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类型概率第一章-概-率-论课件.ppt

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    关 键  词:
    概率 第一章 课件
    资源描述:

    1、第一章概率论第一章概率论(1)理解随机事件、事件的关系及运算、概率的古典定义等概率的相关概念;(2)熟练掌握概率的加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式、伯努利概型等概率计算公式和方法;(3)理解随机变量、分布列、分布密度、分布函数、正态分布等概念,熟练掌握分布列、分布密度、分布函数及正态分布的相关计算;(4)理解随机变量的数字特征的有关概念,熟练掌握期望和方差的计算方法;(5)培养把概率知识应用于实际生活的意识与能力.第一节随 机 事 件第一章概率论第二节随机事件的概率第三节概率的加法与乘法公式第四节全概率公式及事件的独立性第五节随机变量及其分布第六节正 态 分 布第七节随机变量的数字

    2、特征第一节随 机 事 件一、随机试验和随机事件在自然界和科学实验中出现的现象,可以分为两大类:一类是确定性现象,另一类是随机现象确定性现象是指在一定条件下必然发生或必然不发生的现象例如下面给出的都是确定性现象:(1)在标准大气压下,温度达到100时,纯水沸腾;(2)异性电荷相互吸引;(3)从装有10个黄色乒乓球的盒子里任意摸出一个是黄球.()投掷一枚质地均匀的骰子,出现点数为1;()某种股票明天上涨;()某款手机在一天内的销售量;()某射手向一目标射击,击中的环数.第一节随 机 事 件(1)投掷一枚质地均匀的硬币,观察它正面向上的次数;(2)投掷一枚质地均匀的骰子,观察它出现的点数;(3)一射

    3、手进行射击,直到击中目标为止,记录他的射击次数;(4)对一批灯泡,测试每一只的寿命.(1)可以在相同的条件下重复进行;(2)每次实验的可能结果不止一个,但事前知道实验的所有结果;(3)每次实验之前不能确定哪一个结果一定会出现.例1对10环靶射击一次,则击中5环是随机事件,击中环数在510环之间也是一个随机事件.例2箱内装有10件同型号的产品,其中7件是正品,3件是次品,从中任取两件,则恰有一件次品,两件全是次品,两件全是正品都是随机事件.第一节随 机 事 件例3若在,9九个数字中任取一个,则事件表示取得大小为(,)的数;事件表示取得一个偶数;事件表示取得一个奇数,都是试验的可能结果.例3中事件

    4、(,)是基本事件.事件由事件,组合而成,事件由事件,组合而成,这两个事件称为复合事件.一般的,由若干个基本事件组合而成的事件称为复合事件.二、事件的关系与运算在随机试验中有许多事件发生,而这些事件之间往往又有联系研究事件之间的各种关系与运算,可以帮助我们更深刻地认识随机事件1.事件的包含与相等第一节随 机 事 件图1-12.事件的和(或并)第一节随 机 事 件事件与事件至少有一个发生的事件,称为事件与事件的和(或并)事件,记为(或)(图1 2中的阴影部分)因此,事件的和可以描述为:当且仅当事件,中至少有一个发生时,事件发生即A,B至少有一个发生图1-2第一节随 机 事 件(1)(),(2)若,

    5、则;(3),.3.事件的交(或积)事件与事件同时发生的事件,称为事件与事件的交(或积),记为(或)(图1 3中的阴影部分)因此,事件的交可以描述为:当且仅当事件A,B同时发生时,事件AB发生即图1-3第一节随 机 事 件(1)(),();图1-4第一节随 机 事 件(2)若,则;(3),.4.差事件事件A发生而事件B不发生的事件,称为事件与事件的差事件,记为(图1 4中的阴影部分)5.互不相容(互斥)事件图1-5第一节随 机 事 件6.互逆(对立)事件图1-6第一节随 机 事 件例4设一个工人生产了三个零件,记“第(,)个零件是正品”,试用(,)表示下列事件:(1)没有一个零件是次品;(2)只

    6、有一个零件是正品;(3)恰有一个零件是次品;(4)至少有一个零件是次品.解(1)“没有一个零件是次品”,即“全是正品”,可表示为:;(2)“只有一个零件是正品”表示为:;(3)“恰有一个零件是次品”表示为:;(4)“至少有一个是次品”表示为:或.1.指出下列各事件之间的关系.第一节随 机 事 件(1)10件产品全是合格品与10件产品中只有1件废品;(2)10件产品全是合格品与10件产品中至少有1件废品.2.写出下列试验的样本空间.(1)从,四位学生中,推选代表参加数学竞赛:1)推选其中三位,参加学校组织的竞赛;2)推选其中两位,一位参加省级竞赛,另一位参加全国竞赛.(2)从盛有三个红球、两个白

