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1. 随机变量的分布函数
2. 连续型随机变量及其概率密度
3. 重要的连续型随机变量分布
1. 随机变量的分布函数
「背景」：对于非离散型的随机变量，其取值不能一一列举出来，因此就不能像离散型随机变量那样使用分布律描述它。非离散型随机变量有很多种，其中「连续型随机变量」极其常见，因此我们重点研究连续型随机变量。对于连续性随机变量，在某个点的概率为，另外，实际中，对于元件的寿命，测量的误差等，研究其落在某个区间的概率更有意义，因此我们引出了随机变量的分布函数
「定义」：设是一个随机变量， 是任意实数，函数
则为的「分布函数」。
u275d
虽然对于离散型随机变量，我们可以使用分布律来全面地描述它，但为了从数学上能够统一地对随机变量进行研究，因此，我们针对离散型随机变量和非离散型随机变量统一地定义了分布函数。
u275e
「性质」
是一个不减函数
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对于任意实数 ,有 成立
u275e
，
，
, 即 是右连续的
用分布函数表示事件概率
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这里的表示 分布函数 在处理左极限。同理，表示 分布函数 在处理右极限 。
细心的同学也许注意到背景部分提到连续型随机变量在某一个点的概率为0，这里还整 和 搞这么麻烦是为了啥？原因是这部分内容，对连续型和离散型随机变量都成立，离散型随机变量在某一个点有具体的不为0的概率值，因此不能忽略！
u275e
2. 连续型随机变量及其概率密度
定义，如果随机变量的分布函数,存在非负函数，使对于任意实数有
则称 为「连续型随机变量」 ，其中函数称为的「概率密度函数」，简称「概率密度」
概率密度具有以下性质：
对于任意实数 ，
若在处连续，则有
连续型随机变量，任取一个指定实数的概率为，即
证明如下：
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根据分布函数定义，有 ,我们知道 表示 在处理左极限，即 , 由于 在定义域内连续，所以有 .
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相关推论：
这里虽然 , 但随机变量是可以取到 点的， 也就是说 对于事件，如果其发生的概率, 不一定是 不可能事件， 但是如果已经知道 是不可能事件，则必有
连续型随机变量，计算区间概率时，区间端点可有可无，即 .
由第二条可知，我们假设 , 会发现虽然， 但是却不能取到 点，所以得出结论：对于事件，如果其发生的概率，则不一定是必然事件，但是如果已经知道 是必然事件，则必有.
3. 重要的连续型随机变量分布
3.1 均匀分布
若连续型随机变量具有概率密度
则称在区间 上服从「均匀分布」，记作
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必要性证明
u275e
分布函数
性质
落在子区间内的概率，只跟子区间长度有关，跟子区间位置无关，证明很简单，不再赘述
应用
在公交站台的等车时间，针落在坐标纸上的倾斜角等
3.2 指数分布
若连续型随机变量具有概率密度
其中为常数，则称服从参数为的「指数分布」，记作
u275d
必要性证明
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分布函数
性质
「无记忆性」，如果是某一元件的寿命，那么已知原件已经使用了小时，它总共能用至少 小时的条件概率，与从开始使用时算起它至少能用 小时的概率相等，数学表达式为
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证明如下
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应用
服务系统的服务时间，通话时间，某消耗品的寿命等
3.3 正态分布
若连续型随机变量具有概率密度
其中为常数，则称服从参数为的「正态分布」或「高斯(Gauss)分布」，记作
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必要性证明
很明显, 下面证明
令 ，则
我们先求 的积分，很难直接求出其积分，我们需要用到一个技巧，令
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分布函数
性质
正态分布曲线关于 对称.
