2.3分布函数的定义及性质

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第二章 随机变量及其分布(第2讲)

第二章  随机变量及其分布(第2讲)
分布函数还具有相当好的性质,有利于用数 学分析方法来处理;
引入随机变量和分布函数,在随机现象与数 学分析之间搭起了桥梁。
学习内容
§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其分布 §2.5 随机变量函数的分布
引言
连续型随机变量(random variables of continuous type)
四、几种重要的连续型分布 均匀分1. 布均的匀实分际布背景是: 并概f ( x率且)随=与取⎪⎩⎪⎨⎧机0b这值−1变a个在量小(其x ∈X它区a取[a,,间bb值)] 的在中是 记长区一 为任度个间意成概X(小正~率aU区比密,[ab间度。,)b上内]函,的数.
利用分布函数与概率密度函数之间的关系,可以求得服从均匀 分布的随机变量 X 的分布函数
f
(x)
=
⎪⎧ ⎨
1 3
,
⎪⎩0 ,
0≤ x≤3 其它
∫ ∫ 所求概率 P{0 ≤ X ≤ 2}=
2 f (x )dx =
0
2 0
1 3
dx
=
2 3
四、几种重要的连续型分布
2.指数分布
定义: 若随机变量X的概率密度函数
X
~
f
(
x)
=
⎧λ

e−λ
x
⎩0
x>0 x≤0
称 X 服从参数为λ的指数分布,记为X~E(λ) (λ>0),
学习内容
§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其分布 §2.5 随机变量函数的分布
引言
§2.2节学习的分布律对于非离散型型随 机变量失效

6讲分布函数及概率密度

6讲分布函数及概率密度

d
x

d b
c a
.
3. 指数分布
定义:若随机变量 X 具有概率
密度
ex , x 0 ,
f (x)
( 0)
0, x0.
则称 X 服从参数为λ的指数分布,记成 X ~
E(λ)。
指数分布常用于可靠性统计研究中,如 元件的寿命服从指数分布。
例2:设某电子管的使用寿命X(单位:小时) 服从参数λ=0.0002的指数分布,求电子管使 用寿命超过3000小时的概率。
(3). 对 f(x)的进一步理解:
若x是 f(x)的连续点,则
x x
lim P(x X x x) lim x
f (t)dt
x0
x
x0
x
=f(x),
X的概率密度函数f(x)在 x 这一点的值, 恰好是 X 落在区间 [x , x +△x]上的概率与区间长度△x 之比的极限。 如果把概率理解为质量,f (x)相当于物理学中 的线密度。
F(x) 1
e dt, x

(t )2 2 2
x.
2
IV. 标准正态分布 称N(0, 1)为标准正态分布,其密度函数
和分布函数常用 (x) 和 (x) 来表示。(附录)
(x) 1 ex2 / 2 , x , 2
(x) x 1 et2 / 2d t .



h 170 7.69


0.99,
查表,得 (2.33) 0.9901 0.99,
所以, h 170 2.33,即 h 1.88. 7.69
故,当汽车门高度为188厘米时,可使男子与 车门碰头机会不超过0.01。

§2.3二元分布

§2.3二元分布

其中 σ 1 > 0, σ 2 > 0, | ρ |< 1,则称 (ξ ,η )服从参数 为 µ1 , µ 2 , σ , σ , ρ 的正态分布, 的正态分布,
简记为: 简记为: (ξ, η) ∼ N(µ1, σ12; µ2,σ22; ρ). ξ µ σ
2. 边际分布 定义2.10 设(ξ, η) 的概率密度为 的概率密度为f(x,y),则 定义 ξ 则 关于ξ 边际( 概率密度为 关于ξ 的边际(缘)概率密度为:
例(P.57例3) 例 ) 求出本节例1中 的条件下关于η 求出本节例 中,在ξ =1的条件下关于η 的条 的条件下关于 件分布律。 件分布律。 解
P {η = 0 | ξ = 1} = P {ξ = 1,η = 0} = 3 / 10 P {ξ = 1} 2/5 P {ξ = 1,η = 1} 1 / 10 P {η = 1 | ξ = 1} = = P {ξ = 1} 2/5
讨论顺序: 讨论顺序: 分布函数(离散型和非离散型的) 一、 分布函数(离散型和非离散型的) 离散型分布,包括: 二、 离散型分布,包括: 条件分布。 联合分布 ,边缘分布 ,条件分布。 连续型分布,包括: 三、 连续型分布,包括: 条件分布。 联合分布 ,边缘分布 ,条件分布。
一、二元随机变量的分布函数 定义2.4( 定义 (P.54) ) 是二元随机变量,称函数 设(ξ ,η)是二元随机变量 称函数
η
3 = 4 1 = 4
分布表为: 分布表为:源自P{η = j | ξ = 1}
0 1 3 1 4 4
三、二元连续型随机变量的分布 1. 联合概率密度 定义2.9( 的分布函数F(x,y),若存 定义 (P.58)对(ξ, η) 的分布函数 ) ξ 若存 非负、 ),有 在f(x,y)(非负、可积),有 非负 可积),

