數(shù)量方法隨機(jī)變量_第1頁(yè)
數(shù)量方法隨機(jī)變量_第2頁(yè)
數(shù)量方法隨機(jī)變量_第3頁(yè)
數(shù)量方法隨機(jī)變量_第4頁(yè)
數(shù)量方法隨機(jī)變量_第5頁(yè)
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數(shù)量方法隨機(jī)變量第1頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六第七單元隨機(jī)變量及其分布

隨機(jī)變量概述離散型隨機(jī)變量

連續(xù)型隨機(jī)變量第2頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六教學(xué)重點(diǎn)1.隨機(jī)變量的概念2.離散型與連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)字特征3.二項(xiàng)分布、泊松分布、正態(tài)分布第3頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六教學(xué)難點(diǎn)1.分布函數(shù)概念的理解2.密度函數(shù)概念的理解3.一般正態(tài)分布的概率計(jì)算第4頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六例1在10件同類(lèi)產(chǎn)品中,有3件次品,現(xiàn)

任取2件,用X表示“2件中的次品數(shù)”,

X的取值有哪些?對(duì)應(yīng)的概率是多少?例2“測(cè)試電子元件壽命”試驗(yàn),用Y表示

元件壽命(小時(shí)),Y的取值如何?一、隨機(jī)變量的概念第5頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六一個(gè)變量若滿(mǎn)足:(1)取值的隨機(jī)性。即取到哪一個(gè)值事前

不知道,要由隨機(jī)試驗(yàn)的結(jié)果而定;

(2)取值的對(duì)應(yīng)性。即取到的每一個(gè)值都

對(duì)應(yīng)于某一隨機(jī)現(xiàn)象;

(3)概率的確定性。即它取某一個(gè)值或在

某一區(qū)間內(nèi)取值的概率是確定的。稱(chēng)這樣的變量為隨機(jī)變量,通常用大寫(xiě)

字母X、Y、Z…表示。第6頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六例1中,“兩件產(chǎn)品中沒(méi)有次品”事件

可用{X=0}表示

“兩件產(chǎn)品中至少一件次品”事件 可用{X≥1}表示例2中,“元件壽命至少1000小時(shí)”事件

可用{Y≥1000}表示

“元件壽命不足500小時(shí)”事件

可用{Y<500}表示為什么要引入隨機(jī)變量?可使隨機(jī)事件數(shù)量化,便于數(shù)學(xué)處理,

從而更深入地研究隨機(jī)現(xiàn)象。第7頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六上述兩例,隨機(jī)現(xiàn)象較容易用數(shù)量來(lái)描述,

但在實(shí)際中常遇到一些似乎與數(shù)量無(wú)關(guān)的

隨機(jī)現(xiàn)象,如何用隨機(jī)變量來(lái)描述它們?例3拋一枚均勻硬幣,試驗(yàn)的可能結(jié)果兩個(gè),

即“正面向上”與“正面向下”。通常定義隨機(jī)變量

1正面向上P(X=1)=0.5

X=且

0正面向下P(X=0)=0.5第8頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六例4一批產(chǎn)品的合格率為P,隨機(jī)抽一個(gè)檢驗(yàn),

可能結(jié)果為“抽到合格品”與“抽到廢品”。

通常定義隨機(jī)變量

1抽到合格品P(Y=1)=P

Y=且

0抽到廢品P(Y=0)=1-P例5一批產(chǎn)品的一、二、三級(jí)品率為50%、35%、

15%,隨機(jī)抽取一個(gè),可能結(jié)果“抽到一級(jí)品”

“抽到二級(jí)品”、“抽到三級(jí)品”。

可定義

1抽到一級(jí)品P(Z=1)=50%

Z=2抽到二級(jí)品且P(Z=2)=35%

3抽到三級(jí)品P(Z=3)=15%第9頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六二、隨機(jī)變量的種類(lèi)按隨機(jī)變量的取值不同,可分為離散型隨機(jī)變量:隨機(jī)變量只取有限個(gè)或 可列個(gè)可能值。連續(xù)型隨機(jī)變量:在某一個(gè)或若干個(gè)有限或

無(wú)限區(qū)間取值的隨機(jī)變量。第10頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六

設(shè)離散型隨機(jī)變量X所有可能取值為

x1,x2,…xn,其相應(yīng)的概率分別為

p1,p2,…pn

記作P(X=xi)=pi,(i=1,2,…n)稱(chēng)為離散型隨機(jī)變量X的概率分布,

簡(jiǎn)稱(chēng)分布。也可表示為:p1p2…Pix1x2…X一、離散型隨機(jī)變量的分布第11頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六概率分布的性質(zhì)

1)0≤pi≤1i=1,2,…

2)∑pi

=1例寫(xiě)出上一節(jié)例1、3、4、5的概率分布第12頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六二、離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望離散型變量X的取值為x1,x2…xi…

相應(yīng)的概率為p1,p2…pi…,xi與pi的乘積

之和為X的數(shù)學(xué)期望,簡(jiǎn)稱(chēng)期望或均值。

記作E(x)或μ

E(x)=∑xipi例(教材P149例3、4)第13頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六數(shù)學(xué)期望是對(duì)隨機(jī)變量集中趨勢(shì)的度量,

