随机变量及其概率分布》课件(苏教版选修2-3)

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1、随机变量及其概率分布,定义3:在一定条件下可能发生也可能不发生 的事件叫随机事件。,定义1:在一定条件下必然要发生的事件叫 必然事件。,定义2:在一定条件下不可能发生的事件叫 不可能事件。,按事件结果发生与否来进行分类 :,P=1,P=0,0P1,回顾:在必修3中已学过:,求一个事件概率的基本方法是通过大量的重复试验。,事件A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 m/n 总是接近于某个常数,在它附近摆动。这个常数叫做事件 A 的概率,记作 P(A)。,当频率在某个常数附近摆动时,这个常数叫做事件A的概率,概率是频率的稳定值,而频率是概率的近似值。,概率反映了随机事件发生

2、的可能性的大小。,随机事件A在n次试验中发生m次,则0m n 因此 0P(A)1 。,必然事件的概率是1,不可能事件的概率是0,1、古典概率,2、几何概型,3、互 斥 事 件,引例,1、在一块地里种下10棵树苗,成活的树苗数X是0,1,2,10;,X=0,表示成活棵;,X=,表示成活棵;,X=,表示成活棵; ,X,表示什么意思?,随机事件,变量,随机事件,随机事件,随机事件,变量,变量,变量,2、 在掷骰子试验中,结果可用 1,2,3,4,5,6来表示;,3、新生婴儿的性别,抽查的结果可能是男,也可能是女,如果用0表示男婴,用1表示女婴,那么抽查的结果Z是0与1中的某个数.,,表示新生婴儿是男

3、婴;,,表示新生婴儿是女婴,一般地,如果随机试验的结果,可以用一个变量来表示,那么这样的变量叫做随机变量,每个 随机试验的基本事件都对应一个确定的实数,即在试验结果(样本点)与实数之间建立了一个映射。,基本事件的变量化,课本例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的可能取值有哪些?,随机变量的概率,随机事件“掷一枚硬币,反面向上”可用随机变量简单表示为X=0。其概率为: P(X=0)=P掷一枚硬币,反面向上=0.5 简记为P(X=0)=0.5 X=1的概率可以表示为: P(X=1)=P掷一枚硬币,正面向上=0.5 简记为P(X=1)=0.5 故随机变量X的取值

4、构成集合0,1,(2)一实验箱中装有标号为1,2,3,3,4的五只白鼠,从中任取一只,记取到白鼠的标号为Y,则随机变量Y的可能取值有哪些?,解:随机变量Y可能值有4种,它的取值集合 为1,2,3,4,概率分布列,一般地,假定随机变量X有n个不同的取值,它们分别是x1,x2, ,xn且 P(X=xi)=pi, (i=1,2, ,n) 则称为随机变量X 的分布列,简称为X的分布列,也可以用表格表示,此表叫概率分布表,它和分布列都叫做概率分布。,可以一一列出,也可写出通项,Pi的性质,(1)Pi0(i=1,2,n) (2)P1+p2+ +pn=1,课本例2: 从装有6只白球和4 只红球的口袋中任取一

5、只白球,用X表示“取到的白球个数”,即,求随机变量X的概率分布,P(X=0)= P(X=1)=,课本例3、同时掷两颗质地均匀的骰子,观察朝上一面出现的点数,求两颗骰子出现的最大点数X的概率分布,并求X大于2小于5的概率P(2X5).,变式:上式中求“两颗骰子出现的最小点 数X的概率分布”,补例、设箱中有10个球,其中有2个红球,8个白球;从中任意抽取2个,观察抽球结果。,取球结果为: 两个白球; 一红一白; 两个红球,特点:试验结果数量化了,试验结果与数建立了 对应关系,如果用X表示取得的红球数,则X的取值可为0,1,2。 此时, “两只红球”= “X取到值2”,记为 X=2 “一红一白”记为 X=1, “两只白球”记为 X=0,练习1、 设X的分布列为,求 P(0X2),P(0X2)=P(X=1)+P(X=2) =1/2+1/6=2/3,解,=P(抽得的两件全为次品),2 设有一批产品20件,其中有3件次品,从中任意抽取2件,如果用X表示取得的次品数,求随机变量X的分布律及事件“至少抽得一件次品”的概率。,解:X的可能取值为 0,1,2,=P(抽得的两件全为正品),PX=1,PX=2,=P(只有一件为次品),PX=0,故 X的分布律为,而“至少抽得一件次品”=X1,= X=1X=2,PX1= PX=1+PX=2,注意:X=1与X=2是互不相容的!,故,

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