离散均匀分布(Discrete Uniform Distribution)_第1页
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文档简介

1、()離散均勻分配( ):一、 背景:若隨機變數有個不同值,具有相同機率,則我們稱之為離散型均勻分配,通常這都發生在我們不確定各種情況發生的機會,且認為每個機會都相等,例如:投擲骰子、銅幣、等等二、定義: 設離散隨機變數之可能變量有, 若其機率函數為 則此種機率分配稱為離散均勻分配三、性質: 1.,由於機率值相等,故平均數為中心點, 即 證明: 2. 證明: 3. 證明: 例題:一輪盤分37個面積相等扇形,每個扇形上分別標明0 到36號,轉動輪盤,指針所指之數字為,若指針所 指之編號服從離散均勻分配,求 之機率函數? 位在1到10號間機率為何? 奇數格內機率為何? 0號之機率為何? 解: (0到

2、36共有18個奇數) 四、應用: 我們可用隨機亂數表自均勻分配中抽出樣本,若自個物品之母體中抽出個物品為一簡單隨機樣本,則有個可能樣本,而這些樣本被抽出之機率均相同,則這些樣本之分配為 ()連續型均勻分配( ):一、 背景:當我們認為一變數值在某區間(,)內發生的機率一樣時,我們稱之為連續型均勻分配二、定義:設為一隨機變數,若其機率密度函數為 則稱為在區間(,)上均勻分布的隨機變數,以表示,其中、為均勻分布的兩個參數的分布函數為 及以圖形表示如下: 1 三、性質: 1. 證明: 2. 證明: 3. 證明: 4.任一隨機變數與(0,1)間之均勻隨機變數有函數關 係,以下是此特性之定理: 定理:

3、令, 為連續型分配函數且 在時,嚴格遞增(可能分別為 ),則隨機變數的分配函數為 證明: 為嚴格遞增, 的分配函數為 逆定理: 令具有連續型且嚴格遞增的分配函數,則隨機變數定義為具有的分配 證明: 例題:設從7點開始每隔15分鐘有一班車到站,若一乘客到 站的時間是均勻分布在7點和7點半之間。試求:(1) 該乘客5分鐘內等到車子的機率為多少?(2) 該乘客超過10分鐘等到車子的機率為多少?解:(1)令表示該乘客過7點以後到站的”分”數 則 (2) 四、應用:在測度理論中,經常被用來描述在小數點後第(k+1)位四捨五入後誤差的分布。也就是說,若觀測值在小數點後第k+1位四捨五入所得的值為(即表示到小數點後第k位),則假設。此外,分布在蒙地卡羅法( )中也廣泛地被使用;故可利用電腦成式先產生具有分布的一組隨機數( ),再將其轉換成具有任何分布之隨機亂數 由性質4的定理知,均勻隨機變數經任一分布函數倒 函數之轉換,可產生具有該分布的隨機變數 感想: 在所有的隨機變數中,均勻分布不外乎是較為簡單的, 但其重要性卻是不可忽視的,因為在一般的日常生活中 有許多的情況皆可以均勻分布來解釋,例如擲骰子、錢

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