几何分布是概率论与数理统计课程的一种常见分布,具有“无记忆性”这一特征性质。 几何分布的定义为:在 伯努利试验 中,记每次试验中事件A发生的概率为P,试验进行到事件A出现时停止,此时所进行的试验次数为X。其分布列为 , ,此分布列是 等比数列 的一般项,因此称X服从几何分布,记为 。
几何分布广泛运用在 信息工程 、 电子工程 、 控制论 、 经济学 等领域。1067年,Ferguson首次提出用 顺序统计量 来刻划几何分布的特征。
应用公式
公式:
它分两种情况:
1.得到1次成功而进行,n次 雅各布·伯努利 实验,n的 概率分布 ,取值范围为『1,2,3,』。
2. 次失败,第n次成功,m的概率分布,取值范围为『0,1,2,3,』。
由两种不同情况而得出的期望和 方差 如下:
。
。
概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:
具有这种 分布列 的 随机变量 ,称为服从参数p的几何分布。
函数:
R=geornd(P)
R=geornd(P,m,n)
R=geornd(P,[m,n])
描述:
R=geornd(P)生成参数为P服从几何分布的和P相同的阵列。P可以是 向量 、矩阵或者多维数组。P必须介于0,1之间。
R=geornd(P,m,n)或者R=geornd(P,[m,n])生成参数为P的服从几何分布的m*n*的阵列。
举例:
r1=geornd(1./2.^(1:6))
r1 =21025260
r2 =geornd(0.01,)
r2=651833429163
r3=geornd(0.5,1,6)
r3=071310
定义
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在 伯努利试验 中,记每次试验中事件A发生的概率为p,试验进行到事件A出现时停止,此时所进行的试验次数为X,其分布列为:
此分布列是 等比数列 的一般项,因此称X服从几何分布,记为X ~ GE(p) 。
实际中有不少 随机变量 服从几何分布,譬如,某产品的不合格率为0.05,则首次查到不合格品的检查次数X ~ GE(0.05) 。
分类
它分两种情况:
(1)为得到1次成功而进行n次伯努利试验,n的 概率分布 ,取值范围为1,2,3,...;
(2) 次失败,第n次成功,m的概率分布,取值范围为0,1,2,3,...。
比如,假设不停地掷 子,直到得到1。投掷次数是随机分布的,取值范围是无穷集合{ 1, 2, 3, ... },并且是一个 的几何分布。
p的分布
概率为p的事件A,以X记A首次发生所进行的试验次数,则X的分布列:
具有这种分布列的 随机变量 X,称为服从参数p的几何分布,记为X~Geo(p)。
几何分布的期望, 方差 。
推广
推广1
现进行如下试验,在 伯努利试验 中,记每次试验中事件A发生的概率为p,试验进行到事件A和都出现后停止,此时所进行的试验次数为X,则有:
其中, 。
因此,上式可以成为一个分布列,此分布列是两个 等比数列 一般项的和,在这里称X服从两事件下推广的几何分布,记为X ~ PGE(2;p) , 数学期望 为:。当P =时,E(X) 取最小值,此时E(X)= 3.
推广2
现进行 独立重复试验 ,每次试验会有三个事件A、B、C中的其中一个发生,记每次试验中事件A、B、C发生的概率分别为,且。试验进行到事件A、B、C都发生后停止,此时所进行的试验次数为X,则有:
其中,k=3,4,...。因此上式也可以作为一个分布列,此分布列是六个 等比数列 一般项的和与差,称X服从三事件下推广的几何分布,记为X ~ PGE(3;)。数学期望为:
容易验证,当时,E(X)有最小值,此时E(X)=5.5 。