概率論(浙大版)第二章_第1頁
概率論(浙大版)第二章_第2頁
概率論(浙大版)第二章_第3頁
概率論(浙大版)第二章_第4頁
概率論(浙大版)第二章_第5頁
已閱讀5頁,還剩63頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

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是一個隨著試驗結(jié)果不同而取值不同的量,其對應(yīng)關(guān)系如下:由上可知,對每一個樣本點(diǎn)e,都有一個X的取值X(e)基本結(jié)果(e)正面出現(xiàn)的次數(shù)X(e)3與之對應(yīng)。我們把X稱為定義在這個試驗上的隨機(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,對每一個隨機(jī)試驗,我們都可以引入一個變量X,使得試驗的每一個樣本點(diǎn)都有一個X的取值X(e)與之對應(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是一個隨機(jī)試驗,其樣本空間為S={e},在E上引入一個變量X,如果對S中每一個樣本點(diǎn)e,都有一個X的取值X(e)與之對應(yīng),我們就稱X為定義在隨機(jī)試驗E的一個隨機(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”。“X=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)變量的類型:這兩種類型的隨機(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:在一次試驗之前不知道它取哪一個值,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)一報童賣報,每份報0.50元,其成本為0.30元。

報館每天給報童1000份報紙,并規(guī)定賣不出的報紙不得退回。解:分析{報童賠錢}{賣出報紙的錢不夠成本}當(dāng)0.50X<1000×0.3時,報童賠錢.故{報童賠錢}{X600}

令X=“報童每天賣出的報紙份數(shù)”試將“報童賠錢”這一事件用X的取值表示出來。8(1)隨機(jī)變量X可能取哪些值?

(2)隨機(jī)變量X取某個值的概率是多大?3、隨機(jī)變量的概率分布引入隨機(jī)變量后,上述說法相應(yīng)變?yōu)橄铝斜硎龇绞剑簩τ谝粋€隨機(jī)試驗,我們關(guān)心下列兩件事情:

(1)試驗會發(fā)生一些什么事件?(2)每個事件發(fā)生的概率是多大?9

對一個隨機(jī)變量X,若給出了以上兩條,我們就說給出了隨機(jī)變量X的概率分布(也稱分布律)。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或無窮可列個,則稱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取每個值時的概率:12稱(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這個分布其實(shí)就是將要介紹二項分布。我們先來看一個重要的試驗——伯努利(Bernoulli)試驗。19二、伯努利試驗及二項分布1、伯努利試驗202122232、二項分布

用X表示n重Bernoulli試驗中事件A發(fā)生的次數(shù),,則X的分布律為:此時稱X服從參數(shù)為n,p的二項分布,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,…,而取每個值的概率為:其中λ>0是常數(shù),則稱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,

則對任一固定的非負(fù)整數(shù)k,有282930

泊松分布與二項分布的關(guān)系:這兩個分布的說明:數(shù)學(xué)模型都是Bernoulli概型。Poisson分布是二項分布當(dāng)n很大p很小時的近似計算。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)值來表示。0(]ab35363738§4連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度定義:對于隨機(jī)變量X的分布函數(shù)若存在

非負(fù)的函數(shù)使對于任意實(shí)數(shù)有:其中稱為X的概率密度函數(shù),簡稱概率密度。

則稱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區(qū)間,對這種類型的隨機(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)變量落在一個區(qū)間上的概率值時,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):對于任意s,t>0,有4849(三)正態(tài)分布50稱μ為位置參數(shù)(決定對稱軸位置)

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,對稱的特性。當(dāng)固定μ時,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指標(biāo)。

在自然現(xiàn)象和社會現(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:查書后附表5657§5隨機(jī)變量的函數(shù)分布問題:已知隨機(jī)變量

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論