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引言: 有一个颠扑不破的真理,那就是当我们不能确定什么是真的时,我们就应该去探求什么是最可能的。 ————笛卡尔 引例 1、在一块地里种下10棵树苗,成活的树苗数X是0,1,2,…10; 基本事件的变量化 课本例1 (1)掷一枚质地均匀的硬币一次,用X表示掷得正面的次数,则随机变量X的可能取值有哪些? 随机变量的概率 随机事件“掷一枚硬币,反面向上”可用随机变量简单表示为{X=0}。其概率为: P({X=0})=P{掷一枚硬币,反面向上}=0.5 简记为P(X=0)=0.5 {X=1}的概率可以表示为: P({X=1})=P{掷一枚硬币,正面向上}=0.5 简记为P(X=1)=0.5 故随机变量X的取值构成集合{0,1} (2)一实验箱中装有标号为1,2,3,3,4的五只白鼠,从中任取一只,记取到白鼠的标号为Y,则随机变量Y的可能取值有哪些? 概率分布列 一般地,假定随机变量X有n个不同的取值,它们分别是x1,x2, …,xn且 P(X=xi)=pi, (i=1,2, …,n) 则称为随机变量X 的分布列,简称为X的分布列,也可以用表格表示 Pi的性质 (1)Pi≥0(i=1,2,…,n) (2)P1+p2+ …+pn=1 课本例2: 从装有6只白球和4 只红球的口袋中任取一只白球,用X表示“取到的白球个数”,即 课本例3、同时掷两颗质地均匀的骰子,观察朝上一面出现的点数,求两颗骰子出现的最大点数X的概率分布,并求X大于2小于5的概率P(2X5). 补例、设箱中有10个球,其中有2个红球,8个白球;从中任意抽取2个,观察抽球结果。 取球结果为: ①两个白球; ②一红一白; ③两个红球 2 设有一批产品20件,其中有3件次品,从中任意抽取2件,如果用X表示取得的次品数,求随机变量X的分布律及事件“至少抽得一件次品”的概率。 故 X的分布律为 §2.1 随机变量及其概率分布 可能性的大小?-----概率 定义3:在一定条件下可能发生也可能不发生 的事件叫随机事件。 定义1:在一定条件下必然要发生的事件叫 必然事件。 定义2:在一定条件下不可能发生的事件叫 不可能事件。 按事件结果发生与否来进行分类 : P=1 P=0 0≤P≤1 回顾:在必修3中已学过: ①求一个事件概率的基本方法是通过大量的重复试验。 事件A的概率: 一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率 m/n 总是接近于某个常数,在它附近摆动。这个常数叫做事件 A 的概率,记作 P(A)。 ②当频率在某个常数附近摆动时,这个常数叫做事件A的概率 ③概率是频率的稳定值,而频率是概率的近似值。 ④概率反映了随机事件发生的可能性的大小。 ⑤随机事件A在n次试验中发生m次,则0≤m ≤n 因此 0≤P(A)≤1 。 ⑥必然事件的概率是1,不可能事件的概率是0 1、古典概率 2、几何概型 3、互 斥 事 件 如果事件A、B互斥,那么 P(A+B)=P(A)+P(B) X=0,表示成活0棵; X=1,表示成活1棵; X=2,表示成活2棵; ...... X>7,表示什么意思? ←随机事件 变量→ ←随机事件 ←随机事件 ←随机事件 变量→ 变量→ 变量→ 2、 在掷骰子试验中,结果可用 1,2,3,4,5,6来表示; 3、新生婴儿的性别,抽查的结果可能是男,也可能是女,如果用0表示男婴,用1表示女婴,那么抽查的结果Z是0与1中的某个数. Z=0,表示新生婴儿是男婴; Z=1,表示新生婴儿是女婴. 一般地,如果随机试验的结果,可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量. 每个 随机试验的基本事件都对应一个确定的实数,即在试验结果(样本点)与实数之间建立了一个映射。 解:随机变量Y可能值有4种,它的取值集合 为{1,2,3,4} pn … p2 P1, P xn … x2 x1 X 此表叫概率分布表,它和分布列都叫做概率分布。 可以一一列出,也可写出通项 求随机变量X的概率分布 P(X=0)= P(X=1)= 11 (6,6)(6,5)(6,4)(6,3)(6,2)(6,1)(5,6)(4,6)(3,6))(2,6)(1,6) 6 9 (5,5)(5,4)(5,3)(5,2)(5,1)(4,5)(3,5)) (2,5)(1,5) 5 7 (4,4)(4,3)(4,2)(4,1)(3,4))(2,4)(1,4) 4 5 (3,3)(3,2)(3,1)(2,3)(1,3) 3 3
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