概率论中几种常用重要分布

概率论中几种常用重要分布

概率论中几种常用的重要的分布摘要:本文主要探讨了概率论中的几种常用分布,的来源和他们中间的关系。

其在实际中的应用。

关键词1 一维随机变量分布随机变量的分布是概率论的主要内容之一,一维随机变量部分要介绍六中常用分布,即( 0 -1) 分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布. 下面我们将对这六种分布逐一地进行讨论.随机事件是按试验结果而定出现与否的事件。

它是一种“定性”类型的概念。

为了进一步研究有关随机试验的问题,还需引进一种“定量”类型的概念,即,根据试验结果而定取什么值(实值或向量值)的变数。

称这种变数为随机变数。

本章内将讨论取实值的这种变数—— 一维随机变数。

定义1.1 设X 为一个随机变数,令 ()([(,)])([]),()F x P X x P Xx x=∈-∞=-∞+∞.这样规定的函数()F x 的定义域是整个实轴、函数值在区间[0,1]上。

它是一个普通的函数。

成这个函数为随机函数X 的分布函数。

有的随机函数X 可能取的值只有有限多个或可数多个。

更确切地说:存在着有限多个值或可数多个值12,,...,a a 使得 12([{,,...}])1P X a a ∈=称这样的随机变数为离散型随机变数。

称它的分布为离散型分布。

【例1】下列诸随机变数都是离散型随机变数。

(1)X 可能取的值只有一个,确切地说,存在着一个常数a ,使([])1P X a ==。

称这种随机变数的分布为退化分布。

一个退化分布可以用一个常数a 来确定。

(2)X 可能取的值只有两个。

确切地说,存在着两个常数a ,b ,使([{,}])1P X a b ∈=.称这种随机变数的分布为两点分布。

如果([])P X b p ==,那么,([])1P X a p ===-。

因此,一个两点分布可以用两个不同的常数,a b 及一个在区间(0,1)内的值p 来确定。

特殊地,当,a b 依次为0,1时,称这两点分布为零-壹分布。

概率论 2.3(连续型随机变量)

概率论 2.3(连续型随机变量)

x
a
[ x由概率密度求分布函数]
5.F ( x) f ( x)(x为f ( x)的连续点 ).[由分布函数求概率密度]
由性质5在f(x)的连续点x 处有
F ( x Δ x) F ( x) f ( x) lim Δ x 0 Δx P( x X x Δ x) lim . Δ x 0 Δx
2.3.2 常用连续分布
【补充例】 (等待时间)公共汽车每10分钟按时
通过一车站,一乘客随机到达车站.求他等车时
间不超过3分钟的概率. 解 设X表示他等车时间(以分计),则X是 一个随机变量,且 X ~ U (0,10). X的概率密度为
1 , 0 x 10, f ( x ) 10 其 它. 0,

这两条性质是判定一 个函数 f(x)是否为某 个随机变量 X的概率 牛顿-莱布 尼兹公式 密度函数的充要条件 .
[确定待定参数]
b
3.P{a X b} 1 f ( x)dx F (b) F (a); [求概率]
4.F ( x)

f ( x)
f (t )odt( x );
解: (1) 由

f ( x ) d x 1, 得
3 2 3 3 0
1


f ( x )dx C (9 x )dx 2C (9 x 2 )dx
x3 3 2C (9 x ) |0 36 C 3
2.3.1 连续型随机变量及其概率密度
即 有C 1
3 0
所求概率为 P{ X 3}
3 f ( x )dx , 10
2.3.2 常用连续分布
【例2.12】设随机变量 X在(2,5)上服从均匀分布,

