第二章随机变量及其分布 第3节 随机变量的分布函数

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《概率论与数理统计》课件-第2章随机变量及其分布 (1)

《概率论与数理统计》课件-第2章随机变量及其分布 (1)
则称X服从参数为λ的泊松分布, 记为 X ~ P() .
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概率论与数理统计
第二五章 基随本机极变限量定及理其分布
泊松分布的应用
“稠密性”问题(一段时间内,电话交换中心接到的呼叫次 数,公共汽车车站候车的乘客数,售票窗口买票的人数, 原子放射的粒子数,保险公司在一定时期内被索赔的次 数等)都服从泊松分布.
随机变量的分布函数
1.定义: 设X为一随机变量, x为任意实数, 称函数 F(x)=P{X≤x}为X的分布函数.
注: ① F(x)是一普通函数, 其定义域为 ,; ② F x的值为事件X x的概率; ③ F x可以完全地描述随机变量取值的规律性.
例如: Pa X b PX b PX a
连续型随机变量及概率密度函数
1.定义: 设X ~ F(x), 若存在一个非负可积的函数 f (x),
使 x R, 有
F ( x)
PX
x
x
f
(t)dt
,
则称X为连续型随机变量, f (x) 称为X的概率密度函数或
分布密度函数.
2.几何意义:
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概率论与数理统计
第二五章 基随本机极变限量定及理其分布
二、随机变量的概念
定义: 设试验E的样本空间为 , 若对于每个样本
点 , 均有一个实数 X ()与之对应, 这样就得
到一个定义在 上的单值函数 X X () , 称X为随
机变量.
X
样本空间
实数
注: ① 随机变量是一个定义在样本空间上的实函数, 它取值的随机性是由样本点的随机性引起的;
x 1
x0
0 x x
不是 (不满足规范性)

第二章 随机变量及其分布 - 浙江大学邮件系统

第二章 随机变量及其分布 - 浙江大学邮件系统

例:某人骑自行车从学校到火车站, 一路上要经过3个独立的交通灯,设各 灯工作独立,且设各灯为红灯的概率 为p,0<p<1,以X表示首次停车时所通 过的交通灯数,求X的概率分布律。
解:设Ai={第i个灯为红灯},则P(Ai)=p, i=1,2,3 且A1,A2,A3相互独立。
P( X 0) P( A1) p ; P( X 1) P( A1A2 ) (1 p) p ;
例:有一大批产品,其验收方案如下: 先作第一次检验,从中任取10件,经检 验无次品接受这批产品,次品数大于2 拒收;否则作第二次检验,从中任取5 件,仅当5件中无次品便接受这批产品, 设产品的次品率为p.求这批产品能被 接受的概率.
解:设A={接受该批产品}。 设X为第一次得 的次品数,Y为第2次抽得的次品数.
求常数c.
12
解:
1 P{X k}
k 0
k
c
ce
k0 k !
c e
几个重要的离散型随机变量
一、0-1分布
若X的分布律为:
X 01 P qp
随机变量只可能 取0、1 两个值
(p+q=1,p>0,q>0)
则称X服从参数为p的0-1分布,或两点分布.
记为
X ~ 0 1( p) 或 B(1, p)
则X~B(10,p),Y~B(5,p),且{X=i}与{Y=j}独立。
P( A) P(X 0) P(1 X 2且Y=0)
P(X 0) P(1 X 2) P(Y 0)
P(X 0) (P(X 1) P(X 2)) P(Y 0)
(1 p)10 [10 p(1 p)9 45 p2 (1 p)8] (1 p)5
X 解1:) 设P该(社X区10200)人中0有.8X7个60人患病,则 X ~ B(1000, p),其中

概率论与数理统计第二章 随机变量及其分布

概率论与数理统计第二章 随机变量及其分布

15
例4: 甲、乙两名棋手约定进行10盘比赛,以赢的盘数 较多者为胜. 假设每盘棋甲赢的概率都为0.6,乙赢的概 率为0.4,且各盘比赛相互独立,问甲、乙获胜的概率 各为多少? 解 每一盘棋可看作0-1试验. 设X为10盘棋赛中甲赢的 盘数,则 X ~ b(10, 0.6) . 按约定,甲只要赢6盘或6盘 以上即可获胜. 所以
定义:若随机变量X所有可能的取值为x1,x2,…,xi,…,且 X 取这些值的概率为 P(X=xi)= pi , i=1, 2, ... (*)
则称(*)式为离散型随机变量X 的分布律。 分布律的基本性质: (1) 表格形式表示: pi 0, i=1,2,... (2)

