两个服从一维正态分布的随机变量的线性组合会是二维正态分布？？

不一定的，你的那个题目我帮你理理思路：（1）X是正态总体，所以X1、X2相互独立，课本上有定理（这个结论很明显）：相互独立的两个一维正态随机变量，是可以形成二维正态随机变量的；（2）(X1，X2)是二维正态随机变量了，后面都可以串起来了！

陶小凡2023-06-12 06:59:572

二维连续随机变量（X，Y），U=g（X，Y）为离散型随机变量怎么理解

例：X=x；Y=y，U=g（X，Y）=[X]+[Y]; ([X]、[Y]表示取整。）这样U就是一个离散型随机变量。因为它只能是整数，而想x，y能是任何数

可桃可挑2023-06-12 06:59:572

设二维随机变量(X,Y)在以(0,0),(0,1),(1,0)为顶点的三角形区域上服从均匀分布，求COV(X,Y),Pxy.

cov(x,y)=-1/36 x+y>2时P=1 2>x+y>1时 P=1-(1-x)^2-(1-y)^2 0<x+y<1时 P=2xy x+y<0 P=0

苏州马小云2023-06-12 06:59:562

已知随机变量X的分布函数为以下图片，（1）判断X是连续型还是离散型随机变量，理由是什么。（2）若是离散

函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。初中阶段，函数的定义为：有两个互相关联的变量x,y，y的值随x的值改变而改变，并且每给定一个x的值y都有唯一一个确定的值与之对应，那么y就叫做x的函数，x叫自变量。定义里面注意两个关键词：确定　　唯一随着你的深入学习，会有更加严格，严密的函数定义。高中阶段，会给出函数的集合定义，会把函数定义会数集上的一种映射。这里面和初中阶段的不同在于　　函数是建立在非空数集上的映射，当然也要注意两个关键词　确定和唯一　。而什么是映射，简单的说就是一种对应关系。到了大学，你会学到任何一种映射都可以看做函数并且函数不止是两个变量之间的关系。也就是还有多元函数。函数（function）表示每个输入值对应唯一输出值的一种对应关系。函数f中对应输入值的输出值x的标准符号为f(x)。包含某个函数所有的输入值的集合被称作这个函数的定义域，包含所有的输出值的集合被称作值域。若先定义映射的概念，可以简单定义函数为，定义在非空数集之间的映射称为函数。目录数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 数学定义经典定义：现代定义 ：用映射的定义：计算机定义简介与函数有关的概念映射定义几何含义函数的集合论定义域、对应域和值域单射、满射与双射函数象和原象函数图象性质函数的有界性函数的单调性函数的奇偶性函数的周期性函数的连续性函数的凹凸性实函数或虚函数函数概念的发展历史早期函数概念十八世纪函数概念十九世纪函数概念现代函数概念特殊的函数反函数隐函数多元函数按照未知数次数分类一次函数二次函数超越函数幂函数复变函数程序设计中的函数介绍C语言中的部分函数C语言中的库函数复合函数定义生成条件定义域周期性增减性数学中常用的具体函数一次函数的图象性质Word中创建函数公式展开 编辑本段数学定义经典定义：　　在某变化过程中有两个变量x,y，按照某个对应法则，对于给定的x，有唯一确定的y与之对应，那么y就叫做x的函数。其中x叫自变量，y叫因变量。 现代定义 ：　　一般地，给定非空数集A,B,按照某个对应法则f，使得A中任一元素x，都有B中唯一确定的y与之对应，那么从集合A到集合B的这个对应，叫做从集合A到集合B的一个函数。记作：x→y=f(x),x∈A.集合A叫做函数的定义域，记为D,集合{y∣y=f(x),x∈A}叫做值域，记为C。定义域，值域，对应法则称为函数的三要素。一般书写为y=f(x),x∈D.若省略定义域，则指使函数有意义的一切实数所组成的集合。 用映射的定义：　　一般地，给定非空数集A,B，从集合A到集合B的一个映射，叫做从集合A到集合B的一个函数。 　　向量函数:自变量是向量的函数 叫向量函数 f（a1.a2，a3......an）=y 编辑本段计算机定义　　函数过程中的这些语句用于完成某些有意义的工作——通常是处理文本，控制输入或计算数值。通过在程序代码中引入函数名称和所需的参数，可在该程序中执行（或称调用）该函数。

