当前位置:首页 >> 数学 >>

随机变量及其分布列.版块一.离散型随机变量及其分布列1.学生版


离散型随机变量的定义

知识内容
1. 离散型随机变量及其分布列
⑴离散型随机变量 如果在试验中, 试验可能出现的结果可以用一个变量 X 来表示, 并且 X 是随着试验的结 果的不同而变化的,我们把这样的变量 X 叫做一个随机变量.随机变量常用大写字母 X , Y , ? 表示. 如果随机变量 X 的所有可能的取值都能一一列举出来,则称 X 为离散型随机变量. ⑵离散型随机变量的分布列 将离散型随机变量 X 所有可能的取值 xi 与该取值对应的概率 p i (i ? 1, 2, ?, n) 列表表示:

X
P

x1
p1

x2
p2

… …

xi
pi

… …

xn
pn

我们称这个表为离散型随机变量 X 的概率分布,或称为离散型随机变量 X 的分布列.

2.几类典型的随机分布
⑴两点分布 如果随机变量 X 的分布列为
X q P 其中 0 ? p ? 1 , q ? 1 ? p ,则称离散型随机变量 X 服从参数为 p 的二点分布. 二点分布举例:某次抽查活动中,一件产品合格记为 1 ,不合格记为 0 ,已知产品的合格率 为 80% ,随机变量 X 为任意抽取一件产品得到的结果,则 X 的分布列满足二点分布. X 1
0

1 p

0

P 0.8 0.2 两点分布又称 0 ? 1 分布,由于只有两个可能结果的随机试验叫做伯努利试验,所以这种分 布又称为伯努利分布. ⑵超几何分布 一般地, 设有总数为 N 件的两类物品, 其中一类有 M 件, 从所有物品中任取 n 件 (n ≤ N ) , 这 n 件中所含这类物品件数 X 是一个离散型随机变量,它取值为 m 时的概率为 Cm Cn ? m P( X ? m) ? M nN ? M (0 ≤ m ≤ l , l 为 n 和 M 中较小的一个 ) . CN

我们称离散型随机变量 X 的这种形式的概率分布为超几何分布,也称 X 服从参数为 N , M , n 的超几何分布.在超几何分布中,只要知道 N , M 和 n ,就可以根据公式求出 X 取不同值时的概率 P( X ? m) ,从而列出 X 的分布列.

⑶二项分布 1.独立重复试验 如果每次试验,只考虑有两个可能的结果 A 及 A ,并且事件 A 发生的概率相同.在相同 的条件下,重复地做 n 次试验,各次试验的结果相互独立,那么一般就称它们为 n 次独 立重复试验. n 次独立重复试验中,事件 A 恰好发生 k 次的概率为 k n?k (k ? 0, 1, 2, ?, n) . Pn (k ) ? Ck n p (1 ? p) 2.二项分布 若将事件 A 发生的次数设为 X ,事件 A 不发生的概率为 q ? 1 ? p ,那么在 n 次独立重复
k n ?k 试验中,事件 A 恰好发生 k 次的概率是 P( X ? k ) ? Ck ,其中 k ? 0 , 1, 2 , ? , n .于 n p q 是得到 X 的分布列

X
P

0
0 n C0 n p q

1
1 n ?1 C1 n p q

… …

k
k n?k Ck n p q

… …

n
n 0 Cn n p q

由 于 表 中 的 第 二 行 恰 好 是 二 项 展 开 式 0 n ?1 k n k 0 n (q ? n p ?) 0 C ?p ? C ?n?1 p 1q?n ? ? C k p qC pn q n nq n 各对应项的值,所以称这样的散型随机变量 X 服从参数为 n , p 的二项分布, 记作 X ~ B(n , p) . 二项分布的均值与方差: 若离散型随机变量 X 服从参数为 n 和 p 的二项分布,则
E ( X ) ? np , D( x) ? npq (q ? 1 ? p) .

