《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課程實(shí)施大綱30學(xué)時(shí)_第1頁
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課程實(shí)施大綱30學(xué)時(shí)_第2頁
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課程實(shí)施大綱30學(xué)時(shí)_第3頁
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課程實(shí)施大綱30學(xué)時(shí)_第4頁
《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》課程實(shí)施大綱30學(xué)時(shí)_第5頁
已閱讀5頁,還剩108頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

PAGEPAGE113概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)課程實(shí)施大綱基本理念第一,著重基礎(chǔ),著重標(biāo)準(zhǔn)。在我國迄今為止,有關(guān)數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材不少,這些教材和理論參考文獻(xiàn)各自保持了自己的特色。只有著重基礎(chǔ),著重標(biāo)準(zhǔn),才能與國際先進(jìn)的理論研究趨勢(shì)保持一致。第二,力求在簡潔的基礎(chǔ)上使學(xué)生能從整體上了解和掌握該課程的內(nèi)容體系,使學(xué)生能夠在實(shí)際工作中、其它學(xué)科的學(xué)習(xí)中能靈活自如地應(yīng)用這些理論。二、課程描述《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》是研究隨機(jī)現(xiàn)象客觀規(guī)律性的數(shù)學(xué)學(xué)科,是高等學(xué)校理、工科有關(guān)專業(yè)的基礎(chǔ)干課,對(duì)高校的統(tǒng)計(jì)專業(yè)本科生它也是一門學(xué)科基礎(chǔ)課程。從學(xué)科性質(zhì)上講,它是一門基礎(chǔ)性學(xué)科,它為統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生后繼專業(yè)課程的學(xué)習(xí)提供方法論的指導(dǎo)。學(xué)生對(duì)這門課的掌握程度直接關(guān)系到統(tǒng)計(jì)學(xué)科培養(yǎng)目標(biāo)“經(jīng)濟(jì)和管理領(lǐng)域中善于在定性分析基礎(chǔ)上從事定量分析的專門統(tǒng)計(jì)人才”的實(shí)現(xiàn)。本課程為理、工、經(jīng)、管各專業(yè)的后繼專業(yè)基礎(chǔ)課和專業(yè)課(如隨機(jī)過程、統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理、隨機(jī)信號(hào)分析、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)物理、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等)提供概念、理論基礎(chǔ)和應(yīng)用方法支持,為今后從事的各種隨機(jī)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)(如通信系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng))的規(guī)劃論證、系統(tǒng)分析、設(shè)計(jì)、仿真、決策與控制研究提供數(shù)學(xué)思想和數(shù)學(xué)方法支持。三、教師簡介四、課程目標(biāo)通過本課程的教學(xué),應(yīng)使學(xué)生掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念,了解它的基本理論與方法,從而使學(xué)生初步掌握處理隨機(jī)現(xiàn)象的基本思想和方法,培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)方法分析和解決實(shí)際問題的能力。五、課程內(nèi)容及學(xué)時(shí)分配(1)隨機(jī)事件及其概率(5學(xué)時(shí))隨機(jī)事件與樣本空間,事件的關(guān)系,事件的運(yùn)算及性質(zhì),事件的獨(dú)立性,樣本空間的劃分(完備事件組),概率的定義,概率的基本性質(zhì),古典概型,條件概率,加法公式,乘法公式,全概率公式和貝葉斯公式,獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn),貝努利概型及計(jì)算。重點(diǎn):事件的關(guān)系及運(yùn)算性質(zhì),事件的獨(dú)立性,概率的性質(zhì)及各種概率的計(jì)算。難點(diǎn):概率的計(jì)算(2)一維隨機(jī)變量及其分布(6學(xué)時(shí))隨機(jī)變量的概念,隨機(jī)變量分布函數(shù)的概念及性質(zhì),離散型隨機(jī)變量的分布律及性質(zhì),連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度及性質(zhì),二項(xiàng)分布,泊松分布,正態(tài)分布,均勻分布和指數(shù)分布,隨機(jī)變量的函數(shù)的分布。重點(diǎn):一維隨機(jī)變量分布函數(shù)及分布律,連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度及性質(zhì),幾種重要的分布,一維隨機(jī)變量的函數(shù)的分布.難點(diǎn):一維隨機(jī)變量的函數(shù)的分布(3)多維隨機(jī)變量及其分布(5學(xué)時(shí))二維隨機(jī)變量的概念,二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)及性質(zhì),二維離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布律及性質(zhì),二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度及性質(zhì),二維隨機(jī)變量的邊緣分布,隨機(jī)變量的獨(dú)立性。重點(diǎn):二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)及聯(lián)合分布律,二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度,二維隨機(jī)變量的邊緣分布,隨機(jī)變量的獨(dú)立性,二維離散型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布。難點(diǎn):二維隨機(jī)變量的邊緣分布及隨機(jī)變量的獨(dú)立性,二維離散型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布(4)隨機(jī)變量的數(shù)字特征(5學(xué)時(shí))數(shù)學(xué)期望(均值)和方差的概念、性質(zhì)及計(jì)算,二項(xiàng)分布,泊松分布,正態(tài)分布,均勻分布和指數(shù)分布的數(shù)學(xué)期望和方差,隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望,相關(guān)系數(shù)。重點(diǎn):各種分布的數(shù)字特征難點(diǎn):隨機(jī)變量的函數(shù)的數(shù)學(xué)期望,相關(guān)系數(shù)(5)數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念(3學(xué)時(shí))總體與個(gè)體,樣本與簡單隨機(jī)樣本,統(tǒng)計(jì)量,樣本均值,樣本方差及樣本矩,三種分布(分布、分布、分布)及其性質(zhì),分位數(shù),正態(tài)總體某些常用統(tǒng)計(jì)量的分布。重點(diǎn):數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本統(tǒng)計(jì)量和三大分布難點(diǎn):三大分布的構(gòu)造和性質(zhì)(6)參數(shù)估計(jì)(4學(xué)時(shí))點(diǎn)估計(jì)的概念,矩估計(jì)法,極大似然估計(jì)法,估計(jì)量的無偏性、有效性和一致性評(píng)選標(biāo)準(zhǔn),區(qū)間估計(jì)的概念,單個(gè)正態(tài)總體的均值和方差的置信區(qū)間。重點(diǎn):矩估計(jì)和極大似然估計(jì),置信區(qū)間難點(diǎn):區(qū)間估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)(2學(xué)時(shí))顯著性檢驗(yàn)的基本思想,步驟,可能產(chǎn)生兩種錯(cuò)誤,單個(gè)正態(tài)總體的均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn)。重點(diǎn):正態(tài)總體的均值和方差的假設(shè)檢驗(yàn)難點(diǎn):雙正態(tài)總體下的假設(shè)檢驗(yàn)六、課程實(shí)施第一講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)事件及事件的概率的概率2/12015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、了解隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間、樣本點(diǎn)的概念;二、掌握隨機(jī)事件的概念及事件的關(guān)系與運(yùn)算;三、了解事件的概率的公理化定義教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、隨機(jī)試驗(yàn)的概念、樣本空間、樣本點(diǎn)的概念;二、隨機(jī)事件的概念、隨機(jī)事件的關(guān)系及運(yùn)算;三、事件的概率的概念及性質(zhì);重點(diǎn):事件的關(guān)系運(yùn)算,事件的概率難點(diǎn):隨機(jī)事件的關(guān)系及運(yùn)算;教學(xué)過程及教學(xué)方法隨機(jī)現(xiàn)象、隨機(jī)試驗(yàn)、樣本空間、樣本點(diǎn)(案例,提問,講授)例1-1E1:拋一枚均勻硬幣,觀察其正反面出現(xiàn)的情況;E2:將一枚硬幣連拋三次,觀察其正面出現(xiàn)的次數(shù);E3:擲一顆骰子,觀察可能出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù);E4:記錄電話交換臺(tái)一分鐘內(nèi)接到的呼喚次數(shù)E5:在一批燈泡中任取一只,測(cè)試其壽命;E6:將一枚硬幣連拋兩次,考慮正反面出現(xiàn)的情況.