概率论讲义(茆诗松) 下载本文

内容发布更新时间 : 2024/11/18 13:56:28星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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第二章 随机变量及其分布

教学目的与教学要求:理解随机变量的概念;掌握离散和连续随机变量的描述方法;理解分布函数、概率分布列和概率密度函数的概念和性质;会利用概率分布计算有关事件的概率;掌握二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布、均匀分布等;会求简单随机变量函数的概率分布及特征数。

教学重点:不同类型的随机变量的概率分布的概念和性质、常用的离散和连续分布、随机变量的数学期望与方差的概念和性质、随机变量函数的分布。

教学难点:概率分布和数学期望以及方差性质的应用、随机变量函数的分布。 教学措施:理论部分的教学多采用讲授法,注意思想方法的训练,计算类问题采用习题与讨论的方法进行教学。 教学时数:20学时 教学过程:

§2.1 随机变量及其分布

例2.1.1 (1) 掷一颗骰子,出现的点数X:1、2、…、6; (2) n个产品中的不合格品个数Y:0、1、2、…、n; (3) 某商场一天内来的顾客数Z:0、1、2、…; (4) 某种型号电视机的寿命T:[0,??)。

§2.1.1 随机变量的概念

定义2.1.1 定义在样本空间?上的实值函数称为随机变量,常用大写X、

Y、Z等表示;随机变量的取值用小写字母x、y、z等表示。

注意:(1) 随机变量X(?)是样本点?的函数,其定义域为?,其值域为

R?(??,??),若X表示掷一颗骰子出现的点数,则{X?1.5}是不可能事件;

(2) 若X为随机变量,则{X?k}、{a?X?b}、…均为随机事件,即:

{a?X?b}?{?:a?X(?)?b}??;

(3) 注意以下一些表达式:

{X?k}?{X?k}?{X?k} {a?X?b}?{X?b}?{X?a} {X?b}???{X?b}

(4) 同一样本空间可以定义不同的随机变量。 两类随机变量:

若随机变量X可能取值的个数为有限个或可列个,则称X为离散随机变量;

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若随机变量X的可能取值充满某个区间(a,b),则称X为连续随机变量,其中a可以是??,b可以是??。前例2.1.1中的X、Y、Z为离散随机变量;而T为连续随机变量。

§2.1.2 随机变量的分布函数

定义2.1.2 设X是一个随机变量,对任意实数x,称

F(x)?p(X?x)

为随机变量X的分布函数,且称X服从F(x),记为X~F(x),有时也可用FX(x)表明是X的分布函数。

定理2.1.1 任一个分布函数F(x)都有如下三条基本性质:

(1) 单调性:F(x)是定义在整个实数轴(??,??)上的单调非减函数,即对任意的x1?x2,有F(x1)?F(x2);

(2) 有界性:?x,有0?F(x)?1,且

F(??)?limF(x)?0

x???F(??)?limF(x)?1

x???(3) 右连续性:F(x)是x的右连续函数,即对任意的x0,有

x?x0?limF(x)?F(x0)

即:F(x0?0)?F(x0)。

注:(1) 上述三条可以作为判断一个函数是否为分布函数的充要条件;

(2) 有了分布函数的定义,可以计算:

p(a?X?b)?F(b)?F(a) p(X?a)?F(a)?F(a?0) p(X?b)?1?F(b?0)等。

§2.1.3 离散随机变量的概率分布列

定义2.1.3 设X是一个离散随机变量,如果X的所有可能取值是x1、…、x2、

xn、…,则称X取xi的概率

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pi?p(xi)?p(X?xi) (i?1,2,n, )为X的概率分布列或简称为分布列,记为X~?pi?。

分布列也可用下列形式表示: X p x1 p(x1) x2 p(x2) … … xn p(xn) … … 分布列的基本性质: (1) 非负性:p(xi)?0 (i?1,2, )(2) 正则性:?p(xi)?1。

i?1??注:(1) 上述两条可以作为判断一个数列是否为分布列的充要条件; (2) 离散随机变量的分布函数为:F(x)??p(xi)。

xi?x求离散随机变量的分布列应注意: (1) 确定随机变量的所有可能取值; (2) 计算每个取值点的概率。

对离散随机变量的分布函数应注意: (1) F(x)是递增的阶梯函数;

(2) 其间断点均为右连续的;

(3) 其间断点即为X的可能取值点;

(4) 其间断点的跳跃高度是对应的概率值。 例2.1.2 已知X的分布列如下: X 0 1 11p 36求X的分布函数? 解:

2 1 2?0?13?F(x)???12??1?0?0.4?F(x)???0.8??1精彩文档

x?00?x?1。

1?x?22?xx?00?x?1

1?x?22?x例2.1.3 已知X的分布函数如下,求X的分布列?