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笔者在教学中发现很多学生对随机变量ξ服从几何分布的概念缺乏深入理解,教科书和相关参考资料对此问题也未深入全面阐述,多数学生处理这类问题容易出错.下面就让我们一起来探讨一下随机变量ξ何时服从几何分布,随机变量ξ服从几何分布需要具备什么样的条件.笔者认为,这个问题值得我们一线数学教师共同探讨. 相似文献
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笔者在教学中发现很多学生对随机变量§服从几何分布的概念缺乏深入理解，教科书和相关参考资料对此问题也未深入全面阐述，多数学生处理这类问题容易出错．下面就让我们一起来探讨一下随机变量§何时服从几何分布，随机变量§服从几何分布需要具备什么样的条件．笔者认为，这个问题值得我们一线数学教师共同探讨． 相似文献
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笔者在教学中发现很多学生对随机变量ξ服从几何分布的概念缺乏深入理解,教科书和相关参考资料对此问题也未深入全面阐述,多数学生处理这类问题容易出错.下面就让我们一起来探讨一下随 相似文献
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求随机变量ξ的数学期望,是考查概率知识的一个基本问题,看上去简单,但做起来有时深感麻烦,需要先列出随机变量ξ的概率分布列,再利用公式(?)进行计算,由于计算量大,经常会出现运算错误,甚至半途而废.我们知道随机变量ξ具有线性性质E(aξ+b)=aEξ+b,特别地,若ξ=(?),则Eξ=(?)Eξ_i,本文试图利用随机变量的线性性质,把复杂随机变量的Eξ分解为若干个简单随机变量的Eξ_i之和来求,把不服从规则分布的随机变量的Eξ转化成服从规则分布的随 相似文献
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沈红正 《中学数学教学参考》2006,(11)
全日制普通高级中学教科书《数学》第三册(选修Ⅱ)第9页习题1.1第9题:在独立重复试验中,每次试验中事件发生的概率是0.8,求第3次事件发生所需的试验次数ξ的分布列.在《教师教学用书》中给出的分布列如下:那么,如果要求该习题中的随机变量ξ的期望,又该如何计算?为了解决这个问题,我们先来证明下面的问题:如果随机变量ξ服从几何分布,且 P(ξ=k) 相似文献
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服从几何分布的多个独立离散型随机变量其最小值和最大值是一个含有多参数的离散型随机变量．本文证明了其最小值随机变量仍服从几何分布，并给出了最大值随机变量的概率函数、数学期望和方差． 相似文献
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研究具有统计相关关系的二维连续型随机变量(ξ,η)的非线性回归分析问题:η=f(ξ)+ε,ξ的分布是已知的,ξ与ε独立,ε～N(0,σ2).首先推得(ξ,η)的联合密度φ(x,y),通过对φ(x,y)统计学性质、几何性质研究,将非线性回归问题归结为泛函极值问题,应用变分法,对于ξ服从不同的分布及η满足不同的约束条件,得出了依据(ξ,η)的一组样本值确定回归曲线f(x)的解析解的方法. 相似文献
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对于包括两种独立类型的离散时间风险模型,假设第一类的索赔间隔时间是服从几何分布的随机变量,并且第二类索赔间隔时间是两个相互独立的各自服从几何分布的随机变量的总和,当两类的赔款服从几何分布时,便可以得到Gerber-Shiu期望折现罚金函数的表达式. 相似文献
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对带两种独立类型的保险风险的离散时间风险模型,我们假设第一类的索赔间隔时间是服从几何分布的随机变量,第二类索赔间隔时间是两个相互独立的各自服从几何分布的随机变量的总和,当两类的赔款服从几何分布时可以得到Gerber-Shiu期望折现罚金函数的表达式.由定义的Dickson-Hipp算子,得到罚金函数的简化表达式. 相似文献
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正关于概率的题型一直是高考和数学竞赛的重点内容.本文尝试构造离散型随机变量ξ的概率分布列体现概率在非概率题,如求最值、求值域、证明不等式等方面的应用.离散型随机变量ξ的方差D(ξ)=∑i=1n(ξi-E(ξ))2?pi=Eξ~2-(Eξ)~2≥0,当且仅当ξ服从退化分布时等号成立,即ξ_1=ξ_2=?=ξ_n时,Eξ~2=(Eξ)~2成立.1求最值例1(2013年高考湖南卷(理)第10题)已知a,b,c∈R, 相似文献
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新课标苏教版选修2—3第2章概率,主要以超几何分布与二项分布模型为重点,通过实例,让学生认识模型所刻画的随机变量的共同特点,从而建立新的模型,并能运用两模型解决一些实际问题．然而在教学过程中,却发现学生不能准确地辨别所要解决的问题是属于超几何分布还是二项分布,学生对这两模型的定义不能很好的理解,一遇到含“取”或“摸”的题型,就认为是超几何分布, 相似文献
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随机变量以及随机变量的分布函数是概率统计中十分重要的概念,也是比较难理解的概念之一。为了帮助同学们掌握好这一概念,我们在电视播出课的基础上,作一适当补充或解释。“随机变量ξ是依给定的分布函数来取值的量,即P(ξ相似文献
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求随机变量的期望与方差是高考考查概率统计知识的主要题型,教材主要介绍了三种常见离散型随机变量（即服从等可能分布的随机变量、服从几何分布的随机变量、服从二项分布的随机变量）的期望与方差,并直接给出在解题时可直接运用的计算公式,但公式的推导过程复杂,能力要求高,笔者在教学之余一直在思考：能否找到一种更简洁,有效的方法计算期望与方差？ 相似文献
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如何理解贝努里大数定理与中心极限定理杨海岳在概率统计中，大数定律与中心极限定理在理论上起主导作用，怎样更好地理解它们呢？我们就贝努里大数定理和中心极限定理给出一个直观的例子。例：设ξ１，ξ２，…是独立同分布随机变量序列，ξ１（ｉ＝１，２，…）的分布为... 相似文献
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康永清 《数理化学习(高中版)》2005,(14)
高中数学教科书新版第三册(选修Ⅱ)比原来的修订本新增加随机变量的几何分布,但书中只给出了结论:(1)Eξ=1/p1,(2)Dξ=(1-p)/p~2,而未加以证明.本文给出证明,并用于解题. 相似文献
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《中学生数理化(高中版)》2017,(1)
<正>离散型随机变量的分布列完整地刻画了随机变量。我们不但要能通过分布列清楚看到随机变量在随机试验中取值的分布情况,还要能灵活运用分布列的两个性质。现对"性质"的两种运用例析如下,供同学们借鉴。一、直接运用性质解题例1已知随机变量ξ只能取三个值ξ1、ξ2、ξ3,其概率依次成等差数列,试求数列公差d的取值范围。解:不妨设ξ的三个取值的概率分别为 相似文献
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汪仲文 《喀什师范学院学报》2004,25(3):26-27
研究一维连续型随机变量ζ的函数η=|ξ|和η=ξ^2的分布以及二维连续型随机变量(ξ，η)的函数ζ=aξ bη的分布，从而得到η=|ξ|，η=ξ^2及ζ=aξ bη的密度函数的计算公式。 相似文献
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姬勇 《开封教育学院学报》1986,(2)
众所周知,研究中心极限定理的背景是解决如何理解正态分布广泛存在性这个在概率统计的理论与应用上均十分重要的问题。因此,在概率论的教材中,总是想通过中心极限定理的叙述与解释得到,并且也明显地或含糊地认为已经得到如下的结论: 如果考察的随机变量ξ可以表示为大量独立随机变量ξ_1,ξ_2,…,ξ_n,…的和,而 相似文献