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,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,二级,三级,四级,五级,*,4.6,均匀分布,PPT,:杨丽文,从本节开始要讨论几种重要的,连续分布,设随机变量,X,的概率密度可表示为,则称,X,服从,a,b,区间内的,均匀分布,它的,累积分布函数,为,f(x),和,F(x),的形状如图,4.6,所示,容易算出,均匀分布,的,数字特征,f(x),对于均值,E(X),是,对称,的,因而所有,奇数阶中心距,等于,0,。,偶数阶中心距,均匀分布的,特征函数,均匀分布,是最简单的,连续随机变量,,它表示在区间,a,b,内任意,等长度区间,内事件出现的,概率相同,这样一种分布。数字计算中的舍入误差,时钟任一时针的角度值都是,均匀分布的例子。,例如:测量结果要求保留到小数点后,1,位,将实测或算出的数据第,2,位按四舍五入原则舍去,则存在舍入误差,0.05,;,它的计算极其简单,但是如下的一个重要性质使得均匀分布具有广泛的应用:,任何连续随机变量,的,概率密度,经,过适当的变换都可转变为,0,1,区间的均匀分布,。,设任意连续随机变量,Y,的概率密度,为,g(y),令,即,x,为随机变量,Y,的,累积分布函数,。,x,可考虑为一随机变量,它是,y,的函数,根据随机变量的函数的,概率密度公式,(,2.3.3,),(,2.3.3,),x,的,概率密度,为,f(x)=1,正是,0,1,区间,均匀分布的,概率密度,,因此,,x(,即,任意,连续随机变量的,累积分布函数,),服从,0,1,区间的,均匀分布,,这一性质广泛运用于蒙特卡洛计算(见第十四章)。,4.8,指数分布,设随机变量,X,的,概率密度,为,其中,是,大于,0,的常数,。于是称,X,为服从参数,的,指数分布,。,它的其他性质,指数分布可以描述许多物理现象,特别是它与泊松过 程有紧密的联系,,泊松过程,中,两次相继发生,的事件之间的,(时间,空间),间隔,服从,指数分布。,Thank you,此课件下载可自行编辑修改,供参考!,感谢您的支持,我们努力做得更好!,
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