随机变量及其分布

随机变量及其分布第三章第一讲随机变量的概念一、随机变量概念的产生在实际问题中，随机试验的结果可以用数量来表示，由此就产生了随机变量的概念.1、有些试验结果本身与数值有关（本身就是一个数）.例如，掷一颗骰子面上出现的点数；七月份哈尔滨的最高温度；每天从哈尔滨下火车的人数；昆虫的产卵数；2、在有些试验中，试验结果看来与数值无关，但我们可以引进一个变量来表示它的各种结果.也就是说，把试验结果数值化.例如：掷一个质地均匀的硬币，用X表示试验结果，当反面出现，当正面出现01X任意事件A都可由随机变量X表示，如不出现若出现，若A0A1，X这种对应关系在数学上理解为定义了一种实值函数.e.X(e)sR这种实值函数与在高等数学中大家接触到的函数一样吗？（1）它随试验结果的不同而取不同的值，因而在试验之前只知道它可能取值的范围，而不能预先肯定它将取哪个值.（2）由于试验结果的出现具有一定的概率，于是这种实值函数取每个值和每个确定范围内的值也有一定的概率.称这种定义在样本空间上的实值函数为简记为r.v.随机变量定义：设E是随机试验，它的样本空间是S，如果对S中的每个基本事件e，都有唯一的实数值X（e）与之对应，则称X（e）为随机变量，简记为X。特点：1．随机变量X是基本事件e的函数，其定义域为S，值域为某个实数集合。2．随机变量X取某个值或某些值表示事件。而表示随机变量所取的值时,一般采用小写字母x,y,z等.随机变量通常用大写字母X,Y,Z或希腊字母ζ,η等表示有了随机变量,随机试验中的各种事件，就可以通过随机变量的关系式表达出来.二、引入随机变量的意义如：单位时间内某电话交换台收到的呼叫次数用X表示，它是一个随机变量.事件{收到不少于1次呼叫}{X1}{没有收到呼叫}{X=0}可见，随机事件这个概念实际上是包容在随机变量这个更广的概念内.也可以说，随机事件是从静态的观点来研究随机现象，而随机变量则是一种动态的观点，就象数学分析中常量与变量的区别那样.随机变量概念的产生是概率论发展史上的重大事件.引入随机变量后，对随机现象统计规律的研究，就由对事件及事件概率的研究扩大为对随机变量及其取值规律的研究.事件及事件概率随机变量及其取值规律三、随机变量的分类通常分为两类：如“取到次品的个数”，“收到的呼叫数”等.随机变量离散型随机变量连续型随机变量所有取值可以逐个一一列举例如，“电视机的寿命”，实际中常遇到的“测量误差”等.全部可能取值不仅无穷多，而且还不能一一列举，而是充满一个区间.分析例1一报童卖报，每份0.15元，其成本为0.10元.报馆每天给报童1000份报，并规定他不得把卖不出的报纸退回.设X为报童每天卖出的报纸份数，试将报童赔钱这一事件用随机变量的表达式表示.当0.15X1000×0.1时，报童赔钱故{报童赔钱}{X666}{报童赔钱}{卖出的报纸钱不够成本}解：第二讲离散型随机变量若随机变量X只能取有限个值或可列无穷多个值，则称X为离散型随机变量。设X的所有可能取值为为了描述随机变量X，我们不仅需要知道随机变量X的取值，而且还应知道X取每个值的概率.,,,,kxxx21一、离散型随机变量概率分布列的定义一般地，我们给出如下定义:其中(k=1,2,…)满足：kp,0kpk=1,2,…（1）kkp1（2）定义1：设xk(k=1,2,…)是离散型随机变量X所取的一切可能值，称k=1,2,……,)(kkpxXP为离散型随机变量X的概率分布列简称分布列,又称分布律.用这两条性质判断一个函数是否是分布列分布列的表示方法（1）公式法：（2）列表法：,)(kkpxXPk=1,2,……Xx1x2…xk…Pp1p2…pk…或X~kkpppxxx2121这样，我们就掌握了X这个随机变量取值的概率规律.从中任取3个球取到的白球数X是一个随机变量X可能取的值是0,1,2取每个值的概率为101)0(3533CCXP106)1(351223CCCXP103)2(352213CCCXP例1且311iiXP)(依据概率分布列的性质:kkXP1)(P(X=k)≥0,1!0aekakka≥0从中解得欲使上述函数为分布列应有ea0kkke!这里用到了常见的幂级数展开式例2.设随机变量X的概率分布列为：,!)(kakXPkk=0,1,2,…,试确定常数a.0解:例3.一汽车沿一街道行驶，需要通过三个均设有红绿信号灯的路口，每个信号灯为红或绿与其它信号灯为红或绿相互独立，且红绿两种信号灯显示的时间相等.以X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数，求X的概率分布.依题意,X可取值0,1,2,3.P(X=0)=P(A1)=1/2,Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设路口3路口2路口1解:P(X=1)=P()21AA2121=1/4321AAAP(X=2)=P()212121=1/8X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数路口3路口2路口1路口3路口2路口1Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设321AAA=1/8P(X=3)=P()212121路口3路口2路口1即不难看到301)(iiXPX表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设81418121X0123P例4.某加油站替公共汽车站代营出租汽车业务，每出租一辆汽车，可从出租公司得到3元.因代营业务，每天加油站要多付给职工服务费60元.设每天出租汽车数X是一个随机变量，它的概率分布如下：求因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率.X10203040P0.150.250.450.15分析：加油站代营每出租一辆车，可得3元.