最新概率论与数理统计(浙大版)第二章课件教学讲义ppt.ppt

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1、概率论与数理统计(浙大版)第二章课件第一节随机变量在上一章中，我们把随机事件看作样本空间的子集；这一章里我们将引入随机变量的概念，用随机变量的取值来描述随机事件。一、随机变量引例：E1:将一枚硬币连掷两次，观察正反面出现的情况。2e1=（正，正）　　　　2e2=（正，反）　　　1e3=（反，正)　　　1e4=（反，反）　　　　0令X=“正面出现的次数”，则X是一个随着试验结果不同而取值不同的量，其对应关系如下：由上可知，对每一个样本点e，都有一个X的取值X(e)基本结果(e)正面出现的次数X(e)3例如：上例中P(X=2)=1/

2、4；P(X≥１)=3/4；P(0

3、0.3时，报童赔钱.故{报童赔钱}{X600}令X=“报童每天卖出的报纸份数”试将“报童赔钱”这一事件用X的取值表示出来。8（1）随机变量X可能取哪些值？（2）随机变量X取某个值的概率是多大？3、随机变量的概率分布引入随机变量后,上述说法相应变为下列表述方式：对于一个随机试验，我们关心下列两件事情：（1）试验会发生一些什么事件？（2）每个事件发生的概率是多大？9对一个随机变量X，若给出了以上两条，我们就说给出了随机变量X的概率分布(也称分布律）。这一章我们的中心任务是学习离散型随机变量与连续型随机变量的概率分布.10§2离散型

4、随机变量及其分布11如果随机变量X所有可能的取值是有限个或无穷可列个，则称X为离散型随机变量。一、离散型随机变量的定义及其分布律1.离散型随机变量的定义2.离散型随机变量的分布律要掌握一个离散型随机变量的分布律，必须且只需知道以下两点：(1)X所有可能的取值:(2)X取每个值时的概率:12称(1)式为离散型随机变量X的分布律.注:离散型随机变量X的分布律可用公式法和表格法描述。1)公式法:2)表格法:LL21kpppxxX2113X012pk1/42/41/4例1：将一枚硬币连掷两次，求“正面出现的次数X”的分布律。解：在此试验

5、中，所有可能的结果有：e1=（正，正）；e2=（正，反）；e3=（反，正)；e4=（反，反）。于是，正面出现的次数X”的分布律：14图形表示1516程序x=[0,1,2];pk=[1/4,2/4,1/4];figure('color','w')plot(x,pk,'r.','MarkerSize',31)ylim([00.6])xlim([0,2.3])text(x(1),pk(1),num2str(pk(1)),'FontSize',21);text(x(2),pk(2),num2str(pk(2)),'FontSize',2

6、1);text(x(3),pk(3),num2str(pk(3)),'FontSize',21);figure('color','w')plot(x,pk,'r.','MarkerSize',31)holdonplot(x,pk,'r-.')ylim([00.6])holdoffxlim([0,2.3])text(x(1),pk(1),num2str(pk(1)),'FontSize',21);text(x(2),pk(2),num2str(pk(2)),'FontSize',21);text(x(3),pk(3),num2st

7、r(pk(3)),'FontSize',21);figure('color','w')bar(x,pk,0.1,'r')ylim([00.6])text(x(1),pk(1),num2str(pk(1)),'FontSize',21);xlim([0,2.3])text(x(2),pk(2),num2str(pk(2)),'FontSize',21);text(x(3),pk(3),num2str(pk(3)),'FontSize',21);figure('color','w')stem(x,pk,'r.','MarkerSiz

8、e',31)ylim([00.6])xlim([0,2.3])text(x(1),pk(1),num2str(pk(1)),'FontSize',21);text(x(2),pk(2),num2str(pk(2)),'FontSize',21);text(x(3