几种最常见的概率分布

1、连续型随机变量常见的几种分布,常见连续随机变量分布,连续型随机变量例题ppt,连续型随机变量例题,连续型随机变量概率的计算,连续型随机变量函数的分布例题,常见的连续型随机变量分布,二维连续型随机变量和分布,连续型数学期望公式,设连续型随机变。

2、第四章 几种重要的分布,4.1 二项分布 4.2 超几何分布 4.3 泊松分布 4.4 指数分布 4.6,一、两点分布,2、数字特征,1、定义,4.1 二项分布,二、二项分布,1、定义,2、数字特征,例2、某工厂每天用水量保持正常的概率为3/4，求最近6天内用水量正常的天数的分布。,解：设最近六天内用水量保持正常的天数为X。它服从二项分布，n=6, p=0.75。利用二项分布公式计算,解：X服从二。

3、第三章 几种常见的概率分布率连续性变数的概率分布,概率函数的概念及性质,常见的几种连续性变量的概率分布,标准正态分布的区间概率计算,连续性变数的概率分布,根据间断性随机变量的概率分布，可以计算随机变量取某一数值或某一些数值的概率。 对于连续性随机变量，由于数值之间是连续的，任何两个数值之间都存在无数个数值，特定数值在所有数值中所占比例为无穷小，考察随机变量取某一数值或某几个数值的概率是没有意义的。 因此对于连续性随机变量，应研究随机变量在整个定义域内某一个取值范围或不同取值范围内的概率分布。 ,3.3 概率函。

4、第三章,几种常见的 概率分布律,一、离散型概率分布律 二项分布 泊松分布,本 章 内 容,二、连续型概率分布律 正态分布,三、中心极限定理,第一节 二项分布（binomial distribution）,一、应用二项分布概率函数的条件,随机试验的每次试验有两种不同的结果，它们互不相容，各自出现的概率恒定；独立地将此随机试验重复n次，在n次试验中，一种结果出现y次的概率可以通过二项分布概率函数计算出来。,其特点如下： (1)每次试验结果，只能是两个互斥的结果之一(A或非A)。 (2)每次试验的条件不变。即每次试验中，结果A发生的概率不变，均为。 (3)各。

5、第三章 几种常见的概率分布律,生物科学与食品工程学院 南国辉,2,本章内容,二项分布 泊松分布 另外几种离散型概率分布 正态分布 另外几种连续型概率分布 中心极限定理,3,教学要求,掌握二项分布、泊松分布的实际应用。 掌握正态分布的特性，正态分布概率值的计算。 理解中心极限定理。 了解其它几种概率分布律。,4,第一节 二项分布,一、二项分布的概率函数 应用条件： 每次试验都有两种不同的结果； 每一种结果在每次试验中都有恒定的概率； 试验之间应是独立的。,下页,5,n-试验次数（或样本含量）y-在n次试验中事件A出现的次数-事件A发生的。

6、伞摸凹撬让惫侣蒋硕耗姿骋景诡罩段拒曙梅咖茵齐翌冗专撑埃摊拯绅遍磨第三章几种常见的概率分布律第三章几种常见的概率分布律第三章 几种常见的概率分布律抒酣飘旺疹钳价状狂究威堂理贩惩烙棍屈墨满彪运诈惧轨壤双掂尊绥招彝第三章几种常见的概率分布律第三章几种常见的概率分布律离散型变量 连续型变量二项分布泊松分布超几何分布负二项分布指数分布正态分布捆云雹坦壳机郴辆绿凹舀循削棕龄耙帐彬氟舜陈栈斜倾旅晃米瓤戈泉报燕第三章几种常见的概率分布律第三章几种常见的概率分布律第一节 二项分布（ Binomial Distribution）1.贝努利试。