    7、球的口袋中任取两球.(3)实测某种型号灯泡的寿命.3.设,表示四个事件,试用它们表示下列事件:(1)四个事件都不发生;(3)四个事件中至少有一个发生;(4)四个事件中至多有一个发生.第二节随机事件的概率一、概率的统计性定义概率论研究的是随机现象的统计规律性在随机试验中,不仅要关心可能出现哪些随机事件,更关心的是随机事件发生的可能性大小,因为这对人们进行预测判断更有价值虽然随机事件的发生具有偶然性,但随机事件发生的可能性大小是客观存在的从数学角度,希望能找到一个数,来刻画随机事件发生可能性大小这一客观事实,这个数称为随机事件发生的概率表格例1为实验炮弹在正常条件下的合格率,第二节随机事件的概率对

    8、100000发炮弹中的100发炮弹进行发射试验,结果有90发炮弹正常,合格的频率为/0.9,因此,可以认为该批炮弹的合格率基本在0.9左右,即任意从中抽取一发炮弹,能正常发射的可能性为0.9.(1)();(2)();(3)();(4)若,则()();(5)()().二、概率的古典定义第二节随机事件的概率按概率的统计性定义求概率,即用频率来确定概率往往是很困难的,甚至是不现实的事实上,很多随机现象不需要进行试验或观察,根据所讨论事件的特点就可直接计算事件的概率,而且与事实完全一致,甚至比试验更加精确和可信例如,抛掷骰子的随机试验中,i出现点数为i(i,)是随机试验的个基本事件,由于骰子的对称性,

    9、出现各个基本事件的可能性相同,都为/,这个结果是可信的,没有人会怀疑的这种计算方法就叫做概率的古典概型方法(1)有限性样本空间的元素(基本事件)只有有限个,即,;(2)等可能性每一个基本事件发生的可能性都相同,即例2先后抛掷两枚均匀的硬币,求出现一个正面一个背面的概率.第二节随机事件的概率解试验的样本空间(正、正),(正、背),(背、正),(背、背),设表示出现“一个正面、一个背面”,则事件包含两个基本事件(正、背)、(背、正),所以例3袋中有5个白球3个黑球,从中任取2个球,求(1)取到2个白球的概率;(2)取到1个白球1个黑球的概率;(3)至少取到1个黑球的概率.解(1)设表示“取到2个白

    10、球”,则()/.(2)设表示“取到1个白球和1个黑球”,则()/.(3)设表示“至少取到1个黑球”,它包括“恰好取到1个黑球”和“恰好取到2个黑球”两个事件,则()/.例4两封信随机的向四个邮筒投寄,求第二节随机事件的概率(1)第二个邮筒只投入一封信的概率;(2)前两个邮筒各有一封信的概率.解两封信随机的投入四个邮筒,共有中可能投法.(1)设表示“第二个邮筒只投入一封信”,则()/.(2)设表示“前两个邮筒内各有一封信”,则()/.1.交通指挥站每分钟开启绿灯、黄灯、红灯的时间分别是35s、5s、20s,求出现绿灯、黄灯、红灯的概率.2.从52张扑克牌中任取4张,求:(1)4张牌花色都不相同的

    11、概率;(2)4张牌中有3张A,1张的概率.第二节随机事件的概率3.已知10件同类零件,其中3件是次品,从中任取4件.试求下列事件的概率:(1)恰有2件是次品;(3)4件全是正品;(4)至少有1件是正品.4.把数字1、2、3、4、5分别写在五张小纸片上,从中任取三张,组成一个三位数.试求下列事件的概率:(1)三位数为奇数;(2)三位数为5的倍数;(3)三位数为3的倍数;(4)三位数小于350.5.从0、1、2、3、9这10个数字中,有放回地任取6个.试求下列事件的概率:(1)6个数字全不同;(2)6个数字中不含3、6、9;第二节随机事件的概率(3)5在6个数字中恰好出现两次;(4)5在6个数字中