通過上例引出隨機(jī)試驗(yàn)的的三個(gè)特點(diǎn)、樣本空間樣本點(diǎn)的概念樣本空間:實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果所組成的集合稱為樣本空間,記為.樣本點(diǎn):試驗(yàn)的每一個(gè)可能的結(jié)果或樣本空間的元素稱為一個(gè)樣本點(diǎn),記作.在一次試驗(yàn)中不可能發(fā)生的事件和一定會(huì)發(fā)生的事件,即兩個(gè)特殊的事件:必然事件和不可能事件隨隨機(jī)事件的概念事件之間的運(yùn)算關(guān)系事件本質(zhì)上就是集合,隨機(jī)事件事實(shí)上是樣本空間的子集,因此隨機(jī)事件之間就存在著類似集合之間的關(guān)系:1.包含關(guān)系:如果事件A發(fā)生必然導(dǎo)致事件B發(fā)生,則稱事件B包含事件A,記作對(duì)于任何事件A都有:2.相等事件:若事件A與B相互包含,則稱事件A與B相等,記作3.和(并)事件:事件A發(fā)生或事件B發(fā)生(或事件A和B至少有一個(gè)發(fā)生),記作(或).推廣:事件中至少有一個(gè)發(fā)生,即為事件,可簡記為4.積(交)事件:事件A發(fā)生且事件B發(fā)生(即事件A和B同時(shí)發(fā)生),記作(或).推廣:事件同時(shí)發(fā)生,即為事件,可簡記為事件的差:事件A發(fā)生但事件B不發(fā)生,記作(或).互斥事件:事件A,B不會(huì)同時(shí)發(fā)生,即,則稱事件A與B互斥.對(duì)立事件:事件A,B有且只有一個(gè)發(fā)生,即且,則稱事件A與B互為對(duì)立事件,A的對(duì)立事件記為.注意:若隨機(jī)事件A與B對(duì)立,則A與B互斥,反之不一定成立。事件的關(guān)系與運(yùn)算即為集合之間的關(guān)系從集合的運(yùn)算規(guī)則可以得到相應(yīng)的事件的運(yùn)算性質(zhì):(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)除此之外,事件還具有如下的運(yùn)算規(guī)律:交換律;結(jié)合律分配律德摩根(De-Morgan)公式.結(jié)合律、分配律和德摩根公式還可以推廣至任意有限個(gè)或可數(shù)無窮多個(gè)事件的情況.例1-2甲、乙、丙三人各向目標(biāo)射擊一發(fā)子彈,以A、B、C分別表示甲、乙、丙命中目標(biāo),試用A、B、C的運(yùn)算關(guān)系表示下列事件:(1)至少有一人命中目標(biāo):(2)恰有一人命中目標(biāo):(3)恰有兩人命中目標(biāo):(4)最多有一人命中目標(biāo):(5)三人均命中目標(biāo):(6)三人均未命中目標(biāo):三、概率的統(tǒng)計(jì)定義及性質(zhì)1.頻率定義1-1事件在次相同的重復(fù)試驗(yàn)中出現(xiàn)次,則稱為事件在次重復(fù)試驗(yàn)中出現(xiàn)的頻率.顯然,頻率具有下列性質(zhì):(1)(非負(fù)性);(2)(規(guī)范性);(3)(可加性)若為兩兩互斥事件,則概率的統(tǒng)計(jì)定義定義1-2在相同條件下進(jìn)行次重復(fù)試驗(yàn),事件發(fā)生的次數(shù)為,事件發(fā)生的頻率為.如果當(dāng)充分大時(shí),穩(wěn)定地在一常數(shù)值得附近擺動(dòng),則稱為事件的概率,記作.由概率的統(tǒng)計(jì)定義與頻率的性質(zhì),易見概率具有以下性質(zhì):(1)(非負(fù)性);(2)(規(guī)范性);(3)(可加性)若為兩兩互斥事件,則由概率的定義可知,概率是衡量事件發(fā)生可能性大小的量.概率的統(tǒng)計(jì)定義雖然直觀,但在實(shí)用上,不可能對(duì)每一事件都做大量的的重復(fù)試驗(yàn),從中得到頻率的穩(wěn)定值,因此不便于實(shí)際計(jì)算使用.另外,從數(shù)學(xué)上看,有些說法也不嚴(yán)密,不便于理論研究上使用.3.概率的公理化定義及性質(zhì)前蘇聯(lián)科學(xué)家柯爾莫哥洛夫(Kolmogorov)從頻率的穩(wěn)定性與概率的統(tǒng)計(jì)定義得到啟發(fā),于1933年提出了如下概率的公理化定義.定義1-3隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間為,如對(duì)于果的每個(gè)事件,總有唯一確定得實(shí)數(shù)與之對(duì)應(yīng),并且滿足下列三條性質(zhì):(1)(非負(fù)性);(2)(規(guī)范性);(3)(可列可加性)若為兩兩互斥事件,則稱為事件的概率.概率的公理化定義看起來抽象,但它反映了事件概率的本質(zhì).需要指出的是:可視為事件的函數(shù),值域?yàn)?,定義域?yàn)槿w事件的集合.從概率的公理化定義可以導(dǎo)出概率的重要性質(zhì)性質(zhì)1,即不可能事件的概率為0性質(zhì)2(有限可加性)為兩兩互不相容事件,即,則(1-1)性質(zhì)3設(shè)為兩個(gè)事件,(1);(1-2)(2)若,則.性質(zhì)4(1-3)性質(zhì)5(加法公式).(1-4)推論1(1-5)(1-6)例1-4已知,求(1),(2),(3),(4).例1-5某市有甲,乙,丙三種報(bào)紙,訂每種報(bào)紙的人數(shù)分別占全體市民人數(shù)的30%,其中有10%的人同時(shí)定甲,乙兩種報(bào)紙.沒有人同時(shí)訂甲丙或乙丙報(bào)紙.求從該市任選一人,他至少訂有一種報(bào)紙的概率.作業(yè)安排教材習(xí)題一:5,6,7,8課外思考1.事件A表示三個(gè)人對(duì)某個(gè)問題的回答中至少有一人說“否”,B表示三個(gè)人對(duì)某問題的回答都說“是”。請(qǐng)問:事件,各表示什么含義?2.社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是否只分成確定性現(xiàn)象和隨機(jī)現(xiàn)象?“某天的天氣狀況”是否屬于這兩類現(xiàn)象?試舉出至少3種不屬于這兩類現(xiàn)象的社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。3.隨機(jī)事件與集合的對(duì)應(yīng)關(guān)系是怎樣的?4.對(duì)立事件和互斥事件有和區(qū)別?5.小概率事件是否不會(huì)發(fā)生?7.“概率為0的事件”是否必然是不可能事件?8.老師把n本學(xué)生的作業(yè)本隨機(jī)的發(fā)給這n個(gè)學(xué)生,每人一本,計(jì)算至少有一個(gè)學(xué)生拿到自己的作業(yè)本的概率?9.設(shè)A,B為兩個(gè)隨機(jī)事件,且已知,就下列三種情形下求概率(1)A與B互斥;(2);(3)10.設(shè)A,B,C為三個(gè)隨機(jī)事件,且,,.求A,B,C至少有一個(gè)發(fā)生的概率第二講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)等可能概型和條件概率2/22015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握古典概型和幾何概型的計(jì)算方法;二、掌握條件概率和乘法公式三、掌握事件的獨(dú)立性教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、古典概型和幾何概型;二、條件概率、乘法公式和全概率公式;三、事件的獨(dú)立性;重點(diǎn):古典概型,條件概率及乘法公式、事件的獨(dú)立性難點(diǎn):事件獨(dú)立性的應(yīng)用;教學(xué)過程及教學(xué)方法一、古典概型定義2-1若隨機(jī)試驗(yàn)滿足以下條件:樣本空間只有有限個(gè)樣本點(diǎn),即;每個(gè)基本事件的發(fā)生是等可能的,即,則稱此試驗(yàn)為古典概型,或稱等可能概型.設(shè)事件包含個(gè)基本事件,即,則有由此,在古典概型中,如果樣本空間的樣本點(diǎn)總數(shù)為,事件由個(gè)樣本點(diǎn)組成,則事件的概率為(2-1)典型例子:抽球問題、分球入盒問題、隨機(jī)取數(shù)問題、分組分配問題等。例2-1設(shè)盒中有3個(gè)白球,2個(gè)紅球,現(xiàn)從盒中任抽2個(gè)球,求取到一紅一白的概率.解設(shè)事件A:“取到一紅一白”故例2-2將3個(gè)球隨機(jī)的放入3個(gè)盒子中去,問:(1)每盒恰有一球的概率是多少?(2)空一盒的概率是多少?解設(shè)A:“每盒恰有一球”,B:“空一盒”(2).例2-330名學(xué)生中有3名運(yùn)動(dòng)員,將這30名學(xué)生平均分成3組,求:(1)每組有一名運(yùn)動(dòng)員的概率;(2)3名運(yùn)動(dòng)員集中在一個(gè)組的概率解設(shè)事件A:“每組有一名運(yùn)動(dòng)員”;事件B:“3名運(yùn)動(dòng)員集中在一組”(1);(2);另外,如果隨機(jī)試驗(yàn)滿足下述兩個(gè)條件:(1)它的樣本空間含有無窮多個(gè)樣本點(diǎn);(2)每個(gè)樣本點(diǎn)的出現(xiàn)是等可能的,則稱這種試驗(yàn)為幾何概型。幾何概型中事件A的概率的計(jì)算公式:,其中表示樣本空間的測(cè)度(一維中表示區(qū)間的長度,二維中表示平面區(qū)域的面積,三維中表示空間域的體積),表示事件A的測(cè)度。例2-4在單位圓O的一條直徑MN上隨機(jī)的取一點(diǎn)Q,試求過Q點(diǎn)且與MN垂直的弦的長度超過1的概率.甲、乙兩船均為7點(diǎn)至8點(diǎn)到達(dá)某碼頭,且兩船到達(dá)時(shí)間是隨機(jī)的,每只船卸貨需要20分鐘,碼頭同時(shí)只能允許一只船卸貨,試計(jì)算兩只船使用碼頭時(shí)發(fā)生沖突的概率.二、條件概率及乘法公式在解決許多問題時(shí),往往需要有某些附加信息(條件)下求事件的概率。如在事件B發(fā)生的條件下求事件A發(fā)生的概率,將此概率記作.一般情況下例如擲一顆均勻的骰子,A={擲出2點(diǎn)},B={擲出偶數(shù)點(diǎn)},,已知事件B發(fā)生,此時(shí)試驗(yàn)所有可能結(jié)果構(gòu)成的集合就是B,B中共有3個(gè)元素,它們的出現(xiàn)是等可能的,其中只有1個(gè)在集合A中,于是,容易看到由此引出定義3-1設(shè)為兩個(gè)事件,且,則稱(3-1)為事件發(fā)生的條件下,事件的條件概率.易驗(yàn)證符合概率定義的三條公理,故對(duì)概率已證明的結(jié)果都適用于條件概率,例如,對(duì)于任意事件,有.又如,對(duì)于任意事件,有由條件概率的定義,不難推出如下乘法公式.乘法公式(3-2)(3-3)(3-4)其中,.利用它們可以計(jì)算兩個(gè)事件同時(shí)發(fā)生的概率。例3-1已知隨機(jī)事件A和B的概率分別為,,條件概率為,求及.例3-2一批產(chǎn)品共10件,1其中3件次品,每次從中任取一件不放回,問第三次才取得正品的概率等于多少?解表示第一次取到次品;表示第二次取到次品;表示第三次取到正品則根據(jù)乘法公式注意與的區(qū)別。請(qǐng)看下面的例子。例3-3甲、乙兩廠共同生產(chǎn)1000個(gè)零件,其中300件是乙廠生產(chǎn)的.