
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
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文檔簡介
關(guān)于為隨機變量的分布函數(shù)第1頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月§2.3連續(xù)型隨機變量
定義設(shè)F(x)為隨機變量X的分布函數(shù),若存在非負可積函數(shù)f(x),對任意實數(shù)x有則稱X為連續(xù)型隨機變量,f(x)稱為X的概率密度函數(shù),簡稱為概率密度或密度函數(shù)或密度.二、性質(zhì)下頁幾何意義:
f(x)下方x軸上方所圍面積為1一、定義第2頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月(4)在f(x)的連續(xù)點處有(5)連續(xù)型隨機變量取任何實數(shù)值
a
的概率等于0.即
P{X=a}=0由性質(zhì)(5)可得下頁f(x)第3頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例1.設(shè)隨機變量X的密度函數(shù)為求(1)常數(shù)a;(2)分布函數(shù)F(x).
解:(1)由解得A=-1/2.下頁三、分布函數(shù)求法從而得第4頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月求(2)分布函數(shù)F(x).當0≤x<2時,當x≥2時,由定義有下頁當x<0時,
例1.設(shè)隨機變量X的密度函數(shù)為第5頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月下頁從而得分布函數(shù)為另:第6頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月例2.設(shè)連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù)為
求常數(shù)A.解:下頁因為F(x)為連續(xù)型隨機變量的分布函數(shù),所以F(x)為連續(xù)函數(shù),由連續(xù)函數(shù)的性質(zhì)可得即A=1.第7頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
如果隨機變量X的概率密度為分布函數(shù)為則稱X在區(qū)間[a,b]上服從均勻分布,記為X~U[a,b].得X落在[a,b]內(nèi)任一小區(qū)間[c,d]內(nèi)的概率與該小區(qū)間的長度成正比,而與該小區(qū)間的位置無關(guān).四、常見連續(xù)型隨機變量的分布下頁1.均勻分布第8頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例3.設(shè)隨機變量X在[2,8]上服從均勻分布,求二次方程
y2+2Xy+9=0有實根的概率.解:由于X在[2,8]上服從均勻分布,故X的概率密度為從而,P{y2+2Xy+9=0有實根}=P{X≥3}+P{X≤-3}=1-P{X<3}+P{X≤-3}下頁方程有實根等價于4X2-36≥0,即X≥3或X≤-3,第9頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月2.指數(shù)分布則稱X服從參數(shù)為l的指數(shù)分布,記作X~E[l].l>0為常數(shù).分布函數(shù)為
指數(shù)分布常用來作各種“壽命”分布的近似,如電子元件的壽命;動物的壽命;電話問題中的通話時間都常假定服從指數(shù)分布.若隨機變量X的密度函數(shù)為下頁第10頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例4.
設(shè)顧客在某銀行的窗口等待服務(wù)的時間X(單位:分鐘)服從參數(shù)l=1/5的指數(shù)分布.等待服務(wù)時間若超過10分鐘,顧客就會離去.若該顧客一個月到銀行5次,以Y表示一個月內(nèi)他未等到服務(wù)而離開窗口的次數(shù),寫出Y的分布律,并求P{Y≥1}.該顧客未得到服務(wù)事件為{X>10},其概率為所以Y的分布律為下頁解:X的分布函數(shù)第11頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月若X的概率密度為分布函數(shù)F(x)x其中m,s(s
>0)為常數(shù),則稱X服從參數(shù)為m,s
2的正態(tài)分布或高斯(Gauss)分布,記作X~N(m
,
s
2).f(x)0x下頁3.正態(tài)分布⑴
正態(tài)分布定義第12頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月①曲線關(guān)于x=m對稱.②當x=m時,函數(shù)f(x)達到最大值,最大值為下頁f(x)mm+hm-h⑵
概率密度的特點③拐點(m
±s
,f(m
±s));水平漸近線為ox軸.第13頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月④固定s
,改變m值,曲線f(x)形狀不變,僅沿x軸平移.可見m確定曲線f(x)的位置.⑤固定m,改變s值,則s愈小時,f(x)圖形的形狀愈陡峭,X
落在m附近的概率越大.m1m2f(x)xf(x)xs=2s=0.5s=1下頁第14頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月當m=0,s=1時,稱為標準正態(tài)分布.
記作X~N(0,1).下頁⑶
標準正態(tài)分布標準正態(tài)分布的密度函數(shù)標準正態(tài)分布的分布函數(shù)第15頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月⑷標準正態(tài)分布的特點下頁第16頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例5.設(shè)X~N(0,1),計算:①P{X≤2.35};②P{-1.64≤X<0.82};③P{|X|≤1.54}.解:①P{X≤2.35}=Φ(2.35)=0.9906.②P{-1.64≤X<0.82}=Φ(0.82)-Φ(-1.64)=Φ(0.82)-[1-Φ(1.64)]=0.7434.③P{|X|≤1.54}=Φ(1.54)–Φ(-1.54)=2Φ(1.54)–1=0.8764.下頁⑸標準正態(tài)分布查表計算查頁表第17頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月即下頁⑹一般正態(tài)分布查表計算方法:轉(zhuǎn)換為標準正態(tài)分布情形后,再查表.轉(zhuǎn)換:于是有顯然,第18頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月解:①P{X>-2}=1-
P{X≤-2}=1-F(-2)=1-φ(-1.5)=φ(1.5)=0.9932.=0.9938-0.9332=0.0606.=1–[φ(1.5)-φ(-2.5)]=φ(2.5)-φ(1.5)③P{|X|>4}=1-P{|X|≤4}=1-
P{-4≤X≤4}②=0.9772-0.6915=0.2857.下頁
例6.
設(shè)X~N(1,4),求:①P{X>-2};②P{2<X<5};③P{|X|>4}.第19頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例7
(“三σ”原則)設(shè)X~N(μ,σ2),
求P{|X―μ|<σ},P{|X―μ|<2σ},P{|X―μ|<3σ}解
P{|X―μ|<σ}=P{μ―σ<X<μ+σ}= = 第20頁,課件共22頁,創(chuàng)作于2023年2月
例9.公共汽車車門的高度是按男子與車門頂頭碰頭機會在0.01以下來設(shè)計的.設(shè)男子身高X~N(170,62),問車門高度應如何確定?解:
設(shè)車門高度為h(cm),則碰頭事件可表示為{X≥h},依題意有
P{X≥h}≤0.01.因為X~N(170
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