知识点

分布函数

定义

设 XX 是随机变量。对任意实数 xx,{X≤x}\{X\le x\} 表示使 X(ω)≤xX(\omega)\le x 的所有样本点组成的集合,它是一个事件。分布函数定义为

F(x)=P{X≤x},−∞<x<+∞.F(x)=P\{X\le x\},\qquad -\infty<x<+\infty.

分布函数在全体实数上有定义,并且只由概率决定,所以离散型、连续型和混合型随机变量都可以用它描述,不需要事先假定存在分布律或概率密度。

分布函数的性质

设 FF 是随机变量 XX 的分布函数。

  1. 单调不减:若 x1<x2x_1<x_2,则 F(x1)≤F(x2)F(x_1)\le F(x_2)。
  2. 右连续:F(x+0)=F(x)F(x+0)=F(x),即 lim⁡t→x+F(t)=F(x)\lim_{t\to x^+}F(t)=F(x)。左极限 F(x−0)=lim⁡t→x−F(t)F(x-0)=\lim_{t\to x^-}F(t) 存在,但可以不等于 F(x)F(x)。
  3. 两端极限:F(−∞)=lim⁡x→−∞F(x)=0F(-\infty)=\lim_{x\to-\infty}F(x)=0,F(+∞)=lim⁡x→+∞F(x)=1F(+\infty)=\lim_{x\to+\infty}F(x)=1。
证明

单调性

若 x1<x2x_1<x_2,则事件 {X≤x1}\{X\le x_1\} 是 {X≤x2}\{X\le x_2\} 的子集。由概率的单调性,

F(x1)=P{X≤x1}≤P{X≤x2}=F(x2).F(x_1)=P\{X\le x_1\}\le P\{X\le x_2\}=F(x_2).

右连续与左极限:当 xn↓xx_n\downarrow x 时,事件 {X≤xn}\{X\le x_n\} 单调减少,其交为 {X≤x}\{X\le x\},于是 F(xn)→F(x)F(x_n)\to F(x),这就是右连续。当 xn↑xx_n\uparrow x 时,事件 {X≤xn}\{X\le x_n\} 单调增加,其并为 {X<x}\{X<x\},所以

F(x−0)=P{X<x}.F(x-0)=P\{X<x\}.

由单调性和两端极限还可得到 0≤F(x)≤10\le F(x)\le 1。

由分布函数计算概率

对任意 a<ba<b,区间概率都能写成 FF 在端点处取值之差。记 F(a−0)=lim⁡x↑aF(x)F(a-0)=\lim_{x\uparrow a}F(x),则

概率用分布函数表示
P{a<X≤b}P\{a<X\le b\}F(b)−F(a)F(b)-F(a)
P{a≤X≤b}P\{a\le X\le b\}F(b)−F(a−0)F(b)-F(a-0)
P{a<X<b}P\{a<X<b\}F(b−0)−F(a)F(b-0)-F(a)
P{a≤X<b}P\{a\le X<b\}F(b−0)−F(a−0)F(b-0)-F(a-0)

单点概率等于分布函数在该点的跳跃高度:

P{X=a}=F(a)−F(a−0).P\{X=a\}=F(a)-F(a-0).

尾概率可以写为

P{X>x}=1−F(x),P{X≥x}=1−F(x−0).P\{X>x\}=1-F(x),\qquad P\{X\ge x\}=1-F(x-0).

