15 几种常见的概率分布
概率分布的种类与性质
概率分布的种类与性质概率分布是概率论中的重要概念，用于描述随机变量的取值与其对应的概率。
不同的随机变量具有不同的概率分布，而概率分布又可以分为多种种类。
本文将介绍常见的概率分布种类及其性质。
一、离散型概率分布离散型概率分布是指随机变量取有限个或可数个值的概率分布。
常见的离散型概率分布有以下几种：1. 伯努利分布（Bernoulli Distribution）伯努利分布是最简单的离散型概率分布，它描述了只有两个可能结果的随机试验，如抛硬币的结果（正面或反面）。
伯努利分布的概率质量函数为：P(X=k) = p^k * (1-p)^(1-k)，其中k=0或1，p为成功的概率。
2. 二项分布（Binomial Distribution）二项分布是一种重要的离散型概率分布，它描述了n次独立重复的伯努利试验中成功次数的概率分布。
二项分布的概率质量函数为： P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中k=0,1,...,n，C(n,k)为组合数，p为成功的概率。
3. 泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布是一种用于描述单位时间或单位空间内随机事件发生次数的离散型概率分布。
泊松分布的概率质量函数为：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!，其中k=0,1,2,...，λ为平均发生率。
二、连续型概率分布连续型概率分布是指随机变量取值为连续区间内的概率分布。
常见的连续型概率分布有以下几种：1. 均匀分布（Uniform Distribution）均匀分布是一种简单的连续型概率分布，它在给定区间内的取值概率相等。
均匀分布的概率密度函数为：f(x) = 1 / (b-a)，其中a为区间下界，b为区间上界。
2. 正态分布（Normal Distribution）正态分布是一种重要的连续型概率分布，也被称为高斯分布。
正态分布具有钟形曲线，对称分布于均值周围。
16种常见概率分布概率密度函数、意义及其应用
目录1. 均匀分布 (1)2. 正态分布（高斯分布） (2)3. 指数分布 (2)4. Beta分布（：分布） (2)5. Gamm 分布 (3)6. 倒Gamm分布 (4)7. 威布尔分布（Weibull分布、韦伯分布、韦布尔分布） (5)8. Pareto 分布 (6)9. Cauchy分布（柯西分布、柯西-洛伦兹分布） (7)210. 分布（卡方分布） (7)8 11. t分布................................................9 12. F分布 ...............................................10 13. 二项分布............................................10 14. 泊松分布（Poisson 分布）.............................11 15. 对数正态分布........................................1. 均匀分布均匀分布X ~U（a,b）是无信息的，可作为无信息变量的先验分布。
2. 正态分布（高斯分布）当影响一个变量的因素众多，且影响微弱、都不占据主导地位时，这个变量 很可能服从正态分布，记作X~N （」f 2）。
正态分布为方差已知的正态分布N （*2）的参数」的共轭先验分布。
1 空f （x ）： —— e 2-J2 兀 o'E(X)， Var(X) _ c 23. 指数分布指数分布X ~Exp （ ）是指要等到一个随机事件发生，需要经历多久时间。
其 中，.0为尺度参数。
指数分布的无记忆性：Plx s t|X = P{X t}。
f （X ）二 y oiE(X) 一4. Beta 分布（一：分布）f （X ）二 E(X)Var(X)=(b-a)2 12Var(X)二1~2Beta 分布记为X 〜Be(a,b)，其中Beta(1,1)等于均匀分布，其概率密度函数 可凸也可凹。
概率论常见的几种分布
概率论常见的几种分布常见的几种概率分布概率论是研究随机现象的数学理论，其中涉及到许多常见的概率分布。
概率分布描述了随机变量在不同取值上的概率分布情况。
本文将介绍几种常见的概率分布，包括均匀分布、正态分布、泊松分布和指数分布。
一、均匀分布均匀分布是最简单的概率分布之一，也被称为矩形分布。
在均匀分布中，随机变量在一定的取值范围内的概率是相等的。
例如，抛一枚公正的硬币，正面朝上和反面朝上的概率都是1/2。
均匀分布通常用于模拟随机数发生器的输出，或者在一定范围内随机选择一个数值。
二、正态分布正态分布是最重要的概率分布之一，也被称为高斯分布。
在正态分布中，随机变量在取值范围内的概率密度函数呈钟形曲线状。
正态分布具有许多重要的性质，例如均值、标准差等。
正态分布在自然界和社会科学中广泛应用，例如身高、体重、考试成绩等都符合正态分布。
三、泊松分布泊松分布描述了单位时间或空间内事件发生的次数的概率分布情况。
