概率论与数理统计第二章
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第二章概率论与数理统计
例5.设电话总机在某段时间内接收到的呼唤次数服从 5.设电话总机在某段时间内接收到的呼唤次数服从 参数为3的泊松分布。 参数为3的泊松分布。求： 恰好接收到5次呼唤的概率； （1）恰好接收到5次呼唤的概率； 接收到不超过5次呼唤的概率。 （2）接收到不超过5次呼唤的概率。
表示电话总机接收到的呼唤次数， 解:设X表示电话总机接收到的呼唤次数，则 设 表示电话总机接收到的呼唤次数
P{ X
P{ X = 0} = P ( A1 A2 A3 A4 A5 ) = (1-p)5 = 5 p (1 − p ) 4 = 1} = P{ A1 A 2 A 3 A 4 A 5 ∪ A1 A2 A 3 A 4 A 5 ∪ ...
2 P{ X = 2} = P{ A1 A2 A 3 A 4 A 5 ∪ A1 A 2 A3 A 4 A 5 ∪ ... = C5 P 2 (1 − P ) 3
泊松定理设随机变量 泊松定理设随机变量 n~B(n, p), (n＝0, 1, 2,…), 定理设随机变量X ＝ 很大， 很小 很小， 且n很大，p很小，记λ=np，则 很大 ，
P{ X = k } ≈
λk
k!
e
−λ
,
k = 0,1,2,...
上题用泊松定理 取λ =np＝(400)(0.02)＝8, 故 近似地有 P{X≥2}＝1－ P{X＝0}－P {X＝1} ＝1－(1＋8)e－8＝0.996981. （3） 泊松(Poisson)分布 λ) ） 泊松 分布P(λ 分布
X
1
0
pk
p
1− p
（2）设将试验独立重复进行n次，且在每次试验 中，事件A发生的概率均为p。若用X表示n重贝努 里试验中事件A发生的次数，则称X服从参数为 n,p的二项分布。记作X~B（n,p),其概率分布律 为：
《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() .
HAINAN UNIVERSITY
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:
HAINAN UNIVERSITY
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)
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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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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)
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～
概率论与数理统计课件第2章
2
2.2.1 随机变量 • 注意： 注意：
（1）随机变量定义于抽象的样本空间上，不是普 ）随机变量定义于抽象的样本空间上， 通的实函数。 通的实函数。 （2）随机事件可以通过随机变量的各种取值状态 ）随机事件可以通过随机变量的各种取值状态 取值范围来表示 来表示。 和取值范围来表示。
3
2.1.2 随机变量的分布函数 • 既然随机事件可以通过随机变量的各种取值状态和取值 范围来表示， 范围来表示，研究随机现象的统计规律性就转化为研究 随机变量取值的规律性，即取值的概率。 随机变量取值的规律性，即取值的概率。但概率是集合 函数，随机变量定义于抽象空间上，都不便于处理。 函数，随机变量定义于抽象空间上，都不便于处理。 • 能不能找到一种方法，使得我们研究随机变量取值的规 能不能找到一种方法， 律性可以转化为研究普通的实函数？ 律性可以转化为研究普通的实函数？
2.1 随机变量及其分布函数 在前面的讨论中，只是孤立地考虑一些事件的概率， 在前面的讨论中，只是孤立地考虑一些事件的概率， 这种研究方法缺乏一般性， 这种研究方法缺乏一般性，而且不便于分析数学工具的引 为了这一目的，随机变量的引入具有非常重要的意义。 入，为了这一目的，随机变量的引入具有非常重要的意义。 随机变量的引入是概率论发展史上的重大事件。 随机变量的引入是概率论发展史上的重大事件。它使得研 究概率论的数学工具更丰富有力，从此， 究概率论的数学工具更丰富有力，从此，概率论的研究进 入一个崭新的天地。 . 入一个崭新的天地。
P{ X ≥ 1} = 5 / 9 ，求p =
x≤0 ， 0 < x ≤1 x >1
，概率 P{0 ≤ X ≤ 0.25} =
，
；
X |< 0.5} ；2)分布函数 分布函数F(x) 分布函数
《概率论与数理统计》袁荫棠_中国人民大学出版社_第二章课后答案
x<a
, 它的图形为
x≥a
F(x) 1
0
a
x
4. 一批产品分一,二,三级, 其中一级品是二级品的两倍, 三级品是二级品的一半, 从这批产
品中随机地抽取一个检验质量, 用随机变量描述检验的可能结果, 写出它的概率函数.
