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(理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性/理解两点分布和超几何分布的意义,并能进行简单的应用)
10.7 离散型随机变量的分布列
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1.随机变量:如果随机试验的结果可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量(random variable)随机变量常用希腊字母ξ、η等表示.
2.离散型随机变量:对于随机变量可能取的值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量(discrete random variable).
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3.分布列:设离散型随机变量ξ可能取的值为x1,x2,…,x3,…,
ξ取每一个值xi(i=1,2,…)的概率为P(ξ=xi)=pi,则称表
为随机变量ξ的概率分布列(probability distributio series),
简称ξ的分布列(distributio series).
0
x1
x2
…
xi
…
P
p1
p2
…
pi
…
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4.分布列的两个性质
(1)Pi≥0,i=1,2,…;(2)P1+P2+…=1.
5.两点分布:如果随机变量X的分布列为两点分布列,就称X服从两点分布(tow-point distribution).
6.超几何分布:如果随机变量X的分布列为超几何分布列,就称X服从超几何分布(hypergeometric distribution).
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1.若随机变量ξ的概率分布列为
且p1= p2,则p1等于( )
A. B. C. D.
解析:由p1+p2=1且p2=2p1可解得p1= .
答案:B
ξ
x1
x2
P
p1
p2
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2.随机变量ξ服从二项分布即ξ~B(6, ),则使b(k;6, ),取得最大值的k
为( )
A.3 B.4 C.5 D.6
解析:b(k;6, )=
当k=3时,b(k;6, )取得最大值.
答案:A
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3.某厂生产电子元件,其产品的次品率为5%,现从一批产品中,任意地连续取出2件,其中次品数ξ的概率分布是
ξ
0
1
2
P
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解析:由题意“任意连续取出2件”可认为两次独立重复试验,则次品数
ξ服从二项分布.即ξ~B(2,0.05)∴P(ξ=0)= 0.952=0.902 5;
P(ξ=1)= 0.95×0.05=0.095;P(ξ=2)= 0.052=0.002 5.
则ξ的概率分布为
答案:0.9025 0.095 0.002 5
ξ
0
1
2
P
0.902 5
0.095
0
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