    12、至少出现一次.第三节概率的加法与乘法公式一、概率的加法公式1.互斥事件的加法公式如果事件、互斥,那么它们并事件的概率等于这两个事件概率之和即例1一批产品共有20个,其中16个正品,4个次品,从这批产品中任取3个,求其中至少有一件次品的概率.解设“取出的三件产品中至少有一件次品”,“取出的3件产品中恰有i件次品”(,),则有,且,互不相容.由古典定义,得2.任意事件的加法公式对任意两个事件A与B,有第三节概率的加法与乘法公式图1-7例2袋中有20个球,其中3个白球,17个黑球,从中任取3个,第三节概率的加法与乘法公式求:(1)没有白球的概率;(2)恰有1个白球的概率;(3)至多有1个白球的概率;

    13、(4)至少有1个白球的概率.解(1)设A表示“任取3个球没有白球”,则(2)设B表示“任取3个球中恰有1个白球”,则(3)设表示“任取3个球中至多有1个白球”,则(4)设表示“任取3个球中至少有1个白球”,那就包括取到的有1个或2个或3个白球的情况,其概率就是取到1个、2个、3个白球的概率之和,例3求从所有两位数中任意选一个能被2或3整除的概率.第三节概率的加法与乘法公式解设A表示“能被整除的两位数”,B表示“能被整除的两位数”,数字中有一部分既能被2整除也能被3整除,即是AB.二、条件概率公式随机事件的发生都有一定的随机性和关联性,有时不只是简单的求某一事件发生的概率,还可能有进一步的条件要

    14、求:即在某一个相关事件已经发生的前提下另一随机事件发生的概率图1-8第三节概率的加法与乘法公式例4经统计,某地区人的寿命达到60岁的概率为0.8,达到70岁的概率为0.65,求60岁的人中生命能超过70岁的概率.解设A表示“寿命达到60岁”,B表示“寿命达到70岁以上”,显然,所以,.于是例5100件产品中有96件正品,其中一级品70件,现从中任取1件,求:(1)取到的是正品的概率;(2)在取得正品的前提下,是一级品的概率.解设B表示“取得正品”,A表示“取得一级品”,则AB.(1)()/.(2)()/,三、概率的乘法公式第三节概率的加法与乘法公式由条件概率计算公式,可直接推得概率的乘法公式:

    15、例6讨论抓阄的公平性.设有10个阄中只有一个物阄,10个人不论先后顺序抓阄,每人只能抓一次、一个阄,试讨论其结果与顺序无关.解设表示第(,)个人抓到物阄,则第一个人抓到物阄的概率例7假设在空战中,甲机先发现乙机并向乙机开火,由于距离较远,击落乙机的概率是0.6;若乙机未被击落而进行还击,击落甲机的概率为0.7;当甲机未被击落再次进攻乙机时,击落乙机的概率为0.8,在这几个回合中,分别计算甲、乙被击落的概率.第三节概率的加法与乘法公式解设A表示“甲机击落乙机”,、分别表示甲机第一、二次击落乙机,则,表示“乙机击落甲机”.根据题意,得1.有三个人,每个人都以同等的可能被分配到四个房间中的每一间,求

    16、:(1)三个人被分配到同一个房间的概率;(2)三个人被分配到不同房间的概率.2.口袋内装有两个五分、三个二分、五个一分的硬币,任意取出五个,求总数超过一角的概率.3.一间宿舍内住有6位同学,求他们中有4个人的生日在同一月份的概率.第三节概率的加法与乘法公式4.某公司组织英语和计算机两个培训班,40名职工中有20名参加英语班,16名参加计算机班,同时参加两个班学习的有8名职工,在该公司中任选一名职工,问他是参加培训班学习的职工的概率是多少?5.某商品,甲厂的市场占有率为65%,乙厂的市场占有率为35%,已知甲厂产品的合格率为95%,乙厂产品的合格率为93%,求在市场上买到甲厂生产的合格品的概率及

    17、乙厂生产的合格品的概率.6.袋中有10个球,其中3个白球,7个红球,每次任取1个,不放回的取两次,求:(1)两次都取到白球的概率;(2)两次取出的球颜色不同的概率.第三节概率的加法与乘法公式7.甲、乙两班共70名学员,其中女学员40名,又知甲班有30名学员,女学员有15名,问碰到甲班学员时,恰好是女学员的概率.8.某厂产品中有4%的废品,而合格品中有75%是一级品,求任取一件产品为一级品的概率.第四节全概率公式及事件的独立性一、全概率公式先看下面的例子例1市场上供应的灯泡中,甲厂产品占70%,乙厂产品占30%.甲厂产品的合格率为95%,乙厂产品的合格率为80%.求市场上灯泡的合格率.解设A“甲

