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文档简介
14-4随机变量及其分布定义2.1设E是随机试验,样本空间为Ω,如果对每一个结果(样本点)ω∈Ω,有一个实数X(ω)与之对应,这样就得到一个定义在Ω上的实值函数X=X(ω)称为随机变量.随机变量常用X,Y,Z,...或X1,X2,X3,,...顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量,正如随机事件是“其发生与否随机会而定”的事件.机会表现为试验结果,一个随机试验有许多可能的结果,到底出现哪一个要看机会,即有一定的概率.最简单的例子如掷骰子,掷出的点数X是一个随机变量,它可以取1,…,6等6个值.到底是哪一个,要等掷了骰子以后才知道.因此又可以说,随机变量就是试验结果的函数.从这一点看,它与通常的函数概念又没有什么不同.把握这个概念的关键之点在于试验前后之分:在试验前我们不能预知它将取何值,这要凭机会,“随机”的意思就在这里,一旦试验后,取值就确定了.比如你在星期一买了—张奖券,到星期五开奖.在开奖之前,你这张奖券中奖的金额X是一个随机变量,其值耍到星期五的“抽奖试验”做过以后才能知道.
离散型随机变量及其分布律定义若随机变量X只能取有限多个或可列无限多个值,则称X为离散型随机变量。定义
X为离散型随机变量,可能取值为x1,x2,…,xn,…且
P{X=xk}=pk,(k=1,2,…)则称Pk为X的分布律或分布列,概率分布。X
x1 x2 …
xK … Pk p1 p2 … pk …分布律也可用表格形式表示2.2离散型随机变量(P25)定义若随机变量X取值x1,x2,…,xn,…且取这些值的概率依次为p1,p2,…,pn,…,则称X为离散型随机变量,而称P{X=xk}=pk,(k=1,2,…)
为X的分布律或概率分布。可表为
X~P{X=xk}=pk,(k=1,2,…),或…X
x1 x2 …
xK … Pk p1 p2 … pk …分布律{Pk}具有下列性质:反之,若一个数列{Pk}具有以上两条性质,则它必可作为某离散型随机变量的分布律。例2-1
设离散型随机变量X的分布律为X012P0.2C0.3求常数C.例2-2
投一枚质地均匀的骰子,记X为出现的点数,求X的分布律。例2-3
袋子里有5个同样大小的球,编号为1,2,3,4,5.从中同时取出3个球,记X为取出球的最大编号,求X的分布律.例2-4
已知一批零件共10个,其中有3个不合格.现任取一件使用,若取到不合格零件,则丢弃,再重新抽取一个,如此下去,试求取到合格零件之前取出的不合格零件个数X的分布律。例2-5
对某一目标连续进行射击,直到击中目标为止.如果每次射击的命中率为p,求射击次数X的分布律.0-1分布与二项分布定义2-4若随机变量X只取两个可能值0,1,且
P{X=1}=p,P{X=0}=q,
X01Pqp定义2-5若随机变量X的可能取值为0,1,2,...,n,而X的分布律为其中0<p<1,q=1-p,则称X服从参数为n,p的二项分布,简记为X~B(n,p).例2-6
某特效药的临床有效率为0.95.现有10人服用,问至少有8人治愈的概率是多少?例2-7
设X~B(2,p),Y~B(3,p).设P{X≥1}=5/9,设求P{Y≥1}
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