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时间:2020-05-16
《选修2-3-离散型随机变量的概率分布列讲义.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、2.1离散型随机变量及其分布列知识梳理知识点1:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量.随机变量常用字母X,Y,,,…表示.例如,在含有10件次品的100件产品中,任意抽取4件,可能含有的次品件数X将随着抽取结果的变化而变化,是一个随机变量,其值域是{0,1,2,3,4}.利用随机变量可以表达一些事件.例如{X=0}表示“抽出0件次品”,{X=4}表示“抽出4件次品”等.你能说出{X<3}在这里表示什么事件吗?“抽出3件以上次品”又如何用X表示呢?知识点2:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随
2、机变量.离散型随机变量的例子很多.例如某人射击一次可能命中的环数X是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,…,10;某网页在24小时内被浏览的次数Y也是一个离散型随机变量,它的所有可能取值为0,1,2,….注意:离散型随机变量与连续型随机变量的区别与联系:离散型随机变量与连续型随机变量都是用变量表示随机试验的结果;但是离散型随机变量的结果可以按一定次序一一列出,而连续性随机变量的结果不可以一一列出注意:(1)有些随机试验的结果虽然不具有数量性质,但可以用数量来表达如投掷一枚硬币,=0,表示正面向
3、上,=1,表示反面向上(2)若是随机变量,是常数,则也是随机变量知识点3:分布列设离散型随机变量ξ可能取得值为x1,x2,…,x3,…,ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率为,则称表ξx1x2…xi…PP1P2…Pi…为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列.知识点4:分布列的两个性质任何随机事件发生的概率都满足:,并且不可能事件的概率为0,必然事件的概率为1.由此你可以得出离散型随机变量的分布列都具有下面两个性质:⑴Pi≥0,i=1,2,…;⑵P1+P2+…=1.对于离散型随机变量在某一范围内取值的
4、概率等于它取这个范围内各个值的概率的和即.知识点5:两点分布列在掷一枚图钉的随机试验中,令如果针尖向上的概率为,试写出随机变量X的分布列.根据分布列的性质,针尖向下的概率是().于是,随机变量X的分布列是ξ01P像上面这样的分布列称为两点分布列.两点分布列的应用非常广泛.如抽取的彩券是否中奖;买回的一件产品是否为正品;新生婴儿的性别;投篮是否命中等,都可以用两点分布列来研究.如果随机变量X的分布列为两点分布列,就称X服从两点分布,而称=P(X=1)为成功概率.两点分布又称0一1分布.由于只有两个可能结果
5、的随机试验叫伯努利试验,所以还称这种分布为伯努利分布.,,,.知识点6:超几何分布列一般地,在含有M件次品的N件产品中,任取n件,其中恰有X件次品数,则事件{X=k}发生的概率为,其中,且.称分布列X01…P…为超几何分布列.如果随机变量X的分布列为超几何分布列,则称随机变量X服从超几何分布.2.2条件概率与二项分布知识梳理:知识点1:设A和B为两个事件,P(A)>0,那么,在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率叫做条件概率.用符号“”来表示,读作A发生的条件下B的概率.知识点2:我们把事件A和B同
6、时发生所构成的事件D,称为事件A与B的交(或积),记做.一般的我们有条件概率公式定义为.()条件概率的性质:(1)条件概率具有概率的性质,任何事件的条件概率都在0和1之间,即.(2)如果是B和C两个互斥事件,则.知识点3:相互独立事件及其发生的概率(1)定义:设A,B为两个事件,如果P(AB)=P(A)P(B),则称事件A与事件B相互独立.事件(或)是否发生对事件(或)发生的概率没有影响,这样的两个事件叫做相互独立事件若与是相互独立事件,则与,与,与也相互独立(2)相互独立事件同时发生的概率:两个相互独
7、立事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积一般地,如果事件相互独立,那么这个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概率的积,即.(3)对于事件A与B及它们的和事件与积事件有下面的关系:知识点4:独立重复试验(1)定义:指在同样条件下进行的,各次之间相互独立的一种试验(2)独立重复试验的概率公式:一般地,如果在1次试验中某事件发生的概率是,那么在次独立重复试验中这个事件恰好发生次的概率.它是展开式的第项知识点5:离散型随机变量的二项分布在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n次独立重复试验
8、中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P,那么在n次独立重复试验中这个事件恰好发生k次的概率是,(k=0,1,2,…,n,).于是得到随机变量ξ的概率分布如下:ξ01…k…nP……由于恰好是二项展开式中的各项的值,所以称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作ξ~B(n,p),其中n,p为参数,并记=b(k;n,p).二、典型例题分析:题型一随机变量、离散型随机变量的概念例1.(1)①某寻呼台一小时内收到的寻呼次
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