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文檔簡介
第二章隨機(jī)變量及其分布1利用條件概率求積事件的概率就是乘法公式推廣乘法公式2
內(nèi)容復(fù)習(xí)B1B2BnAB1AB2ABnA全概率公式與Bayes公式3
事件的獨(dú)立性定義設(shè)A,B為兩事件,若則稱事件A
與事件B
相互獨(dú)立四對事件任何一對相互獨(dú)立,則其它三對也相互獨(dú)立若則“事件A
與事件
B
相互獨(dú)立”和“事件A
與事件
B
互斥”不能同時成立5定義三事件A,B,C
相互獨(dú)立是指下面的關(guān)系式同時成立:注:1)不能由關(guān)系式(1)推出關(guān)系式(2),反之亦然2)僅滿足(1)式時,稱A,B,C
兩兩獨(dú)立(1)(2)A,B,C
相互獨(dú)立A,B,C
兩兩獨(dú)立6常利用獨(dú)立事件的性質(zhì)計(jì)算它們的并事件的概率若n個事件A1,A2,…,
An
相互獨(dú)立,則7一般地,若則n重Bernoulli試驗(yàn)概型感興趣的問題為:在n
次試驗(yàn)中事件A
出現(xiàn)
k
次的概率,記為9第二章隨機(jī)變量及其分布為了更好的揭示隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性并利用數(shù)學(xué)工具描述其規(guī)律,引入隨機(jī)變量來描述隨機(jī)試驗(yàn)的不同結(jié)果例
拋擲一枚硬幣可能出現(xiàn)的兩個結(jié)果,也可以用一個變量來描述例電話總機(jī)某段時間內(nèi)接到的電話次數(shù),可用一個變量X
來描述10§2.1隨機(jī)變量的概念定義設(shè)E是一隨機(jī)試驗(yàn),是它的樣本空間,則稱上的單值實(shí)值函數(shù)X()為隨機(jī)變量隨機(jī)變量一般用X,Y,Z,或小寫希臘字母,,表示若
隨機(jī)變量的概念11稱XA
為事件A
的示性變量引入隨機(jī)變量后,用隨機(jī)變量的等式或不等式表達(dá)隨機(jī)事件在同一個樣本空間可以同時定義多個隨機(jī)變量隨機(jī)變量的函數(shù)一般也是隨機(jī)變量可以根據(jù)隨機(jī)事件定義隨機(jī)變量設(shè)
A
為隨機(jī)事件,則可定義13如,若用X
表示電話總機(jī)在9:00~10:00接到的電話次數(shù),或——表示“某天9:00~10:00接到的電話次數(shù)超過100次”這一事件則14再如,用隨機(jī)變量描述拋擲一枚硬幣可能出現(xiàn)的結(jié)果,則—正面向上也可以用描述這個隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果15隨機(jī)變量的分類離散型隨機(jī)變量非離散型隨機(jī)變量—其中一種重要的類型為
連續(xù)性隨機(jī)變量
任何隨機(jī)現(xiàn)象可被隨機(jī)變量描述
借助微積分方法深入討論引入隨機(jī)變量重要意義17定義了一個x的實(shí)值函數(shù),稱為隨機(jī)變量X
的分布函數(shù),記為F(x),即定義設(shè)X為隨機(jī)變量,對每個實(shí)數(shù)x,隨機(jī)事件的概率隨機(jī)變量的分布函數(shù)18分布函數(shù)的性質(zhì)
F(x)單調(diào)不減,即
且
F(x)右連續(xù),即(為什么)19設(shè)
隨機(jī)變量
X的分布函數(shù):計(jì)算例1解2122§2.3離散型隨機(jī)變量及其概率分布定義若隨機(jī)變量X
的可能取值是有限多個或無窮可列多個,則稱X
為離散型隨機(jī)變量描述離散型隨機(jī)變量的概率特性常用它的概率分布或分布律,即離散型隨機(jī)變量的概念XP或23
F(x)是分段階梯函數(shù),在X
的可能取值
xk處發(fā)生間斷,間斷點(diǎn)為第一類跳躍間斷點(diǎn),在間斷點(diǎn)處有躍度
pk離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)25?1?2??k?k+1?o?1?o?o?oF(X)26?0?1?2?3?4xF(x)o?o?1?o?o?o29概率分布或分布函數(shù)可用來計(jì)算有關(guān)事件的概率例2在上例中,分別用概率分布與分布函數(shù)計(jì)算下述事件的概率:解或30或此式應(yīng)理解為極限31例3一門大炮對目標(biāo)進(jìn)行轟擊,假定此目標(biāo)必須被擊中r
次才能被摧毀。若每次擊中目標(biāo)的概率為p(0<p<1),且各次轟擊相互獨(dú)立,一次一次地轟擊直到摧毀目標(biāo)為止。求所需轟擊次數(shù)X的概率分布。解P(X=k)=P(前k–1次擊中r–1次,
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