当 时取得最大值，
其他特性，可参考下图理解:
u275d
曲线在 处有拐点
曲线以轴为渐近线
离越远，的值就越小，这表明对于同样长度的区间，当区间离越远，落在这个区间的概率就越小
如果固定,改变的值，则图形沿着轴平移，而不改变其形状。被称作位置参数(参考下图黄色和蓝色的线)
如果固定,改变的值，由于其最大值 随着变小，而变得越尖，因而落在附近的概率变大 (参考下图红色和黄色的线)
u275e
当 时称随机变量服从「标准正态分布」，其概率密度和分布函数分别用和表示，则有
由性质很容易推知:
u275d
证明如下：
的分布函数为
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u275d
第二种证明方法， 令 则
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由该引理可知
u275d
我们看到，正态分布的值落在内几乎时肯定的事情，这就是「 法则」
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设，若 满足条件
，
则称点为标准正态分布的「上 分位点」
应用
在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或者近似服从正态分布。例如，一个地区的男性成年人身高，测量某零件长度的误差，海洋波浪的高度，半导体器件中的热噪声电流或电压等。后续我们还会介绍正态分布的其他重要特性
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能重复，离散型随机变量和连续型随机变量之间最根本的区别在于，二者在概率计算上是不同的。对一个离散型随机变量，概率函数f（x）给出了随机变量x取某个特定值的概率。而对连续型随机变量，与概率函数相对应的是概率密度函数（ probability density function），也记作f（x）.不同的是，概率密度函数并没有直接给出概率。但是，给定区间上曲线f（x）下的面积是连续型随机变量在该区间取值的概率。因此，当计算连续型随机变量的概率时，我们计算的是随机变量在某个区间内取值的概率
tt白 -
不能。因为连续型随机变量是不具有这样的性质的，连信息随机变量的特点是它可能取值连续的充满端点的曲子。
什么是等级变量，连续型变量请举个例子
等级变量,班级 A B C（或1,2,3） 有确切的分级连续变量,身高172,173,175.5 无确切分级,*一切皆有可能；2023-06-05 15:43:141
二分类变量和连续性变量是什么意思？
连续型举例，比如河水的水位，他就是一个连续型随机变量，因为水位之间是不间断的，是连起来的，所以叫做连续型随机变量．离散型举例，打靶，每次打靶之间没有必然联系．2023-06-05 15:43:221
统计学离散型变量和连续型变量有什么区别？
一、获取方式不同离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。二、域不同离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。二、分组方式不同离散型变量：如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。连续型变量：连续型变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。扩展资料离散变量的概率分布1、二项分布2、泊松分布3、二点分布3、几何分布4、超几何分布参考资料来源：百度百科-离散变量百度百科-连续变量2023-06-05 15:43:301
请问连续性变量和离散性变量有什么区别.
离散型随机变量的所有可能取值是有限个或是可列无限多个,连续型随机变量是非离散型随机变量的一种。2023-06-05 15:43:453
非离散型随机变量一定是连续型吗，举例说明
不是的。首先从定义出发，离散型随机变量指的是：“取值为有限个或者可数无穷多个的随机变量”，连续性随机变量指的是：“其分布函数Fx可表示为某函数fx从负无穷到x的积分的随机变量”。那么从定义上，这两种类型是对立事件吗？不是的。举一个简单的例子：假设学生的成绩为实数（注意是实数）服从0～100的平均分布。而任课老师认为，卷面低于60分，跟零分没什么区别，于是在给出总评的时候，把低于60分的学生成绩统统填零，那么随机变量“总评分数”是哪个类型的随机变量呢？首先，它不是离散的，因为在60～100区间内的实数并不是可数的（也就是说不能与自然数集N建立某种一一对应关系）那么它是连续的吗？不是。连续性随机变量满足一个必要条件：“其分布函数也连续”。但是，随机变量“总评分数”的分布函数在0处的左极限为0（没有负分的），而其在0处的值为0.6，即其分布函数在0处非左连续，从而不连续。此随机变量不属于以上任何一类。2023-06-05 15:43:511
连续型随机变量X,Y相互独立且同一分布,证明P{X
设密度函数为f(x),分布函数为F(x)P(X<=Y)=(x<=y积分)∫∫(x<=y积分)f(x)f(y)dxdy=∫(-∞,+∞)f(x)dx∫(x,+∞)f(y)dy=∫(-∞,+∞)f(x)[1-F(x)]dx=∫(-∞,+∞)[1-F(x)]dF(x)=-[1-F(x)]^2/2|(-∞,+∞)=1/2按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：离散型离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。连续型连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。扩展资料随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。2023-06-05 15:44:181
分类变量怎么变成连续变量
不能进行转化的。连续性的变量可以转化为分类变量，因为这是从高级到低级的数据转化，提供的信息会减少，但是从分类变量转换成连续型变量，是低级到高级的数据转化，不能进行。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。2023-06-05 15:44:321
统计学离散型变量和连续型变量有什么区别
离散型随机变量是特殊的随机变量，只能取分立的值。2023-06-05 15:44:401
消费价格指数是连续型变量吗
不是。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。2023-06-05 15:44:551
连续型随机变量是不是就是可以取无限多个值的变量?
