概率论与数理统计-理工类简明版-2-4课件.ppt
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- 关 键 词:
- 概率论 数理统计 理工类 简明 课件
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1、连续型随机变量及其概率密度连续型随机变量及其概率密度定义定义如果对随机变量如果对随机变量X的分布函数的分布函数),(xF负可积函数负可积函数),(xf使得对任意实数使得对任意实数x有有 xdttfxXPxF,)()(则称则称X为连续型随机变量为连续型随机变量,称称)(xfX的的概率密度函概率密度函数数,简称为简称为概率密度概率密度或或密度函数密度函数.的性质,的性质,由定义及分布函数由定义及分布函数(1);0)(xf(2).1)(dxxf存在非存在非易见概率密度具有下列性质:易见概率密度具有下列性质:注注:上述性质有明显的几何意义上述性质有明显的几何意义.连续型随机变量及其概率密度连续型随机变
2、量及其概率密度(1);0)(xf(2).1)(dxxf易见概率密度具有下列性质:易见概率密度具有下列性质:注注:上述性质有明显的几何意义上述性质有明显的几何意义.Oxy)(xfxA 1反之,反之,可证一个函数若满足上述性质,可证一个函数若满足上述性质,则该函数则该函数一定可以作为某一连续型随机变量的概率密度函一定可以作为某一连续型随机变量的概率密度函数数.完完连续型随机变量分布函数的性质连续型随机变量分布函数的性质1.对一个连续型随机变量对一个连续型随机变量,X若已知其密度函数若已知其密度函数),(xf则概据定义,则概据定义,可求得其分布函数可求得其分布函数),(xF同时,同时,还可求得还可求
3、得X的取值落在任意区的取值落在任意区间间,(ba上的概率:上的概率:badxxfaFbFbXaP)()()(2.连续型随机变量连续型随机变量X取任一指定值取任一指定值 的概率的概率)(Raa Oxy)(xfx)(xFOxy)(xfabXaP b连续型随机变量分布函数的性质连续型随机变量分布函数的性质2.连续型随机变量连续型随机变量X取任一指定值取任一指定值 的概率的概率)(Raa lim0aXxaPaXPx axaxdxxf,0)(lim0故对连续型随机变量故对连续型随机变量,X有有bXaPbXaPbXaP .bXaP 为为0.3.若若)(xf在点在点x处连续,处连续,则则)()(xfxF (
4、1)连续型随机变量分布函数的性质连续型随机变量分布函数的性质3.若若)(xf在点在点x处连续,处连续,则则)()(xfxF (1)由定义和积分上限函数导数公式即得,由定义和积分上限函数导数公式即得,由由(1)式得:式得:xxFxxFx )()(lim0)(xfxxxXxPx lim0(2)可将上式理解为:可将上式理解为:X在点在点x的密度的密度),(xf恰好是恰好是X落在区间落在区间,(xxx 上的概率上的概率x 之比的极限之比的极限(比比与区间长度与区间长度连续型随机变量分布函数的性质连续型随机变量分布函数的性质X在点在点x的密度的密度),(xf恰好是恰好是X落在区间落在区间,(xxx 上的
5、概率上的概率x 之比的极限之比的极限(比比与区间长度与区间长度较线密度的定义)较线密度的定义).由由(2)式,式,若不计高阶无穷小,则有若不计高阶无穷小,则有,)(xxfxxXxP 即,即,X落在小区间落在小区间,(xxx 上的概率近似等于上的概率近似等于.)(xxf 完完例例1 设随机变量设随机变量X的密度函数为的密度函数为 其它其它,011,12)(2xxxf 求其分布函数求其分布函数).(xF解解 xdttfxXPxF)()(当当,1 x;0)(xF当当,11 x xdttdtxF121120)(21arcsin112 xxx 解解 xdttfxXPxF)()(当当,1 x;0)(xF当
