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1、會計學1隨機變量的重要隨機變量的重要(zhngyo)分布分布第一頁,共26頁。1|pPmi lnXn此定律說明了頻率的穩(wěn)定性,即此定律說明了頻率的穩(wěn)定性,即n充分充分(chngfn)大時,頻率在概率大時,頻率在概率p的附近的附近擺動,是用頻率作為概率的理論根據(jù)。擺動,是用頻率作為概率的理論根據(jù)。Bernoulli大數(shù)定律大數(shù)定律:當當X是是n次重復獨立試驗中次重復獨立試驗中某事件出現(xiàn)的次數(shù),某事件出現(xiàn)的次數(shù),p是該事件出現(xiàn)的概率是該事件出現(xiàn)的概率(gil)時,時,X服從二項分布服從二項分布B(n,p)。)。對于任意給定的正數(shù)對于任意給定的正數(shù),總有,總有與二項分布有關與二項分布有關(yugun

2、)的結論的結論:第2頁/共26頁第二頁,共26頁。證明:用到證明:用到B(1,p)與與B(m,p)及及B(n,p)的關系。的關系。當當X1、X2、Xm、Xm+1、Xm+2、Xm+n相互相互(xingh)獨立且都服從獨立且都服從B(1,p)時,時,Y=X1+X2+Xm服從服從B(m,p),Z=Xm+1+Xm+2+Xm+n服從服從B(n,p),Y與與Z相互相互(xingh)獨立,獨立,Y+Z服從服從B(m+n,p)。B(1,p)與與B(n,p):當當X1、X2、Xn相相互互(xingh)獨立且都服從獨立且都服從B(1,p)時,時,Y=X1+X2+Xn服從服從B(n,p)??杉有钥杉有?當當Y與與Z

3、相互獨立且依次相互獨立且依次(yc)服從服從B(m,p)及及B(n,p)時,時,Y+Z服從服從B(m+n,p)。第3頁/共26頁第三頁,共26頁。0, exp)(22121 xxp時,稱時,稱X服從服從(fcng)參數(shù)為參數(shù)為的正的正態(tài)分布,態(tài)分布,記作記作XN()。2 及2, 2.一維連續(xù)型隨機變量一維連續(xù)型隨機變量(sujbinlin)的重要分布的重要分布正態(tài)分布正態(tài)分布(fnb):如果連續(xù)型隨機變量:如果連續(xù)型隨機變量X的分布的分布(fnb)密度密度1, 02 ,)(2221xexpx 當當時稱時稱X服從標準正態(tài)分布,記作服從標準正態(tài)分布,記作XN(0,1)。這時這時X的分布密度的分布密

4、度第4頁/共26頁第四頁,共26頁。X的分布的分布(fnb)函數(shù)函數(shù),)(22211 , 0 xxdxexF為應用方便起見,在統(tǒng)計為應用方便起見,在統(tǒng)計(tngj)用表中有用表中有F0,1(x)的數(shù)值表。的數(shù)值表。xo)(xp分布密度)(xF分布函數(shù)x當當XN(0,1)時,它的分布密度是偶函數(shù),曲線時,它的分布密度是偶函數(shù),曲線(qxin)y=p(x)關于關于y軸對稱。軸對稱。第5頁/共26頁第五頁,共26頁。xo)(xp分布密度)(xF分布函數(shù)x在比較簡略在比較簡略(jinl)的統(tǒng)計用表中只有的統(tǒng)計用表中只有x=0至至x=2.99所對應的所對應的F0,1(x)的數(shù)值。的數(shù)值。當當x2.99時

5、,時,F(xiàn)0,1(x)1;當當-x0時,時,F(xiàn)0,1(-x)=1-F0,1(x)。 2,) 1 , 0( NYX當當XN()時,時,第6頁/共26頁第六頁,共26頁。2,當當XN(0,1)時,數(shù)字時,數(shù)字(shz)特征特征;)(,)(2XDXE1)(,0)(XDXE計算計算(jsun)如下如下:;0)()(2221dxexdxxpxXExdxexdxxpxXEx2222122)()(, 10)(22212221dxeedxxx101)()()(222EXXEXD當當XN()時,數(shù)字時,數(shù)字(shz)特征特征第7頁/共26頁第七頁,共26頁。1)背景:當某一隨機變量取值的概率受到很多作用都比)背景

6、:當某一隨機變量取值的概率受到很多作用都比較微小的、獨立的隨機因素的影響時,它的分布較微小的、獨立的隨機因素的影響時,它的分布(fnb)或者是正態(tài)分布或者是正態(tài)分布(fnb)或者與正態(tài)分布或者與正態(tài)分布(fnb)相接近。相接近。2)中心極限定理)中心極限定理:當隨機變量當隨機變量X1、X2、獨立同分布獨立同分布(fnb),數(shù)學期望為有限數(shù),數(shù)學期望為有限數(shù)E(X),方差為非零有限數(shù),方差為非零有限數(shù)D(X),E()=nE(X),D()=nD(X),且,且時,時,N(nE(X),nD(X),標準化隨機變量,標準化隨機變量N(0,1)。iiXiiXn)()(XnDXnEXiiiiX與正態(tài)分布有關與

7、正態(tài)分布有關(yugun)的結論的結論:第8頁/共26頁第八頁,共26頁。3)中心極限定理)中心極限定理:當隨機變量當隨機變量X1、X2、獨立獨立(dl)同分布,數(shù)同分布,數(shù)學期望為有限數(shù)學期望為有限數(shù)E(X),方差為非零有限數(shù),方差為非零有限數(shù)D(X),E()=E(X),D()=D(X),且,且時,時,N(E(X),D(X),標準化隨機變量,標準化隨機變量N(0,1)。iiXn1n)(1)(1XDnXEXnii與正態(tài)分布有關與正態(tài)分布有關(yugun)的結論的結論:iiXn1iiXn1n1n1第9頁/共26頁第九頁,共26頁。推論推論:當隨機變量當隨機變量X1、X2、相互獨立相互獨立(dl)

8、且都服從且都服從B(1,p)分布,分布,p和和1-p都不太接近于都不太接近于0,E(Xi)=p,D(Xi)=p(1-p),E()=p,D()=p(1-p),且且時,時,N(p,p(1-p),標準化隨機變量,標準化隨機變量N(0,1)。iiXn1n)1(11ppnpXnii與正態(tài)分布有關與正態(tài)分布有關(yugun)的結論的結論:iiXn1iiXn1n1n1第10頁/共26頁第十頁,共26頁。1)二維零二維零-壹分布壹分布(fnb):當二維離散型隨機變量:當二維離散型隨機變量(X1,X2)取取值值(0,0),(1,0)和和(0,1)且且0p11,0p21時,若時,若(X1,X2)的分布的分布(fn

9、b)律為律為(X1,X2)P(0,0)1-(p1+p2)(1,0)p1(0,1)p2則稱則稱(X1,X2)服從參數(shù)為服從參數(shù)為p1和和p2的零的零-壹分布壹分布(fnb),記作,記作(X1,X2)B(1,p1,p2)。3.二維離散型隨機變量二維離散型隨機變量(sujbinlin)的重要分布的重要分布第11頁/共26頁第十一頁,共26頁。2)三項分布:當二維離散型隨機變量)三項分布:當二維離散型隨機變量(X1,X2)=(k1,k2),k1和和k2為非負整數(shù)且為非負整數(shù)且k1+k2n,0p11,0p21時,若時,若(X1,X2)的分布律為的分布律為P(X1,X2)=(k1,k2)=,式中的式中的=

10、,則稱則稱(X1,X2)服從參數(shù)服從參數(shù)(cnsh)為為p1和和p2的三項分布的三項分布,記作,記作(X1,X2)B(n,p1,p2)??梢酝瞥鼋Y論:可以推出結論:)!( !2121kknkkn)21()21(1 2211kknppkpkp)!( !2121kknkkn211kknCknC第12頁/共26頁第十二頁,共26頁。可以推出結論:可以推出結論:B(1,p1,p2)與與B(n,p1,p2):當隨機變量當隨機變量(X11,X12)、(X21,X22)、(Xn1,Xn2)相互相互(xingh)獨立且都服從獨立且都服從B(1,p1,p2)時,時,(X11,X12)+(X21,X22)+(Xn

11、1,Xn2)B(n,p1,p2)??杉有钥杉有?當隨機變量當隨機變量(Y1,Y2)與與(Z1,Z2)相互相互(xingh)獨立且依次服從獨立且依次服從B(m,p1,p2)及及B(n,p1,p2)時,時,(Y1,Y2)+(Z1,Z2)B(m+n,p1,p2)。4.多維離散多維離散(lsn)型隨機變量的重要分布型隨機變量的重要分布1)多維零)多維零-壹分布:壹分布:當多維離散當多維離散(lsn)型隨機變量型隨機變量(X1,X2,Xm)取值取值第13頁/共26頁第十三頁,共26頁。(0,0,0),(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)且且0p11,0p21,0pm1時,時,若若(X1,X2,

12、Xm)的分布的分布(fnb)律為律為(X1,X2,Xm)P(0,0,0)1-(p1+p2+pm)(1,0,0)p1(0,1,0)p2(0,0,1)pm則稱則稱(X1,X2,Xm)服從參數(shù)為服從參數(shù)為p1、p2、pm的的零零-壹分布壹分布(fnb),記作,記作(X1,X2,Xm)B(1,p1,p2,pm)。第14頁/共26頁第十四頁,共26頁。當當n個個m維離散型隨機變量維離散型隨機變量()相互獨立相互獨立且都服從且都服從(fcng)B(1,p1,p2,pm)時,稱時,稱服從服從(fcng)參數(shù)為參數(shù)為p1、p2、pm的多項分布,記的多項分布,記作作B(n,p1,p2,pm)。miiiXXX,2

