连续型随机变量的分布与例题讲解(优质特享)
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连续型随机变量的分布
(一)连续型随机变量及其概率密度函数
1.定义:对于随机变量X 的分布函数F(X),若存在非负函数f(x),使对于任意的实数x ,有()()x
F x f t dt -∞
=
⎰
,则称X 为连续性随机变量,f(x)称为X
的概率密度函数,简称概率密度。
注:F (x )表示曲线下x 左边的面积,曲线下的整个面积为1。 2 .密度函数f(x)的性质:注:f (x )不是概率。
1) f(x )≥0
2) ()1f x dx
3) 21
x 1
221x {x x }
f (x)x
(x )(x )P X
d F F
特别地,连续型随机变量在某一点的概率为零,即{}
0.
P X
x (但{X =x }并不一定是不可能事件)
因此 P(a ≤X ≤b)= P(a 4)若f (x )在点x 处连续,则()().F x f x '= 分布函数性质 i) 0≤F(x )≤1; ii)F(-∞)=0,F(+∞)=1; ⅲ) 当x 1≤x 2时,F(x 1)≤F(x 2);(单调性) iv) F(x )是连续函数 注:iv)与离散型随机变量不同, 离散型随机变量的分布函数有有限个或无限可列个间断点。 例1 设随机变量X 的分布函数为F(x )=A+B arctanx, 求 (1)系数A ,B (2)P(-1 分析:主要是应用分布函数的性质。 解 (1)由F(-∞)=0,F(+∞)=1得 02 12 A B A B ππ⎧-=⎪⎪⎨ ⎪+=⎪⎩ 解之,得 12 1A B π⎧ =⎪⎪⎨ ⎪=⎪⎩ (2)由(1)知F(x )= 11 arctan ,2x π + 基 本 内 容 备 注 故得P (-1 111 1 arctan1(arctan(1))22 111( ) 4 4 2 (3) f(x) 21() ()(1 ) F x x x 例2 设随机变量X 的概率密度为3x k , x 0, f (x)0, x 0, e 试确定常数 k ,并求其分布函数F(x)和P{X>0.1}. 解:由 f (x)x 1d 得 0f (x)x ()()d f x dx f x dx 3x k x k /31,e d 3.k 3x 3, x 0, f (x) 0, x 0. e 当0x 时,()00x F x dt -∞ ==⎰ 当0x 时,0 330 () 031x t x F x dt e dt e 于是, 3x 1, x 0, F(x) 0, x 0.e 0.3 {0.1}1{1}1(1)1(1)P X P X F e 0.3 0.7408.e (二)正态分布 (1)设随机变量X 的概率密度函数为 22 (x )21 f(x),x ,2e μσπσ -- = -∞<<+∞ ,(0)μσσ>其中为常数,则称X 为服从参数为,μσ的正态分布,记作2~(,).X N μσ其图象为(右图)。其中:μ称为位置参数,(x)f 的图形 关于x μ=对称,σ影响(x)f 的最大值及曲线的形状。分布函数为 基本内容备注 22 (t )x 21(x)t 2F e d μσπσ -- -∞ =⎰ 。 性质: 1.曲线关于x μ=对称,这表明对于任意h 0>有 -h } }.P{X P{X h μμμμ<≤=<≤+ 2.当x μ=时,1 () f() .2f x μπσ =取到最大值: (2)标准正态分布 特别地,当0,1μσ==时,称X 服从标准正态分布, 记为~(0,1).X N 相应的概率密度函数和分布函数分别记为 2 2 x t x 22 11 (x) (x)t.22π e e d ϕΦπ-- -∞ == ⎰ , 易知(x)1(x)ΦΦ-=-。 (x)Φ即标准正态分布函数,其值已制成表格,以备查用。 例3 设随机变量X~N(0,1),查表计算: (1) P(X ≤2.5);(2) P(X>2.5);(3) P(|X|<2.5). 解 (1) P(X ≤2.5) =Φ(2.5) =0.993790 (2) P(X>2.5) =1- P(X ≤2.5) =1- Φ(2.5) =0.006210 (3) P(|X|<2.5) =P(-2.5 =2×0.993790-1 =0.987580 引理 若2 X~N(,),μσ则~(0,1).X Z N μ σ -= 证 -X Z μ σ= 的分布函数为 {x}{ x}{x}X P Z P P X μ μσσ -≤=≤=≤+22 (t )x 21 t 2e d μμσσπσ -- +-∞ = ⎰ , 令 t u μ σ -=,得2x 2 1 ()2u e du x Φπ - -∞ = =⎰ , 可知~(0,1).X Z N μ σ -=