一維隨機(jī)變量的分布和數(shù)字特征
隨機(jī)變量是概率統(tǒng)計中重要的基本概念。隨機(jī)事件可以通過隨機(jī)變量 x 表示,隨機(jī)事件的概率一般形如p( a
< x b
) ,p( a < x < b ) , … ,其中-
a
b
+
。如果一個變量依試驗(yàn)結(jié)果的改變而取不同的實(shí)數(shù)值,那么稱這個變量為(一維)隨機(jī)變量。
隨機(jī)變量分布的含義是“隨機(jī)變量取值的統(tǒng)計規(guī)律”。常用的形式有概率分布表,概率密度函數(shù)與分布函數(shù)。隨機(jī)變量數(shù)字特征的含義是“用某些實(shí)數(shù)來反映隨機(jī)變量分布的主要特征”。常用的形式有(數(shù)學(xué))期望與方差。
離散型隨機(jī)變量的概率分布表
離散型隨機(jī)變量 x 只可能取有限個或一串值,假定記作 x 1, , x2 , … ,xk, … 。 x 的概率分布(表)為
其中=1,
pk=p ( x
= x k)
> 0 , k = 1 , 2 , … 。由上述概率分布表可以計算概率
其中i 是實(shí)數(shù)軸上的一個集合。
連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)
連續(xù)型隨機(jī)變量 x 的概率密度函數(shù) p ( x )必須滿足
由上述概率密度函數(shù)可以計算概率
對任意一個實(shí)數(shù) x 0,p( x = xo )= 0
隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1 .定義 隨機(jī)變量 x 的分布函數(shù) f ( x )定義為
2 .性質(zhì)
3 .設(shè) x 為連續(xù)型隨機(jī)變量,概率密度函數(shù)為 p (x)
( 1 ) f ( x )是連續(xù)函數(shù);
( 2 )在 p ( x )的連續(xù)點(diǎn)處, f ' ( x ) = p ( x ) ;
隨機(jī)變量的期望
隨機(jī)變量 x 的期望反映了 x 的平均取值,記作 e ( x )。
1 .定義 當(dāng) x 為離散型隨機(jī)變量時,
當(dāng) x 為連續(xù)型隨機(jī)變量時,
2 .性質(zhì)
(1 )e( c) =c ,其中c是常數(shù);
(2 )e(kx ) = ke ( x ) ,其中k是常數(shù);
( 3 ) e ( x + c ) = e ( x ) +c,其中c是常數(shù);
( 4 ) e ( kx + ly + c ) = ke ( x ) + le ( y ) +c.
3 .隨機(jī)變量函數(shù)的期望
設(shè) y = f ( x ) ,當(dāng) x 為離散型隨機(jī)變量時,
當(dāng) x 為連續(xù)型隨機(jī)變量時,
隨機(jī)變量的方差
隨機(jī)變量 x 的方差反映了 x取值的波動程度,記作 d ( x )。
1 .定義 d ( x ) = e [ x 一e ( x ) ] 2 , 稱為 x 的標(biāo)準(zhǔn)差
2 .計算公式。 d ( x )= e (x2 )一[ e ( x ) ] 2 。
3 .性質(zhì)
(1) d (c)= 0 ,其中c是常數(shù);
( 2) d(kx)= k2d (x ),其中k是常數(shù);
(3) d(x+c) =d (x), 其中c是常數(shù);
(4) 當(dāng) x 與 y 相互獨(dú)立時, d ( kx + ly+c) = k2d ( x ) + l2d ( y )。
常用隨機(jī)變量的分布和數(shù)字特征
1 .二點(diǎn)分布(或伯努利分布),參數(shù)為 p ,0 < p < 1 ,它的概率分布為
且 e ( x ) = p , d ( x ) = p ( 1 - p )。
2 .二項分布,參數(shù)為n、 p , 0 < p < 1 。它的概率分布為
且 e ( x ) = n p , d ( x ) =n p ( 1 一 p )。
3 .泊松分布,參數(shù)為,
> 0 。它的概率分布為
且 e ( x ) = d ( x ) =。
4 .均勻分布,參數(shù)為 a 、 b ,a < b 。它的概率密度函數(shù)為
且e ( x) =( a +b) , d ( x ) =
(b –a )2 .
5 .指數(shù)分布,參數(shù)為,
> 0 。它的概率密度函數(shù)為
且 e ( x ) =,一貴, d ( x ) =
.
6 .正態(tài)分布 n (,
) ,參數(shù)為
,
, -
<x<十
,
> 0 。它的概率密度函數(shù)為
且 e ( x ) =, d ( x ) =
。