统计意义上可以认为 p 就是平均每天出现的次品数 以此为背景 我们引入下面的定义定义.. 设离散型随机变量 的可能取值为 且 取相应 值的概率依次为 p p p 若级数 随机变量 的数学期望 简称期望 记为 p 即 p 绝对收敛 则称该级数的和为 此时也称 的数学期望存在若级数 p 发散 则称 的数

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1 教案 随机变量的数字特征 教学内容 随机变量的分布函数全面地反映了随机变量的统计规律 利用分布函数可以很方便地计算各种事件的概率但在实际应用中 常常并不需要全面了解随机变量的变化情况 只需要知道一些能反映随机变量的特征的指标就能解决问题 这些指标便是数字特征本节主要讲解以下内容 : 数学期望 方差 协方差和相关系数等概念和计算方法 ; 随机变量的函数的数学期望的计算方法 ; 一些常见分布的数字特征的计算 教学思路与要求 结合实际背景引出数学期望的概念 指出数学期望的性质 并结合实际例子讲解其计算方法 并进一步给出随机变量的函数的数学期望的计算方法 ; 结合实际背景引出方差与标准差的概念 指出方差的性质 并结合实际例子讲解其计算方法 ; 对几种常见分布计算它们的数学期望和方差 ; 结合实际背景引出协方差与相关系数的概念 指出它们的性质 并结合实际例子讲解其计算方法 对于正态分布的数字特征 其重要性与常见性众所周知 计算也相对复杂 更需加以详细讲解教学安排一. 数学期望我们先看一个例子检验员每天从生产线取出 件产品进行检验记 为每 天检验出的次品数若检验员检查了 N 天 记这 N 天出现 件次品的天数分别为 则 N 且 N 天出现的总次品数为 因此 N 天中平均每天出现的次品数为 注意 N N N 就是 N 天中每天出现 件次品的频率 即 { } 的频率若记 p 为每天 出现 件次品的概率 即 则由概率的统计意义 当 N 充分大时 会 N 在 p 附近摆动 N 就会在 p 附近摆动因此从

2 统计意义上可以认为 p 就是平均每天出现的次品数 以此为背景 我们引入下面的定义定义.. 设离散型随机变量 的可能取值为 且 取相应 值的概率依次为 p p p 若级数 随机变量 的数学期望 简称期望 记为 p 即 p 绝对收敛 则称该级数的和为 此时也称 的数学期望存在若级数 p 发散 则称 的数学期望不存在 由数学期望的定义知 数学期望实质上是以概率为权的加权平均值 因此也常称为均值我们在定义中需要级数绝对收敛 是因为数学期望应该与对随机变量取值的人为排序无关只有当级数是绝对收敛时 才能保证收敛级数的和与求和次序无关对于连续型随机变量 也应有数学期望的概念如何得到呢? 先做一个近似分析设 的概率密度为 假设 连续 在实轴上插入分点 则 落在 ] 中的概率为 记 [ ] d [ 这时 如下分布的离散型随机变量 ~ 就可以看作 的一种近似 其数学期望为 ~ ~ 它近似地可看作 的平均值可以想象 当分点在实轴上越来越密时 上述和式 就会以 d 为极限由此为背景 我们给出下面的定义 定义.. 设 是连续型随机变量 其概率密度为 若 d 敛 则称 d 的值为随机变量 的数学期望 简称期望 记为 即 d 此时也称 的数学期望存在若 d 发散 则称 的数学期望不存在 例.. 已知一箱中有产品 个 其中 个次品 9 个正品从中任取 个 求这 个产品中次品数的期望值 解设 为任意取出 个产品中的次品数 则 可取值 收

3 且易计算 的分布为 因此 例.. 已知连续型随机变量 的概率密度为如下形式 : 其它 其中 又已知. 7 求 和 的值解由概率密度的性质得 d d 又由已知.7 d d 又成立.7 解方程组.7 得 可以证明随机变量的数学期望有如下性质 假设以下涉及到的数学期望均存在 : 设 c 是常数 则 c c 设 是随机变量 是常数 则 若 为两个随机变量 则 因此 用归纳法可以得出 若 为随机变量 则 若 为两个随机变量 满足 即对于每个 成立 则 特别地 设随机变量 相互独立 则 因此 若 个随机变量 相互独立 则

