5、，记为：X~b(n,p)（或B(n，p)其中，当n=1时为0—1分布。其期望E（X）=np，方差D(X)=np(1-p)（3）泊松分布：若一个随机变量X概率分布为：则称X服从参数为的泊松分布，记为：,其中.泊松定理：在n重伯努利试验中，事件A在每次试验中发生的概率为,如果时，，则对任意给定的k，有，这表明，当n很大时，p接近0或1时，有（）。N≥20，p≤0.05时用泊松分布。其期望方差相等，即：E(X)=D(X)=。
6、8、常用连续型分布（1）均匀分布：若连续随机变量X的概率密度为则称X在区间（a，b）上服从均匀分布，记为X~U(a,b)。其中，
7、分布函数为：其期望E（X）=，方差D(X)=。（2）指数分布：若随机变量的概率为，则称X服从参数为的指数分布，简记为X~e().其分布函数：其期望E(X)=,方差D(X)=.(3)正态分布：若随机变量X的概率密度为，则称X服从参数为μ和的正态分布，记为X~N(μ,),其中μ和（>0）都是常数。分布函数为：。当称为标准正态分布，概率密度函数为：分布函数为：定理：设其期望E(X)=μ,D(X)=。
8、9、随机变量函数的分布（1）离散型随机变量函数分布一般方法：先根据自变量X的所有可能取值确定因变量Y的所有可能值，然后通过Y的每一个可能的取值(i=1,2
9、,……)来确定Y的概率分布。（2）连续型随机变量函数分布方法：设已知X的分布函数或者概率密度，则随机变量Y=g(X)的分布函数,其中，，进而可通过Y的分布函数，求出Y的密度函数。例：设随机变量X的密度函数为，求随机变量10、设随机变量X~N(,Y=也服从正态分布.即。
10、11、联合概率分布(1)离散型联合分布：XY……P{X=}pP{Y=1(2)连续型随机变量函数的分布：例：设随机变量（X，Y）的密度函数求，，D(X+Y).解：①当0≤x≤2时由，得：，当x<0或x>2时，由，所以，同理可求得:；②E(X)=,由对称性同理可求得，E(Y)=7/6。
11、③因为E(XY)=所以，cov（X,Y）=E(XY)-E(X)E(Y)=4/3-(7/6)=-1/36。④同理得D(Y)=,所以，=⑤D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2cov(X,Y)=
12、12、条件分布：若13、随机变量的独立性：由条件分布设A={Y≤y},且P{Y≤y}>0,则：，设随机变量（X,Y）的联合分布概率为F（x,y），边缘分布概率为，若对于任意x、y有：，即：，则称X和Y独立。14、连续型随机变量的条件密度函数：设二维连续型随机变量（X,Y）的概率密度为,边缘概率密度函数为，则对于一切使>0的x,定义在X=x的条件下Y的条件密度函
13、数为：，同理得到定义在Y=y条件下X的条件概率密度函数为：，若=几乎处处成立，则称X,Y相互独立。例：设二维随机变量（X，Y）的概率密度函数为：，求（1）确定常数c；（2）X,Y的边缘概率密度函数；（3）联合分布函数F(x,y);(4)P{Y≤X};(5)条件概率密度函数；（6）P{X<2
14、Y<1}
15、15、数学期望：（1）离散型：（2）连续型：，因为并不是每一个函数都能积分，所以并非所有随机变量都有数学期望。数学期望的性质：①E(CX)=CE(X)①③设X,Y独立，则E(XY)=E(X)E(Y).例：10个人随机进入15个房间，每个房间容纳的人数
16、不限，设X表示有人的房间数，求E(X)(设每个人进入房间是等可能的，且各人是否进入房间相互独立)附：二项分布b(n,p)和两点分布b(1
