基于母函數(shù)的常用離散型隨機(jī)變量概率分布研究

趙天玉 （長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院，湖北 荊州434023）

《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》是一門應(yīng)用性很強(qiáng)的課程，離散型隨機(jī)變量是該課程中的重要內(nèi)容，它的每一個概率分布都是一個特定的數(shù)學(xué)模型，有著非常直觀的概率背景，而這些概率背景決定了這些分布之間存在著深刻的內(nèi)在聯(lián)系。在一般的教學(xué)過程中，僅僅只介紹常用離散型隨機(jī)變量的概率分布，給出它們的分布率或分布表，很少對這些分布進(jìn)行系統(tǒng)的概括總結(jié)，討論它們之間的關(guān)系，幾乎沒有對這些分布進(jìn)行延伸與擴(kuò)充，導(dǎo)致學(xué)生無法建立常用概率分布之間的聯(lián)系，影響學(xué)生對這些概率分布的應(yīng)用。為此，筆者基于母函數(shù)對常用離散型隨機(jī)變量概率分布進(jìn)行了研究??本文屬長江大學(xué)精品課程 （概率論與數(shù)理統(tǒng)計）建設(shè)項目產(chǎn)出論文。。

1 常用離散型隨機(jī)變量

常用離散型隨機(jī)變量大致有7種：①0～1分布或兩點分布：X ～b（1，p）；② 二項分布：X ～b（n，p）；③ 幾何分布：X ～ Ge（p）；④ 巴斯卡分布或負(fù)二項分布：X ～ Nb（r，p）；⑤ 泊松分布：X～π（λ）；⑥超幾何分布：X～h（n，M，N）；⑦多項分布［1］。這些隨機(jī)變量的最大特點是它們的取值是非負(fù)整數(shù)，因此引入母函數(shù)便于處理。因為母函數(shù)是冪級數(shù)，具有許多良好的性質(zhì)，所以母函數(shù)是研究取非負(fù)整數(shù)值隨機(jī)變量的有效工具。

2 母函數(shù)

2.1 母函數(shù)的定義

2.2 母函數(shù)的性質(zhì)

母函數(shù)有如下性質(zhì)［2］：

（1）概率分布與母函數(shù)是一一對應(yīng)的。因而對于概率分布的許多研究可以化為對其所對應(yīng)的母函數(shù)的研究。

（2）獨立隨機(jī)變量之和的母函數(shù)。若隨機(jī)變量X1，X2，…，Xn相互獨立，它們的母函數(shù)分別為G1（s），G2（s），…，Gn（s），則X ＝X1＋X2＋… ＋Xn的母函數(shù)為：

特別當(dāng)X1，X2，…，Xn獨立同分布時，Gi（s）＝G1（s），這時 G（s）＝ ［G1（s）］n。

（3）隨機(jī)個隨機(jī)變量之和的母函數(shù)。設(shè)X1，X2，…，Xn，…是一串獨立同分布的取非負(fù)整數(shù)值的隨機(jī)變量，其母函數(shù)為g（s），隨機(jī)變量Y是取正整數(shù)值的，其母函數(shù)為G（s）。若X｛｝n與Y獨立，則Z＝X1＋X2＋…＋XY（若Y ＝0，則定義Z＝0）的母函數(shù)為 H（s）＝G ［g（s）］。

養(yǎng)殖場建成半年來，雞存欄為3 000只，出欄2 500只，獲利4.5萬元。折橋鎮(zhèn)轄區(qū)內(nèi)農(nóng)家樂、休閑茶園等已成為珍珠草雞銷售的主渠道。草雞養(yǎng)殖，土地干燥度要求不高，環(huán)境污染程度低。慈王村養(yǎng)雞場干凈整潔，喂養(yǎng)食物營養(yǎng)全面，綠色化程度高。

3 常用離散型隨機(jī)變量概率分布的關(guān)系

3.1 極限關(guān)系

（2）當(dāng)n較大、p較小，且np不大時，二項分布可用泊松分布逼近，即：

（3）當(dāng)N很大而n較小時，超幾何分布可用二項分布近似，即：

3.2 隨機(jī)變量之和的關(guān)系

不過要注意這里的 X1，X2，…，Xn不是相互獨立的［3］。

（4）設(shè)X1，X2，…，Xn，…是獨立同分布于0－1分布的隨機(jī)變量序列，Y～π（λ），且與X｛｝n相互獨立，則Z ＝ X1＋X2＋ … ＋XY～π（λp）。這個結(jié)果可以從母函數(shù) H（s）＝G ［g（s）］＝eλ（q＋ps－1）＝eλp（s－1）得到驗證。

3.3 特殊關(guān)系

證明

4 常用離散型隨機(jī)變量的特殊性質(zhì)

4.1 二項分布的最可能成功次數(shù)與中心項

4.2 幾何分布的無記憶性

命題1 設(shè)X是正整數(shù)值的隨機(jī)變量，并且在已知X＞k的條件下，X＝k＋1的概率與k無關(guān)，那么X服從幾何分布。

4.3 二項分布與泊松分布的再生性

（1）設(shè)X，Y 相互獨立，且X ～b（n1，p），Y ～b（n2，p），則Z＝X＋Y ～b（n1＋n2，p）。

（2）設(shè)X，Y 相互獨立，且X ～π（λ1），Y ～π（λ2），則Z＝X＋Y ～π（λ1＋λ2）。

［1］莊光明，于興江，等 .基于伯努利試驗的概率分布及其應(yīng)用 ［J］.聊城大學(xué)學(xué)報，2009，22（3）：34～37.

［2］復(fù)旦大學(xué) .概率論 （第一冊：概率論基礎(chǔ)）［M］.北京：人民教育出版社，1979.

［3］匡能暉 .超幾何分布的數(shù)學(xué)期望和方差的定義求法 ［J］.高等數(shù)學(xué)研究，2010，13（4）：73～74.

［4］陶會強(qiáng) .常用概率分布之間的關(guān)系及應(yīng)用研究 ［J］.懷化學(xué)院學(xué)報，2011，30（5）：75～78.