1、一、概率密度的概念与性质,二、常见连续型随机变量的分布,三、小结,连续型随机变量及其概率密度,一、概率密度的概念与性质,1.定义,1,证明,性质,证明,同时得以下计算公式,注意 对于任意可能值 a ,连续型随机变量取 a 的概率等于零.即,证明,由此可得,连续型随机变量取值落在某一区间的概率与区间的开闭无关,若X是连续型随机变量， X=a 是不可能事件，则有,若 X 为离散型随机变量,注意,连续型,离散型,解,例1,二、常见连续型随机变量的分布,1. 均匀分布,均匀分布的意义,分布函数,解,由题意,R 的概率密度为,故有,例2 设电阻值 R 是一个随机变量，均匀分布在 1100 求 R 的概率
2、密度及 R 落在950 1050 的概率,2. 指数分布,某些元件或设备的寿命服从指数分布.例如无线电元件的寿命 、电力设备的寿命、动物的寿命等都服从指数分布.,应用与背景,分布函数,例3 设某类日光灯管的使用寿命 X 服从参数为=2000的指数分布(单位:小时).(1)任取一只这种灯管, 求能正常使用1000小时以上的概率. (2) 有一只这种灯管已经正常使用了1000 小时以上,求还能使用1000小时以上的概率.,X 的分布函数为,解,指数分布的重要性质 :“无记忆性”.,3. 正态分布(或高斯分布),高斯资料,正态概率密度函数的几何特征,正态分布的分布函数,正态分布是最常见最重要的一种分
3、布,例如测量误差, 人的生理特征尺寸如身高、体重等 ;正常情况下生产的产品尺寸:直径、长度、重量高度等都近似服从正态分布.,正态分布的应用与背景,正态分布下的概率计算,原函数不是初等函数,标准正态分布的概率密度表示为,标准正态分布,标准正态分布的分布函数表示为,标准正态分布的图形,证明,解,例4,例5 证明,证明,(1) 所求概率为,解,例9,三、小结,2. 常见连续型随机变量的分布,正态分布有极其广泛的实际背景, 例如测量误差, 人的生理特征尺寸如身高、体重等 ,正常情况下生产的产品尺寸:直径、长度、重量高度,炮弹的弹落点的分布等, 都服从或近似服从正态分布.可以说,正态分布是自然界和社会现
4、象中最为常见的一种分布, 一个变量如果受到大量微小的、独立的随机因素的影响, 那么这个变量一般是一个正态随机变量.,3. 正态分布是概率论中最重要的分布,另一方面,有些分布(如二项分布、泊松分布)的极限分布是正态分布.所以,无论在实践中,还是在理论上,正态分布是概率论中最重要的一种分布.,二项分布向正态分布的转换,Born: 30 Apr. 1777 in Brunswick, Duchy of Brunswick (now Germany)Died: 23 Feb. 1855 in Gttingen, Hanover (now Germany),Carl Friedrich Gauss,高斯资料,
