概率、随机变量及分布列(一)

概率、随机变量及分布列(一)
概率、随机变量及分布列(一)

概率、随机变量及分布列(一)

一.知识回顾:

1.随机事件的概率

(1)随机事件的概率范围:0≤P (A )≤1;必然事件的概率为____;不可能事件的概率为___. (2)古典概型的概率:P (A )=_________. (3)几何概型的概率:P (A )=__________.

2.离散型随机变量的分布列:设离散型随机变量X 可能取的不同值为x 1,x 2,…,x i ,…,x n ,X 取每一个值x i (i =1,2,…,n )的概率P (X =x i )=p i ,则称表

为离散型随机变量(1)①p i ______0,i =1,2,…,n ;②∑n

i =1

p i =_____ (2)离散型随机变量在某一范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的____________. 3.离散型随机变量的数字特征:

(1)E (X )=__________________________为X 的均值或数学期望(简称期望). (2)D (X )=____________________________________叫做随机变量X 的方差. 性质 : ①E (aX +b )=aE (X )+b ,②D (aX +b )=a 2D (X );

4.特殊分布 (1)二点分布:如果随机变量X 的分布列为

其中0

(2)超几何分布列:在含有M 件次品数的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则事件{X =k }发生的概率为P (X =k )=________________________,(k =0,1,2,…,

m ),其中m =min{M ,n },且n ≤N ,M ≤N ,n 、M 、N ∈N *.随机变量X 的分布列具有以下表格的形式.

则称随机变量二.典例分析:

例1. (1)在1,2,3,4共4个数字中,任取两个数字(允许重复),其中一个数字是另一个数字的2倍的概率是________.

(2)在区间[-3,3]上随机取一个数x ,使得函数f

(x )=1-x +x +3-1有意义的概率为________.

例2. 一个袋子中装有7个小球,其中红球4个, 从袋子中任取4个小球 (1)求取出红球个的分布列及数学期望;

(2)若红球的编号分别为1,2,3,4,剩下3个黄球,编号分别为2,4,6 ①求取出的小球中有相同编号的概率;

②记取出的小球的最大编号为Y ,求随机变量Y 的分布列和数学期望.

课后作业:

1. 从如图所示的长方形区域内任取一个点M (x ,y ),则点M 落在阴影部分的概率为________.

2.在一次教师联欢会上,到会的女教师比男教师多12人,从这些教师中随机挑选一人表演

节目.若选到男教师的概率为9

20

,则参加联欢会的教师共有________人.

3.在集合{x |x =n π6,n =1,2,3,…,10}中任取一个元素,所取元素恰好满足方程cos x =1

2

概率是________.

4. 设X 是一个离散型随机变量,其分布列为

则q 的值为( ) A .1 B .1±22 C .1+22 D .1-2

2

5.若某一射手射击所得环数X 的分布列如下:

则此射手“射击一次命中环数X ≥7”的概率是________.

6.在心理学研究中,常采用对比试验的方法评价不同心理暗示对人的影响,具体方法如下:将参加试验的志愿者随机分成两组,一组接受甲种心理暗示,另一组接受乙种心理暗示.通过对比这两组志愿者接受心理暗示后的结果来评价两种心理暗示的作用,现有6名男志愿者A 1,A 2,A 3,A 4,A 5,A 6和4名女志愿者B 1,B 2,B 3,B 4,从中随机抽取5人接受甲种心理暗示,另5人接受乙种心理暗示.

(1)求接受甲种心理暗示的志愿者中包含A 1但不包含B 1的概率.

(2)用X 表示接受乙种心理暗示的女志愿者人数,求X 的分布列与数学期望E (X ).

7.某家电产品受在保修期内维修费等因素的影响,企业生产每件的利润(单位:百元)与该产品首次出现故障的时间(单位:年)有关.某厂家生产甲、乙两种品牌,保修期均为2年.现从该厂已售出的两种品牌家电中各随机抽取50件,统计数据如下:

品牌 甲 乙

首次出现 故障时间x 02 0

x>2

数量 2 3 45 5 45 每件利润

1

2 3

1.8

2.9

将频率视为概率,解答下列问题: (1)从该厂生产的甲、乙品牌产品中随机各抽取一件,求其至少有一件首次出现故障发生在保修期内的概率;

(2)若该厂生产的家电均能售出,记生产一件甲品牌家电的利润为X 1,生产一件乙品牌家电的利润为X 2,分别求X 1,X 2的分布列;

(3)该厂预计今后这两种品牌家电销量相当,由于资金限制,只能生产其中一种品牌的家电.若从经济效益的角度考虑,你认为应生产哪种品牌的家电?说明理由.

ξ -1 0 1 P 12 1-2q q 2 X 4 5 6 7 8 9 10

P 0.02 0.04 0.06 0.09 0.28 0.29 0.22

答案: 例1.

(1)14 (2)23

例2 (2)(1)设取出的小球中有相同编号的事件为A ,编号相同可分成一个相同和两个相同.