⑷正态分布 1. 概率密度曲线:样本数据的频率分布直方图,在样本容量越来越大时, 直方图上面的折线所接近的曲线.在随机变量中,如果把样本中的任一数据看作随机变 量 X ,则这条曲线称为 X 的概率密度曲线. 曲线位于横轴的上方,它与横轴一起所围成的面积是 1 ,而随机变量 X 落在指定的两个 b 之间的概率就是对应的曲边梯形的面积. 数 a, 2.正态分布 ⑴定义:如果随机现象是由一些互相独立的偶然因素所引起的,而且每一个偶然因素 在总体的变化中都只是起着均匀、 微小的作用, 则表示这样的 y 随机现象的随机变量的概率分布近似服从正态分布. x=μ 服从正态分布的随机变量叫做正态随机变量,简称正态变量. 正态变量概率密度曲线的函数表达式为 f ( x) ?
1 2π ? ? x ? R ,其中 ? , ? 是参数,且 ? ? 0 , ?? ? ? ? ?? .
2

e

?

( x ? ? )2 2? 2



式中的参数 ? 和 ? 分别为正态变量的数学期望和标准差.期望

O

x

为 ? 、标准差为 ? 的正态分布通常记作 N ( ? , ? ) . 正态变量的概率密度函数的图象叫做正态曲线. ⑵标准正态分布:我们把数学期望为 0 ,标准差为 1 的正态分布叫做标准正态分布. ⑶重要结论: ①正态变量在区间 (? ? ? , ? ? ? ) , (? ? 2? , ? ? 2? ) , (? ? 3? , ? ? 3? ) 内,取值的概率分 别是 68.3% , 95.4% , 99.7% .
? ? 3? ) 之外的取值的概率 ? ?) 内的取值的概率为 1 , ②正态变量在 (?? , 在区间 (? ? 3? ,

是 0.3% , 故正态变量的取值几乎都在距 x ? ? 三倍标准差之内, 这就是正态分布的 3? 原

则. ⑷若 ? ~ N (? , 则称 F ( x) ? P(? ≤ x) ? ??? f (t )dt 为概率分布 ? 2 ) , f ( x) 为其概率密度函数,
x 1 ? t2 ? ?? e dt 为标准正态分布函数. 函数,特别的, ~ N (0 , 12 ) ,称 ? ( x) ? ??? ? 2 π x?? P(? ? x) ? ? ( ). ? 标准正态分布的值可以通过标准正态分布表查得. 分布函数新课标不作要求,适当了解以加深对密度曲线的理解即可.
2

x

3.离散型随机变量的期望与方差
1.离散型随机变量的数学期望 定义:一般地,设一个离散型随机变量 X 所有可能的取的值是 x1 , x 2 ,…, x n ,这些 值对应的概率是 p1 , p2 ,…, pn ,则 E ( x) ? x1 p1 ? x2 p2 ? ? ? xn pn ,叫做这个离散型随 机变量 X 的均值或数学期望(简称期望) . 离散型随机变量的数学期望刻画了这个离散型随机变量的平均取值水平. 2.离散型随机变量的方差 一般地,设一个离散型随机变量 X 所有可能取的值是 x1 , x 2 ,…, x n ,这些值对应的
2 2 概率是 p1 , p2 , … , pn ,则 D( X ) ? (x1 ? E (x ))2 p1 ? (x 2 ? E (x )) p2 ??? ( xn ? E ( x )) pn 叫 做这个离散型随机变量 X 的方差. 离散型随机变量的方差反映了离散随机变量的取值相对于期望的平均波动的大小 (离散 程度) . D ( X ) 的算术平方根 D( x) 叫做离散型随机变量 X 的标准差,它也是一个衡量离散型随

机变量波动大小的量. b 为常数,则 E(aX ? b) ? aE ( X ) ? b , 3. X 为随机变量, a , D(aX ? b) ? a 2 D( X ) ; 4. 典型分布的期望与方差: ⑴二点分布:在一次二点分布试验中,离散型随机变量 X 的期望取值为 p ,在 n 次二 点分布试验中,离散型随机变量 X 的期望取值为 np . ⑵二项分布:若离散型随机变量 X 服从参数为 n 和 p 的二项分布,则 E ( X ) ? np , D( x) ? npq (q ? 1 ? p) . M, n 的超几何分布, ⑶超几何分布:若离散型随机变量 X 服从参数为 N , n( N ? n)( N ? M ) M nM 则 E( X ) ? , D( X ) ? . N 2 ( N ? 1) N

4.事件的独立性
如果事件 A 是否发生对事件 B 发生的概率没有影响,即 P( B | A) ? P( B) , 这时,我们称两个事件 A , B 相互独立,并把这两个事件叫做相互独立事件. 如果事件 A1 , A2 ,…, An 相互独立,那么这 n 个事件都发生的概率,等于每个事件发 生的概率的积, 即 P( A1 ? A2 ??? An ) ? P( A1 ) ? P( A2 ) ??? P( An ) , 并且上式中任意多个事 件 Ai 换成其对立事件后等式仍成立.

