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文檔簡介
1PD create wit fww.dtfocry.i2.2.2連續(xù)型隨 設(shè)X~fX(x), 設(shè)YgX
求Y的概率密度fYy一般方 FY(y)P(Yy)P(g(X)y再轉(zhuǎn)化為X通常用FXx在某(y的復(fù)合函數(shù)y求導(dǎo)即得fYy).2PD create wit fww.dtfacry.i例1X~fX
(x) ,Y2X5,(1x2求YfY FY(y)P(Yy)P(2X5 y5
y5PX
2 2[F(y)] y51Fy52fY(y)
X
1
y5
1
2 X
2[1
y2
)2
4(y3PD create wit fww.dtfocry.i定理設(shè)X~fX
YkXb(k0),則Y的概率密
f(y)1
yb證明:設(shè)k
|k X F(y)P(Yy)P(kXby)
yb 1
yb1 yb X f(y)[F(y)]1Fyb1 yb
X
|k
X k0的情況4PD create wit fww.dtfocry.i例2設(shè)~U[0,1],31,求的概率密度f解
0x1,又31,
0 y1
1 0y1f(y)
3f
31
1y
其 其可知也服從均勻分布(在[14]區(qū)間上的5PD create wit fww.dffacry.i當(dāng)YgX)是單調(diào)函數(shù)時fYy定理:X~fXx),YgX
(也可是無限區(qū)間ygx在(ab)內(nèi)單調(diào)可導(dǎo)且導(dǎo)數(shù)恒不為零ygx)的值域為(cdygx)的反函數(shù)為xhy),fXfX[h(y)]|h(y)| y(c,d則Y~
(y)
其(YkXb)是此定理的特例結(jié)果是一致的6PD create wit fww.dtfocry.i例3設(shè)X~fXx
,YeX(1x2
求Y的概率密
fY(解:yg(xex單調(diào)增可導(dǎo),且其導(dǎo)數(shù)y(ex)ex其值域為y(0,xhylny且hy)1y當(dāng)y0時, (y) [h(y)]|h(y)| 1 當(dāng)y0時,fYy
(1ln2 f(yf(y)Y1y(1 2,yy7PD create wit fww.dtfacry.i例4設(shè)X~fXx),YlnX1(4xfXx
求YfY0x x解在(0,1)內(nèi),ygx)lnx單調(diào)增可導(dǎo)y1x其值域為y(其反函數(shù)為xh(y)ey 且h(y)ey3當(dāng)y0時,fYyfX[hy)]|hy|1(4ey1e3當(dāng)y0時,fYyfY(yfY(y)1ey(4ey3yy8PD create wit fww.dffacry.i例5X~U[1,2],YeX,求Y的概率密度fYy).(書例 X~ (x)
1x, 在[1,2]內(nèi),ygxex單調(diào)增可導(dǎo),且其導(dǎo)數(shù)y(ex)ex0,其值域為y[ee2xhyln
且hy)1yyy當(dāng)eye2時
fY(y)fX[h(y)]|h(y)|1f(y)1y,Yeye9PD create wit fww.dffocry.i例6設(shè)X~fXx),YX2fYy).其中fXx)(稱X服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布Y解:FyP(YyPX2Y
x2當(dāng)y0時,FYy
fY(y)[FY(y)]y當(dāng)y0時FYyFX
X yyyyy)FX yyyyyyf(y)[F(y)]Fy
) F
)( y y
yyy 1yyy
0f(y)0f(y) Y 2yy22Y
fX )yyy2yyy
fX y)
2PD create wit fww.dtfacry.i例6設(shè)X~fXx),YX2fYy).其中fXx)
x 2或 FY(y)P(Yy)P(X2yy當(dāng)y0時,FYy0,fYyyy當(dāng)y0時,FYy
X
(y)[FY(y)]
yy2fXyy
fX(x)dxyy) y2
fX(x)yyyy
fX y
2 2f(yf(y) 0Y2e2yyPD create wit fww.dtfacry.i 量X的概率密度為f( F(x)是X的分布函數(shù),且F(x)嚴(yán)格單調(diào)求 量YF(X)的概率密度fY(解:FYyP(Yy)P(FX當(dāng)y
fY(y)
(y)]
0yyy
時FYy
fY(y)
[FY(y)]
0y當(dāng)0y1時y
FY(y)
P(F(X)y)P(X
1(yF[F1(y)]yyfY(y)[FY(y)]y
