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。
苏州马小云2023-06-06 07:55:201
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
凡尘2023-06-06 07:55:191
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.
小白2023-06-06 07:55:191
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
无尘剑
2023-06-06 07:55:191
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>0
小菜G的建站之路2023-06-06 07:55:182
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。
左迁2023-06-06 07:55:182
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
Chen2023-06-06 07:55:182
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。
水元素sl2023-06-06 07:55:171
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。
此后故乡只2023-06-06 07:55:173
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。
真颛2023-06-06 07:55:171
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。
康康map2023-06-06 07:55:172
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。
北营2023-06-06 07:55:171
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。
拌三丝2023-06-06 07:55:164
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,
CarieVinne 2023-06-06 07:55:161
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《概率论与数理左迁2023-06-06 07:55:156
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。
北有云溪2023-06-06 07:55:141
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。北有云溪2023-06-06 07:55:141
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.
苏萦2023-06-06 07:55:141
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。
余辉2023-06-06 07:55:141
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。
瑞瑞爱吃桃2023-06-06 07:55:131
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。真颛2023-06-06 07:55:131
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；苏萦2023-06-06 07:55:121
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．
韦斯特兰2023-06-06 07:55:121
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
Ntou1232023-06-06 07:55:121
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。韦斯特兰2023-06-06 07:55:123
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。
wpBeta2023-06-06 07:55:121
Linux中 条件变量为什么要用互斥锁来保护？
互斥锁一个明显的缺点是他只有两种状态：锁定和非锁定。而条件变量通过允许线程阻塞和等待另一个线程发送信号的方法弥补了互斥锁的不足，他常和互斥锁一起使用。使用时，条件变量被用来阻塞一个线程，当条件不满足时，线程往往解开相应的互斥锁并等待条件发生变化。一旦其他的某个线程改变了条件变量，他将通知相应的条件变量唤醒一个或多个正被此条件变量阻塞的线程。这些线程将重新锁定互斥锁并重新测试条件是否满足。一般说来，条件变量被用来进行线承间的同步。可以总结为：条件变量用在某个线程需要在某种条件才去保护它将要操作的临界区的情况下，从而避免了线程不断轮询检查该条件是否成立而降低效率的情况，这是实现了效率提高。。。在条件满足时，自动退出阻塞，再加锁进行操作。Linux下C编程的条件变量： 条件变量是线程中的东西，就是等待某一条件的发生和信号一样 以下是说明： 条件变量使我们可以睡眠等待某种条件出现。 条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制，主要包括两个动作：一个线程等待"条件变量的条件成立"而挂起；另一个线程使"条件成立"（给出条件成立信号）。为了防止竞争，条件变量的使用总是和一个互斥锁结合在一起。