而在這300個(gè)零件中,有189個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)件,現(xiàn)從這1000個(gè)零件中任取一個(gè),問這個(gè)零件是乙廠生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)件的概率是多少?分析:設(shè)B={零件是乙廠生產(chǎn)的},A={是標(biāo)準(zhǔn)件},則該題所求為。若題目改為:發(fā)現(xiàn)它是乙廠生產(chǎn)的,問它是標(biāo)準(zhǔn)件的概率是多少?則求的是.總之事件B的發(fā)生在中作為結(jié)果,而在中作為條件。三、事件的獨(dú)立性及其應(yīng)用一般地,,但在特殊條件下也有例外,先看下面例子.例3-4設(shè)袋中有3個(gè)白球,2個(gè)紅球,現(xiàn)從袋中有放回地抽取兩次,每次取一個(gè),用表示“第一次抽取得紅球”,表示“第二次取得紅球”,求,.解.顯然,上例中,由此可以得到,此時(shí)稱事件相互獨(dú)立.定義3-2設(shè)為兩個(gè)事件,如果滿足(3-5)則稱事件相互獨(dú)立,簡稱獨(dú)立.需要說明的是在實(shí)際應(yīng)用中,往往根據(jù)問題的實(shí)際意義去判斷兩事件是否獨(dú)立。例如甲、乙兩人向同一目標(biāo)射擊,記A={甲命中},B={乙命中},A與B是否獨(dú)立?又如一批產(chǎn)品共n件,從中抽取2件,設(shè)Ai={第i件是合格品},i=1,2,若抽取是有放回的,則A1與A2獨(dú)立;若抽取是無放回的,則A1與A2不獨(dú)立。顯然,當(dāng)事件相互獨(dú)立,且時(shí),有定理3-1以下四命題等價(jià)(1)事件相互獨(dú)立.(2)事件相互獨(dú)立.(3)事件相互獨(dú)立.(4)事件相互獨(dú)立.證明這里僅證(1)與(2)等價(jià),其他情況可以類似加以證明.由于與互不相容,于是有,若相互獨(dú)立,則故由定義知,事件相互獨(dú)立.若相互獨(dú)立,則故由定義知,事件相互獨(dú)立綜上,(1)與(2)等價(jià).證畢.例3-5從一付52張(不含大小王)的撲克牌中任意抽取一張,A表示抽出一張A,B表示抽出一張黑桃,問A與B是否獨(dú)立?解一,,得到,故與獨(dú)立.事件相互獨(dú)立的概念可以推廣到有限多個(gè)事件上定義3-3設(shè)為三個(gè)事件,如果滿足則稱為相互獨(dú)立事件.上述定義中若僅滿足前三個(gè)式子,則稱兩兩獨(dú)立,需要指出的是:相互獨(dú)立必然兩兩獨(dú)立,反之不一定.例3-6從分別標(biāo)有1,2,3,4四個(gè)數(shù)字的4張卡片中隨機(jī)抽取一張,以事件A表示“取到1或2號(hào)卡片”;事件B表示“取到1或3號(hào)卡片”;事件C表示“取到1或4號(hào)卡片”.則事件A,B,C兩兩獨(dú)立但不相互獨(dú)立.事實(shí)上進(jìn)一步可以定義個(gè)事件的獨(dú)立性定義3-4設(shè)個(gè)事件,對(duì)于任意個(gè)事件,如果滿足則稱事件相互獨(dú)立.同樣,事件相互獨(dú)立則它們必然兩兩獨(dú)立,反之不一定對(duì).例3-7若每個(gè)人血清中含肝炎病毒的概率為0.4%,今混合來自不同地區(qū)的100個(gè)人的血清,求此血清中有肝炎病毒的概率.解用表示第個(gè)人的血清中含有肝炎病毒,,則作業(yè)安排教材習(xí)題二(2,4,7,8,12,13,14,15),習(xí)題三(3,7,8)課外思考1.盒中有3個(gè)紅球、2個(gè)白球,每次從盒中任取一只觀察其顏色后放回,并再放入一只與所取之球顏色相同的球,若從盒中連續(xù)取球4次,試求第1、2次取得白球、第3、4次取得紅球的概率.2.一場(chǎng)精彩的足球賽將要舉行,5個(gè)球迷好不容易才搞到一張入場(chǎng)券.大家都想去,只好用抽簽的方法來解決.3.一個(gè)被劫持的人質(zhì)被隱藏在地區(qū)的概率是.人質(zhì)在地區(qū)隱藏時(shí),被解救的概率是,根據(jù)調(diào)查的線索和個(gè)地區(qū)的辦案能力,公安部門對(duì)和的判斷如下:計(jì)算人質(zhì)能夠被解救的概率?4.設(shè)有兩門高射炮,每一門擊中飛機(jī)的概率都是0.6,求下列事件的概率:(1)同時(shí)發(fā)射一發(fā)炮彈而擊中飛機(jī)的概率是多少?(2)若有一架敵機(jī)入侵領(lǐng)空,欲以99%以上的概率擊中它,問至少需要多少門高射炮?5.獨(dú)立與互斥有沒有關(guān)系?第三講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)全概率公式、貝葉斯公式、貝努里概型2/32015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握全概率公式,會(huì)應(yīng)用全概率公式計(jì)算概率;二、掌握貝葉斯公式,會(huì)用貝葉斯公式計(jì)算概率三、掌握伯努利概型教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、全概率公式二、貝葉斯公式三、伯努利概型重點(diǎn):全概率公式和貝葉斯公式及貝努里概型難點(diǎn):全概率公式和貝葉斯公式教學(xué)過程及教學(xué)方法一、全概率公式引例有三個(gè)箱子分別編號(hào)為一、二、三.一號(hào)箱裝有1個(gè)紅球4個(gè)白球,二號(hào)箱裝有2紅3白球,三號(hào)箱裝有3紅球.某人從三箱中任取一箱,從中任意摸出一球,求取得紅球的概率.分析:記Ai={球取自i號(hào)箱},i=1,2,3,B={取得紅球},其中兩兩互斥,事件B的發(fā)生總是伴隨著之一同時(shí)發(fā)生,即,且兩兩互斥,運(yùn)用加法公式得代入數(shù)據(jù)計(jì)算即得.全概率公式是概率論的重要公式之一,它解決問題的基本思想是把復(fù)雜事件的概率轉(zhuǎn)化為簡單事件的概率的運(yùn)算.基本方法是:將復(fù)雜事件化為兩兩互不相容事件之和,再利用概率的的可加性.定理3-2設(shè)隨機(jī)試驗(yàn)中的任一事件,事件是的一個(gè)完備事件組,即(如圖1-2)且,則有.(3-6)上述公式稱為全概率公式.BBA1A2A3A4A5圖1-1證明由已知條件有.由于,所以兩兩互不相容,根據(jù)概率的有限可加性和乘法公式得,證畢.需要指出的是,我們可以將事件視為“結(jié)果”,則視為導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生的“原因”,稱為先驗(yàn)概率.全概率公式中,把求的問題轉(zhuǎn)化為求和的問題.看似復(fù)雜化了,但在很多情況下,直接求很不容易,而諸和卻往往容易得到,從而使求的問題得到解決.在使用全概率公式時(shí)關(guān)鍵是選取完備事件組,而且完備事件組中每個(gè)事件的概率及條件概率容易計(jì)算.我們還可以從另一個(gè)角度去理解全概率公式:某一事件A的發(fā)生有各種可能的原因,如果A是由原因Bi(i=1,2,…,n)所引起,則A發(fā)生的概率是,每一原因都可能導(dǎo)致A發(fā)生,故A發(fā)生的概率是各原因引起A發(fā)生概率的總和,即全概率公式。由此可以形象地把全概率公式看成為“由原因推結(jié)果”,每個(gè)原因?qū)Y(jié)果的發(fā)生有一定的“作用”,即結(jié)果發(fā)生的可能性與各種原因的“作用”大小有關(guān).全概率公式表達(dá)了它們之間的關(guān)系。例3-8某機(jī)床廠從三個(gè)不同的軸承制造廠購進(jìn)一批軸承,從第一廠、第二廠、第三廠分別進(jìn)貨為、和.根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)得知三廠的產(chǎn)品次品率分別為、和.問該機(jī)床廠購進(jìn)這批軸承的次品率是多少?解設(shè)“取到的軸承是第廠制造”為事件“取出的一只軸承是次品”為事件.由全概率公式其中于是二、貝葉斯公式引例某人從任一箱中任意摸出一球,發(fā)現(xiàn)是紅球,求該球是取自一號(hào)箱的概率.或者問:該球取自哪號(hào)箱的可能性最大?分析:這一類問題是“已知結(jié)果求原因”.在實(shí)際中更為常見,它所求的是條件概率,是已知某結(jié)果發(fā)生條件下,探求各原因發(fā)生可能性大小。為解決這類問題我們引出貝葉斯公式:定理3-3設(shè)為一事件且,事件構(gòu)成一個(gè)完備事件組,且,則有.(3-7)證由條件概率公式,得又由乘法公式,由全概率公式將這兩個(gè)關(guān)系式代入上式,即得證.在全概率公式中,我們將事件視為“結(jié)果”,則視為導(dǎo)致結(jié)果發(fā)生的“原因”.有時(shí)我們還想知道結(jié)果的發(fā)生到底主要由什么原因引起,即需求,稱之為驗(yàn)后概率.在例3-8中,可將機(jī)床廠購進(jìn)次品軸承視為“后果”,其“原因”來至三個(gè)軸承制造廠的產(chǎn)品,為討論三個(gè)軸承廠的產(chǎn)品對(duì)這批軸承次品率的影響的大小,需要計(jì)算,這時(shí)需要使用貝葉斯(Bayes)公式.例3-9繼續(xù)討論例1-17.若從機(jī)床廠購進(jìn)的這批軸承中任取一只,這只軸承是次品,問此次品由每家軸承廠制造的概率分別為多少?解計(jì)算和,在例3-8中已經(jīng)計(jì)算出,因此三、伯努利(Bernoulli)試驗(yàn)在相同條件下可以重復(fù)進(jìn)行,且任何一次試驗(yàn)發(fā)生的結(jié)果都不受其他各次試驗(yàn)結(jié)果的影響,稱這樣的試驗(yàn)為重復(fù)獨(dú)立試驗(yàn),若在次重復(fù)獨(dú)立試驗(yàn)中,每次試驗(yàn)的可能結(jié)果只有兩個(gè):或,則稱次重復(fù)獨(dú)立試驗(yàn)為重伯努利試驗(yàn).定理3-4設(shè)在一次試驗(yàn)中發(fā)生的概率為,則在重伯努利試驗(yàn)中事件發(fā)生次的概率為(證略)例3-10某人進(jìn)行射擊,設(shè)每次射擊命中目標(biāo)的概率為0.3,重復(fù)射擊10次,求恰好命中3次的概率.解10次射擊為10重伯努利試驗(yàn),在一次試驗(yàn)中擊中目標(biāo)為事件,則作業(yè)安排教材習(xí)題三:8,9,10,16,20,21,課外思考1.有甲乙兩個(gè)袋子,甲袋中有兩個(gè)白球,1個(gè)紅球,乙袋中有兩個(gè)紅球,一個(gè)白球.這六個(gè)球手感上不可區(qū)別.今從甲袋中任取一球放入乙袋,攪勻后再從乙袋中任取一球,問此球是紅球的概率?2.市場(chǎng)上有甲、乙、丙三家工廠生產(chǎn)的同一品牌產(chǎn)品,已知三家工廠的市場(chǎng)占有率分別為1/4、1/4、1/2,且三家工廠的次品率分別為2%、1%、3%,試求市場(chǎng)上該品牌產(chǎn)品的次品率.3.有6盒粉筆,其中:3盒,每盒有三只白粉筆,6只紅粉筆,設(shè)為第一類;2盒,每盒有3只白粉筆,3只紅粉筆,設(shè)為第二類;1盒,盒內(nèi)有3只白粉筆,無紅粉筆,設(shè)為第三類.現(xiàn)在從6盒中任取一只粉筆,求抽到紅粉筆的概率.4.甲、乙、丙三人同時(shí)對(duì)飛機(jī)進(jìn)行射擊,三人擊中的概率分別為0.4、0.5、0.7.飛機(jī)被一人擊中而擊落的概率為0.2,被兩人擊中而擊落的概率為0.6,若三人都擊中,飛機(jī)必定被擊落,求飛機(jī)被擊落的概率.5.