1,即Y~Uf(y)1,Y0yPD create wit fww.dtfacry.i 量及其分 量函數(shù)的分 量的數(shù)字特重要的離重要PD create wit fww.dtfocry.i隨量的數(shù)字特矩PD create wit fww.dtfocry.i面的討論中,我們知道隨量的分布能夠較完整地描述隨量,然而有時隨量的分布不易求,另一方面在許多情況下也不需要求其一切概率性質(zhì),而只需要知道它的某些數(shù)字特征(用數(shù)字表示隨量的特點).在這些數(shù)字特征中最常用的是數(shù)學(xué)期望、方差
PD create wit fww.dtfacry.i以前先看一個例子:某射手向一目標(biāo)射擊,每次得分X是一個隨 得分1234平均得分?jǐn)?shù)為:1102303404 1102303404202.7分 4(xipi4i
稱xipi)為X4i4PD create wit fww.dffocry.i P(Xxi)若xipi絕對收斂
(i1,2 ),即|xi|pi收斂 稱級 xipi為X的數(shù)學(xué)期望i簡稱期望或均值(平均數(shù)記為EX或EX即有EXxipii
若xipi不是絕對收斂的,即|xi|pi發(fā)散 稱X的期望不存在定義:X~f(x),若xfx)dx絕對收斂 稱積分xfx)dx為X的數(shù)學(xué)期望,記為EX即有EX xf(x)dx否則EX不存在
EX存在EX是一個確定的PD create wit fww.dffocry.i例1設(shè)X服從參數(shù)為p的01分布求EXX01X01PqpEXxipi0q1ppi123P123P例2:甲乙兩名射手在一次射 分布律如下表所示123P123P解 EiiEii
10.420.130.510.120.630.32.2PD create wit fww.dffocry.i
e1000e
x例3:某種電子元件使 X~f(x) 0
x 在500小時以下為廢品,產(chǎn)值為0元; 小時之間為次品,產(chǎn)值為10元; 設(shè)Y表示產(chǎn)值則Y取值為0,10,30,40
500
P(Y0)P(X500)
f(x)dx
1000dx1 P(Y10)P(500X1000)
f(x)dx
1000e1000
0.5
1類似可得:P(Y30)e1e1.5 P(Y40)e1.5EYyipi0(1e0.5)10(e0.5e1)30(e1e1.5)40i15.65(元PD create wit fww.dtfacry.i例4:設(shè)X的概率分布為
P(X
i
(i EX
( i i證明:xipi i
(1)
收斂i
i|xp|
ii而ii
i
EX不存在例5設(shè)X~U[ab],求EX X~f(x)
ax b
[a,b] EXxf(x)dxbx
dx
x2 ab
b
b a PD create wit fww.dffacry.i
ax
0x1EX7例6:X~fx)
求ab的值并求XF
解: f(x)
0(axb)dx
x
2b
1ab EX
xf(x)dx
0x(ax
(3 2x)
x1 0x由(1),(2)得a1,b2 X~f(x) 當(dāng)x0時,F(x) f(t)dt
2當(dāng)0x1時,F(x) f(t)
x
1)
xx當(dāng)x1時,Fx
xf(t)dtx
1(t
F(x)F(x)x02x0xxPD create wit fww.dffocry.i
E(a)(a,b為常數(shù) E(Xb)E(X)EkgXkE[gX(k為常數(shù)E[gXh(XE[gX)]E[hX)](可推廣到有限個證明:(1)設(shè)X是離散型 P(Xxi) (i1,2 ),設(shè)YaXb則EYyipi(axi aEX
b)piaxipib 設(shè)X是連續(xù)型 量,且X fX(設(shè)YaXb則EYaEXb.(略PD create wit fww.dtfacry.i性質(zhì)(1)告訴我們?nèi)绾卫肵XYaXb的期望,對于一般函數(shù)Yg(X)的期望,可通過下定理得到:(隨 定理:設(shè)X是 Yg(X),且E[g(X)]存在若X是離散型的 P(Xxi) (n1,2 ),則
g(xi)E[g(Xg(x)g(x)f(x)dxE[g(X一般計算X的函數(shù)Y的期望時, 如按定義須先由X的分布求出Y=g(X)的分布,這一步往往比較麻煩,而由上定理則不必求出Y的分布,而直接由X的分布代入上二式即可求出E(Y PD create wit fww.dtfocry.iX01X012P111 量X的概率分布為求EX),E(3X2),EX22),E(eX解:EXxp0111213i iE(3X2)3EX233217 E(X
2)(x
2)
(022) (122)
2) e
11ee2 )i
e2e4e
一般EgXg[EX但當(dāng)gXaXb時成立PD
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