1.通过实例理解离散型随机变量均值的概念，能计算简单离散型随机变量的均值． 2.理解离散型随机变量均值的性质．
3．会利用离散型随机变量的均值，反映离散型随机变量取值水平，解决一些相关的实际问题．
1．离散型随机变量的均值或数学期望
(1)定义：一般地，若离散型随机变量X的分布列为
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X
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x1
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x2
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…
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xi
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…
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xn
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P
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p1
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p2
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…
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pi
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…
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pn
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则称E(X)＝x1p1＋x2p2＋…＋xipi＋…＋xnpn为随机变量X的均值或数学期望．
(2)意义：离散型随机变量X的均值或数学期望反映了离散型随机变量取值的平均水平．
(3)性质：如果X为离散型随机变量，则Y＝aX＋b(其中a，b为常数)也是随机变量，且E(Y)＝E(aX＋b)＝aE(X)＋ B．
随机变量的均值与样本平均值的关系：随机变量的均值是一个常数，它不依赖于样本的抽取，而样本平均值是
一个随机变量，它随样本抽取的不同而变化．对于简单随机样本，随着样本容量的增加，样本平均值越来越接近总体的均值．
2．两点分布、二项分布的均值
(1)若随机变量X服从两点分布，则E(X)＝p(p为成功概率)．
(2)若X～B(n，p)，则E(X)＝np．