P (A )=2(C 12C 13+C 2

3)+1C 4

7=1935

. (2)随机变量X 的可能取值为3,4,6. P (X =3)=1C 47=1

35

P (X =4)=C 12C 34+C 24C 47

=2

5,

P (X =6)=C 36C 47=4

7

.

所以随机变量X 的分布列为

所以随机变量X 的数学期望E (X )=3×135+4×25+6×47=179

35.

课后作业:

1. 13

2. 120

3. 1

5

5.0.88 6. 9.解(1)记接受甲种心理暗示的志愿者中包含A 1但不包含B 1的事件为M ,则P (M )=

C 8

4C 105=

5

18

. (2)由题意知X 可取的值为:0,1,2,3,4,则

P (X=0)=C 6

5C 105=1

42, P (X=1)=C 64C 41C 105=

5

21, P (X=2)=C 63C 42C 105=1021, P (X=3)=C 62C 43C 105=521, P (X=4)=

C 61C 4

4C 10

5=1

42.

因此X 的分布列为

X 的数学期望是

E (X )=0×P (X=0)+1×P (X=1)+2×P (X=2)+3×P (X=3)+4×P (X=4)

=0+1×521+2×1021+3×521+4×1

42=2.

7. 解(1)设“甲、乙品牌家电至少有一件首次出现故障发生在保修期内”为事件A ,则

P (A )=1-45

50×45

50=19

100.

(2)依题意得,X 1的分布列为

X 2的分布列为

(3)由(2)得E (X 1)=1×1

25+2×3

50+3×9

10=143

50=2.86(百元),E (X 2)=1.8×1

10+2.9×

9

10

=2.79(百元).因为E (X 1)>E (X 2),所以应生产甲品牌家电.

【免费下载】概率论与数理统计 第三章 二维随机变量及其概率分布 例题

概率论与数理统计 第三章 二维随机变量及其概率分布 例题1.甲乙两人独立地进行两次射击,命中率分别为0.2、0.5,把X 、Y 分别表示甲乙命中的次数,求(X,Y )联合分布律。2.袋中有两只白球,两只红球,从中任取两只以X 、Y 表示其中黑球、白球的数目,求(X,Y )联合分布律。3.设,且P{}=1,求()的X 1=(?1011/41/21/4) X 2=(011/21/2)X 1X 2=0X 1,X 2联合分布律,并指出是否独立。 X 1,X 24.设随机变量X 的分布律为Y=,求(X,Y )联合分布律。X 2X Y 01

概率论与数理统计 第三章 二维随机变量及其概率分布 例题 5.设(X,Y )的概率分布为 且事件{X=0}与{X+Y=1}独立求a ,b 。6. 设某班车起点上车人数X 服从参数λ(λ>0)的泊松分布,每位乘客中途下车的概率为P (0

概率论与数理统计 第三章 二维随机变量及其概率分布 例题 (1)C 的值 (2), (3)P{X+Y ≤1}并判别X 与Y 是否独立。f z (x)f Y (y)9.设f(x,y)= 为(X,Y )的密度函数,求{10 |y |1/2|Y>0}(2) f Y|X (y|x ), f X|Y (x|y )10. 设f(x,y)= 为(X,Y )的密度函数,求 {12x 2y 0 1x ≤y ≤x,x ≥1 其它 f X|Y (x|y )11. 设f(x,y)= 为(X,Y )的密度函数,求的联合分布 {4xy 0 0≤x ≤1,0≤y ≤1 其它 (X,Y )

随机变量及其分布列经典例题

随机变量及其分布列典型例题 【知识梳理】 一.离散型随机变量的定义 1定义:在随机试验中,确定一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量、 ①随机变量就是一种对应关系;②实验结果必须与数字对应; ③数字会随着实验结果的变化而变化、 2.表示:随机变量常用字母X ,Y,ξ,η,…表示. 3、所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量 ( dis cre te ran dom var ia ble ) . 二、离散型随机变量的分布列 1.一般地,若离散型随机变量X 可能取的不同值为x 1,x 2,…,xi ,…,x n, X 取每一个值x i (i=1,2,…, n)的概率P (X =xi)=pi ,则称表: 为离散型随机变量X P(X =x i )=p i , i =1,2,…,n, 也可以用图象来表示X 的分布列、 2.离散型随机变量的分布列的性质 ①pi ≥0,i=1,2,…,n ;②11 =∑=n i i p . 三.两个特殊分布 1.两点分布),1(~P B X 若随机变量X 的分布列具有上表形式,则称服从两点分布,并称p =P (X =1)为成功概率. 2、超几何分布),,(~n M N H X 一般地,在含有M 件次品的N 件产品中,任取n件,其中恰有X 件次品,则P (X =k )= n N k n M N k M C C C --,k =0,1,2,…,m ,其中m =min {}n M ,,且n ≤N ,M ≤N ,n ,M,N ∈N * . 三、二项分布 一般地,在n 次独立重复试验中,用 X 表示事件A 发生的次数,设每次试验中事件A发生的概率为p ,则P (X=k )=C 错误!p k (1-p)n - k ,k=0,1,2,…,n 、此时称随机变量X服从二项分布,记作X ~B (n ,p),并称p 为成功概率.易得二项分布的分布列如下;