    18、厂的产品”,“产品为合格品”,则“非甲厂的产品”,即“乙厂的产品”.由于,并且与互不相容,于是例2设一个仓库中有十箱同样规格的产品,已知其中有五箱、三箱、两箱分别是甲厂、乙厂、丙厂生产的,且甲厂、乙厂、丙厂生产的产品次品率分别为/,/,/.从这些产品中抽取一箱,再从该箱中抽取一件产品,求取得正品的概率.第四节全概率公式及事件的独立性解设(,)分别表示产品是甲、乙、丙三个厂生产的,表示“从中任取一件是正品”.由全概率公式例3盒中放有12个乒乓球,其中有9个是新的.第一次比赛时,从中任取3个来用,比赛后仍放回盒中,第二次比赛仍从盒中任取3个球,求第二次取出的球都是新球的概率.解设“第二次取出的球都

    19、是新球”,第二次取出的新球个数与第一次取出的新球个数有关,设“第一次取出了个新球”(,).显然,互不相容,且,所以,二、事件的独立性第四节全概率公式及事件的独立性前面我们知道,有时某一事件发生的概率与该事件在另一事件发生的前提下发生的概率是不一样的,即()()但在实践中还有这样的情况,事件发生的可能性不受事件发生与否的影响,即()()例如,连续两次投掷一枚硬币,“第一次出现正面”与“第二次出现正面”这两个事件中任何一个发生与否,都不影响另一个发生的可能性,这就是事件的独立性问题(1)事件与独立的充要条件是(2)若事件与相互独立,则与、与、与中的每一对事件都相互独立.(3)若事件,相互独立,则有

    20、第四节全概率公式及事件的独立性例4甲、乙两人独立地向同一目标射击,击中目标的概率分别是0.9和0.8,求在一次射击中:(1)两人都击中目标的概率;(2)甲击中乙未击中的概率;(3)目标被击中的概率.解设“甲击中目标”,“乙击中目标”,则与相互独立,且()0.,().因此(1)()()()0.90.80.72;(2)()()()0.90.20.18;(3)()()()()0.90.80.98.例5一元件能正常工作的概率称为该元件的可信度,由元件组成的系统能正常工作的概率成为该系统的可信度.设构成系统的每个元件的可信度均为(),而各个元件能否正常工作是相互独立的,试求:第四节全概率公式及事件的独立

    21、性(1)由3个元件组成的串联系统的可信度;(2)由3个元件组成的并联系统的可信度.解设“第个元件能正常工作”(,),“串联系统能正常工作”,“并联系统能正常工作”.显然,相互独立.(1)()()()()().(2),三、独立重复试验及伯努利概型第四节全概率公式及事件的独立性在相同条件下重复多次作一种试验,若每次结果发生的概率不受其他各次试验结果的影响,则称这种重复试验为独立重复试验,这种试验的概率计算模型就叫做独立重复试验概型其中有一种情形,其特点是,在相同条件下进行次独立重复试验,每次试验只有两种相互对立的结果发生,即或,若(),则()(),称这次独立重复试验为二项概型,又称伯努利(Bern

    22、oulli)概型例某射手对同一目标进行三次独立射击,每次命中目标的概率为,不中的概率为.求三次射击恰好命中两次的概率.解设=射击一次,命中目标,则(),(),又设第次命中目标(,),三次射击恰好命中两次.则第四节全概率公式及事件的独立性例7从一批由9件正品、3件次品组成的产品中,有放回地抽取5次,每次抽1件,求其中恰有2件次品的概率.解本题为伯努利概型,其中,/,/.于是()/0.264.一工人看管三台机床,在一小时内甲、乙、丙三台机床需要工人照看的概率分别是0.9、0.8和0.85,求在一小时内:(1)没有一台机床需要照看的概率;(2)至少有一台需要照看的概率.2.某工厂有甲、乙、丙三个车间

    23、,它们生产同一种螺钉,其产量分别占总量的25%、35%、40%.每个车间的产品中,次品分别占5%、4%、2%,现从全部螺钉中任取一个,求恰为次品的概率.第四节全概率公式及事件的独立性3.已知甲袋中有3个白球和2个红球,乙袋中有2个白球和3个红球,先从甲袋中任取一球放入乙袋,再从乙袋中任取一球放入甲袋,求:(1)甲袋中红球数增加的概率;(2)甲袋中红球数不变的概率.4.在乒乓球比赛中,甲每局取胜的概率为0.6,求甲三局两胜的概率.5.灯泡使用寿命在1000以上的概率为0.3,求3只灯泡在使用1000后最多只有一只损坏的概率.6.某机构有一个5人组成的顾问小组,若每个顾问贡献正确意见的百分比是0.