每天出租汽车数为X，因代营业务得到的收入为3X元.每天加油站要多付给职工服务费60元，即当天的额外支出费用.因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为：P{3X60}即P{X20}注意到也就是说，加油站因代营业务得到的收入大于当天的额外支出费用的概率为0.6.P{X20}=P{X=30}+P{X=40}=0.6X10203040P0.150.250.450.15二.下面介绍几种常见的分布列。（一）.0－1分布（伯努利Bernoulli分布，两点分布）若随机变量X只可能取0和1两个值，其分布列为：1011,,)()(kppkXPkk0＜p＜1.或X01P1－pp则称X服从0－1分布（或伯努利Bernoulli分布或两点分布），记为X~B（1，p）.例5.有100件产品,其中有95件正品,5件次品,从中任取一件产品,定义:抽到次品抽到正品,,01X求X的分布列.X01P0.050.95解:（二）、二项分布若随机变量X的分布列为：,)(knkknqpCkXPk=0,1,2,…n,0＜p＜1,q=1－p,则称X服从参数为n,p的二项分布，记为X~B（n,p）特例：n=1时10111,,)(kqpqpCkXPkkkkk即为0－1分布。在n重Bernoulli试验中，设成功发生的次数为X，则X~B（n,p）.性质：,)(0knkknqpCkXP1.k=0,1,2,…n。2.100nnkknkknnkqpqpCkXP)()(对于固定n及p，当k增加时,概率P(X=k)先是随之增加直至达到最大值,随后单调减少.二项分布的图形特点：X~B(n,p)当(n+1)p不为整数时，二项概率P(X=k)在k=[(n+1)p]达到最大值；([x]表示不超过x的最大整数)...n=10,p=0.7nPk0对于固定n及p，当k增加时,概率P(X=k)先是随之增加直至达到最大值,随后单调减少.二项分布的图形特点：X~B(n,p)当(n+1)p为整数时，二项概率P(X=k)在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1处达到最大值.课下请自行证明上述结论.n=13,p=0.5Pkn....0例6.将一枚均匀骰子抛掷3次，令X表示3次中出现“4”点的次数3,2,1,0,)65()61(}{33kCkXPkkkX的概率分布列是：不难求得，007125.0)95.0()05.0()2(223CXP例7.已知100个产品中有5个次品，现从中有放回地取3次，每次任取1个，求在所取的3个中恰有2个次品的概率.因为这是有放回地取3次，因此这3次试验的条件完全相同且独立，它是贝努里试验.依题意，每次试验取到次品的概率为0.05.设X为所取的3个中的次品数，于是，所求概率为：则X~B(3,0.05)，解:注：若将本例中的“有放回”改为”无放回”，那么各次试验条件就不同了，不是贝努里概型，此时，只能用古典概型求解.古典概型与贝努里概型不同，有何区别？00618.0)2(310025195CCCXP请思考：贝努里概型对试验结果没有等可能的要求，但有下述要求：（1）每次试验条件相同；二项分布描述的是n重贝努里试验中出现“成功”次数X的概率分布.（2）每次试验只考虑两个互逆结果A或，A且P(A)=p，；pAP1)(（3）各次试验相互独立.可以简单地说，例8.某类灯泡使用时数在1000小时以上的概率是0.2，求三个灯泡在使用1000小时以后最多只有一个坏了的概率.设X为三个灯泡在使用1000小时已坏的灯泡数.X~B(3,0.8)，把观察一个灯泡的使用时数看作一次试验,“使用到1000小时已坏”视为“成功”.每次试验,“成功”的概率为0.8P(X1)=P(X=0)+P(X=1)=(0.2)3+3(0.8)(0.2)2=0.104,)2.0()8.0()(33kkkCkXP3,2,1,0k解:例9.为保证设备正常工作，需要配备适量的维修人员.设共有300台设备，每台的工作相互独立，发生故障的概率都是0.01.若在通常的情况下，一台设备的故障可由一人来处理.问至少应配备多少维修人员，才能保证当设备发生故障时不能及时维修的概率小于0.01?我们先对题目进行分析：300台设备，独立工作，出故障概率都是0.01.一台设备故障一人来处理.问至少配备多少维修人员，才能保证当设备发生故障时不能及时维修的概率小于0.01?设X为300台设备同时发生故障的台数，300台设备，独立工作，每台出故障概率p=0.01.可看作n=300的贝努里概型.X~B(n,p)，n=300,p=0.01可见，300台设备，独立工作，出故障概率都是0.01.一台设备故障一人来处理.问至少配备多少维修人员，才能保证当设备发生故障时不能及时维修的概率小于0.01?设X为300台设备同时发生故障的台数，X~B(n,p)，n=300,p=0.01设需配备N个维修人员，所求的是满足的最小的N.P(XN)0.01或P(XN)0.99设X为300台设备同时发生故障的台数，X~B(n,p)，n=300,p=0.01设需配备N个维修人员，所求的是满足P(XN)0.01的最小的N.P(XN)kkNkkC3003001300)99.0()01.0(30013!3Nkkken大,p小,np=3,用=np=3的泊松近似λ下面给出正式求解过程：13!3Nkkke解:即至少需配备8个维修人员.查书末的泊松分布表得N+19,即N8我们求满足1301.0!3Nkkke的最小的N.,0038.0!393kkke,012.0!383kkke（三）、泊松分布（Possion分布）的定义及图形特点若随机变量X的分布列为：,!)(ekkXPkλ＞0（常数），k=0,1,2,…，则称X服从参数为λ的泊松分布，记为X~P（λ）。性质：1.P（X=k）≥0,k=0,1,2,…，1000eekeekkXPkkkkk!!)(2.泊松分布的图形特点：X~P()λ历史上，泊松分布是作为二项分