《商务与经济统计》第12版学习5

第5章   离散型概率分布

5.1 随机变量

随机变量是对一个试验结果的数值描述。

5.1.1 离散型随机变量

可以取有限多个值或无限可数多个值(如0,1,2,.....)的随机变量称为离散型随机变量,如客户的性别、顾客数等等。

5.1.2连续型随机变量

可以取某一区间或多个区间内任意值的随机变量称为连续型随机变量。如时间、重量、距离、温度等。

5.2 离散型概率分布

采用相对频率法建立离散型概率分布得到所谓的经验离散分布。

离散型均匀概率分布 : 概率函数:f(X)=1/n

5.3 数学期望与方差

随机变量的数学期望或均值是对随机变量中心位置的一种度量。

E(X)=u=X*f(X)的总和

方差

5.4 二元分布、协方差和金融资产组合

关于两个随机变量的概率分布称为二元概率分布(bivariate probability distribution)。

5.4.2 金融上的应用

资产组合:一份资金分为a、b两份

一半一半的投资组合收益率的数据期望居中,收益率的标准差最小。

5.5 二项概率分布

5.5.1 二项试验(binomial experiment)

5.6 泊松概率分布

5.7 超几何概率分布

超几何分布中的各次试验不是独立的,各次试验中成功的概率不等。

在质量控制中的应用。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 199,711评论 5 468
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 83,932评论 2 376
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 146,770评论 0 330
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 53,799评论 1 271
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 62,697评论 5 359
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,069评论 1 276
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,535评论 3 390
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,200评论 0 254
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,353评论 1 294
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,290评论 2 317
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,331评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,020评论 3 315
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,610评论 3 303
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,694评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,927评论 1 255
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,330评论 2 346
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 41,904评论 2 341

推荐阅读更多精彩内容

  • 《R语言与统计分析》的读书笔记 本书的重点内容及感悟: 第三章 概率与分布 1、随机抽样 通过sample()来实...
    格式化_001阅读 6,595评论 1 12
  • 随机变量是根据偶然性取值的变量。我们在谈到随机变量时,通常是以“概率分布”的形式来描述他们。也即:随机变量落在每一...
    小狸投资阅读 5,246评论 1 7
  • 按照用途分类出以下统计函数: AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该函数可以评测数据(例...
    四方院祭司阅读 2,856评论 0 3
  • “那人”却是嘎娘的“百度君”。 自从上网结识了百度君,嘎娘生活就如虎添翼,凭借原有的小聪明,再假...
    a宫雨阅读 349评论 0 0
  • 樱花树下缠绵,往事淡了容颜 看不见的最可怜,谁又解我心缘 向天长叹琅琊,斩不断的心麻 一刻一念是天罚,一杯未续的茶...
    昨日红尘阅读 177评论 0 1