几个重要的离散型随机变量的分布列

几个重要的离散型随机变量的分布列 井 潇(鄂尔多斯市东胜区东联现代中学017000) 随着高中新课程标准在全国各地的逐步推行,新课标教材越来越受到人们的关注,新教材加强了对学生数学能力和数学应用意识的培养,而概率知识是现代公民应该具有的最基本的数学知识,掌握几种常见的离散型随机变量的分布列是新课标教材中对理科学生的最基本的要求,也是高考必考的内容,先结合新教材,具体谈一谈几个重要的离散型随机变量分布列及其简单的应用。 下面先了解几个概念: 随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量就叫随机变量.随机变量常用希腊字母,ξη等表示. 离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,我们可以按一定次序一一列出,这样的随机变量就叫离散型随机变量. 离散型随机变量的分布列:一般地设离散型随机变量ξ可能取得值为 123,,,...,,...,i x x x x ξ取每一个值()1,2,3,...i x i =的概率()i i P x p ξ==,则称表 为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列. 由概率的性质可知,任一离散型随机变量的分布列都有以下两个性质 (1)0,1,2,3,...i P i ≥= (2)123...1P P P +++= 离散型随机变量在某个范围内取值的概率等于它取这个范围内各个值的概率的和. 一、 几何分布 在独立重复试验中,某事件第一次发生时所做试验的次数ξ是一个取值为正整数的离散型随机变量,“k ξ=”表示第k 次独立重复试验时事件第一次发生。如果把第k 次试验时事件A 发生记为k A 、事件A 不发生记为k A ,()() ,k k P A p P A q ==,那么 ()()1231...k k P k P A A A A A ξ-==,根据相互独立事件的概率的乘法公式得 ()()()()()()1231...k k P k P A P A P A P A P A ξ-==()11,2,3,...k q p k -==。 于是得到随机变量ξ的概率分布

随机变量及其分布列概念公式总结

随机变量及其分布总结 1、定义:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量 .随机变量常用字母 X , Y ,ξ,η,… 表示. 2、定义:所有取值可以一一列出的随机变量,称为离散型随机变量 3、分布列:设离散型随机变量ξ可能取得值为 x 1,x 2,…,x 3,…, ξ取每一个值x i (i =1,2,…)的概率为()i i P x p ξ==,则称表 为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列 4. 分布列的两个性质: (1)P i ≥0,i =1,2,…; (2)P 1+P 2+…=1. 5.求离散型随机变量ξ的概率分布的步骤: (1)确定随机变量的所有可能的值x i (2)求出各取值的概率p(ξ=x i )=p i (3)画出表格 6.两点分布列: 7超几何分布列: 一般地,在含有M 件次品的 N 件产品中,任取 n 件,其中恰有X 件次品 数,则事件 {X=k }发生的概率为(),0,1,2,,k n k M N M n N C C P X k k m C --=== ,其中mi n {,} m M n =,且,,,,n N M N n M N N *≤≤∈.称分布列 为超几何分布列.如果随机变量 X 的分布列为超几何分布列,则称随机变量 X

服从超几何分布 8.离散型随机变量的二项分布:在一次随机试验中,某事件可能发生也可能不发生,在n 次独立重复试验中这个事件发生的次数ξ是一个随机变量.如果在一次试验中某事件发生的概率是P ,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰好发生k 次的概率是 k n k k n n q p C k P -==)(ξ,(k =0,1,2,…,n ,p q -=1). 于是得到随机变量ξ的概率分布如下: ξ 1 … k … n P n n q p C 00 111-n n q p C … k n k k n q p C - … q p C n n n 称这样的随机变量ξ服从二项分布,记作ξ~B (n ,p ),其中n ,p 为参数。 9.离散型随机变量的均值或数学期望: 一般地,若离散型随机变量ξ的概率分布为 则称 =ξE +11p x +22p x …++n n p x … 为ξ的均值或数学期望,简称期望. 10.离散型随机变量的均值或数学期望的性质: (1)若ξ服从两点分布,则=ξE p . (2)若ξ~B (n ,p ),则=ξE np . (3)()c c E =,c 为常数 (4)ξ~N (μ,2σ),则=ξE μ (5)b aE b a E +=+ξξ)( 11.方差: 对于离散型随机变量ξ,如果它所有可能取的值是1x ,2x ,…,n x ,…, 且取这些值的概率分别是1p ,2p ,…,n p ,…,那么, ξD =121)(p E x ?-ξ+222)(p E x ?-ξ+…+n n p E x ?-2)(ξ+…