泊松分布的特点是，事件之间相互独立且平均发生率恒定。
泊松分布通常用于描述稀有事件的发生情况，例如单位时间内的电话呼叫次数、单位面积内的交通事故次数等。
四、指数分布指数分布描述了连续随机变量首次达到某一值的时间间隔的概率分布情况。
指数分布的特点是，事件之间相互独立且事件发生的概率与时间间隔成反比。
指数分布通常用于模拟随机事件的发生时间间隔，例如单位时间内的电话呼叫间隔、单位距离内的交通事故间隔等。
除了上述几种常见的概率分布外，还有许多其他概率分布，例如二项分布、伽玛分布、贝塔分布等。
每种概率分布都有其特定的应用场景和数学性质，对于不同的问题可以选择适合的概率分布进行建模和分析。
总结起来，概率论中常见的几种分布包括均匀分布、正态分布、泊松分布和指数分布。
这些分布在各自的领域有着广泛的应用，可以帮助我们理解和解决许多随机现象和问题。
对于研究概率论和统计学的人来说，熟悉这些常见的概率分布是非常重要的。
几种常见的概率分布-PPT课件
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（一） 正态分布（4）
参数 m
和s
对曲线形态的影响
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（一） 正态分布（5）
正态随机变量
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（一） 正态分布（6）
标准正态分布及其重要意义
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（一） 正态分布（7）
标准化法
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（一） 正态分布（7）
tHale Waihona Puke F版权所有 BY 统
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c
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分布－－定义
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c
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分布－－密度函数图象
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c
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分布－－期望和方差 及上侧分位数
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t
分布－－定义
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t
分布－－密度函数图象
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t
分布－－期望和方差 及上侧分位 数
标准化法的几何意义 标准化变换实质上是作了一个坐标轴的平移和尺度 变换，使正态分布的平均数 ，标准 m= 0 s =1 差 。
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（一） 正态分布（8）
正态分布表及上侧分位数
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版权所有 BY 统计
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（一） 正态分布（9）
3s
准则
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t
分布的上侧分位数
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常见的数学分布
常见的数学分布
常见的数学分布
一. 离散分布
1. 伯努利分布
伯努利分布是研究单个成功/失败事件（二元变量）概率的基本
概率分布，只有两种结果，成功/失败，因此伯努利分布也称为二项
分布。
2. 贝叶斯分布
贝叶斯分布主要用于分析估计连续变量，它是基于贝叶斯概率理论，关于一个未知参数的不确定性状况，以后新的观测信号被观测后，这种参数的不确定性会发生变化。
3. 几何分布
几何分布是离散概率分布的一种，主要用于研究成功/失败事件
发生次数的概率分布，即最少要经历多少次失败才能够获得一次成功。
4. 泊松分布
泊松分布是一种离散概率分布，属于参数为λ的二项分布，也叫泊松二项分布，用来描述一段时间内事件发生次数的概率分布，是一种常用的概率分布。
二. 连续分布
1. 正态分布
正态分布是连续概率分布的一种，也叫高斯分布，是最常用的一类概率分布，可以用来描述不同变量的概率分布情况，它的曲线呈现
出钟形，最大值位于均值处。
2. 对数正态分布