某一地區(qū)患有癌癥的人占0.005,患者對(duì)一種試驗(yàn)反應(yīng)是陽性的概率為0.95,正常人對(duì)這種試驗(yàn)反應(yīng)是陽性的概率為0.04,現(xiàn)抽查了一個(gè)人,試驗(yàn)反應(yīng)是陽性,問此人是癌癥患者的概率有多大?6.對(duì)以往數(shù)據(jù)的分析表明,當(dāng)機(jī)器調(diào)整為良好時(shí),產(chǎn)品的合格率為90%,有故障時(shí)產(chǎn)品的合格率為30%.早上開機(jī)先調(diào)整機(jī)器.按照經(jīng)驗(yàn)知道機(jī)器調(diào)整好的概率為75%.試求當(dāng)?shù)谝患a(chǎn)品是合格品時(shí),機(jī)器調(diào)整好的概率.7.數(shù)字通訊過程中,信源發(fā)射0、1兩種狀態(tài)信號(hào),其中發(fā)0的概率為0.55,發(fā)1的概率為0.45.由于信道中存在干擾,在發(fā)0的時(shí)候,接收端分別以概率0.9、0.05和0.05接收為0、1和“不清”.在發(fā)1的時(shí)候,接收端分別以概率0.85、0.05和0.1接收為1、0和“不清”.現(xiàn)接收端接收到一個(gè)“1”的信號(hào).問發(fā)端發(fā)的是0的概率是多少?8.全概率公式與貝葉斯公式有和區(qū)別,各自能解決什么問題?9.學(xué)生甲在畢業(yè)時(shí)向兩個(gè)相互無關(guān)的用人單位遞交了求職信,根據(jù)經(jīng)驗(yàn),他被第一個(gè)單位錄用的概率為0.4,被第二個(gè)單位錄用的概率為0.5,現(xiàn)在知道他至少被某個(gè)單位錄用了,計(jì)算他也被另一單位錄用的概率。10.在回答有A,B,C,D的個(gè)選項(xiàng)的選擇題時(shí),由于題目較難,全班只有5%的學(xué)生能解出正確答案。假定能解出正確答案的學(xué)生回答正確的概率是0.99,不能解出答案的學(xué)生隨機(jī)猜測(cè)答案。計(jì)算答題正確的學(xué)生是猜對(duì)答案的概率。第四講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)隨機(jī)變量的概念、離散型隨機(jī)變量2/42015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握隨機(jī)變量的概念二、掌握離散型隨機(jī)變量的分布律三、掌握常用的幾種離散型隨機(jī)變量教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):隨機(jī)變量的概念;二、離散型隨機(jī)變量的分布律;三、常用的幾種離散型隨機(jī)變量重點(diǎn):離散型隨機(jī)變量的分布律;難點(diǎn):隨機(jī)變量的概念教學(xué)過程及教學(xué)方法隨機(jī)變量的概念對(duì)一隨機(jī)試驗(yàn),其結(jié)果可以是數(shù)量性的,也可以是非數(shù)量性的.對(duì)這兩種情況,都可以把試驗(yàn)結(jié)果數(shù)量化.例4-1設(shè)有10件產(chǎn)品,其中5件正品,5件次品,現(xiàn)從中任取3件產(chǎn)品,問這3件產(chǎn)品中的次品數(shù)是多少?例4-2在一批電子元件中任取一只測(cè)試,其使用壽命(單位為h)是一個(gè)變量,它的可能取值為上的任意實(shí)數(shù),樣本空間為,則可看作定義在的函數(shù).例4-3擲一枚均勻硬幣,觀察正反面出現(xiàn)的情況.從上面例子中變量的共同特點(diǎn)加以概括抽象,得出隨機(jī)變量的定義.定義4-1設(shè)隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間,如果對(duì)于每一個(gè)樣本點(diǎn),有一個(gè)實(shí)數(shù)與之對(duì)應(yīng),得到一個(gè)定義在上的單值實(shí)值函數(shù),稱為隨機(jī)變量,簡記為.通??梢园央S機(jī)變量分為兩種類型:離散型隨機(jī)變量和非離散型隨機(jī)變量,如果隨機(jī)變量的所有可能取值為有限個(gè)或可列無窮個(gè),則此類隨機(jī)變量為離散型隨機(jī)變量;反之,為非離散型隨機(jī)變量,在非離散型隨機(jī)變量中最重要的并且應(yīng)用最廣泛的是連續(xù)型隨機(jī)變量.下面將分別介紹離散型隨機(jī)變量和連續(xù)型隨機(jī)變量.二、離散型隨機(jī)變量的分布律定義4-2如果隨機(jī)變量的所有可能取值只有有限個(gè)或可列無窮多個(gè),則稱為離散型隨機(jī)變量.上節(jié)例3-1,例3-3中的隨機(jī)變量為離散型隨機(jī)變量,例3-2的隨機(jī)變量不是離散型隨機(jī)變量.定義4-3若隨機(jī)變量的所有可能取值為事件的概率為,則稱(4-1)為離散型隨機(jī)變量的概率分布或分布律,其中滿足:(非負(fù)性)(4-2)(規(guī)范性)(4-3)注:上面這兩條性質(zhì)可以用來判斷一個(gè)數(shù)列是否是某個(gè)隨機(jī)變量的分布律。例4-4判斷下面的數(shù)列可否作為某隨機(jī)變量的分布律:(1)(2)(3)例4-5設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為,試確定常數(shù)a.例4-6設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為,試確定常數(shù)a.離散型隨機(jī)變量分布律的表示方法有:公式法列表法(3)矩陣法例4-7討論例2-1中隨機(jī)產(chǎn)品中次品件數(shù),它所有可能取值是0,1,2,3.則的分布律為例4-8從號(hào)碼為1,2,3,4,5的5個(gè)球中,隨機(jī)取3個(gè),已經(jīng)求得最大號(hào)碼X的分布律為,試求:;;;.三、常用的幾個(gè)離散型隨機(jī)變量的分布1.0-1分布(4-4)或表示為其中,則稱服從參數(shù)為的0-1分布.只有兩個(gè)結(jié)果的隨機(jī)試驗(yàn)所確定的隨機(jī)變量均可看做服從(0-1)分布。例如一枚硬幣扔一次,確定的隨機(jī)變量.再如抽樣檢查,結(jié)果為正品或次品,確定的隨機(jī)變量.2.二項(xiàng)分布若隨機(jī)變量的分布律為(4-5)或其中為正整數(shù),,則稱服從參數(shù)為的二項(xiàng)分布,記為注:0-1分布是二項(xiàng)分布的特殊情形。例4-9從某大學(xué)到火車站途中有6個(gè)交通崗,假設(shè)在各個(gè)交通崗是否遇到紅燈相互獨(dú)立,并且遇到紅燈的概率都是1/3.(1)設(shè)為汽車行駛途中遇到的紅燈數(shù),求的分布律.(2)求汽車行駛途中至少遇到5次紅燈的概率.解由題意,,于是,的分布律為:(1)(2).例4-10池塘中有1000條魚,其中鰱魚400條,鯽魚350條,隨機(jī)撈4次,每次一條,撈后放回.設(shè)X為4次中撈到鰱魚的條數(shù).(1)求X的分布律;(2)求至少撈到2條鰱魚的概率.(有放回抽樣)注:本例中的“有放回?fù)啤备臑椤睙o放回?fù)啤?,由于魚的數(shù)量較大,第一次撈出鰱魚的概率為,即使第一次撈到的是鰱魚,第二次再撈到鰱魚的概率為,這與0.4差異不大,所以仍然可以看做獨(dú)立試驗(yàn),按二項(xiàng)分布來解題。泊松(Poisson)分布若隨機(jī)變量的分布律為(4-6)其中,則稱服從參數(shù)為的泊松分布,記為.泊松分布描述了大量試驗(yàn)中稀有事件(即小概率事件)出現(xiàn)次數(shù)的概率分布。例4-11某市的120電話每分鐘接到的呼叫次數(shù)服從參數(shù)為5的泊松分布,求每分鐘接到的呼叫次數(shù)大于4的概率解設(shè)每分鐘120電話接到的呼叫次數(shù)為,則歷史上泊松分布是作為二項(xiàng)分布的近似引入的,在實(shí)際問題中服從或近似服從泊松分布的隨機(jī)變量也很常見,例如,一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi),某地區(qū)發(fā)生的交通事故次數(shù);一紡錠在某一時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的斷頭數(shù);一段時(shí)間間隔內(nèi)某放射物放射的粒子數(shù);一段時(shí)間間隔內(nèi)某容器內(nèi)的細(xì)菌數(shù)等等.例4-12某人射擊,命中率為0.02,獨(dú)立射擊500次,求至少擊中2次的概率。分析:設(shè)X為500次射擊中命中的次數(shù),則,需計(jì)算上面的數(shù)字計(jì)算量太大,因此我們介紹下面的定理:泊松定理若隨機(jī)變量,當(dāng)n比較大,p比較?。ㄒ话惝?dāng))時(shí),X近似服從參數(shù)為的泊松分布,即(4-7)其中.利用泊松定理,例4-12中取=10因此.4.幾何分布設(shè)在獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn)中,事件A出現(xiàn)的概率為p,隨機(jī)變量X是事件A首次出現(xiàn)時(shí)的試驗(yàn)次數(shù),則X的分布律為稱此分布為具有參數(shù)為p的幾何分布,也稱X為首次成功的等待時(shí)間。例4-13袋中有n把鑰匙,其中只有一把能把門打開,每次抽取一把鑰匙去開門,試在(a)有放回抽取(b)無放回抽取兩種情況下,求首次打開門時(shí)試用鑰匙次數(shù)的分布律。例4-14袋中有a個(gè)白球b個(gè)黑球,有放回地隨機(jī)抽取,每次取1個(gè),直到取到白球停止抽取,X為抽取次數(shù),求作業(yè)安排教材習(xí)題四:1,2,3,4課外思考1.設(shè)每對(duì)夫婦的子女?dāng)?shù)X服從參數(shù)為的泊松分布,且知一對(duì)夫婦有不超過1個(gè)孩子的概率為.求任選一對(duì)夫婦,至少有3個(gè)孩子的概率。2.一家商店采用科學(xué)管理,由該商店過去的銷售記錄知道,某種商品每月的銷售數(shù)可以用參數(shù)的泊松分布來描述,為了以95%以上的把握保證不脫銷,問商店在月底至少應(yīng)進(jìn)某種商品多少件?3.為保證設(shè)備正常工作,需要配備適量的維修人員.設(shè)共有300臺(tái)設(shè)備,每臺(tái)的工作相互獨(dú)立,發(fā)生故障的概率都是0.01.若在通常的情況下,一臺(tái)設(shè)備的故障可由一人來處理.問至少應(yīng)配備多少維修人員,才能保證當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時(shí)不能及時(shí)維修的概率小于0.01?