随机变量及分布列习题

随机变量及分布列 1.已知随机变量() 20,X N σ~,若(2)P X a <=,则(2)P X >的值为( ) A. 12a - B. 2 a C. 1a - D. 12a + 2.已知随机变量 ,若 ,则的值为( ) A. 0.4 B. 0.2 C. 0.1 D. 0.6 3.已知 ,,则的值为( ) A. 10 B. 7 C. 3 D. 6 4.集装箱有标号为1,2,3,4,5,6且大小相同的6个球,从箱中一次摸出两个球,记下号码并放回,如果两球 号码之积是4的倍数,则获奖.若有4人参与摸奖,恰好有3人获奖的概率是( ) A. B. C. D. 5.甲袋中放有大小和形状相同的小球若干,其中标号为0的小球为1个,标号为1的小球2个,标号为2 的小球2个.从袋中任取两个球,已知其中一个的标号是1,则另一个标号也是1的概率为__________. 6.设随机变量服从正态分布, ,则__________. 7.某人通过普通话二级测试的概率是,他连线测试3次,那么其中恰有1次通过的概率是( ) A. B. C. D. 8.从1,2,3,4,5,6,7中任取两个不同的数,事件为“取到的两个数的和为偶数”,事件为“取到的两个 数均为奇数”,则( ) A. B. C. D. 9.班主任为了对本班学生的考试成绩进行分析,决定从全班25位女同学,15位男同学中随机 抽取一个容量为8的样本进行分析. (Ⅰ)如果按性别比例分层抽样,求样本中男生、女生人数分别是多少; (Ⅱ)随机抽取8位同学,数学成绩由低到高依次为:6065707580859095,,,,,,,; 物理成绩由低到高依次为:7277808488909395,,,,,,,,若规定90分(含90分)以上为优秀,记ξ为这8位同学中数学和物理分数均为优秀的人数,求ξ的分布列和数学期望.

二维随机变量及其分布题目

一、单项选择题 1 ,那么下列结论正确的是 ()A B C D.以上都不正确 2设X与Y相互独立,X 0—1分布,Y 0—1分布,则方程 t 有相同实根的概率为 (A(B(C (D 3.设二维随机变量(X,Y)的概率密度为 则k的值必为 (A(B(C (D 4.设(X,Y)的联合密度函数为 (A (B(C(D 5.设随机变量X与Y相互独立,而且X服从标准正态分布N(0,1),Y服从二项分布B(n,p),0

二、填空题 2 若(X ,Y )的联合密度 , 3 4 ,则 且区域 5 。 6 . 7

=? ∞+∞ -)(x f X . 8 如果随机变量),(Y X 的联合概率分布为 X 1 2 3 1 61 91 181 2 3 1 α β 则βα,应满足的条件是 ;若X 与Y 相互独立,则=α ,=β . 9 设Y X ,相互独立,)1.0(~),1,0(~N Y N X ,则),(Y X 的联合概率密度 =),(y x f ,Y X Z +=的概率密度=)(Z f Z . 10、 设 ( 、 ) 的 联 合 分 布 函 数 为 ()()()()?? ??? ≥≥+-+-+++= y x y x y x A y x F 00,0111111,2 22则 A =_____。 11设X 服从参数为1的泊松分布,Y 服从参数为2的泊松分布,而且X 与Y 相互独立,则 (max(,)0)_______. (min(,)0)_______.P X Y P X Y ≠=≠= 12 设X 与Y 相互独立,均服从[1,3]上的均匀分布,记(),A X a =≤(),B Y a => 7 ()9 P A B ?= 且,则a=_______. 13 二维随机变量(X ,Y )的联合概率密度为 221()21sin sin (,)(,),2x y x y f x y e x y π -++= -∞<<+∞ 则两个边缘密度为_________. 三.解答题 1 一个袋中有三个球,依次标有数字 1, 2, 2,从中任取一个, 不放回袋中 , 再任取一个, 设每次取球时,各球被取到的可能性相等,以 X , Y 分别记第一次和第二次取到的球上标有的数字 ,求 ( X , Y ) 的分布律与分布函数. 2.箱子里装有12件产品,其中2件是次品,每次从箱子里任取一件产品,共取2次,定义随机变量12,X X 如下:

第二章__随机变量及其概率分布_考试模拟题答案范文

第二章 随机变量及其概率分布 考试模拟题 (共90分) 一.选择题(每题2分共20分) 1.F(X)是随机变量X 的分布函数,则下列结论不正确的是( B ) A.≤0F(x )1≤ B.F(x )=P{X=x } C.F(x )=P{X x ≤} D.F(∞+)=1, F(∞-)=0 解析: A,C,D 都是对于分布函数的正确结论,请记住正确结论!B 是错误的。 2.设随机变量X 的分布函数律为如下表格:F(x)为其分布函数,则F(5)=( C ) A.0.3 B.0.5 C.0.6 D.0.4 解析:由分布函数定义F(5)=P{X ≤5}=P{X=0}+P{X=2}+P{X=4}=0.1+0.2+0.3=0.6 3.下列函数可以作为随机变量分布函数的是( D ) 4x 01≤≤x 2x 10<≤x A.F(x)= B.F(x)= 1 其它 2 其它 -1 x<0 0 x<0 C.F(x)= 2x 10<≤x D.F(x)= 2x 5.00<≤x 1 其它 1 x ≥0.5 解析:由分布函数F(x)性质:01)(≤≤x F ,A,B,C 都不满足这个性质,选D 4 x 31<<-x 4.设X 的密度函数为f(x)= 则P{-2