6、当,11 x xdttdtxF121120)(21arcsin112 xxx 当当,1 x,1)(xF故故 .1,111,21arcsin111,0)(2xxxxxxxF 完完例例2 设随机变量设随机变量X具有概率密度具有概率密度.,043,2230,)(其它其它xxxkxxf(1)确定常数确定常数;k(2)求求X的分布函数的分布函数);(xF(3)求求.2/71 XP完完例例2 设随机变量设随机变量X具有概率密度具有概率密度.,043,2230,)(其它其它xxxkxxf(1)确定常数确定常数;k解解 由由 ,1)(dxxf得得解得解得,6/1 k于是于是X的概率密度为的概率密度为,1224
7、330 dxxkxdx解解由由 ,1)(dxxf得得解得解得,6/1 k于是于是X的概率密度为的概率密度为,1224330 dxxkxdx)(xf ,6x,22x,030 x43 x其它其它.完完例例2 设随机变量设随机变量X具有概率密度具有概率密度.,043,2230,)(其它其它xxxkxxf(2)求求X的分布函数的分布函数);(xF解解X的分布函数为的分布函数为)(xF 4,143,22630,60,03030 xxdttdttxdttxxx解解)(xF 4,143,22630,60,03030 xxdttdttxdttxxx ,0,122x,4232xx ,10 x30 x43 x4
8、x.完完例例2 设随机变量设随机变量X具有概率密度具有概率密度.,043,2230,)(其它其它xxxkxxf(3)求求.2/71 XP解解 2/71)(2/71dxxfXP 2/73312261dxxxdx2/73231242121 xxx例例2 设随机变量设随机变量X具有概率密度具有概率密度.,043,2230,)(其它其它xxxkxxf(3)求求.2/71 XP解解2/71 XP2/73231242121 xxx,4841 或或)1()2/7(2/71FFXP .48/41 完完例例3 设随机变量设随机变量X的分布函数为的分布函数为,1,110,0,0)(2 xxxxxF求求(1)概率概
9、率;7.03.0 XP(2)X的密度函数的密度函数.解解 由连续型随机变量分布函数的性质由连续型随机变量分布函数的性质,有有(1)3.0()7.0(7.03.0FFXP ;4.03.07.022 (2)X的密度函数为的密度函数为例例3 设随机变量设随机变量X的分布函数为的分布函数为,1,110,0,0)(2 xxxxxF求求(2)X的密度函数的密度函数.解解(2)X的密度函数为的密度函数为 xxxx1,010,20,0.,010,2 其它其它xx)()(xFxf 完均匀分布均匀分布定义定义若连续型随机变量若连续型随机变量X的概率密度为的概率密度为 ,0,1)(abxfbxa 其它其它).,(b
10、aU易见,易见,;0)()1(xf .1)()2(dxxf记为记为X上服从上服从均匀分布均匀分布,则称则称X在区间在区间),(ba注注:在区间在区间),(ba上服从均匀分布的随机变量上服从均匀分布的随机变量,X其取值落在其取值落在),(ba中任意等长度的子区间内的概率中任意等长度的子区间内的概率是相同的,是相同的,且与子区间的和度成正比且与子区间的和度成正比.事实上,事实上,子区间子区间),(),(balcc 任取任取均匀分布均匀分布是相同的,是相同的,且与子区间的和度成正比且与子区间的和度成正比.事实上,事实上,子区间子区间),(),(balcc 任取任取.1)(abldxabdxxflcX
11、cPlcclcc 易求得易求得X的分布函数的分布函数 ,1,0)(abaxxFax .bxa bx 完完例例4 某公共汽车站从上午某公共汽车站从上午 7 时起时起,每每 15 分钟来一分钟来一班车班车,即即 7:00,7:15,7:30,7:45 等时刻有汽车到达等时刻有汽车到达此站此站,如果乘客到达此站时间如果乘客到达此站时间X是是 7:00 到到 7:30 之之间的均匀随机变量间的均匀随机变量,试求他候车时间少于试求他候车时间少于 5 分钟的分钟的概率概率.解解 以以 7:00 为起点为起点 0,以分为单位以分为单位,依题意依题意X),30,0(U 其它其它,0300,301)(xxf解解
