连续型随机变量函数的密度函数
合集下载
2-3连续型随机变量及密度函数

则由积分上限定 函理 数得 F求 (x导 )f(x).
(1) X为连续型随机变量在任意x0处, (2) 概率P(X=x0)=0
0P(Xx0)P(x0xXx0)xx00xf(x)dx x0时xx00 , xf(x)dx 0,由夹P(逼 Xx定 0)理 0
P(X=x0)=0,并不意味着事件{X=x0}是不可能事件。一般 概率为零的事件不一定是不可能事件,同样概率为1 的事 件也不一定是必然事件。
(3P ) ( 0X . 1) F() F(0.1) 1(1 e30.)1e0.3
课内练习1 已知随机变量X的密度函数f(x)0A,x,0其x它2 (1) 试 确 定 常 数 A; (2) 求 X 的 分 布 函 数 F(x); (3) 求 概 率 P(|X|≤1/2).
解
2
1
(1 ) f(x )A dx x 2 d A 1 x ,A .
(2). 因为, F(x)
x
f(x)dx
f(x)dxF()1;
0 x1
x2 X
(3).对任x意 1,x2(x1 x2),有
P(x1 Xx2)F(x2)F(x1)
x2f(x)dx x1 f(x)dx x2f(x)dx;
x1
(4)若 . f(x)在x处连,续 F(x) x f(x)dx
④ 固定σ ,μ增大图形往右平移,μ减小图形往左平移
f(x)
μ减小
μ增大
0
x
X~N(μ,σ2) 其分布函数为
F(x) 1
(x)2
e x
22
d,xx
2
(3) 计算
φ(x)
Ⅰ.当XN (0,1),
P(Xx) (x),可以查表.求值
P (a X b ) (b ) (a )
2.4连续型随机变量及其密度函数

x0 x0
x
0
其中 ( 0) 为常数,则称随机变量X服从参数为
的指数分布.记为 X ~ E
上页
下页
例7 设随机变量X的概率密度为
• (1)试确定常数C:由
ce 2 x , x 0 p( x ) 0, x 0
2 x
1
•(2)
p( x )dx c e
x 2
e
2 2
x
⑴.曲线关于直线 x 对称, 这表明:对于任意的 h 0,有 P h X P X h
f (x)
0 h
h
x
⑵.当 x 时,f x 取到最大值 f 1 2
(2)[0, ] 3 (4) [0, ] 2
练习题 设连续型随机变量X的密度函数为 1 xe f ( x) c 0
x2 2c
x0 其他
2
则式中c为( (1) 任意实数 (3) 1
) (2)正数 (4)任意非零实数
均匀分布 若随机变量X 的概率密度为:
f (x)
1 , a xb f ( x) b a 0, 其它
x ,
二、
密度函数的性质
(1) 非负性 (2) 归一性
f x 0 x ,
f ( x )dx=1.
性质(1)、(2)是密度函数的充要性质; 这两条性质是判定一个函数 f ( x ) 是否为某随机变量
X的概率密度函数的充要条件。
f (x)
年的概率为多少?
解
3e 3 x f ( x) 0
连续型随机变量的概率密度

解:⑴.P1 X 5 F (5) F (1)
(5 2) (1 2)
3
3
1
1 3
1 1 1
3
0.84134 0.62930 1
0.47064
⑵.PX 2 6 1 PX 2 6
1 P 6 X 2 6
x
令 u t
1
t2 x
e 2 dt
2
1
(2) (0) P( X 0) 1 2
() 1 ;() 0
引理:
设X ~ N , 2 ,则 Y X ~ N ( 0, 1 )
FY
y
PY
y
P{ X
P{X y} 1
y}
y
e
t 2
2 2
dt
2
作变换
u
t
,du
dt
FY y
使用了s 小时,它总共能使用至少 s t
指数分布
若 X 表示某一元件的寿命,则 (*)式表明:已知元件 使用了s 小时,它总共能使用至少 s t 小时的条件 概率与从开始使用时算起它至少能使用 t小时的概 率相等,即元件对它使用过 s 小时没有记忆,具有这
一性质是指数分布具有广泛应用的重要原因.