此外,P{X<x}=F(x−0)P\{X<x\}=F(x-0)。

离散型与连续型随机变量都可用分布函数描述;连续的分布函数不一定有概率密度。

例子

两点分布的分布函数

若 P{X=0}=13P\{X=0\}=\dfrac13,P{X=2}=23P\{X=2\}=\dfrac23,则

F(x)={0,x<0,13,0≤x<2,1,x≥2.F(x)=\begin{cases} 0, & x<0,\\[2pt] \dfrac13, & 0\le x<2,\\[2pt] 1, & x\ge 2. \end{cases}

在 x=0x=0 处,F(0)−F(0−0)=13−0=13=P{X=0}F(0)-F(0-0)=\dfrac13-0=\dfrac13=P\{X=0\};在 x=2x=2 处跳跃 1−13=23=P{X=2}1-\dfrac13=\dfrac23=P\{X=2\}。分段点取右侧表达式,这与右连续一致。

用区间公式可以读出:P{0<X≤2}=F(2)−F(0)=1−13=23P\{0<X\le 2\}=F(2)-F(0)=1-\dfrac13=\dfrac23,而 P{0≤X≤2}=F(2)−F(0−0)=1P\{0\le X\le 2\}=F(2)-F(0-0)=1。

区间上的均匀分布

若 XX 在 (0,1)(0,1) 上取值,分布函数为

F(x)={0,x<0,x,0≤x<1,1,x≥1,F(x)=\begin{cases} 0, & x<0,\\ x, & 0\le x<1,\\ 1, & x\ge 1, \end{cases}

则 FF 在全体实数上连续,概率密度为 f(t)=1f(t)=1(0<t<10<t<1),其余位置为 00。连续型在单点的概率为零:

P{X=0.5}=F(0.5)−F(0.5−0)=0.5−0.5=0,P\{X=0.5\}=F(0.5)-F(0.5-0)=0.5-0.5=0,

而 P{0<X≤0.5}=F(0.5)−F(0)=0.5P\{0<X\le 0.5\}=F(0.5)-F(0)=0.5。这里端点的开闭不影响概率值。

交互探索

对只取 00 和 22 的随机变量,改变 P(X=0)P(X=0) 和读取位置。移动到取值点时,分布函数取跳跃后的高度;跳跃大小就是该点的概率。

分布函数在取值处怎样跳跃?

改变两点分布的概率和读取位置,观察分布函数的右连续性。

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题集

练习

  1. 已知 F(1)=0.2F(1)=0.2,F(1−0)=0.1F(1-0)=0.1,F(3)=0.7F(3)=0.7,F(3−0)=0.6F(3-0)=0.6。

    1. P{1<X≤3}=P\{1<X\le 3\}= 。

      参考解答

      P{1<X≤3}=F(3)−F(1)=0.7−0.2=0.5P\{1<X\le 3\}=F(3)-F(1)=0.7-0.2=0.5。

    2. P{1≤X≤3}=P\{1\le X\le 3\}= 。

      参考解答

      左端点包含 11,要减去 F(1−0)F(1-0):P{1≤X≤3}=F(3)−F(1−0)=0.7−0.1=0.6P\{1\le X\le 3\}=F(3)-F(1-0)=0.7-0.1=0.6。

    3. P{X=1}=P\{X=1\}= 。

      参考解答

      单点概率等于跳跃高度:F(1)−F(1−0)=0.2−0.1=0.1F(1)-F(1-0)=0.2-0.1=0.1。

  2. 下列哪一条不是分布函数必须满足的性质?

    选择答案
    参考解答

    分布函数只要求右连续,允许有跳跃。离散型的分布函数就是阶梯函数,在取值点处不连续。

  3. 设 F(x)=0F(x)=0(x<0x<0),F(x)=x2F(x)=x^2(0≤x<10\le x<1),F(x)=1F(x)=1(x≥1x\ge 1)。则 P{0.5<X≤1}=P\{0.5<X\le 1\}= 。

    参考解答

    用区间公式:F(1)−F(0.5)=1−0.25=0.75F(1)-F(0.5)=1-0.25=0.75。

  4. 关于离散型与连续型随机变量,下列说法正确的是

    选择答案
    参考解答

    连续型的分布函数可写成密度的积分,因此连续;离散型的分布函数是阶梯函数;取正整数的泊松变量取值无穷多但仍为离散型;连续型在单点的概率为零。

  5. 举一个分布函数不连续的例子,并说明跳跃高度对应什么概率。