7、2019/11/12,1,几种常见的分布,2019/11/12,2,分类,连续型随机分布 正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、柯西分布、Gamma分布、瑞利分布、韦伯分布 离散型随机分布 二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布 三大抽样分布 卡方分布、F分布、t分布 分布之间的关系 大数定理、中心极限定理,2019/11/12,3,一、正态分布 (Normal distribution),应用：如果一个量是由许多微小的独立随机因影响的结果，就可以认为这个量 具有正态分布。在自然现象中，大量随机变量都服从或近似服从正态分布。,EX=A DX=B2,2019/11/12,4,二、均匀分布(Unif。

8、2019/2/26,1,几种常见的分布,2019/2/26,2,分类,连续型随机分布 正态分布、均匀分布、指数分布、对数正态分布、柯西分布、Gamma分布、瑞利分布、韦伯分布 离散型随机分布 二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布 三大抽样分布 卡方分布、F分布、t分布 分布之间的关系 大数定理、中心极限定理,2019/2/26,3,一、正态分布 (Normal distribution),应用：如果一个量是由许多微小的独立随机因影响的结果，就可以认为这个量 具有正态分布。在自然现象中，大量随机变量都服从或近似服从正态分布。,EX=A DX=B2,2019/2/26,4,二、均匀分布(Uniform 。

9、第2 (3)章 概率和概率分布,& 2.1 概率的基本概念 & 2.2 概率分布(略) 2.2.1 离散型概率分布(略) 2.2.2 连续型概率分布(略) & 2.3 几种常见的概率分布 & 2.3.1 0-1分布(略) & 2.3.2 二项分布(略) & 2.3.3 泊松分布(略) & 2.3.4 正态分布（P50） & 2.3.5 中心极限定理（P57）,确定性现象：不需要概率论和统计学 非确定性现象：统计学研究随机现象，无简单的因果关系，如动物出生的体重.,某个样本推断总体时 推断错误的可能性有多大？ 置信度有多高？,非确定性现象是有规律的。研究偶然现象本身规律的科学称为概率论.,概率论和统计学，是以随。

10、第五章 常见概率分布律 难度级：,第一节 二项分布 第二节 泊松分布 第三节 正态分布 第四节 其他概率分布律,内容提要,教学重点： 1. 正态分布、二项分布、泊松分布的概率 计算方法及应用； 2. 正态分布标准化的方法 3. 正态分布表、t值表的用法 教学要求： 掌握正态分布、二项分布、泊松分布的概率计算方法及应用,一、贝努利试验及其概率公式 （一）独立试验和贝努利试验对于n次独立的试验，如果 每次试验结果出现且只出现对立事件 与 之一; 在每次试验中出现A的概率是常数p（0p1）,因而出现对立事件 的概率是1-p=q,则称这一串重复的独立。

11、几种常见的概率分布 一、离散型概率分布 1 .二项分布 n次独立的贝努利实验，其实验结果的分布(一种结果出现x次的概率是多 少的分布)即为二项分布 应用二项分布的重要条件是：每一种实验结果在每次实验中都有恒定的概 率，各实验之间是重复独立的 平均数： = E(Y) = np 方差与标准差：仃X = np(1 - P) ,产X =，np(1 - p) 特例：(0-1)分布 若随机变量X的分布律为 k。

12、正态分布（Normal distribution） （又名：高斯分布-Gaussian distribution）,概率密度函数,均值（位置参数）,标准差（尺度参数）,钠席桥兆缝函敲麓塘锣将余淮饵铣维仓止屋孟贿吮亿伸涨郎铃疗墨夷耕稀几种最常见的概率分布几种最常见的概率分布,对数正态分布 （logarithmic normal distribution）,一个随机变量的对数服从正态分布，则该随机变量服从对数正态分布,均值（位置参数）,标准差（尺度参数）,悲尝看搂饮窟龄嗅敲蹦侠丝抵屋汐痪裔躲内冷掷翘疥株急叙杖羔妈宇马绘几种最常见的概率分布几种最常见的概率分布,防洪时节人们经常谈论某。