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        基于母函數(shù)的常用離散型隨機變量概率分布研究

        2013-08-11 07:12:50趙天玉長江大學信息與數(shù)學學院湖北荊州434023
        長江大學學報(自科版) 2013年28期
        關鍵詞:二項分布泊松概率論

        趙天玉 (長江大學信息與數(shù)學學院,湖北 荊州434023)

        《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是一門應用性很強的課程,離散型隨機變量是該課程中的重要內(nèi)容,它的每一個概率分布都是一個特定的數(shù)學模型,有著非常直觀的概率背景,而這些概率背景決定了這些分布之間存在著深刻的內(nèi)在聯(lián)系。在一般的教學過程中,僅僅只介紹常用離散型隨機變量的概率分布,給出它們的分布率或分布表,很少對這些分布進行系統(tǒng)的概括總結(jié),討論它們之間的關系,幾乎沒有對這些分布進行延伸與擴充,導致學生無法建立常用概率分布之間的聯(lián)系,影響學生對這些概率分布的應用。為此,筆者基于母函數(shù)對常用離散型隨機變量概率分布進行了研究??本文屬長江大學精品課程 (概率論與數(shù)理統(tǒng)計)建設項目產(chǎn)出論文。。

        1 常用離散型隨機變量

        常用離散型隨機變量大致有7種:①0~1分布或兩點分布:X ~b(1,p);② 二項分布:X ~b(n,p);③ 幾何分布:X ~ Ge(p);④ 巴斯卡分布或負二項分布:X ~ Nb(r,p);⑤ 泊松分布:X~π(λ);⑥超幾何分布:X~h(n,M,N);⑦多項分布[1]。這些隨機變量的最大特點是它們的取值是非負整數(shù),因此引入母函數(shù)便于處理。因為母函數(shù)是冪級數(shù),具有許多良好的性質(zhì),所以母函數(shù)是研究取非負整數(shù)值隨機變量的有效工具。

        2 母函數(shù)

        2.1 母函數(shù)的定義

        2.2 母函數(shù)的性質(zhì)

        母函數(shù)有如下性質(zhì)[2]:

        (1)概率分布與母函數(shù)是一一對應的。因而對于概率分布的許多研究可以化為對其所對應的母函數(shù)的研究。

        (2)獨立隨機變量之和的母函數(shù)。若隨機變量X1,X2,…,Xn相互獨立,它們的母函數(shù)分別為G1(s),G2(s),…,Gn(s),則X =X1+X2+… +Xn的母函數(shù)為:

        特別當X1,X2,…,Xn獨立同分布時,Gi(s)=G1(s),這時 G(s)= [G1(s)]n。

        (3)隨機個隨機變量之和的母函數(shù)。設X1,X2,…,Xn,…是一串獨立同分布的取非負整數(shù)值的隨機變量,其母函數(shù)為g(s),隨機變量Y是取正整數(shù)值的,其母函數(shù)為G(s)。若X{}n與Y獨立,則Z=X1+X2+…+XY(若Y =0,則定義Z=0)的母函數(shù)為 H(s)=G [g(s)]。

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        3 常用離散型隨機變量概率分布的關系

        3.1 極限關系

        (2)當n較大、p較小,且np不大時,二項分布可用泊松分布逼近,即:

        (3)當N很大而n較小時,超幾何分布可用二項分布近似,即:

        3.2 隨機變量之和的關系

        不過要注意這里的 X1,X2,…,Xn不是相互獨立的[3]。

        (4)設X1,X2,…,Xn,…是獨立同分布于0-1分布的隨機變量序列,Y~π(λ),且與X{}n相互獨立,則Z = X1+X2+ … +XY~π(λp)。這個結(jié)果可以從母函數(shù) H(s)=G [g(s)]=eλ(q+ps-1)=eλp(s-1)得到驗證。

        3.3 特殊關系

        證明

        4 常用離散型隨機變量的特殊性質(zhì)

        4.1 二項分布的最可能成功次數(shù)與中心項

        4.2 幾何分布的無記憶性

        命題1 設X是正整數(shù)值的隨機變量,并且在已知X>k的條件下,X=k+1的概率與k無關,那么X服從幾何分布。

        4.3 二項分布與泊松分布的再生性

        (1)設X,Y 相互獨立,且X ~b(n1,p),Y ~b(n2,p),則Z=X+Y ~b(n1+n2,p)。

        (2)設X,Y 相互獨立,且X ~π(λ1),Y ~π(λ2),則Z=X+Y ~π(λ1+λ2)。

        [1]莊光明,于興江,等 .基于伯努利試驗的概率分布及其應用 [J].聊城大學學報,2009,22(3):34~37.

        [2]復旦大學 .概率論 (第一冊:概率論基礎)[M].北京:人民教育出版社,1979.

        [3]匡能暉 .超幾何分布的數(shù)學期望和方差的定義求法 [J].高等數(shù)學研究,2010,13(4):73~74.

        [4]陶會強 .常用概率分布之間的關系及應用研究 [J].懷化學院學報,2011,30(5):75~78.

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