连续型随机变量精讲

求系数 a · 分布函数 F(x) · 区间概率  | 三步通解

一、理论框架

1.1 概率密度函数的两个条件

设连续型随机变量 $X$ 的概率密度函数为 $f(x)$,则 $f(x)$ 必须同时满足:

条件一:非负性

$f(x) \ge 0$,对一切 $x \in \mathbb{R}$

条件二:归一化

$\displaystyle\int_{-\infty}^{+\infty} f(x)\,\mathrm{d}x = 1$

1.2 用归一化条件求系数 $a$

这是本类题型的第一步,也是必拿分的基础操作:

∫_{-∞}^{+∞} f(x) dx = 1 → 解出 a

核心技巧:正确写出 $f(x)$ 非零区间上的定积分,利用积分结果反解 $a$。

1.3 分布函数 $F(x)$ 的定义与求法

$$F(x) = P(X \le x) = \int_{-\infty}^{x} f(t)\,\mathrm{d}t$$

分布函数的本质是累积概率。因为 $f(x)$ 是分段函数,$F(x)$ 也必然分段写出。做法:取一个动上限 $x$,在 $f(t)$ 的每一段上逐段积分。

1.4 区间概率的两种求法

求 $P(a < X < b)$,两种等价路径:

方法 公式 适用场景
直接积分 $\int_a^b f(x)\,\mathrm{d}x$ 仅求一个区间、$f(x)$ 在该区间上表达式简单
分布函数相减 $F(b) - F(a)$ 已求出 $F(x)$,或需反复求多个区间

二、分题型详解

题型 A 2022–2023 第四题

双边指数分布(Laplace 分布):$f(x)=a e^{-|x|}$ 型

【题目】设连续型随机变量 $X$ 的概率密度函数为

$$f(x) = a \cdot e^{-|x|}, \quad -\infty < x < +\infty$$

(1)求常数 $a$;(2)求分布函数 $F(x)$;(3)求 $P(0 < X < 1)$。

① 求系数 $a$ — 归一化

含有绝对值 $|x|$,先按正负分段:

$$e^{-|x|} = \begin{cases} e^{x}, & x < 0 \\ e^{-x}, & x \ge 0 \end{cases}$$

归一化积分:

$$\begin{aligned} \int_{-\infty}^{+\infty} f(x)\,\mathrm{d}x &= a\left[\int_{-\infty}^{0} e^{x}\,\mathrm{d}x + \int_{0}^{+\infty} e^{-x}\,\mathrm{d}x\right] \\ &= a\Big[\,e^{x}\Big|_{-\infty}^{0} \;+\; (-e^{-x})\Big|_{0}^{+\infty}\Big] \\ &= a\big[(1-0) + (0-(-1))\big] = a \cdot 2 = 1 \end{aligned}$$

$$\therefore \; a = \frac{1}{2}$$

② 求分布函数 $F(x)$

$F(x) = \int_{-\infty}^{x} f(t)\,\mathrm{d}t$,分段讨论:

当 $x < 0$ 时:

$$F(x) = \int_{-\infty}^{x} \frac{1}{2}e^{t}\,\mathrm{d}t = \frac{1}{2}e^{t}\Big|_{-\infty}^{x} = \frac{1}{2}e^{x}$$

当 $x \ge 0$ 时:

$$\begin{aligned} F(x) &= \int_{-\infty}^{0} \frac{1}{2}e^{t}\,\mathrm{d}t + \int_{0}^{x} \frac{1}{2}e^{-t}\,\mathrm{d}t \\ &= \frac{1}{2} + \frac{1}{2}\big[-e^{-t}\big]_{0}^{x} \\ &= \frac{1}{2} + \frac{1}{2}(1 - e^{-x}) = 1 - \frac{1}{2}e^{-x} \end{aligned}$$

$$F(x) = \begin{cases} \dfrac{1}{2}e^{x}, & x < 0 \\[8pt] 1 - \dfrac{1}{2}e^{-x}, & x \ge 0 \end{cases}$$

③ 求 $P(0 < X < 1)$

方法一(分布函数相减):

$$P(0 < X < 1) = F(1) - F(0) = \left(1 - \frac{1}{2}e^{-1}\right) - \frac{1}{2} = \frac{1}{2} - \frac{1}{2e}$$

