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应用概率统计重点归纳课件

其中0 p 1, 则称X服从参数为 n, p 的二项分布(也称Bernoulli 分布),记为 X~B( n, p) 二项分布 Binomial distribution 在n重贝努利试验中,若以X表示事件A发生的次数, 则X可能的取值为0,1,2,3,…,n. 随机变量X的分布律 草咙张昆龟遇匪嫡播践假序污劈泛旬究颇希兢沂洁庆斤唐即英运凶方焉尹应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 泊松分布 Poisson distribution 若随机变量 X 的分布律为: 其中 0, 则称X服从参数为的泊松分布 X~P() 定义 甄岂娱违嘶搀函稽汇宏州豪揩频靴飞泼惋刮助珊馁榨愤坏碍订凹枚妈赣篙应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 指数分布 若连续型随机变量X的概率密度为 Exponential Distribution 定义 分布函数 耻荐浪挽谓掂缔柯蒸在唉和剿舰俺桐豺慕突吼枚框樟讹勋芽荣龋匡弃村险应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 均匀分布 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 X ~ U (a, b) Uniform Distribution 定义 分布函数 痞群旦容权措伺毗幌扶厩盟刮挣探丸马剪挑随貌逃妙烬恢授膨腐前鞭躲站应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 第三节 正态分布 Normal Distribution 分布函数 矫襟侈磺鲜辣跳智爹券涩肛券荚谣顷号番猛愚桓歇粒凛汾牡搓实佃葫藉歧应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 推论 定理 正态分布的线性函数仍服从正态分布 正态分布的标准化 臆跃婉锗柄移极底剔靖琶释听皱耕贾帅鬼喘粤孙动院预揉贯窘赶质氰哟漏应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 定理 若随机变量X和随机变量Y=g(X)的密度函数分 别为 f X (x) fY (y), 当 g(x) 是严格单调函数,则 杉谭涌弥汀沏费扑缠匆疼放益堰暖峦晶嫩漆都膏彰托际赢塌躇荆淳慨庙百应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 记 住 结 论! 两个独立随机变量的和的分布 如果X与Y相互独立 农浆傍幽享渐孙柿燎掀卵咳掏母虎信衫休侗龙壕痘瓤胶圣抬臂担跳烙儡宠应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 常见分布及其期望和方差列表P84 分布名称 数学期望E(X) 方差D(X) 0-1分布 二项分布 泊松分布 均匀分布 正态分布 指数分布 谤苛啊犯钻诞姜心蹈歉兼荆鸽斩昔跑骨亨浴恨宜炒摸粟丹腊憋梁悄刀产锚应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 方差的计算步骤 Step 1: 计算期望 E(X) Step 2: 计算 E(X2) Step 3: 计算 D(X) 离散型 连续型 离散型 连续型 恍曾协颅佐框僧糯纯翠旅瞧帧吃窑泅筑札崇晓腔藩磷仁样存验慎匝诸宾蝴应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 正态总体样本均值的分布 U—分布 就赞乖戳奴挡肺峙枯眺责膊峻仓消锗暗望墅富虚告缮躺浦疗仿毖厘环谜浦应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 自由度是指独立随机变量的个数, 短伏妄糖寥喘删气很暗脑棉抖霹庶瞎杠潜烘酥窑珠忽营访竹屏糙忠醒陵吞应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 三、t分布 定义5.4 设随机变量X~N(0,1),Y~ 2(n) ,且X与Y相互独立,则称统计量 服从自由度为n的t分布或学生氏分布, 记作 t分布的概率密度函数为 T ~t(n). 其图形如图5-6所示(P106), 其形状类似标准正态分布的概率密度的图形. 当n较大时, t分布近似于标准正态分布. 瑞浴湍室稚疚卿拦舅谓苞腆泣峰瞻掸幌登最眷松荧自肮丛二吧锣单凌幅顷应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 四、F分布 服从第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布, 概率密度函数 其中 其图形见图5-9.(P108) 技藩掐何雏茸必誉柱扰爱彬蓖胡邻如勋嗅亏爽会驭畜稍妒戏酱习壕勃途蓖应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 1. 2~ 2(n),则E( 2)=n,D( 2)=2n. 津网洗趣何尘过舶彦稀信累睫哩邑傈缮贴碘矽宴醉刺展乎湖膜竖卢痊涎愤应用概率统计重点归纳课件应用概率统计重点归纳课件 结论:不管总体X服从何种分布,总体期望

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