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隨機變量之和期望公式的證明及其應(yīng)用

2024-12-31 00:00:00吳金連
關(guān)鍵詞:性質(zhì)數(shù)學

摘" 要:用函數(shù)法嚴謹證明了2023年高考數(shù)學新課標Ⅰ卷第21題中的兩點分布之和的期望公式,并進行了推廣,最后給出了所得結(jié)論的一些應(yīng)用.

關(guān)鍵詞:2023年高考;兩點分布;期望;公式證明

中圖分類號:G632""" 文獻標識碼:A""" 文章編號:1008-0333(2024)22-0054-03

收稿日期:2024-05-05

作者簡介:吳金連(1979.10—),女,福建省龍巖人,本科,中學一級教師,從事高中數(shù)學教學研究.

隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展和進步,概率統(tǒng)計在科學研究和社會生活中扮演著越來越重要的角色.因此,近年來的高考數(shù)學試題中,加大了對概率統(tǒng)計這一內(nèi)容的考查,且考查的形式新穎、情境多變,具有一定的創(chuàng)新性.

1" 試題呈現(xiàn)及解答

問題1" (2023年高考數(shù)學新課標Ⅰ卷第21題)甲、乙兩人投籃,每次由其中一人投籃,規(guī)則如下:若命中則此人繼續(xù)投籃,若未命中則換為對方投籃.無論之前投籃情況如何,甲每次投籃的命中率均為0.6,乙每次投籃的命中率均為0.8.由抽簽確定第1次投籃的人選,第1次投籃的人是甲、乙的概率各為0.5.

(1)求第i次投籃的人是甲的概率;

(2)已知:若隨機變量Xi服從兩點分布,且

P(Xi=1)=1-P(Xi=0)=qi(i=1,2,…,n),則

E(∑ni=1Xi)=∑ni=1qi.記前n次(即從第1次到第n次投籃)中甲投籃的次數(shù)為Y,求E(Y).

解析" (1)設(shè)第i次投籃的人是甲的概率為pi,則p1=12.可建立遞推公式pi=35pi-1+15(1-pi-1),i≥2,故pi-13=25(pi-1-13).

即pi-13是首項為16,公比為25的等比數(shù)列.

所以pi=13+16×(25)i-1.

(2)設(shè)隨機變量Xi=1,第i次的投籃人是甲,0,第i次的投籃人是乙,

i=1,2,…,n,則Xi服從兩點分布,P(Xi=1)=pi=13+16×(25)i-1,且Y=∑ni=1Xi.于是,根據(jù)性質(zhì)1,得

E(Y)=∑ni=113+16×(25)i-1=n3+518×1-(25)n.

2" 隨機變量之和期望公式的證明

解決問題1之后,我們進一步追問:問題1中給出了兩點分布之和的期望公式能否用高中知識證明呢?筆者查閱資料,發(fā)現(xiàn)文獻[1]和人教A版《普通高中課程標準選修課程用書》“概率與統(tǒng)計”第26頁已經(jīng)給出了證明,但證明方法較為抽象,不易理解,本文介紹一種更加通俗易懂的證明[1].

性質(zhì)1" 若隨機變量Xi服從兩點分布,且P(Xi=1)=1-P(Xi=0)=qi,i=1,2,…,n,則

E(∑ni=1Xi)=∑ni=1qi.

分析" 設(shè)Xi滿足性質(zhì)1中的條件,令X=∑ni=1Xi.先考慮n=2的情形.此時,易知

P(X=0)=(1-q1)(1-q2)=1-q1-q2+q1q2,

P(X=1)=q1(1-q2)+(1-q1)q2=q1+q2-2q1q2,

P(X=2)=q1q2.

從而E(X)=0×(1-q1-q2+q1q2)+1×

(q1+q2-2q1q2)+2×q1q2=q1+q2.

即n=2時性質(zhì)1成立.