设X ~ N , 2 ,则 Y X ~ N ( 0, 1 )
(2)若X~N(,2),
P{X x} P{ X x }
( x )
(3) 若X~N(,2),对于任意区间(x1,x2]有
P( x1
X
x2 )
P
x1
X
x2
x2
x1
【例5】 设 随 机 变 量 X ~ N 2, 9 求 : ⑴ P1 X 5;⑵ PX 2 6;⑶ PX 0.
《概率论》第2章§4连续型随机变量及其密度函数

对于连续型随机变量,其取值充满某 一个区间,不能以列举的方式表示其 所有可能取值,因此引入密度函数的 概念。
密度函数是描述连续型随机变量取值 规律的工具,通常用大写字母f(x)表示 ,f(x)在x处的函数值表示随机变量在x 点附近取值的“概率密度”。
性质与定理
非负性
密度函数f(x)在整个实数范围 内都是非负的,即f(x)≥0。
正态分布
又称高斯分布,是一种连续概率分布。正态分布 是自然界中最常见的分布之一,许多自然现象和 社会现象都服从或近似服从正态分布。其密度函 数呈钟形曲线,关于均值对称。
指数分布
常用于描述某些随机事件发生之间的时间间隔, 如无线电通信中的信号到达间隔等,其密度函数 呈指数形式衰减。
其他分布
除了上述三种分布外,还有许多其他类型的连续 型随机变量分布,如t分布、F分布、贝塔分布等 。这些分布在实际问题中也有广泛的应用。
03 概率计算与应用
概率计算公式及方法
概率密度函数
常用的概率分布
对于连续型随机变量,其概率通过概率 密度函数进行描述,该函数表示随机变 量在某个取值点附近的概率分布情况。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
如正态分布、均匀分布、指数分布等,这些 分布具有特定的概率密度函数和累积分布函 数形式,可用于描述不同类型的随机现象。
累积分布函数
性质
多维随机变量具有一维随机变量的一些基本性质,如分布函数性质、独立性等。此外, 多维随机变量还具有一些特殊的性质,如多维随机变量的每一个分量都是一维随机变量。
联合密度函数概念及性质
要点一
概念
对于多维连续型随机变量(X1, X2, ..., Xn),如果存在非负可积 函数f(x1, x2, ..., xn),使得对Rn中的任意区域D,有P{(X1, X2, ..., Xn) ∈ D} = ∫∫...∫f(x1, x2, ..., xn)dx1dx2...dxn,则 称f(x1, x2, ..., xn)为(X1, X2, ..., Xn)的联合密度函数。
密度函数是描述连续型随机变量取值 规律的工具,通常用大写字母f(x)表示 ,f(x)在x处的函数值表示随机变量在x 点附近取值的“概率密度”。
性质与定理
非负性
密度函数f(x)在整个实数范围 内都是非负的,即f(x)≥0。
正态分布
又称高斯分布,是一种连续概率分布。正态分布 是自然界中最常见的分布之一,许多自然现象和 社会现象都服从或近似服从正态分布。其密度函 数呈钟形曲线,关于均值对称。
指数分布
常用于描述某些随机事件发生之间的时间间隔, 如无线电通信中的信号到达间隔等,其密度函数 呈指数形式衰减。
其他分布
除了上述三种分布外,还有许多其他类型的连续 型随机变量分布,如t分布、F分布、贝塔分布等 。这些分布在实际问题中也有广泛的应用。
03 概率计算与应用
概率计算公式及方法
概率密度函数
常用的概率分布
对于连续型随机变量,其概率通过概率 密度函数进行描述,该函数表示随机变 量在某个取值点附近的概率分布情况。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
如正态分布、均匀分布、指数分布等,这些 分布具有特定的概率密度函数和累积分布函 数形式,可用于描述不同类型的随机现象。
累积分布函数
性质
多维随机变量具有一维随机变量的一些基本性质,如分布函数性质、独立性等。此外, 多维随机变量还具有一些特殊的性质,如多维随机变量的每一个分量都是一维随机变量。
联合密度函数概念及性质
要点一
概念
对于多维连续型随机变量(X1, X2, ..., Xn),如果存在非负可积 函数f(x1, x2, ..., xn),使得对Rn中的任意区域D,有P{(X1, X2, ..., Xn) ∈ D} = ∫∫...∫f(x1, x2, ..., xn)dx1dx2...dxn,则 称f(x1, x2, ..., xn)为(X1, X2, ..., Xn)的联合密度函数。
连续型随机变量及其密度函数的概念与性质

连
续
型
离
散
型
知识点2.5
连续型随机变量及其密度函数的概念与性质
例1 设随机变量 的密度函数为
e− , > ,
() = ൝
≤ .
