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1、（二）二项分布 B(n,p),（一）0-1分布,（三) Poisson分布 P(),（一) 指数分布,(二) 正态分布 N(2),第一类： 离散型,第二类： 连续型,第四章 几种常见的分布及其期望和方差,（二) 均匀分布 U(a, b),（一）0-1分布,(1) 定义 随机变量称为01分布，如果的 分布表为,(2) 0-1分布的期望和方差,(1) 定理1.3（贝努里定理）,设一次试验中事件A发生的概率为p（0p1），则在 n重贝努里试验中，事件A恰好发生k次的概率pn(k) 为,其中q=1-p.,设x 表示事件A发生次数,则x的分布为,(二) 二项分布,称x为二项分布，记为 x B(n,p),
2、（3）二项分布xB(n,p)的期望和方差,( 三） Poisson分布,很多随机现象都服从Poisson分布如寻呼台接到的呼叫次数,某段时间的交通事故数， 一段时间内达到服务台等待服务的人数等等Poisson分布又称为记数分布，,（2） Poisson分布的期望和方差,（一） 指数分布,（1）定义,如果随机变量x的概率密度为,其中l0为常数.,则称x服从参数为l的指数分布,注意,服从指数分布的随机变量常见于各种 “寿命”问题,（2）指数分布的期望和方差,（二） 均匀分布 U(a,b),（1）定义,如果随机变量x的概率密度为,则称x为a, b区间上的均匀分布记为x U(a, b),（2）均匀分布
3、的期望和方差,正态分布,正态分布是应用最广泛的一种连续型分布。,当一随机变量是大量微小的独立的随机因素共同作用的结果，而每一种因素都不能起到压倒其它因素的作用时，这个随机变量就被认为服从正态分布。,在正常条件下各种产品的质量指标，如零件的尺寸；纤维的强度和张力；某地区成年男子的身高、体重；农作物的产量，小麦的穗长、株高；测量误差，射击目标的水平或垂直偏差；信号噪声等等，都服从或近似服从正态分布。,（一）正态分布,如果随机变量x的概率密度为,其中m和s2为常数，且s0,则 称 x 服从参数为m、s2 的正态分布,记为,x,N(m, s2),1 正态分布的定义,正态分布xN(m, s2) 的图形特点,正态分布的密度曲线是一条关于m对称的钟形曲线.,特点是“两头小，中间大，左右对称”.,2 正态分布的密度曲线图形特点,m决定了图形的中心位置，s决定了图形中峰的陡峭程度.,正态分布xN(m, s2) 的图形特点,设xN(m, s2)，,则x的分布函数是,3 正态分布的分布函数,4 正态分布的期望和方差,
