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1、Ch2-12,2.2离散型随机变量及其概率分布,定义,若随机变量 X 的可能取值是有限 个或可列个, 则称 X 为离散型随机变量,描述X 的概率特性常用概率分布或分布律,或,即,2.2,Ch2-13,分布律的性质,X ,或,Ch2-14,F( x) 是分段阶梯函数, 在 X 的可能取 值 xk 处发生间断, 间断点为第一类跳跃间 断点,在间断点处有跃度 pk .,其中 .,Ch2-15,解,例1 设汽车在开往甲地途中需经过 4 盏信号灯, 每盏信号灯独立地以概率 p 允许汽车通过.,首次停下时已通过的信号灯盏数, 求 X 的概 率分布与 p = 0.4 时的分布函数.,令 X 表示,例1,Ch
2、2-16,0.6,0.24,0.096,0.0384,0.0256,代入,Ch2-17,1,Ch2-18,用分布律或分布函数来计算事件的概率,例2 在上例中, 分别用分布律与分布函数计算,例2,解,或,此式应理解为极限,Ch2-19,例3 一门大炮对目标进行轰击,假定此目标 必须被击中r 次才能被摧毁. 若每次击中目 标的概率为p (0 p 1), 且各次轰击相互独 立,一次次地轰击直到摧毁目标为止.求所需 轰击次数 X 的概率分布.,例3,帕斯卡 分 布,Ch2-20,注,利用幂级数在收敛域内可逐项求导的性质,当,Ch2-21,归纳地,令,Ch2-22,作业 P82 习题二,2 4,习题,5
3、 6,Ch2-23,(1) 0 1 分布,是否超标等等.,凡试验只有两个结果, 常用0 1,分布描述, 如产品是否合格、人,口性别统计、系统是否正常、电力消耗,0 p 1,或,Ch2-24,(2) 二项分布,n 重Bernoulli 试验中, X 是事件A 在 n 次试 验中发生的次数 , P (A) = p ,若,则称 X 服从参数为n, p 的二项分布，记作,01 分布是 n = 1 的二项分布,Ch2-25,二项分布的取值情况,设,由图表可见 , 当 时，,分布取得最大值,此时的 称为最可能成功次数,Ch2-26,Ch2-27,设,由图表可见 , 当 时，,分布取得最大值,Ch2-28,
4、Ch2-29,二项分布中最可能出现次数的定义与推导,则称 为最可能出现的次数,Ch2-30,当( n + 1) p 整数时, 在 k = ( n + 1) p 处的概率取得最大值,Ch2-31,例4 独立射击5000次, 命中率为0.001,例4,解 (1) k = ( n + 1)p ,= ( 5000+ 1)0.001 =5,求 (1) 最可能命中次数及相应的概率；,(2) 命中次数不少于1 次的概率.,Ch2-32,(2) 令X 表示命中次数,则 X B(5000,0.001),本例 启示,Ch2-33,由此可见日常生活中“提高警惕, 防火,由于时间无限, 自然界发生地震、海,啸、空难、
5、泥石流等都是必然的，早晚的,同样, 人生中发生车祸、失恋、患绝,症、考试不及格、炒股大亏损等都是正常,现象, 大可不必怨天尤人, 更不要想不开而,防盗”的重要性.,事，不用奇怪，不用惊慌.,跳物理楼(交大闵行校区最高楼)自杀.,启示,Ch2-34,Poisson定理说明若X B( n, p), 则当n 较大， p 较小, 而 适中, 则可以用近似公式,问题 如何计算 ？,Ch2-35,证,记,Ch2-36,类似地, 从装有 a 个白球，b 个红球的袋中 不放回地任取 n 个球, 其中恰有k 个白球的 概率为,对每个 n 有,结 论,超几何分布的极限分布是二项分布,二项分布的极限分布是 Pois