u投在线2023-06-12 06:59:552

已知X不是连续型随机变量,则X必是离散型随机变量。对不对？

对的

NerveM 2023-06-12 06:59:542

随机变量只有离散型和连续型两种吗

你好！除了离散型和连续型随机变量，还有非离散也非连续的随机变量，但其讨论相对比较复杂，很多教材上都是忽略的。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！

陶小凡2023-06-12 06:59:371

设随机变量X,Y相互独立,且X~U(0,6),Y~N(1,3)，求Z=3X-2Y的期望和方差

EX=3,EY=1DX=E(X^2)-(EX)^2=∫[0→6](1/6)x^2dx-9=12-9=3DY=3EZ=E(3X-2Y)=3EX-2EY=7DZ=D(3X-2Y)=D(3X)+D(-2Y)=9DX+4DY=39

可桃可挑2023-06-12 06:59:371

设X和Y是两个相互独立的随机变量，X在区间(0,1)上服从均匀分布，Y的概率密度为f(y)=1/2e^-y/2 , y>0 ；

希望能帮助你。

豆豆staR2023-06-12 06:59:352

若随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布，则X与Y独立的充要条件是X与Y不相关。怎么理解？

对任意分布,若随机变量X与Y独立, 则X与Y不相关，即相关系数ρ=0.反之不真.但当随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布时,若X与Y不相关, 即相关系数ρ=0, 可以得到联合分布密度函数是两个边缘密度函数的乘积，所以X与Y独立。明白了吗？

北有云溪2023-06-12 06:59:353

超几何分布是离散型随机变量吗

是。超几何分布是一种离散型随机变量。在概率论和统计学中，超几何分布描述的是从有限个物品中抽取n个物品中成功物品的数量X的概率分布。

Chen2023-06-12 06:59:341

随机变量的概率密度：请问什么是极值I型分布和极值II型分布？

纠正楼上函数：F(x)=exp{-exp[-a*(x-u)]}

左迁2023-06-12 06:59:322

已知随机变量X～N（-1，1），Y～N（3，1）且X与Y相互独立，设随机变量Z=X-2Y+7，求Z的概率分布。

你这个问题怎么提了2次啊，我都给你回答了啊X,Y均服从正态分布，Z也服从正态分布 E(Z)=E(X-2Y+7)=E(X)-2E(Y)+7=-1-2*3+7=0; D(Z)=D(X-2Y+7)=D(X)+4D(Y)=1+4*1=5 所以Z～N(0,5)的正态分布

u投在线2023-06-12 06:59:311

随机变量的概率密度函数不唯一

一种概率分布对应一个概率密度函数。不了解哪里不唯一。

gitcloud2023-06-12 06:59:303

假设X为随机变量,则对任意实数a,概率P{X=a}=0

根据Lebesgue分解，随机变量实际上有三种：离散型、连续型、奇异型。所以第一个问题是显然的。第二个问题可以举个例子：要在实轴上点点概率为零，只要分布函数连续即可；要使随机变量不连续，只要分布函数不可导即可，即只要构造一个递增折线函数即可。

韦斯特兰2023-06-12 06:59:262

设x为连续型随机变量,则对任意实数a和ib(a< b),都有p(a≤x≤b)=p(a

根据Lebesgue分解,随机变量实际上有三种：离散型、连续型、奇异型.所以第一个问题是显然的.第二个问题可以举个例子：要在实轴上点点概率为零,只要分布函数连续即可；要使随机变量不连续,只要分布函数不可导即可,即只要构造一个递增折线函数即可.

