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正文內(nèi)容

概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(浙江大學(xué)非數(shù)學(xué)專業(yè))(編輯修改稿)

2025-02-12 02:31 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 互獨(dú)立,求 L至 R是通路的概率。 )() .. ..(1).. .{ 121 nn APAPAAAP ?????設(shè) AL至 R為通路 ,Ai第 i個(gè)繼電器通 ,i=1,2,…5 )()|( 52413 AAAAPAAP ??422 pp ??)})({()|( 54213 AAAAPAAP ???)()()|( 54213 AAPAAPAAP ???22 )2( pp ??由全概率公式 )()|()()|()( 3333 APAAPAPAAPAP ?? 5432 2522 pppp ????EX1:一個(gè)學(xué)生欲到三家圖書館借一本參考書.每家圖書館購進(jìn)這種書的概率是 1/2,購進(jìn)這種書的圖書館中該書被借完了的概率也是 1/2.各家圖書館是否購進(jìn)該書相互獨(dú)立.問該學(xué)生能夠借到書的概率是多少? 第一章 小結(jié) 本章由六個(gè)概念(隨機(jī)試驗(yàn)、事件、概率、條件概率、獨(dú)立性),四個(gè)公式(加法公式、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式)和一個(gè)概型(古典概型)組成 第二章隨機(jī)變量 ? 離散型隨機(jī)變量 ? 隨機(jī)變量的分布函數(shù) ? 連續(xù)型隨機(jī)變量 ? 一維 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 ? 二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布 ? 多維隨機(jī)變量的邊緣分布與獨(dú)立性 ? 條件分布 ? 多維隨機(jī)變量函數(shù)的分布 關(guān)于隨機(jī)變量 (及向量 )的研究,是概率論的中心內(nèi)容.這是因?yàn)椋瑢τ谝粋€(gè)隨機(jī)試驗(yàn),我們所關(guān)心的往往是與所研究的特定問題有關(guān)的某個(gè)或某些量,而這些量就是隨機(jī)變量.也可以說:隨機(jī)事件是從靜態(tài)的觀點(diǎn)來研究隨機(jī)現(xiàn)象,而隨機(jī)變量則是一種動(dòng)態(tài)的觀點(diǎn),一如數(shù)學(xué)分析中的常量與變量的區(qū)分那樣.變量概念是高等數(shù)學(xué)有別于初等數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)概念.同樣,概率論能從計(jì)算一些孤立事件的概念發(fā)展為一個(gè)更高的理論體系,其基礎(chǔ)概念是 隨機(jī)變量 (p24)定義 . 設(shè) S={e}是試驗(yàn)的樣本空間,如果量 X是定義在 S上的一個(gè)單值實(shí)值函數(shù)即對于每一個(gè) e?S,有一實(shí)數(shù) X=X(e)與之對應(yīng),則稱 X為 隨機(jī)變量 。 隨機(jī)變量 常用 X、 Y、 Z 或 ?、 ?、 ?等表示。 隨機(jī)變量的特點(diǎn) : 1 X的全部可能取值是互斥且完備的 2 X的部分可能取值描述隨機(jī)事件 EX. 引入適當(dāng)?shù)碾S機(jī)變量描述下列事件: ①將 3個(gè)球隨機(jī)地放入三個(gè)格子中, 事件 A={有 1個(gè)空格 }, B={有 2個(gè)空格 }, C={全有球 }。 ②進(jìn)行 5次試驗(yàn),事件 D={試驗(yàn)成功一次 }, F={試驗(yàn)至少成功一次 }, G={至多成功 3次 } ????????奇異型(混合型)連續(xù)型非離散型離散型隨機(jī)變量隨機(jī)變量的分類 : 隨機(jī)變量 (P25)定義 若隨機(jī)變量 X取值 x1, x2, …, x n, … 且取這些值的概率依次為 p1, p2, …, p n, … , 則稱X為離散型隨機(jī)變量,而稱 P{X=xk}=pk, (k=1, 2, … ) 為 X的 分布律 或概率分布??杀頌? X~ P{X=xk}=pk, (k=1, 2, … ) , 或 … ~XX x1 x2 … xK … Pk p1 p2 … pk … (1) pk ? 0, k= 1, 2, … 。 (2) ??1.1kkp =.}{ 35332CCCkXPkk ?==例 1 設(shè)袋中有 5只球,其中有 2只白 3只黑?,F(xiàn)從中任取 3只球 (不放回 ),求抽得的白球數(shù) X為 k的概率。 解 k可取值 0, 1, 2 2. 分布律的性質(zhì) 例 5次,每次命中目標(biāo)的概率為 p,以 X表示命中目標(biāo)的次數(shù),求 X的分布律。 解:設(shè) Ai? 第 i次射擊時(shí)命中目標(biāo), i=1,2,3,4,5 則 A1,A2,… A5,相互獨(dú)立且 P(Ai)=p,i=1,2,… 5. SX={0,1,2,3,4,5}, (1p)5 ??? )(}0{54321 AAAAAPXP.. .{}1{ 5432154321 ?? AAAAAAAAAAPXP ?? 4)1(5 pp ??5,. .. ,1,0)1(}{ 55 ???? ? kppCkXP kkk??? .. .{}2{ 5432154321 ?? AAAAAAAAAAPXP 3225 )1( PPC ?幾個(gè)常用的離散型分布 (一)貝努里 (Bernoulli)概型與二項(xiàng)分布 1. (01)分布 (p26) 若以 X表示進(jìn)行一次試驗(yàn)事件 A發(fā)生的次數(shù),則稱X服從 (0- 1)分布 (兩點(diǎn)分布 ) X~ P{X= k}= pk(1- p)1- k, (0p1) k= 0, 1 或 Xkp1 0p p?1(P27)若以 X表示 n重 貝努里試驗(yàn)事件 A發(fā)生的次數(shù),則稱 X服從參數(shù)為 n,p的二項(xiàng)分布。 記作 X~B( n,p) ,其分布律為: 2.(p27)定義 設(shè)將試驗(yàn)獨(dú)立重復(fù)進(jìn)行 n次,每次試驗(yàn)中,事件 A發(fā)生的概率均為 p,則稱這 n次試驗(yàn)為 n重貝努里試驗(yàn) . ),. .. ,1,0(,)1(}{ nkppkXP knkknC ???? ?例 6個(gè)交通崗 ,假設(shè)在各個(gè)交通崗是否遇到紅燈相互獨(dú)立 ,并且遇到紅燈的概率都是 1/3. (1)設(shè) X為汽車行駛途中遇到的紅燈數(shù) ,求 X的分布律 . (2)求汽車行駛途中至少遇到 5次紅燈的概率 . 解 :(1)由題意 ,X~B(6,1/3),于是 ,X的分布律為 : 6,...,1,03231}{ 66 ??????????????? ? kCkXP kkk}6{}5{}5{)2( ????? XPXPXP72913313231 6556 ????????????????????? C例 4. 某人射擊的命中率為 ,他獨(dú)立射擊 400次,試求其命中次數(shù)不少于 2的概率。 泊松 定理 (p28) 設(shè)隨機(jī)變量 Xn~B(n, p), (n= 0, 1, 2,…), 且 n很大, p很小,記 ?=np, 則 ,...2,1,0,!}{ ??? ? kekkXPk??解 設(shè) X表示 400次獨(dú)立射擊中命中的次數(shù), 則 X~ B(400, ),故 P{X?2}= 1- P{X= 0}- P {X= 1} = 1- - (400)()()=… 上題用泊松定理 取 ? =np= (400)()= 8, 故 近似地有 P{X?2}= 1- P{X= 0}- P {X= 1} = 1- (1+ 8)e- 8= . (二 . ) 泊松 (Poisson)分布 P(?)(p28) X~ P{X= k}= , k= 0, 1, 2, … (??0) ??? e!kk泊松 定理表明, 泊松分布是二項(xiàng)分布的極限分布, 當(dāng) n很大, p很小時(shí), 二項(xiàng)分布就可近似地 看成是參數(shù) ?=np的 泊松分布 例 X服從參數(shù)為 ?的泊松分布 ,且知一對夫婦有不超過 1個(gè)孩子的概率為 任選一對夫婦 ,至少有 3個(gè)孩子的概率。 ? ? 23}1{}0{1),(~ ??????? eXPXPXPpX 且??}2{}1{}0{1}3{ ???????? XPXPXPXP!22!121 222212 ??????? ???? eeee解 :由題意 , 23 2 ???? ??? ?? ?? eee例 6. 進(jìn)行獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn) , 每次成功的概率為 p, 令 X表示直到出現(xiàn)第 m次成功為止所進(jìn)行的試驗(yàn)次數(shù) ,求 X的分布律 。 