A. 0 B.83 C. 43 D. 85 解析:P{-2

随机变量及其分布小结与复习

复习课: 随机变量及其分布列 教学目标 重点:理解随机变量及其分布的概念,期望与方差等的概念;超几何分布,二项分布,正态分布等的特点;会求条件概率,相互独立事件的概率,独立重复试验的概率等. 难点:理清事件之间的关系,并用其解决一些具体的实际问题. 能力点:分类整合的能力,运算求解能力,分析问题解决问题的能力. 教育点:提高学生的认知水平,为学生塑造良好的数学认识结构. 自主探究点:例题及变式的解题思路的探寻. 易错点:容易出现事件之间的关系混乱,没能理解问题的实际意义. 学法与教具 1.学法:讲授法、讨论法. 2.教具:投影仪. 一、【知识结构】 二、【知识梳理】 1.随机变量 ⑴随机变量定义:在随机试验中,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示.在这个对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化.像这种随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量.简单说,随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量.常用希腊字母x、y、ξ、η等表示. ⑵如果随机变量可能取的值可以按次序一一列出(可以是无限个)这样的随机变量叫做离散型随机变量.

⑶如果随机变量可能取的值是某个区间的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量. 2.概率分布定义(分布列) 设离散型随机变量ξ可能取的值为123,,,,i x x x x L L ,ξ取每一个值(1,2,)i x i =L 的概率 ()i i P x p ξ==,则称表 ξ 1x 2x L i x L P 1P 2P L i P L 称为随机变量ξ的概率分布列,简称ξ的分布列. 注:1.离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,123≥,,,i p i =L ;123(2)1p p p +++=L 3.常见的分布列 ⑴二项分布:在一次试验中某事件发生的概率是p ,那么在n 次独立重复试验中这个事件恰发生k 次的概 率为()(1)k k n k n p X k C p p -==-,显然x 是一个随机变量.随机变量x 的概率分布如下: x 1 L k L n P 00n n C p q 111 n n C p q - L k k n k n C p q - L n n n C p q 我们称这样的随机变量x 服从二项分布,记作~(,)X B n p ⑵两点分布列:如果随机变量ξ的分布列为: ξ 0 1 P 1P - P 这样的分布列称为两点分布列,称随机变量服从两点分布,而称(1)p P ξ==为成功概率.两点分布是特殊的二项分布(1)p ξ~B , ⑶超几何分布:一般地,在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有x 件次品数,则事件{} x k =发生的概率为(),0,1,2,3,,k N k M N M n N C C P X k k m C --===L .其中{}min ,m M n =,且*,,,,n N M N n M N N ≤≤∈,则称分布列

联合概率分布:离散与连续随机变量

Joint Distributions,Discrete Case In the following,X and Y are discrete random variables. 1.Joint distribution(joint p.m.f.): ?De?nition:f(x,y)=P(X=x,Y=y) ?Properties:(1)f(x,y)≥0,(2) x,y f(x,y)=1 ?Representation:The most natural representation of a joint discrete distribution is as a distribution matrix,with rows and columns indexed by x and y,and the xy-entry being f(x,y).This is analogous to the representation of ordinary discrete distributions as a single-row table.As in the one-dimensional case,the entries in a distribution matrix must be nonnegative and add up to1. 2.Marginal distributions:The distributions of X and Y,when considered separately. ?De?nition: ?f X(x)=P(X=x)= y f(x,y) ?f Y(y)=P(Y=y)= x f(x,y) ?Connection with distribution matrix:The marginal distributions f X(x)and f Y(y) can be obtained from the distribution matrix as the row sums and column sums of the entries.These sums can be entered in the“margins”of the matrix as an additional column and row. ?Expectation and variance:μX,μY,σ2 X ,σ2 Y denote the(ordinary)expectations and variances of X and Y,computed as usual:μX= x xf X(x),etc. https://www.360docs.net/doc/bf18786488.html,putations with joint distributions: ?Probabilities:Probabilities involving X and Y(e.g.,P(X+Y=3)or P(X≥Y)can be computed by adding up the corresponding entries in the distribution matrix:More formally,for any set R of points in the xy-plane,P((X,Y)∈R))= (x,y)∈R f(x,y). ?Expectation of a function of X and Y(e.g.,u(x,y)=xy):E(u(X,Y))= x,y u(x,y)f(x,y).This formula can also be used to compute expectation and variance of the marginal distributions directly from the joint distribution,without?rst computing the marginal distribution.For example,E(X)= x,y xf(x,y). 4.Covariance and correlation: ?De?nitions:Cov(X,Y)=E(XY)?E(X)E(Y)=E((X?μX)(Y?μY))(Covariance of X and Y),ρ=ρ(X,Y)=Cov(X,Y) σXσY (Correlation of X and Y) ?Properties:|Cov(X,Y)|≤σXσY,?1≤ρ(X,Y)≤1 ?Relation to variance:Var(X)=Cov(X,X) ?Variance of a sum:Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y)(Note the analogy of the latter formula to the identity(a+b)2=a2+b2+2ab;the covariance acts like a “mixed term”in the expansion of Var(X+Y).) 1

