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1、概率论与数理统计第9讲(夜大)三、正态分布 设连续型随机变量X的概率密度为 其中为常数,则称X服从参数为的正态分布或高斯分布,记为。 显然有,我们证明。令,得到记,则有,利用极坐标变换将它化成累次积分,得到 由于,故有,于是 参数的意义我们将在后面进行说明。的图形如下图所示 由的公式和图形,我们可以得到正态分布许多重要的性质: (1)曲线关于对称。这表明对于任意, (2)当时,取到最大值 可以知道离越远,的值越小。这表明对于同样长度的区间,当区间离越远,X落在这个区间上的概率就越小。 (3)在处曲线有拐点。曲线以轴为渐近线。 (4)如果固定,改变的值,则图形沿着轴平移,而不改变其形状,可见正态
2、分布的概率密度曲线位置完全由参数所确定,称为位置参数。 如果固定,改变,由于最大值,可知当越小时,图形变得越尖,因而X落在附近的概率越大。 由概率密度函数可以得到X的分布函数为 特别,当,时称X服从标准正态分布。其概率密度和分布函数分别用表示,即有 显然, 对于标准正态分布,不同的X值可以查的函数表。 一般地,如果,我们只要通过一个线性变换就能将它化成标准正态分布。 引理 若,则 证明:的分布函数为 令,得到 所以,有。 于是,若,则它的分布函数可写成:对于任意区间,有例如,设,求 例7 设随机变量,且,则。 解:因为又因为,即得,故 例8 设,求(1),;(2)确定C使 解:(1)利用标准化
3、变化及性质 ,得到 (2)因为,所以,故,即,可知,所以C=3。 例9 设随机变量,记,证明对任意实数,均有 证:分别计算的值。为此,将X,Y标准化,得到, 因此,有。设,由的函数表可以得到我们可以看到,尽管正态随机变量的取值范围是,但是它落在内几乎是肯定的事。这一事实人们称之为“”法则。为了便于今后在数理统计中的应用,对于标准正态随机变量,我们引入上分位点的定义。设,若满足条件则称点为标准正态分布的上分位点。由标准正态分布的图形,可以知道 如图下面给出几个常用的值。0.0010.0050.010.0250.050.103.0902.5762.3271.9601.6451.282在自然现象和社会现象中,大量随机变量都服从或近似服从正态分布。在概率论和数理统计的理论研究和实际应用
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