连续型随机变量是指,他的密度函数在一定区间上连续.是可以取无限多个值,但反过来不成立. 随机变量能取无限多个值,也可以是离散的随机变量.2023-06-05 15:45:021
设连续型随机变量X的分布函数为F(X)=A+Barctanx,–∞＜x＜+∞.求：(1)常数A，B
1、 A = 1/2 B = 1/π2、1/2解题过程如下：（1）F(-无穷)=0 即A-Bπ/2=0F(+无穷)=1 即A+Bπ/2=1得 A = 1/2B = 1/π（2）P{-1〈X〈=1} =F(1)-F(-1)=3/4-1/4=1/2随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。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，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。扩展资料按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：离散型离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。连续型连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。2023-06-05 15:45:221
怎样理解连续型随机变量的分布函数“右连续性”？
怎样理解连续型随机变量的分布函数“右连续性”？我的理解是这样的：若已知一般是结合函数连续性的定义及分布函数的定义来说明的。请参照《概率论与数理2023-06-05 15:45:326
为什么连续型随机变量取某些具体值的概率为零
对任意x，P｛X=x｝=F（x）-F（x-0）。连续型随机变量分布函数连续，在x处左右极限相等，所以在具体点上概率为零。2023-06-05 15:45:594
求扫盲,关于连续型随机变量取任意特定值概率都为0,有点不能理解,？
你不是要证明吧,这个证明书上有,我想我也没必要在这里写一遍了.你可能是不理解,我给你举个简单的例子,就好比说从所有的自然数中任取一个数,求这个数是1的概率?你想从所有的自然数中取一个,当然是有可能取到1了,但是自然数有无穷多个,因此取到1的概率可以认为是1/∞,因此就是0了. 类似的,连续型随机变量的取值是连续变化的,当然有无穷多,所以取到某个特定值的概率为0.又想起个例子：你手中拿一个质点,扔到单位圆内,求质点落在圆心的概率,也是0,虽然这是有可能发生的. 在连续型随机变量中：概率为0的事件是有可能发生的,概率为1的事件不一定必然发生. 希望可以帮到你,如果解决了问题,请点下面的"选为满意回答"按钮,,5,可以这样理解，比如我们考虑区间【1,2】上取到1.5的概率是多少？ 假定取到1.5的概率是x，很显然，取得任意在【1,2】上的实数m的概率都和1.5的概率相等，也就是说是等概率事件。那么这个区间内到底有多少个样本点呢？很明显，无穷多个，意思就是说：1.5仅仅是无穷多个之中的一个，类似于极限1/n，n趋近于无穷，当然极限就是0了。因此这是一个极限值。这也证明了一个说法：不可能事件的概率肯定是...,2,2023-06-05 15:46:211
r软件连续性变量可以直接放进去吗
不能。连续型变量可以在某个区间取任何值，任何位数离散型变量只能取离散型数据。在R语言中，变量分为连续型变量，有序型变量和名义型变量。2023-06-05 15:46:281
异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法
异常值(Outlier) 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。Grubbs" test(是以Frank E. Grubbs命名的)，又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。2023-06-05 15:46:393
一起来学统计学——连续型随机变量的概率
