《理学概率ch》ppt课件

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1、第二章随机变量及其分布随机变量离散型随机变量及其分布律随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布关于随机变量(及向量)的研究,是概率论的中心内容.这是因为,对于一个随机试验,我们所关心的往往是与所研究的特定问题有关的某个或某些量,而这些量就是随机变量.也可以说:随机事件是从静态的观点来研究随机现象,而随机变量则是一种动态的观点,一如数学分析中的常量与变量的区分那样.变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念.同样,概率论能从计算一些孤立事件的概念发展为一个更高的理论体系,其基础概念是随机变量顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量,正如随机事件是“其发生

2、与否随机会而定”的事件.机会表现为试验结果,一个随机试验有许多可能的结果,到底出现哪一个要看机会,即有一定的概率.最简单的例子如掷骰子,掷出的点数X是一个随机变量,它可以取1,…,6等6个值.到底是哪一个,要等掷了骰子以后才知道.因此又可以说,随机变量就是试验结果的函数.从这一点看,它与通常的函数概念又没有什么不同.把握这个概念的关键之点在于试验前后之分:在试验前我们不能预知它将取何值,这要凭机会,“随机”的意思就在这里,一旦试验后,取值就确定了.比如你在星期一买了—张奖券,到星期五开奖.在开奖之前,你这张奖券中奖的金额X是一个随机变量,其值耍到星期五的“抽奖试验”做过以后才能知道

3、.明白了这一点就不难举出一大堆随机变量的例子.比如,你在某厂大批产品中随机地抽出100个,其中所含废品数X;一月内某交通路口的事故数X;用天平秤量某物体的重量的误差X;随意在市场上买来一架电视机,其使用寿命X等等,都是随机变量.若把随机变量X取所有可能值的概率计算出来,列成一个表格,则很容易算出任何一个由X取值落在某一区域表示的事件,如掷骰子,至少掷出1点的概率。关于随机变量(及向量)的研究,是概率论的中心内容.这是因为,对于一个随机试验,我们所关心的往往是与所研究的特定问题有关的某个或某些量,而这些量就是随机变量.当然,有时我们所关心的是某个或某些特定的随机事件.例如,在特定一群

4、人中,年收入十万元以上的高收入者,及年收入在8000元以下的低收入者,各自的比率如何,这看上去像是两个孤立的事件.可是,若我们引进一个随机变量的X:X=随机抽出一个人其年收入,则X是我们关心的随机变量.上述两个事件可分别表为X>10万和X<0.8万.这就看出:随机事件这个概念实际上是包容在随机变量这个更广的概念之内.也可以说:随机事件是从静态的观点来研究随机现象,而随机变量则是一种动态的观点,一如数学分析中的常量与变量的区分那样.变量概念是高等数学有别于初等数学的基础概念.同样,概率论能从计算一些孤立事件的概念发展为一个更高的理论体系,其基础概念是随机变量.定义.设S={e}是试验

5、的样本空间,如果量X是定义在S上的一个单值实值函数即对于每一个eS,有一实数X=X(e)与之对应,则称X为随机变量。随机变量常用X、Y、Z或、、等表示。随机变量的特点:1、X的全部可能取值是互斥且完备的2、X的部分可能取值描述随机事件§1随机变量一个随机变量是一个未知具体数值的变量,它的取值可能或代表样本空间中任何可能的元素。样本空间中的元素有一定的概率分布(概率密度)。因此我们说随机变量是以一定的概率取到不同的可能值请举几个实际中随机变量的例子例引入适当的随机变量描述下列事件:①将3个球随机地放入三个格子中,事件A={有1个空格},B={有2个空格},C={全有球}。②进

6、行5次试验,事件D={试验成功一次},F={试验至少成功一次},G={至多成功3次}说明随机变量的分类:随机变量一、离散型随机变量的概念离散型随机变量的定义如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称X为离散型随机变量.§2离散型随机变量二、离散型随机变量1、定义若随机变量X取值x1,x2,…,xn,…且取这些值的概率依次为p1,p2,…,pn,…,则称X为离散型随机变量,而称P{X=xk}=pk,(k=1,2,…)为X的分布律或概率分布。可表为X~P{X=xk}=pk,(k=1,2,…),或…Xx1x2…xK…Pkp1p2…pk…(1)pk0,k=1,2,…;(2)例设袋中有

7、5只球,其中有2只白3只黑。现从中任取3只球(不放回),求抽得的白球数X为k的概率。解k可取值0,1,22.分布律的性质例1某射手对目标独立射击5次,每次命中目标的概率为p,以X表示命中目标的次数,求X的分布律。解:设Ai第i次射击时命中目标,i=1,2,3,4,5则A1,A2,…A5,相互独立且P(Ai)=p,i=1,2,…5.SX={0,1,2,3,4,5},(1-p)5例2从1~10这10个数字中随机取出5个数字,令:X:取出的5个数字中的最大值.试求X的分布

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