23随机变量的分布函数与连续型随机变量

23随机变量的分布函数与连续型随机变量

20
1
1 x
e 10 dx
e1
e2
10 10
2020年6月16日星期二
19
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例: 设连续型随机变量的分布函数为
A Be2x,x 0
F(x)
1.求常数A,B;
0, x 0
2. 求X的概率密度函数 。
解:1.由分布函数的性质:F( ) 1
即 lim (A Be2x ) 1 x
一、均匀分布
定义:若连续型随机变量X的概率密度为
f
(x)
b
1
a
,
a x b,
0,
其它.
则称X服从 a,b 上的均匀分布。记为 X : U a,b
意义:X“等可能”地取区间 a,b中的值,这里的“等可能” 理解为: X落在区间 a,b中任意等长度的子区间内的可能性是
相同的。即等长度,等概率。
2e2x, x 0 f (x)
0, x 0
2020年6月16日星期二
21
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指数分布的无记忆性:
对于一个非负的随机变量,如果对于一切s,t≥0,有
PX s t | X t PX s
则称这个随机变量具有无记忆性。
直观理解:若X表示仪器的寿命,那么上式说明:已 知此仪器已使用t时,它总共能工作s+t小时的概率等于 从开始使用时算起,它至少能工作s小时的概率.
1 3
2 3
[1
1 3
]
0.7486 (1 0.6293) 0.3779
2. PX 01 PX 01 (1) (1) 0.8413
3. P X 3 6 PX 9 PX 3

概率论-5分布函数、连续型

概率论-5分布函数、连续型
x →0
dF ( x ) (2) 若x是f(x)的连续点 则 的连续点, 是 的连续点 = f ( x) dx
因为: 因为
(4) P ( a ≤ X ≤ b ) = P ( a < X ≤ b ) = P (a ≤ X < b)
= P ( a < X < b ) = F (b) F (a ) = ∫ f ( x )dx
并不反映X取 值的概率.但这个值 ★密度函数值f(a)并不反映 取a值的概率 但这个值 越大,X取 附近值的概率就越大.也可以说 也可以说,在某点密 越大 取a附近值的概率就越大 也可以说 在某点密 度曲线的高度,反映了概率集中在该点附近的程度. 度曲线的高度,反映了概率集中在该点附近的程度. 1 证明 f ( x ) = 1 / 2e 证
a
b p{a < X ≤ b} = ?
请看下节! 请看下节!
总结
一,定义 二,举例
若离散型随机变量X的分布律为
P ( X = x k ) = p k , k = 1, 2 ,
则其分布函数为
F ( x ) = P{ X ≤ x } =
xi ≤ x
∑p
i
作业: 作业:P33
10,11,12. , ,
P( X = C ) = 1
则称这个分布为单点分布或退化分布, 则称这个分布为单点分布或退化分布,它的 分布函数为 0 x < c F ( x) = 1 x ≥ c
向平面上半径为1的圆 内任意投掷一个质点, 的圆D内任意投掷一个质点 例2 向平面上半径为 的圆 内任意投掷一个质点 表示该质点到圆心的距离. 以X表示该质点到圆心的距离 设这个质点落在 中 表示该质点到圆心的距离 设这个质点落在D中 任意小区域内的概率与这个小区域的面积成正比, 任意小区域内的概率与这个小区域的面积成正比 试求X的分布函数 的分布函数. 试求 的分布函数 解 当 x<0时, {X ≤ x} = φ 时 当0≤x≤1, 可得

2.3 随机变量的分布函数-

2.3 随机变量的分布函数-

x 1,
(2)
F(x)

P{ X

x}


P{ X P{ X

1}, 1}
P{ X

2},
1 x 2, 2 x 3,
1,
0, x 1,

F(x)