第五講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)隨機(jī)變量及分布函數(shù)、連續(xù)型隨機(jī)變量及概率密度2/52015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握隨機(jī)變量分布函數(shù)二、掌握連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度三、熟悉幾個(gè)常用連續(xù)型隨機(jī)變量的分布教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、隨機(jī)變量分布函數(shù)的概念和性質(zhì);二、連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度概念及性質(zhì);三、幾個(gè)常用連續(xù)型隨機(jī)變量的分布重點(diǎn):分布函數(shù)的概念,概率密度概念,幾個(gè)重要分布難點(diǎn):分布函數(shù)的概念,概率密度概念教學(xué)過程及教學(xué)方法一、分布函數(shù)的定義及性質(zhì)定義4-4設(shè)是一個(gè)隨機(jī)變量,對(duì)任意實(shí)數(shù),令(4-8)稱為隨機(jī)變量的分布函數(shù).由分布函數(shù)的定義可知,對(duì)任意實(shí)數(shù),有.因此,如果已知隨機(jī)變量的分布函數(shù)就能確定落在區(qū)間的概率.在這個(gè)意義上,分布函數(shù)完整地描述了隨機(jī)變量的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性.分布函數(shù)是普通的實(shí)值函數(shù),起定義域?yàn)?值域?yàn)?通過分布函數(shù),能夠用微積分的數(shù)學(xué)工具來研究隨機(jī)變量.隨機(jī)變量的分布函數(shù)具有下列性質(zhì)(1)(單調(diào)性)是變量的單調(diào)不減函數(shù),即當(dāng)時(shí),有.(2)(有界性),且(3)(右連續(xù)性)右連續(xù),即.反之,若函數(shù)滿足性質(zhì)(1)-(3),則必是某一隨機(jī)變量的分布函數(shù).例4-15設(shè)有函數(shù),試說明F(x)能否是某個(gè)隨機(jī)變量的分布函數(shù)。例4-16設(shè)離散型隨機(jī)變量的分布律為求的分布函數(shù).解的所有可能取值為0,1,2,而,這3個(gè)點(diǎn)將實(shí)軸分為4個(gè)部分當(dāng)時(shí),事件為不可能事件,因此當(dāng)時(shí),事件,因此當(dāng)時(shí),事件,因此當(dāng)時(shí),,因此故一般地,若設(shè)離散型隨機(jī)變量X的分布律是則其分布函數(shù)是X取的所有值xk的概率之和,即(4-9)或簡寫為(4-10)離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)是階梯函數(shù),分布函數(shù)的跳躍點(diǎn)對(duì)應(yīng)離散型隨機(jī)變量的可能取值點(diǎn),跳躍高度對(duì)應(yīng)隨機(jī)變量取對(duì)應(yīng)值的概率.反之,如果某隨機(jī)變量的分布函數(shù)是階梯函數(shù),則該隨機(jī)變量必為離散型.例4-17向[0,1]區(qū)間隨機(jī)拋一質(zhì)點(diǎn),以表示質(zhì)點(diǎn)坐標(biāo).假定質(zhì)點(diǎn)落在[0,1]區(qū)間內(nèi)任一子區(qū)間內(nèi)的概率與區(qū)間長成正比,求的分布函數(shù).解,是落在[0,1]內(nèi),而當(dāng)時(shí),,因此.當(dāng)時(shí),由題意可得,其中為比例常數(shù).當(dāng)時(shí),,因?yàn)樵谟疫B續(xù),所以,故綜上所述,的分布函數(shù)為處處連續(xù).從例4-17可看出為連續(xù)函數(shù),有別于離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù),下一節(jié)將討論連續(xù)型隨機(jī)變量二、連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度定義4-5設(shè)為隨機(jī)變量的分布函數(shù),如果存在非負(fù)函數(shù),使得對(duì)任意,都有(4-11)則稱為連續(xù)型隨機(jī)變量,其中函數(shù)稱為概率密度函數(shù),簡稱概率密度或密度.概率密度函數(shù)具有下列性質(zhì)(1)(非負(fù)性);(4-12)(2)(規(guī)范性).(4-13)可以證明,滿足上述兩條性質(zhì)的必是某一隨機(jī)變量的密度函數(shù).定理4-1設(shè)為連續(xù)型隨機(jī)變量,,依次為的分布函數(shù)和概率密度,則(1)在上連續(xù);(2)在的連續(xù)點(diǎn)處,;(3)取任一實(shí)值得概率為零,即(4)連續(xù)型隨機(jī)變量X取任一指定實(shí)數(shù)值a的概率均為0,即.這是因?yàn)?,?dāng)時(shí),得到.所以對(duì)于連續(xù)型隨機(jī)變量X,有下面的結(jié)論:例2-18設(shè)隨機(jī)變量的概率密度為確定常數(shù);落在的概率;的分布函數(shù).解(1)由概率密度的規(guī)范性,有所以(2)(3)當(dāng)時(shí),當(dāng)時(shí),當(dāng)時(shí),所以的分布函數(shù)三、常用的幾個(gè)連續(xù)型隨機(jī)變量分布1.均勻分布若隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為(4-14)則稱X在區(qū)間上服從均勻分布,記作.服從[a,b]上的均勻分布的隨機(jī)變量X的分布函數(shù)是,當(dāng)時(shí),其概率為.由于是確定得常數(shù),因此取值于中任一小區(qū)間的概率與該小區(qū)間的長度成正比,而與該小區(qū)間的位置無關(guān),這就是均勻分布的意義.均勻分布常見于下列情形:如在數(shù)值計(jì)算中,由于四舍五入,小數(shù)點(diǎn)后某一位小數(shù)引入的誤差;公交線路上兩輛公共汽車前后通過某汽車停車站的時(shí)間,即乘客的候車時(shí)間等。例4-19在某公共汽車起點(diǎn)站,每隔10min發(fā)出一輛客車,一位乘客任意時(shí)刻到站候車.求該乘客候車超過3分鐘的概率.解設(shè)乘客候車時(shí)間為隨機(jī)變量,由題意可知,服從上的均勻分布,其概率密度為則2.指數(shù)分布若隨機(jī)變量概率密度為(4-15)其中,則稱服從參數(shù)為的指數(shù)分布,記作容易得到的分布函數(shù)為(4-16)指數(shù)分布有著重要的應(yīng)用,常用作各種“壽命”分布的近似,如無線電元件的壽命,動(dòng)物的壽命,隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)時(shí)間等.指數(shù)分布具有“無記憶性”,即對(duì)任意有(4-17)如果用表示某一元件的壽命,那么上式表明,在已知元件已經(jīng)使用了s時(shí)間的條件下,還能至少使用t時(shí)間的概率,與從開始使用時(shí)算起它至少能使用t的概率相等.這就是說元件對(duì)它使用過s時(shí)間沒有記憶,當(dāng)然指數(shù)分布描述的是“無老化”的壽命分布,對(duì)一些壽命長的元件,在初期階段老化現(xiàn)象很小,在這一階段指數(shù)分布比較確切地描述其壽命的分布情況.(4-17)式容易證明,事實(shí)上例4-20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?公路橋每天第一輛汽車過橋時(shí)刻為T,設(shè)[0,t]時(shí)段內(nèi)過橋的汽車數(shù)Xt服從參數(shù)為lt的泊松分布,求T的概率密度。作業(yè)安排教材習(xí)題四:19,20,23,24課外思考1.X具有離散均勻分布,即P(X=xi)=1/n,i=1,2,…,n,求X的分布函數(shù)。2.設(shè)隨機(jī)變量X的概率密度為,試求(1)X的分布函數(shù);(2).3.設(shè)隨機(jī)變量X的概率密度為,試求常數(shù)k;(2)X的分布函數(shù);(3).4.設(shè)隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為,求分布函數(shù)F(x).5.已知隨機(jī)變量X的概率密度為,求的概率密度。6.設(shè)隨機(jī)變量,若,求.第六講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)正態(tài)分布、一維隨機(jī)變量的函數(shù)的分布2/62015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握正態(tài)分布二、掌握離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布三、掌握連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、正態(tài)分布二、離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布三、連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布重點(diǎn):正態(tài)分布、隨機(jī)變量函數(shù)的分布難點(diǎn):隨機(jī)變量函數(shù)的分布教學(xué)過程及教學(xué)方法一、常用的幾個(gè)連續(xù)型隨機(jī)變量分布(續(xù))3.正態(tài)分布若隨機(jī)變量概率密度為(4-18)其中是常數(shù),且,則稱服從參數(shù)為的正態(tài)分布,記作正態(tài)分布的概率密度函數(shù)除了具有一般的密度函數(shù)的性質(zhì)之外,還有下面的性質(zhì):(1)函數(shù)的曲線關(guān)于軸對(duì)稱,即有(2)函數(shù)在上單調(diào)增加,在上單調(diào)遞減;在取得最大值;(3)函數(shù)的兩個(gè)拐點(diǎn)的橫坐標(biāo)是;(4)函數(shù)以x軸為水平漸近線,即;(5)參數(shù)決定了正態(tài)分布密度函數(shù)曲線圖的中心位置,決定了正態(tài)曲線圖中峰的陡峭程度,越小,峰越陡;正態(tài)分布由它的兩個(gè)參數(shù)μ和σ唯一確定,當(dāng)μ和σ不同時(shí),是不同的正態(tài)分布。當(dāng),時(shí)的正態(tài)分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。其概率密度函數(shù)和分布函數(shù)分別用記號(hào)表示,即(4-19)(4-20)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度除了具有正態(tài)分布的上述性質(zhì)之外,還有下面的性質(zhì):事實(shí)上,(4-21)事實(shí)上,定理4-2若,則.證明令,則Y的分布函數(shù)為令,則有故.注:的計(jì)算比較復(fù)雜,為了使用方便,書后附有的函數(shù)值表可供查用易知.標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的重要性在于,任何一個(gè)一般的正態(tài)分布都可以通過線性變換轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。根據(jù)定理,只要將標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)制成表,就可以解決一般正態(tài)分布的概率計(jì)算問題。