2014年04183概率论与数据统计(经管类)复习资料-第二章 随机变量及其概率分布2
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发布时间:2014年11月23日
三.连续型随机变量
1.定义 如果随机变量X的分布函数F(x)可以表示成某一非负函数f(x)的积分F(x)=,-∞< x <∞,则称X为连续型随机变量,其中f (x)称为X的概率密度(函数).
2.概率密度的性质
(1)非负性 f(x)≥0 ; (2)归一性 =1 ;
(3) P{x 1<X≤x 2}= ; (4)若f (x)在点x处连续,则f (x)=F/ (x) .
注意:连续型随机变量X取任一指定实数值a的概率为零,即P{X= a}=0 .
3.三种重要的连续型随机变量的分布
(1)X~U (a,b) 区间(a,b)上的均匀分布 .
(2)X服从参数为q的指数分布.
(q>0).
(3)X~N (m,s2 )参数为m,s的正态分布 -¥<x<¥, s>0.
特别, m=0, s2 =1时,称X服从标准正态分布,记为X~N (0,1),其概率密度
, 标准正态分布函数 , F(-x)=1-Φ(x) .
若X~N ((m,s2), 则Z=~N (0,1), P{x1<X≤x2}=Φ()-Φ().
若P{Z>z a}= P{Z<-z a}= P{|Z|>z a/2}= a,则点z a,-z a, ±z a/ 2分别称为标准正态分布的上,下,双侧a分位点. 注意:F(z a)=1-a , z 1- a= -z a.
四.随机变量X的函数Y= g (X)的分布
1.离散型随机变量的函数
若g(x k) (k=1,2,…)的值全不相等,则由上表立得Y=g(X)的分布律.
若g(x k) (k=1,2,…)的值有相等的,则应将相等的值的概率相加,才能得到Y=g(X)的分布律.
2.连续型随机变量的函数
若X的概率密度为fX(x),则求其函数Y=g(X)的概率密度fY(y)常用两种方法:
(1)分布函数法 先求Y的分布函数FY(y)=P{Y≤y}=P{g(X)≤y}=
其中Δk(y)是与g(X)≤y对应的X的可能值x所在的区间(可能不只一个),然后对y求导即得fY(y)=FY /(y) .
(2)公式法 若g(x)处处可导,且恒有g /(x)>0 (或g / (x)<0 ),则Y=g (X)是连续型随机变量,其概率密度为
其中h(y)是g(x)的反函数 , a= min (g (-¥),g (¥)) b= max (g (-¥),g (¥)) .
如果f (x)在有限区间[a,b]以外等于零,则 a= min (g (a),g (b)) b= max (g (a),g (b)) .
1.定义 如果随机变量X的分布函数F(x)可以表示成某一非负函数f(x)的积分F(x)=,-∞< x <∞,则称X为连续型随机变量,其中f (x)称为X的概率密度(函数).
2.概率密度的性质
(1)非负性 f(x)≥0 ; (2)归一性 =1 ;
(3) P{x 1<X≤x 2}= ; (4)若f (x)在点x处连续,则f (x)=F/ (x) .
注意:连续型随机变量X取任一指定实数值a的概率为零,即P{X= a}=0 .
3.三种重要的连续型随机变量的分布
(1)X~U (a,b) 区间(a,b)上的均匀分布 .
(2)X服从参数为q的指数分布.
(q>0).
(3)X~N (m,s2 )参数为m,s的正态分布 -¥<x<¥, s>0.
特别, m=0, s2 =1时,称X服从标准正态分布,记为X~N (0,1),其概率密度
, 标准正态分布函数 , F(-x)=1-Φ(x) .
若X~N ((m,s2), 则Z=~N (0,1), P{x1<X≤x2}=Φ()-Φ().
若P{Z>z a}= P{Z<-z a}= P{|Z|>z a/2}= a,则点z a,-z a, ±z a/ 2分别称为标准正态分布的上,下,双侧a分位点. 注意:F(z a)=1-a , z 1- a= -z a.
四.随机变量X的函数Y= g (X)的分布
1.离散型随机变量的函数
X | x 1 x2 … x k … |
p k | p 1 p2 … p k … |
Y=g(X) | g(x1) g(x2) … g(x k) … |
若g(x k) (k=1,2,…)的值有相等的,则应将相等的值的概率相加,才能得到Y=g(X)的分布律.
2.连续型随机变量的函数
若X的概率密度为fX(x),则求其函数Y=g(X)的概率密度fY(y)常用两种方法:
(1)分布函数法 先求Y的分布函数FY(y)=P{Y≤y}=P{g(X)≤y}=
其中Δk(y)是与g(X)≤y对应的X的可能值x所在的区间(可能不只一个),然后对y求导即得fY(y)=FY /(y) .
(2)公式法 若g(x)处处可导,且恒有g /(x)>0 (或g / (x)<0 ),则Y=g (X)是连续型随机变量,其概率密度为
其中h(y)是g(x)的反函数 , a= min (g (-¥),g (¥)) b= max (g (-¥),g (¥)) .
如果f (x)在有限区间[a,b]以外等于零,则 a= min (g (a),g (b)) b= max (g (a),g (b)) .
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