概率论 - 常见分布(及其分布表)
分布表在对应的分布下边
- 离散型的分布
- 一,0-1分布
- 二,几何分布
- 三,二项分布
- 四,泊松分布
- 五,超几何分布
- 连续性的分布
- 一,均匀分布
- 二,指数分布
- 三,正态分布与标准正态分布
- 格格不入的三个分布
- 一,卡方分布
- 二,t 分布
- 三,F 分布
下边是我自己写的笔记可供大家下载(free)
传送门:概率论与数理统计(全)学习笔记.pdf
离散型的分布
一,0-1分布
有2种结果,实验只做1次。
P(X = k) = pk(1-p)1-k
数学期望:E(X) = p
方差:Var(X)=p(1-p)
二,几何分布
P(A) = p,事件A在第k次首次发生(前k-1次均未发生)。
记作:X ~ G(p)
P(X = k) = (1-p)k-1p
数学期望:1/p
方差:(1-p)/p2
三,二项分布
P(A) = p,在n次实验中,事件A发生了k次。
记作:X ~ B(n, p)
P(X = k) = Cnk pk(1-p)n-k
期望:E(X) = np
方差:Var(X) = np(1-p)
最可能值:
(1)当(n+1)p不为整数时,二项概率P{X=k}在k=[(n+1)p]时达到最大值;
(2)当(n+1)p为整数时,二项概率P{X=k}在k=(n+1)p和k=(n+1)p-1时达到最大值。
注:[x]为不超过x的最大整数。
!!!重点!!!
若满足二项分布X ~ B(n, p),其中n足够大(n≥100),且 np≤10 时。
可以将其近似于泊松分布 X ~ P(np)【λ = np】,然后在查表就可以了。
四,泊松分布
应用实例:泊松分布适合于描述单位时间(或空间)内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数,一块产品上的缺陷数,显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。
记作:X ~ P(λ)
数学期望:E(X) = λ
方差:Var(X) = λ
查表 ↓
五,超几何分布
共N个元素:
- M个属于第1类
- N - M个属于第2类
从中取出 n 个,在取出的n个中有 X=k 个属于第1类。
记作:X ~ H(n,M,N)
!!!重点!!!
当N很大,n相对N很小时,可近似为二项分布X ~ B(n, M/N)。
再从二项分布近似为泊松分布就可以查表了。
连续性的分布
一,均匀分布
是用示例:等车时间。。
数学期望:(a + b)/2
方差:(b - a)2/12
二,指数分布
数学期望:1 / λ
方差:1 / λ2
无记忆性
三,正态分布与标准正态分布
普通正态分布转化为标准正态分布
标准正态分布查表
格格不入的三个分布
一,卡方分布
查表(x:α值,y:n自由度)
传送门:整表链接
二,t 分布
查表
传送门1:完整的 t分布表(推荐)
传送门2:分单双侧的 t分布
三,F 分布
查表
传送门:完整的 F分布表
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