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1.离散型随机变量的均值与方差 若离散型随机变量X的分布列为P（X=ai）=pi（i=1,2,…r）. （1）均值 EX=a1p1+a2p2+…+arpr,均值EX刻画的是X取值的“中心位置”. （2）方差 DX=E（X-EX）2为随机变量X的方差,它刻画了随机变量X与其均值EX的平均偏离程度. 2.二项分布的均值、方差 若X~B（n,p）,则EX=np,DX=np（1-p）. 3.正态分布 （1）X~N（μ,σ2）,表示X服从参数为μ和σ2的正态分布. （2）正态分布密度函数的性质: ①函数图像关于直线x=μ对称； ②σ（σ》0）的大小决定函数图像的“胖”“瘦”； ③P（μ-σ《X《μ+σ）=68.3%； P（μ-2σ《X《μ+2σ）=95.4%； P（μ-3σ《X《μ+3σ）=99.7%. 【思考辨析】 判断下列结论是否正确（请在括号中打“√”或“×”） （1）随机变量的均值是常数,样本的平均数是随机变量,它不确定.（ √ ） （2）随机变量的方差和标准差都反映了随机变量取值偏离均值的平均程度,方差或标准差越小,则偏离变量的平均程 压缩包中的资料: 第十二章 12.6.docx 第十二章 12.6.pptx 第十二章 12.1.docx 第十二章 12.1.pptx 第十二章 12.2.docx 第十二章 12.2.pptx 第十二章 12.3.docx 第十二章 12.3.pptx 第十二章 12.4.docx 第十二章 12.4.pptx 第十二章 12.5.docx 第十二章 12.5.pptx [来自e网通客户端]
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