概率论与数理统计离散型随机变量及其分布律.ppt
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1、一一、离散型随机变量的分布律离散型随机变量的分布律二二、常见离散型随机变量的概率分布常见离散型随机变量的概率分布三三、小结小结第二节第二节 离散型随机变量及其分布律离散型随机变量及其分布律 一、离散型随机变量的分布律一、离散型随机变量的分布律 的概率的概率,为为由概率的定义由概率的定义,说明说明:分布律也可以用表格的形式来表示分布律也可以用表格的形式来表示:率的规律率的规律.这些概率合这些概率合 起来是起来是1.可以想象成可以想象成:概率概率1以一定的规律分布在以一定的规律分布在 各个可能值上各个可能值上.例例1 设一汽车在开往目的地的道路上需经过设一汽车在开往目的地的道路上需经过4组信组信
2、号灯号灯,它已通过的信号灯它已通过的信号灯组数,组数,解解 假设各组信号灯的工作是相互独立的假设各组信号灯的工作是相互独立的,或写成或写成 二、常见离散型随机变量的概率分布二、常见离散型随机变量的概率分布 (一一)(01)分布分布 其分布是其分布是 (01)分布的分布律也可写成分布的分布律也可写成 实例实例 “抛硬币抛硬币”试验试验,观察正、反两面情况观察正、反两面情况.随机变量随机变量X服从服从(01)分布分布.其分布律为其分布律为 对于一个随机试验对于一个随机试验,如果它的样本空间只包含如果它的样本空间只包含 两个元素两个元素,服从服从(01)分布的随机变量分布的随机变量 来描述这个随机试
3、验的结果来描述这个随机试验的结果.两点分布随机数两点分布随机数演示演示(二二)伯努利试验、二项分布伯努利试验、二项分布 伯努利伯努利(Bernoulli)实验实验.此此 则称这一则称这一 它有广泛的应用它有广泛的应用,是研究最多的模型之一是研究最多的模型之一.伯努利资料伯努利资料n重伯努利试验是一种非常重要的数学模型,重伯努利试验是一种非常重要的数学模型,实例实例1 抛一枚硬币观察得到正面或反面抛一枚硬币观察得到正面或反面.若将硬若将硬币抛币抛 n 次次,就是就是n重伯努利试验重伯努利试验.实例实例2 抛一颗骰子抛一颗骰子n次次,观察是否观察是否“出现出现 1 点点”,就就是是 n重伯努利试验
4、重伯努利试验.二项概率公式二项概率公式 且两两互不相容且两两互不相容.称这样的分布为称这样的分布为二项分布二项分布.记为记为 二项分布二项分布两点分布两点分布二项分布的图形二项分布的图形 二项分布随机数二项分布随机数演示演示例如例如 在相同条件下相互独立地进行在相同条件下相互独立地进行 5 次射击次射击,每每次射击时击中目标的概率为次射击时击中目标的概率为 0.6,则击中目标的次则击中目标的次数数 X 服从服从 b(5,0.6)的二项分布的二项分布.二项分布随机数二项分布随机数演示演示例例2 按规定按规定,某种型号的电子元件的使用寿命超过某种型号的电子元件的使用寿命超过1500小时的为一等品小
5、时的为一等品.已知某一大批产品的一级品已知某一大批产品的一级品率为率为0.2,现在从中随机抽查现在从中随机抽查20只只.问问20只元件中恰只元件中恰 解解 因而此抽样可近似当作放回抽样来处理因而此抽样可近似当作放回抽样来处理,这是不放回抽样这是不放回抽样.但由于这批元件的总数很大但由于这批元件的总数很大,且抽查元件的数量相对于元件的总数来说又很小且抽查元件的数量相对于元件的总数来说又很小,这样做有这样做有一些误差一些误差,但误差不大但误差不大.我们把检查一只会元件看我们把检查一只会元件看它是否为一等品看成是一次试验它是否为一等品看成是一次试验,检查检查20只元件相只元件相当于做当于做20重伯努
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- 概率论 数理统计 离散 随机变量 及其 分布
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