LuckySXyd2023-06-06 07:55:072
Linux中 条件变量为什么要用互斥锁来保护？
互斥锁一个明显的缺点是他只有两种状态：锁定和非锁定。而条件变量通过允许线程阻塞和等待另一个线程发送信号的方法弥补了互斥锁的不足，他常和互斥锁一起使用。使用时，条件变量被用来阻塞一个线程，当条件不满足时，线程往往解开相应的互斥锁并等待条件发生变化。一旦其他的某个线程改变了条件变量，他将通知相应的条件变量唤醒一个或多个正被此条件变量阻塞的线程。这些线程将重新锁定互斥锁并重新测试条件是否满足。一般说来，条件变量被用来进行线承间的同步。可以总结为：条件变量用在某个线程需要在某种条件才去保护它将要操作的临界区的情况下，从而避免了线程不断轮询检查该条件是否成立而降低效率的情况，这是实现了效率提高。。。在条件满足时，自动退出阻塞，再加锁进行操作。Linux下C编程的条件变量： 条件变量是线程中的东西，就是等待某一条件的发生和信号一样 以下是说明： 条件变量使我们可以睡眠等待某种条件出现。 条件变量是利用线程间共享的全局变量进行同步的一种机制，主要包括两个动作：一个线程等待"条件变量的条件成立"而挂起；另一个线程使"条件成立"（给出条件成立信号）。为了防止竞争，条件变量的使用总是和一个互斥锁结合在一起。北有云溪2023-06-06 07:55:071
excel中如何根据多个条件变量从已有数据中调出数据？
如果只是图示表格很容易实现，不过看样子，应该有很多种产品，这样的话提供了公式也没有太大的意义，如果a从a1开始，参考公式：=OFFSET(INDIRECT("a"&MATCH(A10,A:A,0)),MATCH(B10,INDIRECT("b"&MATCH(A10,A:A,0)&":b999"),0)-1,MATCH(C10,$C$2:$E$2,0)+1)
人类地板流精华2023-06-06 07:55:051
怎么根据两个变量设置一组哑变量（spss）
在spss中，logistics回归中，有专门的选项来处理需要哑变量化的变量，只需单击“Categorical..”进行设置即可。但是对于多元线性回归就没有那么幸运了。 用computer或recode设置一组哑变量。由于哑变量是一个整体变量，所以进行变量筛选时必须共同进退。因此，讲所有哑变量同一般变量一下直接进行筛选是不对的，会出现一部分变量进入一部分变量未进入的情形。解决的方法是：将同一因素下的哑变量进行归组，在纳入方法中选择了“ENTER”来确保这些哑变量同进同出，而其它连续型变量和二分类变量则归为另一组，纳入方法为STEPWISE。然后在没有纳入这组哑变量的情况下再做一次STEPWISE，再来比较是不是应该纳入这组哑变量。
kikcik2023-06-06 07:55:053
多线程，坐等高手分析两个线程的切换，尤其在i的增加，以及条件变量的切换
C中不知道怎么弄。不过我想应该差不多吧。在JAVA中，可以定义一个boolean值变量，在为TRUE时，线程1开始执行，线程2等待状态，在线程1执行结束把变量设为FALSE，关在线程1中去唤醒线程2
NerveM
2023-06-06 07:55:051
条件变量放在共享内存中可以进程间同步吗
当把条件变量或互斥量放在共享内存区时，可用于进程间同步。同样的情况还有读写锁，它们都是随进程的持续性。
善士六合2023-06-06 07:55:012
如何理解 由随机变量X生成的σ代数
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. 一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω .随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数,即基本空间Ω中每一个点,也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应.例如,随机投掷一枚硬币 ,可能的结果有正面朝上 ,反面朝上两种 ,若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 ,则X为一随机变量,当正面朝上时,X取值1；当反面朝上时,X取值0.又如,掷一颗骰子 ,它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ,若定义X为掷一颗骰子时出现的点数,则X为一随机变量,出现1,2,3,4,5,6点时X分别取值1,2,3,4,5,6. 有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述.例如 ,子弹着点的位置需要两个坐标才能确定,它是一个二维随机变量.类似地,需要n个随机变量来描述的随机现象中,这n个随机变量组成n维随机向量 .描述随机向量的取值规律,用联合分布函数.随机向量中每个随机变量的分布函数,称为边缘分布函数.若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积,则称这些单个随机变量之间是相互独立的.独立性是概率论所独有的一个重要概念. 在不同的条件下由于偶然因素影响,其可能取各种不同的值,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.康康map2023-06-06 07:55:001
Linux中 条件变量为什么要用互斥锁来保护？
看看哲学家就餐问题之类的....
九万里风9
2023-06-06 07:55:003
概率论：1.设随机变量X服从二项分布，即P{X=k}=CnkPk(1-P)n-k，（k=1,2,,,,n),则期母函数为：
看不懂，根本。。韦斯特兰2023-06-06 07:54:593
随机变量x, y相互独立的条件是什么?
