概率论与数理统计浙大四版第二章2讲课件

设X是一个离散型随机变量，它可能取的值是x1,x2,….

为了描述随机变量X

，我们不仅需要知道随机变量X的取值，而且还应知道X取每个值的概率.

这样，我们就掌握了X这个随机变量取值的概率规律.从中任取3个球取到的白球数X是一个随机变量X可能取的值是0,1,2取每个值的概率为例1且一、离散型随机变量概率分布的定义一般地，我们给出如下定义:其中(k=1,2,…)满足：

k=1,2,…（1）（2）

定义1：设xk(k=1,2,…)是离散型随机变量X所取的一切可能值，称

k=1,2,……

为离散型随机变量X的概率函数或分布律，也称概率分布.解:依据概率函数的性质:P(X=k)≥0,

a≥0从中解得欲使上述函数为概率函数应有这里用到了常见的幂级数展开式例2.设随机变量X的概率函数为：k=0,1,2,…,试确定常数a.二、表示方法（1）列表法：（2）图示法（3）公式法X~再看例1任取3个球X为取到的白球数X可能取的值是0,1,20.10.30.6kPK012三、举例例3.

某篮球运动员投中篮圈概率是0.9，求他两次独立投篮投中次数X的概率分布.解：X可取0、1、2为值

P(X=0)=(0.1)(0.1)=0.01

P(X=1)=2(0.9)(0.1)=0.18

P(X=2)=(0.9)(0.9)=0.81

且P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)=1常常表示为：这就是X的概率分布.例4.

某射手连续向一目标射击，直到命中为止，已知他每发命中的概率是p，求所需射击发数X的概率函数.解:显然，X可能取的值是1,2,…，

P(X=1)=P(A1)=p,为计算

P(X=k)，

k=1,2,…，Ak

={第k发命中}，k=1,2,…，设于是可见这就是求所需射击发数X的概率函数.

P(X=1)=P(A1)=p,Ak

={第k发命中}，k=1,2,…，设于是

若随机变量X的概率函数如上式，则称X具有几何分布.不难验证:例5.

一汽车沿一街道行驶，需要通过三个均设有红绿信号灯的路口，每个信号灯为红或绿与其它信号灯为红或绿相互独立，且红绿两种信号灯显示的时间相等.以X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数，求X的概率分布.解:依题意,X可取值0,1,2,3.

P(X=0)=P(A1)=1/2,Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设路口1路口2路口3P(X=1)=P()=1/4

P(X=2)=P()=1/8X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数路口1路口2路口3路口1路口2路口3Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设=1/8P(X=3)=P()路口1路口2路口3即不难看到X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设

解：每个分子的运动是相互独立的，在左边还是右边是等可能的,概率都是0.5.例6.

N个可以辨认的分子，在一容器内自由运动，如今从中隔开，观察左边分子的个数，试求其概率分布.设左边分子的个数为X，我们来求X取每个值的概率.X可取0,1,…,N为值，设左边分子的个数为X，P(X=k)=k=0,1,…,NX可取0,1,…,N为值，共N个分子某固定k个分子在左端，其余N-k个分子在右端的概率是(0.5)k(0.5)N-k左端有k个分子的所有情况数为从N个不同元素中取k个的组合，即

种.于是

只要知道了随机变量的概率分布，就可以计算与该随机变量有关的事件的概率.P(X=k)k=0,1,…,N可以验证：例7.

某加油站替公共汽车站代营出租汽车业务，每出租一辆汽车，可从出租公司得到3元.因代营业务，每天加油站要多付给职工服务费60元.设每天出租汽车数X是一个随机变量，它的概率分布如下：求因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率.分析：加油站代营每出租一辆车，可得3元.每天出租汽车数为X，因代营业务得到的收入为3X元.

每天加油站要多付给职工服务费60元，即当天的额外支出费用.

因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为：P{3X>60}即

P{X>20}注意到

也就是说，加油站因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为0.6.P{X>20}=P{X=30}+P{X=40}=0.6

二常见离散型随机变量的分布律设随机变量X只可能取0与1两个值,它的分布律为则称X服从(0—1)分布或两点分布.1.两点分布

例：从全国的新生儿中随机抽取一个，记录其性别值Y(0表示男，1表示女)，则Y服从0—1分布。P{Y=0}表示男孩的概率。将试验E重复进行n次,若各次试验的结果互不影响,即每次试验结果出现的概率都不依赖于其它各次试验的结果,则称这n次试验是相互独立的,或称为n次重复独立试验.(1)重复独立试验2.二项分布(2)n重伯努利试验

实例1

抛一枚硬币观察得到正面或反面.若将硬币抛n次,就是n重伯努利试验.实例2

抛一颗骰子n次,观察是否“出现

1点”,就是

n重伯努利试验.(3)二项概率公式且两两互不相容.称这样的分布为二项分布.记为二项分布两点分布二项分布的图形例8已知一大批产品的一级品率为0.2，现从中随机地抽查20只，求20只元件中恰有k(k=0,1,2…,20)只为一级品的概率。解：不放回抽样，因元件数量大，抽取数目小，可以作放回抽样处理。设20只元件的一级品数为X,

则X～b(20,0.2)图示概率分布3泊松分布(PoissonDistribution)泊松分布的图形泊松分布的背景及应用二十世纪初卢瑟福和盖克两位科学家在观察与分析放射性物质放出的粒子个数的情况时,他们做了2608次观察(每次时间为7.5秒)发现放射性物质在规定的一段时间内,其放射的粒子数X服从泊松分布.

在生物学、医学、工业统计、保险科学及公用事业的排队等问题中

,泊松分布是常见的.例如地震、火山爆发、特大洪水、交换台的电话呼唤次数等,都服从泊松分布.电话呼唤次数交通事故次数商场接待的顾客数地震火山爆发特大洪水离散型随机变量的分布两点分布二项分布泊松分布几何分布二项分布泊松分布两点分布小结

对于离散型随机变量，如果知道了它的概率函数,也就知道了该随机变量取值的概率规律.在这个意义上，我们说

这一讲，我们介绍了离散型随机变量及其概率分布.离散型随机变量由它的概率函数唯一确定.

下一讲，我们将向大家介绍另一种类型的随机变量----连续型随机变量的描述方法.有趣的幻方幻方起源于我国，相传，远古时有神龟浮现于洛水，背上有按规律排布的花点，谓之洛书，后世人称九宫图，杨辉称九宫图以及由此而演生的类似数表为纵横图。此后，我国陆续有一些数学家，编制出了行列更多的纵横图。传至欧洲后，也引起了人们极大的兴趣，进而又不局限于方阵排列，出现了排列于圆、三角形等图形上的数字排布图。但这些都是作为一种益智游戏而进行研究的。近代，一些学者深入研究了幻方的编造原理和其中蕴涵的数学关系，当在电子计算机、图论等方面有了一些应用之后，更引起了人们的注意，成为组合数学的研究内容。有趣的幻方1341179114761566183612061701143116111521174612961386165612511881发现我的奇妙了吗?6174练习：为了保证设备正常工作,需配备适量的维修工人(工人配备多了就浪费,配备少了又要影响生产),现有同类型设备300台,各台工作是相互独立的,发生故障的概率都是0.01.在通常情况下一台设备的故障可由一个人来处理(我们也只考虑这种情况