i
pi 1
X pk
x1 p1
这里n=500值较大,直接计算比较麻烦. 利用泊松定理作近似计算: n =500, np = 500/365=1.3699>0 ,用 =1.3699 的泊松分布作近似 计算:
(1.3669) 5 1.3669 P{ X 5} e 0.01 5!
23
例2: 某人进行射击,其命中率为0.02,独立射击400次,试求击 中的次数大于等于2的概率。 解 将每次射击看成是一次贝努里试验,X表示在400次射击中 击的次数,则X~B(400, 0.02)其分布律为
k 0,1
14
(2) 二项分布 设在一次伯努利试验中有两个可能的结果,且有 P(A)=p 。则在 n 重伯努利试验中事件 A发生的次数 X是一个 离散型随机变量,其分布为
P ( X k ) C nk p k q n k
k =0, 1, 2 ,, n
称X 服从参数为n,p的二项分布,记为 X~b(n, p) 对于n次重复一个0-1试验. 随机变量X表示: n次试验中, A发生的次数. 如: 掷一枚硬币100次, 正面出现的次数X服从二项分布. b(100, 1/2) 事件 X~

随机变量及其分布

随机变量及其分布

第2章 随机变量及其分布 20
例3
设随机变量 X 的概率密度函数为
2 3x , 0x1,
f x
0,
其他
求 (1) P X 0.5 (2) X 的分布函数 F x
解 (1) P( X 0.5)= 0.5 f xdx 0.5 3x2dx=0.125
-0.5
0
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第2章 随机变量及其分布 11
综上, 随机变量的分布函数为 F x P X x
0
0.5 0.8
1
x 1 1 x 2 2 x3
x3
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二、随机变量的分布函数
分布函数的性质
设 F X 是随机变量 X 的分布函数,则有
第2章 随机变量及其分布 12
1
0 F x 1; lim F x 0, lim F x 1
e3 30 =
e3 31
e3 32
17 e3 。
0!
1!
2! 2
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二、泊松分布
第2章 随机变量及其分布 31
例 6 已知一购物网站每周销售的某款手表的数量X服从参数为6的泊松分布.问周初
至少预备多少货源才能保证该周不脱销的概率不小于0.9.假定上周没有库存,
对照一下离散型随机变量的概率函数所满足的两个条件,
1 pi 0
2 pi 1
i
这两个条件同样刻划了密度函数的特征性质, 即如果有实值函数具备这两条性质, 那么它必定是某个连续型随机变量的概率密度函数.
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四、连续型随机变量及其密度函数

概率论与数理统计课件:随机变量及其分布

概率论与数理统计课件:随机变量及其分布

随机变量及其分布
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§2.2 离散型随机变量及其分布律
定义 设离散型随机变量 X 所有可能取的值为xk , k = 1, 2,
X 取各个可能值的概率,即事件{ X xk } 的概率,为
P{ X xk } pk , k 1, 2, .
称此为离散型随机变量 X 的分布律.
随机变量及其分布
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定义2.1 设随机试验E, 其样本空间S, 若对样本
空间每一个样本点e, 都有唯一一个实数X(e)与之对
应,那么就把这个定义域为S的单值实值函数X=X(e),
称为随机变量。
随机变量通常用大写字母X,Y,Z 或希腊字母 ξ,η等表示.
而表示随机变量所取的值时,一般采用小写字母x,y,z等.
量方面,如,投掷一枚均匀骰子,我们观察出现的点
数。
记X=“出现的点数”
则X的可能取1, 2, …, 6中任一个数,可见X是变量;
又X取那个值不能事先确定,故此X的取值又带有随机
性.
有了随机变量,有关事件的表示也方便了,如
{X=2}, {X≤2}, ……
随机变量及其分布
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这样的例子还有很多. 又如,研究手机的使用寿命
或写成
随机变量及其分布
5
P( X k )
6
k 1
1
, k 1, 2,
6
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常见离散型随机变量
(一)“0-1”分布
设随机变量 X 只可能取 0 和1 两个值,它的分布律

k
P X k p(
1 p)1k k 0,1
(0 p 1)

概率统计 第二章 随机变量及其分布

概率统计 第二章 随机变量及其分布

引入适当的随机变量描述下列事件: 例1:引入适当的随机变量描述下列事件: 个球随机地放入三个格子中, ①将3个球随机地放入三个格子中,事件 A={有 个空格} B={有 个空格} A={有1个空格},B={有2个空格}, C={全有球 全有球} C={全有球}。 进行5次试验, D={试验成功一次 试验成功一次} ②进行5次试验,事件 D={试验成功一次}, F={试验至少成功一次 试验至少成功一次} G={至多成功 至多成功3 F={试验至少成功一次},G={至多成功3次}
例2
xi ∈( a ,b )

