應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)1-隨機(jī)變量與概率分布(文件)
【正文】 n?, n?2)，若 ? ?0 )(11???? ??nXnY nii漸近于 N(0, 1) 。 隨機(jī)現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性，只有在相同條件下進(jìn)行大量的重復(fù)試驗(yàn)才能夠體現(xiàn)出來，隨著試驗(yàn)次數(shù) N的增加，時(shí)間的頻率趨于它的穩(wěn)定值，即概率。 0 ? x f(x) ? ? 對(duì)于一般正態(tài)分布 N(?, ?2)的隨機(jī)變量 X，經(jīng)過線性變換 Y= (X ?)/? ，則 Y為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。 概率密度 f (x)有如下性質(zhì)： ① f (x) ? 0， ? x + ?； ② ③ 對(duì)于任意實(shí)數(shù) a， b，且 a ? b 有 1)( ??????dxxf??????badxxfaFbFbXaP )()()(}{④ 若 f (x)在 x點(diǎn)處連續(xù)，則有 )()( xfxF ??連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù) F(x)必為連續(xù)函數(shù)。 例 5中 X的分布律： X 1 0 1 Pi X的分布函數(shù) F(x)為 ????????????????1 110 01 1 0)(xxxxxF1 1 0 1 x F(x) (2) 常見離散分布變量 ?兩點(diǎn)分布（貝努里分布，或（ 0， 1）分布） 分布律： P{X=1}= p， P{X=0}= q =1 p 分布函數(shù)： ??????????1 110 0 0)(xxqxxF1 q 1 0 1 x F(x) ? 二項(xiàng)分布（ n重貝努里分布） B(n, p)：相互獨(dú)立 n次貝努里試驗(yàn)中事件 A出現(xiàn)的次數(shù) 分布律： knkkn qpCkXPpnB ???? )(),(? Poisson分布 分布律： 0 ,2,1 !)()( ?????? ?? ?kek tkXP tk? 幾何分布（例 6） 分布律： ,2,1 )( 1 ???? ? kpqkXP k（ 3）隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性 設(shè) X與 Y為離散隨機(jī)變量，若對(duì)
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1