对数正态分布又叫做极大似然估计分布，属于一种连续概率分布，可以用来描述变量值的概率分布情况，表现为对数公式，又称为对数正态分布。
3. t 分布
t 分布是一种特殊的正态分布，也叫做学生的 t 分布，它可以
用来描述变量值的概率分布情况，它的曲线呈现出椭圆形。
4. 卡方分布
卡方分布是一种连续概率分布，常用于统计学分析中，它可以用来描述自由度为 k 的某个统计量的概率分布，其图形呈现出单峰形状。
概率论分布函数
概率论分布函数概率论分布函数是概率论中的重要概念，它描述了一个随机变量取值的概率分布情况。
在统计学和概率论中，有许多常见的概率分布函数，如正态分布、均匀分布、泊松分布等。
本文将针对这些常见的概率分布函数进行介绍和解释。
一、正态分布（Normal Distribution）正态分布是自然界中最常见的分布之一。
它以钟形曲线形式展现，其分布函数描述了随机变量在不同取值上的概率密度。
正态分布的特点是对称且呈现出标准差的影响，标准差越大，曲线越平缓。
正态分布广泛应用于自然科学、社会科学等领域，用于描述各种现象的分布情况。
二、均匀分布（Uniform Distribution）均匀分布是最简单的概率分布之一，它描述了随机变量在一定范围内各个取值出现的概率是相等的。
均匀分布的分布函数是一个常数函数，其特点是在一定范围内的取值概率是相等的。
均匀分布常用于模拟随机事件或生成随机数，广泛应用于数值计算和概率统计等领域。
三、泊松分布（Poisson Distribution）泊松分布是用于描述单位时间（或空间）内随机事件发生次数的概率分布。
泊松分布的分布函数可以表示在一段时间或空间内发生某种事件的次数的概率。
泊松分布的特点是具有独立性和稀有性，适用于描述稀有事件的发生情况，如电话交换机接听电话的次数、汽车在某路段通过的次数等。
四、指数分布（Exponential Distribution）指数分布是一种连续概率分布函数，描述了随机事件发生的时间间隔的概率分布。
指数分布的分布函数具有单峰性，随着时间的推移，事件发生的概率逐渐减小。
指数分布常用于描述随机事件的间隔时间，如人们等待公交车的时间、网络传输数据包到达的时间等。
五、二项分布（Binomial Distribution）二项分布是描述在一次试验中成功次数的概率分布函数。
二项分布的分布函数描述了在一定次数的独立重复试验中成功次数的概率分布情况。
二项分布的特点是具有两个参数，成功概率和试验次数，常用于描述二元随机事件的发生情况，如硬币正反面的次数、投篮命中的次数等。
统计学中的常用概率分布及其性质
统计学中的常用概率分布及其性质概率论是数学中的一个分支，它研究的是随机事件的发生概率以及由随机变量带来的影响。
概率分布则是衡量随机变量取值的可能性的一种方法。
概率分布可以用来得出某些随机变量出现的概率，同时可以用来比较多个随机变量之间的差异。
在统计学中，常用的概率分布有正态分布、伯努利分布、泊松分布、指数分布、二项分布、负二项分布以及几何分布。
正态分布正态分布是一种非常常见的概率分布，也叫高斯分布。
正态分布的概率密度函数是一个钟形曲线，其均值、方差以及标准差的值决定了曲线的位置与形态。
伯努利分布伯努利分布是一种离散概率分布，其只有两个可能结果，即成功或失败。
在伯努利分布中，成功的概率为p，失败的概率为1-p。
伯努利分布可以用来估计投掷硬币等随机事件的概率。
泊松分布泊松分布是一种离散概率分布，它用来衡量独立随机事件在一段时间内发生的次数。
泊松分布的概率密度函数为: P(X=k)= e^-λ * λ^k/k!，其中λ为平均发生次数。
指数分布指数分布是一种连续概率分布，其用途非常广泛，例如在可靠性工程学中，指数分布可以用来描述设备故障发生之间的时间间隔。
指数分布的概率密度函数为: f(x) = λ * e^-λx，其中λ为发生比例。
二项分布二项分布是一种离散概率分布，其表示在n次试验中成功的次数。
二项分布的概率函数为：P(X=k)= (n!/(k!*(n-k)!)) * p^k * (1-p)^(n-k)，其中p为成功概率，n为试验次数。
负二项分布负二项分布是一种离散概率分布，其表示在成功x次之前，需要进行n次试验中失败的次数。
负二项分布的概率密度函数为：P(X=k)= (k-1)!((r-1)!*(k-r)!)p^r(1-p)^(k-r)几何分布几何分布是二项分布的一个特例，其表示在n次试验中，首次发生成功的次数。
几何分布的概率密度函数为：P(X=k)=(1-p)^(k-1)* p，其中p为成功概率，k为试验次数。
概率分布公式深入了解不同概率分布的公式
概率分布公式深入了解不同概率分布的公式概率分布函数被广泛应用于统计学和概率论中，用于描述随机变量的取值概率。
不同的概率分布具有不同的特点和应用场景。
本文将深入探讨几种常见的概率分布，并介绍它们的公式。
一、离散型概率分布的公式离散型概率分布用于描述取有限个值的随机变量的概率分布。
在离散型概率分布中，随机变量的可能取值是可数的。
1. 二项分布（Binomial Distribution）:二项分布是指在一系列相互独立的伯努利试验中，成功（事件发生）的次数的离散概率分布。
