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文檔簡(jiǎn)介
第二章隨機(jī)變量及其分布
第一節(jié)隨機(jī)變量
第二節(jié)概率分布函數(shù)
第三節(jié)離散型隨機(jī)變量
第四節(jié)連續(xù)型隨機(jī)變量第五節(jié)隨機(jī)變量的函數(shù)1第一節(jié)
隨機(jī)變量在上一章中,我們把隨機(jī)事件看作樣本空間的子集;這一章里我們將引入隨機(jī)變量的概念,用隨機(jī)變量的取值來(lái)描述隨機(jī)事件。一、隨機(jī)變量引例:E1:將一枚硬幣連擲兩次,觀察正反面出現(xiàn)的情況。2e1=(正,正)2e2=(正,反)1e3=(反,正)
1e4=(反,反)0
令X=“正面出現(xiàn)的次數(shù)”,則X是一個(gè)隨著試驗(yàn)結(jié)果不同而取值不同的量,其對(duì)應(yīng)關(guān)系如下:由上可知,對(duì)每一個(gè)樣本點(diǎn)e,都有一個(gè)X的取值X(e)基本結(jié)果(e)正面出現(xiàn)的次數(shù)X(e)3與之對(duì)應(yīng)。我們把X稱(chēng)為定義在這個(gè)試驗(yàn)上的隨機(jī)變量。
E2:擲一枚骰子,觀察出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù).
令X=“正面出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)”
E3:某產(chǎn)品的使用壽命X,X>=0.
E4:擲一枚質(zhì)地均勻的硬幣,觀察正反面出現(xiàn)的情況.4一般地,對(duì)每一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn),我們都可以引入一個(gè)變量X,使得試驗(yàn)的每一個(gè)樣本點(diǎn)都有一個(gè)X的取值X(e)與之對(duì)應(yīng),這樣就得到隨機(jī)變量的概念.1、隨機(jī)變量的定義:
設(shè)E是一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn),其樣本空間為S={e},在E上引入一個(gè)變量X,如果對(duì)S中每一個(gè)樣本點(diǎn)e,都有一個(gè)X的取值X(e)與之對(duì)應(yīng),我們就稱(chēng)X為定義在隨機(jī)試驗(yàn)E的一個(gè)隨機(jī)變量.5(2)引入隨機(jī)變量的目的:用隨機(jī)變量的取值范圍表示隨機(jī)事件,利用高等數(shù)學(xué)的工具研究隨機(jī)現(xiàn)象。事件“正面至少出現(xiàn)一次”可表示為:“X≥1”;2、隨機(jī)變量的說(shuō)明(1)隨機(jī)變量的表示:常用字母X,Y,Z,….表示;例如:上例中,事件“正面出現(xiàn)兩次”可表示為:“0<X≤2”表示事件“正面至少出現(xiàn)一次”?!癤=2”;6例如:上例中P(X=2)=1/4;P(X≥1)=3/4;
P(0<X≤2)=3/4;隨機(jī)變量的取值具有一定的概率:(4)隨機(jī)變量的類(lèi)型:這兩種類(lèi)型的隨機(jī)變量因其取值方式的不同各有特點(diǎn),學(xué)習(xí)時(shí)注意它們各自的特點(diǎn)及描述方式的不同。具有隨機(jī)性:在一次試驗(yàn)之前不知道它取哪一個(gè)值,但事先知道它全部可能的取值。
(3)隨機(jī)變量的特點(diǎn):離散型與連續(xù)型隨機(jī)變量。7
例1(用隨機(jī)變量的取值表示隨機(jī)事件)一報(bào)童賣(mài)報(bào),每份報(bào)0.50元,其成本為0.30元。
報(bào)館每天給報(bào)童1000份報(bào)紙,并規(guī)定賣(mài)不出的報(bào)紙不得退回。解:分析{報(bào)童賠錢(qián)}{賣(mài)出報(bào)紙的錢(qián)不夠成本}當(dāng)0.50X<1000×0.3時(shí),報(bào)童賠錢(qián).故{報(bào)童賠錢(qián)}{X600}
令X=“報(bào)童每天賣(mài)出的報(bào)紙份數(shù)”試將“報(bào)童賠錢(qián)”這一事件用X的取值表示出來(lái)。8(1)隨機(jī)變量X可能取哪些值?