根据定义，X的边缘分布函数FX(x)=lim(y→∞)F(X,Y)=lim(y→∞)[1-e^(-4x)][1-e^(-2y)]=1-e^(-4x)，x>0、FX(x)=0,x为其它。同理，Y的边缘分布函数FY(y)=lim(x→∞)F(X,Y)=lim(x→∞)[1-e^(-4x)][1-e^(-2y)]=1-e^(-2y)，y>0、FY(y)=0,y为其它。又，∵F(X,Y)=FX(x)*FY(y)，∴X、Y相互独立。扩展资料随机试验结果的量的表示。例如掷一颗骰子出现的点数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，随机抽查的一个人的身高，悬浮在液体中的微粒沿某一方向的位移，等等，都是随机变量的实例。一个随机试验的可能结果（称为基本事件）的全体组成一个基本空间Ω(见概率)。随机变量x是定义于Ω上的函数，即对每一基本事件ω∈Ω，有一数值x(ω)与之对应。以掷一颗骰子的随机试验为例，它的所有可能结果见，共6个，分别记作ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6,这时，Ω={ω1,ω2,ω3,ω4,ω5,ω6},而出现的点数这个随机变量x，就是Ω上的函数x(ωk)=k，k=1,2,…，6。又如设Ω={ω1,ω2,…，ωn}是要进行抽查的n个人的全体。那么随意抽查其中一人的身高和体重，就构成两个随机变量X和Y,它们分别是Ω上的函数：X(ωk)=“ωk的身高”，Y(ωk)=“ωk的体重”，k=1,2,…，n。一般说来，一个随机变量所取的值可以是离散的（如掷一颗骰子的点数只取1到6的整数，电话台收到的呼叫次数只取非负整数），也可以充满一个数值区间，或整个实数轴（如液体中悬浮的微粒沿某一方向的位移）。北有云溪2023-06-06 07:54:591
随机变量X~B(4,0.2)的含义
设连续型随机变量X的概率密度函数为f(x)=1/(b-a)，a≤x≤b则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布，记为X~U[a,b]。若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间，则P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)韦斯特兰2023-06-06 07:54:581
统计量与随机变量的关系是什么？
是函数与自变量之间的关系。wpBeta2023-06-06 07:54:574
关于excel随机变量的设置
=RANDBETWEEN(2,50)/100康康map2023-06-06 07:54:564
随机变量的数字特征
分布函数就像是一个人的全身像，而数字特征就像是一个人的局部特写。如果说一个随机变量的分布函数（累计分布或概率密度分布）是对该随机变量最完整，最具体的描述，那么随机变量的数字特征就是对该随机变量的部分特征的描述。很多情况下，可能由于数据不完整或是采集数据的代价过高，我们只能得到一个随机变量的部分信息而无法得到具体的分布函数。这个时候，我们可以根据有限的数据，利用该随机变量的某些数字特征对其进行局部的研究。这样的研究，虽然无法从根本上解决数据有限的问题，但还是可以让我们对所研究的随机变量有一个概括的认识，了解它的一些基本性质。最常见的数字特征只要包括以下几种。数学期望。方差。矩。协方差和相关系数。前面三个数字特征都是单个随机变量自身的特征，第四个数字特征则用来表示两个随机变量之间的关系。其他数字特征还有中位数，众数等。
陶小凡2023-06-06 07:54:551
随机变量独立的充要条件是什么？
随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X,Y)=FX(X)FY(Y),f(x,y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X,Y两随机变量，密度函数分别为q(x),r(y), 分布函数为G(x), H(y),联合密度为p(x,y)，联合分布函数F(x,y), A,B为西格玛代数中的任意两个事件。常用的证明方法有三种：1 证明P(X∈A, Y∈B)=P(X∈A)P(Y∈B)2 证明 p(x,y)=q(x)r(y)3 证明 F(x,y)=G(x)H(y)随机变量独立的充要条件：对于连续型随机变量有：F(X，Y)=FX(X)FY(Y)，f(x，y)=fx(x)fy(y)；对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)设两个变量为X、Y，对应的事件为A、B(1)当X、Y均服从0、1分布，即X={1，A发生；0，A不发生}；Y={1，A发生；0，A不发生}；写出X、Y、XY的分布列，因为X、Y不相关，则cov(X,Y)=EXY-EXEY=P(AB)-P(A)P(B)=0，推出P(AB)=P(A)P(B)，所以X、Y相互独立(2)若为其他分布，则不能推出另外若X、Y为二维正态分布，则不相关等价于独立仅供参考整体独立，部分当然独立。概率论中两个随机变量的函数的分布_ …… 》 你对x求积分了,出来的公式中不会有x了,上下限怎么可能会有x……对x积分,是横坐标上积分,x=z-y,所以下限是0,上线是z-y,可以重新去看一下微积分里二重积分怎么算的概率论,两个随机变量的函数分布_ …… 》 E(X1-2X2) =E(X1)-2E(X2) =0 D(X1-2X2) =D(X1)+4D(X2) =4+16 =20 X1-2X2~N(0,20)概率论两个随机变量的函数分布x服从标准正态分布,y的概率分布为p{y=0}=p{y=1}=0.5记F(z)为随机变量Z=xy的分布函数,则函数F(z)间断求间断点个数_作业帮 …… 》 没有间断点,否则如果有那么在间断点Z0处P(Z=Z0)=P>0,这与X是连续随机变量矛盾.wpBeta2023-06-06 07:54:551
概率是我们读书时哪个时期开始接触的，特别 是那个随机变量的主差和标准差
高中时简单介绍过。大学时详细学习过。余辉2023-06-06 07:54:551
随机变量的分布
上周我学习了随机变量的分布的后半部分内容，包含了随机变量的密度函数和分布函数，两种重要的连续型随机变量（均匀分布和指数分布），正态分布，以及随机变量函数的分布。 密度函数就是随机变量在取某一个值时的概率；而分布函数是随机变量小于某个值的概率。密度函数是分布函数的导数；分布函数是密度函数从负无穷到正无穷的积分，随机变量取负无穷时为0，取正无穷时为1；分布函数是一个分段函数，但是却是连续的，即两段函数在边界处的取值相等。 均匀分布和指数分布是两种比较重要的连续型随机变量，在题目中一般会给出参数，只需将参数代入定义式中按照一般连续型随机变量的解法求解即可。 正态分布是自然界中最常见的一种分布，举个简单的例子，我们将一把小球顺着木板斜面从同一个点让其下滑，在下方放置均匀的三角形板钉，最后让小球落入下方的一个一个平行于斜面的凹槽，最后小球的位置所形成的包络线就近似于正态分布的曲线。 在有关求解正态分布的分布函数的题目时，由于正态分布的密度函数积分计算过于复杂，我们常常将它转换为标准正态分布函数，然后查表进行求解。转换的方法是，若在一般正态函数中，该随机变量的值为x，则在标准正态分布中，它将转换为(x-μ)/σ。一下是一个具体的例子：随机变量函数的分布并不算这一章的难点。如果原随机变量x为离散型随机变量，那么只需要将x代入y关于x的表达式计算出y的值，然后对应原来x的概率，就可以求得y的分布律；如果x为连续型随机变量，那么先写出y的分布函数，通过定义解出x的范围，再积分即可。这么说可能有点抽象，那么下面我们用一个具体的例子来解释这种方法：以上就是本周学习的内容，下面附上思维导图： 在下周，我将进行多维随机变量的学习。北营2023-06-06 07:54:541
随机变量和随机事件 的关系
随机事件,是指的一个事件,一件事情,如一次实验,要求是其结果是随机的,可以有很多种,如掷骰子有六种结果,但投之前是不可以确定的.而随机变量用来表示随机事件的一种结果或几种结果的集合,如A表示投掷的结果是1,B表示投掷的结果为1或2,等等,总之,随机变量是结果的集合的子集,包括全集苏州马小云2023-06-06 07:54:541
随机过程和随机变量之间的区别和联系有哪些？
随机变量（random variable）：简单的随机现象，如某班一天学生出勤人数，是静态的。 随机过程（stochastic process）：随机现象的动态变化过程。动态的。如某一时期各个时刻的状态。所谓过程就是事物的发展变化过程，尽管过程的形式各异，但归纳起来不外乎两种：一种是确定性的，一种是随机性的。 所谓确定性过程，就是指事物的发展有必然的变化规律，用数学语言来说，就是事物变化的过程可以用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。可重复性。如自由落体。 所谓随机过程，就是说现象的变化没有确定形式，没有必然的变化规律。用数学语言来说，就是事物变化的过程不能用一个（或几个）时间t的确定的函数来描述。不可重复性。也就是说，如果对事物变化的全过程进行一次观测得到一次观察结果是一个时间t的函数，但对同一事物的变化过程独立地重复进行多次观测所得的结果是不相同的。 如果对于每一特定的t属于T（T是时间集合），X(t)是一个随机变量，则称这一族无穷多个随机变量{X(t),t属于T}是一个随机过程。 对于随机过程{X(t)}，如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对所有s不等于t，随机变量Xs和Xt的协方差均为0，则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差均为常数，则称之为白噪声过程（White noise） 所谓平稳过程就是其统计特性不随时间的平移而变化的过程。
tt白2023-06-06 07:54:541
离散型随机变量的均值和期望公式是什么？
离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p（X1）、p（X2）、p（X3）……p（Xn）、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f（Xi）。则E（X）=X1*p（X1）+X2**p（X2）+……+Xn**p（Xn）= X1*f1（X1）+X2*f2（X2）+……+Xn*fn（Xn）。离散型随机变量的方差公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-（EX）^2。常见的分布的方差和期望：1、均匀分布：期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布：期望是np，方差是npq。3、泊松分布：期望是p，方差是p。4、指数分布：期望是1/p，方差是1/（p的平方）。5、正态分布：期望是u，方差是&的平方。6、X服从参数为p的0-1分布，则E（X）=p，d（X）=p（1-p）。左迁2023-06-06 07:54:541
