概率论与数理统计图式(第二章 随机变量)

概率论与数理统计图式(第二章 随机变量)

1、随机变量


 1)定义在样本空间的函数,具有以下特点:

(1) 变量的取值由随机试验的结果来确定;

(2) 取各数值的可能性大小有确定的统计规律性.

2)表示:用大写英文字母X、Y、Z表示

3)例:Y={1,0},1:骰子为偶数,0:骰子为奇数

2、分布函数


1)定义:设X是一个随机变量, x是任意实数,称 F( x ) = P{ X ≤ x } = P{ w: X(w) ≤ x } 为随机变量X 的分布函数, F( x ) 也记为FX( x ) 。

2)分布函数的性质:

(1) F( x ) 为单调不降函数, 即若 x1 ≤ x2 ,则有F( x1 ) ≤ F( x2 ) 。

(2) 0≤F( x ) ≤1,且limF( x ) = 0 , limF( x ) = 1 。

(3) F( x ) 是右连续函数,即F( x +0 ) = F( x ) 。

3、离散型随机变量


 1)离散型随机变量的分布律

2)贝努里试验和二项分布

(1)贝努里实验

我们称“仅有两个基本事件的试验”为贝努里试验。

(2)n重贝努里实验

(3)二项分布

在n重贝努里试验中事件A 发生的次数。

 (4)泊松分布

 

泊松分布条件:

(1)n足够大,p很小

(2)实际问题中, 大量 次(试验次数n很大)独立重复试验中, “稀有事件”( p 很小)出现的次数可认为服从泊松分布。

例题/错题:

4、连续性随机变量


1)概率密度函数

(1)概率密度函数的性质:

(2)概率密度 f(x)含义:概率的线密度

(3)概率是密度曲线下方面积:

 

(4)求解

 

(5)思考题:

取值连续的随机变量一定是连续型随机变量吗?(×)

2)均匀分布和指数分布 

3)正态分布(GAUSS 分布)

  • (1)参数 μ确定了正态分布概率曲线的中心位置, 称为位置参数
  • (2)曲线在处取得最大值固定越大,曲线越趋于平坦。
  • (3)由F( x )的对称性,有 F( - x ) = 1- F( x ) 

1)正态概率分布的计算

《标准正态分布表》

原文地址:https://www.cnblogs.com/ggotransfromation/p/11612071.html