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标题: (高手进来看看)一个概率分布的问题 [打印本页]

作者: 雪兰君    时间: 2005-8-25 23:17
标题: (高手进来看看)一个概率分布的问题
4个不同颜色的小球,有一个是红球。1次随机抽取1个,抽后放回;


求:抽到红球 间隔0次,间隔1次,间隔2次,……间隔n次 的概率分布函数。



(相对上次红球被抽中而言,再伸手计为第一次,往后类推)(第1次 间隔为0,i=0)


假设O表示抽中红球,X表示抽中其它。

0X0XXOXXXOXXXXXXO按自然计数习惯,应该被理解为:间隔1次抽到红球,接着间隔了2次抽中红球,接着3次,6次。

2 d9 g4 U8 }$ c
[此贴子已经被作者于2005-8-26 19:19:23编辑过]

作者: 雪兰君    时间: 2005-8-25 23:20

: ?: \# B* p( C% N/ j( X 求:抽到红球 间隔0次,间隔1次,间隔2次,……间隔n次 的概率分布情况。
作者: 雪兰君    时间: 2005-8-26 19:20

有人说是:p(n)= 1/4*(3/4)^(n)

" p# T' M' A$ v+ A

这不是概率分布吧!? 倒像是间隔n次才摸到红球的概率


作者: ilikenba    时间: 2005-8-26 19:35
分布不就是概率密度的积分函数吗?离散的这样也是一个函数的形式呀!这个不就是吗?我不是学概率的,不知道说的对不对!呵呵!
作者: 雪兰君    时间: 2005-8-26 22:59

楼上的不用客气,探讨一下当然是没有什么问题,u r welcome。

2 a. T: l: I" C/ p9 H; {% v

当然我也不是数学这个专业的,不一定比ilikenba 强。这个问题应该比较简单,不过问的人多了,同学、数学专业的,回答也不太一样,问到我有点晕了。

9 B1 l3 I- }2 d. ^

首先赞同楼上观点:这属于“概率密度”的问题;好像也是“稠密性的问题”,就是第几次就又摸到红球概率密度的分布。

& ] Z8 \, s% D, W% c8 X

这个概率密度的分布属于 2项分布吧?

0 Y' M. k$ y: ~7 T3 @1 P

为何有人算得:p(n)= 1/4*(3/4)^(n)?

. `1 Z2 _% ?$ x# r

p(0)= 1/4*(3/4)^(0)=0.25

; F/ T0 v5 S0 w ?! R# S

为何间隔等于0时,密度会最大呢?也就是说 摸到一次红球,下一次又摸到红球,这个密度是最大的,占红球被摸到总数的25%,可能吗? 4个小球也~~

3 {2 G* O# w7 _: k/ C' {; [, U

郁闷……


作者: 雪兰君    时间: 2005-8-27 23:09
谁知道?
作者: ilikenba    时间: 2005-8-27 23:27
这个P(0)我觉得和第一次抽到的是不是红球没有关系吧?因为你抽出后是要放回的,这样间隔0次抽到红球的概率当然只有1/4了!应为4个球中只有一个红的吗!
作者: 雪兰君    时间: 2005-8-28 00:02
以下是引用ilikenba在2005-8-27 23:27:24的发言:
这样间隔0次抽到红球的概率当然只有1/4了!
) E5 y+ W; K" r5 E3 I. m2 y 5 l: o0 X) a8 h# r* u* j

没错,这是求概率;现在是求概率密度,间隔几次的分布最多,是多少?是一个概率分布啊~~!概念不同,应该不是即时概率?

( f( m5 T" n+ m- d6 e8 U8 x . [0 R+ I: M( j3 p

是吧?


作者: ilikenba    时间: 2005-8-31 11:32
分布就是将概率密度写成无穷级数的形式吧!
作者: 雪兰君    时间: 2005-8-31 20:53
以下是引用ilikenba在2005-8-31 11:32:41的发言:
分布就是将概率密度写成无穷级数的形式吧!
' ]/ _. P8 ?% ^! p* k1 G" w8 O( X

概率密度=?概率 (是否等于) ??????????????


作者: ilikenba    时间: 2005-8-31 23:09
概率是一个具体的数值,而概率密度是一个函数,它应该有一个自变量,比如这里的n
作者: 雪兰君    时间: 2005-9-1 09:06
以下是引用ilikenba
9 M! _* V) a: B6 [" I9 F& n
这个P(0)我觉得和第一次抽到的是不是红球没有关系吧?因为你抽出后是要放回的,这样间隔0次抽到红球的概率当然只有1/4了!应为4个球中只有一个红的吗!
0 r! Y, c2 D6 \

分布就是将概率密度写成无穷级数的形式吧!
2 I$ m4 y9 L) v1 J

是啊~ 第n次发生的 概率密度 与 概率是 两个不同的概念,其 f(x) 的表达式也是不一样的。- |$ L# @; s! C4 l* u' K! {" c

概率分布的函数有许多,比如以前人们总结出来的:几何分布、二项式分布、正态分布、普哇松分布;全看问题属于哪一类了。 ! ~ i% W9 X* C; E; z

为什么 “这个4个小球取一个”的问题 不属于用于求事件密度的 普哇松分布 呢?9 N! N* X) a Q* g( Y

搞不懂??