1 3
4, 4,
1 x 2, 2 x 3,
F(x) 1
x 3.
作 业 P57 19
思考与练习
0, x 1,
1、设离散性随机变量 X的分布函数为
F
(
x)

0.4, 0.8,
1 x 1, 1 x 3,
求X的分布律。
1, x 3.
2、可作为某一随机变量的分布函数的是()
1 A: F(x) 1 x2
B : F ( x) 1 arctan x 1
x
x
(3)F( x)处处右连续.

lim
x x0
F
(
x)

F(
x0
),
( x0 ).
重要公式 ——用分布函数计算某些事件的概率
(1) P{a X b} F (b) F (a ),
(2) P{ X a} 1 F (a).
(3)P{X b} F(b) P{X b} (4)P{a X b} F(b) F(a) P{X b} (5)P{a X b} F (b) F (a) P{X a}
(3)P{ X a} 1 P{ X a} 1 F (a)
(4)P{ X b} P{ X b} P{ X b} F (b) P{ X b}
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(
x)

1 13
, ,
0 x1 1 x 2
2 1, x 2
下面我们从图形上来看一下. 1y
12
16
13
O
O
0
1
注意右连续
归纳题型方法, 及要注意的地 方,图形特征。
1 2
O
x
2
一般地
设离散型 r .v X 的分布律是
P{ X=xk } = pk ,
则其分布函数
k =1,2,3,…
pk
得 P{X 1} F(1) 1 ,
2
24
F
1
1 (x4)
0134,,,212
x 31,
1 1x 2, 4
2 x 3,
4
1, x 3.
P{3 X 5} F(5) F(3) 3 1 1 ,
2
2 2 2 44 2
例2 设r.v X的分布函数为
F(x ) A B arctan x,x R
求A=?, B=?
解 F(-∞) = A + B(- π) = 0,
2 F(+∞) = A + B(+ π) = 1,
2
A=1/2, B=1/π.
例3 已知随机变量 X 的分布函数为
0, x 0
F(x)
对任意实数 x, P( X x) ?
一、分布函数的定义
设 X 是一个随机变量(离散型或非离散型),称
P( X x) ( x ) 为 X 的分布函数 , 记作 F (x)= P( X x)
注:
o X Xx
x
(1)如果将 X 看作数轴上随机点的坐标,那么分
布函数 F(x) 的值就表示 X落在区间 (, x] 内的
只要知道了随机变量X的分布函数, 它的统计特性 就可以得到全面的描述.
F(x) P( X x), x
o X Xx x
分布函数是一个普通的函数, 正是通过它,我们可以用高等数 学的工具来研究随机变量.
二、分布函数的性质
(1) F x 在 , 上是一个不减函数 , 即对 x1 , x2 , 且 x1 x2 ,都有 F x1 F x2 ;
二. 一袋中有 6 只乒乓球,编号为 1、2、 3、4、5、6,在其中同时取三只,以 X 表 示取出的三只球中的最小号码,写出随机 变量 X 的分布律及分布函数。
一. 设在 15 只同类型零件中有 2 只是次 品,在其中取三次,每次任取一只,作不放 回抽样,以 X 表示取出次品的只数,(1) 求 X 的分布函数,(2)画出分布函数的图 形。
X 1 2 3
pk
111
424
求 X 的分布函数,并求 P{ X 1}, P{3 X 5},
22
2
P{2 X 3}.
解 由于 X 仅在 x 1,2,3 处概率不为0, 且 F ( x) P{X x},
0,
x 1,

F(x)

P{ X P{ X
引进微积分来研究随机试验
连续型随机变量能否如同离散型随机变量用分 布律一样来处理呢?
在处理实际问题中, 常常关心的是一个随机变 量 X 落入某个区间(a,b]内的概率.
参军青年关心的是他的身高是否达到标准 误差、元件的寿命等
注意到概率关系
·
a
·
b
x
P(a X b) P( X b) P(X a)
概率.
F(x) P(X x)
(2) 在分布函数的定义中, X是随机变量, x是参变量. (3) F(x) 是r.v X取值不大于 x 的概率. (4) 对任意实数 x1<x2,随机点落在区间( x1 , x2 ]内 的概率为:
P{ x1<X x2} =P{ X x2 } - P{ X x1 } = F(x2)-F(x1)

xX 0 xX1
2x
X 012
pk 1 3 1 6 1 2
当 1 x < 2 时,
11 1
F(x) = P{X=0}+ P{X=1}= 3+ 6= 2
当 x 2 时,
F(x) = P{X=0} + P{X=1} + P{X=2}= 1
0