P( X = xi )
设随机变量X的分布律为 设随机变量X
0 1 2 3 4 5 6 0.1 0.15 0.2 0.3 0.12 0.1 0.03
试求: 试求:
P( X ≤ 4), P (2 ≤ X ≤ 5), P ( X ≠ 3)
0.72 0.7
F ( x) = P{ X ≤ x} =
k : xk ≤ x
∑p
k
离散型随机变量的分布函数是阶梯函数, 离散型随机变量的分布函数是阶梯函数 分布函数的跳跃点对应离散型随机变量的 可能取值点,跳跃高度对应随机变量取对应 可能取值点 跳跃高度对应随机变量取对应 值的概率;反之 反之,如果某随机变量的分布函数 值的概率 反之 如果某随机变量的分布函数 是阶梯函数,则该随机变量必为离散型 则该随机变量必为离散型. 是阶梯函数 则该随机变量必为离散型
X
x
易知,对任意实数a, 易知,对任意实数 b (a<b), P {a<X≤b}=P{X≤b}-P{X≤a}= F(b)-F(a) ≤ = ≤ - ≤ = -
P( X > a) = 1 − F (a)

《概率论》第2章§3随机变量的分布函数

《概率论》第2章§3随机变量的分布函数

面积成正比,且射击都能中靶,记 表示弹X 着
X
点与圆心的距离.求 的分布X函数.
显然当 x 时0 ,{X 故x} , 称这样的随机变量
F(x) P{X x} 0 为连续型随机变量
若 0 x 由2题, 意有 P{0 X为 常x}数 kx2 , k
Q P{0 X 2} k22 1 k 1/ 4
O
第二章
随机1 变量2及其分3布x
§3 随机变量的分布函数 3/5
r.v X的分布函数
F(x) P{X x } , x
F ( x)是单调不减函数
0 F(x) 1且
F () lim F(xx)10x,2 F() lim F(x) 1
F
(
x)
x Q {X
右连续函数即F ( x1 )
x1} {X P{X
x x2 } x1 }

x
时F
(
x
0)
lim
tx
F(t)P{XF
(x)x当2} x
F(x2) 时
{X x性} 质
是分布函数的本质{特X 征x} S
满r.v足的性分质布函PP{{数XX 必 xx满的}}关关足F于于(性x)质必xx 右左是连连某续续r.v的分布函数
第二章 随机变量及其分布
F(0x)当x0Px{X20,, xP时x}{X2P{存xXF0}在(0x}) P{0,令X
x}
x2 4
即 X的则若分x布由函2F, 题数(xF意)为(处有xf)F处(Ft()(x连x){)xPX续12{002/tPEX4,,,,,(N故,0xxS0x其xD})fx(t它0tx201S})d,,怎故2t第2,0,样二章理F随解(tO机1)这y变(t一量F1(x及)结0其2,t论分3布?2)x