12、 以以 7:00 为起点为起点 0,以分为单位以分为单位,依题意依题意X),30,0(U 其它其它,0300,301)(xxf为使候车时间为使候车时间X少于少于 5 分钟分钟,乘客必须在乘客必须在 7:10 到到7:15 之间之间,或在或在 7:25 到到 7:30 之间到达车站之间到达车站,故所故所求概率为求概率为30251510 XPXP3130130130251510 dxdx即乘客候车时间少于即乘客候车时间少于5分钟的概率是分钟的概率是 1/3.完完指数分布指数分布定义定义若随机变量若随机变量X的概率密度为的概率密度为 ,0,)(xexf 0 x其中其中,0 则称则称X服从参数为服从参
13、数为 的的指数分布指数分布,简记为简记为).(eX易见,易见,;0)()1(xf .1)()2(dxxf)(xf的几何图形如图的几何图形如图.注注:指数分布常用来指数分布常用来描述对某一事件发生的等待描述对某一事件发生的等待时间,时间,例如,例如,乘客在公交乘客在公交Ox)(xf指数分布指数分布注注:指数分布常用来指数分布常用来描述对某一事件发生的等待描述对某一事件发生的等待时间,时间,例如,例如,乘客在公交乘客在公交车站等车的时间,车站等车的时间,电子元件的寿命等,电子元件的寿命等,易求得易求得X的分布的分布 ,0,1)(xexF 0 x其它其它服从指数分布的随机变量服从指数分布的随机变量X
14、具有具有无记忆性无记忆性,,0,ts有有因而它在可靠因而它在可靠性理论和排队论中有广泛的应用性理论和排队论中有广泛的应用.函数函数即对任意即对任意.|tXPsXtsXP ()*指数分布指数分布服从指数分布的随机变量服从指数分布的随机变量X具有具有无记忆性无记忆性,,0,ts有有即对任意即对任意.|tXPsXtsXP ()*)()(|sXPsXtsXPsXtsXP sXPtsXP .)(1)(1)(tXPeeesFtsFtsts 若若X表示某一元件的寿命,表示某一元件的寿命,使用了使用了s小时,小时,它总共能使用至少它总共能使用至少ts 则则式表明:式表明:()*已知元件已知元件指数分布指数分布
15、若若X表示某一元件的寿命,表示某一元件的寿命,使用了使用了s小时,小时,它总共能使用至少它总共能使用至少ts 则则式表明:式表明:()*已知元件已知元件概率与从开始使用时算起概率与从开始使用时算起率相等,率相等,一性质是指数分布具有广泛应用的重要原因一性质是指数分布具有广泛应用的重要原因.即元件对它使用过即元件对它使用过s小时没有记忆小时没有记忆,完完t它至少能使用它至少能使用 小时的概小时的概具有这具有这小时的条件小时的条件例例5 某元件的寿命某元件的寿命X服从指数分布服从指数分布,已知其参数已知其参数,1000/1 求求 3 个这样的元件使用个这样的元件使用 1000 小时小时,至至少已有
16、一个损坏的概率少已有一个损坏的概率.解解 由题设知由题设知,X的分布函数为的分布函数为.0,00,1)(1000 xxexFx由此得到由此得到100011000 XPXP.)1000(11 eF各元件的寿命是否超过各元件的寿命是否超过 1000 小时是独立的小时是独立的,用用Y表示三个元件中使用表示三个元件中使用 1000 小时损坏的元件数小时损坏的元件数,例例5 某元件的寿命某元件的寿命X服从指数分布服从指数分布,已知其参数已知其参数,1000/1 求求 3 个这样的元件使用个这样的元件使用 1000 小时小时,至至少已有一个损坏的概率少已有一个损坏的概率.解解 各元件的寿命是否超过各元件的
17、寿命是否超过1000小时是独立的小时是独立的,用用Y表示三个元件中使用表示三个元件中使用 1000 小时损坏的元件数小时损坏的元件数,).1,3(1 ebY所求概率为所求概率为011 YPYP.1)()1(13310103 eeeC则则完完正态分布正态分布定义定义若随机变量若随机变量X的概率密度为的概率密度为,21)(222)(xexf x其中其中 和和)0(都是常数,都是常数,则称则称X服服从参数为从参数为 和和2 的的正态分布正态分布,记为记为).,(2 NX易见,易见,;0)()1(xf又利用泊松积分又利用泊松积分.2 dtex参见相关知识点参见相关知识点易证,易证,dxedxxfx 2