陶小凡2023-06-12 06:59:261

连续型随机变量的概率密度函数可以是奇函数吗

连续型随机变量的概率密度函数可以是奇函数。对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非负可积函数f(x)，称X为连续型随机变量，函数f(x)称为X的概率密度函数，简称为概率密度．F(x)由f(t)可积所得，F(x)必然连续。

善士六合2023-06-12 06:59:251

随机变量有哪几类？

(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。

余辉2023-06-12 06:59:251

两个随机变量函数Z=X+Y的概率密度推导。主要是变量替换这种思想，很不理解啊

我主要是想照着答案来看怎么做类似的题 用卷积公式，提示一下,那两个分布不太好打啊

此后故乡只2023-06-12 06:59:235

概率论 随机变量的密度函数是什么?

连续型随机变量概率分布的讨论是在某个区间上来讨论的，在任何一个定点的概率都是零。而密度函数是来描述连续型随机变量在某点附近取值的密集程度。比如英语考试成绩服从均值为85的正态分布，正态分布的密度函数是在85处取到最大值，也就是表明成绩在85分附近的考生最多。而均匀分布指的是在某个区间上随机变量取值是均等的，比如公交车每个整点10分钟一趟从总站开出，你早上6点30到6点45随机地到车站乘车，到达时间就是一个随机变量，并且是服从均匀分布的，密度函数就是1/15，问你等候时间不超过4分钟的概率是多少？也就是求密度函数在6点36到6点40上的积分，即P=4/15.所以，连续型随机变量在某个区间上的概率，就是密度函数在这个区间上的积分.

ardim2023-06-12 06:59:222

关于连续性随机变量的判别问题

完全理解这个问题你需要看一些概率论基础的书：如严士键《概率论基础》等，或看一些测度论的数也可以。简单来说：随机变量的类型不只是连续型和离散型，还有奇异不型判断连续型只需有密度函数即可，F(x)在一些点不可导没关系，但分段可导时仍有密度函数，它也是连续型。没有给出F(x)，但可以去求，一般来说，从实际问题中来的只有连续型和离散型两种，夹角的取值范围是实数，因此必定是连续型的。

墨然殇2023-06-12 06:59:201

如何证明协方差为零的两个随机变量并不独立

不是一回事.协方差为0则不相关独立一定不相关,但是不相关不一定独立.a为0到2pi上的随机值,x=cosa,y=sina,则x和y的协方差为0,但是x,y两者不独立.

小菜G的建站之路2023-06-12 06:58:052

两个随机变量的协方差cov=0，则ξ与η什么关系

摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。从协方差的定义可以看出，它是X的偏差“X-E(X) ”与Y的偏差“Y-E(Y)”的乘积的数学期望。由于偏差可正可负，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。

再也不做站长了2023-06-12 06:58:011

请问两个随机变量XY不独立，他们的协方差cov(X,Y)已知，请问怎么计算两者乘积的期望E(XY)?

cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)E(x*y)=cov(x,y)+E(x)*E(y)

Chen2023-06-12 06:58:013

数学高手在哪里？协方差与相关系数之间有什么关系？它们对二维随机变量的反映有什么不同？希望解释的准确

摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。从协方差的定义可以看出，它是X的偏差“X-E(X) ”与Y的偏差“Y-E(Y)”的乘积的数学期望。由于偏差可正可负，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。

真颛2023-06-12 06:57:581

对于两个实数随机变量X 与Y，其协方差是否存在以下关系： 〖cov〗^2 (X,Y)=cov (X^2 )*cov(Y^2 )

你的cov(X^2）是cov(X，X）吧？根据协方差的定义公式cov(X，Y）=E[X-E（X）][Y-E（Y）]，所以cov(X，X）=E[X-E（X）][X-E（X）]==E[X-E（X）]^2=var(X)。同事可证cov(Y，Y)=var(Y)