1

xX2 Xx
x

0, x 0
F
P{ X
1}
C52 C63

1 2
P{ X

2}
C42 C63
3 10
P{ X

3}
C32 C63

3 20
P{ X

4}
C
2 2
C
3 6

1 20
P{X 1} 1 2
P{X 2} 3 10
P{X 3} 3 20
P{X 4} 1 20
F(x) P{X x}
三. 离散型随机变量的分布函数
例1 设 随机变量 X 的分布律为 X 012
pk 1 3 1 6 1 2 求 X 的分布函数 F (x) .

F(x) = P(X x)
当 x<0 时,{ X x } = , 故 F(x) =0
当 0 x < 1 时,
1
F(x) = P{X x} = P(X=0) = 3
)
注:如果一个函数具有上述性质,则一定是某个r.v X 的分布函数. 也就是说,性质(1)--(3)是鉴别一个函 数是否是某 r.v 的分布函数的充分必要条件, 也可以 用来定分布函数中的待定参数.
(4)分布函数求各种事件的概率
1) P( X a) F (a) 2) P( X a) 1 P( X a) 1 F(a) 3) P( X a) F(a 0) lim P( X x)

1}, 1}
P{ X

2},
1 2 x
x
2, 3,
1,
x 3.
0, x 1,
1 ,
X 1 x 2,

F
(
x
)


4 3
,
pk 2 x 3,
1
1 4
2
1 2
3
1 4
4
1, x 3. F(x) P{X x},
P{2 X 3} F(3) F(2) P{X 2} 1 3 1 3. 42 4
也可以用分布律来求概率(常用)
离散型随机变量分布律与分布函数的关系
分布律
pk P{X xk }
分布函数 F ( x) P{X x} pk
xk x
四、小结
1.分布函数定义和性质 2.离散型随机变量的分布函数与分布律的互化

0, x 0
F
(
x
)

22 3345
, ,
0 x1 1 x2
35
1, x 2
二. 一袋中有 6 只乒乓球,编号为 1、2、 3、4、5、6,在其中同时取三只,以 X 表 示取出的三只球中的最小号码,写出随机 变量 X 的分布律及分布函数。
解:X的所有可能取值为:X 1,2,3,4

1 13
, ,
2
1,
0 x1
1 x 2 x2
求 P( X 1), P(1 X 2).
解 P( X 1) P( X 1) P( X 1)
1

F
(1)

F
(1

0)

2

lim
x1
F
(
x)
11 1
23 6
例3 已知离散型随机变量的分布函数为
0, x 0
F(x)

1 13
, ,
2
1,
0 x1
1 x 2 x2
求 P( X 1), P(1 X 2).
P(1 X 2) P( X 2) P( X 1)
F (2) F (1 0)

1
1 3

2 3
离散或连续型随机变量分布函数的求法……
解: X的所有可能取值为:X 0,1,2
P{ X
0}

C133 C135
22 35
P{ X

2}
C113C
2 2
C135

1 35
P{ X

1}

C123C21 C135
12 35
P{X 0} 22 P{X 1} 12
35
35
F(x) = P(X x)
P{X 2} 1 35
题型 1. 利用分布函数的性质来判断一个函数
是否是分布函数或定参数
2. 离散型随机变量的分布函数及分布律 的相互转换,并用于求相应的概率(常 用分布律来就概率)
Ex 作业: 教材习题
练习题
一. 设在 15 只同类型零件中有 3 只是次 品,在其中取三次,每次任取一只,作不放 回抽样,以 X 表示取出次品的只数,(1) 求 X 的分布函数,(2)画出分布函数的图 形。
当 x 1时, F( x) P{X x} 0
当 1 x 2 时, F ( x) P{ X x} P{X 1} 1
当 2 x 3 时, F ( x) P{X x}
2
P{X 1} P{X 2} 4
5
F(x) = P(X x) = pk
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