目录

  • 1 概率论的基本概念
    • 1.1 概率论的起源及应用
    • 1.2 概率与频率
    • 1.3 等可能概型
    • 1.4 条件概率
    • 1.5 独立性
    • 1.6 课程知识案例
  • 2 随机变量及其分布
    • 2.1 随机变量
    • 2.2 离散型随机变量及其分布律
    • 2.3 随机变量的分布函数
    • 2.4 连续型随机变量
    • 2.5 随机变量的函数的分布
    • 2.6 课程知识案例
  • 3 多维随机变量及其分布
    • 3.1 二维随机变量
    • 3.2 边缘分布
    • 3.3 条件分布
    • 3.4 相互独立的随机变量
    • 3.5 两个随机变量的函数的分布
  • 4 数字特征
    • 4.1 数学期望
    • 4.2 方差
    • 4.3 协方差,相关系数,矩
  • 5 大数定律与中心极限定理
    • 5.1 大数定律
    • 5.2 中心极限定理
    • 5.3 课程知识案例
  • 6 抽样及估计
    • 6.1 抽样的基本概念
    • 6.2 点估计
    • 6.3 UOOC联盟MOOC课程教学现状调查
连续型随机变量

连续型随机变量


【f(x)的性质】

q       f ( x ) ≥ 0


q f ( x )dx = F ( +∞) = 1


常利用这两个性质检验一个函数能否作为连续性r.v.pdf

PX)=F()-F()=f ( x )dx

q f (x ) 的连续点处f ( x ) =F ′( x )



【连续型随机变量 例题】


均匀分布

 应用场合

进行大量数值计算时, 若在小数点后第k 位进行四舍五入, 则产生的误差可以看作服从    的随机变量。

【指数分布】

图形应用场合

用指数分布描述的实例有:

  随机服务系统中的服务时间


  电话问题中的通话时间


   无线电元件的寿命


   动物的寿命

    指数分布

常作为各种“寿命”

   分布的近似

【正态分布】

正态分布f(x)的性质:

关于直线x = 对称,

    f(μ+x)=f(μ-x)

   在x=μ时,f(x)取得最大值

   在x=μ±σ时,曲线y=f(x)在对应的点       处有拐点;

   曲线y=f(x)以x轴为渐近线;

   曲线y=f(x)的图形呈单峰状。


【标准正态分布】