,
(1) 确定常数 ;
(2) 求{ > . } ; (3) 求 的分布函数().
解 (1)由归一性, 有
+∞
න
−∞
+∞
()d = න
e− d ≈ . .
.
()是分段表
达的, 求 ()
时也分段求.
当 x ≤ 0 时, F(x)=0.
当 x>0 时, () = න ()d = න e− d = − e− .
−∞
所以
− e− ,
() = ൝
,
> ,
≤ .
知识点2.5
连续型随机变量及其密度函数的
概念与性质
知识点2.5
连续型随机变量及其密度函数的概念与性质
离散型 可能值为离散可列个点,如,次品数.
随机
变量 连续型
可能值为某个区间,如,年降水量.
←分布律
←?
1. 概率密度函数定义
设()是随机变量 的分布函数, 若存
在非负函数 (), 使对任何实数 ,有
知识点2.5
故
连续型随机变量及其密度函数的概念与性质
− = + ,
→−
= + .
→
−
π
+
= − = ,
π
+
= + = .
2.4连续型随机变量及其概率密度1

c
ba
例 在PGA巡回赛中,前100名最好的高尔夫运动员 的击球距离在260米和284米之间,假设这些运动员的 击球距离在该区间上服从均匀分布。
(1)写出击球距离的概率密度函数; 解:令X表示击球距离,根据题意可知X~U(260,284)
f
(x)
1 24
,
260 x 284
0,
0
x0
P{X 1} F(1) 1 (11)e1 1 2e1
二、几个重要的连续型随机变量及其密度函数
1.均匀分布 若连续型随机变量X具有概率密度
f
(
Байду номын сангаас
x)
b
1
a
,
0,
a x b, 其他,
则称X在(a,b)上服从均匀分布. 记为X ~ U(a,b).
概率密度函数图形
0
0dx
0.5 3x2dx x3 0.5 0.125
1
0
0
A3
3x2, 0 x 1,
例题 1 设 X 概率密度 f (x) 0
, 其它.
求(3)求 F(x) .
解(3)由定义知 F(x) x f (t)dt
x
x
当 x 0 时, F(x) f (x)dx 0dx 0 ;
0.06
0.04
0.02
连续型随机变量取值落在某一 区间的概率与区间的开闭无关
-10
-5
a
5
bx
x
F( x) f (t)dt
注意
若X是连续型随机变量,{ X=a }是不可
能事件,则有P{ X a} 0. 反之不一定
连续型随机变量x的密度函数

连续型随机变量x的密度函数
连续型随机变量x的密度函数(或概率密度函数)f(x)定义为:对于任意实数a 和b(a < b),有:
P(a ≤x ≤b) = ∫[a, b] f(x)dx
其中,∫[a, b]表示对x从a到b的积分。
密度函数f(x)满足以下性质:
1. f(x) ≥0,即密度函数的取值非负。
2. ∫(-∞, +∞) f(x)dx = 1,即密度函数在整个定义域上的积分等于1。
密度函数可以用来计算随机变量落在某个特定区间的概率。
例如,随机变量x 的密度函数f(x),那么P(a ≤x ≤b)可以通过对密度函数在[a, b]区间上的积分来计算。
密度函数的形式取决于具体的概率分布。
常见的连续概率分布如正态分布、均匀分布、指数分布等都有相应的密度函数。
不同的分布函数有不同的数学表达式来描述其密度函数。
2-3.连续型随机变量的概率密度函数ppt

X越落平f在(缓xμ),的值表最附明大 近X取的值值概为越率分越f 散大.;反之21,当σ越大,则y=f(x)的图形
f (x)
0
x
28
连续型随机变量
(2)分布函数
若 X ~ N , 2 ,则其分布函数为
x
Fx f tdt
1
x (t )2
e 2 2 dt x
2
若 X ~ N 0, 1,则其分布函数为
该乘客候车时间不超过5分钟的概率.
