离散型随机变量
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离散型随机变量(Discrete Type Random Variable)
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什么是离散型随机变量[1]
设X是一个随机变量,如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个,则称X为一个离散型随机变量。
设X1,X2,…是随机变量X的所有可能取值,对每个取值Xi,X = xi是其样本空间S上的一个事件,为描述随机变量X,还需知道这些事件发生的可能性(概率)。
定义1 设离散型随机变量X的所有可能取值为xi(i=1,2,…),
P(X = xi) = Pi,i = 1,2,...
称为X的概率分布或分布律,也称概率函数。
常用表格形式来表示X的概率分布:
X | x1 | x2 | ... | xn | ... |
Pi | p1 | p2 | ... | pn | ... |
由概率的定义,Pi(i = 1,2,...)必然满足:
(1),i=1, 2, …;
(2)∑ | Pi = 1 |
i |
【例1】 某篮球运动员投中篮圈的概率是0.9,求他两次独立投篮投中次数X的概率分布.[2]
解 X可取0,1,2为值,记Ai={第i次投中篮圈},i=1,2,则P(A1) = P(A2) = 0.9
,
,
且 PX = 0 + PX = 1 + Px = 2 = 1
于是,X的概率分布可表示为
X | 0 | 1 | 2 |
P_i | 0.01 | 0.18 | 0.81 |
关于分布律的说明
若已知一个离散型随机变量X的概率分布:
X | x_1 | x_2 | ... | x_n | ... |
P_i | p_1 | p_2 | ... | p_n | ... |
则可以求得X所生成的任何事件的概率,特别地,
,
例如,设X的概率分布由例1给出,则
P{x<2}=P{x=0}+P{X=l}=0.0l+0.18=0.19
P{}=P{X=0}+P{X=1}+P{X=2}=1
常见的离散型随机变量的分布[3]
(1)两点分布(0-1分布)
若随机变量X只可能取0和1两个值,且它的分布列为P{X=1}=p,PX = 0 = l − P(0 < P < 1),则称X服从参数为p的两点分布,记作X~B(1, p)。其分布函数为
(2)二项分布
若随机变量X的分布律为(k=0, 1, 2, ..., n) 且0<P<1,则称X服从参数为n,P的二项分布,记作x~B(n,P)。
(3)泊松(Poisson)分布
若随机变量X所有可能取值为0,1,2,…,它取各个值的概率为
,(k=0,1,2,…)
式中:λ > 0是常数,则称X服从参数为 λ 的泊松分布,记为X ~ Π(λ)。
谢谢,例子举得很明白