随机变量及其分布知识点整理

随机变量及其分布知识点整理 一、离散型随机变量的分布列 一般地,设离散型随机变量X 可能取的值为12,,,,,i n x x x x ??????,X 取每一个值(1,2,,)i x i n =???的概率()i i P X x p ==,则称以下表格 为随机变量X 的概率分布列,简称X 的分布列. 离散型随机变量的分布列具有下述两个性质: (1)0,1 ,2,,i P i n =???≥ (2)121n p p p ++???+= 1.两点分布 如果随机变量X 的分布列为 则称X 服从两点分布,并称=P(X=1)p 为成功概率. 2.超几何分布 一般地,在含有M 件次品的N 件产品中,任取n 件,其中恰有X 件次品,则事件{}X k =发生的概率为: (),0,1,2,3,...,k n k M N M n N C C P X k k m C --=== {}*min ,,,,,,m M n n N M N n M N N =≤≤∈其中且。 注:超几何分布的模型是不放回抽样 二、条件概率 一般地,设A,B 为两个事件,且()0P A >,称()(|)() P AB P B A P A =为在事件A 发生的条件下,事件B 发生的条件概率. 0(|)1P B A ≤≤ 如果B 和C 互斥,那么[()|](|)(|)P B C A P B A P C A =+ 三、相互独立事件 设A ,B 两个事件,如果事件A 是否发生对事件B 发生的概率没有影响(即()()()P AB P A P B =),则称事件A 与事件B 相互独立。()()()A B P AB P A P B ?=即、相互独立 一般地,如果事件A 1,A 2,…,A n 两两相互独立,那么这n 个事件同时发生的概率,等于每个事件发生的概

随机变量及其概率分布

第二章 随机变量及其概率分布 【内容提要】 一、随机变量及其分布函数 设()X X ω=是定义于随机试验E 的样本空间Ω上的实值函数,且x R ?∈, {}()X x ωω≤是随 机事件,则称()X X ω=为随机变量,而称()()()F x P X x ω=≤为其概率分布函数。 随机变量()X X ω=的概率分布函数()()()F x P X x ω=≤具有如下性质: ⑴.非负性: x R ?∈,有0()1F x ≤≤; ⑵.规范性: ()0,()1F F -∞=+∞=; ⑶.单调性: 若12x x ≤,则12()()F x F x ≤; ⑷.右连续性: x R ?∈,有(0)()F x F x +=。 二、离散型随机变量 1.离散型随机变量及其概率分布律 若随机变量()X X ω=只取一些离散值12n x x x -∞<<=其中而。 三、连续型随机变量

随机变量及其分布列.几类典型的随机分布

随机变量及其分布列.几类典型的随机分布 1. 离散型随机变量及其分布列 ⑴离散型随机变量 如果在试验中,试验可能出现的结果可以用一个变量X 来表示,并且X 是随着试验的结果的不同而变化的,我们把这样的变量X 叫做一个随机变量.随机变量常用大写字母,,X Y 表示. 如果随机变量X 的所有可能的取值都能一一列举出来,则称X 为离散型随机变量. ⑵离散型随机变量的分布列 将离散型随机变量X 所有可能的取值i x 与该取值对应的概率i p (1,2,,)i n =列表表示: X X 的分布列. 2.几类典型的随机分布 ⑴两点分布 如果随机变量X 其中01p <<,1q p =-X 服从参数为p 的二点分布. 二点分布举例:某次抽查活动中,一件产品合格记为1,不合格记为0,已知产品的合格率为80%,随机变量X 为任意抽取一件产品得到的结果,则X 的分布列满足二点分布. 两点分布又称01-以这种分布又称为伯努利分布. ⑵超几何分布 一般地,设有总数为N 件的两类物品,其中一类有M 件,从所有物品中任取n 件 ()n N ≤, 这n 件中所含这类物品件数X 是一个离散型随机变量,它取值为m 时的概率为 C C ()C m n m M N M n N P X m --==(0m l ≤≤,l 为n 和M 中较小的一个). 我们称离散型随机变量X 的这种形式的概率分布为超几何分布,也称X 服从参

数为N ,M ,n 的超几何分布.在超几何分布中,只要知道N ,M 和n ,就可以根据公式求出X 取不同值时的概率()P X m =,从而列出X 的分布列. ⑶二项分布 1.独立重复试验 如果每次试验,只考虑有两个可能的结果A 及A ,并且事件A 发生的概率相同.在相同的条件下,重复地做n 次试验,各次试验的结果相互独立,那么一般就称它们为n 次独立重复试验.n 次独立重复试验中,事件A 恰好发生k 次的概率为 ()C (1)k k n k n n P k p p -=-(0,1,2,,)k n =. 2.二项分布 若将事件A 发生的次数设为X ,事件A 不发生的概率为1q p =-,那么在n 次独立 重复试验中,事件A 恰好发生k 次的概率是()C k k n k n P X k p q -==,其中0,1,2,,k n =.于是得到X 的分布列 由式 00111 0()C C C C n n n k k n k n n n n n n q p p q p q p q p q --+=++++ 各对应项的值,所以称这样的散型随机变量X 服从参数为n ,p 的二项分布, 记作~(,)X B n p . 二项分布的均值与方差: 若离散型随机变量X 服从参数为n 和p 的二项分布,则 ()E X np =,()D x npq =(1)q p =-. ⑷正态分布 1.概率密度曲线:样本数据的频率分布直方图,在样本容量越来越大时, 直方图上面的折线所接近的曲线.在随机变量中,如果把样本中的任一数据看作随机变量X ,则这条曲线称为 X 的概率密度曲线. 曲线位于横轴的上方,它与横轴一起所围成的面积是1,而随机变量X 落在指定的两个数a b ,之间的概率就是对应的曲边梯形的面积. 2.正态分布 ⑴定义:如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的,而且每一个偶然因素在总体的变化中都只是起着均匀、微小的作用,则表示这样的随机现象的随机变量的概率分布近似服从 正态分布. 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量,简称正态变量. 正态变量概率密度曲线的函数表达式为 22 ()2()x f x μσ--= ,x ∈R ,其中μ,σ是参数,且0σ>, μ-∞<<+∞. 式中的参数μ和σ分别为正态变量的数学期望和标准差.期望为μ、标准差为σ的正态分布通常记作2(,)N μσ. 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线.

