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编程问答

第二章 随机变量

發(fā)布時(shí)間:2023/12/10 编程问答 65 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 第二章 随机变量 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

隨機(jī)變量
 目標(biāo):將實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)量化。實(shí)驗(yàn)結(jié)構(gòu)有數(shù)字型和非數(shù)字型。數(shù)字型:降雨量、上車人數(shù)等。非數(shù)字型:晴天/陰天/下雨、化驗(yàn)結(jié)果陰性/陽(yáng)性等。
 定義:隨機(jī)試驗(yàn)樣本空間S,如果X=X(e)為定義在S上的實(shí)數(shù)單值函數(shù),則稱X(e)為隨機(jī)變量。簡(jiǎn)寫為X。
 補(bǔ)充:隨機(jī)變量X(e):S->R 的映射關(guān)系。隨機(jī)變量實(shí)質(zhì)是一個(gè)函數(shù)。
   如果ij,那么 {X=i}{X=j}=?
   一般用大寫字母X、Y、Z 或者希臘字母 ξ,η等表示隨機(jī)變量。
事件表示:A={e:X(e)I}={XI},IR
隨機(jī)變量的類型:離散型隨機(jī)變量、連續(xù)型隨機(jī)變量

離散型隨機(jī)變量
 定義:如果隨機(jī)變量X的取值為有限個(gè),或者可數(shù)個(gè),則稱X為離散型隨機(jī)變量。
 補(bǔ)充1:換句話說(shuō):如果一個(gè)函數(shù)自變量是有限個(gè),或者可數(shù)個(gè),那這個(gè)函數(shù)就是離散型隨機(jī)變量。隨機(jī)變量,是一種映射關(guān)系,是函數(shù)。
 補(bǔ)充2:有限是指知道有多少個(gè),例如一枚硬幣扔在地上,結(jié)果是正面或者反面,兩種結(jié)果。可數(shù)是指能數(shù)的。例如正奇數(shù)集{1,3,5,7,…}雖然不知道有多少個(gè),但是是可以一個(gè)一個(gè)的數(shù)的。有些情況是可數(shù)且有限個(gè)。例如人的年齡是可數(shù)且有限的,范圍從0,1,2,….200。根據(jù)目前的資料,沒有人年齡超過(guò)200的。那這個(gè)個(gè)數(shù)就是201。
 補(bǔ)充3:不可數(shù)是無(wú)窮集合的一種。一個(gè)無(wú)窮集合與自然數(shù)集合之間不是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,那么這個(gè)無(wú)窮集合是不可數(shù)的(?)。區(qū)間[0,1],開始數(shù):
     0.34956852…
     0.58692….
     0.24986….
那么 0.490… 一定是你沒有數(shù)到的。0.490…是這么來(lái)的:該數(shù)小數(shù)點(diǎn)后的第i位是第i個(gè)被數(shù)到的數(shù)的第i位加1,約定 9+1=0

 離散型隨機(jī)變量的概率分布式律
 概率分布律是指隨機(jī)變量取所有可能取值的情況下,每個(gè)取值對(duì)應(yīng)的概率。
 


 
 
 
Xx1x2xk
Pp1p2pk

 分布律的性質(zhì): pk>=0; +k=1pk=1
 另外一種表示: P(X=xk)=pk,k=1,2,3...
 
 離散型隨機(jī)變量的包含
 0-1分布、二項(xiàng)分布、泊松分布、幾何分布都屬于離散型隨機(jī)變量。
 
0-1分布
 定義:若隨機(jī)變量X可能的取值只有0和1,并且X的概率分布律滿足 p0=1?p,p1=p,其中 0<p<1,就稱X服從參數(shù)為p的0-1分布記為 XB(p) X0?1(p)。0-1分布又稱為 貝努力分布
 其分布律還可以寫為 P(X=K)=pk(1?p)(1?k)
 應(yīng)用
  1檢查產(chǎn)品質(zhì)量是否合格
  2新生嬰兒的性別
  3檢驗(yàn)種子是否發(fā)芽
  4考試是否通過(guò)
二項(xiàng)分布
 關(guān)系:如果試驗(yàn)E只有兩個(gè)可能的結(jié)果:A或者 Aˉˉˉ,P(A)=p, 0<p<1,將E獨(dú)立的重復(fù)進(jìn)行n次,想了解n重貝努力試驗(yàn)中A發(fā)生的次數(shù)的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,就是二項(xiàng)分布。
 定義:若X的概率分布律為 P(X=k)=Cknpk(1?p)(n?k),k=0,1,2...,n>=1, ,0<p<1,就稱X服從參數(shù)n,p的二項(xiàng)分布,記為 XB(n,p)

泊松分布
 如果X的概率分布為P(X=k)=λke?λk!,k=0,1,2,3...,λ>0,就稱X服從參數(shù)為λ的泊松分布,記為Xπ(λ)或者XP(λ)
 根據(jù)泰勒展開式eλ=k=0λkk!
 如果某事件以固定強(qiáng)度λ,隨機(jī)且獨(dú)立的出現(xiàn),該事件在單位事件內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)可以看成是泊松分布。
 當(dāng)二項(xiàng)分布的n>10,p<0.1時(shí),二項(xiàng)分布B(n,p)可以用泊松分布P(np)來(lái)近似。換句話說(shuō):當(dāng)n遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于p的時(shí)候,泊松分布是二項(xiàng)分布的近似計(jì)算公式。
 例如:某地區(qū)一個(gè)月內(nèi)(單位時(shí)間)每200個(gè)成年人中會(huì)有1個(gè)人患上某種疾病(一定概率),設(shè)個(gè)人是否患病相互獨(dú)立(隨機(jī)且獨(dú)立)。求如果該地某一社區(qū)內(nèi)有1000個(gè)成年人,求某月內(nèi)該社區(qū)至少有3人患病的概率。

