离散型随机变量

时间:2024-03-26 15:23:32编辑:奇事君

什么是离散型随机变量

问题一:什么是离散型随机变量 所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变量 例如某网页24小时内被浏览的次数Y为随机变量 离散随机变量是指随机变量的取值有限多个或者可数多个,可以像自然数那么多个。

问题二:离散型随机变量和连续型随机变量分别是什么意思哦?有区别吗? 离散型随机变量只可能出现可数型的实现值,比如自然数集,{0,1}等等,常见的有二项随机变量,泊松随机变量等。
连续型随机变量的实现值是属于不可数 *** 的,比如(0,1],实数集,常见的有正态分布,指数分布,均匀分布等。
这里涉及 *** 论里可数和不可数的概念,如果你没学过,讲简单点,前者可能出现的数值你是可以掰着手指头一个一个数的,但是后者却是不可能的。

问题三:什么是离散型随机变量 定义1
如果随机变量X只可能取有限个或至多可列个值,则称X为离散型随机变量。
定义2
设X为离散型随机变量,它的一切可能取值为X1,X2,……,Xn,……,记
P=P{X=xn},n=1,2……(2.1)
称(2.1)式为X的概率函数,又称为X的概率分布,简称分布。
离散型随机变量的概率分布有两条基本性质:
(1)Pn≥0 n=1,2,…
(2)∑pn=1

问题四:离散型随机变量与连续型随机变量有什么区别? 离散型随机变量取值只能是点
连续型随机变量取值可以是任意值。

问题五:什么是离散型随机变量? 对于随机变量可能取得值,可以按一定次序一一列出,这样的随机变量叫做离散型随机变量。

问题六:离散型随机变量与连续型随机变量的区别与特点~ 先说一个熟悉的内容,数列与函数。
当然数列也是函数,但它的取值是自然数,取值是离散的,
而一般的函数取值是某一个区间,在这区间内取值往往是可以连续的。
离散型随伐变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定,
变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量,
比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,
k是随机变量,
k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20,
因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,
比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,
x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

问题七:离散型随机变量的取值有什么要求 定义:若随机变量X只取有限多个或可列无限多个值,则称X为离散型随机变量.比如投一个色子出现的点数X,取值范围是{1,2,3,4,5,6};110报警台一天接到的报警次数Y,取值范围为{0,1,2……}

问题八:连续型和离散型随机变量该怎么区分 先说一个熟悉的内容,数列与函数。
当然数列也是函数,但它的取值是自然数,取值是离散的,
而一般的函数取值是某一个区间,在这区间内取值往往是可以连续的。
离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定,
变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量,
比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,
k是随机变量,
k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20,
因而k是离散型随机变量。
如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量,
比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,
x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、√20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。


离散型随机变量的特点

散变量的特点是:变量按其数值表现是否连续,分为连续变量和离散变量。连续变量的数值是连接不断的,相邻两值之间可作无限分割。1、基本知识:变量按其数值表现是否连续,分为连续变量和离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举,通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值,即可以把它们当做离散变量来看待。2、离散变量的概率分布:常用的有二项分布、泊松(Poisson)分布。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。3、二项分布:二项分布是基于贝努里(Bernoulli)试验的分布。贝努里试验是一种重要的概率模型。是历史上最早研究的概率论模型之一。有下面两个特点的试验称为贝努里试验。4、泊松分布:若在大量的贝努里试验中,P(A)=p很小,则称这种概率模型为稀有事件概率模型。生三胞胎次数、患癌症人数、自然死亡人数、显微镜下微粒个数、放射粒子个数、大量产品中的次品数、摇奖中的一等奖等,都是稀有事件概率模型。

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