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第二章 随机变量的分布 及其数字特征 一.离散型随机变量及 概率分布 1.离散型随机变量的 概率分布定义及性质 2.离散型随机变量的 概率分布的应用 3.常用的离散型分布(记住它们的Pr.分布) (1)、0-1分布X~B(1,p) (2)、二项分布X~B(n,p) (3)、Poission分布X~P(?) 二.R.V.的分布函数 1.分布函数的定义及性质 2.分布函数的求法 (1)若离散型随机变量X的分布律为 则其分布函数为 3.分布函数的应用---求事件的Pr.,如: (2)若连续型随机变量X 三.连续型随机变量及概率密度 1.连续型随机变量的p.d.f.定义及性质 2.利用连续型随机变量的p.d.f.可以求事件的概率 3.常用的连续型分布(记住它们的概率密度) (1)均匀分布X~U(a,b) (2)指数分布X ~ E(λ) (3)正态分布X ~ N(μ,σ2) 四.随机变量函数的分布 1.离散型随机变量函数的分布律 2.连续型随机变量函数的概率密度 五.随机变量的数字特征 概 率 论 机动 目录 上页 下页 返回 结束 第一章 随机事件与概率 六个概念: 四个公式: 随机试验、样本空间、事件、概率、条件概率、独立性 两个概型: 加法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式 古典概型、贝努里概型 一、内容概要 1、随机试验 设T为一个试验,如果它满足下机三个条件,则称为随机试验: (1)可以在相同条件下重复进行; (2)事前可知它的全部结果,每次试验至少且至多出现其中的一个结果; (3)在试验之前,不能确定出现哪个结果。 2、样本空间 称随机试验T的所有可能结果组成的集合称为T的样本空间,记为Ω ,样本空间中的元素,称为样本点。 3、随机事件 我们把样本空间的子集称为随机事件。 4、随机事件的概率 设T是随机试验,Ω是它的样本空间,对于Ω中的每一个事件A,赋予一个实数,记为P(A) ,称为事件A的概率,如果P(A)满足下述三条公理: 公理1 公理2 公理3 若事件A1, A2 ,…两两互不相容,则有 概率具有以下性质: (2)(加法定理)若A1, A2,…, An是有限个两两互斥的事件,则 对任一事件A ,有 (1)P(φ)=0 (3) A、B是两个事件,则 P(A-B)=P(A)-P(AB) 若事件A?B, 则 P(A-B)=P(A)-P(B) P(A)≥P(B) 对任意两事件A、B,有 P(A?B)=P(A)+P(B)-P(AB) 5、条件概率 设A、B是两个事件,且P(B)0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。 7、乘法公式 若P(B)0, 则P(AB)=P(B)P(A|B) 若P(A)0,则P(AB)=P(A)P(B|A) 6、加法公式 8、事件的独立性 此时称A与B是相互独立的。 设A、B是两个事件,满足 一般地, A1, A2,…, An是n个事件,如果对于任意的k,具有等式 则称A1, A2,…, An为相互独立的事件。 P(AB)=P(A)·P(B) 9、全概率公式和贝叶斯公式 (2)各个试验结果在每次实验中发生的可能性是一样的。 对于古典概型, 设其样本空间 由n个样本点组成 , 事件A由m 个样本点组成 。则定义事件A 的概率为: A包含的样本点数 中的样本点总数 10、古典概型 如果随机试验具有下列特点就称之为古典概型: (1)试验所有可能的结果个数有限,即基本事件个数有限。 在同样条件下重复进行,且任何一次试验发生的结果都不受其它各次试验结果的影响.这种概率模型称做独立试验概型. 在n次独立试验概型中,若每次试验只有两个结果:A发生或A发生, P(A)0, 称这样的独立试验概型为贝努里(Bernoulli)概型. 定理 在贝努里概型中, P(A)=p (0p1), 则事件A在n次试验中恰好发生k次的概率为: ——参数为n和p的二项概率公式 11、独立试验概型 例1、填空题: 1、已知, (1)当A、B互不相容时, (2)当A、B相互独立时, (3)当 时, 2、已知 则 0.7 0 0.58 0.12 0.4 0.3 0.7 3、一种零件的加工由两道工序组成,第一道工序的废品率为p,第二道工序的废品率为q则该零件加工的成品率为 _________。 4、设三次独立试验中,事件A出现的概率相等,若已知
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