解 :m=1時(shí) , , .. .2,1,)1(}{ 1 ???? ? kppkXP km1時(shí) ,X的全部取值為 :m,m+1,m+2,… mpmXP ?? }{P{X=m+1}=P{第 m+1次試驗(yàn)時(shí)成功并且 在前 m次試驗(yàn)中成功了 m1次 } ,. ..2,1,)1(}{ 111 ??????? ???? mmmkpppCkXP mkmmkpppC mmm )1(11 ?? ??想一想:離散型隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)特征可以 用分布律描述,非離散型的該如何描述? 如:熊貓彩電的壽命 X是一個(gè)隨機(jī)變量,對 消費(fèi)者來說,你是否在意 {X5年 }還是 {X5年零 1分鐘 } 隨機(jī)變量的分布函數(shù) 一、分布函數(shù)的概念 . 定義 (P29) 設(shè) X是 隨機(jī)變量,對任意實(shí)數(shù) x, 事件 {X?x}的概率 P{X?x}稱為隨機(jī)變量 X的 分布函數(shù) 。 記為 F(x), 即 F(x)= P {X?x}. 易知,對任意實(shí)數(shù) a, b (ab), P {aX?b}= P{X?b}- P{X?a}= F(b)- F(a). xX二、分布函數(shù)的性質(zhì) (P29) 單調(diào)不減性 :若 x1x2, 則 F(x1)?F(x2)。 歸一 性 :對任意實(shí)數(shù) x, 0?F(x)?1, 且 。1)x(Fl i m)(F,0)x(Fl i m)(F xx ???????? ??????).x(F)x(Flim)0x(F 0xx00??? ?? 右連續(xù)性:對任意實(shí)數(shù) x, 反之,具有上述三個(gè)性質(zhì)的實(shí)函數(shù),必是某個(gè)隨機(jī)變量的分布函數(shù)。故該三個(gè)性質(zhì)是 分布函數(shù)的充分必要性質(zhì) 。 一般地,對離散型隨機(jī)變量 X~ P{X= xk}= pk, k= 1, 2, … 其分布函數(shù)為 ?????xxkkkpxXPxF:}{)(例 1 設(shè)隨機(jī)變量 X具分布律 如右表 解 )(xFx011 2}{)( xXPxF ?=X 0 1 2 P 試求出 X的分布函數(shù) 。 ?????????????2,121,10,1,0xxxx=例 2 向 [0,1]區(qū)間隨機(jī)拋一質(zhì)點(diǎn),以 X表示質(zhì)點(diǎn)坐標(biāo) .假定 質(zhì)點(diǎn)落在 [0,1]區(qū)間內(nèi)任一子區(qū)間內(nèi)的概率與區(qū)間長成正比 ,求 X的分布函數(shù) 解: F(x)=P{X≤x} ???????????1,110,0,0)()(xxxxxXPxF ==)(xFx101當(dāng) x0時(shí) ,F(x)=0。當(dāng) x1時(shí) ,F(x)=1 當(dāng) 0≤x≤1時(shí) , kxxXPxF ???? }0{)(特別 ,F(1)=P{0≤x≤1}=k=1 用分布函數(shù)描述隨機(jī)變量不如分布律直觀, 對非離散型隨機(jī)變量,是否有更直觀的描述方法 ? a b ?}{ ??? bXap 連續(xù)型隨機(jī)變量 一、概率密度 1. 定義 (p33) 對于隨機(jī)變量 X, 若存在非負(fù)函數(shù) f(x), (?x+?), 使對任意實(shí)數(shù) x, 都有 ? ??? x duufxXPxF )()()( ==則稱 X為連續(xù)型隨機(jī)變量, f(x)為 X的 概率密度函數(shù) ,簡稱概率密度或密度函數(shù) . 常記為 X~ f(x) , (?x+?) 密度函數(shù)的 幾何意義 為 ??? ba du)u(f)bXa(P =2. 密度函數(shù)的性質(zhì) (p34) (1) 非負(fù)性 f(x)?0, (?x?); (2)歸一性 .1)( =? ???? dxxf性質(zhì) (1)、 (2)是密度函數(shù)的充要性質(zhì); xaexf ??)(設(shè)隨機(jī)變量 X的概率密度為 求常數(shù) a. 答 : 21?a(3) 若 x是 f(x)的連續(xù)點(diǎn),則 )()( xfdx xdF ?設(shè)隨機(jī)變量 X的分布函數(shù)為 求 f(x) ??????????0211021)(xexexFxx( 4) 對任意實(shí)數(shù) b, 若 X~ f(x), (?x?), 則 P{X=b}= 0。 于是 ???????badxxfbXaPbXaPbXaP)(}{}{}{===P(35) 例 X的概率密度為 1)求 X的分布函
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