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文檔簡介
1、,,概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)第五講,主講教師:柴中林副教授,中國計(jì)量學(xué)院理學(xué)院,設(shè)X是一個(gè)離散型隨機(jī)變量,其可能取值為 x1, x2 , … 。,為描述隨機(jī)變量 X ,我們不僅要知道其所有可能的取值,還應(yīng)知道取各值的概率。,§2.2 離散型隨機(jī)變量,,這樣,我們就掌握了X 這個(gè)取值的概率分布。,例1:盒子中有2個(gè)白球,3個(gè)紅球,從中任取3 球, 記 X 為取到白球數(shù)。則 X 是一隨機(jī)變量。,X 可能取的值為: 0, 1, 2。,
2、取各值的概率為,且,用這兩條性質(zhì)判斷一個(gè)數(shù)列是否是概率分布。,2.2.1 離散型隨機(jī)變量概率分布的定義,定義1 :設(shè)離散型隨機(jī)變量 X 所有可能取的值為 且有,則稱上式為離散型隨機(jī)變量 X 的概率分布或分布律,也稱概率函數(shù)。其中 p1 , p2, …滿足,概率分布也可用下面表格的形式給出:,分布律體現(xiàn)了隨機(jī)變量取各個(gè)可能值及其概率分布情況(相當(dāng)于列出了一個(gè)隨機(jī)現(xiàn)象的所有基本事件及其概率分布
3、)。,解:依據(jù)概率分布的性質(zhì),欲使上述數(shù)列為概率分布,應(yīng)有,例2:設(shè)隨機(jī)變量 X 的概率分布為,確定常數(shù) a 。,從中解得,這里用到了冪級(jí)數(shù)展開式,例3:某籃球運(yùn)動(dòng)員投中籃圈概率是0.9,求其兩次獨(dú)立投籃后,投中次數(shù) X 的概率分布。,解:X 可取的值為 :0, 1, 2,且,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
4、.81 .,易見: P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) = 1 .,例 4:,如上圖所示,電子線路中裝有兩個(gè)并聯(lián)繼電器。設(shè)這兩個(gè)繼電器是否接通具有隨機(jī)性,且彼此獨(dú)立。已知各電器接通的概率為0.8,記X為線路中接通的繼電器的個(gè)數(shù)。求 (1). X 的概率分布;(2). 線路接通的概率。,解:(1). 記 Ai={第 i 個(gè)繼電器接通}, i =1, 2.因兩個(gè)繼電器是否接通是相互獨(dú)立的,所以A1和A2相互獨(dú)立,且 P(
5、A1)=P(A2)= 0.8 .下面求 X 的概率分布:首先,X 可能取的值為: 0, 1, 2 . P{X=0} = P{表示兩個(gè)繼電器都沒接通},P{X=1} = P{恰有一個(gè)繼電器接通},P{X=2} = P{兩個(gè)繼電器都接通},所以,X的分布律為,(2). 因線路是并聯(lián)電路,所以 P(線路接通) = P(只要一個(gè)繼電器接通) = P{X≥1} = P{
6、X=1}+P{X=2} = 0.32+0.64 = 0.96.,2.2.2 常見離散型隨機(jī)變量的概率分布,1. 兩點(diǎn)分布,P(X =0) =1- p , P(X =1) =p,其中0< p <1,則稱X服從參數(shù)為p的兩點(diǎn)分布或0-1分布, 記成 X~B(1, p)。,設(shè)隨機(jī)變量X只可能取0或1兩個(gè)值,其分布律為,兩點(diǎn)分布適用于樣本
7、空間只有兩個(gè)樣本點(diǎn)的隨機(jī)現(xiàn)象。,例 5:200 件產(chǎn)品中,有196件正品,4件次品,今從中隨機(jī)地抽取一件,若規(guī)定,則 P{X=1} = 196/200 = 0.98, P{X=0} = 4/200 = 0.02 .故 X 服從參數(shù)為0.98的兩點(diǎn)分布,即 X~B(1, 0.98)。,設(shè)隨機(jī)變量 X的可能取值為: 0, 1, 2,…,n, 且:,2. 超幾何分布,其中n, M, N都 是常數(shù), 且n≤N,M≤N
