的頻率視為概率,并假設(shè)每天的銷售量相互獨立.(1)求在未來連續(xù)3天里,有連續(xù)2天的日銷售量都不低于100個且另1天的日銷售量低于50個的概率;(2)用X表示在未來3天里日銷售量不低于100個的天數(shù),求隨機變量X的分布列,期望EX及方差DX.解:(1)設(shè)A1表示事件“日銷售量不低于100個”,A2表示事件“日銷售量低于50個”,B表示事件“在未來連續(xù)3天里,有連續(xù)2天的日銷售量都不低于100個且另1天的日銷售量低于50個”,因此P(A1)=(0.006+0.004+0.002)×50=0.6,P(A2)=0.003×50=0.15,P(B)=0.6×0.6×0.15×2=0.108.[析考情]利用離散型隨機變量的均值與方差,對現(xiàn)實生活中的問題進行分析、作出決策是高考考查離散型隨機變量分布列、均值與方差的一個重要考向,常與古典概型、二項分布、相互獨立事件概率等知識綜合,以解答題的形式出現(xiàn).均值與方差的應用[提能力]【典例】
(2016·全國卷Ⅰ)某公司計劃購買2臺機器,該種機器使用三年后即被淘汰,機器有一易損零件,在購進機器時,可以額外購買這種零件作為備件,每個200元.在機器使用期間,如果備件不足再購買,則每個500元.現(xiàn)需決策在購買機器時應同時購買幾個易損零件,為此搜集并整理了100臺這種機器在三年使用期內(nèi)更換的易損零件數(shù),得下面柱狀圖:以這100臺機器更換的易損零件數(shù)的頻率代替1臺機器更換的易損零件數(shù)發(fā)生的概率,記X表示2臺機器三年內(nèi)共需更換的易損零件數(shù),n表示購買2臺機器的同時購買的易損零件數(shù).(1)求X的分布列;(2)若要求P(X≤n)≥0.5,確定n的最小值;(3)以購買易損零件所需費用的期望值為決策依據(jù),在n=19與n=20之中選其一,應選用哪個?解:(1)由柱狀圖并以頻率代替概率可得,一臺機器在三年內(nèi)需更換的易損零件數(shù)為8,9,10,11的概率分別為0.2,0.4,0.2,0.2,從而P(X=16)=0.2×0.2=0.04;P(X=17)=2×0.2×0.4=0.16;P(X=18)=2×0.2×0.2+0.4×0.4=0.24;P(X=19)=2×0.2×0.2+2×0.4×0.2=0.24;P(X=20)=2×0.2×0.4+0.2×0.2=0.2;P(X=21)=2×0.2×0.2=0.08;P(X=22)=0.2×0.2=0.04;[悟技法]利用均值、方差進行決策的2個方略(1)當均值不同時,兩個隨機變量取值的水平可見分歧,可對問題作出判斷.(2)若兩隨機變量均值相同或相差不大,則可通過分析兩變量的方差來研究隨機變量的離散程度或者穩(wěn)定程度,進而進行決策.[刷好題](2017·北京卷)為了研究一種新藥的療效,選100名患者隨機分成兩組,每組各50名,一組服藥,另一組不服藥.一段時間后,記錄了兩組患者的生理指標x和y的數(shù)據(jù),并制成下圖,其中“*”表示服藥者,“+”表示未服藥者.(1)從服藥的50名患者中隨機選出一人,求此人指標y的值小于60的概率;(2)從圖中A,B,C,D四人中隨機選出兩人,記ξ為選出的兩人中指標x的值大于1.7的人數(shù),求ξ的分布列和數(shù)學期望Eξ;(3)試判斷這100名患者中服藥者指標y數(shù)據(jù)的方差與未服藥者指標y數(shù)據(jù)的方差的大?。?只需寫出結(jié)論)二項分布的均值與方差[明技法]與二項分布有關(guān)的期望、方差的求法(1)求隨機變量ξ的期望與方差時,可首先分析
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