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1、BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-1第5章离散概率分布商务统计学(第5版)BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-2学习目标在本章中你将学到：概率分布的性质计算概率分布的期望值和方差计算二项分布和泊松分布的概率如何使用二项分布和泊松分布来解决商业问题BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Pren
2、tice-Hall,Inc.Chap5-3定义随机变量随机变量表示一个不确定事件的可能值。离散随机变量的结果来自一个计数过程(例如你本学期所选的课程数).连续随机变量的结果来自一个计量(例如你的年薪，或你的体重).BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-4定义随机变量随机变量离散随机变量连续随机变量第5章第6章离散随机变量连续随机变量第5章第6章离散随机变量连续随机变量第5章第6章随机变量BusinessStatistics
3、:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-5离散随机变量只能假设一些可数数量的观察值例子:抛骰子两次twice令X为4发生的次数(则X可能为0,1或2次)抛硬币5次令X为头朝上的次数(则X=0,1,2,3,4或5)BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-6离散随机变量的概率分布离散随机变量的概率分布是随机变量所有可能出现的互斥结果的取值以及对应的概率的列表选课数概率20.230
4、.440.2450.16BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-7实验:抛两枚硬币，令X=正面朝上的枚数TT离散随机变量概率分布例子4个可能的结果TTHHHH概率分布012XX值概率01/4=0.2512/4=0.5021/4=0.250.500.25概率BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-8离散随机变量期望值(度量集中趋势)离散随机变
5、量期望值(或平均数)(加权平均数)例子:抛两枚硬币，X=正面朝上的枚数,计算X的期望值:E(X)=((0)(0.25)+(1)(0.50)+(2)(0.25))=1.0XP(X)00.2510.5020.25BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-9离散随机变量的方差离散随机变量的标准差其中:E(X)=离散随机变量X的期望值Xi=X的第i个结果P(Xi)=X的第i个结果发生的概率离散随机变量度量变异程度BusinessSta
6、tistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-10例子:抛两枚硬币,X=正面朝上的枚数,计算标准差(回忆E(X)=1)离散随机变量度量变异程度(续)可能的正面朝上的枚数=0,1,or2BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-11概率分布连续概率分布二项分布泊松分布概率分布离散概率分布正态分布第5章第6章BusinessStatistics:AFirstCourse,5
7、e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-12二项分布的概率分布固定的观察值个数,n例如,一枚硬币抛15次;仓库中拿出来的10个电灯泡所有观察值归为两类，这两类具有互斥性和完备性。例如,每次抛硬币的正面或反面;有缺陷的或没有缺陷的电灯泡因为两类具有互斥性和完备性某个观察值被归为我们感兴趣的事件概率为π，则我们感兴趣的事件不发生的概率1-π某个观察值被归为我们感兴趣的事件概率为π，且这个概率不随观察值的改变而改变。当我们抛硬币的时候反面朝上的概率保持不变BusinessStatistics:A
8、FirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-13二项分布的概率分布(续)观察值是独立的一个观察值的结果不受其他的影响两种取样方式导致独立性不重复的无限总体重复的有限总体BusinessStatistics:AFirstCourse,5e©2009Prentice-Hall,Inc.Chap5-14二项分布的可能应用生产工厂将项目标记为有缺陷的或可接受的以公司
