《概率论与统计原理》第2章.ppt
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1、第二章 随机变量及其分布,2.1 随机变量及其分布函数2.1.1 随机变量 随机变量是随机试验中测量的量,是随机试验的数值描述,是取值带随机性的变量。1、随机变量的定义 设E为随机试验,=为其样本空间,若对任意,有唯一实数X()与之对应,则称X=X()是随机变量,简记作X。2、随机变量和事件之间的关系,2、随机变量和事件之间的关系 对于任一随机变量X和任意实数a,b,则X=a,Xa,Xa,a Xb,aXb等都是随机事件 3、随机变量的分类 离散型随机变量的取值为有限个或者可数无限多个,理论上我们可以将其所有可能取值一一列举出来。连续型随机变量的取值可以是某一区间内的一切实数值。,2.1.2 随
2、机变量的分布函数1、分布函数的定义 设 X 是一个随机变量,对任意x(-,+),称函数F(x)=PXx为随机变量 X 的分布函数。2、分布函数的性质(1)有界性 0F(x)1,x(-,+)(2)单调不减性 对任意x1x2,有F(x 1)F(x2)Px1Xx2=F(x2)-F(x 1),(3)右连续性 F(x)是右连续函数。(4)F(+)=1,F(-)=0 2.2 离散型随机变量离散型随机变量及其分布1、离散型随机变量的定义 如果随机变量的所有可能取的值只有有限个或可数无限多个,则称这种随机变量为离散型随机变量。离散型随机变量的例子:观测一小时内达到某收费站的汽车数量 110每天接到报警电话的次
3、数,2、离散型随机变量概率分布的表示方法 其中3、离散型随机变量概率分布的性质(1)pi 0(2)pi=14、离散型随机变量的分布函数,例1 给定离散型随机变量X的概率分布如下:(1)验证此分布满足概率分布的基本性质;(2)求X的分布函数F(x);(3)作出F(x)的图形;(4)求P0X1.5,P1X1.5,P1X1.5,2.2.2 常用离散型概率分布1、两点分布(0-1分布或伯努利分布)随机变量X只取两个可能值0和1,且 PX=1=p,PX=0=1 p(0p1)则称X服从参数为p的0-1分布。2、二项分布 B(n,p)如果随机变量X的概率分布为(k=0,1,n)其中0p1,q=1-p,称随机
4、变量X服从参数为(n,p)的二项分布,记作XB(n,p)。,(1)二项分布典型应用:n重伯努利试验 如果每次试验都只有“成功”和“失败”两种结局,并且各次试验之间相互独立,即各次试验中成功的概率相同,将试验独立进行n次,就是 n重伯努利试验。以X表示n重伯努利试验中成功的次数,则随机变量X服从参数为(n,p)的二项分布,其中p是每次试验成功的概率。(2)二项分布的最可能次数(概率最大的次数)设随机变量X服从参数为(n,p)的二项分布,若如果(n+1)p是整数,则(n+1)p-1和(n+1)p是最可能次数;如果(n+1)p不是整数,其整数部分m=(n+1)p,是最可能次数。,例2 有9个工人,间
5、歇地使用电力。假设在任一时刻每位工人都以同样的概率0.2需要一个单位的电力,并且各位工人工作相互独立。求最大可能有多少位工人同时需要供应一个单位的电力?例3 据历史资料显示,某种疾病患者的自然痊愈率为0.25。为了试验一种新药,某医生把此药给10个病人服用,如果这10人中至少有4人治好了,则认为新药有效,否则认为新药无效。求新药有效并把痊愈率提高到0.35,但通过使用却被否定的概率。,3、泊松分布 如果随机变量X的概率分布为 其中参数0,则称随机变量 X服从参数为的泊松分布。设X服从参数为(n,p)的二项分布,当 n,p0,并且n p适中,则二项分布概率可以利用泊松分布概率近似计算,即,例4
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