4 例.. 假设机场送客班车每次开出时有 名乘客 沿途有 个下客站若到站时无乘客下车 则班车不停假设每位乘客在各车站下车的机会是等可能的 且是否下车互不影响 求每班次停车的平均数解用 表示班车的停车数记 在第 个车站有乘客下车 在第 个车站无乘客下车 则 由于每位乘客在各车站下车的机会是等可能的 每 个乘客在每站下车的概率为. 不下车的概率为. 9 而乘客是否下车是相互 独立的 位乘客在第 站都不下车的概率就是.9 即.9 所 以.9 因此 于是每班次停车的平均数 即 的数学期望为.9.7 二. 随机变量的函数的数学期望对于一维随机变量的函数的数学期望 有以下的计算方法 : 定理.. 设 是随机变量 f 是一元连续函数或单调函数 若 是离散型随机变量 其概率函数为 p 则 当 f p 收敛时 随机变量 f 的数学期望存在 且 f f p ; 若 是连续型随机变量 其概率密度为 敛时 随机变量 f 的数学期望存在 且 此定理的证明从略 f f d 则当 f d 收 例.. 设随机变量 服从参数为. 的 osso 分布 求 的数学 期望 解因为 服从参数为. 的 osso 分布.!.

5 由定理.. 得...!.! 例.. 设随机变量 的概率密度为......!. 求 的数学期望 解由定理.. 得 d d d 三. 方差和标准差在实际问题中 仅凭随机变量的数学期望 或平均值 常常并不能完全解决问题 还要考察随机变量的取值与其数学期望的之间的离散程度例如 考察两个射击运动员的水平 自然会看他们的平均成绩 平均成绩好的 当然水平高些但如果两个运动员的平均成绩相差无几 就要进一步看他们的成绩稳定性 即各次射击成绩与平均成绩的离散程度 离散程度越小 成绩越稳定抽象地说就是 对于一个随机变量 我们不但要考察其数学期望 还要考察 我们称 为随机变量 的离差显然 离差的数学期望为 即 因此 考虑离差的数学期望不能解决任何问题我们自然会想到 这是由于 的符号变化造成的为了消除符号变化的影响 若使用 却带 来不便于计算的困难 因此在实际应用中常使用的是 它易计算 实用且有效 定义.. 设 是随机变量 若 存在 则称它为 的方差 记为 即 显然 由定理.. 可知 关于方差有以下的计算公式 : 若 是离散型随机变量 其分布律为 p 则 p 若 是连续型随机变量 其概率密度为 则 d 注意在实际应用中 与随机变量 的量纲并不一致 为了保持量纲的一致性 常考虑 的算术平方根 它称为 的均方差或标准差 记为 或 即

6 均方差的量纲与随机变量 的量纲是一致的可以证明随机变量的方差如下性质 假设以下涉及到的方差均存在 : 设 c 是常数 则 c ; 反之 若随机变量 满足 则 设 是随机变量 是常数 则 设 是随机变量 c 是常数 则 c 若 和 为相互独立的随机变量 则 因此 用归纳法可以得出 若随机变量 相互独立 则 注意 若 和 为相互独立的随机变量时 它们的差的方差为 ] [ ] [ 在实际计算方差时 常常用到下面的公式 : 事实上 例..6 设随机变量 服从参数为 的指数分布 随机变量 求 和 解因为 服从参数为 的指数分布 则 的概率密度为. d 于是 又因为 例..7 设随机变量 服从 上的均匀分布 函数. l f

7 求 f 的数学期望与方差 解由于 服从 上的均匀分布 其概率密度为 其他. 因此 以及 [ f ] [ f l d ] l d [ l ] f d l d l. f d l d l 因此 l l 四. 几种常见分布的数学期望和方差 一 - 分布设随机变量 服从 - 分布 且概率函数为 l. p p 由定义 p p p 且由定理.. 知 p p p 于是 p p p p 这说明 若 服从参数 p 的 - 分布 则 p p p 二 二项分布设随机变量 服从参数为 p 的二项分布 即 ~ B p 首先说明服从二项分布的随机变量 可以看作是 个相互独立的 分布的随机变量的和事实上 设在某个试验中事件 A 发生或着不发生 且 A 发生的概率为 p 将这个实验独立地重复 次 构成一个 重 Broull 试验随机变量 就可以看作这个 重 Broull 试验中事件 A 出现的次数 因此它服从二项分布 B p 设随机变量 为 第 次试验 A发生 第 次试验 A不发生 则 服从参数 p 的 分布 且 相互独立因此 个相互独立的 分布的随机变量的和 即 是

8 于是 p p 由于 相互独立 p p p p 这说明 若 ~ p B 则 p p p 三 osso 分布设随机变量 服从参数为 的 osso 分布 即 ~ 则 的概率函数是! 由定义得!!! 且由定理.. 得!!!! 因此 这说明 若 ~ 则 四 均匀分布设随机变量 服从区间 ] [ 上的均匀分布 即 ] [ ~ U 则 的概率密度为. 其他 由定义 d d 因为 d d 这说明 若 ] [ ~ U 则 五 指数分布设随机变量 服从参数为 的指数分布 即 ~ 则 的概率密度为