上一篇总结了离散型随机变量的概率——概率函数和分布列。 连续型随机变量与离散型随机变量不同，我们不能求得连续型随机变量在单独一个点时的概率，即 如何理解连续型随机变量的概率是一个关键点。按照定义，连续型随机变量的取值充满一个区间，是无法一个个列举出来的，如定义在 上的连续型随机变量 ，可以有无数个值；让 取某一个值，其概率显然是非常小，以至于 几乎不可能发生 。 基于以上的考虑，我们用 概率密度函数 来刻画连续型随机变量的概率，简称密度函数(对应于离散型随机变量的 概率函数 )，表示的是当 这一点附近概率的分布情况。可以类比为 一根重量为1的铁棒上，每一点上的重量，即密度 。 在给出连续型随机变量的概率密度函数的定义之前，首先要补充一个概念——分布函数。 设有定义在 函数 ，有： 即 在 处的取值为随机变量 小于等于 时的概率。需要注意的是，分布函数对于离散型和连续型随机变量都有定义。 概率密度函数是定义在概率分布函数的基础上的，即 也就是说，概率密度函数是概率分布函数的 一阶导数 。 与离散型随机变量类似，根据密度函数不同，连续型随机变量有如下重要的概率分布。 其中， 正态分布作为最重要的连续分布，其含义可以简单理解为 中间高两头低 。如统计一个班级里所有学生的身高，结果就是符合正态分布的。2023-06-05 15:47:011
判断是否为连续型随机变量
就只能这么判断呀，或者换个本质上相同的说法，如果变量是连续取值的，那就是连续型，否则是离散型。你的那个例子很好判断呀，加工的实际内径可能是任何数值（即连续取值），而规格内径只要那几个规格，它们相减肯定也是连续取值的，所以是连续型的。2023-06-05 15:47:102
为什么对连续性变量统计分组时,要求组与组之间的界限(称为组限)必须重叠?
举例来讲，如果不重叠，第一组是140~149，第二组是150~159，那么由于连续型变量是可以取任意一个值的，比如149.787878329.....，那这个值就不会包含在上述两个组里，这样分组就出错了。界限重叠后习惯规定上组限不在该组内，所以避免了一个数据重复分到两组的问题。2023-06-05 15:47:191
数学连续型随机变量的问题
a=0.51+(1+e)/2e^2Fx= 0.5e^x x<0 1-1/2e^x x>02023-06-05 15:47:262
连续型随机变量-各种分布形式
非负就是大于或等于零的函数，可积就是可以对其积分的函数，合起来就是对大于或等于零的可以对其积分的函数的积分。2023-06-05 15:47:352
设连续型随机变量 ，X~N(3,4),试求:（1）p{2
如图，有问题或不明白欢迎追问2023-06-05 15:47:442
连续型变量是什么意思？
连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而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离散型随机变量。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。连续变量的性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。以上内容参考 百度百科-连续型变量；百度百科-连续变量2023-06-05 15:48:081
什么是连续型随机变量？举出两个连续型随机变量的例子。
见下面的定义及例子.2023-06-05 15:48:201
连续型变量与离散型变量的区别是什么？
连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。而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离散型随机变量。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。连续变量的性质符号x如果能够表示对象集合S中的任意元素，就是变量。如果变量的域(即对象的集合S)是离散的，该变量就是离散变量；如果它的域是连续的，它就是连续变量。连续变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。如以总产值、商品销售额、劳动生产率、工资等为标志进行分组，就只能是相邻组限重叠的组距式分组。以上内容参考 百度百科-连续型变量；百度百科-连续变量2023-06-05 15:48:321
离散型和连续型的区别是什么?
