ImageVerifierCode 换一换
格式:PPT , 页数:21 ,大小:701KB ,
资源ID:1881926      下载积分:10 金币
快捷下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

加入VIP,免费下载
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.docduoduo.com/d-1881926.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录   微博登录 

下载须知

1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

版权提示 | 免责声明

本文(2-2概率统计第二章经典讲义.ppt)为本站会员(Facebook)主动上传,道客多多仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知道客多多(发送邮件至docduoduo@163.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!

2-2概率统计第二章经典讲义.ppt

1、,设X是一个离散型随机变量,它可能取的值是 x1, x2 , 。,为了描述随机变量 X ,我们不仅需要知道随机变量X的取值,而且还应知道X取每个值的概率。,2 离散型随机变量及其分布律,这样,我们就掌握了X这个随机变量取值的概率规律.,从中任取3 个球,取到的白球数X是一个随机变量,X可能取的值是0,1,2,取每个值的概率为,例1,且,其中 (k=1,2, ) 满足:,(2),定义 :设xk(k=1,2, )是离散型随机变量X所取的一切可能值,称,k=1,2, ,为离散型随机变量X的分布律。,用这两条性质 判断pk是否是 分布律,一、离散型随机变量分布律的定义,解: 依据分布律的性质:,a0,

2、从中解得,欲使上述函数为概率分布,应有,二、表示方法,(1)列表法:,(2)公式法,三、举例,例3. 某篮球运动员投中篮圈概率是0.9,求他两次独立投篮投中次数X的概率分布.,解: X可取值为0、1、2,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)=0.81,且 P(X =0)+ P(X =1)+ P(X =2)=1,常常表示为:,这就是X的概率分布,即X的分布律.,设E是一个只有两种可能结果的随机试验,用=1, 2表示其样本空间,且P(1)=p , P(2)=1-p引入随机变量,四、三种重要的离散型

3、随机变量,1.(0 1)分布,来源,则其分布律可写成,例4 设生男孩的概率为p,生女孩的概率为 q=1-p,令X表示随机抽查出生的4个婴儿中“男孩”的个数.,伯努利试验、二项分布,我们来求X的概率分布.,X的概率分布是:,男,女,X表示随机抽查的4个婴儿中男孩的个数, 生男孩的概率为 p.,X可取值0,1,2,3,4.,例5 将一枚均匀骰子抛掷3次, 令X 表示3次中出现“4”点的次数,X的概率分布是:,不难求得,,掷骰子:“掷出4点”,“未掷出4点”,一般地,设在一次试验中我们只考虑两个 互逆的结果:A或 , 或者形象地把两个互逆结果叫做“成功”和“失败”.,新生儿:“是男孩”,“是女孩”,

4、抽验产品:“是正品”,“是次品”,再设我们重复地进行n次独立试验 ( “重复”是指这次试验中各次试验条件相同 ),这样的n次独立重复试验称作n重伯努利试验,简称伯努利试验或伯努利概型.,每次试验成功的概率都是p,失败的概率 都是q=1-p.,用X表示n重伯努利试验中事件A出现的次数,则,称r.v.X服从参数为n和p的二项分布,记作,Xb(n,p),注: 伯努利概型对试验结果没有等可能的要求,但有下述要求:,(1)每次试验条件相同;,(2)每次试验只考虑两个互逆结果A或 ,,且P(A)=p , ;,(3)各次试验相互独立.,例6 某类灯泡使用时数在2000小时以上视为正品.已知有一大批这类的灯泡

5、,其次品率是0.2.随机抽出20只灯泡做寿命试验,求这20只灯泡中恰有3只是次品的概率.,解: 设X为20只灯泡中次品的个数 ,则.,X b (20, 0.2),,设r.v.X所有可能取的值为0 , 1 , 2 , , 且概率分布为:,其中 0 是常数,则称 X 服从参数为 的 泊松分布,记作X( ).,3. 泊松分布,易知,(1) PX=3=(33/3!)e-30.2240(2) P2X5=PX=2+PX=3+PX=4+PX=5=(32/2!)+(33/3!)+(34/4!)+(35/5!)e-30.7169,某一无线寻呼台,每分钟收到寻呼的次数X服从参数=3的泊松分布.求:(1)一分钟内恰

6、好收到3次寻呼的概率.(2)一分钟内收到2至5次寻呼的概率.,例7,解:,历史上,泊松分布是作为二项分布的近似,于1837年由法国数学家泊松引入的 .,命题,对于二项分布b(n,p),当n充分大,p又很小时,则对任意固定的非负整数k,有近似公式,由泊松定理,n重伯努利试验中稀有事件出现的次数近似地服从泊松分布.,我们把在每次试验中出现概率很小的事件称作稀有事件. 如地震、火山爆发、特大洪水、意外事故等等,将观察一辆车一天内是否出现故障看成一次试验E.因为每辆车是否出现故障与其它车无关,于是观察400辆出租车是否出现故障就是做400次伯努利试验,设X表示一天内出现故障的出租车数,则: X b(400, 0.02).令=np=4000.02=8, 于是: P一天内没有出租车出现故障=PX=0 =b(0;400,0.02) (80/0!)e-8 =0.0003355,某出租汽车公司共有出租车400辆,设每天每辆出租车出现故障的概率为0.02。 求:一天内没有出租车出现故障的概率.,解:,例8,对于离散型随机变量,如果知道了它的概率分布,也就知道了该随机变量的取值及其概率. 在这个意义上,我们说,这一讲,我们介绍了离散型随机变量及其概率分布.,离散型随机变量由它的概率分布唯一确定.,三种重要的离散型随机变量两点分布、二项分布、泊松分布,五、小结,

本站链接:文库   一言   我酷   合作


客服QQ:2549714901微博号:道客多多官方知乎号:道客多多

经营许可证编号: 粤ICP备2021046453号世界地图

道客多多©版权所有2020-2025营业执照举报