解:设该乘客于7时X 分到达乘到此客7站:3到0,之达X间此服的站从均的匀区时随间间机是[变0,73量:000]
上的均匀分布.其 密 度 函 数 为
f
x
1 30
0 x 30
0 其 它
令:B={候车时间不超过5分钟 },则
PB P10 X 15 P25 X 30
0
x
25
连续型随机变量
密度函数的验证
xdx
只验证
f
x dx
1
x 2
e 2 2 dx 1
2
作变换:u x , 则 du dx
1
x2
e 2 dx 1
2
则有
见高等 数学 (下) 二重积 分
1
x 2
e 2 2 dx
2
x2
( e 2 dx 2 )
1
1
15
1
30
dx
1
dx
1
10 30
25 30
3
20
连续型随机变量
例 6 设随机变量Y 服从区间 1, 3上的均匀分布,
试求方程 4x 2 4Y x (Y 2) 0 有实根的概率.
解
f (x)
0
x
28
连续型随机变量
(2)分布函数
若 X ~ N , 2 ,则其分布函数为
x
Fx f tdt
1
x (t )2
e 2 2 dt x
2
若 X ~ N 0, 1,则其分布函数为
该乘客候车时间不超过5分钟的概率.
解:设该乘客于7时X 分到达乘到此客7站:3到0,之达X间此服的站从均的匀区时随间间机是[变0,73量:000]
上的均匀分布.其 密 度 函 数 为
f
x
1 30
0 x 30
0 其 它
令:B={候车时间不超过5分钟 },则
PB P10 X 15 P25 X 30
0
x
25
连续型随机变量
密度函数的验证
xdx
只验证
f
x dx
1
x 2
e 2 2 dx 1
2
作变换:u x , 则 du dx
1
x2
e 2 dx 1
2
则有
见高等 数学 (下) 二重积 分
1
x 2
e 2 2 dx
2
x2
( e 2 dx 2 )
1
1
15
1
30
dx
1
dx
1
10 30
25 30
3
20
连续型随机变量
例 6 设随机变量Y 服从区间 1, 3上的均匀分布,
试求方程 4x 2 4Y x (Y 2) 0 有实根的概率.
