在讨论连续型随机变量函数的分布时,我们从一般的情况中(讨论正态分布的文章中提及),能够得到简化版模型. 回忆利用分布函数和概率密度的关系求解随机变量函数分布的过程,有Y=g(x),如果g(x)是严格单调的,那么在我们就能够利用反函数直接得到X的范围(如果不是单调的,需要考虑的事情就要多一点),由此将Y的分布函数和X的分布函数建立了联系,定理的具体形式如下:

结论 正态分布的可加性 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236555.html

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2. 一维随机变量的分布 (1)随机变量 类型-----根据取值情况的不同可以将随机变量分为离散随机变量和连续随机变量 概率分布-----随机变量一切可能值或范围的概率的规律 (2)常见离散分布 1)两点分布 随机变量X值可能取0和1两个值,则分布为 X 0 1 Pk 1-P P 则称X服从(0--1)分布或者两点分布 2)二项分布 在一次试验E中只考虑两个互逆的结果A或者,这样的试验称为伯努利试验. n重伯努利试验:将伯努利试验E独立(表示每次试验的结果都互不影响)的重复(表示在这n次试验中P

1 随机变量的概念 顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量.随机变量的反面是“确定性变量”,即其值遵循某种严格的规律的变量,比如从北京到上海的距离.但是从绝对意义上讲,许多通常视为确定性变量的量,本质上都有随机性,只是由于随机性干扰不大,以至在所要求的精度之内,不妨把经作为确定性变量来处理. 根据随机变量其可能取的值的全体的性质,可以把随机变量分为2大类,一类是离散型随机变量:一类是连续型随机变量.但是连续型变量这个概念只是数学上的抽象,因为任何量都有单位,都只能在该单位下量到一定的精度

本文参考文献:GeekBand课堂内容,授课老师:侯捷 :深度探索C++对象模型(侯捷译) :网络资料,如:http://blog.csdn.net/sanfengshou/article/details/4574604 说明:由于条件限制,仅测试了Windows平台下的VS2013 IDE.其余平台结果可能不同,但原理都类似.建议读者自己在其他平台进行测试. 1.什么是虚函数? 虚函数是类的非静态成员函数,在类中的基本形式如下:virtual 函数返回值类型 虚函数名(形参表) 如:virtu

在关于离散型随机变量函数的期望的讨论中,我们很容易就得到了如下的等式: 那么推广到连续型随机变量,是否也存在类似的规律呢? 即对于连续型随机变量函数的期望,有: 这里给出一个局部的证明过程,完整的证明过程书中留在了理论习题当中.

一维 二维 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236399.html

1. 随机变量的概念 顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量.随机变量的反面是“确定性变量”,即其值遵循某种严格的规律的变量,比如从北京到上海的距离.但是从绝对意义上讲,许多通常视为确定性变量的量,本质上都有随机性,只是由于随机性干扰不大,以至在所要求的精度之内,不妨把经作为确定性变量来处理. 根据随机变量其可能取的值的全体的性质,可以把随机变量分为2大类,一类是离散型随机变量,比如检验100件产品中的次品个数:一类是连续型随机变量,比如一个灯泡的寿命.但是连续型变量这个概念只是数学上的