    24、7.现在该机构对某事可行与否征求意见,按少数服从多数的原则,求做出正确决策的概率.第五节随机变量及其分布一、随机变量的概念通过对随机事件及其概率的研究,使人们对随机现象的统计规律性有了初步的认识为了深入、全面地研究随机现象的统计规律性,需要把这些现象的结果数量化其实在随机试验中,有很多试验的结果直接表现为数量例如,一次射击中命中的环数;在产品检验中,抽出的废品数;在销售产品时的销售量;测量时的误差等等有些试验的结果,虽然不表现为数量,但可以采用适当的方法,使它们数量化例如,抛掷一枚均匀的硬币,结果有两种:“正面向上”和“反面向上”,虽不表现为数量,但如果将正面向上记为“1”,反面向上记为“0”

    25、,则试验的结果就数量化了第五节随机变量及其分布例1某电话总机在一天内接到的呼叫次数记为,它是一个随机变量,可能取值为,.例2某公共汽车站每隔5分钟有一辆汽车通过,一位乘客对于汽车通过该站的时间完全不知道,他在任一时刻到达车站都是等可能的,那么他的候车时间是一个随机变量,它可以取区间,内的一切实数,即,.(1)离散型随机变量:只可能取有限个或可列无限个值.如例1中的是离散型随机变量.(2)非离散型随机变量:可以在整个数轴上取值,或至少有一部分值取某实数区间的全部值.二、离散型随机变量1.离散型随机变量及其分布第五节随机变量及其分布定义2离散型随机变量的所有可能值(,)与其对应的概率()(,)所组

    26、成的表格(1)(,);(2).例3投掷一枚骰子,求出现点数X的分布列.解的所有可能取值为这六个自然数,且概率都是/,其分布列为第五节随机变量及其分布表格例4一批零件中有9个合格品和3个废品.安装机器时,从这批零件中依次抽取,如果每次取出的废品不再放回去,求在取得合格品以前,已取出的废品数的概率分布.解设取得合格品前已取出的废品数为随机变量,则的可能取值为,.且第五节随机变量及其分布表格2.常见离散型随机变量的分布(1)两点分布表格例5一批产品的废品率为5%,从中任取一件进行检验,求取到合格品数的分布列.解可以取和两个值,“”表示取到废品,“”表示取到合格品.这是两点分布,且第五节随机变量及其分

    27、布表格(2)二项分布表格例6设每台机器在一分钟内需要修理的概率为0.1,求10台机器在同一分钟内最多有两台需要修理的概率.解设表示在同一分钟内需要修理的机器数,则(,.1),所以,(3)泊松(Poisson)分布第五节随机变量及其分布例7一大批产品的废品率为0.015,求任取一箱(有100个产品),箱中有一个废品的概率.解由题意知,0.015,用二项分布计算,得15()0.334695.三、连续型随机变量连续型随机变量的取值可以充满某个实数区间或整个数轴如测量时的误差、人的身高、体重等都是连续型随机变量由于连续型随机变量的取值不可数,因此不能用给出分布列的办法表示它的概率分布规律为此需要引入概

    28、率密度函数的概念(1)密度函数是非负函数,即();(2)().(1)分布密度曲线不在轴的下方;第五节随机变量及其分布(2)分布密度曲线与轴之间的图形面积为.图1-9第五节随机变量及其分布例8设()是某连续型随机变量的分布密度.求(1)常数;(2)();(3)().解(1)因为()(),(2)()().(3)()()().例9设连续型随机变量服从区间,()上的均匀分布,且已知概率()/,求:(1)常数的值;(2)概率.解(1)因为,所以,第五节随机变量及其分布(2)由(1)知,(),于是四、随机变量的分布函数对离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布,可以分别用分布列和概率密度函数来描述而实际上

    29、还存在一个描述这两类随机变量概率分布的统一方法,这就是随机变量的分布函数(1)(),其中(,).(3)()(),例10设随机变量的分布列为表格解(1)当时,()();第五节随机变量及其分布(2)当时,()()().3;(3)当时,(4)当时,图1-10第五节随机变量及其分布例11已知连续型随机变量的密度函数为解当xa时,例12设连续型随机变量X的分布函数为解(1)由,(2)由(1)得F(x)=/+/arctanx,所以(3)f(x)F(X)/1.下面表(1)、(2)是否为某个随机变量的分布列?第五节随机变量及其分布表(1)第五节随机变量及其分布表(2)2.已知离散型随机变量X的概率分布为:表(

