随机变量 定义：设随机试验的样本空间为2={o以.如果对于每 个样本点0∈2，有唯一的实数X(o)与之相对应，则 称X=X(⊙)为样本空间2上的随机变量。 注：1.随机变量的取值随试验结果而定 2.随机变量所有可能取值是事先知道的 3集合到实数的映射 2024年8月27日星期二 目录○ 、上页 下页 、返回
2024年8月27日星期二 1 目录 上页 下页 返回 随机变量 定义：设随机试验的样本空间为 = ．如果对于每 个样本点 ，有唯一的实数 X () 与之相对应，则 称 X X = () 为样本空间 上的随机变量。 注：1.随机变量的取值随试验结果而定 2.随机变量所有可能取值是事先知道的 3.集合到实数的映射
定义：若随机变量X的所有可能取值为x,(=1,2,.)而X 取值为x对应的概率为p,即P{X=x}=p,i=1,2, 或 X 12 P 称为离散型随机变量X的分布律或分布列或概率分布。 分布律具有以下重要性质： (1)0≤p,≤1，i=1,2,3, (2)∑p,=1 即不满足这两条性质，就不能称为随机变量的分布律。 2024年8月27日星期二 2 目录今上页下页返回
2024年8月27日星期二 2 目录 上页 下页 返回 1 2 1 2 . . . . i i X x x x P p p p 定义：若随机变量X的所有可能取值为xi (i=1,2,.) 而X 取值为xi对应的概率为pi ，即 = = = , 1,2,. P X x p i i i 或 称为离散型随机变量X的分布律或分布列或概率分布。 分布律具有以下重要性质： (1 0 1, 1,2,3,. ) i = p i ( ) 1 2 1 i i p = = 即不满足这两条性质，就不能称为随机变量的分布律
P471-6 2024年8月27日星期二 3 目录上页下页○返回
2024年8月27日星期二 3 目录 上页 下页 返回 P47 1-6
几种常见的离散型分布 1、两点分布 定义：若随机变量X的分布律为 X 0 P 1-p p 则称X服从参数为p(0<p<1)的两点分布，或0-1分布。 2024年8月27日星期二 4 目录○ 上页>（下页 、返回
2024年8月27日星期二 4 目录 上页 下页 返回 几种常见的离散型分布 1、两点分布 定义：若随机变量X的分布律为 X 0 1 P 1-p p 则称X服从参数为p(0<p<1) 的两点分布，或0-1分布
2、二项分布 定义：若随机变量的分布律为 P{X=k}=Cp(1-p)"-kk=0,1,2.n 则称X服从参数为n,p(0<p<I)的二项分布，也称伯努利 分布。记为X一B(n,p) 洧松定理： Cip'(1-py e λ=np 2024年8月27日星期二 5 目录 上页 下页 返回
2024年8月27日星期二 5 目录 上页 下页 返回 2、二项分布 定义：若随机变量X的分布律为 { } (1 ) 0,1,2., . − = = − = k k n k P X p n k p C k n 则称X服从参数为n， p(0<p<1) 的二项分布，也称伯努利 分布。记为 X～B( n, p) − − − e k C p p k k k n k n ! (1 ) = np 泊松定理：