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考研数学概率论高频考点:随机变量及其分布解题指南 订阅+ 进入阅读模式

2024-06-22 14:00 来源:张老师

“随机变量及其分布”是考研数学概率论的“基石考点”,涵盖“离散型随机变量”和“连续型随机变量”两大类型,每年真题必出1道大题(10-12分)+2道小题(8分),占概率论总分的40%以上。此考点的难点在于“分布函数、概率密度/分布律的理解”和“高频分布的应用”,需按“类型分类突破”。

首先是2类随机变量的核心计算方法,离散与连续变量的定义、性质、计算逻辑差异较大,需分开掌握:

1. 离散型随机变量(取值为有限个或可列个):

①核心概念:分布律(P(X=x_k)=p_k,k=1,2,...),需满足“所有p_k≥0且Σp_k=1”;分布函数F(x)=P(X≤x)=Σ(x_k≤x)p_k,是“右连续的阶梯函数”。

②高频计算题型:a. 求分布律:根据题意确定X的可能取值,计算每个取值的概率(如“掷2次硬币,X为正面次数”,X取值0,1,2,P(X=0)=1/4,P(X=1)=1/2,P(X=2)=1/4);b. 求分布函数:按x的区间分段计算,如上述X的分布函数,当x<0时F(x)=0,0≤x<1时F(x)=1/4,1≤x<2时F(x)=3/4,x≥2时F(x)=1;c. 求概率P(a

③真题示例:2023年数学三选择第7题,给出离散型随机变量X的分布律,求P(1

2. 连续型随机变量(取值充满区间):

①核心概念:概率密度f(x),需满足“f(x)≥0且∫(-∞到+∞)f(x)dx=1”;分布函数F(x)=P(X≤x)=∫(-∞到x)f(t)dt,是“连续的单调不减函数”,且P(X=a)=0(a为任意常数)。

②高频计算题型:a. 求概率密度中的参数:利用“∫f(x)dx=1”求解(如f(x)=Ae^{-|x|},通过∫(-∞到+∞)Ae^{-|x|}dx=2A∫(0到+∞)e^{-x}dx=2A=1,得A=1/2);b. 求分布函数:按f(x)的分段区间计算定积分(如f(x)在[0,1]为2x,其他为0,则F(x)在x<0时为0,0≤x<1时为∫0到x 2t dt=x²,x≥1时为1);c. 求概率P(a

③真题示例:2022年数学一填空第6题,给出连续型随机变量X的概率密度,求P(0

其次是3大高频分布(占随机变量题型的70%),需牢记“分布形式、参数含义、数字特征(期望/方差)”:

1. 二项分布(X~B(n,p)):

①适用场景:n次独立重复试验,每次试验“成功概率为p”,X为成功次数(如“掷n次硬币,正面次数”“投篮n次,命中次数”);

②分布律:P(X=k)=C(n,k)p^k(1-p)^{n-k}(k=0,1,...,n),其中C(n,k)为组合数;

③数字特征:E(X)=np,D(X)=np(1-p);

④真题应用:2021年数学三解答题第22题,某工厂生产产品,次品率为p,随机抽n件,求X(次品数)的分布律,并计算期望。

2. 正态分布(X~N(μ,σ²)):

①适用场景:大量随机现象的分布(如“身高、体重、考试分数”),是概率中最重要的分布;

②概率密度:f(x)=(1/(σ√(2π)))e^{-[(x-μ)²]/(2σ²)},图像为“对称于x=μ的钟形曲线”;

③标准化:若X~N(μ,σ²),则Z=(X-μ)/σ~N(0,1)(标准正态分布),概率计算需转化为标准正态(如P(a

④数字特征:E(X)=μ,D(X)=σ²;

⑤真题应用:2023年数学一选择第8题,X~N(1,4),求P(X>3),标准化后Z=(3-1)/2=1,P(X>3)=1-Φ(1)=1-0.8413=0.1587(Φ(1)为常用值,需记忆Φ(1)=0.8413,Φ(1.96)=0.975)。

3. 均匀分布(X~U(a,b)):

①适用场景:X在区间[a,b]上“等可能取值”(如“随机选取[0,1]上的数”“公交车到站时间”);

②概率密度:f(x)=1/(b-a)(a≤x≤b),其他为0;

③分布函数:F(x)=0(x

④数字特征:E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)²/12;

⑤真题应用:2022年数学三填空第7题,X~U(2,5),求P(3

常见误区:一是“混淆离散与连续变量的概率计算”,离散型用“求和”,连续型用“积分”,且连续型P(X=a)=0;二是“正态分布标准化错误”,需牢记Z=(X-μ)/σ,而非(X-σ)/μ;三是“二项分布组合数计算错误”,需熟练掌握C(n,k)=n!/(k!(n-k)!),避免计算失误。

备考建议:每天练习2道随机变量题目(1道离散、1道连续),重点记忆“3大分布的参数和计算步骤”,每周整理1次“分布函数、概率密度的错题”,标注错因(如积分计算错误、分布律求和错误)。2周内可掌握这一考点,为后续“数字特征”“参数估计”打下基础。

THE END  

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