概率论——随机变量及其分布

【随机变量】

设随机实验的样本空间是 S=|e| ,X = X(e) 是定义在样本空间S上的实值单值函数,称 X = X(e) 为随机变量。

【概率分布率】

设随机变量 X ,其所有可能去的不同值为:

取各个值的可能的概率分别为:

即:

若该公式满足以下条件,则称为随机变量X的概率分布率,简称分布率

  ,

【概率直方图】

概率直方图:直方图中面积之和为1.

【伯努利试验】

假设实验 E 只有两个可能的结果:成功与失败,则称 E 为伯努利试验

将 E (0<p<1)独立重复进行 n 次,则称这一串重复的独立使用为 n重伯努利试验

【伯努利分布、二项分布】

事件发生的概率记为 p,不发生概率为 (1-p) ,则 n 次实验中在 k 次发生的概率为:

因为事件独立, n 次中发生 k 次的顺序不固定, n 次实验中发生 k 次的概率为:

若随机变量 X 具有分布率:

其中 0<p<1 为常数时,则称 X 服从 n,p 为参数的二项分布,记为  X ~ B(n,p)

当 n=1 时,公式简化为:

此称 X 服从以 p 为参数的 伯努利分布{0 - 1} 分布

【泊松分布】

设随机变量 X 的分布率为:

其中  “入 > 0 ” 是常数,则称随机变量 X 服从以 “入 ” 为参数的泊松分布,记为:

 【连续型随机变量及其概率密度】

栗子:射击运动员射击,圆盘半径为 r,随机变量 X 为击中点到靶心的距离。

假设每次都中靶,射击结果如图:

曲线面积为1,区间 [a,b] 的概率为之间的面积。存在一个函数,使得 X 落在[a,b] 区间概率为:

称 X 是连续型随机变量,f(x) 称为 X 的概率密度函数,简称概率密度

附加说明:∫  用于求曲边多边形的面积(导函数符号,求原函数),牛顿-莱布尼茨公式:

 【均匀分布】

【指数分布】

【正太分布】

正太分布、高斯分布,正太分布满足以下条件:

【标准正太分布】

【分布函数】

分布函数在 x 处可导,导函数为概率密度函数。

 【多维随机变量分布】

原文地址:https://www.cnblogs.com/hzc2012/p/8278196.html

时间: 2024-07-30 10:21:32

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[从头学数学] 第196节 随机变量及其分布

剧情提要: [机器小伟]在[工程师阿伟]的陪同下进入了[九转金丹]之第五转的修炼. 这次要研究的是[随机变量及其分布]. 正剧开始: 星历2016年04月26日 10:24:43, 银河系厄尔斯星球中华帝国江南行省. [工程师阿伟]正在和[机器小伟]一起研究[随机变量及其分布]. <span style="font-size:18px;">[0.9039684513598869, 0.09214765049540131, 0.003800386807600563, 8.24

随机变量及其分布

1.随机变量 2.随机变量函数分布 3.二维随机变量Z=f(X,Y)的分布 重要的分布

第三部分 概率_2 一维随机变量的分布

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

第三部分 概率_3 多维随机变量的分布

3. 多维随机变量的分布 (1)多项分布 可参见https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 多项分布是对二项分布的扩展,二项分布是单变量分布,而多项分布式多变量分布. 二项分布每次试验试验只有两种结果,而多项分布每次试验则会有多种可能性,那么进行多次的试验后,多项分布描述的就是每种可能发生次数的联合概率分布. (2)Gamma函数 首先说一下先验概率和后验概率的区别,然后再进行下面的步骤: 验前概率就是通常说的概率: 验后概率是一种条

第二章 随机变量及其分布

随机变量,顾名思义,就是具有随机性的变量.什么叫有随机性?中公考研辅导老师将带领大家从随机试验开始看起. 所谓随机试验,就是具有如下特征的试验:“可重复”,“结果不唯一”,“无法预知”(试验前无法预知哪种结果出现).如掷硬币,掷骰子.对于某个随机试验,我们把其结果收集起来构成一个集合,这就构成了该试验的样本空间.而样本空间的子集就是随机事件.所以随机事件即某些试验结果构成的集合.概率第一章的基本概念:样本空间.随机事件.必然事件.不可能事件.基本事件,均可以理解成特殊的集合(由随机试验的结果构成

二维随机变量及其分布

连续型随机变量及其分布

哪求概率哪积分 原文地址:https://www.cnblogs.com/YC-L/p/12262347.html

多为随机变量及其分布

联合分布函数的性质从未考过 原文地址:https://www.cnblogs.com/YC-L/p/12268493.html

(二)概率论之随机变量

1. 什么是随机变量? 在(一)中已经介绍 样本空间$\Omega$和基本事件$\omega$,若对任意$\omega$有唯一$X(\omega) \in R$,我们则称$X$为随机变量(取值函数).注意$\{\omega|X(\omega)=x\}\subset \Omega $,一般简写 \[P(\{\omega|X(\omega)=x\})=P(X=x)\] 有时我们不仅要知道$P(X=x)$的值,也需要知道$P(a\leq X \leq b)$和$P(X\leq x)$,$P(X \ge