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完美统计学-数据科学必学
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随机变量
大石头先生
2023-01-13 01:00:26
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随机变量
随机变量
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随机变量
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随机变量
和
随机变量
序列是什么关系
随机序列的定义 随机序列(random sequence),更确切 的,应该叫做,
随机变量
序列。
随机变量
序列,也就是
随机变量
形成的序列。有时候为了简称,省略了变量二字。
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)。随机序列:随机序列的产生为了形容
随机变量
形成的序列。 一般的,如果用X1,X2……Xn(表示n下标于X)代表随机变...
什么是
随机变量
、 离散
随机变量
、 连续
随机变量
1、
随机变量
的概念 将具体的情况使用离散数字来表示,构成X就是
随机变量
。 百度的解释:简单地说,
随机变量
是指 随机事件 的数量表现。 例如一批注入某种毒物的动物,在一定时间内死亡的只数;某地若干名男性健康成人中,每人 血红蛋白 量的测定值;等等。 另有一些现象并不直接表现为数量,例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等,但我们可以规定男性为1,女性为0,则非 数量标志 也可以用数量来表示。 离散型
随机变量
:有限个或者无限可列个时间 连续型
随机变量
:一个或多个区间取值 2、离散型
随机变量
及其概率分布 将X的
随机变量
及其分布
1.
随机变量
是一个从样本空间(所有可能结果的集合)到实数集的函数。样本空间中的每个结果都对应于
随机变量
的一个值。
随机变量
的值可以是离散的,也可以是连续的。
随机变量
通常用大写字母表示,如 X、Y 或 Z。2.
随机变量
和事件的联系(1)定义事件:(2)使用
随机变量
描述事件:(3)概率分布:1.离散型
随机变量
的特点:可数性:
随机变量
的取值是可数的,即有限个或可数无限个。离散性:取值之间有“间隔”,不是连续变化的。概率分布:每个取值都有一个特定的概率,且所有取值的概率之和等于1。2.离散型
随机变量
的概率分布:3.概
离散型
随机变量
和连续型
随机变量
及其常见分布
离散型
随机变量
及其分布率 若
随机变量
XXX只能取有限个数值x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1,x2,...,xn或可列无穷多个数值x1,x2,...,xn,...x_1,x_2,...,x_n,...x1,x2,...,xn,...,则称XXX为离散型
随机变量
要掌握一个离散型
随机变量
XXX的统计规律,必须知道XXX的所有可能取的值以及每一个可能值的概率 定义:...
泊松
随机变量
及指数
随机变量
泊松
随机变量
(poisson random variables)是离散型
随机变量
指数
随机变量
(exponential random variables) 是连续型
随机变量
泊松
随机变量
该变量描述的是一个事件,在指定时间范围内,可能发生的次数(这里涉及到三个元素,分别是时间,事件,以及事件发生的可能次数) 泊松分布(poisson distribution) 1、描述在一定时间范围内,一个事件发生的次数的概率分布 2、泊松分布的概率质量函数(probability mass function),期望及方
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