方法二(直接积分):

$$P(0 < X < 1) = \int_{0}^{1} \frac{1}{2}e^{-x}\,\mathrm{d}x = \frac{1}{2}\big[-e^{-x}\big]_{0}^{1} = \frac{1}{2}(1 - e^{-1})$$

绝对值函数 $|x|$ 是分段函数的「伪装」,必须拆绝对值分段处理。Laplace 分布是对称的:$f(x)=f(-x)$,归一化积分本质是 $2a\int_0^\infty e^{-x}dx$,对称性可以节省一半计算。
题型 B 2025–2026 阶段考 第五题

三角函数型:$f(x) = a\cos x$ 型

【题目】设随机变量 $X$ 的概率密度函数为

$$f(x) = \begin{cases} a\cos x, & -\dfrac{\pi}{2} \le x \le \dfrac{\pi}{2} \\[8pt] 0, & \text{其他} \end{cases}$$

(1)求常数 $a$;(2)求分布函数 $F(x)$;(3)求 $P\!\left(0 < X < \dfrac{\pi}{4}\right)$。

① 求系数 $a$ — 归一化

仅非零区间 $\left[-\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}\right]$ 上积分:

$$\int_{-\pi/2}^{\pi/2} a\cos x\,\mathrm{d}x = a\big[\sin x\big]_{-\pi/2}^{\pi/2} = a(1 - (-1)) = 2a = 1$$

$$\therefore \; a = \frac{1}{2}$$

② 求分布函数 $F(x)$

当 $x < -\dfrac{\pi}{2}$ 时:$F(x) = 0$

当 $-\dfrac{\pi}{2} \le x \le \dfrac{\pi}{2}$ 时:

$$F(x) = \int_{-\pi/2}^{x} \frac{1}{2}\cos t\,\mathrm{d}t = \frac{1}{2}\big[\sin t\big]_{-\pi/2}^{x} = \frac{1}{2}(\sin x + 1)$$

当 $x > \dfrac{\pi}{2}$ 时:$F(x) = 1$

$$F(x) = \begin{cases} 0, & x < -\dfrac{\pi}{2} \\[8pt] \dfrac{1}{2}(\sin x + 1), & -\dfrac{\pi}{2} \le x \le \dfrac{\pi}{2} \\[8pt] 1, & x > \dfrac{\pi}{2} \end{cases}$$

③ 求 $P(0 < X < \pi/4)$

方法一(分布函数相减):

$$P\!\left(0 < X < \frac{\pi}{4}\right) = F\!\left(\frac{\pi}{4}\right) - F(0) = \frac{1}{2}\!\left(\frac{\sqrt{2}}{2} + 1\right) - \frac{1}{2} = \frac{\sqrt{2}}{4}$$

方法二(直接积分):

$$P\!\left(0 < X < \frac{\pi}{4}\right) = \int_{0}^{\pi/4} \frac{1}{2}\cos x\,\mathrm{d}x = \frac{1}{2}\big[\sin x\big]_{0}^{\pi/4} = \frac{\sqrt{2}}{4}$$

三角函数型的积分区间通常是一个对称的有限区间。$\cos x$ 在 $[-\pi/2, \pi/2]$ 上非负,自然满足非负性条件。注意看清积分限 — 题目经常在 $[0, \pi/2]$、$[0, \pi]$ 等不同区间出题,积分结果随区间变化。
题型 C 2024–2025 第四题

均匀分布求参数型:已知概率反推 $a,b$

【题目】设随机变量 $X \sim U[a, b]$,已知

$$P(X < 2) = \frac{1}{3}, \qquad P(X > 5) = \frac{1}{4}$$

求 $a$ 和 $b$,并写出概率密度函数 $f(x)$。

① 写出均匀分布的基本形式

$$f(x) = \begin{cases} \dfrac{1}{b-a}, & a \le x \le b \\[8pt] 0, & \text{其他} \end{cases}$$

$$F(x) = \begin{cases} 0, & x < a \\[6pt] \dfrac{x-a}{b-a}, & a \le x \le b \\[8pt] 1, & x > b \end{cases}$$

