第三节随机变量的分布函数 当我们要描述一个随机变量时,不仅要说明它能够取哪些值,而且还要指出它取这些 值的概率.只有这样,才能真正完整地刻画一个随机变量,为此,我们引入随机变量的分布 函数的概念
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在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布
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一、两个事件的独立性 定义若两事件A,B满足(AB)=P(A)P(B) (1)则称A,B独立,或称A,B相互独立注:当P(A)>0,P(B)>0时,A,B相互独立与A,B互不相容不能同时成立.但与S既相互独立又互不相容(自证)定理1设A,B是两事件,且P(A)>0,若AB相互独立,则(AB)=P(A).反之亦然定理2设事件A,B相互独立则下列各对事件也相互独立:A与B,A与B,A与B
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先由一个简单的例子引入条件概率的概念 分布图示
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引例一个纸桶中装有10个大小、形状完全相同的球.将球编号为1—10把球搅匀, 蒙上眼睛从中任取一球因为抽取时这些球被抽到的可能性是完全平等的,所以我们没有理 由认为这10个球中的某一个会比另一个更容易抽得,也就是说这10个球中的任一个被抽 取的可能性均为 这样一类随机试验是一类最简单的概率模型,它曾经是概率论发展初期主要的研究对象
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对一个随机事件A,在一次随机试验中,它是否会发生,事先不能确定但我们可以 问,在一次试验中,事件A发生的可能性有多大并希望找到一个合适的数来表征事件 在一次试验中发生的可能性大小为此,本节首先引入频率,它描述了事件发生的频繁程 度,进而引出表征事件在一次试验中发生的可能性大小的数-概率
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一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性
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《概率论与数理统计》课程教学资源(考研真题,理工类)考研真题答案(1-7)
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考研真题七 1.设某次考试的考生成绩服从正态分布,从中随机地抽取36位考生的成绩,算得平均成绩为66.5分,标准差为15分问在显著性水平0.05下,是否可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分?并给出检验过程.98数一考研题
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