當n=3時,

P(X=0)=(1-q1)(1-q2)(1-q3)

=1-q1-q2-q3+q1q2+q1q3+q2q3-q1q2q3,

P(X=1)=q1(1-q2)(1-q3)+(1-q1)q2(1-q3)+(1-q1)(1-q2)q3

=q1+q2+q3-2(q1q2+q1q3+q2q3)+3q1q2q3,

P(X=2)=q1q2(1-q3)+q1(1-q2)q3+(1-q1)q2q3=q1q2+q1q3+q2q3-3q1q2q3,

P(X=3)=q1q2q3.

從而

E(X)=0×(1-q1-q2-q3+q1q2+q1q3+q2q3-q1q2q3)+1×[q1+q2+q3-2(q1q2+q1q3+q2q3)+3q1q2q3]+2×(q1q2+q1q3+q2q3-3q1q2q3)+3×q1q2q3=q1+q2+q3.

因此,n=3時性質(zhì)1成立.下面證明一般情形.

易知P(X=k)=∑qi1…qik(1-qj1)…(1-qjn-k),

其中,i1,…,ik,j1,…,jn-k為1,2,…,n的某一排列,k=0,1,2,…,n.故

E(X)=∑nk=0kP(X=k)

=∑nk=0k∑qi1…qik(1-qj1)…(1-qjn-k).

對于一般情形,上式較難化簡.下面使用函數(shù)方法進行化簡.

令f(x)=(1-q1)+q1x(1-q2)+q2x…(1-qn)+qnx,易知f(x)是一元n次多項式,注意到P(X=k)為f(x)的展開式中xk的系數(shù),即f(x)=∑nk=0P(X=k)xk.

從而f ′(x)=∑nk=1kP(X=k)xk-1.

因此E(X)=∑nk=1kP(X=k)=f ′(1).

另一方面,對f(x)求導(dǎo),得

f ′(x)=q1[(1-q2)+q2x][(1-q3)+q3x]…[(1-qn)+qnx]+q2[(1-q1)+q1x][(1-q3)+q3x]…[(1-qn)+qnx]+…+qk[(1-q1)+q1x]·[(1-q2)+q2x]…[(1-qk-1)+qk-1x][(1-qk+1)+qk+1x]…[(1-qn)+qnx]+…+qn[(1-q1)+q1x][(1-q2)+q2x]…[(1-qn-1)+qn-1x]

=∑nk=1qk[(1-q1)+q1x][(1-q2)+q2x]…[(1-qn)+qnx][(1-qk)+qkx]

=f(x)∑nk=1qk[(1-qk)+qkx].

故f ′(1)=f(1)∑nk=1qk(1-qk)+qk×1=∑nk=1qk.

因此,性質(zhì)1成立.

性質(zhì)1簡潔優(yōu)美,符合直覺,且有著廣泛的應(yīng)用.例如,它可以用來求二項分布的數(shù)學期望,過程如下:

設(shè)n重伯努利實驗中,每次實驗事件A發(fā)生的概率為p.用X表示事件A發(fā)生的次數(shù),則X服從二項分布.設(shè)Xi=1,第i次試驗中事件A發(fā)生,0,第i次試驗中事件A未發(fā)生,i=1,2,…,n,則Xi服從兩點分布,P(Xi=1)=p,且X=∑ni=1Xi.于是,根據(jù)性質(zhì)1得E(X)=np.

可以看到,以上推導(dǎo)二項分布期望公式的方法比現(xiàn)行高中教材(如2019年人教A版選擇性必修三第76頁)的推導(dǎo)方法更簡潔.

本文的證明方法稱為生成函數(shù)(母函數(shù))方法,是組合數(shù)學中的一種重要方法,常用于解決復(fù)雜的計數(shù)問題.

事實上,性質(zhì)1對任意隨機變量都成立,也就是說,有以下結(jié)論.

性質(zhì)2" 已知隨機變量Xi,i=1,2,…,n,則E(∑ni=1Xi)=∑ni=1E(Xi).

