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若連續(xù)型隨機(jī)變量
X
的概率密度函數(shù)為
則稱
X
服從參數(shù)為和的正態(tài)分布,正態(tài)分布是應(yīng)用最廣泛的一種連續(xù)型分布.十九世紀(jì)前葉,高斯加以推廣得到正態(tài)分布,德莫佛最早發(fā)現(xiàn)了二項(xiàng)概率的一個(gè)近似公式,這一公式被認(rèn)為是正態(tài)分布的首次露面.定義3
記為X~N(
,
2
).f(x)所確定的曲線叫作正態(tài)曲線.其中-
<
<+
,
>
0為常數(shù),
3.正態(tài)分布所以通常稱為高斯分布.正態(tài)分布密度的性質(zhì)
(1)在x=處取到最大值故f(x)以μ為對(duì)稱軸,令x=μ+c,
x=μ-c(c>0),
分別代入f(x),
可得且f(μ+c)=f(μ-c)f(μ+c)≤f(μ),f(μ-c)≤f(μ)x=μσ為
f(x)
的兩個(gè)拐點(diǎn)的橫坐標(biāo).(2)正態(tài)分布的密度曲線位于x軸的上方,且關(guān)于x
=對(duì)稱,對(duì)密度函數(shù)求導(dǎo):=
0,
(3)密度曲線
y
=
f(x)
有拐點(diǎn)即曲線
y
=
f(x)
向左右伸展時(shí),越來越貼近
x
軸.當(dāng)x
→
∞時(shí),f(x)→
0+,決定了圖形中峰的陡峭程度若固定,改變
的值,反之亦然,則密度曲線左右整體平移.
(4)f(x)以x軸為水平漸近線;正態(tài)分布N(
,
2
)的密度函數(shù)圖形的特點(diǎn):兩頭低,中間高,左右對(duì)稱的
“峰”
狀若固定
,改變
的值,決定了圖形的中心位置
決定圖形的中心位置;
但每個(gè)因素所起的作用不大.經(jīng)濟(jì)學(xué)中的股票價(jià)格、產(chǎn)品的銷量等等,都服從或近似服從正態(tài)分布.正常條件下各種產(chǎn)品的質(zhì)量指標(biāo),如零件的尺寸;纖維的強(qiáng)度;射擊目標(biāo)的水平或垂直偏差,測(cè)量誤差,
從直方圖,我們可以初步看出,年降雨量近似服從正態(tài)分布.用上海99年降雨量的數(shù)據(jù)畫出了頻率直方圖.下面是我們用某大學(xué)男大學(xué)生的身高的數(shù)據(jù)畫出的頻率直方圖.可見,男大學(xué)生的身高應(yīng)服從正態(tài)分布.除了上面提到的年降雨量和某地區(qū)成年男子的身高、體重外,農(nóng)作物的產(chǎn)量,小麥的穗長(zhǎng)、株高;在自然現(xiàn)象和社會(huì)現(xiàn)象中大量的隨機(jī)變量都服從或者近似服從正態(tài)分布.生物學(xué)中同一群體的形態(tài)指標(biāo),電子元器件的信號(hào)噪聲、電壓、電流;擬合的正態(tài)密度曲線有很多分布還可以用正態(tài)分布近似.而正態(tài)分布自身還有很多良好的性質(zhì).若影響某一數(shù)量指標(biāo)的隨機(jī)因素很多,每一因素獨(dú)立,服從正態(tài)分布若隨機(jī)變量X~N(
,
2
),則正態(tài)分布的分布函數(shù)X的分布函數(shù)下面我們介紹一種最重要的正態(tài)分布
——標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
=0,
=1的正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布.其密度函數(shù)和分布函數(shù)常用
(x)
和
(x)表示:可查表得其值標(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.求P(X
<
0.
5),P(X
>
2.
5)及Y
~N(0,1)
設(shè)X~N(
,
2
),P(-1.64
X
<
0.82).解P(X
>
2.
5)=
1-(2.
5)
P(X
<
0.
5)=F(0.
5)查表得=0.6915;=1
-
0.
9938=0.
0062;P(-1.64
X
<
0.82)
=(0.
82)-
(-1.
64)
=(0.
82)-[1-
(1.
64)]=0.7434;=
即若
X~N(
,
2
)
=
只需將標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)制成表,就可以解決正態(tài)分布的概率計(jì)算問題.例5設(shè)X~N(0
,1
),并求該地區(qū)明年
8
月份降雨量超過250mm的概率.例6某地區(qū)8月份降雨量
X服從
=185mm
,
=
28mm
的正態(tài)分布,∵
X~N(185
,282),寫出X的概率密度,解所求概率為P(X
>
250)
=1-
P(X
250)
=1-(2.
32)
=1-
0.
