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文档简介

1、教育案例：数学期望试镜郑丽霞教材资料来源：概率论与数理统计元窗口讲座题目：数学期望第三章第一节教育目标：计算数学期望。通过数学期望的学习，了解数学期望的实际应用和统计重要性教学重点：数学期望的计算教学难点：如何把实际问题转化为数学问题课程体系：1.作业简介引用：在一场射击比赛中，一人射10次，a选手射4分，1分，5分，问a选手的平均分数是多少。取值频率数频率那个“平均”是。因此，上述平均值是按频率加权的加权平均值。我们前面学了随机变量，那么我求的分布是用随机变量表示甲射分数情况？123p0.40.10.5平均分数=10.4 20.1 30.5=2.1通常，数学期望(或平均值)是随机变量的平均值

2、2.概念说明(a)离散随机变量的数学期望设置3.1离散随机变量的分布列如下如果称为随机变量的数学期望值，即期望或平均值。如果系列不收敛，则不存在数学期望。例1为了表示投掷的点数，正在寻找投掷均匀骰子的数学期望值。解决方案：例2套装盒中有5个球，其中2个白球和3个黑球随机抽取3个球，用抽取的白球的数量写下来。(b)连续随机变量的数学期望定义随机变量不受限制的情况下该随机变量的数学期望值的方法，例如连续随机变量。连续随机变量密度函数获取数值轴上非常密集的点时，单元之间下落的概率为与非常接近，因此可以用于近似替换间距的值因此，与以概率获取值的离散概率变量近似。离散随机变量的数学期望这就是渐近行为。在这个启示中，我们引入了以下定义：定义3.2连续性随机变量的密度函数包括：称为的数学期望，简称期望或平均值。如果系列不收敛，则不存在数学期望。例3设置了服从间隔的均匀分布，并求e()。解决已知密度函数包括所以示例3已知随机变量的分布函数如下求你了。解法：

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