解 设ξ取值 1,2,3 代表取到的产品为一,二,三级, 则根据题意有
P(ξ=1)=2P(ξ=2)
即
1 + 3 + 5 + 7 =1 2c 4c 8c 16c
得
c = 1 + 3 + 5 + 7 = 8 + 12 +10 + 7 = 37 = 2.3125
2 4 8 16
16
16
设事件 A 为ξ<1, B 为ξ≠0, (注: 如果熟练也可以不这样设)则
P{ξ < 1 | ξ ≠ 0} = P( AB) = P{ξ < 1∩ ξ ≠ 0}
−∞
−∞
0
当 x≥1 时, F(x)=1 综上所述, 最后得:
⎧0 F (x) = ⎪⎨x2
⎪⎩1
x<0 0≤ x <1 x ≥1
13.
某型号电子管,
其寿命(以小时计)为一随机变量,
概率密度
ϕ
(x)
=
⎪⎧100 ⎨ x2
x ≥ 100
,
某
⎪⎩0 其它
一个电子设备内配有 3 个这样的电子管, 求电子管使用 150 小时都不需要更换的概率. 解: 先求一个电子管使用 150 小时以上的概率 P(ξ≥150)为:
当 x<0 时, 有
∫ ∫ F(x) =
ξ
概率论与数理统计--第二章PPT课件
由概率的可列可加性得X的分布函数为
F(x) pk xk x
分布函数F(x)在x xk , 其跳跃值为pk P{X
对k 所1,有2,满足处x有k 跳 x跃的，k求和。
xk }
第26页/共57页
第四节 连续型随机变量及其概率密度
定义 对于随机变量X的分布函数F(x),如果存在非 负函数f (x)，使对于任意实数有
售量服从参数为 10的泊松分布．为了以95%以上的
概率保证该商品不脱销，问商店在月底至少应进该商 品多少件？ 解 设商店每月销售该种商品X件，月底的进货量为n件，
按题意要求为 PX n 0.95
由X服附从录的泊1松0的分泊布松表分知布k，140 1则k0！k有e1k0n01k00！k.9e1160 6
可以用泊松分布作近似，即
n
k
pk
1
p
nk
np k
k!
enp , k
0,1, 2,
.
例 4 为保证设备正常工作，需要配备一些维修工.如果各台设备
发生故障是相互独立的，且每台设备发生故障的概率都是 0.01.
试求在以下情况下，求设备发生故障而不能及时修理的概率.
(1) 一名维修工负责 20 台设备.
于是PX I P(B) Pw X (w) I.
随机变量的取值随试验的结果而定，而试验的各个 结果出现有一定的概率，因而随机变量的取值有一 定的概率.
按照随机变量可能取值的情况，可以把它们分为两 类：离散型随机变量和非离散型随机变量，而非离 散型随机变量中最重要的是连续型随机变量.因此， 本章主要研究离散型及连续型随机变量.
x
x
4. F(x 0) F(x) 即F(x)是右连续的
第23页/共57页
F(x) pk xk x
分布函数F(x)在x xk , 其跳跃值为pk P{X
对k 所1,有2,满足处x有k 跳 x跃的，k求和。
xk }
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第四节 连续型随机变量及其概率密度
定义 对于随机变量X的分布函数F(x),如果存在非 负函数f (x)，使对于任意实数有
售量服从参数为 10的泊松分布．为了以95%以上的
概率保证该商品不脱销，问商店在月底至少应进该商 品多少件？ 解 设商店每月销售该种商品X件，月底的进货量为n件，
按题意要求为 PX n 0.95
由X服附从录的泊1松0的分泊布松表分知布k，140 1则k0！k有e1k0n01k00！k.9e1160 6
可以用泊松分布作近似，即
n
k
pk
1
p
nk
np k
k!
enp , k
0,1, 2,
.