随机变量及其分布考点汇总

随机变量及其分布考点汇总

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第二章 随机变量及其分布 复习 一、随机变量. 1. 随机试验的结构应该是不确定的.试验如果满足下述条件: ①试验可以在相同的情形下重复进行;②试验的所有可能结果是明确可知的,并且不止一个;③每次试验总是恰好出现这些结果中的一个,但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果. 它就被称为一个随机试验. 2. 离散型随机变量:如果对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量.若ξ是一个随机变量,a ,b 是常数.则b a +=ξη也是一个随机变量.一般地,若ξ是随机变量,)(x f 是连续函数或单调函数,则)(ξf 也是随机变量.也就是说,随机变量的某些函数也是随机变量. 3、分布列:设离散型随机变量ξ可能取的值为:ΛΛ,,,,21i x x x ξ取每一个值),2,1(1Λ=i x 的概率i i p x P ==)(ξ,则表称为随机变量ξ的概率分布,简称ξ的分布列. ξ 1x 2x … i x … P 1p 2p … i p … 有性质①Λ,2,1,01=≥i p ; ②121=++++ΛΛi p p p . 注意:若随机变量可以取某一区间内的一切值,这样的变量叫做连续型随机变量.例如:]5,0[∈ξ即ξ可以取0~5之间的一切数,包括整数、小数、无理数. 典型例题: 1、随机变量ξ的分布列为(),1,2,3(1) c P k k k k ξ== =+……,则P(13)____ξ≤≤= 2、袋中装有黑球和白球共7个,从中任取两个球都是白球的概率为1 7 ,现在甲乙两人从袋中轮流摸去一 球,甲先取,乙后取,然后甲再取……,取后不放回,直到两人中有一人取到白球时终止,用ξ表示取球的次数。(1)求ξ的分布列(2)求甲取到白球的的概率 3、5封不同的信,放入三个不同的信箱,且每封信投入每个信箱的机会均等,X 表示三哥信箱中放有信件树木的最大值,求X 的分布列。 4、为了解某班学生喜爱打篮球是否与性别有关,对本班50人进行了问卷调查得到了如下的列联表: 喜爱打篮球 不喜爱打篮球 合计 男生 5 女生 10 合计 50 已知在全部50人中随机抽取1人抽到喜爱打篮球的学生的概率为3 5 . (1)请将上面的列联表补充完整; (2)是否有99.5%的把握认为喜爱打篮球与性别有关?说明你的理由; (3)已知喜爱打篮球的10位女生中,12345,,A A A A A ,,还喜欢打羽毛球,123B B B ,,还喜欢打乒乓球,12C C ,还喜欢踢足球,现再从喜欢打羽毛球、喜欢打乒乓球、喜欢踢足球的女生中各选出1名进行其他方面的调查,求1B 和1C 不全被选中的概率. 下面的临界值表供参考: 2 ()p K k ≥ 0.15 0.10 0.05 0.025 0.010 0.005 0.001 k 2.072 2.706 3.841 5.024 6.635 7.879 10.828 (参考公式:2 2 ()()()()() n ad bc K a b c d a c b d -=++++,其中n a b c d =+++)

第二章随机变量及其函数的概率分布

第二章 随机变量及其函数的概率分布 §2.1 随机变量与分布函数 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 一、 填空题 1. 某射手每次命中目标的概率为0.8,若独立射击了三次,则三次中命中目标次数为k 的概率==)(k X P 3,2,1,0,) 2.0()8.0(33=-k C k k k ; 2. 设随机变量X 服从泊松分布,且)2()1(===X P X P ,则==)4(X P 0.0902 ; 3. 设X 服从参数为p 的两点分布,则X 的分布函数为 ?? ? ??≥<≤-<=1 ,110 ,10 ,0)(x x p x x F ; 4. 已知随机变量X 的概率分布:P(X =1)=0.2, P(X =2)=0.3, P(X =3)=0.5, 则其分布 函数)(x F = 0 10.2 120.5 231 3x x x x =λ==则且,0),,2,1()(b k b k X P k 为(B ) (A) λ>0的任意实数; (B) ;11+=b λ (C) λ=b +1; (D) 1 1 -=b λ. 三、 计算下列各题 1. 袋中有10个球,分别编号为1~10,从中任取5个球,令X 表示取出5个球的最大号码,试求X 的分布列。 解 X 的可能取值为5,6,7,8,9,10 且10,9,8,7,6,5 ,)(5 10 41 ===-k C C k X P k 所以X 的分布列为