13、1imiiiXXX),(21imiiiXXX),(21因為因為n個個m維離散型隨機變量維離散型隨機變量()相互相互獨立且都服從獨立且都服從B(1,p1,p2,pm)時,其中時,其中(qzhng)有有k1個取個取(1,0,0),k2個取個取(0,1,0),Km個取個取(0,0,1),n-(k1+k2+km)個取個取(0,0,0)的組合數(shù)為的組合數(shù)為,miiiXXX,21mkmkkknCkknCknC)121(2112)多項分布多項分布(fnb):第15頁/共26頁第十五頁,共26頁。=式中的式中的k1,k2,km為非負整數(shù)為非負整數(shù)(zhngsh)且且k1+k2+kmn。imiiiXXX),(2

14、1imiiiXXX),(21,)21()21(1 2211mmkkknpppkpkpmkmkkknCkknCknC)121(211所以所以(suy),的分布律為的分布律為P=(k1,k2,km),)!(!2121mkkknkknmkmkkknCkknCknC)121(211第16頁/共26頁第十六頁,共26頁。正態(tài)分布:當二維連續(xù)型隨機變量正態(tài)分布:當二維連續(xù)型隨機變量(sujbinlin)(X,Y)的的分布密度分布密度p(x,y)=221121 ,2)1(21exp22222112112 yyxx時,稱時,稱(X,Y)服從服從(fcng)參數(shù)參數(shù)為為、及及的正態(tài)分布,記作的正態(tài)分布,記作(X

15、,Y)N()。,0,121 , 11,02 yx,1 2 21 ,2221215.二維連續(xù)型隨機變量二維連續(xù)型隨機變量(sujbinlin)的重要分布的重要分布第17頁/共26頁第十七頁,共26頁。COV(X,Y)=CORR(X,Y)=X的分布密度的分布密度p1(x)=,Y的分布密度的分布密度p2(y)=。這說明二維正態(tài)分布這說明二維正態(tài)分布并不是兩個并不是兩個(lin)一維正態(tài)分布的簡單的合二而一。一維正態(tài)分布的簡單的合二而一。 ,222121,22212121 可以可以(ky)推出結論:推出結論:若若(X,Y)N(),則,則11 ,21 cov(X,Y)=,(X,Y)=211121exp2

16、1 x222221exp21 y第18頁/共26頁第十八頁,共26頁。6.多維連續(xù)型隨機變量的重要分布多維連續(xù)型隨機變量的重要分布正態(tài)分布:正態(tài)分布:當多維連續(xù)型隨機變量當多維連續(xù)型隨機變量X=(X1,X2,Xm)的分布密度的分布密度p(x)=)(1)(21exp)2(212 xxm時,稱時,稱X服從服從m維的正態(tài)分布維的正態(tài)分布),( mN2121 22221121exp yxX與與Y相互獨立的充要條件是第五個參數(shù)相互獨立的充要條件是第五個參數(shù)=0,這時這時(X,Y)的分布密度的分布密度 p(x , y)= = p1(x)p2(y)第19頁/共26頁第十九頁,共26頁。)(1)(21exp)

17、2()(212 xxxpm),(,),(,),(21,21,21mmmXXXCOVxxxx 式中的exp)(22121 xxp221121),( yxp222221121122)1(21exp yyxx第20頁/共26頁第二十頁,共26頁。)(1)(21exp)2()(212 xxxpm,),(,),(,21,21 xxx式中的,22212121時 ),(21XXCOV,)1(1,21)2( , 222221212 mm2222222111211122)1(1 xxxx)(1)( xx第21頁/共26頁第二十一頁,共26頁。22121121),(,2 xxpm時2222222111211122

18、)1 (21exp xxxx)(1)(21exp)2()(212 xxxpm還可以證明:若還可以證明:若(X1,X2,Xm)服從正態(tài)分布,則服從正態(tài)分布,則每一個每一個Xi(i=1至至m)都服從一維正態(tài)分布;都服從一維正態(tài)分布;任意任意(rny)k個個(k=1至至m-1)所組成的所組成的k維隨機變量維隨機變量(X1,X2,Xk)都服從都服從k維正態(tài)分布。維正態(tài)分布。第22頁/共26頁第二十二頁,共26頁。當隨機變量當隨機變量X1、X2、Xn相互相互(xingh)獨立,其分布函獨立,其分布函數(shù)依次為數(shù)依次為F1(x1)、F2(x2)、Fn(xn)時,時,Y=的分的分布函數(shù)布函數(shù)iXni 1max;iinyFyFyFyFyF)()()()()(21maxZ=的分布的分布(fnb)函數(shù)函數(shù)iXni 1min)(1 )(1)(1 1)(21minzFzFz

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