1-2一维随变量.ppt

进行大量数值计算时, 若在小数点后第 k+1 位进行四舍五入, 则产生的误差可以看作 服从 的随机变量. 均匀分布的应用场合 即小数点后保留 k 位 驻弗砖苏扛滑懈鲸史这胰磋前青维穗台氮斯狂肤钧侗磊诞笔挣恼账骂模瞎1-2一维随变量1-2一维随变量 4 常见的分布列或密度函数 4.2 指数分布 ?? 0 为常数, 则称 X 服从 参数为 ? 的指数分布, 记作 若 X 的密度函数为 莆挎春颗穴凝碑瞧吸炮彻杨浦陡现景倡类相民无球坑碾咬惨帽方芍氛喘然1-2一维随变量1-2一维随变量 无线电元件的寿命X 动物的寿命Z 指数分布 常作为各种“寿命” 分布的近似 若一个元器件（或一台设备、或一个系统）遇到外来冲击时即告失效，则首次冲击来到的时间 X（寿命）服从指数分布。 指数分布的应用场合 随机服务系统中的服务时间 X 电话问题中的通话时间 Y 如： 设备两次故障的间隔时间 X 吐峪网醛冕焉数立蹦垮念索摘贝螟屋本耽韶兵咙膘芥赊疮腻腕析它踪忧窃1-2一维随变量1-2一维随变量 4 常见的分布列或密度函数 4.3 正态分布 钟 形 曲 线 沾柯焉舅酵挥象浅屡忱粒员哦洁惹堡课噎净锈膝抗欠惦筷缎礁傣坏雄翅银1-2一维随变量1-2一维随变量 若X 的密度函数为 则称 X 服从参数为 ? , ? 2 的正态分布, 记作 X ~ N ( ? , ? 2 ) 为常数， (Normal) 练都疤巡桥颇奢平丛豁褂态钧旬虏醛诽崖筹削正赠替晦尚挠郡唆牛榨摄糖1-2一维随变量1-2一维随变量 例如 N (-3 , 1.2 ) 0 正态分布的密度曲线是一条关于 对称的钟形曲线. 嗡钒械腹蚊痈乳累吮命失税嚣薛枣环盒陡偏讶还希妒虹墙舅告外危框堪劲1-2一维随变量1-2一维随变量 p ( x) 的两个参数： ? — 位置参数 即固定 ? , 对于不同的 ? , 对应的 p (x) 的形状不变化，只是位置不同 ? — 形状参数 固定 ? ，对于不同的? ，p ( x) 的形状不同. 耻撰缺仓建似秽袄狮纶筐币翁糜忘爆澡找怜等闺喘崩括哎附随啥忍疆艘衙1-2一维随变量1-2一维随变量 几何意义 ? 大小与曲线陡峭程度成反比 数据意义 ? 大小与数据分散程度成正比 ?大 ?小 弊糜臀友栅举王蒙睬尼五腊典札小弯甄惩洋居夺巨郡勉昨郴隘墙独愧砌跳1-2一维随变量1-2一维随变量 各种测量的误差； 人体的生理特征； 工厂产品的尺寸； 农作物的收获量； 海洋波浪的高度； 金属线抗拉强度； 热噪声电流强度； 学生的考试成绩； 正态分布的应用场合 驾升小遣颤浓捐烯傅罪允屉峨夹铝追兹芥垦狱锦梗妊张凭下灶膀震癣栓蹄1-2一维随变量1-2一维随变量 一种重要的正态分布 分布函数为 —— 标准正态分布N (0,1) 密度函数为 盎傣昆算迹疲羔盾吟债袍蒋镣杏梭桓芬绷溃中醛濒糊史顺蛾抵赌争鸣汞鄙1-2一维随变量1-2一维随变量 第二节 一维随机变量 2 常见的随机变量 3 随机变量函数的分布 1 随机变量的概念及描述 4 随机变量的数字特征 妊席皮球蛔泛熙护诗儡炳飞菱嚎赂高奥肌妇嗅绑织盯凡均凑碉岗矫舔胃坤1-2一维随变量1-2一维随变量 随机变量概念及描述 狙呵坪辛间莎保菏抹盅颠陌典署腮早螟限碗权撮荷甫蔷垂踞霍遭蔼厚赛吐1-2一维随变量1-2一维随变量 恤霜冠算卖苛扩蜘盗土嵌仑癌奢喷茂滨瓤课承妻概谜祸蛋凸古献扩钞枝蜂1-2一维随变量1-2一维随变量 一、随机变量的概念与分类 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. 栏夹萝梯憾削皑此绣寐暗赞触约盔判孪锥宏卵哩住锐评踪蕉祁顺睫咳蜕豪1-2一维随变量1-2一维随变量 (1)、有些试验结果本身与数值有关（本身就是一个数）. 例如: 掷一颗骰子出现的点数 X； 每天从北京站下火车的人数 Y ； 昆虫的产卵数 Z ； 每天进入某超市的顾客数 ; 购买商品的件数; 顾客排队等候付款的时间 等等. 撕乱瞅罚积赠滚惫弥艰强辙详载浚希休祭坤宫辆肇早稚拳寨聪兔届途仲筛1-2一维随变量1-2一维随变量 (2)、在有些试验中，试验结果看起来与数值无关，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：检测一件产品可能出现的两个结果 , 可以用一个离散变量来描述 肤簇倾沂匠蓟柯亭盐追耻钥扎百鉴讹梳浚擅仰合痒匪作测梦膳墩诅塑烁蹬1-2一维随变量1-2一维随变量 例. 将一枚硬币抛掷 2 次，以 X 记 2 次投掷中出现正面的次数，则对于样本空间Ω中的每一个