随机变量的数字特征
研究随机变量的数字特征可以总体上掌握随机变量某一侧面的性质,如期望表征随机变量的取值水平即平均数,方差表征随机变量取值的分散或集中程度.余辉2023-06-06 07:54:542
随机变量的平方的期望怎么求
利用二项分布的期望与方差间接计算。经济数学团队帮你解答。请及时评价。谢谢！小菜G的建站之路2023-06-06 07:54:531
检验随机变量同期外生性的方法
如何检验工具变量的外生性 - 百度知道1个回答回答时间：2020年5月13日最佳回答：检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman 检验的原假设为：所有解释变量均为外生变量，如果拒绝，则认为存在内生解释...百度知道ue63cstata检验外生性,stata内生变量 - 天道酬勤 - 花开半夏第一阶段分离出内生变量的外生部分,第二阶段使用该外生部分进行回归。苏萦2023-06-06 07:54:533
随机变量可以表示事件类中的所有事件吗
不可以表示事件类中的所有事件。随机变量的本质是函数，是事件域到实数域的映射。举个例子，投硬币实验，X代表硬币正反面情况，用X表示随机事件。结果情况是，X：正面朝上，X：反面朝上。这是用人类语言描述。用数学语言描述，令X=1代表正面朝上，X=0代表反面朝上，当然还可以用X=1代表反面朝上，X=2代表正面朝上，只要能区别这两种情况就行。基本类型简单地说，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。以上内容参考：百度百科-随机变量善士六合2023-06-06 07:54:531
随机变量倒数的期望
如图所示，点击放大
大鱼炖火锅2023-06-06 07:54:521
随机变量的数学期望值是什么时候学的
高二的时候，要先学习排列组合、 概率
FinCloud2023-06-06 07:54:521
如何求随机变量x的数学期望？
求解方法：代入公式。在[a,b]上的均匀分数。期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx。=∫{从-a积到a} x/2a dx。=x^2/4a |{上a,下-a}。=0。E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(x) dx。=∫{从-a积到a} x^2/2a dx。=x^3/6a |{上a,下-a}。=(a^2)/3。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。总结如下：离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)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，因而k是离散型随机变量。此后故乡只2023-06-06 07:54:511
怎样求离散型随机变量的期望？
如图所示：因为，(X，Y)是二维离散型随机变量。所以，xy也是离散型随机变量。先求出xy的概率分布列。再求xy的期望：比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间。计算方法：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。
Jm-R2023-06-06 07:54:511
随机变量的方差存在，期望就一定存在吗
随机变量的期望存在，则方差不一定存在。 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 。 取n的概率为1/2^n 。 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 。 取n的概率为1/2^n 。拌三丝2023-06-06 07:54:511
什么是随机变量的数学期望值
在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。换句话说，期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。（换句话说，期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。）北有云溪2023-06-06 07:54:501
随机变量数字特征的如何求乘除法的数学期望和方差？
第10题的题目就已经不符合吃鸡规律。1.原点在哪？地图中心？2.就算原点是地图中心，不能用正态分布，正态分布是离中心越远概率越小，可是地图以原点为圆心，画出的圆越大，说明面积越大，所以概率越高，所以不能用正态分布。LuckySXyd2023-06-06 07:54:491
随机变量x与Y的期望都存在,E(X/Y)=E(X)/E(Y)是对的吗
E（Y）=0 也不行余辉2023-06-06 07:54:492
离散型随机变量数学期望的理解
数学期望是度量随机变量取值平均水平的数字特征，我们首先引入离散型随机变量数学期望的概念．离散型随机变量数学期望的定义.设离散型随机变量ξ的概率分布为P(ξ=xk)=pk(k=1,2,…)如果级数收敛，则称为随机变量ξ的数学期望，记为E(ξ)，当级数不收敛时，则称随机变量ξ的数学期望不存在．显然，数学期望由概率分布唯一确定，以后我们也称之为某概率分布的数学期望．北营2023-06-06 07:54:491
随机变量的含义