北营2023-06-12 06:57:531

不相互独立的两个随机变量的协方差怎么求

不

Jm-R2023-06-12 06:57:522

两个非独立随机变量乘积的协方差怎么求？

首先你的定义要弄懂，协方差永远是相对于至少两个以上变量的，比如cov(x,y)。如果你见过cov(x)只是cov(x,x)的缩写，cox(x)=cov(x,x)=D(x)因此没有"xy乘积的协方差"这个东西，要有的话意思也是cov(xy,xy)即D(xy)

tt白2023-06-12 06:57:482

如何求两个随机变量之间的相关系数？

你好，请采纳！cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明这组数据X,Y之间相关性很好!

u投在线2023-06-12 06:57:471

如何证明协方差为零的两个随机变量并不独立

如果两个变量的协方差为正， 那么两个变量的变化趋势一致，即一个变量如果变大，那么这个变量也会变大。如果协方差为负，那么两个变量的变化趋势想反。如果为0，说明两个变量不相关。协方差虽然在一定程度上能够反映了X和Y相关间的联系，但它还是受X与Y量纲的影响。所以再计算X与Y的协方差之前，先对X与Y进行标准化变换。扩展资料：注意事项：比如有100个样本，每个样本10个属性，那么计算得到的协方差矩阵一定是10*10的，而不是100*100的，这个一定要注意。协方差矩阵主要是为了分析属性与属性之间的相关性，而非样本与样本之间的相关性。利用协方差矩阵可以测量性别与剩下三个属性的相关程度，计算值为负值，比如胡子和岁数的协方差值计算为负，那么说明呈负相关，胡子越少，越年轻。如果为正值，比如皱纹和岁数的协方差矩阵为正值，那么呈正相关，即皱纹越多越年轻。参考资料来源：百度百科-协方差参考资料来源：百度百科-随机变量

康康map2023-06-12 06:57:261

怎么求两个随机变量的协方差

cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY举例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02　Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02　　此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　表明这组数据X,Y之间相关性很好。扩展资料协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。参考资料：百度百科协方差

再也不做站长了2023-06-12 06:57:251

随机变量分布函数这个概念怎么理解？

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.

无尘剑 2023-06-12 06:50:311

如何理解随机变量

　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。　　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。

u投在线2023-06-12 06:50:201

如何证明离散随机变量中,有无记忆性的只能是几何分布?

如果无记忆性，那么如果X是离散变量，则X是几何分布；如果X是连续变量，则X是指数分布。由于随机变量的分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，因此，由离散型随机变量的分布律可以推出分布函数。离散随机变量注意：除了离散型随机变量，连续型随机变量，以及他们对应的测度的convex combination构成的测度对应的随机变量外，存在其他类型的随机变量。如果是正面，就让随机变量根据一个正态分布（或者你最喜欢的连续随机变量）取值。这样这个随机变量就既不连续也不离散。

苏州马小云2023-06-12 06:42:081

“离散型随机变量的取值可以一一列出，因此有限”这种说法正确吗？

因为连续性随机变量，其概率是用分布来表示的，必须是在落在某个区间上的概率为一定的数值；当这个区间变得无穷小的时候，概率也跟着缩小，所以某个固定点上的概率就是0了。

豆豆staR2023-06-12 06:42:081

为什么离散型随机变量分布列概率可以为0

离散型随机变量的概率可以为0,但是不写在分布列中的. 因为对于离散型随机变量,关心的是可能的取值,那当然其概率是非零的了.

CarieVinne 2023-06-12 06:42:071

“离散型随机变量的取值可以一一列出，因此有限”这种说法正确吗？

错误，离散型随机变量取值可以有限，也可以无限

gitcloud2023-06-12 06:42:072

非离散型随机变量和离散型随机变量该怎么区别

离散型随机变量 就是变量是一个 离散状态 比如是几个数值 X=1 X=2 X=4 才有定义 其余无定义 这样变量就离散了 连续型的是变量是一个范围 比如 X属于 0 到1 还有假如X在0到1 和 2到3 上有定义 这样是离散的两个区间 是叫离散型还是连续型呢 好像都不能叫 叫非离散型比较靠谱 至于那个实验 就是 服从二项分布 结果只有两种 每次实验互不影响 每种结果都是相同概率 比如抛硬币 不是正面就是反面 正面反面概率每次都是1/2

康康map2023-06-12 06:36:171

怎么判断是离散型随机变量

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.

