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ch2合工大 概率统计电子教案 第2章 - 图文

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学查附表3:泊松分布表.[P.296]

在P.297找到λ=np=300×0.01=3一列,向下找到第一个小于0.01的值为0.003803,横向左找到x=9,即N+1=9,得: N=8.

答:至少需配备8个维修工人.■请自学P.45:例5.注意其实际意义.

上面例子告诉我们,利用重要随机变量分布律也

可求随机事件的概率!

合肥工业大学精品课程概率论与数理统计332005 He Xianzhi

2、泊松分布定义3

设随机变量X所有可能取的值为0,1,2,?,

且其分布律为

?eP{X?k}?(k?0,1,2,?)k!则称随机变量X服从参数为λ的泊松分布,记为X~P(?).容易验证泊松分布的分布律满足:

k??(1)P{X?k}?0;???e??????(2)?P{X?k}???e??e?e?1.k!k?0k?0k?0k!?k??k泊松分布有着广泛的应用[P.44]

合肥工业大学精品课程概率论与数理统计342005 He Xianzhi

【例6】设某地区每年发表有关“利用圆规与直尺三等分一个角”的文章的篇数X服从参数为6的泊松分布,求

明年没有次类文章的概率.【解】因为r.v.X~P(6),所以其分布律为:

6?eP{X?k}?k!从而,所求概率为:

k?k(k?0,1,2,?).6?eP{X?0}?0!0?6?e?6?0.002479■

合肥工业大学精品课程概率论与数理统计352005 He Xianzhi

x常见指数函数e值

XexXex-10.3679-6-20.1353-7-30.04979-8-40.0183-9-50.0067-100.0024790.0009120.0003350.0001230.000045下面,让我们来看一个利用定义求分布函数的例子,并从所得分布函数不是“阶梯函数”确定相应的随机变量

不再是“离散型”随机变量,由此引入“连续型”随机变

量。

合肥工业大学精品课程概率论与数理统计362005 He Xianzhi

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