离散型随机变量及其分布列课件.ppt

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1、2.1离散型随机变量及其分布列一.随机事件:在一定条件下可能发生也可能不发生的事件二、随机事件的概率一般地,在大量重复进行同一试验时,事件A发生的频率总是接近于某个常数,在它附近摆动,这时就把这个常数叫做事件A的概率,记作P(A)知识回顾几点说明:(1)求一个事件的概率的基本方法是通过大量的重复试验(2)概率可看作频率在理论上的期望值,它从数量上反映了随机事件发生的可能性的大小,频率在大量重复试验的前提下可近似地作为这个事件的概率(3)必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0,因此一个试验如果满足下述条件:(1)试验可以在相同的条件下重复进行;(2)试验的所有

2、结果是明确的且不止一个;(3)每次试验总是出现这些结果中的一个,但在试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。这样的试验就叫做一个随机试验,也简称试验。三;随机试验古典概型特点:   1、实验的样本空间只包括有限个元素;   2、实验中每个基本事件发生的可能性相同;   具有以上两个特点的实验是大量存在的,这种实验叫等可能概型,也叫古典概型。   求古典概型的概率的基本步骤:   (1)算出所有基本事件的个数n;   (2)求出事件A包含的所有基本事件数m;   (3)代入公式P(A)=m/n,求出P(A)。如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面

3、积或体积)成比例.则称这样的概率模型为几何概率模型(geometricmodelsofprobability),简称几何概型.P(A)=构成事件的区域长度(面积或体积)试验的全部结果所构成的区域长度(面积或体积)几何概型的特点试验中所有可能出现的结果(基本事件)有无限多个;每个基本事件出现的可能性相等古典概型与几何概型的区别相同:两者基本事件发生的可能性都是相等的;不同:古典概型要求基本事件有有限个,几何概型要求基本事件有无限多个想一想:那么,如何用数学语言来清楚地刻画每个随机现象的规律呢?离散型随机变量例(1)某人射击一次,可能出现哪些结果?可能出现命中0环

4、,命中1环,…,命中10环等结果,即可能出现的结果(环数)可以由0,1,……10这11个数表示;其中含有的次品可能是0件,1件,2件,3件,4件,即可能出现的结果(次品数)可以由0,1,2,3,4这5个数表示(2)某次产品检验,在含有4件次品的100件产品中任意抽取4件,那么其中含有的多少件次品?一、随机变量的概念在随机试验中,我们确定一个对应关系,使得每一个试验结果都用一个确定的数字表示,在这种对应关系下,数字随着试验结果的变化而变化。我们把这种变量称为随机变量.随机变量常用字母X,Y,z等表示.或ξ,η随机变量:随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量。常

5、用字母…表示。注:(1)可以用数表示;(2)试验之前可以判断其可能出现的所有值;(3)在试验之前不可能确定取何值。随机变量和函数有没有类似的地方?若有,你认为它们有哪些类似的地方?探究随机变量与函数有类似的地方吗?随机变量和函数都是一种映射,随机变量把随机试验的结果映为实数,函数把实数映为实数。在这两种映射之间,试验结果的范围相当于函数的定义域,随机变量的取值范围相当于函数的值域。我们把随机变量的取值范围叫做随机变量的值域。在上面的射击、产品检验等例子中,对于随机变量可能取的值,我们可以一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量.电灯泡的使用寿命X是离散型随机

6、变量吗?连续型随机变量.如果随机变量可以取某一区间内的一切值,这样的随机变量叫做连续型随机变量.例如:某林场树木最高达30米,则此林场树木的高度是一个连续型随机变量。注3:若是随机变量,则(其中a、b是常数)也是随机变量.注1:随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量。注2:某些随机试验的结果不具备数量性质,但仍可以用数量来表示它。抛掷一枚骰子,设得到的点数为ξ,则ξ可能取的值有:ξ123456p此表从概率的角度指出了随机变量在随机试验中取值的分布情况,称为随机变量ξ的概率分布.离散型随机变量的分布列1,2,3,4,5,6ξ取每一个xi(i=1,2,……)的

7、概率P(ξ=xi)=Pi①,则称①为随机变量ξ的概率分布列,简称为ξ的分布列.离散型随机变量的分布列一般地,设离散型随机变量ξ可能取的值为:x1,x2,……,xi,…….ξX1X2…Xi…PP1P2…Pi…也可将①用表的形式来表示上表称为随机变量ξ的概率分布表,它和①都叫做随机变量ξ的概率分布.2.分布列的构成:⑴列出随机变量ξ的所有取值;⑵给出ξ的每一个取值的概率.3.分布列的性质:X01P1/21/2例1(1)掷一枚质地均匀的硬币一次,用X表示掷得正面的次数,则随机变量X的可能取值有那些?例1(2)一实验箱中装有标号为1,2,3,3,4的五只白鼠,从中任取

8、一只,记取到的白鼠的标号为Y的可能取值

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