铁血嘟嘟2023-06-12 06:36:141

早晨起床的时间为什么是离散型随机变量？

离散变量是指可能的取值可以一一列出（可数）,比如整数,有理数连续变量是指可能的取值不能一一列出（不可数）,比如实数一天内的温度可能取值范围是实数（或许在一定范围内比如-30到30）,不是离散的变量.

NerveM 2023-06-12 06:36:135

什么叫随机变量X的分布函数F(x)?分布函数F(x)有哪些性质

F(x)是随机変量X小于x的概率即F(x)=P(x<x) 有F(-无穷)=0 F(正无穷)=1 。0<＝F(x)<=1 ，F(x)是x的增加函数 等等

余辉2023-06-12 06:36:101

概率中的随机变量的定义，这些符号究竟是代表了什么

e：基本事件S：全部基本事件的集合X：用实数表示基本事件。就是将抽象的问题转化为数值问题。

kikcik2023-06-12 06:36:092

随机变量XU（0，1）是什么意思

就是（x,y）服从二维联合正态分布第一个u指x的期望，第一个σ^2指的是x的方差；第二个u指y的期望，第二个σ^2指的是y的方差；最后一个ρ=0指的是x,y相关系数为0，即x,y不相关。在正态分布里就是x,y相互独立

凡尘2023-06-12 06:36:082

随机变量和随机变量序列是什么关系

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。例如：降雨量，以时间为序，则有1日降雨量，2日降雨量，3日降雨量，4日降雨量，5日降雨量，6日降雨量，7日降雨量，这实际上是7个变量，7个随机变量，这7个随机变量都是相同分布，例如，正太分布。每天的取值，都是这个随机变量中可能出现的一个值，符合正态分布的规律出现某个值；多天这些值，形成一个序列，就叫随机序列，这个是7个变量的一个联合分布

陶小凡2023-06-12 06:36:084

既然非离散型随机变量并不只是连续型随机变量,那么它还包括什么?

有些分布在某区间上是连续的,在其它区间可能是离散的,这时就叫它非离散随机变量,因为它既不是离散,也不是连续的

kikcik2023-06-12 06:36:071

随机变量X～B(2,p)，什么意思？

这是2项分布 高中学的。还有一中是正态分布，还有超几何分布。

铁血嘟嘟2023-06-12 06:36:061

变量和随机变量是什么关系

变量通常是指函数的自变量与因变量。其取值具有确定的范围。而随机变量的取值是具有随机性的，是以一定的概率取值。

陶小凡2023-06-12 06:36:061

服从拉普拉斯分布的随机变量是什么？详细描述~

如果随机变量的概率密度函数分布为f(x)=e^[-√2|x-μ|/σ] / √2σ那么它就是拉普拉斯分布。其中，μ 是位置参数，σ 是尺度参数。如果 μ = 0，那么，正半部分恰好是尺度为 1/2 的指数分布。希望帮助到你~

Ntou1232023-06-12 06:36:051

随机变量不相关与相互独立有什么区别？

X与X^2是可以相关的！例如：若X～U[0，2] Y=X^2有E（X）E（Y）不等于E（XY）故相关

墨然殇2023-06-12 06:35:484

随机变量x， y有什么特点？

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）。

Chen2023-06-12 06:35:471

随机变量X服从e(2)是什么意思？

意思是：e(2)指参数λ=2的指数分布概率密度函数：f(x)=λe^(-λx)，x>0时f(x)=0，x<=0时累计分布函数：F(x,λ)=1-e^(-λx)，x>0时F(x,λ)=0，x<=0时什么是 随机变量？随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。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。

左迁2023-06-12 06:35:461

随机变量的符号表示的是什么意思？

念 可sei的那个吗,就是代表变量可能取到的数值

人类地板流精华2023-06-12 06:35:452

什么是非退化的随机变量

所谓非退化的随机变量一般就是说不是单点分布的随机变量(常数值随机变量)

