概率统计建模讲义 联系客服

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主要内容

随机变量及其分布

经验分布函数和频率直方图 参数估计 假设检验

相关分析与回归分析简介 MATLAB

例题

例1能量供应问题 例2 放射性 例3正态分布 例4指数分布 例5 多元随机变量 例6经验分布函数 例7超市问题 例8区间估计 例9 拟合检验1 例10拟合检验2 例11概率纸检验法 例12道德 例13肠癌 例14 J效应

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随机变量及其分布

例1、能量供应问题(二项分布)

假定有n?10个工人间歇性地使用电力,估计所需要的总负荷。

首先我们要知道,或者是假定,每个工人彼此独立工作,而每一时刻每个工人都以相同的概率p需要一个单位的电力。那么,同时使用电力的人数就是一个随机变量,它服从所谓的二项分布。用X表示这个随机变量,记做X且有

B(n,p),

P(X?k)?Cp(1?p)knkn?k,k?0,1,,n

这是非常重要的一类概率分布。其中

E(X)=np, D(X)=np(1-p)。

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其次,要根据经验来估计出,p值是多少?例如,一个工人在一个小时里有12分钟在使用电力,那么应该有

p?12?0.2。 60最后,利用公式我们求出随机变量X的概率分布表如下:

X P 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.107374 0.268435 0.30199 0.201327 0.08808 0.026424 0.005505 0.000786 0.000074 0.000004 0.000000

1 1 累积0.107374 0.37581 0.6778 0.879126 0.967207 0.993631 0.999136 0.999922 0.999996 概率 为直观计,我们给出如下概率分布图:

0.3520.30.250.20.150.10.05003101234567891045678910

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可以看出,

P{X?6}?1?P{X?6}?0.000864,

也就是说,如果供应6个单位的电力,则超负荷工作的概率只有0.000864,即每

1?1147分钟?20小时

0.000864中,才可能有一分钟电力不够用。还可以算出,八个或八个以上工人同时使用电力的概率就更小了,比上面概率的1还

11要小。

问题:二项分布是一个重要的用来计数的分布。什么样的随机变量会服从二项分布?

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