随机变量的意思就是这个变量是随机的，可以是任何变量，所以需要考虑各种情况，在每一种情况都符合。
ardim2023-06-06 07:54:492
某原料的需求量和交货期是随机变量，表中的随机数量怎么算的？
一个人知道自己为什么而活，就可以忍受任何一种生活
北境漫步2023-06-06 07:54:491
随机变量的定义是什么啊？
∫f（x）dxdy=C∫【0，2】（ax+1）dx=（a/2*x^2+x）|【0，2】=1，a=-1/2F（x）=∫【0，x】f（x）dy=（a/2*x^2+x）|【0，x】=-/4*x^2+x；F（x）=0，x<=0，F（x）=1，x>=1P｛1<x<3｝=∫【1，2】f（x）dx=（-1/4*x^2+x）|【1，2】=1/4对f（x）=ax+2积分，得0.5ax^2+2x，把上下限0与1代入得，F（x）=0.5a+2=1，a=-2对xf（x）=ax^2+2x积分，得1/3*ax^3+x^2把上下限0与1代入得，E（x）=1/3*a+1＝1/3，也得a=-2E（x）=∫（-∞，+∞）xf（x）dx=0D（x）=E（x^2）-（E（x））^2=E（x^2）=∫（-∞，+∞）x^2f（x）dx=2∫（0，+∞）x^2f（x）dx=∫（0，+∞）x^2e^（-x）dx=-x^2e^（-x）︱（0，+∞）-2∫（0，+∞）xe^（-x）dx=2∫（0，+∞）e^（-x）dx=2扩展资料：随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机投掷一枚硬币，可能的结果有正面朝上，反面朝上两种，若定义X为投掷一枚硬币时朝上的面 ，则X为一随机变量。当正面朝上时，X取值1;当反面朝上时，X取值0。又如，掷一颗骰子，它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ，若定义X为掷一颗骰子时出现的点数，则X为一随机变量。出现1，2，3，4，5，6点时X分别取值1，2，3，4，5，6。以掷一颗骰子的随机试验为例，它的所有可能结果见，共6个，分别记作ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6。即Ω={ω1，ω2，ω3，ω4，ω5，ω6}。而出现的点数这个随机变量x，就是Ω上的函数x（ωk）=k，k=1，2，…，6。人类地板流精华2023-06-06 07:54:491
连续性随机变量的期望
定义：设连续型随机变量 [公式] 的概率密度函数为 [公式] ,如果 [公式] ,则称： [公式] 为 [公式] 的数学期望，简称期望。如果 [公式] 是实变量的实值函数，并且 [公式] ,则可以证明(需要较深的数学知识)： [公式] .笔者感到疑惑，到底需要什么较深的数学知识？先自己尝试一下证明，看会遇到哪些困难吧。令： [公式] , [公式] 的概率密度函数为 [公式] .则根据定义： [公式] ,因此只需证明 ：[公式]。但是这是困难的，因此寻找 [公式]并非易事。这时候老师提示，可以先考虑一些特殊情况来做一些形式推导。比如说，先考虑 [公式] 单调递增且可导的情况：设 [公式] 的分布函数为 [公式] ,则根据定义 :[公式](利用单调增可逆成功将 [公式] 转化为 [公式] 此时： [公式] )因此： [公式] 根据复合函数求导的链式法则上式即： [公式] .证毕。然而，这仅仅是一小类函数，对于一般的可导函数，在老师的提示下，我发现也可以通过划分区间的方法，将函数分成若干个单调区域来处理，划分区间，自然和积分的定义联系上了。[公式] 其中： [公式][公式][公式] [公式][公式][公式][公式][公式]至此，在 [公式] 可导的情况下我们证明了 [公式] 成立。陶小凡2023-06-06 07:54:481
随机变量的概念
随机变量的概念为：是对随机试验结果的抽象描述。随机变量是概率论与数理统计学中的重要概念之一，在现实生活中，人们常常会遇到一些涉及随机性的事件，例如掷骰子的点数、购物车中的商品数量、恰好发生次数等等，这些事件的结果是不可预测的，但是可以通过概率分布描述这些随机变量与特定事件结果之间的概率关系。随机变量可以分为离散型和连续型两种。离散型随机变量的值有限，或者是可数的，例如掷骰子的点数，出现的结果只可能是1、2、3、4、5、6中的一项；连续型的随机变量则是可以取到无限多的值，例如一个人的身高、体重等等。随机变量可以由其概率分布来描述。离散型随机变量的概率分布通常表示为概率质量函数，或称为概率分布列；连续型随机变量的概率分布通常表示为概率密度函数。概率分布反映了随机变量取某个值或某个值区间的可能性大小。随机变量的应用价值：1、 随机变量在金融衍生品定价中的应用。金融衍生品价值的变动与随机变量的数学概率密切相关，例如期权的价格变动、股票市场的波动以及期货商品价格的变动等。基于对随机变量特性的了解，金融市场中的投资者可以进行相应的投资决策，降低投资风险。2、随机变量在质量控制中的应用。许多产品的质量与生产过程中的随机变量相关，例如材料强度、电器元件的电阻值、钢板的硬度等。通过对随机变量的分析，可以建立相应的质量控制模型，对产品质量进行调节和优化，提高产品市场竞争力。3、随机变量在医学研究中的应用。医学研究中许多指标值都具有随机性，例如病人的血压、身高、体重等。通过对这些随机变量的统计分析，可以发现病人的群体特点、疾病的发展趋势等，从而为医生提供更好的治疗方案和预防措施，维护病人的健康。善士六合2023-06-06 07:54:481
求连续型随机变量的数学期望的定义,最好把那几种特殊的连续性的随机变量都给列出来,谢了.
