连续性随机变量分布

设随机变量X的分布函数为F(X),若存在非负可积函数p(x),使对任意实数X,有

                                F(x)=\int_{-∞}^{x} p(t)dt

则称,X为连续性随机变量,p(x)为X的概率密度或密度函数,在连续处有p(x)=F'(x)。

概率密度函数的性质:

    ①p(x)≥0

    ②\int_{-∞}^{+∞} p(t)dt=1

    连续性随机变量取任意一常数的概率为0


一、均匀分布

    f(x)=\begin{cases}\frac{1}{b-a}   & \quad a\leq x \leq b \\0  & \quad \text{其他 } \end{cases}

二、指数分布 X \sim E(\lambda)

    f(x)=\begin{cases}\lambda e^{-\lambda x}   & \quad \text{x>0,}\lambda\text{为常数}\\0  & \quad \text{其他 } \end{cases}

    F(x)=\begin{cases}1- e^{-\lambda x}   & \quad \text{x>0}\\0  & \quad \text{其他 } \end{cases}

三、正态分布 X \sim N(\mu , \sigma^2)

        f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi} \sigma }e^{\frac{(x-\mu )^2}{2 \sigma ^2}}  , -\infty <x< +\infty

四、埃尔兰分布

        f(x)=\begin{cases}\frac{\lambda^r}{(r-1)!}x^{r-1}e^{-\lambda x},  & \quad x>0\\0,  & \quad x\leq0   \end{cases}

五、伽玛分布 X \sim \Gamma(\lambda,r)

        f(x)=\begin{cases}\frac{\lambda^r}{\Gamma(r) }x^{r-1}e^{-\lambda x},  & \quad x>0\\0,  & \quad x\leq0   \end{cases}

        其中常数 λ>0,r>0,则称X服从伽玛分布。

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