8、。則稱 X 服從超幾何分布, 記作 X ~ H(n;M,N) 。,注意:當(dāng)k>M, n-k>N-M時(shí)有P(X=k)=0.當(dāng)然,它也滿足概率非負(fù),總概率為1的公理。,解:令X 表示 8名代表中女生的人數(shù),則X ~ H(n;15,40) ,從而所求概率為,例:班級(jí)中有40個(gè)學(xué)生,其中女生15名,今從中任意選取8人出席一個(gè)會(huì)議,求其中恰有3名女生的概率.,超幾何分布適用的情況是總的元素分成兩類,從中抽出若干,這其中抽到屬于第一類
9、的元素?cái)?shù)目的概率。,例6:某射手每次射擊時(shí)命中10環(huán)的概率為 p, 現(xiàn)進(jìn)行 4 次獨(dú)立射擊,求 {恰有 k 次命中10環(huán)}的概率。,3. 貝努里概型與二項(xiàng)分布,解:用X 表示 4 次射擊后, 命中10環(huán)的次數(shù), 則,其中“×”表示未中,“○”表示命中。,易見:X 的概率分布為,例7:將一枚勻稱的骰子擲 3 次,令X 表示 3 次中出現(xiàn)“4”點(diǎn)的次數(shù)。,不難求得,X 的概率分布是為,擲骰子:“擲出4點(diǎn)”,“未擲出4點(diǎn)”,射擊:
10、“中10環(huán)”, “未中10環(huán)”,抽驗(yàn)產(chǎn)品:“抽到正品”,“抽到次品”,設(shè)重復(fù)地進(jìn)行 n 次獨(dú)立試驗(yàn),每次試驗(yàn)“成功”的概率都是 p, “失敗”的概率是 q=1-p 。,一般地,設(shè)在一次試驗(yàn)中只有兩個(gè)互逆的結(jié)果: , 形象地把兩個(gè)互逆結(jié)果叫做“成功”和“失敗”。如:,這樣的 n 次獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)稱作 n 重貝努里試驗(yàn),簡稱貝努里試驗(yàn)或貝努里概型(也稱獨(dú)立實(shí)驗(yàn)序列)。,用X 表示 n 重貝努里試驗(yàn)中事件A發(fā)生的次數(shù),
11、則,稱隨機(jī)變量 X 服從參數(shù)為 (n, p) 的二項(xiàng)分布, 記成 X ~ B(n, p)。,貝努里概型對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有下述要求:,(1). 每次試驗(yàn)條件相同;,二項(xiàng)分布描述的是:n 重貝努里試驗(yàn)中,事件A發(fā)生的次數(shù) X 的概率分布。,(3).各次試驗(yàn)相互獨(dú)立。,(2). 每次試驗(yàn)只考慮兩個(gè)互逆結(jié)果 A 或 ,,例8 :某類燈泡使用2000小時(shí)以上視為正品。已知有一大批這類的燈泡,次品率是0.2。隨機(jī)抽出20只燈泡做壽命試驗(yàn),求這20只
12、燈泡中恰有3只是次品的概率。,解: 設(shè)X為20只燈泡中次品的個(gè)數(shù),則,X ~ B (20, 0.2),,則有,注:這是一個(gè)不重復(fù)抽樣問題,故嚴(yán)格的講屬于超幾何分布,不屬于二項(xiàng)分布。但因?yàn)闊襞輸?shù)量巨大,抽出的燈泡數(shù)量相對(duì)較小,故可看作重復(fù)抽樣,用二項(xiàng)分布予以解決。這樣做產(chǎn)生的誤差很小,但問題卻大大的簡化了。,命題:設(shè)X ~ H(n;M,N) ,則當(dāng)N→∞時(shí), X近似服從二項(xiàng)分布B(n;p) ,即下面的近似等式成立,其中p=M/N, q=1
13、-p。 該命題的意義是:當(dāng)總的元素很多,而抽取的元素很少時(shí),每次抽到第一類元素的機(jī)會(huì)幾乎都是M/N,從而從中抽取若干元素就近似于二項(xiàng)分布。,下面我們研究二項(xiàng)分布 B(n, p) 和兩點(diǎn)分布B(1, p)之間的一個(gè)重要關(guān)系。,設(shè)試驗(yàn) E 只有兩個(gè)結(jié)果: A 和 。,將試驗(yàn) E 在相同條件下獨(dú)立地進(jìn)行 n 次,記 X 為 n 次獨(dú)立試驗(yàn)中A出現(xiàn)的次數(shù)。描述第i 次試驗(yàn)的隨機(jī)變量記作 Xi , 則 Xi ~ B(1