其表达式为：P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，n表示试验次数，k表示成功次数，p表示每次试验成功的概率，C(n, k)表示组合数。
2. 泊松分布（Poisson Distribution）:泊松分布用于描述在一段固定时间或空间上随机事件发生的次数的离散概率分布。
其表达式为：P(X = k) = (lambda^k * e^(-lambda)) / k!其中，lambda表示事件发生的平均次数。
二、连续型概率分布的公式连续型概率分布用于描述取数轴上任意值的随机变量的概率分布。
在连续型概率分布中，随机变量的可能取值是无限的。
1. 正态分布（Normal Distribution）:正态分布是一种在统计学中特别常见且重要的连续型概率分布。
它的特点是呈钟形曲线，均值和标准差决定了其具体形状。
其概率密度函数为：f(x) = (1 / (sigma * sqrt(2pi))) * e^(-((x-mu)^2 / (2 * sigma^2)))其中，mu表示均值，sigma表示标准差。
2. 指数分布（Exponential Distribution）:指数分布用于描述随机事件发生的时间间隔的概率分布。
它的概率密度函数为：f(x) = lambda * e^(-lambda * x)其中，lambda表示事件发生的速率。
几种常见的概率分布及应用
几种常见的概率分布及应用常见的概率分布有很多种，在统计学和概率论中，这些分布被广泛应用于各种领域，包括自然科学、工程、经济和社会科学等。
下面是几种常见的概率分布及其应用：1. 均匀分布（Uniform Distribution）：均匀分布是最简单的概率分布之一，它的概率密度函数在一个给定的区间内是常数。
这种分布广泛应用于统计推断、模拟和随机数生成等领域。
2. 二项分布（Binomial Distribution）：二项分布适用于具有两个可能结果的离散试验，如抛硬币、打靶等。
在二项分布中，每个试验都是独立的，并且具有相同的概率。
二项分布在实验研究和贝叶斯统计等领域有广泛的应用。
3. 泊松分布（Poisson Distribution）：泊松分布适用于描述单位时间或空间内稀有事件发生次数的概率分布。
它在复杂事件模型、风险评估和可靠性分析等领域有广泛的应用。
4. 正态分布（Normal Distribution）：正态分布是最常见的连续概率分布之一，也被称为高斯分布。
它具有对称的钟形曲线，广泛应用于自然科学、社会科学和工程等领域。
正态分布在统计推断、回归分析、贝叶斯统计等方面发挥着重要作用。
5. 指数分布（Exponential Distribution）：指数分布适用于描述事件发生之间的时间间隔的概率分布。
它在可靠性工程、队列论、生存分析等领域有广泛的应用。
6. γ分布（Gamma Distribution）：γ分布是一类连续概率分布，用于描述正数随机变量的分布，如等待时间、寿命和利润等。
它在贝叶斯统计、过程控制和金融分析等领域被广泛使用。
7. t分布（T-Distribution）：t分布是一种用于小样本情况下的概率分布，它类似于正态分布，但考虑了样本容量较小的情况。
t分布在统计推断和假设检验等方面有广泛的应用。
8. χ²分布（Chi-Square Distribution）：χ²分布是一种用于度量变量之间的独立性和相关性的概率分布。
常见概率分布类型解析
常见概率分布类型解析概率分布是描述随机变量可能取值的概率的函数。
在统计学和概率论中，有许多常见的概率分布类型，它们在不同的情境下具有不同的特点和应用。
本文将对几种常见的概率分布类型进行解析，包括二项分布、泊松分布、正态分布和指数分布。
一、二项分布二项分布是最常见的离散概率分布之一，描述了在一系列独立重复的同一试验中成功的次数的概率分布。
在每次试验中，事件只有两种可能的结果，通常用“成功”和“失败”来表示。
二项分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k)其中，P(X=k)表示成功的次数为k的概率，n表示试验的总次数，p表示每次试验成功的概率，C(n,k)表示组合数。
二项分布常用于描述二元随机变量的分布，例如抛硬币、赌博游戏等。
在实际应用中，二项分布可以用来估计二元事件发生的概率，进行假设检验等。
二、泊松分布泊松分布是描述单位时间（或单位空间）内随机事件发生次数的概率分布。
泊松分布适用于事件发生的次数是独立的且平均发生率是恒定的情况。
泊松分布的概率质量函数可以用以下公式表示：P(X=k) = (λ^k * e^(-λ)) / k!其中，P(X=k)表示事件发生次数为k的概率，λ表示单位时间（或单位空间）内事件平均发生率。
泊松分布常用于描述稀有事件的发生情况，例如电话交换机接到的电话数、一天内发生的交通事故数等。
在实际应用中，泊松分布可以用来预测未来一段时间内事件发生的概率。
三、正态分布正态分布是最常见的连续概率分布之一，也称为高斯分布。
正态分布具有钟形曲线的特点，均值、方差完全决定了正态分布的形状。
正态分布的概率密度函数可以用以下公式表示：f(x) = (1 / (σ * sqrt(2π))) * e^(-(x-μ)^2 / (2σ^2))其中，f(x)表示随机变量X的概率密度函数，μ表示均值，σ表示标准差。
