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    常见的连续型随机变量.ppt

    • 资源ID:6570945       资源大小:347KB        全文页数:20页
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    常见的连续型随机变量.ppt

    1,常见的连续型随机变量,第二章 随机变量及其分布第三次课,一、均匀分布,1.定义:设连续型随机变量X 具有概率密度,2,3,2.概率的计算,证明:,3.常用的模型,4,例:,解:,思考:,5,二、指数分布,1.定义:设随机变量X 的概率密度为,1/有时也用表示,6,2.指数分布的无记忆性,证明:,元器件的寿命,服务等待的时间通常服从指数分布.,7,例:设X 服从参数1的指数分布,求方程,解:,三、正态分布,1.定义:如果连续型随机变量X 的概率密度为,8,其中,(0)为常数,则称X 服从参数为,的正态分布或高斯分布,记为,9,标准正态分布的密度、分布函数分布记为,10,11,2.一般正态分布与标准正态分布的关系,定理:,证:,12,利用上述关系,通过查标准正态分布表,可得所有正态分布的分布函数值,从而可算正态随机变量落在任意区间内的概率。,13,例:设,求,解:,14,例:,解:,以上结果说明:尽管正态变量可在(,),内取值,但它的值落在(3,3)内几乎是肯定的事,这就是所谓的“3”法则.,15,例:,解:,16,3.分位点,给定,利用标准正态分布表可查得,17,例:查表可知,自然现象和社会现象中,大量随机变量都服从或近似服从正态分布。正态分布是概率统计中最重要、最常见的分布。,18,均匀分布:,指数分布:,正态分布:,标准正态分布:,小结,19,思考题,分析,故,20,2.向区间(1,2)内随机投点10次,求至少有2次落在区间(1.5,1.8)内的概率.,

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