    30、2)3.盒内有12个乒乓球,其中9个新球,不放回地抽取,每次取一个直到取得新球为止,求下列随机事件的概率分布:(1)抽取次数;(2)取得的旧球个数Y.第五节随机变量及其分布4.设某批数量较多的电子管,其正品率为75%,现对这批电子管进行测试,只要遇到一个正品电子管就停止测试,求测试次数的分.5.一大批种子的发芽率为90%,今从中任取10粒播撒土壤中,求:(1)恰有8粒发芽的概率;(2)不少于8粒发芽的概率.6.校对一本共100页的书,更正了150个错误,假设每页上的错误数X服从泊松分布,求该书原来每页上的错误都不超过4个的概率.7.若随机变量X的概率密度为:f(x),8.已知公共汽车到达某站的

    31、时间服从10时到10时半之间的均匀分布,求如果10时到达车站,需要等候10分钟以上的概率.第六节正 态 分 布一、正态分布的定义及性质定义1若连续型随机变量X的密度函数为f(x)称X服从参数为,的正态分布或高斯(Gauss)分布,记作图1-11第六节正 态 分 布图1-12(1)曲线位于x轴的上方,以x=为对称轴,第六节正 态 分 布向左右对称地无限伸延,并且以x轴为渐近线;(2)曲线在x=处达到最高点,最大值为/;(3)若固定,改变的值,则曲线y=f(x)沿x轴平行移动,曲线的几何形状不变;若固定,改变的值,越大y=f(x)的图形越平坦,曲线愈“矮胖”(即分布愈分散);越小y=f(x)的图形

    32、越陡峭,曲线愈“高瘦”(即分布愈集中于的附近).二、正态分布的概率计算设随机变量X(,2),则根据分布函数的概念,X在区间(x1,x2)内取值的概率为第六节正 态 分 布图1-13(1)(+),(-);第六节正 态 分 布(2)(-x)=1-(x).例1设XN(0,1),求:(1)P(X1.5);(2)P(0.5X1.5);(3)解(1)P(X1.5)=(1.5)查正态分布表0.9332.(2)P(0.5X1.5)(1.5)-(0.5)=0.9332-0.6915=0.2417.(3)P(X1.5)=1-P(X1.5)=1-(1.5)=1-0.9332=0.0668.例2设XN(1.54),试

    33、求:(1)P(X3.5);(2)解这里=1.5,=2,于是(1)P(X3.5)=(1)=0.8413.(2)P(X-4)=(-2.75)(3)P()P(-3X3)第六节正 态 分 布例3若XN(,2),求:(1)P(-X+);(2)(3)P(-3X+3).解(1)P(-X+)(2)P(-2X+2)=()-(-2)=2()-1=0.9546.(3)P(-3X+3)=()-(-3)=2()-1=0.9974.例4在机床上加工零件,发现它的长度X是服从正态分布N(,2)的随机变量.已知20cm,=0.2cm.求零件长度在19.720.3cm之间的概率(即两边偏差不超过.3cm).解已知=20,=0.

    34、2,故第六节正 态 分 布例5某工程队完成某项工程所需要的天数X服从参数为=100,2=25的正态分布.按合同规定,若在100天内完成,则得超产奖10000元,若在100115天内完成,则得一般奖1000元,若超过115天,则罚款5000元,求该工程队在完成这项工程时,罚款5000元的概率.解由已知,该工程队完成这项工程所需天数X服从正态分布,即XN(100,52),于是1.已知连续型随机变量XN(0,1),若概率P(a)=0.05,求常数a.2.设XN(6,9),已知P(0X2a)=0.9623,求常数a.3.某种电池的寿命服从正态分布N(300,352),求电池寿命在250小时以上的概率.

    35、第六节正 态 分 布4.某高等学校入学考试的数学成绩服从正态分布N(65,102),如果85分以上为优秀,求数学考试成绩为优秀的考生大致占总人数的百.5.某食品公司收购了大量生猪,其重量X的概率分布为XN(100,102)(单位:kg),如果从中任选一头,求()其重量不超过100kg的概率;(2)其重量在80120kg的概率.第七节随机变量的数字特征一、数学期望1.数学期望的概念平均值是人们日常生活中经常用到的一个概念,比较两个班的成绩,要用到平均成绩;考察一个地区人们的生活状况,一个重要指标是人均收入.随机变量有多种可能的取值,自然也应该有平均值.例1在教学检查时,对某班12名学生的某科成绩