即有下面的結(jié)論:若,則.若,則.例4-22某地區(qū)18歲女青年的血壓(收縮壓)服從.在該地區(qū)任選一位18歲女青年,測(cè)量她的血壓,(1)求,;(2)確定最小的,使.解由,得(1)(2)由于即查表得故需注:設(shè),則(1)(2)(3)盡管正態(tài)分布的隨機(jī)變量的取值范圍是,但它的值幾乎都集中在區(qū)間內(nèi)超出這個(gè)范圍的可能性不到0.3%,這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的稱為準(zhǔn)則.二、一維離散型隨機(jī)變量的函數(shù)及其分布在實(shí)際中,人們常常對(duì)隨機(jī)變量的函數(shù)更感興趣。比如,已知圓柱截面直徑d的分布;再比如,已知t=t0時(shí)刻噪聲電壓V的分布。即設(shè)隨機(jī)變量X的分布已知,Y=g(X)(設(shè)g是連續(xù)函數(shù)),如何由X的分布求出Y的分布?引例設(shè)隨機(jī)變量,求的分布律。一般地,若離散型隨機(jī)變量X的分布律為則如果中有一些是相同的,則把它們合并,概率相加即可。散型隨機(jī)變量試分別求的分布律解-10120.20.30.40.1-20242125故的分布律為-20240.20.30.40.1的分布律為12540.30.60.10.1三、連續(xù)型隨機(jī)變量的函數(shù)的的分布設(shè)為連續(xù)型隨機(jī)變量,其概率密度為,隨機(jī)變量是的函數(shù):求的概率密度的一般方法是可先求的分布函數(shù)然后在求的概率密度此法也叫“分布函數(shù)法”.例4-23設(shè),求的概率密度.解的概率密度為由于,故當(dāng)時(shí)當(dāng)時(shí)即從而,的概率密度下面給出一個(gè)定理,在滿足定理?xiàng)l件時(shí)可直接用它求出隨機(jī)變量函數(shù)的概率密度。定理4-3設(shè)隨機(jī)變量的概率密度為,函數(shù)處處可導(dǎo)且恒有(或恒有)去,其反函數(shù)為,則也是連續(xù)型隨機(jī)變量,其概率密度為(4-22)其中定理4-3的證明從略,下面用一個(gè)例子說明它的應(yīng)用.例4-24設(shè),求(為常數(shù),且)解,的反函數(shù)為且,的值域?yàn)橛止矢鶕?jù)定理4-3可得從而上式表明,從而說明服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的線性函數(shù)也服從正態(tài)分布注:若在有限區(qū)間以外等于零,則在定理4-3中,只需要假設(shè)在上處處可導(dǎo),恒有(或恒有)此時(shí),式(4-22)中.區(qū)間也可改成開區(qū)間,半開半閉區(qū)間.作業(yè)安排教材習(xí)題四:27,28;習(xí)題六:1,3,5,6,8課外思考1.設(shè),且,求.2.設(shè)X具有概率密度,求Y=X2的概率密度。3.設(shè)X的密度函數(shù)為,求的密度函數(shù)。4.設(shè),求的密度函數(shù)。第七講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)二維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布函數(shù)2/72015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)的概念及性質(zhì)二、掌握二維隨機(jī)離散型隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布律三、掌握二維連續(xù)型隨機(jī)變量及其概率密度教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)及性質(zhì)二、二維離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布律及性質(zhì)三、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度及性質(zhì)四、兩個(gè)常用二維分布重點(diǎn):二維離散型隨機(jī)變量的聯(lián)合分布律及性質(zhì)二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度及性質(zhì)難點(diǎn):利用二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度求概率教學(xué)過程及教學(xué)方法一、二維隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布函數(shù)到現(xiàn)在為止,我們只討論了一維隨機(jī)變量及其分布,但有些隨機(jī)現(xiàn)象用一個(gè)隨機(jī)變量來描述還不夠,而需要用幾個(gè)隨機(jī)變量來描述。在打靶時(shí),命中點(diǎn)的位置是由一對(duì)隨機(jī)變量(兩個(gè)坐標(biāo))來確定的,飛機(jī)的重心在空中的位置是由三個(gè)隨機(jī)變量(三個(gè)坐標(biāo))來確定的等等。由于從二維推廣到多維一般無實(shí)質(zhì)性的困難,我們重點(diǎn)討論二維隨機(jī)變量,請(qǐng)注意與一維情形的對(duì)照。定義5-1設(shè)隨機(jī)試驗(yàn)的樣本空間和是定義在上的隨機(jī)變量,則稱為二維隨機(jī)變量或二維隨機(jī)向量.一般地,的性質(zhì)不僅與,有關(guān),而且還依賴于,的關(guān)系,因此必須把作為一個(gè)整體研究.首先引入的分布函數(shù)的概念.定義5-2設(shè)是二維隨機(jī)變量,對(duì)任意實(shí)數(shù),二元函數(shù)(5-1)稱為的分布函數(shù),或稱為與的聯(lián)合分布函數(shù).表示事件與事件同時(shí)發(fā)生的概率.如果把看作平面上隨機(jī)點(diǎn)的坐標(biāo),那么分布函數(shù)在的函數(shù)值,就是隨機(jī)點(diǎn)落在平面上以點(diǎn)為頂點(diǎn)而位于該點(diǎn)左下方無限矩形區(qū)域D內(nèi)的概率.如圖5-1yyx(x,y)O圖5-1(x(x2,y1)(x1,y2)yxO圖5-2(x2,y2)(x1,y1)與一維隨機(jī)變量類似地,二維隨機(jī)變量的分布函數(shù)具有以下4條基本性質(zhì):(1)(單調(diào)性)是變量和不減函數(shù),即對(duì)于任意固定的,當(dāng)時(shí),有;對(duì)于任意固定的,當(dāng)時(shí),有.(2)(有界性)對(duì)任意實(shí)數(shù),,有;且對(duì)于固定的,有;對(duì)固定的,有;以及;(3)(右連續(xù)性);(4)(矩形不等式)對(duì)任意實(shí)數(shù),有.例5-1已知二維隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布函數(shù)為求(1)常數(shù)A,B,C;(2).解(1)由聯(lián)合分布函數(shù)的性質(zhì)可解得(2)二維隨機(jī)離散型隨機(jī)變量及其聯(lián)合分布律定義3-3如果二維隨機(jī)變量的所有可能取值是有限對(duì)或可列無窮對(duì),則稱為二維離散型隨機(jī)變量.設(shè)二維離散型隨機(jī)變量所有可能取值為,記(5-3)則稱式(5-3)為二維離散型隨機(jī)變量的概率分布或分布律,或稱為隨機(jī)變量與的聯(lián)合概率分布或聯(lián)合分布律.也常用表格形式表示YX……顯然,滿足以下兩個(gè)條件:(1)(非負(fù)性)(2)(規(guī)范性)另外,二維離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)與分布律之間的關(guān)系為(5-4)其中和式是對(duì)一切滿足的求和.例5-2袋中有兩只紅球,三只白球,記隨機(jī)變量與分別為現(xiàn)在下列兩種抽球方式下,分別求的分布律.(1)不放回地抽球二次;(2)有放回地地抽球二次解(1)若是不放回地抽取,則;;分布律見表XY1011/103/1003/103/10(2)若是有放回地抽取,則分布律為表XY1014/256/2506/259/25二維連續(xù)型隨機(jī)變量及其聯(lián)合概率密度定義5-4設(shè)為二維隨機(jī)變量的分布函數(shù),如果存在非負(fù)函數(shù),使得對(duì)任意實(shí)數(shù)有(5-4)則稱為二維連續(xù)型隨機(jī)變量,函數(shù)稱為的概率密度,或稱為隨機(jī)變量和的聯(lián)合概率密度函數(shù).由定義,概率密度具有以下4條性質(zhì)(1)(非負(fù)性)(2)(規(guī)范性)(3)若在處連續(xù),則有(4)設(shè)G是平面上以區(qū)域,則點(diǎn)落在G內(nèi)的概率為例5-3設(shè),(1)求常數(shù)A;(2)求;(3)求(X,Y)落在三角形區(qū)域內(nèi)的概率.解(1)由規(guī)范性解得(2)(3)例5-4設(shè)二維隨機(jī)變量的概率密度為求(1)分布函數(shù);(2).解(1)由定義即(2)下面介紹兩個(gè)常用的二維連續(xù)型分布1.二維均勻分布若二維隨機(jī)變量(X,Y)的密度函數(shù)為(5-5)其中表示區(qū)域D的面積,則稱(X,Y)在區(qū)域D上(內(nèi))服從均勻分布.易見,若(X,Y)在區(qū)域D上(內(nèi))服從均勻分布,則對(duì)D內(nèi)任意區(qū)域G,有例5-5設(shè)在圓域上服從均勻分布,求.解由題意,的概率密度為故2.二維正態(tài)分布若二維隨機(jī)變量的概率密度為,(5-6)其中均為常數(shù),且,則稱服從參數(shù)為的二維正態(tài)分布,記作作業(yè)安排教材習(xí)題五:1,2課外思考1.把一枚均勻硬幣拋擲三次,設(shè)X為三次拋擲中正面出現(xiàn)的次數(shù),而Y為正面出現(xiàn)次數(shù)與反面出現(xiàn)次數(shù)之差的絕對(duì)值,求(X,Y)的分布律。2.設(shè)(X,Y)服從如圖區(qū)域D上的均勻分布,試求(1)(X,Y)的概率密度;(2);(3)第八講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)邊緣分布、隨機(jī)變量的獨(dú)立性、二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布3/82015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握二維隨機(jī)變量(X,Y)關(guān)于X和Y的邊緣分布函數(shù)和邊緣分布律.