概率论与数理统计第二章

概率论与数理统计第二章
k =0
k 1− k
n
服从参数为n和 的二项分布 的二项分布, 称 r.v X 服从参数为 和p的二项分布,记作 X~b(n,p) 显然,当 n=1 时 X ~ B(1, p) 此时有 P {X = k } = p (1 − p )
, k = 0,1
(0 <
p < 1)
即(0-1)分布是二项分布的一个特例. )
第二章 随机变量及其分布
Random Variable and Distribution 在前面的学习中,我们用字母A 在前面的学习中,我们用字母A、B、 C...表示事件 并视之为样本空间S 表示事件, C...表示事件,并视之为样本空间S的子 针对等可能概型 主要研究了用排 可能概型, 集;针对等可能概型,主要研究了用排 列组合手段计算事件的概率 手段计算事件的概率。 列组合手段计算事件的概率。 本章,将引入随机变量表示随机事件, 本章,将引入随机变量表示随机事件, 随机变量表示随机事件 以便采用高等数学的方法描述、 高等数学的方法描述 以便采用高等数学的方法描述、研究随 机现象。 机现象。
设 P { A} = p , 则 P { A} = 1 − p
抛硬币: 出现正面” 抛硬币:“出现正面”,“出现反面” 出现反面”
例如: 例如
抽验产品: 是正品” 抽验产品:“是正品”,“是次品” 是次品”
将伯努利试验E独立地重复地进行 次 将伯努利试验E独立地重复地进行n次 ,则称这 一串重复的独立试验为n重伯努利试验 重复的独立试验为 一串重复的独立试验为 重伯努利试验 . 次试验中P(A)= p 保持不变 保持不变. “重复”是指这 n 次试验中 重复” 独立” “独立”是指各 次试验的结果互不影响 .
依题意, 可取值 可取值0, 解: 依题意 X可取值 1, 2, 3,4.以p表示每组信号 以 表示每组信号 灯禁止汽车通过的概率 设 Ai={第i个信号灯禁止汽车通过 i=1,2,3,4 个信号灯禁止汽车通过}, 第 个信号灯禁止汽车通过
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−2 x
1 随 变 X 例 设 机 量 的分 布律 为 X −1 2 3 1 1 1 pk 4 2 4 1 求 的分 函 ,并 PX ≤ , X 布 数 求 2 5 3 P ≺ X ≤ , P{2 ≤ X ≤ 3}. 2 2
F(x)的 是 ≤ x的 值 X 累积 概率 ,它 值 是小 x 的概 pk之 , 有 于 或等 x的 于 那些 k处 率 和 x < −1 0 P{X = −1 }, −1≤ x < 2 F(x) = P{X = −1 + P{X = 2}, 2 ≤ x < 3 } 1, x ≥3
, 若0 ≤ x ≤ 2,由题意 P{0 ≤ X ≤ x} = kx ,
2
k是某一常数为了确定 的值 取x = 2, , k , 有P{0 ≤ X ≤ 2} = 2 k, 但已知
2
P{0 ≤ X ≤ 2} = 1,故得 = 1 4,即 k x P{0 ≤ X ≤ x} = 4 于是 F( x) = P{X ≤ x}
一般 设离散型随机变量 的分布 X , 律为 P{X = xk } = pk , k = 1,2,⋯ X 由概率的可列可加性得 的分布函 数为 F( x) = P{X ≤ x} = 即 F( x) =
xk ≤ x
∑P{X = x }
k
xk ≤ x
∑p
k
(3.2)
说明:由随机变量的分布函
数也能确定它的分布率
2
x = P{X ≺ 0} + P{0 ≤ X ≤ x} = 4
2
{ , 若x ≥ 2,由题意 X ≤ x}是必然事件 F( x) = P{X ≤ x} = 1 于是 , X 综合上述即得 的分布函数为 x<0 0, x2 F( x) = , 0 ≤ x < 2 4 x≥2 1, . 图形是一连续曲线
F(x)
1
12
o
1
2
图2-6
3
x
F x 本例中的分布函数 ( x), 对于任意 可写成形式 F( x) = ∫ f (t )dt
−∞ x
其中
t , 0< t < 2 f (t ) = 2 0, 其它
练习 P69 习题
x→∞ x→−∞
0
X
x
3 F( x + 0) = F( x),即F( x)是右连续的 .
0
例: a − be , x > 0 F( x) = x≤0 0, 函数, 为某个随机变量的分布 函数,试确 a 定常数 与b。 F 进一步的性质: 分布函数 ( x)进一步的性质: c 对任意常数 , 都有 P{X = c} = F( x) − F( x − 0)
§3 随机变量的分布函数
定 : 设 是 个 机 量 x是 意 数 义 X 一 随 变 , 任 实 , 函 数 F(x) = P{X ≤ x} 对 任 实 x1, x2 ( x1 < x2 ), 有 于 意 数 (3.1) 称 X的 布 数 为 分 函 .
性质
P{x1 < X ≤ x2} = P{X ≤ x2}− P{X ≤ x1} = F(x2 ) − F(x1)
分 布 函 数 的 特 征 性 质
1 F( x)是一个不减函数 .即对于任
0
x 意实数 1 , x2 ( x1 < x2 ), 有 F( x2 ) − F( x1 ) ≥ 0
0
2 0 ≤ F( x) ≤ 1, 且 F(− ∞) = lim F( x) = 0 F(∞) = lim F( x) = 1
x < −1 0, 1 , −1 ≤ x < 2 4 即 F( x) = 3 , 2≤ x < 3 4 1, x≥3 Fra bibliotekF(x)
1
−1
o
1
2
图2-5
3
x
1 1 1 PX ≤ = F = , 2 2 4 5 3 5 3 P < X ≤ = F − F 2 2 2 2 3 1 1 = − = , 4 4 2 P{2 ≤ X ≤ 3} = F(3) − F(2) + P{X = 2} 3 1 3 = 1− + = 4 2 4
练习 P55 习题 12,15,17② , , ,
思考 18, ,
2 2 , 例 一个靶子是半径为米的圆盘 盘上的点的 设击中靶上任一同心圆 正比 概率与该圆盘的面积成 , 并设射 击都能中靶以X表示弹着点与圆心 , . X . 的距离试求随机变量 的分布函数
{ , 解: 若x < 0,则 X ≤ x}是不可能事件 于是 F( x) = P{X ≤ x} = 0
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