离散型和连续型的区别如下：一、获取方式不同离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。二、域不同离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。三、分组方式不同离散型变量：如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。连续型变量：连续型变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。离散型随机变量解释：随机变量分为离散型随机变量与非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。2023-06-05 15:48:451
什么是等级变量、连续型变量
赞同一楼的12023-06-05 15:49:134
性别是连续型变量还是离散型变量
离散型变量。性别属于离散型随机变量，因为只有两个数值，两个数值是男和女。连续型变量一般指连续型随机变量。 连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。2023-06-05 15:49:191
离散型和连续型的区别是什么？
一、获取方式不同离散型变量：离散型变量则是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量：连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。二、域不同离散型变量：离散型变量的域(即对象的集合S)是离散的。连续型变量：连续型变量的域(即对象的集合S)是连续的。三、分组方式不同离散型变量：如果变量值的变动幅度小，就可以一个变量值对应一组，称单项式分组。如果变量值的变动幅度很大，变量值的个数很多，则把整个变量值依次划分为几个区间，各个变量值则按其大小确定所归并的区间，区间的距离称为组距，这样的分组称为组距式分组。连续型变量：连续型变量由于不能一一列举其变量值，只能采用组距式的分组方式，且相邻的组限必须重叠。2023-06-05 15:49:251
请问怎么判断连续型随机变量？
(1)、当x趋于1时，显然Cx^2的极限应该为1，这样才满足连续型随机变量的分布C*1=1，即C=1(2)、P(0.3<X<0.7)=F(0.7) -F(0.3)=0.7^2 - 0.3^2=0.49 -0.09=0.4(3)、对F(X)求导就可以得到X的密度函数f(X)，所以f(x) = 2x 0≤x<10 其他性质随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。2023-06-05 15:49:391
非离散型随机变量一定是连续型吗，举例说明
当然不一定。比如说概率密度函数f(x)=1/4x在[0,1]里f(x)=3/4x在[2,3]上。这个分段函数是非离散型的，但不是连续的。2023-06-05 15:49:482
连续型随机变量X,Y相互独立且同一分布,证明P{X
设密度函数为f(x)，分布函数为F(x)P(X<=Y)=(x<=y积分)∫∫(x<=y积分)f(x)f(y)dxdy=∫(-∞,+∞)f(x)dx∫(x,+∞)f(y)dy=∫(-∞,+∞)f(x)[1-F(x)]dx=∫(-∞,+∞)[1-F(x)]dF(x)=-[1-F(x)]^2/2|(-∞,+∞)=1/22023-06-05 15:49:552
110接警量属于连续型变量吗
属于。因为连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。由此可以看出110接警量符合连续型变量定义，因此属于。连续型变量一般指连续型随机变量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离散型随机变量。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。2023-06-05 15:51:211
间断变量和连续变量有何区别
连续型举例，比如河水的水位，他就是一个连续型随机变量，因为水位之间是不间断的，是连起来的，所以叫做连续型随机变量．2023-06-05 15:51:291
dataframe连续型和离散型如何判断
连续型变量和离散型变量区别：离散型变量是通过计数方式取得的，即是对所要统计的对象进行计数，增长量非固定的。连续型变量是一直叠加上去的，增长量可以划分为固定的单位。区别举例离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量。例如，企业个数，职工人数，设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。反之，在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。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。对于连续型变量，一般只能编制组距式变量数列；对于离散型变量，如果变量值个数较多，并且变动幅度较大时，应该编制组距式变量数列， 对于变量值较少的离散型数据，一般编制单项式变量数列。变量值的多少，跟数据量的多少是不一样的，有时候数据量很多，但是变量值却很少。比如研究一个班（110人）的年龄结构，有110个数据，但是有可能只有两三个变量值，假设最小的20岁，最大的22岁，那么就只有三个变量值，那么分组时就按照单项式变量数列分组2023-06-05 15:51:361
统计学离散型变量和连续型变量有什么区别
离散型随机变量是特殊的随机变量，只能取分立的值。2023-06-05 15:51:431
若X为连续型随机变量,其概率密度为f(x)=2x,其他为0，求Y=2X+1的概率密度
