利用组合恒等式求数学期望与方差

直接从随机变量的数学期望与方差的定义出发,运用组合恒等式,给出了超几何分布和负二项分布的数学期望与方差的求解过程.该方法简洁明了,容易理解和掌握.     

巧求“离散型随机变量”的期望与方差

求离散型随机变量的期望、方差,首先要明确概率分布,最好确定随机变量概率分布的模型,这样就可以直接运用公式进行计算.不难发现,正确求出离散型随机变量的分布列是解题的关键.在求离散型随机变量的分布列之前,要弄清楚随机变量可     

“分布列、期望与方差”解题指导

离散型随机变量的分布列完整地展现了离散型随机变量概率分布的统计情况,也为进一步研究随机变量的分布特征——平均取值（期望）、离散程度（方差）做好了准备．因此,建立起分布列是离散型随机变量解题中最基本最重要的一个内容．而期望与方差是从不同侧面刻画了随机变量的分布特征,在实际问题中应用广泛．[第一段]     

用积分—求异法求几何分布的期望与方差

几何分布是概率论中一种常见的分布，它的数学期望与方差的计算，一般概率论教材中都没有给出。文章使用无穷级数和微积分的运算交换关系给出了它的一种推导过程。并得出了一般结论。     

例说离散型随机变量期望与方差的应用

高中数学新教材以较多的篇幅充实了概率、统计等内容，体现新课程基本理念中的“学习有用的数学”的思想．通过实际问题，让学生初步理解现实世界中大量事件的随机性，并使他们能运用概率知识进行估算、判断与决策。有关问题常用的解法有：用定义直接求解，代入公式求解，建立函数关系求解。     

期望及方差的性质和应用

本文根据期望及方差的定义系统归纳它们的性质，对一些不易理解的性质给予必要的证明。在此基础上，重点讲述它们在现实生活中的应用。     

用逐项微分法求随机变量的数学期望与方差

应用高等数学中的逐项微分法来求随机变量的数学期望和方差     

用积分-求导法求几何分布的期望与方差

几何分布是概率论中一种常见的分布 ,它的数学期望与方差的计算 ,一般概率论教材中都没有给出。文章使用无穷级数和微积分的运算交换关系给出了它的一种推导过程。并得出了一般结论     

离散型随机变量的数学期望与方差问题错解分析

离散型随机变量的数学期望与方差是概率与统计的重要内容这一．下面就学生在解题中经常出现的错误分类解析如下,供大家参考．     

关于几何分布的数学期望与方差的几种证明方法

给出了几何分布的数学期望与方差的几种证明方法．     

离散型随机变量的期望与方差考点例析

离散型随机变量的分布列完全决定了随机变量的取值规律,但是分布列往往不能明显而集中地表现随机变量的某些特点,例如它的取值的平均水平、集中位置、稳定与波动情况、集中与离散程度等.离散型随机变量的期望与     

离散型随机变量及其分布列、期望与方差

近几年高考对概率与统计的考查,往往侧重于分布列与期望,偶尔也会涉及方差.各省市的理科高考卷中,对分布列、期望与方差的考查一般都以解答题的形式出现,题目包装新颖,难度适中;而文科卷对分布列、期望与方差的考查要求较低,很多省市文科甚至不考期望与方差.重点难点重点:本部分内容的重点是熟练掌握五个基本概率题型(即古典概型、互斥事件、对立事件、相互独立事件、独立重复试验),并在此基础上能结合实际问题,熟练求出随机变量的分布列、期望及方差.     

二项分布、超几何分布数学期望与方差公式的推导

高中教材中对二项分布、超几何分布数学期望与方差公式没有给出推导过程,现笔者给出一推导过程仅供读者参考．     

这是偶然的巧合吗？——超几何分布的均值与方差的探究

1．缘起 在学完新课程教材人教A版选修2—3离散型随机变量的均值与方差后，一位学生向笔者谈了他的困惑：既然超几何分布与两点分布、二项分布一样，是一种很重要的概率分布，而课本上不介绍超几何分布的均值、方差公式，难道不存在超几何分布的均值、方差的公式？笔者觉得这是个让学生自主探索的好机会，于是抱着试试看的态度，在课堂上选择了如下的取球问题，把问题抛给学生．     

熵与方差

本文研究随机变量X的熵H（X）与方差σ^2之间的关系。所得结论：对连续型随机变量X，熵H（X）随标准差σ的增加而增加，对二维连续型随机变量（X，Y），联合熵H（X，Y）随X、Y的标准差之积的增加而增加；对离散型随机变量X，熵与方差无关。这一性质，揭示了连续型随机变量与离散型变量的本质差异。     

关于数学期望和方差的几个不等式

基于随机变量的数学期望与方差,讨论随机变量数字特征的几个不等式,得到Chebyshev不等式的一个新的上界。     

对称分布的数学期望

若分布列或密度函数具有对称快,则随机变量的期望将变得很简单,本文证明了对称分布的数学期望的计算公式,并给出一些例子.     

一类与期望和(或)方差有关的不等式的证明

证明大数定律要使用切比雪夫不等式,本文归纳总结了与切比雪夫不等式类似的一类与期望和(或)方差有关的不等式的证法。     

求期望和方差的几种类型

期望和方差是《概率与统计》中重要的两个概念,学生对概念的理解并不困难,但期望和方差的求法题型多,方法也较多,本文就期望和方差的几种求法作如下归纳;     

对称分布的数学期望

若分布列或密度函数具有对称快，则随机变量的期望将变得很简单，本证明了对称分布的数学期望的计算公式，并给出一些例子。