    36、进行抽考,60分和74分各三名,65分、85分和93分的各两名,则其平均成绩是(1)设X为离散型随机变量,其概率分布为(2)设X为连续型随机变量,例2设随机变量X服从0-1分布,分布列为解E(X)q+1p=p.第七节随机变量的数字特征例3甲、乙两工人一个月中出现废品数的概率分布如下表,判断谁的技术更高些.表格解E(X)00.3+10.3+20.2+30.2=1.3.例4设随机变量X服从区间a,b上的均匀分布,即(a,b),求X的数学期望.解因为f(x)/b-a,所以第七节随机变量的数字特征例5如果连续型随机变量X的密度函数为解()+-xf(x)dxxe-xdx-xde-x-xe-x+e-xdx

    37、=-e-x.2.数学期望的性质由数学期望的定义可得如下性质:()()(为常数).()()().()()()().()若、是相互独立的随机变量,则第七节随机变量的数字特征二、随机变量的方差1.方差的概念数学期望反映了随机变量取值的平均情况,为了能对随机变量的变化情况做出更全面、准确的描述,人们还希望知道随机变量对期望值的偏离程度究竟有多大.例6设甲、乙两门炮射击时,着弹点与目标的距离分别为随机变量,且各自的概率分布为:第七节随机变量的数字特征表格表格解()/().例6中随机变量X、Y的方差分别为:(1)如果离散型随机变量X的分布列为(2)如果连续型随机变量X的密度函数为f(x),则第七节随机变量

    38、的数字特征例7设随机变量X的分布列为P(X=0)=0.7,P(X=1)=0.3,求D(X).解X服从的是两点分布,由例2知,E(X)0.3.于是例8设XN(,2),求E(X)及D(X).解X的分布密度为2.方差的简单性质由方差的定义可知方差具有以下性质:(1)D(C),(C为常数).(2)D(CX)=CD(X),(为常数).()()()()例9已知互相独立的变量X、Y的概率分布如下:第七节随机变量的数字特征表格表格解().0.10.20.4.三、常见随机变量分布表达式及数字特征根据均值和方差的计算公式,很容易求得常见随机变量的均值和方差.为学习方便,将常见随机变量分布表达式及数字特征列于表1

    39、1第七节随机变量的数字特征表1-1常见随机变量分布表达式及数字特征1.设随机变量X的分布列为:第七节随机变量的数字特征表1-1常见随机变量分布表达式及数字特征2.已知X(0,1)且P(X=0)=0.2,求X的数学期望及标准差.3.连续投掷10次硬币,求出现正面次数的均值及方差.4.设离散型随机变量X服从参数为(0)的泊松分布,若数学期望E(4X-1)=7,求参数.5.某超市采购2000件某种商品,这种商品在运输途中损坏的概率为0.002,求超市收到的这批商品的损坏数的均值及方差.6.假定每人生日在各个月份的机会是等同的,求10个人中生日在第二季度的平均人数.第七节随机变量的数字特征数学史料一、

    40、历史背景17、18世纪,数学获得了巨大的进步.数学家们冲破了古希腊的演绎框架,向自然界和社会生活的多方面汲取灵感,数学领域出现了众多崭新的生长点,而后都发展成完整的数学分支.除了分析学这一大系统之外,概率论就是这一时期“使欧几里得几何相形见绌”的若干重大成就之一.二、概率论的起源第七节随机变量的数字特征概率论起源于对赌博问题的研究.早在16世纪,意大利学者卡丹与塔塔里亚等人就已从数学角度研究过赌博问题。他们的研究除了赌博外还有与当时的人口、保险业等有关的内容,但由于卡丹等人的思想未引起重视,概率概念的要旨也不明确,于是很快被人淡忘了.表格三、概率论在实践中曲折发展第七节随机变量的数字特征在概率

    41、问题早期的研究中,逐步建立了事件、概率和随机变量等重要概念以及它们的基本性质.后来由于许多社会问题和工程技术问题,如人口统计、保险理论、天文观测、误差理论、产品检验和质量控制等的研究,促进了概率论的深化和发展.从17世纪到19世纪,伯努利、棣莫弗、拉普拉斯、高斯、普阿松、切贝谢夫、马尔可夫等著名数学家都对概率论的发展做出了深刻的研究和杰出的贡献.在这段时间里,概率论的发展简直到了使人着迷的程度.但是,随着概率论的各个分支领域获得大量进展和成果,以及在其他基础学科和工程技术上的应用,由拉普拉斯给出的概率定义的局限性很快便暴露了出来,甚至无法适用于一般的随机现象.到20世纪初,概率论的一些基本概念