二、掌握二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度函數(shù)三、掌握隨機(jī)變量的獨(dú)立性四、掌握二維隨機(jī)變量函數(shù)的分布,記住幾個(gè)常用的結(jié)論教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、二維隨機(jī)變量的邊緣分布函數(shù)及性質(zhì)二、二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律及性質(zhì)三、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度函數(shù)及性質(zhì)四、隨機(jī)變量的獨(dú)立性及其判定五、二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布重點(diǎn):邊緣分布,隨機(jī)變量的獨(dú)立性及其判定,二維離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布難點(diǎn):邊緣分布,隨機(jī)變量的獨(dú)立性及其判定,二維連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布教學(xué)過程及教學(xué)方法一、邊緣分布二維聯(lián)合分布全面地反映了二維隨機(jī)變量(X,Y)的取值及其概率規(guī)律,而單個(gè)隨機(jī)變量X,Y也具有自己的概率分布。那么要問:二者之間有沒有關(guān)系呢?如果有,是什么關(guān)系?接下來我們就來探求這個(gè)問題。二維隨機(jī)變量作為一個(gè)整體,具有分布函數(shù),而和都是隨機(jī)變量,分別也有自己的分布函數(shù),現(xiàn)將它們分別記成、,依次成為二維隨機(jī)變量關(guān)于和的邊緣分布函數(shù).和都可以由確定:(5-7)(5-8)1.二維離散型隨機(jī)變量的邊緣分布律設(shè)是二維離散型隨機(jī)變量,分布律為,由式(5-4)與式(5-7)知,邊緣分布函數(shù)(5-9)其中,式(5-9)中的和式是對(duì)一切滿足的和所有的求和.與式(4-10)比較,得到(5-10)其中和式對(duì)所有的求和.同理可得(5-11)其中和式對(duì)所有的求和.記,,稱和分別為為關(guān)于和關(guān)于的邊緣分布律.我們可以在一個(gè)表中表示出聯(lián)合分布律和邊緣分布律:YX………或者單獨(dú)寫為:X的邊緣分布律Y的邊緣分布律例5-6試求例5-2中關(guān)于和關(guān)于的分布律解在例5-2中,我們已求得在不放回的抽取方式下的聯(lián)合分布律為YX1011/103/1003/103/10把上面表格中按行相加,可得關(guān)于的邊緣分布律為X10P2/53/5同理在表格中按列相加,可得關(guān)于的邊緣分布律為Y10P2/53/5在例5-2中在有放回的抽取方式下的聯(lián)合分布律為YX1014/256/2506/259/25按照同樣的方法可求得關(guān)于,關(guān)于的邊緣分布律為由邊緣分布律的計(jì)算容易找到聯(lián)合分布與邊緣分布的關(guān)系,由聯(lián)合分布可以確定邊緣分布,但由邊緣分布一般不能確定聯(lián)合分布。2.二維連續(xù)型隨機(jī)變量的邊緣概率密度函數(shù)設(shè)二維隨機(jī)變量的概率密度為,由式(5-7)知由此可知,是連續(xù)型隨機(jī)變量,則其概率密度函數(shù)為(5-12)同理,也是連續(xù)型隨機(jī)變量,起概率密度函數(shù)為(5-13)稱,分別為關(guān)于和關(guān)于的邊緣概率密度函數(shù).例5-7設(shè)的概率密度為求關(guān)于和關(guān)于的邊緣概率密度函數(shù).解由式(5-13)有再由式(5-14)有例5-8設(shè)二維隨機(jī)變量,求關(guān)于和關(guān)于的邊緣概率密度函數(shù).解的了概率密度為則的邊緣密度為作變量代換,得關(guān)于的邊緣概率密度為即的邊緣分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布同理可得,關(guān)于的邊緣概率密度為關(guān)于二維正態(tài)分布還有下面更一般的結(jié)論二維隨機(jī)變量,則關(guān)于的邊緣密度為(5-14)關(guān)于的邊緣密度為(5-15)即隨機(jī)變量的獨(dú)立性定義5-7設(shè)分別是二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布函數(shù)與邊緣分布函數(shù).若對(duì)于所有的滿足即則稱隨機(jī)變量X與Y相互獨(dú)立(mutuallyindependent).1.離散型隨機(jī)變量的獨(dú)立性定理3-1若二維離散型隨機(jī)變量在所有可能取值處,均有(5-16)則稱隨機(jī)變量X與Y是相互獨(dú)立(mutuallyindependent)的.(證明略)例5-9設(shè)隨機(jī)變量X在區(qū)間[0,3]上服從均勻分布,記(k=1,2)(1)求的聯(lián)合概率分布;(2)判斷X1與X2是否相互獨(dú)立?解由題設(shè),隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為(1)的全部可能取值為,且即X2X101pi·010p·j(2)因而≠故X1與X2不獨(dú)立.2.連續(xù)型隨機(jī)變量的獨(dú)立性定理5-2設(shè)二維連續(xù)型隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度和邊緣概率密度分別為,則隨機(jī)變量與相互獨(dú)立的充分必要條件是,在任意連續(xù)點(diǎn)處都成立例5-10設(shè)維隨機(jī)變量的概率密度為問與是否相互獨(dú)立?解同理顯然,故與不相互獨(dú)立.例5-11若二維隨機(jī)變量,則與相互獨(dú)立的充分必要條件是.證明的聯(lián)合密度函數(shù)為而關(guān)于和的邊緣密度函數(shù)的乘積為因此當(dāng)時(shí),有即X與Y相互獨(dú)立。反之,若X和Y互相獨(dú)立,則令,則有于是可得.定理5-3設(shè)隨機(jī)變量X與Y相互獨(dú)立,為連續(xù)函數(shù),則隨機(jī)變量與也相互獨(dú)立.二維隨機(jī)變量的函數(shù)的分布離散型隨機(jī)變量函數(shù)的分布在上一節(jié)中,我們討論了一維隨機(jī)變量函數(shù)的分布,現(xiàn)在我們進(jìn)一步討論,當(dāng)隨機(jī)變量X,Y的聯(lián)合分布已知時(shí),如何求出它們的函數(shù)的分布?設(shè)二維隨機(jī)變量的聯(lián)合分布律為是一個(gè)二元函數(shù),是的函數(shù),則Z仍然是離散型隨機(jī)變量,且其分布律為即注意:若中出現(xiàn)相等的,則應(yīng)把相等的值分別合并,并把對(duì)應(yīng)的概率相加。例5-12設(shè)的聯(lián)合概率分布律為求(1)求的分布律;(2)求的分布律.解為了明顯起見,以表格的形式給出過程和結(jié)果概率001231234Max(X,Y)11122222由此可得,的分布律0123412結(jié)論1設(shè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立,且,,則結(jié)論2設(shè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立,且,則結(jié)論3設(shè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立,且,則2.連續(xù)型隨機(jī)變量函數(shù)的分布與求一維連續(xù)型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布的方法類似,可用“分布函數(shù)法”.設(shè)隨機(jī)量的概率密度為,是函數(shù),先求的分布函數(shù)(5-17)其中.然后求導(dǎo)得的概率密度函數(shù).結(jié)論4設(shè),,且X與Y相互獨(dú)立,則.結(jié)論5設(shè)隨機(jī)變量相互獨(dú)立,且,則即.作業(yè)安排教材習(xí)題五:9,10,12,13,14,17,18;教材習(xí)題六:9,10,11課外思考1.已知(X,Y)的分布函數(shù)為,求和.2.把一枚均勻硬幣拋擲三次,設(shè)X為三次拋擲中正面出現(xiàn)的次數(shù),而Y為正面出現(xiàn)次數(shù)與反面出現(xiàn)次數(shù)之差的絕對(duì)值,求(X,Y)的分布律。3.設(shè)(X,Y)的概率密度是,求(1)常數(shù)C;(2)關(guān)于X和Y的邊緣密度函數(shù)。4.設(shè)服從如圖區(qū)域D上的均勻分布,求關(guān)于X和Y的邊緣概率密度。5.已知隨機(jī)變量(X,Y)的分布律為,已知X與Y獨(dú)立,求a,b的值。6.設(shè)(X,Y)的概率密度為,問X與Y是否獨(dú)立?7.設(shè)二維隨機(jī)變量(X,Y)服從區(qū)域D上的均勻分布,其中區(qū)域D為x軸,y軸及直線y=2x+1圍城的三角形區(qū)域.求(1)(X,Y)的聯(lián)合密度函數(shù)f(x,y);(2)關(guān)于X及關(guān)于Y的邊緣密度函數(shù);(3)X與Y是否獨(dú)立。8.設(shè)二維連續(xù)型隨機(jī)變量(X,Y)的聯(lián)合分布函數(shù)為,(1)求A,B,C的值;(2)求(X,Y)的聯(lián)合密度函數(shù);(3)判斷X與Y的獨(dú)立性。9.設(shè)X與Y相互獨(dú)立且服從,求方程有實(shí)根的概率,并求當(dāng)時(shí)這概率的極限。10.設(shè)(X,Y)的概率密度函數(shù)為,求(1)A的值;(2)(X,Y)的分布函數(shù);(3)兩個(gè)邊緣密度函數(shù)。11.設(shè),則12.已知X與Y的分布律為且與獨(dú)立,求常數(shù)a,b.13.設(shè)隨機(jī)變量X與Y獨(dú)立,且均服從0-1分布,求下列隨機(jī)變量的分布律:(4)(Z,U)的聯(lián)合分布律。14.若X和Y獨(dú)立,具有共同的概率密度,求Z=X+Y的概率密度。15.卡車裝運(yùn)水泥,設(shè)每袋水泥的重量X(kg)服從分布,該卡車的額定載重量為2000kg,問最多裝多少袋水泥,可使卡車超載的概率不超過0.05.第九講課時(shí)/課次:教學(xué)日期(學(xué)年/學(xué)期)數(shù)學(xué)期望和方差2/92015-16/1教學(xué)目標(biāo)一、掌握數(shù)學(xué)期望的概念、性質(zhì)和計(jì)算方法二、掌握常用分布的數(shù)學(xué)期望三、掌握方差的概念、性質(zhì)和計(jì)算方法教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn):一、隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望二、隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望三、隨機(jī)變量的方差重點(diǎn):數(shù)學(xué)期望和方差的概念、性質(zhì)和計(jì)算,常用分布的期望難點(diǎn):數(shù)學(xué)期望和方差性質(zhì)和計(jì)算教學(xué)過程及教學(xué)方法一、隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望引例甲每次投資成功的概率為70%,失敗的概率為30%,假設(shè)每次投資成功將獲利3萬元,投機(jī)失敗將損失1萬元,下次投資時(shí)甲期望贏利多少?分析:在以后的n次獨(dú)立重復(fù)的投資中,甲大約有0.7n次獲利3萬,大約有0.3n次獲利1萬元,每次投資平均獲利是于是,甲下次投資期望獲利1.8萬元。