高教社2024高等数学第五版教学课件-11.3 离散型随机变量及其分布.pptx

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第十一章概率第三节离散型随机变量及其分布

一、随机变量的概念在第一节中,我们引进了随机现象、随机试验、随机事件等概念,在刻画随机事件时,我们采用语言描述等较繁琐的定性方法,且只是考虑个别(至多是几个)随机事件的概率.为了深入全面地研究随机现象,充分认识随机现象的统计规律性,使定量的数学处理成为可能,就必须将随机试验的结果数量化,把随机试验的结果与实数对应起来,建立类似实函数的映射,这是“结果数量化”的有效可行的简单方法,这种随机试验结果与实数的对应关系,我们称之为随机变量.随机变量的引入,使我们能够利用微积分的方法来研究随机试验,用随机变量来描述随机现象是概率论中最重要的方法.

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上述3例中,随机试验的结果都可以直接用数量来表示,但也有一些随机试验的结果不是用数量表示的,而是表现为某种属性,此时也可数量化.?由此可见,引入随机变量后,对随机事件的研究即可转化为对随机变量的研究,为利用微积分这个数学工具创造了条件.

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二、离散型随机变量及其分布?

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例如:例1中随机变量ξ的分布律为?

例4设随机变量ξ的分布律为求常数c.?

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三、几种常用的离散型随机变量的分布??两点分布是最简单又常见的概率分布,例如抛硬币试验,检验产品质量是否合格,药物的毒性试验等都可以用两点分布来描述.

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?显然,两点分布是二项分布的特殊情况.

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?具有泊松分布的随机变量在实际应用中是很多的,例如,某一时段进入某商店的顾客数,某一地区一个时间间隔内发生交通事故的次数,一天内110报警台接到的报警的次数,在一个时间间隔内某种放射性物质发出的粒子数等等,都服从泊松分布.

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例9一个工厂中生产的产品中废品率为0.005,任取1000件,计算(1)其中至少有两件是废品的概率;(2)其中不超过5件废品的概率.?

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