    42、尚没有确切的定义,概率论作为一个数学分支,仍然缺乏严格的理论基础.第七节随机变量的数字特征四、概率论理论基础的建立概率论的第一本专著是1713年问世的雅各伯努利的推测术.经过二十多年的艰难研究,伯努利表述并证明了著名的“大数定律”.所谓“大数定律”,简单地说就是,当实验次数很大时,事件出现的频率与概率有较大偏差的可能性很小.这一定理第一次在单一的概率值与众多现象的统计度量之间建立了演绎关系,构成了从概率论通向更广泛应用领域的桥梁.因此,伯努利被称为概率论的奠基人.为概率论确定严密的理论基础的是数学家柯尔莫哥洛夫.1933年,他发表了著名的概率论的基本概念,用公理化结构定义了概率论,这个结构的确

    43、立是概率论发展史上的一个里程碑,为以后的概率论的迅速发展成熟奠定了更牢固的基础.五、概率论的应用第七节随机变量的数字特征20世纪以来,由于物理学、生物学、工程技术、农业技术和军事技术发展的推动,概率论飞速发展,理论课题不断扩大与深入,应用范围大大拓宽.尤其在最近几十年中,概率论的方法被引入各工程技术学科和社会学科.目前,概率论在近代物理、自动控制、地震预报和气象预报、工厂产品质量控制、农业试验和公用事业等方面都得到了重要应用.越来越多的概率论方法被引入到经济、金融和管理科学.1.一批由37件正品、3件次品组成的产品中任取3件产品,求:(1)恰有一件次品的概率;(2)(3)3件全是正品的概率;(

    44、4)2.在0,1,2,9共10个数字中,任取4个不同数字,试求这4个数字能排成一个四位偶数的概率.第七节随机变量的数字特征3.甲、乙两城市都位于长江下游,根据一百年来的气象记录统计显示,甲、乙两城市一年中雨天占的比例分别为20%和18%,两地同时下雨占的比例为12%,求:(1)乙市为雨天时,甲市也为雨天的概率;(2)甲市为雨天时,乙市也为雨天的概率;(3)甲、乙两城市至少有一天为雨天的概率.4.某工厂有甲、乙、丙三个车间,生产同一种产品,每个车间的产量分别占全厂的25%、35%、40%,各车间产品的次品率分别为5%、4%、2%,求全厂产品的次品率.第七节随机变量的数字特征5.甲、乙、丙三人向同

    45、一飞机射击,设甲、乙、丙射中的概率分别是0.4、0.5、0.7,又设若只有一人射中,飞机坠毁的概率为0.2;若两人射中,飞机坠毁的概率为0.6;若三人射中,飞机必坠毁,求飞机坠毁的概率.6.如图-所示,电路是由两个并联电池A,B再与电池C串联而成,设电池A,B,C图1-14第七节随机变量的数字特征7.从一批含有7件正品及3件次品的产品中一件一件地抽取,在下列两种情况下,分别求出直到取得正品为止所需次数X的分布列:(1)每次取出的产品不再放回;(2)每次取出的产品检验后放回,再取下一件产品.8.一大楼装有5个同类型的供水设备,调查表明在某时刻t每个设备被使用的概率为0.1,求在同一时刻:(1)恰

    46、有两个设备被使用的概率;(2)至少有一个设备被使用的概率.9.一女工照管800个纱锭,若一纱锭在单位时间内断纱的概率为0.005,求单位时间内:(1)恰好断纱4次的概率;(2)断纱次数不多于3的概率.10.设连续性随机变量X的概率密度为:第七节随机变量的数字特征f(x)(1)求系数a;(2)求随机变量X落在区间内的概率.11.已知随机变量X的分布列为:(1)求X的分布函数F(x),并作出其图像;表格(1)求X的分布函数F(x),并作出其图像;(2)求P(-1X1),P(X1).12.设连续随机变量X的分布函数为:第七节随机变量的数字特征(x),13.已知X的概率分布为(k)k(03)k(0)200k,(k0,),求:(),(),()14.已知随机变量X服从二项分布(n,p)且(),求n和p的值.15.一批零件有9个正品,3个次品,在安装机器时,从这批零件中任取一个,若取出的是次品不放回地再取一个,直到取出的是正品安装在机器上,求在取到正品之前,已取出的次品数X的期望和方差.

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