连续型随机变量的数学期望就是xf(x)在R上的积分,f(x)为密度函数几种特殊的连续性的随机变量:1.均匀分布f(x)=1/(b-a) a<x<b Or f(x)=0 x=其他Ex=(a+b)/22.指数分布f(x)=r*e^(-rx) x>0 or f(x)=0 x=其他Ex=1/r3.正态分布f(x)=(1/δ(2*pi)^(1/2))*e^(-((x-μ)^2)/2δ^2)密度函数很复杂，很不清的话可以去网上再查，因为这里打不出公式的样子Ex=μ陶小凡2023-06-06 07:54:481
离散型随机变量的期望和方差是多少？
期望：X服从泊松分布，因而它的数学期望就是λ，那么根据数学定理可知，随机变量的函数的数学期望就是F（EX），所以COS(πX)的数学期望就是COS（πλ）。离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}；（1）=E(X^2) - (EX)^2；（2），（1）式是方差的离差表示，,如果不懂，可以记忆（2）式，（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。wpBeta2023-06-06 07:54:471
概率里是不是如果随机变量的期望存在,则方差必存在?
随机变量的期望存在,则方差不一定存在. 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n . 比如一个随机变量X 取1的概率为 1/2 取2的概率为 1/4 ... 取n的概率为1/2^n .小菜G的建站之路2023-06-06 07:54:461
设二维随机变量（X，Y）的概率密度函数为f（x，y）=x+y，0≤x≤1，0≤y≤10，其它，求min（X+Y，1）的期
由题意可知：E[min（X+Y，1）]=∫10dx∫1-x0(x+y)dy+∫10(x+y)dx∫11-xdy=∫1013(x+y)3.1-x0dx+∫1012(x+y)2.11-xdx=∫1013(1-x3)dx+∫1012[(x+1)2-1]dx=1112北营2023-06-06 07:54:461
求随机变量期望与方差的公式是什么？
数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1/P，DX=p^2/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功为止)有EX=1/P，DX=p^2/q。还有任何分布列都通用的。DX=E(X)^2-(EX)^2。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。高中数学期望与方差公式应用：1）随机炒股。随机炒股也就是闭着眼睛在股市中挑一只股票，并且假设止损和止盈线都为10%，因为是随机选股，那么胜率=败率，由于印花税、佣金和手续费的存在，胜率=败率<50%，最后的数学期望一定为负，可见随机炒股，长期的后果，必输无疑。2）趋势炒股。趋势炒股是建立在惯性理论上的，胜率跟经验有很大关系，基本上平均胜率可以假定为60%，则败率为40%，一般趋势投资者本着赚点就跑，亏了套死不卖的原则，如涨10%止盈，跌50%止损，数学期望为EP=60%*10%-40%*50%=-0.14，必输无疑。大鱼炖火锅2023-06-06 07:54:451
怎样求离散型随机变量的数学期望？
一维离散型E(x)=∞∑i=1(xi pi)，二维离散型E(x)=+∞∑i=1+∞∑j=1(xi pij)小白2023-06-06 07:54:451
二维随机变量的期望与方差公式是什么？
P（X/Y<0）=0.5本题使用正态分布与独立性分析：（x，y）~N（0，0，1，1，0）说明X~N(0,1),Y~N(0,1)且X与Y独立X/Y<0，即X与Y反号所以 P（X/Y<0）=P(X>0,Y<0)+P(X<0,Y>0)=P(X>0)P(Y<0)+P(X<0)P(Y>0)=0.5×0.5+0.5×0.5=0.5二维随机变量( X,Y)的性质不仅与X 、Y 有关,而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X，Y）作为一个整体来研究。扩展资料：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。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。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性，因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源：百度百科——二维随机变量Ntou1232023-06-06 07:54:451
离散型随机变量的期望和方差是什么？
离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}=E(X^2) - (EX)^2.(2)。X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p。离散型随机变量的概率分布基本性质：对于集合{xn,n=1,2,……}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为：P{X∈A}=∑Pn特别的，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<p<1)，P{X=x2}=1-p=q。这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有P{X=1}=p，P{X=0}=q。这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。韦斯特兰2023-06-06 07:54:451
离散型随机变量的期望和方差是什么？
离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差统计方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式，在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。FinCloud2023-06-06 07:54:451
数学 概率论与数理统计 任意一个随机变量减去它的数学期望，再除以它的标准差，得到的新的随机变量的期
期望是0， y= (x-u) /标准差 得出的变量是标准化的变量， 均值为0，方差为1
豆豆staR2023-06-06 07:54:452
如何理解随机变量这个概念以及随机变量的数学期望的概念？