解
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
续:
(2)ξ2 密度不为0的区间是(0,π ),y=sinx在该区间内分段单调, 当0 ≤ x ≤ π /2,y=sinx单调上升,反函数为x1 =arcsiny; 当π /2 ≤ x ≤ π ,y=sinx单调下降,反函数为x2 =π -arcsiny; 于是当0 ≤ y ≤ 1是,η2的密度函数为:
y 1 e 2 = 2π y y )2
1 1( e 2 + 2π
y )2
]
y 1 e 2, y >0 故η=ξ 2的密度函数fξ ( y ) = 2π y y≤0 0, η服从自由度为1的χ 2分布。
Y=x2分段单调如右图:
π π π 2 2 ( x + ), ≤ x ≤ (1)设ξ1的密度函数:fξ1 ( x) = π 2 2 2 其它 0, 2x 2 ,0 ≤ x ≤ π (2)设ξ 2的密度函数:fξ2 ( x) = π 0, 其它 π π 8 2 ( x + ), ≤ x ≤ π (3)设ξ3的密度函数:fξ3 ( x) = 9π 2 2 其它 0,
3.3.2
多维随机变量函数的密度函数
1、和的分布
设(ξ ,η )的联合密度函数为f (x, y ), 则ζ =ξ+η的分布函数为: Fζ ( z ) = P{ζ ≤ z} = P{ξ + η ≤ z} =
+∞ x+ y≤ z
∫∫
f ( x, y )dxdy
fζ ( z ) = Fζ' ( z ) =
1 x 2 ( ) 1 2 σ e 它的密度函数 fξ ( x) = 2π σ 因而 η = kξ + b 的密度函数
y b 1 1 fη ( y ) = fξ ( ) = e k |k| 2π σ | k |
2 2
1 x ( k +b ) 2 ( ) 2 |k |σ
所以 η ~ N (k + b, k σ ) ,即服从正态分布的随机变量, 它的线性函数也服从正态分布。
π
2
]
1 1 y2
16 9π 1 y 2
续:
当-1 ≤ y ≤ 0是,η3的密度函数为: fη3 ( y ) = fξ3 (arcsin y ) | (arcsin y ) |=
'
8 9π
2
(arcsin y +
π
2
)
1 1 y2
当y < 1或y ≥ 1时,fη3 ( y )=0 16 ,当0 ≤ y ≤ 1 9π 1 y 2 8 π 1 综上,fη3 ( y ) = 2 (arcsin y + ) ,当-1<y<0 2 1 y2 9π 0,其它y
当z > 0时,fξ ( yz ) fη ( y ) = λ e λ yz e y = λ e y ( λ z + ) fζ ( z ) = λ ∫
+∞ 0
ye
y (λ z + )
λ dy = 2 (λ z + )
0, z≤0 ∴ζ 的密度函数fζ ( z ) = λ , 2 z >0 (λ z + )
aiξi = a1ξ1 + ... + anξ n ~ N (∑ ai i , ∑ aiσ i 2 ) ∑
i=1 i=1 i=1 n n n
即任意有限个独立的服从正态分布的随机变量的线性组合 仍服从正态分布。
例3.17、设ξ 、η 独立,ξ 和η的密度函数分别为 3e 3 x , x ≥ 0 2e 2 y , y ≥ 0 fξ ( x ) = fη ( y ) = 0, x < 0 0, y < 0 求ζ =ξ+η的密度函数。
推论:如果 η 是 ξ 的线性函数 η = kξ + b ,那么η y b 1 的密度函数为 fη ( y ) = fξ ( )
k |k|
η = kξ + b ,则η ~ N (k + b, k 2σ 2 ) 例3.13 设ξ ~ N ( ,σ ) ,
2
证:由 ξ ~ N ( ,σ 2 )
2、ζ=ξ2+η2的分布 例3.18 设ξ、η 独立,且都服从N(0,1)分布,求 ζ=ξ2+η2的密度函数。 解:先求ζ的分布函数Fζ(z)=P{ξ2+η2≤ z} 当z<0时,{ξ2+η2≤ z}是不可能事件,故Fζ(z)=0; 当z≥0时, Fζ ( z ) =
x2 + y 2 ≤ z
∫∫
f ( x, y )dxdy =
续: 于是当0 ≤ y ≤ 1是,η3的密度函数为:
fη3 ( y ) = fξ3 (arcsin y ) | (arcsin y )' | +fξ3 (π arcsin y ) | (π arcsin y )' | = 8 9π + =
