称X服从参数为(N, M, n)的超几何分布.
7. 泊松(Poisson)分布P()
X~P{X=k}= k e , k=0, 1, 2, … (0) k!
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四、常用分布律之间的关系
1. (0-1)分布和二项分布的关系 (0-1)分布是二项分布B(n, p)中n=1时的特款; 2. 几何分布和负二项分布的关系 几何分布是负二项分布NB(r, p)中r=1时的特款; 3. 超几何分布和二项分布的关系 定理1 设在超几何分布中,n是一个取定的正整数,而 lim M =p, 则
N N
N l i m Ck M C Cn N n NkM= Ck Npk(1p)nk, k=0, 1, 2, …, n
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4. 二项分布和泊松分布的关系
定理2 设随机变量Xn~b(n, pn), (n=0, 1, 2, …), 且
ln i m npn0, 为常数,则
ln i m Ck npk n(1pn)nk= kk !e, k= 0, 1, 2, …
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三、一维离散型r.v的几个常用分布
1. 退化分布(单点分布)
X~P{X=a}=1,其中a为常数。
2. (0-1)分布(两点分布) X~P{X=k}=pk(1-p)1-k, (0<p<1) k=0,1
3. 几何分布 X~P{X=k}= (1-p)k-1 p, (0<p<1) k=1, 2, …
4. 二项分布B(n, p)
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七、二维离散型随机变量
1. 定义 若二维随机变量(X, Y)只能取至多可列个值 (xi, yj), (i, j=1, 2, … ),则称(X, Y)为二维离散型随机变 量。
二维离散型随机变量(X, Y)的分布律,或随机变量X 与Y的联合分布律.可记为