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為了幫助考生順利通過2013年質(zhì)量工程師考試,小編特編輯整理了2013年質(zhì)量工程師考試科目《初級相關(guān)知識》知識點,希望在2013年初級質(zhì)量工程師考試中,助您一臂之力!
六 二項分布
1定義
若由n次隨機試驗組成的隨機現(xiàn)象滿足如下條件:
(1) 重復(fù)進行n次隨機試驗。
(2) n次試驗間相互獨立,即每一次試驗結(jié)果不對其他次試驗結(jié)果產(chǎn)生影響。
(3) 每次試驗僅有兩個可能結(jié)果,稱為“成功”與“失敗”。
(4) 每次試驗成功的概率均為P,失敗的概率均為1—P。
第二講 正態(tài)分布的概念與計算
重點:正態(tài)分布的概念
難點:正態(tài)分布的計算
正態(tài)分布是質(zhì)量管理中最為重要也最常使用的分布,它能描述很多質(zhì)量特性X的統(tǒng)計規(guī)律性。
一 正態(tài)分布的概念
1定義
如果隨機變量X的概率密度函數(shù)有如下形式:
則稱X服從參數(shù)為μ,σ2的正態(tài)分布。
記作X~N(μ,σ2)。
當(dāng) 時,正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,記為 ,它的密度函數(shù)用 表示,分布函數(shù)用 表示。
2 正態(tài)分布的密度函數(shù)圖像
我們把正態(tài)分布的密度函數(shù)圖像叫做正態(tài)曲線。
由于密度函數(shù)總是大于0的,所以密度函數(shù)的函數(shù)圖像位于x軸的上方。而且由正態(tài)分布的表達(dá)式,可以發(fā)現(xiàn),它的函數(shù)圖像關(guān)于 對稱,它的函數(shù)圖像是對稱的鐘形曲線。因為p(x)的最大值為 ,所以正態(tài)曲線的最高點的縱坐標(biāo)為 ;
(注:根據(jù)連續(xù)型隨機變量密度函數(shù)的定義,鐘形曲線下的面積為1。)
3參數(shù)的意義
正態(tài)分布 中,含有兩個參數(shù) 與 。其中 為正態(tài)分布的均值,它是正態(tài)分布的中心,表明質(zhì)量特性X在u附近取值的機會最大; 是正態(tài)分布的方差, 是正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)差。 愈大,分布愈分散,曲線低而平坦; 愈小,分布愈集中,曲線高而陡。
固定標(biāo)準(zhǔn)差 ,對不同的均值,如 ,對應(yīng)的正態(tài)曲線的形狀完全相同,僅位置不同。
固定均值 ,不同的標(biāo)準(zhǔn)差,如 ,對應(yīng)的正態(tài)曲線的位置相同,但形狀(高低與胖瘦)不同。
4正態(tài)分布的應(yīng)用
正態(tài)分布是概率論中最重要的分布,在應(yīng)用及理論研究中占有頭等重要的地位,它與二項分布是概率論中最重要的兩種分布。正態(tài)分布的重要性是多方面的,主要有以下幾點:
1? 許多分布可用正態(tài)分布來近似。正態(tài)分布正是法國數(shù)學(xué)家德莫佛為了近似二項分布,于1733年首先引進的,1812年拉普拉斯改進了德莫佛的結(jié)果。后來,其他一些人推廣了這一結(jié)果,現(xiàn)已包含在概率論著名的中心極限定理中。根據(jù)這個定理,許多獨立、任意分布的隨機變量之和具有近似正態(tài)分布。因此,在實際中遇到的許多隨機現(xiàn)象都服從或近似地服從正態(tài)分布。
2? 由正態(tài)分布可以導(dǎo)出其它許多重要分布。例如,在數(shù)理統(tǒng)計的理論和應(yīng)用中占極重要地位的?2-分布、t-分布和F-分布,都是正態(tài)隨機變量函數(shù)的分布。
3? 正態(tài)分布具有各種良好的性質(zhì)。在概率論與數(shù)理統(tǒng)計的研究和應(yīng)用中,每當(dāng)涉及正態(tài)分布時,一般都可以得到完滿而簡單的結(jié)果。
二 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
1概率密度函數(shù)
當(dāng)μ=0,σ=1時,稱X服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,記作X~N(0,1)。
服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機變量記為U,它的概率密度函數(shù)記為 。
若X~N(μ,σ2),則 ~N(0,1)
實際中很少有一個質(zhì)量特性(隨機變量)的均值恰好為0,方差與標(biāo)準(zhǔn)差恰好為1。一些質(zhì)量特性的不合格品率均要通過標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布才能算得,這一點將在后面敘述。
2標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表,它可用來計算形如“ ”的隨機事件發(fā)生的概率 ,記為 。
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