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混合型随机变量举例

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的(countable),可列包括有限 个(finite)或者无限可列(infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete).例子:1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取值是{1,2.6}2.某一个时间段内,话务中心接到的电话数量

随机变量没有特征函数.随机变量分离散型和连续型.离散型随机变量的值是有限个,主要包括两点分布,二项分布,超几何分布等几种.连续型随机变量没有值,只有概率密度函数.因此,要判断是离散型还是连续型,看其是具有概率密度函数,还是具有随机变量的值.常见的有指数分布,均匀分布,正态分布

数学期望是int(x*f(x))f(x)是随机变数x的概率密度函数.如x为标准正态分布,f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)x的期望为int(x*f(x))=int(x/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2))

1 随机变量表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点).例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例.2 比如对于两个变量的,x,y,假设了用解释变量x的方程式表示y,此时只有确定x,才能有对应的y预测值因此x此时不是随机变量

如果一个随机变量,它所有可能取的值是可列的(countable),可列包括有限 个(finite)或者无限可列(infinite countable)多个,那么这个随机变量,就是离散的(discrete). 例子: 1. 抛一个骰子,所有可能得到的点数就是一个离散随机变量,所有可能的取

正态分布,均匀分布,指数分布

若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续型随机变量,f(x)称为X的概率密度函数(分布密度函数). 能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为

除了一般的情况之外,还有两种特殊的分布列 ①如果一个试验所包含的事件只有两个,其概率分布为 P{X=x1}=p(0

随机变量百度百科解释为随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的实值函数(一切可能的样本点).在高等数学书里面分为离散型和连续性两种.有些书会提到混合型随机变量.我目前认识到的就这三种.离散型直接列取值取值概率比两点布P(X=1)=0.6P(X=0)=0.4 连续型取特定值概率0取值区间面意义所用布函数概率密度函数描述布函数F(x)表示随机变量X≤x概率F(x)=P(X≤x)概率密度函数 F(x)导数记f(x)满足P(a≤X≤b)=∫(ab)f(x)dx 但是在一些题目当中或者老师的讲课或者某些书中会提到混合型随机变量,而且这个是在多维随机变量中才会有,以二维为例,取个例子可能更清楚

在很多概率书的第一章就阐明了:随机实验中可能发生也可能不发生的事情为随机事件,通常指墨一结果或集合,比如,对1、2、3的数集抽样,A是抽中1,B是抽中2,C是抽中3,那么ABC就是随机事件.随机的定义是在样本空间中的变量,比如我们设抽中的是X,那么X可能是1,也可能是2,或是3.X完整的描述了该样本空间,即X可能值的全部是样本空间.

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