苏萦2023-06-12 06:35:451

随机变量xb是什么意思

　　随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。　　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。

hi投2023-06-12 06:35:441

概率分布中随机变量的含义是什么？

它是一个可以接受许多不同值的变量. 它在任何给定范围内取值的概率由随机过程确定，该概率的值由概率分布函数给出. 它是一个可以接受许多不同值的变量. 它在任何给定范围内取值的概率由随机过程确定，该概率的值由概率分布函数给出.它是一个可以接受许多不同值的变量. 它在任何给定范围内取值的概率由随机过程确定，该概率的值由概率分布函数给出. 它是一个可以接受许多不同值的变量. 它在任何给定范围内取值的概率由随机过程确定，该概率的值由概率分布函数给出. 它是一个可以接受许多不同值的变量. 它在任何给定范围内取值的概率由随机过程确定，该概率的值由概率分布函数给出.

肖振2023-06-12 06:35:441

随机变量是什么？他可以取负值吗？

随机变量：指在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。 可以取负值。

小白2023-06-12 06:35:421

什么叫对随机变量标准化？

英文叫Normalization已知随机变量X的期望Mu, 和方差Sigma square (标准差是sigma)那么X的标准化变量是(X-Mu)/Sigma

北境漫步2023-06-12 06:35:422

什么是“实随机变量”

取值为实数的随机变量就是实随机变量

北有云溪2023-06-12 06:35:412

一族随机变量含义是什么

　　随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。　　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。

阿啵呲嘚2023-06-12 06:35:401

什么是随机变量期望？

数学期望的常用性质:1.设X是随机变量，C是常数，则E（CX）=CE（X）2.设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）.3.设X,Y是相互独立的随机变量，则有E（XY）=E（X）E（Y）

水元素sl2023-06-12 06:35:391

什么是 随机变量概率模型

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，所以它可以是自变量，也可以使因变量，还可以是无关变量。如:在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x也可以是随机变量。随机变量是研究随机现象的重要工具之一，他建立了连接随机现象和实数空间的一座桥梁，使得我们可以借助于有关实数的数学工具来研究随机现象的本质，从而可以建立起应用到不同领域的概率模型，如二项分布模型、超几何分布模型、正太分布模型。

拌三丝2023-06-12 06:35:381

什么是随机变量序列？与随机变量的联系和区别在哪？

随机变量序列，就是一列随机变量，比如x1,x2,x3,x4他们是四个随机变量组成的随机变量序列，但是因为他们期望可以相同，但是他们不同，所以必须加入下标区分

NerveM 2023-06-12 06:35:371

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。）

肖振2023-06-12 06:35:361

随机变量标准化是什么意思

标准化就是已知随机变量X的期望Q，方差为S的平方的话，令新变量为（X-Q）/S，新变量就是一个标准的方差 方便计算统计么。。

ardim2023-06-12 06:35:361

什么叫随机变量序列是指很多同分布的变量

一般的，如果用X1，X2……Xn（表示n下标于X）代表随机变量，这些随机变量如果按照顺序出现，就形成了随机序列，记做X^n（表示n上标于x）

水元素sl2023-06-12 06:35:341

请阐述什么是随机变量，通常我们讨论的是哪两种类型的

定义：设随机试验的样本空间为，是定义在样本空间上的实值函数，称为随机变量.对于常见的随机变量分布的类型，离散型的有：两点分布、二项分布、泊松分布，连续型的有：均匀公布、指数分布、正态分布等等.

真颛2023-06-12 06:35:341

二，简答题 1，什么是随机变量？它有哪些类型

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，所以它可以是自变量，也可以使因变量，还可以是无关变量。如：在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x也可以是随机变量,

NerveM 2023-06-12 06:35:331

用定义和例子解释统计学里面的随机变量是什么？

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。

水元素sl2023-06-12 06:35:331

二，简答题 1，什么是随机变量？它有哪些类型

随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数

肖振2023-06-12 06:35:332

随机变量是什么? 随机变量是哪一种变量?自变量?因变量?还是无关变量?

