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文檔簡介
1、Nankai University1第五章第五章 概率與概率分布概率與概率分布Contents概率及其運(yùn)算法則概率及其運(yùn)算法則1隨機(jī)變量的概念隨機(jī)變量的概念2離散型隨機(jī)變量的概率分布離散型隨機(jī)變量的概率分布3Nankai University24連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布1.1.概率及其運(yùn)算法則概率及其運(yùn)算法則Nankai University3v 事件的概率事件的概率v 概率的統(tǒng)計(jì)定義概率的統(tǒng)計(jì)定義v 概率的運(yùn)算法則概率的運(yùn)算法則事件的概率事件的概率v 任何試驗(yàn)中出現(xiàn)的事件都有三種情形:必然事件:在每次試驗(yàn)中一定出現(xiàn)的事件,記作;不可能事件:在任何一次試驗(yàn)中都不出現(xiàn)的事
2、件,記作;隨機(jī)事件:在每次試驗(yàn)中既可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)的事件。v事件A在試驗(yàn)中出現(xiàn)可能性大小的數(shù)值度量,稱作事件A的概率概率,用P(A)表示。v概率的性質(zhì): 對任一隨機(jī)事件A,有0P(A)1. 必然事件的概率為1,P()=1;不可能事件的概率為0,P()=0. 若A與B互斥,則Nankai University4)()()(BPAPBAP概率的統(tǒng)計(jì)定義概率的統(tǒng)計(jì)定義v 在相同條件下隨機(jī)試驗(yàn)n次,某事件A出現(xiàn)m次(mn),則比值m/n稱為事件A發(fā)生的頻率。隨著n的增大,該頻率圍繞某一常數(shù)p上下波動(dòng),且波動(dòng)的幅度逐漸減小,趨于穩(wěn)定,這個(gè)頻率的穩(wěn)定值即為該事件的概率,記為 P(A)=m/n=pNan
3、kai University5概率的運(yùn)算法則概率的運(yùn)算法則v 加法原則加法原則 法則1: 兩個(gè)互斥事件之和的概率,等于兩個(gè)事件概率之和。設(shè)A和B是兩個(gè)互斥事件,則 法則2:對于任意兩個(gè)隨機(jī)事件,它們和的概率為兩個(gè)事件分別的概率之和減去兩事件之交的概率,即Nankai University6)()()(BPAPBAP)()()()(BAPBPAPBAPABABv 乘法法則乘法法則 對于任意兩個(gè)隨機(jī)事件,同時(shí)發(fā)生事件A和事件B的概率 若A、B事件互相獨(dú)立,則同時(shí)發(fā)生事件A和事件B的概率 上式還可推廣到多個(gè)事件相互獨(dú)立的情形。Nankai University7)|()()(BAPAPABP)|()
4、()(ABPAPABP)()()(BPAPABP統(tǒng)計(jì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)應(yīng)用v 如果要求一個(gè)打火機(jī)的可靠性達(dá)到90%,而它是由10個(gè)零件組成的,那么每個(gè)零件的可靠性應(yīng)該達(dá)到多少?v 一架波音737客機(jī)上有300多萬個(gè)零部件,如果用可靠性99.99%的零部件去組裝它,這樣的飛機(jī)你敢坐嗎?v 某生產(chǎn)線由三道工序組成,假定三道工序彼此獨(dú)立,已知三道工序的合格率分別為:98%,90%和95%,若三道工序后的檢驗(yàn)工序可以檢查出所有的缺陷,問整條線的合格率是多少?Nankai University82.2.隨機(jī)變量的概念隨機(jī)變量的概念Nankai University9v 隨機(jī)變量的定義隨機(jī)變量的定義v 隨機(jī)變量的分
5、類隨機(jī)變量的分類 隨機(jī)變量的定義隨機(jī)變量的定義v 在同一組條件下,如果每次試驗(yàn)可能出現(xiàn)這樣或那樣的結(jié)果,并且把所有的結(jié)果都能列舉出來,即把X的所有可能值x1,x2,,xn都能列舉出來,而且X的所有可能值具有確定概率P(x1), P(x2), P(xn),其中P(xi)=P(X=xi)稱為概率函數(shù),則X稱為P(X)的隨機(jī)變量隨機(jī)變量,P(X)稱為X的概率概率函數(shù)函數(shù)。Nankai University10隨機(jī)變量的分類隨機(jī)變量的分類v 按照隨機(jī)變量的特性,通??砂央S機(jī)變量分為兩類,即離離散型散型(discrete)隨機(jī)變量和連續(xù)型連續(xù)型(continuous)隨機(jī)變量。v 離散型隨機(jī)變量:如果隨
6、機(jī)變量X的所有取值都可以逐個(gè)列舉出來,則稱X為離散型隨機(jī)變量。v 連續(xù)型隨機(jī)變量:如果隨機(jī)變量X的所有取值不可以逐個(gè)列舉出來,而是取數(shù)軸上一區(qū)間內(nèi)的任一點(diǎn),則稱該隨機(jī)變量為連續(xù)型隨機(jī)變量。Nankai University113.3.離散型隨機(jī)變量的概率分布離散型隨機(jī)變量的概率分布Nankai University12v 01分布分布v 二項(xiàng)分布二項(xiàng)分布v 超幾何分布超幾何分布v 泊松分布泊松分布01分布分布v 設(shè)離散型隨機(jī)變量X只可能取0和1兩個(gè)值,它的概率分布為P(X=1)=p, P(X=0)=1-p=q,其中p,q0為常量,p+q=1,則稱X服從01分布。v 01分布也可寫成下表形式v
