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    江西省九江市实验中学高二数学 第二章 第十三课时《离散型随机变量的方差》教案 北师大版选修2-3

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    江西省九江市实验中学高中数学 第二章 第十三课时 离散型随机变量的方差教案 北师大版选修2-3

    一、教学目标:

    1、知识与技能:了解离散型随机变量的方差、标准差的意义,会根据离散型随机变量的分布列求出方差或标准差。

    2、过程与方法:了解方差公式D(+b)=a2,以及ξΒ(np),则=np(1p),并会应用上述公式计算有关随机变量的方差

    3、情感、态度与价值观承前启后,感悟数学与生活的和谐之美 ,体现数学的文化功能与人文价值。

    二、教学重点:离散型随机变量的方差、标准差

    教学难点:比较两个随机变量的期望与方差的大小,从而解决实际问题

    三、教学方法:探析归纳,讲练结合

    四、教学过程

    (一)、复习:

    1. 方差: 对于离散型随机变量ξ,如果它所有可能取的值是,且取这些值的概率分别是,那么,

    称为随机变量ξ的均方差,简称为方差,式中的是随机变量ξ的期望.

    2. 标准差: 的算术平方根叫做随机变量ξ的标准差,记作

    3.方差的性质:(1);(2);(3)若ξB(np),则np(1-p)

    4.其它:随机变量ξ的方差的定义与一组数据的方差的定义式是相同的;随机变量ξ的方差、标准差也是随机变量ξ的特征数,它们都反映了随机变量取值的稳定与波动、集中与离散的程度;标准差与随机变量本身有相同的单位,所以在实际问题中应用更广泛

    (二)、例题探析

    例1.设随机变量ξ的分布列为

    ξ

    1

    2

    n

    P

    Dξ

        解:(略),

    例2.已知离散型随机变量的概率分布为

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

     

    P

    离散型随机变量的概率分布为

    3.7

    3.8

    3.9

    4

    4.1

    4.2

    4.3

    P

    求这两个随机变量期望、均方差与标准差

    解:

    =0.04, .

    =2,=0.02,可以看出这两个随机变量取值与其期望值的偏差

    例3.甲、乙两射手在同一条件下进行射击,分布列如下:射手甲击中环数8,9,10的概率分别为0.2,0.6,0.2;射手乙击中环数8,9,10的概率分别为0.4,0.2,0.24用击中环数的期望与方差比较两名射手的射击水平

    解:+(10-9);同理有

    由上可知,所以,在射击之前,可以预测甲、乙两名射手所得的平均环数很接近,均在9环左右,但甲所得环数较集中,以9环居多,而乙得环数较分散,得8、10环地次数多些.

    点评:本题中,所有可能取的值是一致的,只是概率的分布情况不同.=9,这时就通过=0.4和=0.8来比较的离散程度,即两名射手成绩的稳定情况

    例4.A、B两台机床同时加工零件,每生产一批数量较大的产品时,出次品的概率如下表所示:

     问哪一台机床加工质量较好

    解: Eξ1=0×0.7+1×0.2+2×0.06+3×0.04=0.44,Eξ2=0×0.8+1×0.06+2×0.04+3×0.10=0.44.它们的期望相同,再比较它们的方差

    Dξ1=(0-0. 44)2×0.7+1-0.44)2×0.2+(2-0.44)2×0.06+(3-0.44)2×0.04=0.6064,

    Dξ2=(0-0.44)2×0.8+1-0.44)2×0.06+(2-0.44)2×0.04+(3-0.44)2×0.10=0.9264.

    Dξ1< Dξ2   故A机床加工较稳定、质量较好.

    (三)、课堂练习1 .已知,则的值分别是(      

    A.;  B.;  C.;  D.答案:1.D  

    2. 一盒中装有零件12个,其中有9个正品,3个次品,从中任取一个,如果每次取出次品就不再放回去,再取一个零件,直到取得正品为止.求在取得正品之前已取出次品数的期望.

    (四)、小结 :离散型随机变量ξ的方差、标准差的步骤:理解ξ的意义,写出ξ可能取的全部值;ξ取各个值的概率,写出分布列;根据分布列,由期望的定义求出Eξ根据方差、标准差的定义求出.若ξB(np),则不必写出分布列,直接用公式计算即可.对于两个随机变量,在相等或很接近时,比较,可以确定哪个随机变量的性质更适合生产生活实际,适合人们的需要。

    (五)、课后作业:练习册66页3、5、6

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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