在這個(gè)例子中,甲的期望值是多次投資的平均收益。如果用隨機(jī)變量(投資成功時(shí)取3,投資失敗時(shí)取-1)描述甲的投資情況,則稱1.8是X的數(shù)學(xué)期望。用E(X)表示X的數(shù)學(xué)期望時(shí),有在上面的例子中,數(shù)學(xué)期望指多次獨(dú)立重復(fù)投資時(shí),每次投資的平均收益。定義7-1設(shè)離散型隨機(jī)變量X的分布律為P{X=xk}=pk(k=1,2,…)若級(jí)數(shù)收斂,則稱其和為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望(mathematicalexpectation)或均值,記作(或),即=(7-1)若級(jí)數(shù)不絕對(duì)收斂,則稱X的數(shù)學(xué)期望不存在.顯然,離散型隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望就是X的各可能取值與其對(duì)應(yīng)概率的乘積之和,它是X的概率意義上的平均值.例7-1有甲、乙兩人打靶,擊中的環(huán)數(shù)分別記為X和Y,數(shù)據(jù)如下,比較兩人誰的成績好.解因此,可以認(rèn)為甲比乙的成績好.例7-2設(shè)離散型隨機(jī)變量X的概率分布為則級(jí)數(shù)是收斂的,但所以數(shù)學(xué)期望不存在.設(shè)X是連續(xù)型隨機(jī)變量,其密度函數(shù)為f(x),在數(shù)軸上取很密的分點(diǎn),則X落在小區(qū)間[xi,xi+1)的概率是由于xi與xi+1很接近,所以區(qū)間[xi,xi+1)中的值可以用xi來近似代替。因此X與以為概率,取值xi的離散型隨機(jī)變量近似,該離散型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望是,這正是的漸近和式。由此啟發(fā)我們引進(jìn)如下定義。定義7-2設(shè)連續(xù)型隨機(jī)變量X的密度函數(shù)為,則稱(7-2)為X的數(shù)學(xué)期望,簡稱期望或均值。這里仍要求.若積分發(fā)散,則X的數(shù)學(xué)期望不存在.例7-3(柯西分布)設(shè)隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為由于所以不存在.若隨機(jī)變量X密度函數(shù)為,則解下面計(jì)算幾種重要分布的數(shù)學(xué)期望.1.0—1分布事實(shí)上,設(shè),則1×p+0×(1-p)=p即0—1分布的數(shù)學(xué)期望恰為隨機(jī)變量X取1的概率p.2.二項(xiàng)分布事實(shí)上,設(shè),其概率分布為則(證明后面講)此結(jié)果表明,在n重伯努利試驗(yàn)中,事件A發(fā)生的平均次數(shù)為np.例如,假設(shè)P(A)=0.1,則在100次的重復(fù)獨(dú)立試驗(yàn)中,我們可以期望事件A大約會(huì)發(fā)生100×0.1=10次.3.泊松分布事實(shí)上,設(shè),其概率分布為則可見,泊松分布P()的數(shù)學(xué)期望恰是參數(shù),記住這一結(jié)果在應(yīng)用中是十分方便的.比如,我們知道,通常在某段時(shí)間內(nèi)到達(dá)商店的顧客數(shù)服從泊松分布,因此,若要比較兩個(gè)商店在一段時(shí)間內(nèi)的平均客流量的大小,只須比較一下它們各自的顧客數(shù)的分布參數(shù)就可以了.4.幾何分布事實(shí)上,設(shè)隨機(jī)變量服從參數(shù)為的幾何分布,令,利用冪級(jí)數(shù)逐項(xiàng)微分的方法可得的數(shù)學(xué)期望為5.均勻分布事實(shí)上,設(shè),其概率密度為則==我們看到,均勻分布的數(shù)學(xué)期望恰是區(qū)間[a,b]的中點(diǎn),這直觀地表示了數(shù)學(xué)期望的意義.6.指數(shù)分布事實(shí)上,設(shè)X~E(),其概率密度為(>0)則.7.正態(tài)分布事實(shí)上,設(shè)X~N(,),其概率密度為(-∞<x<+∞)則··0=可見,正態(tài)分布N(,)中的參數(shù)恰是它的數(shù)學(xué)期望.二、隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望設(shè)已知隨機(jī)變量X的分布,我們需要計(jì)算的不是X的期望,而是X的某個(gè)函數(shù)的期望,比如說g(X)的期望,那么應(yīng)該如何計(jì)算呢?一種方法是:因?yàn)間(X)也是隨機(jī)變量,故應(yīng)有概率分布,它的分布可以由已知的X的分布求出來。一旦我們知道了g(X)的分布,就可以按照期望的定義把E[g(X)]計(jì)算出來。使用這種方法必須先求出隨機(jī)變量函數(shù)g(X)的分布,一般是比較復(fù)雜的。那么是否可以不先求g(X)的分布而只根據(jù)X的分布求得E[g(X)]呢?我們來看下面的例子。引例設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為,求隨機(jī)變量Y=X2的數(shù)學(xué)期望。定理7-1(1)若離散型隨機(jī)變量X的分布律為,且級(jí)數(shù)收斂,則的數(shù)學(xué)期望是(7-3)(2)若連續(xù)型隨機(jī)變量X的概率密度為f(x),且收斂,則的數(shù)學(xué)期望是.(7-4)該公式的重要性在于:當(dāng)我們求E[g(X)]時(shí),不必知道g(X)的分布,而只需知道X的分布就可以了,這給求隨機(jī)變量函數(shù)的期望帶來很大方便。定理7-2若隨機(jī)變量的函數(shù)是連續(xù)函數(shù).(1)若離散型隨機(jī)變量的分布律為,且收斂,則的數(shù)學(xué)期望是(7-5)(2)若連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度為,且收斂,那么(7-6)例7-5設(shè)隨機(jī)變量X的概率分布為X-1023P0.10.20.30.4求與的數(shù)學(xué)期望.解由公式(7.3),得==4×0.1+1×0.2+1×0.3+4×0.4=2.5==(-1)×0.1+(-3)×0.2+1×0.3+3×0.4=0.8例7-6設(shè)隨機(jī)變量X~E(),求.解由X~E(),知X的概率密度為故由公式(7.4),有例7-7設(shè)隨機(jī)變量(X,Y)的概率密度為求的數(shù)學(xué)期望.解,由(7-6)式得例7-8假定國際市場(chǎng)上每年對(duì)我國某種出口商品的需求量是隨機(jī)變量X(單位:噸),它服從[2000,4000]上的均勻分布.設(shè)每售出這種商品一噸,可為國家賺得3萬美元外匯。若銷售不出積壓于庫,則每噸需保管費(fèi)1萬美元。問應(yīng)組織多少貨源,才能使國家的平均收益最大.解依題意,X的概率密度為設(shè)某年準(zhǔn)備出口的此種商品量為t噸,(2000≤t≤4000),總收益為Y(單位:萬美元),則由公式(7.4)可得由微積分知識(shí)不難算出,當(dāng)t=3500時(shí),E(Y)達(dá)到最大.因此組織3500噸此種商品是最佳決策.三、數(shù)學(xué)期望的性質(zhì)性質(zhì)1(線性性質(zhì)),(a、b為常數(shù)).證明(我們只證連續(xù)型隨機(jī)變量的情況,離散型情況讀者自證).設(shè)(X,Y)的概率密度為f(x,y),邊緣分布為,則證畢.推論1為常數(shù),則推論2設(shè)X為隨機(jī)變量,為常數(shù),則有.推論3(1);(2),其中為常數(shù),為隨機(jī)變量,性質(zhì)2設(shè)X和Y為兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,則有.證明因?yàn)閄和Y為相互獨(dú)立,(X,Y)的概率密度與邊緣概率密度之間存在關(guān)系式則證畢.這一性質(zhì)可以推廣到任意有限個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量之積的情形,若相互獨(dú)立,則.例7-9設(shè)X~B(n,p),求解設(shè)而獨(dú)立同分布服從0-1分布B(1,p),且根據(jù)題意有根據(jù)數(shù)學(xué)期望的線性性質(zhì)有由此看出,求二項(xiàng)分布的數(shù)學(xué)期望利用期望的性質(zhì)比直接用定義來做要簡單的多.四、方差的定義和性質(zhì)定義7-2設(shè)X為一個(gè)隨機(jī)變量,若數(shù)學(xué)期望存在,則稱之為隨機(jī)變量X的方差(variance),記作,即(7-7)隨機(jī)變量X的方差反映了隨機(jī)變量的取值與其數(shù)學(xué)期望的偏離程度.越小,則的取值越比較集中;反之,越大,則說明的取值越比較分散.方差的量綱與X不一致,為與的量綱一致,我們使用方差的算術(shù)平方根來計(jì)量隨機(jī)變量X取值的偏離程度,稱為均方差(meansquaredeviation)或標(biāo)準(zhǔn)差(standarddeviation).顯然,方差是隨機(jī)變量的函數(shù)的數(shù)學(xué)期望,因此,計(jì)算方差時(shí),若已知離散型隨機(jī)變量X的概率分布為P{X=xk}=pk(k=1,2,…),則=若已知連續(xù)型隨機(jī)變量X的概率密度為f(x),則=可見,隨機(jī)變量的方差總是一個(gè)非負(fù)數(shù),它是由隨機(jī)變量的概率分布完全確定的.因此,也可把隨機(jī)變量的方差稱為其分布的方差.由數(shù)學(xué)期望的線性性質(zhì)得到如下的方差計(jì)算公式:(7-8)事實(shí)上,.易知,方差具有如下的性質(zhì):性質(zhì)1設(shè)c為常數(shù),;性質(zhì)2設(shè)與是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,則其中為常數(shù).證明因(7-9)由假設(shè)與相互獨(dú)立,故,從而上式右端為0,于是由前式即得證畢.推論1設(shè)與相互獨(dú)立,則推論2設(shè)隨機(jī)變量相互獨(dú)立,則性質(zhì)3的充要條件是隨機(jī)變量取常數(shù)的概率為1,即.證略例7-10隨機(jī)變量相互獨(dú)立,且,證明:隨機(jī)變量,其中,為常數(shù),.證明根據(jù)第六章,第三節(jié)的結(jié)果,正態(tài)分布的線性組合仍服從正態(tài)分布,得所以證畢.例7-11設(shè)隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望及方差(>0)都存在,令,求與.解由數(shù)學(xué)期望及方差的性質(zhì),有E==0=D===1通常稱隨機(jī)變量為對(duì)應(yīng)于X的標(biāo)準(zhǔn)化隨機(jī)變量.例7-12設(shè)維隨機(jī)變量的概率密度為求:解,同理又所以作業(yè)安排教材習(xí)題七:2,3,4,5,9,13課外思考1.有兩個(gè)相互獨(dú)立工作的電子裝置,它們的壽命服從同一指數(shù)分布,其概率密度為,若將這兩個(gè)電子裝置串聯(lián)組成整機(jī),求整機(jī)壽

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論