概率论与数理统计随机变量及其分布问题

随机变量及其分布问题 1、假设随机变量X 的绝对值不大于1,1(1),8P X =-= 1 (1).4 P X ==在事件(11)X -<<出现的条件下,X 在(1,1)-内的任一子区间上取值的条件概率与该子区间的长度成正比。试求X 的分布函数()()F x P X x =≤ 解:当1x <-时,()0F x =。 当1x =-时,()()(1)(1)F x P X x P X P x x =≤=≤-+-<≤ 1 (1)8 P X x = +-<≤ 而 5(11)1(1)(1)8 P X P X P X -<<=-=--==, 因此 (1)(1,11)P X x P X x X -<≤=-<≤-<< (11)(111)P X P X x X =-<<-<<-<< 5155 8216 x x ++=?= , 于是,得 5155 ()8216 x x F x ++=?= 当1x ≥-时,()1F x =。 故所求分布函数为 0, 1 55(), 11161, 1 x x F x x x <-??+? =-≤≤??≥?? 评述 分由函数可以完整地描述任何类型随机变量的取值规律,这里的随机变量包括离散 型、连续型和混合型在类。 2、一汽车沿一街道行驶,需要通过三个均设有红绿号灯的路口,每个路口的信号灯为红或绿与其他路口的信号灯为红或绿相互独立,且红、绿两 种信号显示的时间相等。以X 表示该汽车遇到红灯前已通过的路口的个数,求X 的概率分布。 解 设i A =“汽车在第i 个路口首次遇到红灯”(i =1,2,3)。依题意,1A ,2A ,3A 相互独立。X 的可能取值是0,1,2,3。于是,得X 的概率分布为 11 (0)(),2 P X P A ===

二维随机变量及其概率分布

1 第三章二维随机变量及其概率分布 一.二维随机变量与联合分布函数 1.定义若X 和Y 是定义在样本空间S 上的两个随机变量,则由它们所组成的向量(X,Y)称为二维随机向量或二维随机变量. 对任意实数x,y,二元函数F(x,y)=P{X ≤x,Y ≤y}称为(X,Y)的(X 和Y 的联合)分布函数.2.分布函数的性质 (1)F(x,y)分别关于x 和y 单调不减. (2)0≤F(x,y)≤1,F(x,-∞)=0,F(-∞,y)=0,F(-∞,-∞)=0,F(∞,∞)=1.(3)F(x,y)关于每个变量都是右连续的,即F(x+0,y)=F(x,y),F(x,y+0)=F(x,y).(4)对于任意实数x 1

随机变量的概率分布

随机变量的概率分布 一、填空题 1.某射手射击所得环数X 的概率分布为 解析 P (X >7)=P (X =8)+P (X =9)+P (X =10)=0.28+0.29+0.22=0.79. 答案 0.79 2.设某项试验的成功率是失败率的2倍,用随机变量X 去描述1次试验的成功次数,则P (X =0)等于________. 解析 由已知得X 的所有可能取值为0,1, 且P (X =1)=2P (X =0),由P (X =1)+P (X =0)=1, 得P (X =0)=1 3. 答案 1 3 3.(优质试题·常州期末)设X 是一个离散型随机变量,其概率分布为: 则q 的值为________解析 由概率分布的性质知??? ?? 2-3q ≥0, q 2 ≥0, 13+2-3q +q 2 =1, 解得q =32-33 6. 答案 32-33 6 4.设离散型随机变量X 的概率分布为

解析由概率分布的性质,知 0.2+0.1+0.1+0.3+m=1,∴m=0.3. 由Y=2,即|X-2|=2,得X=4或X=0, ∴P(Y=2)=P(X=4或X=0) =P(X=4)+P(X=0) =0.3+0.2=0.5. 答案0.5 5.袋中装有10个红球、5个黑球.每次随机抽取1个球后,若取得黑球则另换1个红球放回袋中,直到取到红球为止.若抽取的次数为ξ,则“放回5个红球”事件可以表示为________. 解析“放回五个红球”表示前五次摸到黑球,第六次摸到红球,故ξ=6. 答案ξ=6 6.(优质试题·南通调研)从装有3个白球、4个红球的箱子中,随机取出了3个球,恰好是2个白球、1个红球的概率是________. 解析如果将白球视为合格品,红球视为不合格品,则这是一个超几何分布 问题,故所求概率为P=C23C14 C37= 12 35. 答案12 35 7.已知随机变量X只能取三个值x1,x2,x3,其概率依次成等差数列,则公差d 的取值范围是________. 解析设X取x1,x2,x3时的概率分辊为a-b,a,a+d,则(a-d)+a+(a

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