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1. 均勻分布 若Xf(x),則稱X在(a, b)內(nèi)服從均勻分布。記作 XU(a, b),對(duì)任意實(shí)數(shù)c, d (acdb),都有,2. 指數(shù)分布 若 X,則稱X服從參數(shù)為0的指數(shù)分布。 其分布函數(shù)為,例 .電子元件的壽命X(年)服從參數(shù)為0.5的指數(shù)分布 (1)求該電子元件壽命超過(guò)2年的概率。 (2)已知該電子元件已使用了1.5年,求它還能使用兩年的概率為多少?,解,例.某公路橋每天第一輛汽車過(guò)橋時(shí)刻為T, 設(shè)0,t時(shí)段內(nèi)過(guò)橋的汽車數(shù)Xt服從 參數(shù)為t的泊松分布,求T的概率密度。,解,當(dāng)t 0時(shí),,當(dāng)t 0時(shí),,=1- 在t時(shí)刻之前無(wú)汽車過(guò)橋,于是,正態(tài)分布是實(shí)踐中應(yīng)用最為廣泛,在理論上 研究最多的分布之一,故它在概率統(tǒng)計(jì)中占有特 別重要的地位。,3. 正態(tài)分布,A,B,A,B間真實(shí)距離為,測(cè)量值為X。X的概率密度應(yīng)該是什么形態(tài)?,其中 為實(shí)數(shù), 0 ,則稱X服從參數(shù)為 ,2的正態(tài)分布,記為N(, 2),可表為XN(, 2).,若隨機(jī)變量,(1) 單峰對(duì)稱 密度曲線關(guān)于直線x=對(duì)稱; f()maxf(x) .,正態(tài)分布有兩個(gè)特性:,(2) 的大小直接影響概率的分布 越大,曲線越平坦, 越小,曲線越陡峻,。 正態(tài)分布也稱為高斯(Gauss)分布,4.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布 參數(shù)0,21的正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,記作XN(0, 1)。,分布函數(shù)表示為,其密度函數(shù)表示為,一般的概率統(tǒng)計(jì)教科書均附有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表供讀者查閱(x)的值。(P439附表2)如,若 ZN(0,1),(0.5)=0.6915, P1.32Z2.43=(2.43)-(1.32) =0.9925-0.9066,注:(1) (x)1 (x); (2) 若XN(, 2),則,正態(tài)分布表,EX,1 設(shè)隨機(jī)變量XN(-1,22),P-2.45X2.45=?,2.設(shè) XN(,2),求P-3X+3,EX2的結(jié)果稱為3 原則.在工程應(yīng)用中,通常認(rèn)為P|X- |3 1,忽略|X- |3的值. 如在質(zhì)量控制中,常用標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值3作兩條線,當(dāng)生產(chǎn)過(guò)程的指標(biāo)觀察值落在兩線之外時(shí)發(fā)出警報(bào).表明生產(chǎn)出現(xiàn)異常.,正態(tài)分布表,例 某地區(qū)18歲女青年的血壓(收縮壓)服從N(110,122).在該地區(qū)任選一位18歲女青年,測(cè)量她的血壓, (1)求PXx0.05,注:XN(110,122).,幾個(gè)常用的連續(xù)型隨機(jī)變量,均勻分布,正態(tài) 分布,指數(shù)分布,無(wú)記憶性,PcXd,兩個(gè)參數(shù)的意義,EX 一種電子元件的使用壽命(小時(shí))服從正態(tài)分布(100,152),某儀器上裝有3個(gè)這種元件,三個(gè)元件損壞與否是相互獨(dú)立的.求:使用的最初90小時(shí)內(nèi)無(wú)一元件損壞的概率.,解:設(shè)Y為使用的最初90小時(shí)內(nèi)損壞的元件數(shù),故,則YB(3,p),其中,一、離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布律,2.7 隨機(jī)變量函數(shù)的分布,設(shè)X一個(gè)隨機(jī)變量,分布律為 XPXxkpk, k1, 2, 若yg(x)是一元單值實(shí)函數(shù),則Yg(X)也是一個(gè)隨機(jī)變量。求Y的分布律.,例:已知,X,Pk,-1 0 1,求:Y=X2的分布律,Y,Pk,1 0,或 Yg(X)PYg(xk)pk , k1, 2, (其中g(shù)(xk)有相同的,其對(duì)應(yīng)概率合并。),一般地,X,Pk,Y=g(X),二、連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的密度函數(shù),1、一般方法 若Xf(x), - x +, Y=g(X)為隨機(jī)變量X 的函數(shù),則可先求Y的分布函數(shù) FY (y) PYyP g(X)
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