例 4 为保证设备正常工作，需要配备一些维修工.如果各台设备
发生故障是相互独立的，且每台设备发生故障的概率都是 0.01.
试求在以下情况下，求设备发生故障而不能及时修理的概率.
(1) 一名维修工负责 20 台设备.
于是PX I P(B) Pw X (w) I.
随机变量的取值随试验的结果而定，而试验的各个 结果出现有一定的概率，因而随机变量的取值有一 定的概率.
按照随机变量可能取值的情况，可以把它们分为两 类：离散型随机变量和非离散型随机变量，而非离 散型随机变量中最重要的是连续型随机变量.因此， 本章主要研究离散型及连续型随机变量.
x
x
4. F(x 0) F(x) 即F(x)是右连续的
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概率论与数理统计统计课后习题答案(有过程)
概率论与数理统计统计课后习题答案(有过程)第一章习题解答1．解：（1）Ω=｛0，1，…，10｝；（2）Ω=｛，1，…，100n｝，其中n为小班人数；n（3）Ω=｛√,×√, ××√, ×××√,…｝,其中√表示击中，×表示未击中；（4）Ω=｛（x,y）｝。
2．解：（1）事件AB表示该生是三年级男生，但不是运动员；（2）当全学院运动员都是三年级学生时，关系式是正确的；（3）全学院运动员都是三年级的男生，ABC=C成立；（4）当全学院女生都在三年级并且三年级学生都是女生时，=B成立。
3．解：（1）ABC；（2）AB；（3）；（4）；（5）；（6）4．解：因，则P（ABC）≤P（AB）可知P（ABC）=0 所以A、B、C至少有一个发生的概率为P（A∪B∪C）=P（A）+P（B）+P（C）-P（AB）-P（AC）-P（BC）+P（ABC）=3×1/4-1/8+0 =5/85．解：（1）P（A∪B）= P（A）+P（B）-P（AB）=0.3+0.8-0.2=0.9 P(A)=P（A）-P（AB）=0.3-0.2=0.1（2）因为P（A∪B）= P（A）+P（B）-P（AB）≤P（A）+P（B）=α+β, 所以最大值maxP （A∪B）=min(α+β,1)；又P（A）≤P（A∪B），P（B）≤P（A∪B）,故最小值min P（A∪B）=max(α,β)6．解：设A表示事件“最小号码为5”，B表示事件“最大号码为5”。
223由题设可知样本点总数，。
2C52C411所以；7．解：设A表示事件“甲、乙两人相邻”，若n个人随机排成一列，则样本点总数为n!，， 1若n个人随机排成一圈.可将甲任意固定在某个位置，再考虑乙的位置。
表示按逆时针方向乙在甲的第i个位置，。
则样本空间，事件所以8．解：设A表示事件“偶遇一辆小汽车，其牌照号码中有数8”，则其对立事件A表示“偶遇一辆小汽车，其牌照号码中没有数8”，即号码中每一位都可从除8以外的其他9个数中取，因此A包含的基本事件数为，样本点总数为104。
概率论与数理统计(茆诗松)第二版课后第二章习题参考答案批注版
1
（3） AB ； （4） A U B ． 解： （1） A B = {0.25 ≤ X ≤ 0.5} U {1 < X < 1.5} ； （2） A U B = {0 ≤ X ≤ 2} = Ω ； （3） AB = {0 ≤ X ≤ 0.5} U {1 < X ≤ 2} = A ； （4） A U B = {0 ≤ X < 0.25} U {1.5 ≤ X ≤ 2} = B ． 6． 检查三件产品，只区分每件产品是合格品（记为 0）与不合格品（记为 1） ，设 X 为三件产品中的不合 格品数，指出下列事件所含的样本点： A =“X = 1” ，B =“X > 2” ，C =“X = 0” ，D =“X = 4” ． 解：A = {(1, 0, 0)，(0, 1, 0)，(0, 0, 1)}，B = {(1, 1, 1)}，C = {(0, 0, 0)}，D = ∅． 7． 试问下列命题是否成立？ （1）A − (B − C ) = (A − B )∪C； （2）若 AB = ∅且 C ⊂ A，则 BC = ∅； （3）(A∪B ) − B = A； （4）(A − B )∪B = A． 解： （1）不成立， A − ( B − C ) = A − BC = A BC = A( B U C ) = AB U AC = ( A − B ) U AC ≠ ( A − B ) U C ； B A C A − (B − C ) （2）成立，因 C ⊂ A，有 BC ⊂ AB = ∅，故 BC = ∅； （3）不成立，因 ( A U B ) − B = ( A U B ) B = AB U BB = AB = A − B ≠ A ； （4）不成立，因 ( A − B ) U B = AB U B = ( A U B )( B U B ) = A U B ≠ A ． 8． 若事件 ABC = ∅，是否一定有 AB = ∅？ 解：不能得出此结论，如当 C = ∅时，无论 AB 为任何事件，都有 ABC = ∅． 9． 请叙述下列事件的对立事件： （1）A =“掷两枚硬币，皆为正面” ； （2）B =“射击三次，皆命中目标” ； （3）C =“加工四个零件，至少有一个合格品” ． 解： （1） A = “掷两枚硬币，至少有一个反面” ； （2） B = “射击三次，至少有一次没有命中目标” ； （3） C = “加工四个零件，皆为不合格品” ． 10．证明下列事件的运算公式： （1） A = AB U AB ； （2） A U B = A U A B ．
（3） AB ； （4） A U B ． 解： （1） A B = {0.25 ≤ X ≤ 0.5} U {1 < X < 1.5} ； （2） A U B = {0 ≤ X ≤ 2} = Ω ； （3） AB = {0 ≤ X ≤ 0.5} U {1 < X ≤ 2} = A ； （4） A U B = {0 ≤ X < 0.25} U {1.5 ≤ X ≤ 2} = B ． 6． 检查三件产品，只区分每件产品是合格品（记为 0）与不合格品（记为 1） ，设 X 为三件产品中的不合 格品数，指出下列事件所含的样本点： A =“X = 1” ，B =“X > 2” ，C =“X = 0” ，D =“X = 4” ． 解：A = {(1, 0, 0)，(0, 1, 0)，(0, 0, 1)}，B = {(1, 1, 1)}，C = {(0, 0, 0)}，D = ∅． 7． 试问下列命题是否成立？ （1）A − (B − C ) = (A − B )∪C； （2）若 AB = ∅且 C ⊂ A，则 BC = ∅； （3）(A∪B ) − B = A； （4）(A − B )∪B = A． 解： （1）不成立， A − ( B − C ) = A − BC = A BC = A( B U C ) = AB U AC = ( A − B ) U AC ≠ ( A − B ) U C ； B A C A − (B − C ) （2）成立，因 C ⊂ A，有 BC ⊂ AB = ∅，故 BC = ∅； （3）不成立，因 ( A U B ) − B = ( A U B ) B = AB U BB = AB = A − B ≠ A ； （4）不成立，因 ( A − B ) U B = AB U B = ( A U B )( B U B ) = A U B ≠ A ． 8． 若事件 ABC = ∅，是否一定有 AB = ∅？ 解：不能得出此结论，如当 C = ∅时，无论 AB 为任何事件，都有 ABC = ∅． 9． 请叙述下列事件的对立事件： （1）A =“掷两枚硬币，皆为正面” ； （2）B =“射击三次，皆命中目标” ； （3）C =“加工四个零件，至少有一个合格品” ． 解： （1） A = “掷两枚硬币，至少有一个反面” ； （2） B = “射击三次，至少有一次没有命中目标” ； （3） C = “加工四个零件，皆为不合格品” ． 10．证明下列事件的运算公式： （1） A = AB U AB ； （2） A U B = A U A B ．