概率论与数理统计方差.ppt

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1、4.2 方 差 前面曾提到在检验棉花的质量时,既要注意纤维的平均长度,还要注意纤维长度与平均长度的偏离程度那么,怎样去度量这个偏离程度呢? 用EX E(X)来描述是不行的,因为这时正负偏差会抵消; 用E|X E(X)|来描述原则上是可以的,但有绝对值不便计算; 通常用EX E(X)2来描述随机变量与均值的偏离程度,第四章 随机变量的数字特征,4.2.1 方差的概念与计算 定义4.3 设X是随机变量,若EX E(X)2存在,则称其为X的方差,记为D(X) (或Var(X),即 称 为X的标准差 特别地,如果X是离散型随机变量,分布律为 则 如果X是连续型随机变量,其概率密度为f(x),则,将方差

2、定义式右端展开,并利用数学期望性质可得 即 今后我们会经常利用这个式子来计算随机变量X的方差D(X).,4.2.1 方差的概念与计算,【例4.13】求例4-2中随机变量X的方差D(X). 解:由于 1161 所以,4.2.1 方差的概念与计算,4.2.1 方差的概念与计算,【例4.14】设随机变量X服从参数为( 0)的泊松分布,求D(X) 解:由于X的分布律为 ,k = 0,1,2, 在例4-4中已经求出 ,下面计算E(X 2): 故,4.2.1 方差的概念与计算,【例4.15】设随机变量X服从参数为( 0)的指数分布,求D(X) 解:由于指数分布的概率密度为 在例4-7中已求出 , 故有,4

3、.2.1 方差的概念与计算,【例4.16】设随机变量X服从(a,b)上的均匀分布,求D(X) 解:由于均匀分布的概率密度为 所以,4.2.1 方差的概念与计算,【例4.17】设(X,Y)的概率密度为 求D(X)及D(Y) 解:记D:| y | x,0 x 1,如图,则 ,4.2.1 方差的概念与计算,【例4.18】已知随机变量X的概率密度为 又E(X) = 0.5,D(X) = 0.15,求a,b,c 解:由于 从上面三个方程中可以解得a = 12,b = 12,c = 3,4.2.2 方差的性质 (1) 设c是常数,则D(c) = 0; (2) 设c是常数,X是随机变量,则 D(cX) =

4、c2D(X),D(X + c) = D(X); (3) 设X,Y是两个随机变量,则有 D(X+Y) = D(X) + D(Y) + 2EX E(X)Y E(Y); 特别,当X,Y是相互独立的随机变量时,有 D(X + Y) = D(X) + D(Y); (4) D(X) = 0的充要条件是X以概率1取常数c,即PX = c = 1,4.2.2 方差的性质,(1) 设c是常数,则D(c) = 0; 证明: (2) 设c是常数,X是随机变量,则 D(cX) = c2D(X),D(X + c) = D(X); 证明:,4.2.2 方差的性质,(3) 设X,Y是两个随机变量,则有 D(X + Y) =

5、 D(X) + D(Y) + 2EX E(X)Y E(Y); 特别,当X,Y是相互独立的随机变量时,有 D(X + Y) = D(X) + D(Y); 证明: 当X,Y是相互独立的随机变量时,,4.2.2 方差的性质,性质(4)证明从略. 由性质(2)和(3)容易推广得到,若X1,X2,Xn是相互独立的随机变量, 为常数,则 前面例4-3中已经用定义求出了二项分布的数学期望,现在再用数学期望和方差的性质来求它的期望和方差。,4.2.2 方差的性质,【例4.19】设随机变量X服从二项分布B(n,p),求E(X)和D(X) 解:X可视为n重伯努利试验中某个事件A发生的次数,p为每次试验中A发生的概

6、率 引入随机变量Xi(i = 1,2,n): 则 又,4.2.2 方差的性质,因为X1,X2,Xn相互独立,且 由数学期望和方差的性质可得,4.2.2 方差的性质,【例4.20】一机场班车载有20名乘客自机场开出,途中有10个车站可以下车,如果到达一个车站没人下车则不停车,用X表示班车的停车次数,求X的数学期望E(X)及标准差(设每位乘客在各个车站下车是等可能的,且各位乘客是否下车相互独立) 解:依题意,每位乘客在第i个车站下车的概率均为1/10,不下车的概率均为9/10, 则班车在第i个车站不停车的概率为 所以,4.2.2 方差的性质,从而,,4.2.2 方差的性质,【例4.21】设随机变量

7、X服从正态分布 求D(X) 解:设 ,由于 所以ZN(0,1),从而 又E(Z) = 0,所以 故,【实验4-1】用Excel计算例4-2中随机变量的数学期望与方差 实验准备: 函数SUMPRODUCT的使用格式: SUMPRODUCT(array1,array2,array3, .) 功能:返回多个区域array1,array2,array3, . 对应数值乘积之和,实验步骤: ( 1) 整理数据如图4-2左所示 图4-2 计算数学期望 (2) 计算E(X),在单元格B8中输入公式:= SUMPRODUCT(A2:A7, B2:B7) 得到期望E(X)如图4-2右所示,(3) 为了计算方差,首先计算xi E(X)2,在单元格C2中输入公式:= (A2-B$8)2 并将公式复制到单元格区域C3:C7中,如图4-3左所示 图4-3 计算方差 (4) 计算方差,在单元格B9中输入公式:= SUMPRODUCT(C2:C7, B2:B7) 即得计算结果如图4-3右所示,【建模实例】,解,(1) 建立概率模型,因为的概率密度为,所以,(2) 模型求解,分布,参数,数学期望,方差,两点分布,二项分布 B(n,p),泊松分布 (),均匀分布 U(a,b),指数分布 Exp(),正态分布 N(,2),重要分布的期望和方差,

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