[理学]概率统计GT2-3.ppt

第二章 第三节 连续型随机变量 §2.3 连续型随机变量 (continuous random variable) 一.连续型随机变量的概念与性质 连续型随机变量(continuous random variable)的定义 设 X 是一随机变量，如果存在非负可积函数 连续型随机变量的密度函数(distribution density function) 一个重要公式 连续型随机变量密度函数的性质 连续型随机变量的密度函数有如下性质： 注 意 连续型随机变量密度函数的性质与离散型随机变量分布律的性质非常相似，但是，密度函数不是概率！ 连续型随机变量的一个重要特点 证明： 连续型随机变量的一个重要特点（续） 所以有 说 明 ⑴．由上述性质可知，对于连续型随机变量，我们关心它在某一点取值的问题没有太大的意义；我们所关心的是它在某一区间上取值的问题． 说 明 对于连续型随机变量 X，我们有 有关连续型随机变量概率的计算 例 1 设 X 是连续型随机变量，其密度函数为 例 1（续） 例 1（续） 例 2 某电子元件的寿命（单位：小时）是以 例 2（续） 检验 5 个元件的使用寿命可以看作是在做一个5重Bernoulli试验． B={ 5 个元件中恰有 2 个的使用寿命不超过150小时 } 连续型随机变量的分布函数 说 明 由上面的公式可知，连续型随机变量的分布函数与密度函数之间的关系，可以认为是原函数与导函数之间的关系． 例 3 例 4 例 4（续） 例 4（续） 例 4（续） 三.一些常用的连续型随机变量 1．均匀分布(uniform distribution) 若随机变量 X 的密度函数为 密度函数的验证 说 明 ⑴．类似地，我们可以定义 均匀分布的概率背景 均匀分布的分布函数 例 5 设公共汽车站从上午7时起每隔15分钟来一班车，如果某乘客到达此站的时间是 7:00 到7:30之间的均匀随机变量．试求该乘客候车时间不超过5分钟的概率． 解： 设该乘客于7时X分到达此站． 例 5（续） 令：B={ 候车时间不超过5分钟 } 例 6 例 6（续） 2．指数分布(exponential distribution) 如果随机变量 X 的密度函数为 密度函数的验证 指数分布的分布函数 例 7 例 7（续） 3．正态分布(normal distribution) 标准正态分布(standard normal distribution) 密度函数的验证 密度函数的验证(续) 密度函数的验证(续) 密度函数的验证(续) 密度函数的验证(续) 密度函数的验证(续) 正态分布密度函数的图形 正态分布密度函数的图形性质 正态分布密度函数的图形性质（续） 正态分布密度函数的图形性质（续） 正态分布密度函数的图形性质（续） 正态分布的重要性 正态分布的重要性（续） 标准正态分布的计算 标准正态分布的计算（续） 一般正态分布的计算 一般正态分布的计算（续） 例 8 例 9 例 9（续） 例 9（续） 例 10 例 10（续） 4．Γ- 分 布 Γ- 函 数 说 明 说 明 说 明 令：B={ 等待时间为10~20分钟 } 正态分布是概率论中最重要的分布，这可以由以下情形加以说明： ⑴．正态分布是自然界及工程技术中最常见的分布之一，大量的随机现象都是服从或近似服从正态分布的．可以证明，如果一个随机指标受到诸多因素的影响，但其中任何一个因素都不起决定性作用，则该随机指标一定服从或近似服从正态分布． ⑵．正态分布有许多良好的性质，这些性质是其它许多分布所不具备的． ⑶．正态分布可以作为许多分布的近似分布． * * 连续型随机变量 X 由其密度函数唯一确定． 解： ⑴．由密度函数的性质 为密度函数的连续型随机变量．求 5 个同类型的元件在使用的前 150 小时内恰有 2 个需要更换的概率． 解： 设：A={ 某元件在使用的前 150 小时内需要更换} 二. 连续型随机变量的分布函数