9898=0.0102
.再看一個(gè)應(yīng)用正態(tài)分布的例子上一講我們已經(jīng)看到,當(dāng)n很大,p接近0或1時(shí),二項(xiàng)分布近似泊松分布;可以證明,如果n很大,而p不接近于0或1時(shí),二項(xiàng)分布近似于正態(tài)分布.例8
公共汽車車門高度是按男子與車門頂頭碰頭機(jī)會(huì)在
0.01以下來設(shè)計(jì)的.問門高度應(yīng)如何確定?解
設(shè)車門高度為hcm,按設(shè)計(jì)要求應(yīng)有
P(X≥h)≤0.01或P(X<h)≥0.99,下面求滿足上式的最小
h:若男子身高X~N(170,62),∵X~N(170,62),查表得(2.33)
=
0.9901>0.99,
h=170+13.98184.設(shè)計(jì)車門高度為184mm時(shí),可使男子與車門頂碰頭機(jī)會(huì)不超過0.01.若
X~N(
,
2
)時(shí),要求滿足
P(X
>x0)=p
的
x0:
P(X
>x0)=p
已知1987年全國(guó)普通高校統(tǒng)考物理成績(jī)XN(42,36),這表明有16%的考生成績(jī)超過48分,
如果某考生得48分,求有多少考生名列該考生之前?例9(確定超前百分位數(shù)、排定名次)解由條件知即求P(X>48),查表可知即84%的考生名列該考生之后.=
1-(1),即成績(jī)高于甲的人數(shù)應(yīng)占考生的16.9%,對(duì)于錄取考試人們最關(guān)心的是
①自己能否達(dá)到錄取分?jǐn)?shù)線?
②自己的名次?某公司招工300名(正式工280,臨時(shí)工20名),例10
(預(yù)測(cè)錄取分?jǐn)?shù)和考生名次)
解
設(shè)考生成績(jī)?yōu)閄,最低分?jǐn)?shù)線為x0,166,∴
X
N(166,932),(1)(預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)線)考后由媒體得知:考試總平均成績(jī)?yōu)?66分,360分以上的高分考生有31人.
考生甲得256分,問他能否被錄用?如錄用能否被錄為正式工?有1657人參加考試,考試滿分為400分.高于此線的考生頻率為300/1657∵高于360分的考生頻率為(2)(預(yù)測(cè)甲的名次)當(dāng)X=256時(shí),P(X>256)這表明高于256分的頻率應(yīng)為0.169,排在甲前應(yīng)有甲大約排在281名.故甲能被錄取,但成為正式工的可能性不大.∴
P(X>360)類似計(jì)算可得,=
0.
9974
例11
設(shè)X~N(
,
2),
解求P(|X-|
<
k)k=1,2,3.P(|X-|
<
3)
=
P(
-
3
<
X<
+
3
)
這表明
X的取值幾乎全部集中在區(qū)間[-
3,
+3]內(nèi),這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱作
3準(zhǔn)則(三倍標(biāo)準(zhǔn)差原則).超出這個(gè)范圍的可能性不到0.3
%
,從而可以忽略不計(jì).為應(yīng)用方便,下面引入標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布分位數(shù)的概念:則稱滿足等式
P(X>u
)
=
的數(shù)
u
為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的上側(cè)
分位數(shù);定義4(P147.)設(shè)X~N(0
,1
),0<<1,P(X
>u
)=1-P(Xu
)稱滿足等式
P(|X|>u/2
)
=
的數(shù)
u/2
為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的雙側(cè)
分位數(shù);
(x)O
xu
(x)O
x
/
2
/
2-u/2u/2=,
=1-(u)
(u)=
1-
,
可查表得值類似可得
(u/2
)=
1-
/2
,
若
X~N(
,
2
)時(shí),要求滿足
P(X
>x0
)=
的
x0:(u)=
1-
u
隨機(jī)變量
X分布函數(shù)離散型連續(xù)型——分布列——密度函數(shù)
復(fù)習(xí)其圖形是右連續(xù)的階梯曲線其圖形是連續(xù)曲線f(x)常見的分布均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布離散型連續(xù)型兩點(diǎn)分布、二項(xiàng)分布、泊松分布超幾何分布、幾何分布x
p(x)0
f(x)x0
特征非負(fù)規(guī)范至此,我們已介紹了兩類重要的隨機(jī)變量:全部可能的取值取值的概率分布是判定一個(gè)函數(shù)是否為某隨機(jī)變量X的分布列或密度的充要條件.F(X)=
P(X
x)P{x1<X≤x2
}
=F(
x2)-F(
x1)
在f(x)的連續(xù)點(diǎn),由于改變被積函數(shù)在個(gè)別點(diǎn)處的值不影響積分結(jié)果的性質(zhì),故可在
沒意義的點(diǎn)處任意規(guī)定f(x)的值.是判定一個(gè)函數(shù)f
(x)是否為某連續(xù)型隨機(jī)變量X的概率密度的充要條件.P(
X
=
x0
)=0
P(a<Xb)=P(a
Xb)=P(aX<b
)=P(a<Xb
)分布函數(shù)概率分布與分布函數(shù)的關(guān)系?分布函數(shù)的特征—F(x)=
P(X
x)F(-
)=0,F(xiàn)(+
)=
1;
F(x)是x的非減函數(shù);
P(a
<
X
b)
=F(b)-
F(a);
P(X
>
a)
=1-
F(a);X
01pk1-
pp只有兩個(gè)互逆結(jié)果的
n次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)(
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