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1、离散型随机变量的统计特征可以用分布律描述， 非离散型的该如何描述？如：熊猫彩电的寿命X是一个随机变量，对 消费者来说，你是否在意X5年还是X5年零1分钟用分布函数描述随机变量不如分布律直观，对非离散型随机变量，是否有更直观的描述方法？ab1.6 连续型随机变量 一、概率密度1. 定义 对于随机变量X，若存在非负函数 f(x)，(-0的指数分布，记作X (), 其分布函数为1xF( x)0xf ( x)0对于任意的 0 0 ，则称X服从参数为 ,2的正态分布,记为N(, 2)，可表为XN(, 2).若随机变量(1) 单峰对称密度曲线关于直线x=对称；f()maxf(x) .正态分布有两个特性：(
2、2) 的大小直接影响概率的分布。越大，曲线越平坦，越小，曲线越陡峻。正态分布也称为高斯(Gauss)分布可用正态变量描述的实例极多：各种测量的误差； 人体的生理特征；工厂产品的尺寸； 农作物的收获量；海洋波浪的高度； 金属线抗拉强度；热噪声电流强度； 学生的考试成绩；4.标准正态分布参数0，21的正态分布称为标准正态分布， 记作XN(0, 1)。分布函数表示为其密度函数表示为一般的概率统计教科书均附有标准正态分布表供读者 查阅(x)的值。(P318附表2)如，若ZN（0，1）, （0.5)=0.6915, P1.321.5); P(|X|x0.05注:XN(110,122).例6 3 原理 设 X N ( , 2), 求 解一次试验中, X 落入区间( - 3 , +3 ) 的概率为 0.9974, 而超出此区间可能性很小几个常用的连续型随机变量均匀分布 正态 分布指数分布无记忆性PcXd两个参数的意义