正态分布在自然界和社会现象中广泛存在，例如身高、体重、考试成绩等。
16种常见概率分布概率密度函数意义及其应用
16种常见概率分布概率密度函数意义及其应用1. 常数分布（Constant distribution）：概率密度函数（Probability Density Function，PDF）为常数，表示特定区间内的概率相等。
这种分布常用于模拟实验或作为基线分布进行比较。
2. 均匀分布（Uniform distribution）：概率密度函数为一个常数，表示在特定区间内的各个取值的概率相等。
均匀分布经常用于随机抽样，以确保样本的代表性。
3. 二项分布（Binomial distribution）：概率密度函数描述了进行n次独立二类试验中成功次数的概率分布。
二项分布在实验设计、质量控制和市场研究中广泛应用。
4. 泊松分布（Poisson distribution）：5. 正态分布（Normal distribution）：概率密度函数为指数函数形式，常用来描述自然界中众多连续变量的分布，例如身高、体重等。
正态分布在统计学和金融学中广泛应用。
6. χ2分布（Chi-square distribution）：概率密度函数描述了n个独立标准正态分布随机变量的平方和的分布，是假设检验和方差分析中常用的分布。
7. t分布（t-distribution）：概率密度函数描述了标准正态分布随机变量与一个自由度为n的卡方分布随机变量的比值的分布。
t分布在小样本推断和回归分析中常用。
8. F分布（F-distribution）：概率密度函数描述了两个自由度为m和n的卡方分布随机变量的比值的分布。
F分布在方差分析、回归分析和信号处理中常应用。
9. 负二项分布（Negative binomial distribution）：概率密度函数描述了进行一系列独立二类试验中直到第r次取得第k 次成功的概率。
负二项分布在可靠性工程和传染病模型中常用。
10. 伽马分布（Gamma distribution）：概率密度函数描述了多个指数分布随机变量的和的分布，常被用于描述连续事件的时间间隔。
概率论常见的几种分布
概率论常见的几种分布常见的概率论分布有：均匀分布、正态分布、泊松分布和指数分布。
1. 均匀分布均匀分布是指在一段区间内，各个取值的概率是相等的。
比如在一个骰子的例子中，每个面出现的概率是相等的，为1/6。
均匀分布在实际应用中常用于随机数生成、样本抽取等场景。
2. 正态分布正态分布又被称为高斯分布，是最常见的概率分布之一。
正态分布的特点是呈钟形曲线，数据集中在均值周围，并且具有对称性。
正态分布在自然界中广泛存在，比如人的身高、体重等都近似服从正态分布。
在统计学和数据分析中，正态分布的应用非常广泛，例如在建模、假设检验和置信区间估计等方面。
3. 泊松分布泊松分布是一种离散概率分布，描述了在一段时间或空间内，某事件发生的次数的概率分布。
泊松分布的特点是事件之间是独立的，并且事件发生的平均速率是恒定的。
泊松分布在实际应用中常用于描述稀有事件的发生概率，比如电话呼叫中心的接听次数、交通事故的发生次数等。
4. 指数分布指数分布是描述连续随机变量的概率分布，用于描述时间间隔的概率分布。
指数分布的特点是事件之间是独立的，并且事件发生的速率是恒定的。
指数分布在实际应用中常用于描述如等待时间、寿命等连续性事件的概率分布。
这四种分布在概率论和统计学中都有广泛的应用。
它们分别适用于不同的场景和问题，能够帮助人们理解和分析数据。
在实际应用中，我们常常需要通过对数据进行建模和分析来确定数据的分布类型，从而更好地理解数据的特征和规律。
除了这四种常见的分布外，还有其他许多概率分布，例如二项分布、伽玛分布、贝塔分布等。
每种分布都有其独特的特点和应用领域。
在实际应用中，选择合适的分布模型对数据进行建模和分析是非常重要的，可以帮助我们更好地理解数据，做出准确的推断和预测。
概率论中常见的几种分布包括均匀分布、正态分布、泊松分布和指数分布。
每种分布都有其特点和应用场景，在实际问题中选择合适的分布模型对数据进行建模和分析是非常重要的。
通过对数据的分布进行研究，我们能够更好地理解数据的规律和特征，为决策提供科学依据。
几种常见的概率分布率-(1)分解
➢ 标准正态分布的偏斜度γ1和峭度γ2均为零。
以下一些特征值很重要：
-3 -2 -1
1 23
68.27%
95.45%
99.73%
P（-1≤u＜1）=0.6826 P（-2≤u＜2）=0.9545 P（-3≤u＜3）=0.9973
4.822），求：
（1）X<161cm的概率； （2）X>164cm的概率； （3）152<X<162的概率。
x-
=
161 - 156.2 4.82
=
1.00
x
=
164 - 156.2 4.82
=
1.62
x
=
152 - 156.2 4.82
=
-0.87
x
=
162 - 156.2 4.82
=
1.20
四、 正态分布的单侧分位数和双侧分位数
x
[(1-
-1
p) ]p - p(n-x)
（当n→∞时，系数的极限为1，且nφ =μ）Βιβλιοθήκη x!= x e-x!