14、, p),且 X1, X2 , …, Xn相互獨(dú)立 ( 隨機(jī)變量相互獨(dú)立的嚴(yán)格定義將在第三章講述)。則有,X= X1+X2+ … +Xn .,設(shè)隨機(jī)變量 X 所有可能取的值為: 0, 1, 2,…, 概率分布為:,4. 泊松分布,其中λ>0 是常數(shù), 則稱 X 服從參數(shù)為λ的泊松分布, 記作 X ~ P(λ) 。,易見,例9:某一無線尋呼臺(tái),每分鐘收到尋呼的次數(shù)X服從參數(shù) ?=3 的泊松分布。求: (1). 一分鐘內(nèi)恰好收到3
15、次尋呼的概率; (2).一分鐘內(nèi)收到2至5次尋呼的概率。.,解:,(1). P{X=3} = p(3; 3) = (33/3!)e-3 ≈ 0.2240; (2). P{2≤X≤5} = P{X=2} + P{X=3} + P{X=4} + P{X=5} = [ (32/2!) + (33/3!) + (34/4!) + (35/5!) ]e-3 ≈ 0.7169.,解:,例 10: 某一城
16、市每天發(fā)生火災(zāi)的次數(shù) X 服從參數(shù)為0.8的泊松分布。求該城市一天內(nèi)發(fā)生 3 次以上火災(zāi)的概率。,P{X≥3}= 1-P{X<3} = 1-[ P{X=0}+P{X=1}+P{X=2} ] = 1-[ (0.80/0!)+(0.81/1!)+(0.82/2!) ]e-0.8 ≈ 0.0474 .,泊松分布的圖形,歷史上,泊松分布是作
17、為二項(xiàng)分布的近似,于1837年由法國數(shù)學(xué)家泊松引入的 。,二項(xiàng)分布與泊松分布的關(guān)系,定理1(泊松定理): 對(duì)二項(xiàng)分布 B(n,p), 當(dāng) n充分大, p又很小時(shí),對(duì)任意固定的非負(fù)整數(shù) k,有近似公式,由泊松定理,n重貝努里試驗(yàn)中稀有事件出現(xiàn)的次數(shù)近似地服從泊松分布。,我們把在每次試驗(yàn)中出現(xiàn)概率很小的事件稱作稀有事件。如:地震、火山爆發(fā)、特大洪水、意外事故等。,設(shè)事件A在每次實(shí)驗(yàn)中發(fā)生的概率為p,現(xiàn)獨(dú)立的重復(fù)進(jìn)行該實(shí)驗(yàn),直到A發(fā)生為
18、止。用X表示進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的次數(shù),則X的分布律為:,5. 幾何分布,并稱X服從參數(shù)為p的幾何分布,記為 X ~ G(λ) 。,例11:某出租汽車公司共有出租車400輛,設(shè)每天每輛出租車出現(xiàn)故障的概率為0.02,求:一天內(nèi)沒有出租車出現(xiàn)故障的概率。,解: 將觀察一輛車一天內(nèi)是否出現(xiàn)故障看成一次試驗(yàn) E。因?yàn)槊枯v車是否出現(xiàn)故障與其它車無關(guān), 于是, 觀察400輛出租車是否出現(xiàn)故障就是做 400 次貝努利試驗(yàn)。設(shè) X 表示一天內(nèi)出現(xiàn)故障的出
19、租車數(shù), 則 X ~ B(400, 0.02)。令 ? = np = 400×0.02 = 8 ,于是, P{一天內(nèi)沒有出租車出現(xiàn)故障} = P{X=0} = b(0;400,0.02) ≈(80/0!)e-8 = 0.0003355.,小結(jié),本節(jié)首先介紹離散型隨機(jī)變量及其概率分布;然后介紹幾種常見的離散型概率分布:兩點(diǎn)分布、超幾何分布、二項(xiàng)分布、泊松分布和幾何分布及其關(guān)系。,對(duì)于離散型隨機(jī)變量
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