以上結(jié)論的詳細證明可見大學概率論教材,或見人教A版《普通高中課程標準選修課程用書》“概率與統(tǒng)計”第26頁定理1.

當隨機變量Xi的取值為非負整數(shù)時,性質(zhì)2也可以用函數(shù)法證明.根據(jù)數(shù)學歸納法,只需證明n=2的情形即可.設(shè)隨機變量X1可能的取值為0,1,2,…,s,隨機變量X2可能的取值為0,1,2,…,t,其中,s,t為非負整數(shù).易知P(X1+X2=k)=∑ki=0P(X1=i)P(X2=k-i),0≤k≤s+t(當igt;s時,規(guī)定P(X1=i)=0,X2也按類似的規(guī)定),從而

E(X1+X2)=∑s+tk=0kP(X1+X2=k)

=∑s+tk=0k[∑ki=0P(X1=i)P(X2=k-i)].

令g(x)=∑si=0P(X1=i)xi∑tj=0P(X2=j)xj,則P(X1+X2=k)為g(x)的展開式中xk的系數(shù),即g(x)=∑s+tk=0P(X1+X2=k)xk.

從而g′(x)=∑s+tk=1kP(X1+X2=k)xk-1.

故E(X1+X2)=g′(1).

對g(x)求導(dǎo),得

g′(x)=∑si=1iP(X1=i)xi-1∑tj=0P(X2=j)xj+∑si=0P(X1=i)xi∑tj=1jP(X2=j)xj-1.

g′(1)=[∑si=1iP(X1=i)][∑tj=0P(X2=j)]+[∑si=0P(X1=i)][∑tj=1jP(X2=j)]

=E(X1)+E(X2).

故當隨機變量Xi的取值為非負整數(shù)時,性質(zhì)2成立.

當隨機變量Xi的取值為非負有理數(shù)時,根據(jù)E(aX)=aE(X)可證此時性質(zhì)2也成立.

3" 性質(zhì)應(yīng)用

問題2" 甲、乙、丙三人相互做傳球訓(xùn)練,第1次由甲將球傳出,每次傳球時,傳球者都等可能地將球傳給另外兩人中的任何一人.

(1)求i次傳球后球在甲手中的概率;

(2)記前n次(即從第1次到第n次傳球)傳球中,球在甲手中的次數(shù)為Y,求E(Y).

解析" (1)設(shè)i次傳球后球在甲手中的概率pi,則p1=0.可建立遞推公式pi=0×pi-1+12(1-pi-1),i≥2,故pi-13=-12(pi-1-13).

即pi-13是首項為-13,公比為-12的等比數(shù)列.

因此pi-13=-13×(-12)i-1.

即pi=13-13×(-12)i-1=13[1-(-12)i-1].

(2)設(shè)隨機變量

Xi=1,第i次傳球后球在甲手中,0,第i次傳球后球不在甲手中,i=1,2,…,n,則Xi服從兩點分布,P(Xi=1)=pi=13[1-(-12)i-1],且Y=∑ni=1Xi.

于是,根據(jù)性質(zhì)1,得

E(Y)=∑ni=1131-(-12)i-1

=n3-29×1-(-12)n.

4" 結(jié)束語

本文給出了兩點分布之和的期望公式的嚴謹證明,這一公式不是課本中的內(nèi)容,但對解決一些復(fù)雜的期望計算問題很有幫助.我們作為教師應(yīng)掌握這一公式,而不是僅僅局限于課本的內(nèi)容.另外,對于水平較高的學生,可以向他們介紹這一公式的證明和應(yīng)用,對于拓寬學生的數(shù)學視野很有幫助.

參考文獻:

[1]

黃嵩濤,胡典順,程漢波,魏李銀.為什么和的期望等于期望的和[J].數(shù)學通訊(上半月),2023(12):26-27,60.

[責任編輯:李" 璟]

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