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离散型随机变量
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设X是一个离散型随机变量,它可能取的值是 x1, x2 , … .
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例1 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 且 这样,我们就掌握了X这个随机变量取值的概率规律.
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一、离散型随机变量概率分布的定义 定义1 :设xk(k=1,2, …)是离散型随机变量X所取的一切可能值,称
用这两条性质判断 一个函数是否是 概率函数 k=1,2, … (1) (2)
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例2. 设随机变量X的概率函数为: k =0,1,2, …, 试确定常数a . 解: 依据概率函数的性质: P(X =k)≥0, a≥0
欲使上述函数为概率函数 应有 a≥0 从中解得 这里用到了常见的 幂级数展开式
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二、表示方法 再看例1 (1)列表法: 任取3 个球 X~ (2)图示法 (3)公式法 X为取到的白球数 X可能取的值 是0,1,2 PK
0.1 0.3 0.6 k PK 1 2 (2)图示法 (3)公式法
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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0、1、2为值 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
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常常表示为: 这就是X的概率分布.
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例4. 某射手连续向一目标射击,直到命中为止,已知他每发命中的概率是p,求所需射击发数X 的概率函数.
为计算 P(X =k ), k = 1,2, …, 设 Ak = {第k发命中},k =1, 2, …, 于是 P(X=1)=P(A1)=p,
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设 Ak = {第k发命中},k =1, 2, …, 于是 P(X=1)=P(A1)=p, 可见 这就是求所需射击发数X的概率函数.
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若随机变量X的概率函数如上式,则称X具有几何分布.
不难验证:
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例5. 一汽车沿一街道行驶,需要通过三个均设有红绿信号灯的路口,每个信号灯为红或绿与其它信号灯为红或绿相互独立,且红绿两种信号灯显示的时间相等. 以X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数,求X的概率分布. 解: 依题意, X可取值0, 1, 2, 3. Ai={第i个路口遇红灯}, i=1,2,3 设 路口3 路口2 路口1 P(X=0)=P(A1)=1/2,
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设 Ai={第i个路口遇红灯}, i=1,2,3 P(X=1)=P( ) = 1/4 P(X=2)=P( ) =1/8
路口3 路口2 路口1 P(X=1)=P( ) = 1/4 路口3 路口2 路口1 P(X=2)=P( ) =1/8
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设 Ai={第i个路口遇红灯}, i=1,2,3 P(X=3)= P( ) =1/8 即 不难看到
路口3 路口2 路口1 =1/8 P(X=3)= P( ) 即 不难看到
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例6. N个可以辨认的分子,在一容器内自由运动,如今从中隔开,观察左边分子的个数,试求其概率分布.
解:每个分子的运动是相互独立的,在左边还是右边是等可能的, 概率都是0.5. 设左边分子的个数为X, X可取0,1,…,N为值, 我们来求X取每个值的概率.
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左端有k个分子的所有情况数为从N个不同元素中取k个的组合,即 种.
设左边分子的个数为X, 共N个分子 X可取0,1,…,N为值, 某固定k个分子在左端,其余 N-k个分子在右端的概率是 (0.5)k(0.5)N -k 左端有k个分子的所有情况数为从N个不同元素中取k个的组合,即 种. 于是 P(X=k)= k=0,1,…,N
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P(X=k) k=0,1,…,N 可以验证: 只要知道了随机变量的概率分布,就可以计算与该随机变量有关的事件的概率.
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例7. 某加油站替公共汽车站代营出租汽车业务,每出租一辆汽车,可从出租公司得到3元. 因代营业务,每天加油站要多付给职工服务费60元
例7. 某加油站替公共汽车站代营出租汽车业务,每出租一辆汽车,可从出租公司得到3元. 因代营业务,每天加油站要多付给职工服务费60元. 设每天出租汽车数 X是一个随机变量,它的概率分布如下: 求因代营业务得到的收入大于当天的额外 支出费用的概率.
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分析:加油站代营每出租一辆车,可得3元. 每天出租汽车数为X,因代营业务得到的收入 为3 X元. 每天加油站要多付给职工服务费60元,即 当天的额外支出费用. 因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为: P{3X>60} 即 P{X>20}
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注意到 P{X>20}=P{X=30}+P{X=40}=0.6 也就是说,加油站因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为0.6.
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我们介绍了离散型随机变量及其概率分布. 对于离散型随机变量,如果知道了它的概率函数,也就知道了该随机变量取值的概率规律. 在这个意义上,我们说 离散型随机变量由它的概率函数唯一确定. 下面,我们将向大家介绍另一种类型的随机变量----连续型随机变量的描述方法.
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