5.条件概率
对于任何两个事件 A 和 B ,在已知事件 A 发生的条件下,事件 B 发生的概率叫做条件概 率, 用符号“ P( B | A) ”来表示. 把由事件 A 与 B 的交 (或积) , 记做 D ? A ? B(或 D ? AB ) .

典例分析
【例1】 以下随机变量中,不是离散型随机变量的是: ⑴ 某城市一天之内发生的火警次数 X ; ⑵ 某城市一天之内的温度 Y .

【例2】 下列随机变量中,不是离散随机变量的是( ) A.从 10 只编号的球 ( 0 号到 9 号) 中任取一只,被取出的球的号码 ?

B.抛掷两个骰子,所得的最大点数 ? C. ?0, 10? 区间内任一实数与它四舍五入取整后的整数的差值 ? D.一电信局在未来某日内接到的电话呼叫次数 ?

【例3】 写出下列各随机变量可能的取值. ⑴ 小明要去北京旅游, 可能乘火车、 汽车, 也可能乘飞机, 他的旅费分别为 100 元、 260 元和 600 元,记他的旅费为 X ; 2, 3, 4, 5, 6 ,随意掷两次,所得的点数之和 ⑵ 正方体的骰子,各面分别刻着 1, X.

【例4】 写出下列随机变量可能取的值,并说明随机变量所取的值表示的随机试验的结果. ⑴一袋中装有 5 只同样大小的白球,编号为 1,2,3,4,5 现从该袋内随机取出 3 只球,被取出的球的最大号码数 ? ;
王新敞
奎屯 新疆

⑵某单位的某部电话在单位时间内收到的呼叫次数 ? . 注意事件与数字间的对应关系.

【例5】 抛掷两颗骰子,所得点数之和为 ? ,那么 ? ? 4 表示的随机试验结果是( )

A.一颗是 3 点,一颗是 1 点 B.两颗都是 2 点 C.两颗都是 4 点 D.一颗是 3 点,一颗是 1 点或两颗都是 2 点

【例6】 如果 ? 是一个离散型随机变量,则假命题是( A. ? 取每一个可能值的概率都是非负数; B. ? 取所有可能值的概率之和为 1;



C. ? 取某几个值的概率等于分别取其中每个值的概率之和; D. ? 在某一范围内取值的概率大于它取这个范围内各个值的概率之和
王新敞
奎屯 新疆


相关文章:
...版块一.离散型随机变量及其分布列2.学生版
随机变量及其分布列.版块一.离散型随机变量及其分布列2.学生版_数学_高中教育_教育专区。离散型随机分布列的计算 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型...
...版块一.离散型随机变量及其分布列2.学生版
随机变量及其分布列.版块一.离散型随机变量及其分布列2.学生版_数学_高中教育_教育专区。离散型随机分布列的计算 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与方差2.学生版_数学_...数学期望 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与方差3.学生版_数学_自然科学_专业资料。期望与方差 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机...
...随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布1.学...
系列——随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布1.学生版_高考_高中...两点分布 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中...
随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布1.学生版
随机变量及其分布列.版块二.几类典型的随机分布1.学生版_数学_自然科学_专业...两点分布 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中...
...版块一.离散型随机变量及其分布列2.学生版
板块一.离散型随机变量及其分布列.题库 1 ⑶二项分布 1.独立重复试验 如果每次试验,只考虑有两个可能的结果 A 及 A ,并且事件 A 发生的概率相同.在相同 的...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与...
随机变量及其分布列[1].版块三.离散型随机变量的期望与方差2.学生版。高考数学数学期望 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中, ...
随机变量及其分布列.版块三.离散型随机变量的期望与方...
随机变量及其分布列.版块三.离散型随机变量的期望与方差3.学生版_数学_自然科学...期望与方差 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验...
随机变量及其分布列[1].版块五.条件概率.学生版
随机变量及其分布列[1].版块五.条件概率.学生版_数学_自然科学_专业资料。条件...条件概率 知识内容 1. 离散型随机变量及其分布列⑴离散型随机变量 如果在试验中...
更多相关标签: