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1、 试验结果与数值有关的例子4.观察一只灯泡的使用寿命；5.测量某零件尺寸时的测量误差，。1.观察掷一颗骰子出现的点数；2.连续射击,直至命中时的射击次数；3.某射手连续射击了30次,他击中目标的次数；第1页/共47页 试验结果看起来与数值无关，但可引进一个 变量来表示试验的各种结果的例子1.在投篮试验中，用0 表示投篮未中，1 表示罚篮命中，3 表示三分线外远投命中，2 表示三分线内投篮命中，则随机试验结果可数值化。2.在掷硬币试验中，用1 表示带国徽或人头的一面朝上，0 表示另一面朝上，则随机试验的结果也可数值化。第2页/共47页这种随机试验结果与数值的对应关系，在数学上可理解为:.X定义一
2、个实值函数 X(),将 称这种定义在样本空间上的实值单值函数X=X()为随机变量.第3页/共47页随机变量随着试验的结果不同而取不同的值,由于试验的各个结果的出现具有一定的概率,因此随机变量的取值也有一定的概率规律.(2)随机变量的取值具有一定的概率规律随机变量是一个函数,但它与普通的函数有着本质的差别,普通函数是定义在实数轴上的,而随机变量是定义在样本空间上的(样本空间的元素不一定是实数).说明:(1)随机变量与普通的函数不同第4页/共47页 有了随机变量，随机试验中的各种事件都可以通过随机变量的关系式表达出来。如：用 X 表示单位时间内某信号台收到呼叫的次数，则 X 是一个随机变量。事件
3、收到呼叫 X 1；没有收到呼叫 X=0。(3)随机变量与随机事件的关系第5页/共47页随机变量的取值一般用小写字母 x,y,z 等表示。随机变量通常用英文大写字母X,Y,Z 或希腊字母，等表示。第6页/共47页随机变量的分类离散型离散型 随机变量所取的可能值是有限多个或无限可列个,叫做离散型随机变量.观察掷一颗骰子出现的点数.随机变量 X 的可能值是:随机变量连续型实例11,2,3,4,5,6.非离散型其它第7页/共47页实例2 若随机变量 X 记为“连续射击,直至命中时的射击次数”,则 X 的可能值是:实例3 设某射手每次射击打中目标的概率是0.8,现该射手射了30次,随机变量 X 记为“击
4、中目标的次数”,则 X 的所有可能取值为:第8页/共47页实例2 随机变量 X 为“测量某零件尺寸时的测量误差”.则 X 的取值范围为(a,b).实例1 随机变量 X 为“灯泡的寿命”.连续型 随机变量所取的可能值可以连续地充满某个或某些区间,叫做连续型随机变量.则 X 的取值范围为第9页/共47页 我们重点研究离散型和连续型随机变量，因它们都是随机变量，自然会有许多相同或相似之处；但因其取值方式不同，故又有其各自的特点。学习时要注意它们各自的特点及描述方法。第10页/共47页称为X的分布函数(1)F(x)是普通函数，定义域0 xxX2.1.2 随机变量的分布函数1.定义：注意：值域0,1.(
5、2)分布函数的几何意义设X是一个随机变量，x 是任意实数，函数第11页/共47页 例.往一个半径为2米的圆盘上射击，设击中靶上任一同心圆盘上的点的概率与该圆盘的面积成正比，并设射击都能中靶，以X表示弹着点与圆心的距离.试求随机变量X的分布函数.解:（1）若 x 0,则 是不可能事件，于是（2）X若0 x 2,由题意，有第12页/共47页（3）若 ,则 是必然事件，于是第13页/共47页0 1 2 31F(x)x综上，X的分布函数为第14页/共47页2.分布函数的性质分布函数都有如下性质：(1)F(x)是一个单调不减函数 0 1 2 31F(x)x第15页/共47页即 F(x)是右连续的 反之,
6、若某个实值函数具有上述性质,则它一定是某个随机变量的分布函数 说明：有的课本定义分布函数为这时，分布函数左连续。第16页/共47页 设X是一个离散型随机变量，其可能取值为 x1,x2,。为描述随机变量 X，我们不仅要知道其所有可能的取值，还应知道取各值的概率。2.2 离散型随机变量第17页/共47页说明 定义2.2.1 离散型随机变量分布律的定义及性质用这两条性质判断一个数列是否是概率分布。（概率分布）第18页/共47页离散型随机变量的分布律也可表示为或第19页/共47页解：依据概率分布的性质欲使上述数列为概率分布，应有 例1：设随机变量 X 的概率分布为确定常数 a。第20页/共47页从中解
7、得这里用到了幂级数展开式第21页/共47页例2：袋子中有依次标有-1，2，3的球1个、2个、1个，从中任取一球，X表示所取球的标号,求X的分布律和分布函数，并求：Xpk-1 2 3当x0 是常数，则称 X 服从参数为的泊松分布,记作 X P()。易见第42页/共47页例7：某一无线寻呼台，每分钟收到寻呼的次数X服从参数=3 的泊松分布。求：(1).一分钟内恰好收到3次寻呼的概率；(2).一分钟内收到2至5次寻呼的概率。.解:(1).PX=3=(33/3!)e-3 0.2240；(2).P2X5 =PX=2+PX=3+PX=4+PX=5 =(32/2!)+(33/3!)+(34/4!)+(35/
8、5!)e-3 0.7169.第43页/共47页 历史上，泊松分布是作为二项分布的近似，于1837年由法国数学家泊松引入的。二项分布与泊松分布的关系 定理1(泊松定理):对二项分布 B(n,p),当 n充分大,p又很小时,对任意固定的非负整数 k，有近似公式第44页/共47页例8：某出租汽车公司共有出租车400辆，设每天每辆出租车出现故障的概率为0.02，求:一天内没有出租车出现故障的概率。解:将观察一辆车一天内是否出现故障看成一次试验 E。因为每辆车是否出现故障与其它车无关,于是,观察400辆出租车是否出现故障就是做 400 次贝努利试验。设 X 表示一天内出现故障的出租车数,则 X B(400,0.02)。令 =np=4000.02=8，于是,P一天内没有出租车出现故障 =PX=0 (80/0!)e-8=0.0003355.P29例2.15有误第45页/共47页小结 本节首先介绍离散型随机变量及其概率分布；然后介绍三种常见的离散型概率分布：两点分布、二项分布、泊松分布及其关系。要求会写一般的离散型随机变量的分布律；记住三个常用分布、它们之间关系及应用。预习：2.3连续型随机变量第46页/共47页感谢您的观看！第47页/共47页