2
(arcsin y + 8
π
2
)
1 1 y2
9π
2
[π arcsin y +
∞
∫
1 2π σ 1
e
1 x 1 2 ( ) 2 σ1
2π σ 2
dx
ζ ~ N ( 1 + 2 , σ 12 + σ 2 2 )
利用数学归纳法,设ξ1 , ξ 2 ,...,ξ n为n个相互独立的随机变量,
ξi ~ N ( i , σ 2 ), i = 1, 2,3,..., n, 那么它们的线性组合
Fζ ( z ) = P{ζ ≤ z} = = ∫ [∫
∞
0
x ≤z y
∫∫
f ( x, y ) dxdy
+∞
yz
+∞
yz
f ( x, y )dx]dy + ∫ [ ∫
0
∞
f ( x, y )dx]dy
作变换x = ty, dx = ydt Fζ ( z ) = ∫ [ ∫
∞ 0 ∞ z
f (ty, y ) ydt ]dy + ∫ [ ∫
∞
∫
+∞
f ( x, z x)dx =
∞
∫
f ( z y, y )dy
若ξ 、η 相互独立,f ( x, y ) = fξ ( x) fη ( y ), 则ξ+η的密度函数为:
+∞
fζ ( z ) =
∞
∫
+∞
fξ ( x) fη ( z x)dx =
∞
∫
fξ ( z y ) fη ( y ) dy
f (ty, y ) | y | dy
例3.19 设ξ、η独立,且分别服从指数分布
λ e λ x , x > 0 e y , y > 0 和 fη ( y ) = fξ ( x ) = 0, x < 0 0, y < 0
求ζ=ξ/η的密度函数。
λ eλ yz , y、z同号 解:fξ ( yz ) = 0, y、z异号 当z≤0时,fζ(z)=0;
续:
(3)ξ3 密度不为0的区间是(-π / 2,π ), y=sinx在该区间内分段单调, 当-π /2 ≤ x ≤ π /2,单调上升, 反函数为x1 =arcsiny, y ∈ (1,1); 当π /2 ≤ x ≤ π ,单调下降, 反函数为x2 =π -arcsiny, y ∈ (0,1);
上式称为fξ 与fη的卷积公式,记成fξ fη
例3.16、设ξ 、η 相互独立,ξ ~ N ( 1 , σ 12 ),η ~ N ( 2 , σ 2 2 ), 求ζ =ξ+η的密度函数。
+∞
∫
fξ ( x) fη ( z x)dx = 1 e
1 z x 2 2 ) ( σ2 2
x2 + y 2 ≤ z
∫∫
ξ ( x)η ( y )dxdy
1 1 ( x2 + y 2 ) = ∫∫ e 2 dxdy 2π x2 + y 2 ≤ z
续: 把直角坐标改为极坐标,令x=rcosθ , y=rsinθ, 于是,
1 z r2 z 1 2π 1 1 r2 Fζ ( z ) = ∫∫ e 2 rdrdθ = ∫ dθ ∫ e 2 rdr = 1 e 2 0 0 2π 2π 2 r ≤z
1. y = g ( x) 是严格单调且可导的函数
定理3.1 设ξ 的密度函数为 fξ ( x), y = g ( x) 严格单调 且有一阶导数存在,设 x = h( y ) 为y = g ( x) 的反函数, 则 η = g (ξ ) 也是一个连续型随机变量,它的密度函 数 fη ( y ) = fξ (h( y )) h' ( y ) , a < y < b 式中 a = min{g (ξ )}, b = max{g (ξ )}
0 +∞ 0
+∞
z
∞ z
f (ty, y ) ydt ]dy f (ty, y ) | y | dt ]dy
= ∫ [∫
∞ z
0
z
∞ +∞
f (ty, y ) | y | dt ]dy + ∫ [ ∫ f (ty, y ) | y | dy ]dt
' +∞ ∞
∞
= ∫ [∫
∞
∞
故ζ 的密度函数fζ ( z ) = Fζ ( z ) = ∫
2. y = g ( x) 分段严格单调且可导
定理3.2 设随机变量 ξ 的密度函数为 fξ ( x), y = g ( x) 在不相重叠的区间 I1 , I 2 ,..., I k 上分段严格单调且可导, 它们的反函数分别为 h1 ( y ), h2 ( y ),..., hk ( y ) ,那么η = g (ξ ) 仍为连续型随机变量,它的密度函数