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量 随机变量本身自己就是变量,所以它可以是自变量,也可以使因变量,还可以是无关变量. 如：在回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 也可以是随机变量,

小菜G的建站之路2023-06-12 06:35:321

什么叫多元随机变量

是指某个函数的自变量 的值是取自另一个函数funcation(funcatio(x))

苏州马小云2023-06-12 06:35:322

随机变量是什么?那些不是随机变量 举一些例子

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

u投在线2023-06-12 06:35:311

随机变量X服从e(2)是什么意思？

意思是：e(2)指参数λ=2的指数分布概率密度函数：f(x)=λe^(-λx)，x>0时f(x)=0，x<=0时累计分布函数：F(x,λ)=1-e^(-λx)，x>0时F(x,λ)=0，x<=0时什么是 随机变量？随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。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。

wpBeta2023-06-12 06:35:301

总体变量，定性变量，定量变量，随机变量都是什么意思啊~~~？ 麻烦高手解释下~

满意答案乾乾行者5级2011-05-18 回归分析中对自变量的要求比较宽松,可以是服从正态分布的随机变量,也可以是分类变量及有序变量,参与回归方程的估计时需首先对分类变量和有序变量赋值.实际应用中,分类变量的赋值存在较多的误用,势必导致错误的分析结果.本文给出了最普遍发生的定性变量被错误赋值的情形,剖析了错误的原因,指出对分析结果的严重歪曲.文中阐述了哑变量设置的具体方法和结果的解释,旨在指导读者采用正确的赋值方法,对分类变量采用多个派生的哑变量参与建模计算,从而得到合理的回归分析结果.

拌三丝2023-06-12 06:35:291

什么是 随机变量概率模型

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，所以它可以是自变量，也可以使因变量，还可以是无关变量。如：在回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 也可以是随机变量。随机变量是研究随机现象的重要工具之一，他建立了连接随机现象和实数空间的一座桥梁，使得我们可以借助于有关实数的数学工具来研究随机现象的本质，从而可以建立起应用到不同领域的概率模型，如二项分布模型、超几何分布模型、正太分布模型。

豆豆staR2023-06-12 06:35:291

什么是随机变量序列？与随机变量的联系和区别在哪？

随机变量序列，就是一列随机变量，比如x1,x2,x3,x4他们是四个随机变量组成的随机变量序列，但是因为他们期望可以相同，但是他们不同，所以必须加入下标区分

ardim2023-06-12 06:35:281

随机事件与随机变量之间有什么联系？

随机变量本质上是定义在样本空间上的可测函数。随机事件是样本空间的可测子集。{X∈D}就是随机事件。用随机变量表示随机事件可以带来方便。

Ntou1232023-06-12 06:35:281

什么叫随机变量序列

一般的，如果用X1，X2……Xn（表示n下标于X）代表随机变量，这些随机变量如果按照顺序出现，就形成了随机序列，记做X^n（表示n上标于x）

西柚不是西游2023-06-12 06:35:271

随机变量是什么

在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，所以它可以是自变量，也可以使因变量，还可以是无关变量。如：在回归分析中,因变量 y 是随机变量,自变量 x 也可以是随机变量,

真颛2023-06-12 06:35:261

什么是“实随机变量”？与“随机变量”有何区别？

打个比方吧，这样楼主可以很轻松地理解。当变量x的值为100的概率为1的话，那么x=100就是确定了的，不会再有变化，除非有进一步运算。当变量x的值为100的概率不为1，比如为50的概率是0.5，为100的概率是0.5，那么这个变量就是会随不同条件而变化的，是随机变量，取到50或者100的概率都是0.5，即50%这么说可以理解了吧？希望能帮到你。o(∩_∩)o

九万里风9 2023-06-12 06:35:261

随机变量是什么？他可以取负值吗？

随机变量：指在一定范围内以一定的概率分布随机取值的变量。 可以取负值。

拌三丝2023-06-12 06:35:101