(2)隨機(jī)變量X取某個(gè)值的概率是多大?3、隨機(jī)變量的概率分布引入隨機(jī)變量后,上述說(shuō)法相應(yīng)變?yōu)橄铝斜硎龇绞剑簩?duì)于一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn),我們關(guān)心下列兩件事情:
(1)試驗(yàn)會(huì)發(fā)生一些什么事件?(2)每個(gè)事件發(fā)生的概率是多大?9
對(duì)一個(gè)隨機(jī)變量X,若給出了以上兩條,我們就說(shuō)給出了隨機(jī)變量X的概率分布(也稱(chēng)分布律)。這一章我們的中心任務(wù)是學(xué)習(xí)離散型隨機(jī)變量與連續(xù)型隨機(jī)變量的概率分布.10§2離散型隨機(jī)變量及其分布11
如果隨機(jī)變量X所有可能的取值是有限個(gè)或無(wú)窮可列個(gè),則稱(chēng)X為離散型隨機(jī)變量。一、離散型隨機(jī)變量的定義及其分布律1.離散型隨機(jī)變量的定義2.離散型隨機(jī)變量的分布律要掌握一個(gè)離散型隨機(jī)變量的分布律,必須且只需知道以下兩點(diǎn):
(1)X所有可能的取值:(2)X取每個(gè)值時(shí)的概率:12稱(chēng)(1)式為離散型隨機(jī)變量X的分布律.注:離散型隨機(jī)變量X的分布律可用公式法和表格法描述。1)公式法:2)
表格法:LL21kpppxxX2113X012pk1/42/41/4
例1:將一枚硬幣連擲兩次,求“正面出現(xiàn)的次數(shù)X”的分布律。解:在此試驗(yàn)中,所有可能的結(jié)果有:e1=(正,正);e2=(正,反);e3=(反,正);e4=(反,反)。于是,正面出現(xiàn)的次數(shù)X”的分布律:143、離散型隨機(jī)變量分布律的性質(zhì)
例2:
設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為:試求常數(shù)a.15離散型隨機(jī)變量的三種重要的分布(一)(0-1分布)1617
解:X所有可能的取值為:0,1,2,3;例3:
設(shè)有產(chǎn)品100件,其中3件是次品。從中有放回地任取3件,求“取得次品件數(shù)X”的分布律。18這個(gè)分布其實(shí)就是將要介紹二項(xiàng)分布。我們先來(lái)看一個(gè)重要的試驗(yàn)——伯努利(Bernoulli)試驗(yàn)。19二、伯努利試驗(yàn)及二項(xiàng)分布1、伯努利試驗(yàn)202122232、二項(xiàng)分布
用X表示n重Bernoulli試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù),,則X的分布律為:此時(shí)稱(chēng)X服從參數(shù)為n,p的二項(xiàng)分布,記為X~B(n,p).24
解:令A(yù)=“擲出5點(diǎn)”,令X=“4次拋擲中擲出5點(diǎn)的次數(shù)”,則4次拋擲中3次擲出5點(diǎn)的概率為:例1:
將一枚均勻的骰子擲4次,求3次擲出5點(diǎn)的概率.25例2:某人進(jìn)行射擊,設(shè)每次射擊的命中率為0.02,獨(dú)立射擊400次,試求至少擊中兩次的概率。2627(三)泊松分布1.定義若隨機(jī)變量X所有可能的取值為0,1,2,…,而取每個(gè)值的概率為:其中λ>0是常數(shù),則稱(chēng)X服從參數(shù)為的泊松分布,記為:X~().2.泊松定理設(shè)>0為一常數(shù),n是任意正整數(shù)。設(shè)npn=λ,
則對(duì)任一固定的非負(fù)整數(shù)k,有282930
泊松分布與二項(xiàng)分布的關(guān)系:這兩個(gè)分布的說(shuō)明:數(shù)學(xué)模型都是Bernoulli概型。Poisson分布是二項(xiàng)分布當(dāng)n很大p很小時(shí)的近似計(jì)算。31§3隨機(jī)變量的分布函數(shù)32設(shè)X為一隨機(jī)變量,為任意實(shí)數(shù),稱(chēng)為隨機(jī)變量X的分布函數(shù)。1、分布函數(shù)的定義:332、分布函數(shù)的性質(zhì)
是右連續(xù)函數(shù),即是一個(gè)單調(diào)不減函數(shù)34
引進(jìn)分布函數(shù)后,事件的概率可以用
的函數(shù)值來(lái)表示。0(]ab35363738§4連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度定義:對(duì)于隨機(jī)變量X的分布函數(shù)若存在
非負(fù)的函數(shù)使對(duì)于任意實(shí)數(shù)有:其中稱(chēng)為X的概率密度函數(shù),簡(jiǎn)稱(chēng)概率密度。
則稱(chēng)X為連續(xù)型隨機(jī)變量,
連續(xù)型隨機(jī)變量的取值充滿一個(gè)區(qū)間,對(duì)這種類(lèi)型的隨機(jī)變量不能象離散型的那樣用分布律描述,而是用概率密度描述。39405)連續(xù)型隨機(jī)變量X取任一實(shí)數(shù)的概率值為零.注意:5)表明求連續(xù)型隨機(jī)變量落在一個(gè)區(qū)間上的概率值時(shí),不必考慮區(qū)間端點(diǎn)的情況。即41隨機(jī)變量的分布函數(shù)、分布律、密度函數(shù)有什么聯(lián)系和區(qū)別?區(qū)別:分布函數(shù)描述隨機(jī)變量的取值規(guī)律,隨機(jī)變量可以是離散型的,也可以是連續(xù)型的;分布律只能描述離散型隨機(jī)變量的取值規(guī)律;密度函數(shù)只能描述連續(xù)型隨機(jī)變量的取值規(guī)律。聯(lián)系:42434445連續(xù)型隨機(jī)變量的三個(gè)重要的分布(一)均勻分布4647(二)指數(shù)分布服從指數(shù)分布的隨機(jī)變量X具有以下有趣的性質(zhì):對(duì)于任意s,t>0,有4849(三)正態(tài)分布50稱(chēng)μ為位置參數(shù)(決定對(duì)稱(chēng)軸位置)
σ為尺度參數(shù)(決定曲線分散性)51X的取值呈中間多,兩頭少,對(duì)稱(chēng)的特性。當(dāng)固定μ時(shí),σ越大,曲線的峰越低,落在μ附近的概率越小,取值就越分散,∴σ是反映X的取值分散性的一個(gè)指標(biāo)。
在自然現(xiàn)象和社會(huì)現(xiàn)象中,大量隨機(jī)變量服從或近似服從正態(tài)分布。5253一般正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)化5455例:查書(shū)后附表5657§5隨機(jī)變量的函數(shù)分布問(wèn)題:已知隨機(jī)變量
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