作者: math2000    时间: 2005-9-1 21:17

大家本科学的概率论只教过两类随机变量:离散型随机变量和连续型随机变量。其实大量的随机变量既不是离散的也不是连续的,所以对一般的随机变量的统计规律是采用分布函数来刻画的:F(x)=P(X<x)

) M6 t7 n0 \ i' q& q/ h2 y& H' ?4 Q

但离散和连续型随机变量比较简单,所以对离散型随机变量一般采用分布律来描述其统计规律:P(X=xi)

, s' L3 L' W9 h) z- a7 K

而对连续型随机变量是采用概率密度函数f(x)来描述的。

3 W$ v2 z0 v( v W2 t6 K; O8 m" ]

离散型随机变量是没有概率密度函数的,而连续型随机变量是没有分布律的。

e9 @% o' v" j$ N _8 {, c

楼主所说的问题:属于求一离散型随机变量的分布律:

2 p5 x9 G& }( D/ U" B6 U7 ?

X:表示摸到两次红球之间的摸球次数,X只能去非负整数值:0,1,2,3

0 t8 q5 x7 P4 O3 g( E" |/ t

(X=n):表示第一次和第n+1次摸到红球,中间摸到其他颜色的球

$ F$ G% T/ y# F- D. n

P(X=n)=(1/4)*(3/4)^n


作者: 雪兰君    时间: 2005-9-2 22:45
以下是引用math2000在2005-9-1 21:17:26的发言:
! [& k' ?0 ~8 _6 t0 m# L' ~: V

离散型随机变量是没有概率密度函数的,而连续型随机变量是没有分布律的。

/ F9 X8 }+ x% x5 d, v2 |0 G: _5 @$ u; S' r

不错条理清晰!!携纲隽领。 能够听到math2000的教导,觉得甚是幸会。, \3 A2 u8 x# Y6 H! u5 o

有一问题不明白:为什么离散型随机变量是没有概率密度函数的呢?课本上那个地方有论述呢?


作者: 英雄本色    时间: 2005-9-8 10:58
我还没有学到那儿!!
作者: math2000    时间: 2005-9-9 20:46
以下是引用雪兰君在2005-9-2 22:45:39的发言:

6 ]# p+ j; q/ n; f3 j, S0 x) o

不错条理清晰!!携纲隽领。 能够听到math2000的教导,觉得甚是幸会。 : d9 ]( t1 \1 [6 q8 j

有一问题不明白:为什么离散型随机变量是没有概率密度函数的呢?课本上那个地方有论述呢?

& r2 ?, {8 @) F
因为离散型随机变量的分布函数F(x)是阶梯函数,不存在非负函数f(x),使得其分布函数 F(x)有积分表示。这由概率密度的定义可知道。
作者: mecca_zj    时间: 2005-9-10 10:01

概率分布就是随机变量所有的取值规律,对离散随机变量来说,是概率分布律;对连续随机变量来说,就是概率分布。概率密度针对的是连续随机变量。

* {3 X9 ^/ e1 K7 ]; \

对此题而言,是离散随机变量X,X可取值0,1,2……。所以,只要将X取这些值的概率计算出来,就是它的概率分布律了!!

4 ^2 P1 {* z) x' F7 D2 E, U7 F

对于X取i值时,其概率为P(X=i)=西各马((3/4)k(1/4)(3/4)i(1/4) k=0,1,2……无穷

9 ~% y* p* z, W

推导可得P(x=i)=(1/4)(3/4)i,和楼上得结果殊途同归!

" t$ c# ^) y! w4 B/ F8 g# M
[此贴子已经被作者于2005-9-10 10:27:18编辑过]

作者: xxgzftj    时间: 2011-12-28 17:16
离散型事件概率分布必须知道所有可能结果,才写出分布列,上题中好象只是一个事件,或是一部分事件,而不是全部,是不是掉有条件
作者: xxgzftj    时间: 2011-12-28 17:21
题不简单,没有说抽到两次就结束,加入是OOOOOOOOOOOXOO**X。。。。。
作者: liuyan0828    时间: 2011-12-29 20:54
用示性函数表示




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