设总体x~u[a,b]，样本均值的期望和方差如下：如果随机变量只取得有限个值或无穷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。离散型随机变量的一切可能的取值乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望（若该求和绝对收敛），它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。随机变量概念在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时，我们常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果。就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。我们关注的这些量，或者更形式的说，这些定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量。因为随机变量的值是由试验结果决定的，所以我们可以给随机变量的可能值指定概率。豆豆staR2023-06-06 07:54:441
离散型随机变量的期望和方差是什么?
离散型随机变量的的期望也就是离散型随机变量的均值的是为了表达一个随机变量取值的中间水平，随机变量的方差刻画了随机变量取值的离散程度。由于它们反映了随机变量取值的平均水平及稳定性，所以随机变量的均值和方差在市场预测等其他方面有着重要的应用。离散型随机变量的期望公式：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p（X1）、p（X2）、p（X3）……p（Xn）、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f（Xi）。则E（X）=X1*p（X1）+X2**p（X2）+……+Xn**p（Xn）= X1*f1（X1）+X2*f2（X2）+……+Xn*fn（Xn）。离散型随机变量的方差公式：D（X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-（EX）^2。常见的分布的方差和期望：1、均匀分布：期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布：期望是np，方差是npq。3、泊松分布：期望是p，方差是p。4、指数分布：期望是1/p，方差是1/（p的平方）。5、正态分布：期望是u，方差是&的平方。6、X服从参数为p的0-1分布，则E（X）=p，d（X）=p（1-p）。韦斯特兰2023-06-06 07:54:441
怎么求随机变量xy的期望？
如图所示：因为，(X，Y)是二维离散型随机变量。所以，xy也是离散型随机变量。先求出xy的概率分布列。再求xy的期望：比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间。计算方法：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。
gitcloud2023-06-06 07:54:441
什么是随机变量的数学期望值
在概率论和统计学中,一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值,亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和.换句话说,期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同“期望”的平均值.需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等.（换句话说,期望值是该变量输出值的平均数.期望值并不一定包含于变量的输出值集合里.）小菜G的建站之路2023-06-06 07:54:431
随机变量的期望和方差是什么？
随机变量的期望是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征，方差是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越大，说明随机变量的取值分布越不均匀，变化性越强，方差越小，说明随机变量的取值越趋近于均值，即期望值。期望值是随机试验在同样的机会下重复多次的结果计算出的等同期望的平均值，需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的期望，期望值，也许与每一个结果都不相等。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望，即均值之间的偏离程度，统计中的方差，样本方差是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数，在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。随机变量的内容随机变量X 是一个映射，把随机试验的结果与实数建立起了一一对应的关系，而期望与方差是随机变量的两个重要的数字特征。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中各种结果的实值函数，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，都是随机变量的实例。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，随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达，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。拌三丝2023-06-06 07:54:431
随机变量的期望和方差是什么?
一、随机变量的期望分为离散情形和连续情形：1、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。2、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。二、离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}.(1)=E(X^2) - (EX)^2.(2)。（1）式是方差的离差表示法。（2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。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。善士六合2023-06-06 07:54:431