1
-1
e = lim (1 z) z，lim (1 - p) p = e
z0
p0
二、 服从泊松分布的随机变量的特征数
➢ 平均数：μ=λ ➢ 方差： σ2 = λ
➢ 偏斜度： 1=
1
➢
峭度：
标轴从－∞到u所夹的面积，该曲线下的面积即表示随机 变量U 落入区间（－∞，u）的概率；
➢ 标准正态分布查表常用的几个关系式：
• P（0<U <u1）=F（u1）－0.5 • P（U >u1）=F（－u1）=1－F（u1） • P（∣U∣>u1）=2F（－u1） • P（∣U∣<u1）=1－ 2F（－u1） • P（u1<U <u2）=F（u2）－F（u1）
概率分布的种类与性质
概率分布的种类与性质概率分布是描述随机变量可能取值的概率的函数。
在概率论与数理统计中，概率分布是研究随机变量的重要工具，它可以帮助我们理解随机现象的规律性。
不同类型的随机变量具有不同的概率分布，每种概率分布都有其独特的性质和特点。
本文将介绍几种常见的概率分布的种类与性质，帮助读者更好地理解概率分布的基本概念。
一、离散概率分布离散概率分布是描述离散型随机变量可能取值的概率分布。
离散型随机变量的取值是有限个或可数个的，例如掷硬币的结果（正面或反面）、掷骰子的点数（1到6）、抛硬币的次数等。
常见的离散概率分布包括：1. 二项分布（Binomial Distribution）：描述n次独立重复的伯努利试验中成功次数的概率分布。
二项分布的性质包括：固定的试验次数n、每次试验成功的概率p、成功次数的概率分布等。
2. 泊松分布（Poisson Distribution）：描述单位时间或单位空间内随机事件发生次数的概率分布。
泊松分布的性质包括：事件在时间或空间上是独立的、事件发生的概率很小、事件发生的次数是非负整数等。
3. 几何分布（Geometric Distribution）：描述在一系列独立伯努利试验中，首次成功所需的试验次数的概率分布。
几何分布的性质包括：每次试验成功的概率p、试验次数的概率分布等。
二、连续概率分布连续概率分布是描述连续型随机变量可能取值的概率分布。
连续型随机变量的取值是在一个区间内的任意实数值，例如测量身高、体重、温度等。
常见的连续概率分布包括：1. 正态分布（Normal Distribution）：也称为高斯分布，是自然界中最常见的概率分布之一。
正态分布的性质包括：均值μ决定分布的位置、标准差σ决定分布的形状、对称的钟形曲线等。
2. 均匀分布（Uniform Distribution）：描述在一个区间内所有点的概率密度相等的概率分布。
均匀分布的性质包括：区间的起点a 和终点b、概率密度函数f(x)等。
常见概率分布表(超全总结)
指数分布 （负指数分布）
Γ(1, ������)
������ > 0
������
������ 2
注：指数分布是Γ分布的特殊情况
n
2n
χ2 分布
������ 2 (������)
������ ≥ 1
f(x) = {
2n⁄2 Γ(������⁄2) 0 ,
������ ≥ 1
������ > 0
均匀分布
U(a, b)
a<b
K=0,1,2,… 1 , ������ < ������ < ������ f(x) = {������ − ������ 0, 其它 f(x) = 1 f(x) = {√2������������������ 1 √2������������ ������ ������ −(������−������)
非中心χ 分布
2
������ f(x) = {
������+������ −( 2 ) ∞
������ (������, ��� 0
2������⁄2
������ 2+������−1 ������������ ∑ ������ , (������ > 0) 2������ ������=0 Γ (2 + ������) 2 ������! 0 , 其它
逆高斯分布
N (μ, λ)
−1
λ, μ > 0
Γ分布
连 续 型
(伽玛分布)