對(duì)其離散程度的度量用方差。

離散型變量X離差的平方的數(shù)學(xué)期望

稱(chēng)為X的方差。記作D(X)或

方差的算術(shù)平方根為均方差或標(biāo)準(zhǔn)差,

用σ

表示。

例(教材P151例6、7)三、離散型隨機(jī)變量的方差第14頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六四、常見(jiàn)的離散型隨機(jī)變量一個(gè)試驗(yàn)如果結(jié)果只有兩個(gè),都可以

用兩點(diǎn)分布來(lái)描述。(一)兩點(diǎn)分布

1、定義

隨機(jī)變量X只可能取0,1兩個(gè)值,

概率分布為:

P(X=1)=p,P(X=0)=1-p(0<p<1)

或(k=0,10<p<1)稱(chēng)X服從兩點(diǎn)分布。記為X~B(1,p)第15頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六2、兩點(diǎn)分布的數(shù)學(xué)期望與方差

E(X)=pD(X)=(1-p)p例(教材P152例8)第16頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六某射手射擊一次,觀察他中靶與脫靶;

拋硬幣一次,觀察其正面朝上、朝下;

從一批產(chǎn)品中取一件,觀察其正品、廢品;

以上試驗(yàn)都可用兩點(diǎn)分布來(lái)描述。某射手射擊多次;

連續(xù)拋硬幣多次;

從一批產(chǎn)品中取n件產(chǎn)品;

這些試驗(yàn)還能用兩點(diǎn)分布描述嗎?隨機(jī)試驗(yàn)只有兩個(gè)可能結(jié)果A或,

且P(A)=p,P()=1-p=q

這種試驗(yàn)稱(chēng)為Bernoulli試驗(yàn);

試驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)n次,稱(chēng)n重Bernoulli試驗(yàn)。第17頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六(二)二項(xiàng)分布令X為n重Bernoulli試驗(yàn)中事件A發(fā)生的

次數(shù),X的所有可能取值為0、1、2…n

X取值k的概率為 (K=0、1、2…n)

其中P(A)=p,P()=1-p=q

0<p<1

稱(chēng)隨機(jī)變量X服從參數(shù)為n,p的二項(xiàng)分布 記作X~B(n,p)當(dāng)n=1時(shí),二項(xiàng)分布就是二點(diǎn)分布B(1,p)第18頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六2、二項(xiàng)分布的數(shù)學(xué)期望與方差

E(X)=np

D(X)

=

np(1-p)例

(教材P153例9)第19頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六(三)泊松分布

1、定義:設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為

(k=0,1,2,…) 稱(chēng)X服從參數(shù)為λ(λ>0)的泊松分布。

記作X~P(λ)。泊松分布用來(lái)描述指定時(shí)間內(nèi)某一事件

發(fā)生次數(shù)的分布。如:某市早晚高峰期內(nèi)通過(guò)某路口的車(chē)輛數(shù)分布;

某市除夕日被爆竹炸傷人數(shù)的分布;

某景點(diǎn)十一黃金周接到游客投訴電話次數(shù)分布。第20頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六2、泊松分布的數(shù)學(xué)期望與方差E(X)

D(X)=

λ例

(教材P153例10)

第21頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六一、概率密度函數(shù)

X為連續(xù)型隨機(jī)變量,x為任一實(shí)數(shù),

若函數(shù)(x)表示變量X的分布情況,

即X取值的規(guī)律,稱(chēng)(x)為概率密度

函數(shù),或稱(chēng)概率分布。性質(zhì)

?對(duì)任意實(shí)數(shù)x,(x)≥0

?對(duì)于任意x1<x2,X在其區(qū)間(x1,x2)

的概率P(x1<X<x2)是函數(shù)(x)的曲線

下從x1到x2的面積;

?

(x)曲線與x軸構(gòu)成的面積為1,即

P(-∞<X<+∞)=1。第22頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六二、常見(jiàn)的連續(xù)型隨機(jī)變量(一)均勻分布(一致分布)

若隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為

0其他則稱(chēng)X服從[a,b]上的均勻分布記作X~U[a,b]

第23頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六如果X在[a,b]上服從均勻分布,則對(duì)

任意滿(mǎn)足的a,b有X取值于[a,b]中任一小區(qū)間的概率與

該小區(qū)間的長(zhǎng)度成正比,而與該小區(qū)間

的具體位置無(wú)關(guān)。例(教材P158例3)第24頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六

均勻分布的數(shù)學(xué)期望與方差

在區(qū)間[a,b]上均勻分布變量X的數(shù)學(xué)

期望和方差為:第25頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六(二)正態(tài)分布1、正態(tài)分布

若隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為

μ、是參數(shù)(-∞<μ<+∞,σ

>0)則稱(chēng)X服從參數(shù)為μ和的正態(tài)分布,

記作X~N(μ,)

式中的μ是正態(tài)隨機(jī)變量X的均值,即E(X)=μ

式中的是正態(tài)隨機(jī)變量X的方差,即D(X)=第26頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六關(guān)于密度函數(shù)的圖形1)圖形是關(guān)于x=μ

對(duì)稱(chēng)的鐘形曲線,

且峰值在x=μ處取得。2)方差越小,曲線峰值越大,曲線

越狹長(zhǎng);方差越大,曲線越平坦。3)當(dāng)x→±∞時(shí),→0,即以x軸

為漸近線。第27頁(yè),共32頁(yè),2023年,2月20日,星期六2、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

若正態(tài)分布N(μ

,)中的參數(shù)

μ=0,σ=1時(shí),其分布N(0,1)

稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

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