7、01分布是經(jīng)常遇到的一種分布。如對新生嬰兒的性別登記,檢查產(chǎn)品質(zhì)量是否合格,某種實(shí)驗(yàn)是否成功,電力消耗是否超過負(fù)荷等,都可以用01分布的離散型隨機(jī)變量來描述。Nankai University13X10P(x)pq二項(xiàng)分布二項(xiàng)分布v 問題:若供應(yīng)商提供一批產(chǎn)品,已知不良率為p,從中有放回的隨機(jī)抽取n次,問恰好有d個(gè)不良品的概率?Nankai University14v 二項(xiàng)分布的條件:二項(xiàng)分布的條件: 實(shí)驗(yàn)次數(shù)固定,包含了n個(gè)相同的實(shí)驗(yàn) 每次實(shí)驗(yàn)相互獨(dú)立 每次實(shí)驗(yàn)結(jié)果只有兩個(gè)(如好與壞,通過與不通過,正面與反面) 每次實(shí)驗(yàn)概率保持不變15)1 ()()()1 ()(pnpxDnpxEppCdx
8、Pdnddn二項(xiàng)分布的方差二項(xiàng)分布的期望,其中二項(xiàng)分布的公式)!( !dndnCdn超幾何分布超幾何分布v 問題:若有一批產(chǎn)品,批量N=10000件,已知其中有不良品D=500件;若從中無放回的隨機(jī)抽取n=100件,問其中有d=3件不良品的概率是多少?Nankai University16v 設(shè)一批產(chǎn)品共N件,其中D件次品,從中任取n件(nN),則此n件產(chǎn)品中的次品數(shù)x是一個(gè)離散型隨機(jī)變量,其分布律為v 期望和方差v 超幾何分布在抽樣檢驗(yàn)中具有重要作用。17nNdnDNdDCCCdxP)(NDNDnNnNxDNDnxE11)()(泊松分布泊松分布v 問題:若根據(jù)大量抽樣測得某產(chǎn)品的單位缺陷等于
9、1,今從大量的該產(chǎn)品中抽取一件,問該產(chǎn)品沒有缺陷的概率為多少? Nankai University18v 泊松分布是用來描述在一指定時(shí)間范圍內(nèi)或在指定的面積或體積之內(nèi)某一事件出現(xiàn)的次數(shù)的分布。v 下面是一些典型的服從泊松分布的隨機(jī)變量的例子: 在某企業(yè)中每月發(fā)生的事故的次數(shù) 單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)某一服務(wù)柜臺(tái)需要服務(wù)的顧客人數(shù) 某種儀器每月出現(xiàn)故障的次數(shù)v泊松分布的公式為v泊松分布的期望為v泊松分布的方差為Nankai University19)( xE!)(dedxPd)( xD4.4.連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布Nankai University20v 均勻分布均勻分布v 正態(tài)
10、分布正態(tài)分布概率密度與分布函數(shù)概率密度與分布函數(shù)v 當(dāng)用函數(shù)f(x)來表示連續(xù)型隨機(jī)變量時(shí),我們將f(x)稱為概率密度函數(shù)。v 概率密度函數(shù)滿足以下兩個(gè)條件: f(x)0 v 需要指出的是,f(x)并不是一個(gè)概率,即f(x)P(X=x), f(x)稱為概率密度函數(shù),而P(X=x)在連續(xù)分布的條件下為零。在連續(xù)分布的情況下以曲線下面的面積表示概率,如隨機(jī)變量X在a與b之間的概率可以寫成Nankai University211)(dxxfbadxxfbXaP)()(v 連續(xù)性隨機(jī)變量的概率也可以用分布函數(shù)F(x)來表示,分布函數(shù)定義為v 因此P(aXb)也可以寫成Nankai University
11、22bdxxfbXPbF)()()()()()(aFbFdxxfba均勻分布均勻分布v 若連續(xù)型隨機(jī)變量X在有限區(qū)間(a,b)內(nèi)取值,其概率密度為 則稱連續(xù)型隨機(jī)變量X為均勻分布。Nankai University23其他, 0,1)(bxaabxf正態(tài)分布正態(tài)分布(Normal distribution)v 如果隨機(jī)變量X的概率密度為 則稱X服從正態(tài)分布,記作 f(x)0,即整個(gè)概率密度曲線都在x軸的上方; 曲線f(x)相對于x=對稱,并在x=處達(dá)到最大值 曲線的陡峭程度由決定,越大,曲線越平緩;越小,曲線越陡峭; 當(dāng)x趨于無窮時(shí),曲線以x軸為其漸近線。Nankai University24
12、xexfx22221)(),(2NX21)(fv 特點(diǎn):特點(diǎn): 鐘型 對稱 雙側(cè)尾部無限趨近于0 具有兩個(gè)參數(shù):和Nankai University25標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布(Standard Normal distribution)v 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)是 記作v 隨機(jī)變量X服從均值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1的正態(tài)分布v 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)為Nankai University26xexx2221)() 1 , 0( NXxtdtex2221)(v 查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表v 對于負(fù)的x值,可由 得到。v 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的重要性在于,任何一個(gè)一般的正態(tài)分布都可以通過線性變換轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。設(shè) ,
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