② 利用已知概率建立方程

由 $P(X < 2) = \dfrac{1}{3}$,即 $F(2) = \dfrac{2-a}{b-a} = \dfrac{1}{3}$ …… ①

由 $P(X > 5) = \dfrac{1}{4}$,即 $1 - F(5) = 1 - \dfrac{5-a}{b-a} = \dfrac{1}{4}$,

得 $\dfrac{5-a}{b-a} = \dfrac{3}{4}$ …… ②

③ 联立求解

由 ①:$3(2-a) = b-a \;\Rightarrow\; b-a = 6 - 3a \;\Rightarrow\; b = 6 - 2a$

代入 ②:$\dfrac{5-a}{(6-2a)-a} = \dfrac{5-a}{6-3a} = \dfrac{3}{4}$

交叉相乘:$4(5-a) = 3(6-3a) \;\Rightarrow\; 20 - 4a = 18 - 9a \;\Rightarrow\; 5a = -2 \;\Rightarrow\; a = -0.4$

回代:$b = 6 - 2(-0.4) = 6.8$

$$\therefore \; f(x) = \begin{cases} \dfrac{5}{36}, & -0.4 \le x \le 6.8 \\[8pt] 0, & \text{其他} \end{cases}$$

本题的三步模板稍有变形 — 已知的并非 $f(x)$ 含参,而是概率条件。核心不变:利用「归一化 + 已给概率条件」建立方程组。均匀分布的 $F(x)$ 在 $[a,b]$ 上是线性函数 $\frac{x-a}{b-a}$,记牢这个形式能大幅提速。验证:$b-a = 7.2 = 36/5$,$\int_a^b f = 1$ ✓。

三、通用解题模板

对于 「给定 $f(x)$ 含参数 → 求系数 → 求 $F(x)$ → 求概率」 的标准题型,按以下三步走:

  1. 利用归一化 $\int_{-\infty}^{+\infty} f(x)\,\mathrm{d}x = 1$ 求出系数 $a$。
    技巧:正确分段、精确写出非零区间的积分限;利用对称性可以简化计算。
  2. 对每个 $x$ 区间计算 $F(x) = \int_{-\infty}^{x} f(t)\,\mathrm{d}t$,分段写出。
    技巧:$x$ 从左到右遍历 $f(t)$ 的每一段,前一段的结果作为后一段的累积起点。检验:$F(-\infty)=0$,$F(+\infty)=1$。
  3. 用 $F(b)-F(a)$ 或直接积分 $\int_a^b f(x)\,\mathrm{d}x$ 求区间概率。
    技巧:二选一,哪个方便用哪个。若题目还要求条件概率 $P(X<b \mid X>a)$,用公式 $P(X<b \mid X>a) = \frac{P(a<X<b)}{P(X>a)}$。

四、常见易错点

🚫 忘记对绝对值分段积分

见到 $|x|$、$|x-1|$ 等绝对值表达式,必须先拆成分段函数再积分。直接在 $(-\infty, +\infty)$ 上积 $e^{-|x|}$ 而不分段,是错误根源。

🚫 分布函数分段时漏了边界

如果 $f(x)$ 的非零区间是 $[a,b]$,则 $F(x)$ 应该分三段:$x<a$、$a \le x \le b$、$x>b$。很多同学只写中间一段,忘了两端的 0 和 1。

🚫 积分上限 / 下限写错

$F(x) = \int_{-\infty}^{x} f(t) dt$,下限永远是 $-\infty$(或 $f$ 最左端非零点的起点)。到了第二段、第三段时,积分要从第一段的终点「接力」继续,不能每一段都从 $-\infty$ 开始另起炉灶。

🚫 混淆 $F(x)$ 与 $f(x)$ 的区间写法

$f(x)$ 只在非零区间上定义表达式(其他地方为 0);但 $F(x)$ 在整个 $\mathbb{R}$ 上都有定义,每个区间都要写出来。
正确答案中,$F(x)$ 永远是分段函数且覆盖了 $(-\infty, +\infty)$。

🚫 归一化积分时漏了系数 $a$

写出 $\int_{-\infty}^{+\infty} f(x)dx = 1$ 后,积分结果中忘记乘 $a$,或者解方程时符号出错。建议代入验证:把求出的 $a$ 代回 $f(x)$,再积一遍确认等于 1。