幾何分布
 若X的概率分布律為:P(X=K)=p(1?p)k?1,k=1,2,3… 稱為X服從參數(shù)為p的幾何分布,記為XGeom(p)。表示在多重貝努力試驗(yàn)中,試驗(yàn)進(jìn)行到某一結(jié)果第一次出現(xiàn)為止,此時(shí)需要的試驗(yàn)次數(shù)的分布律。
     
概率分布函數(shù)
 定義:隨機(jī)變量X對(duì)任意實(shí)數(shù)x,稱函數(shù)F(x)=P(X<=x)為X的概率分布函數(shù),簡(jiǎn)稱分布函數(shù)。
 補(bǔ)充:任何隨機(jī)變量都有對(duì)應(yīng)的分布函數(shù)
 目的:給出隨機(jī)變量落在某個(gè)范圍的可能性。
 性質(zhì):1 0<=F(x)<=1;2 F(x)單調(diào)不減;3 F(?)=0F(+)=1;4 F(x)是右連續(xù)函數(shù),F(x+0) = F(x)。
 計(jì)算:P(a<Xb)=P(Xb)?P(Xa)=F(b)?F(a)
    P(a<X<b)=P(a<Xb?0)=F(b?0)?F(a)
 一般離散型隨機(jī)變量的分布函數(shù)是分段函數(shù)。設(shè)隨機(jī)變量X的分布律為P{X=x_k}=p_k,k=1,2,3… X的分布函數(shù)為F(x)=xk<=xpk.F(x)在x=x_k處有跳躍,其跳躍值為p_k=P{X=x_k}。

連續(xù)型隨機(jī)變量
 定義:隨機(jī)變量X的取值范圍不可數(shù),則稱X為連續(xù)型隨機(jī)變量。
 分類:均勻分布、指數(shù)分布、正態(tài)分布。

連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度
 定義:對(duì)于隨機(jī)變量X的分布函數(shù)F(x),若存在非負(fù)的函數(shù)f(x),使對(duì)于任意實(shí)數(shù)x有:F(x)=+?f(t)dt。則稱X為連續(xù)型隨機(jī)變量,f(x)為X的概率密度函數(shù),簡(jiǎn)稱概率密度。有時(shí)候也寫為fX(x)
 性質(zhì)
  1 f(x)>=0
  2 +?f(x)dx=1
  3 對(duì)于任意實(shí)數(shù)x1,x2x1<x2P(x1<x<x2)=x2x1f(t)dt
  4 X落在點(diǎn)x附近(x,x+Δx)的概率近似等于 f(x)Δx。f(x)可以大于1,f(x)的大小表示了X落在x附近的可能性大小,f(x)與F(x)之間是積分與微分的關(guān)系。
 

均勻分布
 若隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為f(x)=???1b?a,x(a,b)0,a<b,稱X服從(a,b)上的均勻分布。記為 XU(a,b)
 
  
 性質(zhì):均勻分布具有等可能性。X落入(a,b)區(qū)間中等長(zhǎng)度的任意子區(qū)間上是等可能的。
 
指數(shù)分布
 若隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為f(x)=???λe?xλ,x>00,x0 ,稱X服從λ的指數(shù)分布。記為 XE(λ) 或者 XExp(λ)
 分布函數(shù)為F(x)={1?e?λx,x>00,x0
 性質(zhì):指數(shù)分布具有無(wú)記憶性。P(X>t0+t|X>t0)=e?λt=P(X>t)
 應(yīng)用
  指數(shù)分布可以用來(lái)表示獨(dú)立隨機(jī)事件發(fā)生的時(shí)間間隔,比如旅客進(jìn)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間間隔,中文維基百科出現(xiàn)一條新詞條的時(shí)間間隔。在排隊(duì)論中,一個(gè)顧客接受服務(wù)時(shí)間的長(zhǎng)短也服從指數(shù)分布。

正態(tài)分布
 若隨機(jī)變量X的概率密度函數(shù)為f(x)=12π??σe?(x?μ)22σ2?<μ<+σ>0,稱X服從參數(shù)μ,σ的正態(tài)分布。記為:XN(μ,σ2)
 
 性質(zhì)
  1f(x)關(guān)于x=μ對(duì)稱。
  2 當(dāng)xμ的時(shí)候,f(x)嚴(yán)格單調(diào)遞增。
  3 fmax=f(μ)=12π??σ
  4 lim|x?μ|?>f(x)=0
 兩個(gè)參數(shù)的含義
  1 固定σ,f(x)形狀不變,移動(dòng)位置,μ為位置參數(shù)。
  2 固定μ,f(x)位置不變,σ小,圖形高瘦,σ大,圖形寬胖。稱為尺度參數(shù)。
 應(yīng)用
 1 測(cè)量誤差。3σ
 2 人的身高、體重
 正態(tài)分布的計(jì)算
 方法一:用excel、matlab計(jì)算
 方法二:數(shù)值積分
 方法三:轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,查表。
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
 XN(0,1),X稱為正態(tài)分布。
 Φ(?z0)=1?Φ(z0)
 轉(zhuǎn)換公式
 
 

隨機(jī)變量函數(shù)的分布
 隨機(jī)變量函數(shù)的分布=函數(shù)的函數(shù)的分布。已知隨機(jī)變量X的分布,Y=g(X),g(X)已知,求Y的分布。
 
  

 一般地,如果XN(μ,σ2),如果Y=ax+b,則YN(aμ+b,a2σ2)

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯,堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第二章 随机变量的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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