2.3连续型随机变量机器概率分布

1、2.3 连续型随机变量定义 设 X 是随机变量, 若存在一个非负 可积函数 f ( x ), 使得其中F ( x )是它的分布函数则称 X 是 连续型 r.v. ，f ( x )是它的概率密度函数( p.d.f. )，简记为d.f.连续型 r.v.的概念2.3 连续xf ( x)xF ( x )分布函数与密度函数 几何意义p.d.f. f ( x )的性质 常利用这两个性质检验一个函数能否作为连续性 r.v.的 d.f. 在 f ( x ) 的连续点处，f ( x ) 描述了X 在 x 附近单位长度的区间内取值的概率积分线段质量长度密度注意: 对于连续型r.v.X , P(X = a) = 0

2、其中 a 是随机变量 X 的一个可能的取值命题 连续r.v.取任一常数的概率为零强调 概率为0 (1) 的事件未必不发生(发生)事实上对于连续型 r.v. Xbxf ( x)axf ( x)a例1 已知某型号电子管的使用寿命 X 为连续r.v., 其 d.f.为(1) 求常数 c (3) 已知一设备装有3个这样的电子管, 每个电子管能否正常工作相互独立, 求在使用的最初1500小时只有一个损坏的概率.(2) 计算例1 解(1) 令c = 1000(2) (3)设A 表示一个电子管的寿命小于1500小时设在使用的最初1500小时三个电子管中损坏的个数为 Y例2 设为使 f (x) 成为某 r.v

3、. X 在解 由 d.f.系数 a, b , c 必须且只需满足何条件？当有最小值上的另外由当且仅当 时得所以系数 a, b , c 必须且只需满足下列条件可省略作业 P60 习题二16 18习题(1) 均匀分布常见的连续性随机变量的分布若 X 的 d.f. 为则称 X 服从区间( a , b)上的均匀分布或称 X 服从参数为 a , b的均匀分布. 记作均匀分布X 的分布函数为xf ( x)abxF( x)ba即 X 落在(a,b)内任何长为 d c 的小区间的概率与小区间的位置无关, 只与其长度成正比. 这正是几何概型的情形. 进行大量数值计算时, 若在小数点后第k 位进行四舍五入, 则产

4、生的误差可以看作服从 的 r.v. 随机变量应用场合例3 秒表最小刻度值为0.01秒. 若计时精度是取最近的刻度值, 求使用该表计时产生的随机误差X 的 d.f. 并计算误差的绝对值不超过0.004秒的概率. 解 X 等可能地取得区间所以上的任一值，则(2) 指数分布若 X 的d.f. 为则称 X 服从 参数为 的指数分布记作X 的分布函数为 0 为常数指数分布1xF( x)0 xf ( x)0对于任意的 0 a b, 应用场合用指数分布描述的实例有：随机服务系统中的服务时间电话问题中的通话时间无线电元件的寿命动物的寿命 指数分布常作为各种“寿命” 分布的近似若 X (),则故又把指数分布称为

5、“永远年轻”的分布指数分布的“无记忆性”事实上命题年轻解 (1)例4 假定一大型设备在任何长为 t 的时间内发生故障的次数 N( t ) (t), 求相继两次故障的时间间隔 T 的概率分布;设备已正常运行小时的情况下,再正常 运行 10 小时的概率.例4即(2)由指数分布的“无记忆性”(3) 正态分布若X 的 d.f. 为则称 X 服从参数为 , 2 的正态分布记作 X N ( , 2 )为常数，正态分布 亦称高斯(Gauss)分布N (-3 , 1.2 )f (x) 的性质： 图形关于直线 x = 对称, 即在 x = 时, f (x) 取得最大值在 x = 时, 曲线 y = f (x)

6、在对应的点处有拐点曲线 y = f (x) 以 x 轴为渐近线曲线 y = f (x) 的图形呈单峰状f ( + x) = f ( - x) 性质 f ( x) 的两个参数： 位置参数即固定 , 对于不同的 , 对应的 f (x)的形状不变化，只是位置不同 形状参数固定 ，对于不同的 ，f ( x) 的形状不同.若 1 2 则比x= 2 所对应的拐点更靠近直线 x=附近值的概率更大. x = 1 所对应的拐点前者取 Showfn1,fn3大小几何意义 大小与曲线陡峭程度成反比数据意义 大小与数据分散程度成正比正态变量的条件 若 r.v. X 受众多相互独立的随机因素影响 每一因素的影响都是微小

7、的 且这些正、负影响可以叠加则称 X 为正态 r.v.可用正态变量描述的实例极多：各种测量的误差； 人体的生理特征；工厂产品的尺寸； 农作物的收获量；海洋波浪的高度； 金属线抗拉强度；热噪声电流强度； 学生的考试成绩；一种重要的正态分布是偶函数，分布函数记为标准正态其值有专门的表供查. 标准正态分布N (0,1)密度函数-xx对一般的正态分布 ：X N ( , 2) 其分布函数作变量代换例5 设 X N(1,4) , 求 P (0 X 1.6)解P380 附表3例5例6 已知且 P( 2 X 4 ) = 0.3,求 P ( X 0 ).解一例6解二 图解法0.2由图0.3例 3 原理设 X N ( , 2), 求解一次试验中, X 落入区间( - 3 ,