概率论与数理统计22连续型随机变量及其分布.ppt
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1、2.2 连续型连续型随机变量及其分布随机变量及其分布 1.1.连续型随机变量连续型随机变量连续型随机变量连续型随机变量 2.2.均匀分布均匀分布均匀分布均匀分布3.3.指数分布指数分布指数分布指数分布4.4.正态分布正态分布正态分布正态分布1 1在前面我们学习一类离散型随机变量,主要特点是它仅取有限或可数个值仅取有限或可数个值,并且取每个值的概率大于0.但在实际问题中,我们时常需要考虑另外一类随机变量.如:(1)随机地向区间0,1上投点,其落点的位置,可在0,1上取值;(2)日光灯泡的使用寿命可在0,+)上取值等.更为重要的是,它们取每个给定值的可能性均为取每个给定值的可能性均为0.这时,我们
2、该怎样刻画这些随机变量呢?1.连续型随机变量连续型随机变量2 2定义定义 设随机变量X的分布函数为F(x),若存在非负可积函数f(x),使得对于任意实数 x,都有 则称X为连续型随机变量,称 f(x)为X的概率密度函数(Probability Density Function),简称概率密度或密度函数.3 3由定义可知,连续型随机变量X的分布函数F(x)在x点的函数值等于其概率密度函数f(x)在区间(-,x 上的积分,故同时,密度函数f(x)反映了概率在 x点附近的“密集程度”,所以用密度函数描述连续型随机变量的概率分布与离散型随机变量用分布列描述,在某种意义上有相似之处。4 4一个连续型随机
3、变量的分布由它的密度函数所决定,F(x)的值在几何上可以表达为 t 轴以上曲线 y=f(t)以下直线 t=x以左部分的面积.5 5类似于离散型随机变量,连续型随机变量X的概率密度函数f(x)具有如下基本性质:反过来,若已知一个函数f(x)满足上述性质(1)和(2),则一定是某连续型随机变量X的概率密度函数6 6另外,对连续型随机变量X的分布,还具有如下性质:1.对于任意实数 2.即X落在区间的概率为密度函数 y=f(x)与直线 x=a,x=b及 x 轴所围面积.7 73.连续型随机变量X取任一确定值a的概率为0从而即,在计算连续型随机变量X落在某一区间的概率时,可不必区分是开区间、闭区间还是半
4、开半闭区间。8 8概率为零的事件未必是不可能事件;注意注意概率为1的事件也不一定是必然事件事件A是不可能事件事件A是必然事件9 9(1)0F(x)1,x,(2)F(x)是 x 的单调不减函数;(3)连续型随机变量的其它若干结论1010例例:设随机变量X的密度函数为求分布函数F(x).1111解解:f(x)的图形如图 1212从而得其图像为1313例例:设随机变量X的密度函数为(1)确定常数A(2)计算概率解解 由密度函数性质1414例例:某批晶体管的使用寿命X(以小时计)具有密度函数任取其中5只,求:(1)使用最初150小时内,无一晶体管损坏的概率.(2)使用最初150小时内,至多有一只晶体管
5、损坏的概率.1515解解 任一晶体管使用寿命超过150小时的概率为设Y为任取的5只晶体管中使用寿命超过150小时的晶体管数,则Y故有1616练习练习1:试确定常数a,使为某个随机变量X的概率密度,且计算事件1.5X 2的概率.练习练习2 已知连续型随机变量X的概率密度为求 X 的分布函数171701 2 3 4 5yxx2解解0 1 511解解 a=21818两种类型的比较两种类型的比较:连续型连续型1.概率密度 f(x):2.4.P(aXb)=P(aXb)=P(aXb)=P(aXb)=F(b)-F(a)=离散型离散型1.概率分布:pk=P(X=xk)(k=1,2,.)2.3.P(aa)=1-
6、F(a);P(X=a)=F(a)-F(a-0)4.P(XA)=5.F(x)有可列个间断点,且右连续5.F(x)连续,且P(X=a)=01919几种常见的连续型随机变量的分布几种常见的连续型随机变量的分布均匀分布指数分布正态分布20202.均匀分布均匀分布定义定义:若连续型随机变量X的概率密度为则称X在区间 a,b上服从均匀分布记为XUa,b分布函数为 2121密度函数f(x)与分布函数F(x)的图形如图和图所示2222意义意义:0 a bxX“等可能”地取区间a,b中的值,这里的“等可能”理解为:X落在区间a,b中任意等长度的子区间内的可能性是相同的。或者说X落在子区间内的概率只依赖于子区间的
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- 概率论 数理统计 22 连续 随机变量 及其 分布
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