《概率论与数理统计》第二章.docx

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1、第二章、随机变量及其概率分布本章基本内容与要求:1.理解随机变量的概念,掌握分布函数的概念及性质,会用分布函数求概率。2.理解离散变量及其分布律的概念及性质,会求简单离散型随机变量的分布律和分布函数。3.掌握3个常用的离散型概率分布:0—1分布,二项分布和泊松分布,会查泊松分布表,会计算这些分布的相关概率。4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握概率密度的性质,清楚概率密度与分布函数之间的关系,会用概率密度求分布函数,也会用分布函数求概率密度,会计算随机变量落入某一区间的概率。5.掌握均匀分布和指数分布,熟练掌

2、握正态分布,会查标准正态分布表,能熟练运用正态分布的概率计算公式计算概率:(P47例2-22)6.会求离散型随机变量简单函数的分布律。对于连续型随机变量的函数,要求会用“公式法”求“单调型”随机变量函数的概率密度;至于“非单调型”随机变量函数的概率密度的“直接变换法”,只要求一般了解即可。一、离散型随机变量(一)随机变量的概念定义2-1:设E是随机试验,样本空间为,如果对于每一个结果(样本点),有一个实数与之对应,这样就得到一个定义在上的实数值函数,称为随机变量,随机变量通常用或来表示。例如:(1)在投掷一枚硬币的试

3、验中,表示“出现反面”;表示“出现正面”。则,。(2)在掷骰子的试验中,表示“出现点”(),则,,();表示“出现的点数大于或等于4点”,即,。(3)在测试灯泡寿命的试验中,表示“灯泡寿命不超过1000小时”;表示“灯泡寿命在1000小时到1500小时之间”。注:(1)用随机变量描述事件,可以使我们摆脱只是孤立地研究一个或几个事件,而且通过随机事件把各个事件联系起来,进而研究随机事件的全貌;(2)随机变量是研究随机试验的有效工具。(二)离散型分布变量及其分布律1.离散型随机变量的定义:若随机变量X只取有限个或可列个值

4、,则称X为离散型随机变量。2.离散型随机变量的概率分布:设X为离散型随机变量,可能取值为,且则称为X的分布律(或分布列,或概率分布)。离散型随机变量的分布律也可用表格的形式来表示:X……P...…3.概率分布的性质:(1)(2)4.例题讲解:例1.设离散型随机变量X的分布律为:X012P0.2c0.5求常数c。解:有概率分布的性质可知:0.2+c+0.5=1,c=0.3例2.掷一枚质地均匀的骰子,记X为出现的点数,求X的分布律。解:X的全部可能取值为1,2,3,4,5,6,且则X的分布律为X123456P例3.袋子里

5、有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5,从中同时取出3个球,记X为取出的最大编号,求X的分布律。解:X的取值为3,4,5,由古典概型的概率计算方法得(3个球的编号为1,2,3)(有一球编号为4,另外两个从1,2,3中任取两个搭配而成)(有一个球编号为5,另外两个球的编号小于5)则,X的分布律为:X345P(三)几种常见的离散型概率分布1.两点分布(0-1分布):X~B(1,P)定义:若随机变量X只取两个可能值0,1,且其中,则称X服从0-1分布。X的分布律为X01Pqp2.二项分布:定义:若随机变量X的可能取值

6、为0,1,2,…,n,而X的分布律为,即X服从参数为n,p的二项分布,记为。当n很大,p很小时,二项分布的近似公式就是著名的二项泊松逼近。即即当n很大,p很小时3.泊松分布:定义:设随机变量X的可能取值为0,1,2,…,n,…,而X的分布律为其中,则称X服从参数为的泊松分布,记为。4.例题讲解例6.某种特效药的临床有效率为0.95.现有10人服用,问至少有8人治愈的概率是多少?解:设X为10人中治愈的人数,则,而所求概率为例7.设,设,试求。分析:由于,所以,欲求,需先求p。利用求出p即可。解:,,所以,有此得:再由

7、可得:。例9.设随机变量X服从参数为5的泊松分布,求:。解:(1)时,查表得:(2)。例10.设X服从泊松分布,且已知,求。解:由于X服从泊松分布,所以于是,,解之得,故。二、随机变量的分布函数(一)分布函数的概念1.定义:设X为随机变量,称函数为X的分布函数。2.当X为离散型随机变量时,设X的分布律为pk=PX=k,k=0,1,2,…由于,由概率性质知,,即其中,求和是对所有满足时相应的概率求和。3.例题讲解例11.设离散型随机变量X的分布律为X-1012P0.20.10.30.4求X的分布函数。解:当时,当时,当

8、时,当时,当时,则X的分布函数为(二)分布函数的性质1.;2.是不减函数,即对于任意的有;3.;4.右连续,即。5.推论:(1);(2),其中。(3)例12.设随机变量X的分布函数为其中为常数,求a与b的值。解:又因为,所以,又由于的右连续性,得到由此得。例13.设随机变量X的分布函数为,求;;。解:三、连续型随机变量及其概率密度(一)连续型随

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