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1、离散型随机变量分布律的定义离散型随机变量表示方法几种常见分布小结第二节离散型随机变量及其分布律从中任取3个球取到的白球数X是一个随机变量.(1)X可能取的值是0,1,2;(2)取每个值的概率为:看一个例子一、离散型随机变量分布律的定义定义1：某些随机变量X的所有可能取值是有限多个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量.其中(k=1,2,…)满足：k=1,2,…（1）（2）定义2：设xk(k=1,2,…)是离散型随机变量X所取的一切可能值，称为离散型随机变量X的分布律.用这两条性质判断一个函数是否是分布律解:依据分布律的性质P(X=k)≥0,a≥0,从中解得即例2设随机变量
2、X的分布律为：k=0,1,2,…,试确定常数a.二、离散型随机变量表示方法（1）公式法（2）列表法或例3某篮球运动员投中篮圈概率是0.9，求他两次独立投篮投中次数X的概率分布.解：X可取值为0,1,2;P{X=0}=(0.1)(0.1)=0.01P{X=1}=2(0.9)(0.1)=0.18P{X=2}=(0.9)(0.9)=0.81常常表示为：这就是X的分布律.例4某射手连续向一目标射击，直到命中为止，已知他每发命中的概率是p，求所需射击发数X的分布律.解:显然，X可能取的值是1,2,…，P{X=1}=P(A1)=p,为计算P{X=k}，k=1,2,…，Ak={第k发命中}，k
3、=1,2,…，设于是可见这就是求所需射击发数X的分布律.例5一汽车沿一街道行驶，需要通过三个均设有红绿信号灯的路口，每个信号灯为红或绿与其它信号灯为红或绿相互独立，且红绿两种信号灯显示的时间相等.以X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数，求X的分布律.解:依题意,X可取值0,1,2,3.P{X=0}=P(A1)=1/2,Ai={第i个路口遇红灯},i=1,2,3设路口3路口2路口1P{X=1}=P()=1/4P{X=2}=P()=1/8X表示该汽车首次遇到红灯前已通过的路口的个数路口3路口2路口1路口3路口2路口1=1/8P(X=3)=P()路口3路口2路口1即X表示该汽车
4、首次遇到红灯前已通过的路口的个数设随机变量X只可能取0与1两个值,它的分布律为则称X服从(0—1)分布或两点分布.1.两点分布三、几种常见分布例6“抛硬币”试验,观察正、反两面情况.随机变量X服从(0—1)分布.其分布律为例7200件产品中,有190件合格品,10件不合格品,现从中随机抽取一件,那末,若规定取得不合格品,取得合格品.则随机变量X服从(0—1)分布.两点分布是最简单的一种分布,任何一个只有两种可能结果的随机现象,比如新生婴儿是男还是女、明天是否下雨、种籽是否发芽等,都属于两点分布.说明2.等可能分布如果随机变量X的分布律为例抛掷骰子并记出现的点数为随机变量X,则有看
5、一个试验将一枚均匀骰子抛掷3次.X的分布律是：3.伯努利试验和二项分布令X表示3次中出现“4”点的次数掷骰子：“掷出4点”，“未掷出4点”抽验产品：“是正品”，“是次品”一般地，设在一次试验E中我们只考虑两个互逆的结果：A或.这样的试验E称为伯努利试验.“重复”是指这n次试验中P(A)=p保持不变.将伯努利试验E独立地重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验.“独立”是指各次试验的结果互不影响.用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则且两两互不相容.易证：（1）（2）称这样的分布为二项分布.记为二项分布两点分布二项分布的图形例8已知100个产品中有5个次品，现
6、从中有放回地取3次，每次任取1个，求在所取的3个中恰有2个次品的概率.解:因为这是有放回地取3次，因此这3次试验的条件完全相同且独立，它是贝努里试验.依题意，每次试验取到次品的概率为0.05.设X为所取的3个中的次品数，于是，所求概率为：则X~b(3,0.05)，若将本例中的“有放回”改为”无放回”,那么各次试验条件就不同了,此试验就不是伯努利试验.此时,只能用古典概型求解.请注意：伯努利试验对试验结果没有等可能的要求，但有下述要求：（1）每次试验条件相同；二项分布描述的是n重伯努利试验中事件A出现的次数X的分布律.（2）每次试验只考虑两个互逆结果A或，（3）各次试验相互独立.可
7、以简单地说，且P(A)=p，；例9某类灯泡使用时数在1000小时以上的概率是0.2，求三个灯泡在使用1000小时以后最多只有一个坏了的概率.解:设X为三个灯泡在使用1000小时已坏的灯泡数.X~b(3,0.8)，把观察一个灯泡的使用时数看作一次试验,“使用到1000小时已坏”视为事件A.每次试验,A出现的概率为0.8P{X1}=P{X=0}+P{X=1}=(0.2)3+3(0.8)(0.2)2=0.104分析这是不放回抽样.但由于这批元件的总数很大,且抽查元件的数量相对于元件的总