先求Y的分布函数，求导就能得出Y的密度函数 。由X的密度函数，可以看出Y的取值范围为（1，3），当y<=1时 F(y)=P(Y<=y)=0 (不可能事件的概率为0 ) ; 当y>3时 F(y)=P(Y<=y)=1（必然事件的概率为1） ;而当 1<y<=3时 ，F(y)=P(Y<=y)=P(1+2X<=y)=P(X<=(y-1)/2)=在区间（ 0，(y-1)/2 ）对f（x）积分=(y-1)*(y-1)/4 ，即F(y)=(y-1)*(y-1)/4 ， 1<y<=3最后对F(y)求导数就可以了，这样Y的密度函数为 f(y)=(y-1)/2 ,1<y<=3 ,其它情况的密度恒取 0。扩展资料：连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量2023-06-05 15:51:561
x^2是连续型随机变量吗
是。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。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离散型随机变量。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。例：Y=x的平方。2023-06-05 15:52:141
连续型随机变量怎么用极大似然估计法？最好举例说明
到图书馆借书去，很好吧求采纳2023-06-05 15:52:211
非离散型随机变量一定是连续型吗,举例说明
当然不一定.比如说 概率密度函数f(x)=1/4 x在 [0,1] 里 f(x)=3/4 x在[2,3] 上. 这个分段函数是非离散型的,但不是连续的.2023-06-05 15:52:281
怎样理解连续型随机变量的分布函数“右连续性”？
首先纠正一点,分布函数是对整个实直线都有定义的。对于任意的x2<x1，都可以计算出F(x2)的值。初等概率中对随机变量的定义是,X是实值函数,且对任意的x,事件{X<=x}都可求概率,则称X是个随机变量,而且定义分布函数F(x)=P{X<=x}.所以分布函数是在整个实直线上定义的。左连续和右连续的区别在于计算F(x)时，X=x点的概率是否计算在内。对于连续型随机变量而言，因为一点上的概率等于零；对于离散型随机变量，如果P{X=x} ≠0，则左连续和右连续时的F(x)值就不相同了。F(x) = P(X < x),看P(X = 0)=1的情况,当x < 0时,F(x) = 0，但是当x >= 0时，F(x) = 1。扩展资料：离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。参考资料来源：百度百科-随机变量2023-06-05 15:52:351
连续性随机变量单点概率为0
连续型随机变量 单点 取值 为零 意思是对于连续型随即变量X,它取任意指定实数的概率均为0 即P(X=a)=0 事实上,设X的分布函数为F(X),△X>0 则由(X=a)属于(a-△X2023-06-05 15:52:491
连续型随机变量问题
F(0）=A=BF(1)=B=1-A2023-06-05 15:52:551
异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法
异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs test（格拉布斯检验法），是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。2023-06-05 15:53:132
求扫盲，关于连续型随机变量取任意特定值概率都为0，有点不能理解，烦请高人解答！不胜感激！
你不是要证明吧，这个证明书上有，我想我也没必要在这里写一遍了。你可能是不理解，我给你举个简单的例子，就好比说从所有的自然数中任取一个数，求这个数是1的概率？你想从所有的自然数中取一个，当然是有可能取到1了，但是自然数有无穷多个，因此取到1的概率可以认为是1/∞，因此就是0了。类似的，连续型随机变量的取值是连续变化的，当然有无穷多，所以取到某个特定值的概率为0。又想起个例子：你手中拿一个质点，扔到单位圆内，求质点落在圆心的概率，也是0，虽然这是有可能发生的。在连续型随机变量中：概率为0的事件是有可能发生的，概率为1的事件不一定必然发生。希望可以帮到你，不明白可以追问，如果解决了问题，请点下面的"选为满意回答"按钮，谢谢。2023-06-05 15:53:202
连续型随机变量 单点 取值 为零
连续型随机变量单点取值为零意思是对于连续型随即变量X,它取任意指定实数的概率均为0即P(X=a)=0事实上,设X的分布函数为F(X),△X>0则由(X=a)属于(a-△X<X<=a)得0<=P(X=a)<=P(a-△X<X<=a)=F(a)-F(a-△X)在上述不等式中令△X趋于0X为连续型随即变量,其分布函数F(X)是连续的,即得P(X=a)=0虽然=0,但并非是不可能事件如果还不太清楚,就看同济三版<<概率论与数理统计>>53-54页,说得就是你不懂的问题对于你问的这道题,题目没有写全.按你目前的题目来说,概率为1约束条件太少了~2023-06-05 15:53:282
F(a+0)是什么意思？连续型随机变量的右连续性是什么？
就是右连续的意思 右连续的意思是说 在图像上图像的选定点的右边是连续的2023-06-05 15:53:353
连续变量划分组限时，相邻组限必须
划分连续变量的组限时，相邻组的组限必须---------重叠2023-06-05 15:54:062
matlab 连续型变量 求解
转化为最小值问题用FMIN求解就可以了啊2023-06-05 15:54:132
在统计学中年龄段是连续变量吗
年龄是连续型变量 但在应用中常作为离散型变量处理2023-06-05 15:54:382