Γ(������, ������)
������, ������ > 0
1 ������ ������−1 ������ −������⁄������ , ������ > 0 f(x) = {������ ������ Γ(������) 0 , 其它 1 −������ ������ ������ , ������ > 0 f(x) = { ������ 0 , 其它 1 ������ 2 −1 ������ −2 , ������ > 0 其它
常用的概率分布类型及其特征
常用的概率分布类型及其特征概率分布是用来描述随机变量的取值的概率的函数。
不同的概率分布具有不同的特征和应用范围。
以下是常用的概率分布类型及其特征。
1. 伯努利分布（Bernoulli Distribution）：伯努利分布是最简单的概率分布之一，它描述了只有两个可能结果的离散随机变量的概率分布。
例如，抛一枚硬币的结果可以是正面或反面。
伯努利分布的特征是它的均值和方差分别等于成功的概率（p）和失败的概率（1-p）。
2. 二项分布（Binomial Distribution）：二项分布是一种描述离散随机变量成功次数的概率分布。
它描述了在n次独立试验中成功的次数。
例如，投掷一枚硬币n次，成功的次数即为正面出现的次数。
二项分布的特征是它的均值等于试验次数乘以成功概率，方差等于试验次数乘以成功概率乘以失败概率。
3. 泊松分布（Poisson Distribution）：泊松分布适用于描述单位时间内独立事件发生的次数的概率分布。
例如，在一小时内到达一些公共汽车站的乘客数。
泊松分布的特征是它的均值和方差相等，并且与单位时间内事件发生的频率（λ）相关。
4. 正态分布（Normal Distribution）：正态分布是最常见的概率分布之一，它以钟形曲线表示。
正态分布适用于连续变量，例如身高、体重等。
正态分布的特征是它的均值和方差决定了曲线的位置和形状。
均值决定了曲线的中心，而方差决定了曲线的宽窄。
5. 卡方分布（Chi-Square Distribution）：卡方分布适用于描述随机变量和它的平方之和的概率分布。
它在统计推断中经常用于检验统计模型的拟合优度。
卡方分布的特征是它的自由度决定了分布的形状。
6. t分布（Student's t-Distribution）：t分布适用于样本容量较小，总体标准差未知的情况。
t分布的特征是它的形状比正态分布更扁平，更厚尾。
7. F分布（F-Distribution）：F分布适用于进行方差分析等统计推断问题。
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设A1、A2、A3分别表示“取出鱼是草鱼”、“取出鱼是鲢鱼”和“取出 鱼是鲤鱼”，B表示”任意取出一条是病鱼”,A之间互斥,和为全 样本.
P(B/A1)=0.01, P(B/A2)=0.02, P(B/A3)=0.04 据全概率公式得: P(B)= P(A1B)+P(A2B)+P(A3B) P(A1)P(B/A1)+P(A2)P(B/A2)+P(A3)P(B/A3) =0.05*0.01+0.3*0.02+0.2*0.04 =0.019
第2 (3)章 概率和概率分布
& 2.1 概率的基本概念 & 2.2 概率分布(略) 2.2.1 离散型概率分布(略) 2.2.2 连续型概率分布(略) & 2.3 几种常见的概率分布 & 2.3.1 0-1分布(略) & 2.3.2 二项分布(略) & 2.3.3 泊松分布(略) & 2.3.4 正态分布（P50） & 2.3.5 中心极限定理（P57）
P(A/B)=P（AB）/P(B)
课本P29例2.2，缩小了样本空间
3. 概率乘法法则: P(AB)=P(A) ×P(B/A) P(AB)=P(B) ×P(A/B)
A和B是两个独立事件(事件A的发生并不影响事件B发生的 概率),则:
P(AB)=P(A) ×P(B)
若一批玉米种子发芽率为0.9,发芽后能出土的概率 为0.8,求这批种子的出苗率?
