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第四章连续型随机变量;§4.1连续型随机变量的概念
(conceptofContinuousRandomVariable);例设某厂生产某产品的规定尺寸为25.40cm,某批产品的最小尺寸为25.20cm,最大尺寸为25.60cm.现从这批产品中任取100件,得到100个测量值.计算得如下数据表:;25.235;又例如，对某一目标进行射击，记r表示着弹点到目标的距离，;定义：设ξ是一个随机变量，x是任意实数，称函数;;当;;分布函数的性质;1=;;知道一个随机变量的分布函数，不仅得到形如事件{≤x}的概率，还可计算落在任意区间〔开区间，闭区间〕、取任一点的概率。
例如P{x1≤x2}=P{≤x2}-P{≤x1}=F(x2)-F(x1)
P{x}=1-P{≤x}=1-F(x)
P{=x}=;;;;;0R;4.1.2连续型随机变量(ContinuousRandomVariable)
;;由概率密度函数f(x)与分布函数F(x)的关系即得结论;;;;;;;x;;;f(x);;;f(x);;解：;书例8(供给随机需求的存贮问题);;结果是，选择A，使满足;;证明;;;切比雪夫不等式的等价形式;;证明：;;;;;;σ=5;正态分布的分布函数;正态分布是最常见最重要的一种分布,例如测量误差;人的生理特征尺寸如身高、体重等;正常情况下生产的产品尺寸:直径、长度、重量高度等都近似服从正态分布.;正态分布的期望和方差;标准正态分布的图形;;怎样把正态分布转化为标准正态分布;;;;;;;;;;;;指数分布的期望与方差;某些元件或设备的寿命服从指数分布.例如无线电元件的寿命,电力设备的寿命,动物的寿命等都服从指数分布.;;;;;;作
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