9 因为 度为 且 由定义 d d d d. d d d. 这说明 若 ~ 则 六 正态分布设随机变量 服从参数 由定义 的正态分布 即 ~ N 则 的概率密 d 令 d d d d 这说明 若 ~ N 则 d d d

10 例.. 设随机变量 相互独立 且都服从正态分布 N 求随 机变量 的数学期望和方差解由已知 令 则由 的相互独立性知 且由定理.. 知 服从正态分布 N 因此 d. d 因为 五. 协方差与相关系数在引入这些数字特征之前 我们先介绍关于二维随机变量的函数的数学期望的计算方法定理.. 设 是二维随机变量 f 是二元连续函数 若 是离散型随机变量 其分布为 j pj d j 则当 j 在 且 f p 收敛时 随机变量 f 的数学期望存 j j j f f p ; 若 是连续型随机变量 其联合概率密度为 则当 f dd收敛时 随机变量 f 的数学期望存在 且 此定理的证明从略 f f dd 例..9 设 二元连续型随机变量 的 联合概率密度为 求 其他. j j

11 解由定理.. 得 dd dd dd d d 9 例.. 在长度为 的线段上任取两点 和 Q 求线段 Q 的长度的数学期望解设点 和 Q 的坐标分别为 和 则 和 都服从 [ ] 上的均匀分布由 Q 两点的任意性可知 与 相互独立 因而二维随机变量 的联合分布密度函数为 其他. 于是 线段 Q 的长度 的数学期望为 dd dd d d d dd d. 对于二维随机变量 来说 数学期望 和 分别只反映了 各自的平均值 方差 和 分别只反映了 各自与平均值的偏差程度它们并没有对 与 之间的相互关系提供任何信息因此 人们希望有一个数字特征能在一定程度上反映这种信息我们知道 若 与 相互独立 则必有 因此当 时 与 必不相互独立 即有一定程度的联系这使我们引入下面的概念定义.. 设 为二维随机变量若 的数学期望存在 则称 为 与 的协方差 记作 ov 即 ov 此时也称 与 的协方差存在 ov 若 且 ov 存在 则称为 与 的相关系 数 记为 或 即 ov 从协方差定义可以直接证明 协方差具有下列性质 假设以下涉及到的协方差等均存在 : ov ov ov

12 若 c 为常数 则 ov c 若 为常数 则 ov ov ov ov ov 6 ov 例如 性质 6 的证明如下 : ov. 还可以证明 相关系数具有下列性质 : 且 的充分必要条件是 : 存在常数 与常数 使得 若 与 相互独立 则 相关系数是反映两个随机变量线性相关程度的一个数字特征由相关系数的性质 知道 若 则 与 之间以概率 成立线性关系进一步的研究指出 与 的线性关系随着 的减小而减弱当 时 称 与 不相关 也就是 与 不线性相关性质 说明 若 与 相互独立 则它们不相关注意 不相关性一般并不能推出独立性 见例.. 例.. 已知二维离散型随机变量 的联合概率分布如下表所示 计 算 与 的相关系数 并判断 与 是否相互独立? 解易计算关于 的边缘分布都是 或 因此

13 ; 同理 由于. ov 于是 ov 这说明 与 不相关因为 6 } { } { } { 这说明 与 不相互独立对于二维正态分布 独立性与不相关性却是等价的 事实上 若 ~ N 则其联合概率密度为 则我们已经知道 ~ N ~ N 因此 又因为 d d ov dd 作变换 s 得

14 于是 ov s s s s s ds s s s ov dsd dds 这说明 若 ~ N 则 与 的相关系数为 因此 与 不相关 与 相互独立这就证明了 : 定理.. 若 服从二维正态分布 则 与 不相关等价于 与 相互独立 例.. 设 二元连续型随机变量 的联合概率密度为 求 ov 和 其他. 解在例.. 中已算得 关于 的边缘概率密度为 其他. 关于 的边缘概率密度为 则 其他. d d ; d d ;

15 又由例..9 知 9 ov 9 由于 d d ; d d ; 7 因此 ov /.9 / 7 / 设 为二维随机变量如果 和 都存在 则称二维向量 为 的数学期望 记为 称二阶矩阵 ov ov ov 即 ov ov ov 为二维随机变量 的协方差矩阵可以证明 协方差矩阵是一个半正定矩阵 六. 习 题

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