6、son 分布,Ch2-37,解 令X 表示命中次数, 则,令,此结果也可直接查 P.378 附表2 泊松 分布表得到，它与用二项分布算得的结果 0.9934仅相差万分之一.,利用Poisson定理再求例4 (2),X B( 5000,0.001 ),Ch2-38,由题意,多少个产品？,例5,Ch2-39,得 n +1 = 6 , n = 5,故每箱至少应装105个产品,才能符合要求.,应用Poisson定理,Ch2-40,在实际计算中,当 n 20, p 0.05时, 可用上 述公式近似计算; 而当 n 100, np 10 时, 精度更好,0 0.349 0.358 0.369 0.366
7、0.368,1 0.305 0.377 0.372 0.370 0.368,2 0.194 0.189 0.186 0.185 0.184,3 0.057 0.060 0.060 0.061 0.061,4 0.011 0.013 0.014 0.015 0.015,Ch2-41,在Poisson 定理中，,由此产生了一种离散型随机变量的概率分布 Poisson 分布,Ch2-42,(3) Poisson 分布,若,的Poisson 分布.,Ch2-43,在某个时段内：,大卖场的顾客数；,某地区拨错号的电话呼唤次数；,市级医院急诊病人数；,某地区发生的交通事故的次数., ,一个容器中的细菌数；
8、,一本书一页中的印刷错误数；,一匹布上的疵点个数；, ,放射性物质发出的 粒子数；,Ch2-44,都可以看作是源源不断出现的随机 质点流 , 若它们满足一定的条件, 则称为Poisson 流, 在 长为 t 的时间内出现的质 点数 Xt P ( t ),Ch2-45,例6 设一只昆虫所生虫卵数为随机变 量 X ,例6,设各个虫卵是否能发育成幼虫是 相互独立的.,已知X P()，且每个虫卵发育,成幼虫的概率为 p.,求一昆虫所生的虫卵发育成幼虫数 Y 的概率分布.,Ch2-46,解,昆虫,X 个虫卵,Y 个幼虫,已知,由全概率公式,Ch2-47,故,Ch2-48,作业 P82 习题二,8 (1)
9、 12 14 15,习题,Ch2-49,每周一题5(1),自动生产线调整以后出 现废品的概率为 p, 当生产 过程中出现废品时立即重新 进行调整, 求在两次调整之 间的合格产品数的分布.,问 题,第5周,Ch2-50,5(2),已知运载火箭在飞行中进入其仪,器舱的宇宙粒子数服从参数为 2 的泊,松分布. 而进入仪器舱的粒子随机落,到仪器重要部位的概率为 0.1, 求落到,仪器重要部位的粒子数的概率分布 .,第五周,问题,Ch2-51,Blaise Pascal 1623-1662,帕斯卡,法国数学家 物理学家思想家,帕斯卡,Ch2-52,帕斯卡四岁丧母, 在父亲精心培养 下, 16岁时发现帕斯
10、卡六边形定理,写成 圆锥曲线论,由此定理导出400余条 推论, 这是古希腊阿波罗尼奥斯以来圆 锥曲线论的最大进步.,帕斯卡简介,1642年发明世界上第一台机械加法 计算机帕斯卡计算器.,Ch2-53,他应用此方法解决了摆线问题.,1654年研究二项系数性质,写出 论算术三角形一文,还深入讨论 不可分原理,这实际上相当于已知道,1647年他发现了流体静力学的帕斯卡原理.,Ch2-54,三十岁时他曾研究过赌博问题, 对早期概率论的发展颇有影响.,1658年完成了摆线论,这给G.W.莱布尼茨以很大启发,促使了微积分的建立.,在离散型随机变量的分布中有个 以帕斯卡名字命名的分布，它应用于 重复独立试验
11、中，事件发生 次的场,Ch2-55,帕斯卡还写过不少文学著作.,1654年他进入修道院,献身于哲,合.而有名的几何分布正是其 时的特例.,学和宗教.,Ch2-56,解 (1) 设 需要配备 N 个维修工人,设 X 为90 台,设备中发生故障的台数，则 X B( 90, 0.01),自学（详解见教材 P.61例6 ),附例,Ch2-57,令,则,查附表2得 N = 4,Ch2-58,三个人共同负责90台设备发生故障不能及时维修的概率为,Ch2-59,设每个人独立负责30台设备，第 i 个人负责的30台设备发生故障不能及时维修为事件 Ai,则,三个人各独立负责30台设备发生故障不能及时 维修为事件,故 三个人共同负责90 台设备比各自负责好！,