18、22)(21)()2(正态分布正态分布易证,易证,dxedxxfx 222)(21)()2(xt.12122 dtet 注注:正态分布是概率论中最重要的连续型分布,正态分布是概率论中最重要的连续型分布,在十九世纪前叶由高斯加以推广,在十九世纪前叶由高斯加以推广,故又常称为故又常称为高高斯分布斯分布.一般来说,一般来说,一个随机变量如果受到许多随机因素一个随机变量如果受到许多随机因素的影响,的影响,而其中每一个因素都不起主导作用,而其中每一个因素都不起主导作用,正态分布正态分布一般来说,一般来说,一个随机变量如果受到许多随机因素一个随机变量如果受到许多随机因素的影响,的影响,而其中每一个因素都不
19、起主导作用,而其中每一个因素都不起主导作用,则它服从正态分布则它服从正态分布.例如,例如,产品的质量指标,产品的质量指标,元元件的尺寸,件的尺寸,某地区成年男子的身高、体重,某地区成年男子的身高、体重,测量测量误差,误差,射击目标的水平或垂直偏差,射击目标的水平或垂直偏差,信号噪声,信号噪声,农作物的产量等等都服从或近似服从正态分布农作物的产量等等都服从或近似服从正态分布.正态分布的图形特征正态分布的图形特征完完正态分布的图形特征正态分布的图形特征 xexfx,21)(222)(1.密度曲线关于密度曲线关于 x对称;对称;2.曲线当曲线当 x时达到最大值时达到最大值;21)(xf3.曲线在曲线
20、在 x处有拐点且以处有拐点且以Ox)(xf Ox)(xf 0.5 1.0 1.5 正态分布的图形特征正态分布的图形特征3.曲线在曲线在 x处有拐点且以处有拐点且以x轴为渐轴为渐近线;近线;4.确定了曲线中峰的陡峭程度确定了曲线中峰的陡峭程度.X的的分布函数分布函数:xxxdxexF.,21)(222)(完完标准正态分布标准正态分布正态分布当正态分布当1,0 时称为时称为标准正态分布标准正态分布,此时,此时,其密度函数和分布函数常用其密度函数和分布函数常用)(x 和和)(x 表示:表示:,21)(22xex xtdtex2221)(标准正态分布的重要性在于,标准正态分布的重要性在于,任何一个一般
21、的正态分任何一个一般的正态分布都可以通过线性变换转化为标准正态分布布都可以通过线性变换转化为标准正态分布.Oxx)(Oxx)(0.51标准正态分布标准正态分布标准正态分布的重要性在于,标准正态分布的重要性在于,任何一个一般的正态分任何一个一般的正态分布都可以通过线性变换转化为标准正态分布布都可以通过线性变换转化为标准正态分布.定理定理设设),(2 NX则则).1,0(NXY 而对标准正态分布的函数而对标准正态分布的函数),(x 人们利用的近似计算人们利用的近似计算方法计算求出其近似值,方法计算求出其近似值,并编制了并编制了标准正态分布表标准正态分布表.完完定理定理设设),(2 NX则则).1,
22、0(NXY 证明证明 XY的分布函数为的分布函数为 xXPxYP xXP dtetx222)(21 tu)(2122xduexu 所以所以).1,0(NXY 证毕证毕.完完标准正态分布表的使用标准正态分布表的使用,21)(22xex dtexxt 2221)(1.表中给出了表中给出了0 x时时)(x 的数值,的数值,当当0 x时,时,利用正态分布的对称性利用正态分布的对称性(如下图如下图),易见有易见有);(1)(xx 2.若若),1,0(NX则则Oxxx)(x)(Oxx)(xx 标准正态分布表的使用标准正态分布表的使用2.若若),1,0(NX则则);()(abbXaP 3.若若),(2 NX
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