概率是事件在试验结果中出现可能性大小的定量计量，是事件的固 有属性。概率有以下明显性质：
1、任何事件（A）的概率都在0与1之间 0≤P(A) ≤ 1
2、必然事件（W）的概率等于1,即: P(W)=1
3、不可能事件（V）的概率等于0,即: P(V)=0
假定在相似条件下重复进行同一类试验,调查事
件A发生的次数m与试验总次数n的比数称为频率
4. 独立事件的概率
若事件A的发生，并不影响事件B的发生的概率，则 称A与B是独立事件。 事件A的概率为P(A),那么对立事件B的概率为: P( B )=1-P(A)
若一批种子发芽率为0.9,则不发芽率的概率为 1-0.9=0.1
例: 在一鱼池中，草鱼、鲢鱼和鲤鱼所占比例分别为50%、30%、 20%，其病鱼率分别为1%，2%，4%。求从此鱼池中任意取出1尾 是病鱼的概率。
F(x0 ) p(xi ) P(X x0 ) xi x0
常用离散型随机变量的分布:0-1分布；二项分布； 泊松分布
2.2.2 连续型随机变量的概率分布
如随机变量可取某一（有限或无限）区间内的任何数值，称为连续 型随机变量。如小麦株高。
&2.2 随机变量的概率分布
随机变量（random variable）就是在随机试验中被测定的量。
2.2.1 离散型随机变量的概率分布
若随机变量X只取数轴上有限个或无限个子孤立 x1,x2,x3…xn ,并且这些值对应的概P1,P2,P3…Pn,则称X是离 散型随机变量.其概率函数为：
p（x）= P（X=x） 或表示为P{X=xi}=pi ,i=1,2,…..
(m/n),则在试验总次数n逐渐增大时,事件A的频率愈
来愈稳定的接近一个定值p，则定义为事件A发生的
概率.记为
P(A)=p=m/n
在实际问题中，由于试验次数n不可能无限增大，因此，常 将n充分大时，事件A发生的频率作为其概率的近似值。
2.1.4 概率的运算 1.加法法则 任意事件A、B，有：
P(A+B)=P(A)+P(B) –P（AB） 若事件A和B互斥，则：
表2.1 在相同条件下水稻种子发芽试验结果
试验粒数(n) 5 10 50 100 200 500 1000 发芽粒数(a) 5 8 44 91 179 452 901 发芽频率(a/n) 1.0 0.8 0.88 0.91 0.895 0.904 0.901
课本P27表
2.1.3 概率的基本性质:
其中：p（x）≥0 ， ∑p （x） =1。 大写字母表示随机变量，小写字母表示第i次观测值
将随机变量X的一切可能值x1，x2，x3….以及取得这些值的 概率p1，p2，p3…..排列起来，就构成了离散型随机变量的 概率分布图。（P31）
P(x)
x1 x2
xn
离散型 随机变量的分布函数是指随机变量小于等于 某一可能值xi的概率。
（2）各基本事件的发生是等可能的（各基本事件等概率） 这类随机现象的概率类型称为古典概型。则事件A的概率：
P（A）=A中包含的基本事件数/基本事件总数=m/n
例：掷一颗均匀的色子，求“掷出偶数的概率” 例:在10尾鱼中，有6尾健康鱼，4尾病鱼。求“从中抽2尾均为病鱼”的概率。
2.1.2 概率的统计定义
P(A+B)=P(A)+P(B)
例如 在一鱼池中，放养草鱼鲢鱼和鲤鱼各100尾。 草鱼 主要吃植物性食料，鲢鱼吃浮游生物，而鲤 鱼则为杂食性，求这一鱼池中单食性鱼的概率。
2.条件概率 在同一个样本空间 Ω 中的事件或者子集 A 与 B， 如果随机从 Ω 中选出的一个元素属于 B，那么下一 个随机选择的元素属于 A 的概率就定义为在 B 的前 提下 A 的条件概率，记为P（A/B）。
确定性现象：不需要概率论和统计学 非确定性现象：统计学研究—随机现象，无简单的因果关系，如动物出生 的体重.
某个样本推断总体时 推断错误的可能性有多大？ 置信度有多高？
非确定性现象是有规律的。 研究偶然现象本身规律的科 学称为概Байду номын сангаас论.
概率论和统计学，是以随机试验为研究对象的。
2.1 概率的的基本概念 2.1.1 概率的古典定义（略） 以等可能为前提 （1）随机试验中，基本事件的总数n为有限个
P(A×B)=P(A) ×P(B)=0.9×0.8=0.72
例: 在10尾鱼中有3尾雌鱼，7尾雄鱼。按不放回抽样从中抽取 2尾，每次抽取1尾，求“第一次抽得雄鱼，第二次抽得雌鱼” 的概率。
设A表示“第一次抽得雄鱼“，B表示”第二次抽得雌鱼”， 则
P（A）=7/10，P（B/A）=3/9
P（AB）=7/10*3/9 若按放回抽样从中抽取2尾，每次抽取1尾，求“第一次抽得雄 鱼，第二次抽得雌鱼”的概率。