常见离散型随机变量比较

【概率论】离散型随机变量分布——伯努利分布、泊松分布 先简单复习下之前的内容,离散型随机变量指的是随机变量X的取值是有限的(或无穷可列的)。 详细的解释可以参照这篇博文:https://blog.youkuaiyun.com/dengfangmei1216/article/details/107526615 接下来,我们来看离散型随机变量的几大重要分布都有哪些。 1. 0-1分布(伯努利分布) 0-1分布很简单,就是字面意思,即随机变量X的取值只有两个,0和1,表示每次试验的结果只有2种,非A即B。比如像我们常说的抛一次硬币的结果,看用户是否使用某优惠券等,都是服从0-1 阅读详情

离散型随机变量比较

1、X~Bern(p), 表明X的取值符合伯努利分布,只有1(成功)和0(失败)两种结果,其中成功的概率为P。伯努利分布的X期望值为P,方差为P(1-P);
2、X~Geom(p),表明X是几何随机变量,符合几何分布,其中成功的概率为P, 该分布主要是探索n次独立尝试,直到第一次尝试成功的概率,每一次独立试验都是伯努利分布。几何分布的X期望值为1/P,方差为(1-P)/P^2;
3、X~Bin(n,p),表明X是二项式随机变量,符合二项式分布,其中每次试验成功的概率为P,该分布主要是探索在n次独立尝试中,有X次成功的概率,每一次试验都是伯努利试验,在这里尝试次数n是固定的。二项式分布的X期望值为nP, 方差为nP(1-P);
4、Y~NB(r,p),表明Y是负二项式随机变量,符合负二项式分布,其中每次试验成功的概率为P,该分布主要是探索在n次独立试验中,在达到r次成功前,失败的次数。Y就是r次成功试验前,失败的次数。在这里,成功次数r是固定的。负二项式分布的Y期望值为r(1-P)/P,而方差为r(1-P)/P^2。

几种离散型随机变量分布比较,以二项式分布为例

rbinom(): 知道随机变量的分布, 如𝐵𝑖𝑛(15,0.3) ),求出符合该分布的离散型变量的取值或观察值
1、rbinom(n=30,size=15,prob=0.3), n 为观察值个数,size为试验次数,prob为每个试验成功的概率。该函数产生的结果就是在10次试验中,成功的次数。

2、dbinom(): 知道随机变量的分布, 如𝐵𝑖𝑛(15,0.3) ,求出随机变量某个取值的概率,使用方法如下
dbinom (x=4, size=15, prob=0.3), x为随机变量的取值,size为试验次数,prob为每个试验成功的概率。该函数产生的结果就是成功次数为4的概率,dbinom 也称为density function.

3、pbinom(): 知道随机变量的分布, 如𝐵𝑖𝑛(15,0.3) ,求出随机变量某个取值的cumulative density function,如𝑃(𝑋≤4) . 使用方法如下
pbinom (q=4, size=15, prob=0.3), q 为随机变量的取值范围小于或等于4,size为试验次数,prob为每个试验成功的概率。该函数产生的结果就是随机变量取值为小于或等于4时的累计分布概率。

4、qbinom():知道随机变量的分布, 如𝐵𝑖𝑛(15,0.3) ,并且知道cumulative density function(cdf),求出随机变量某个取值范围,使用方法如下
qbinom (p, size=15, prob=0.3), p为为cdf,size为试验次数,prob为每个试验成功的概率。该函数产生的结果就是随机变量小于或者等于的值。

累积密度函数(Cumulative Density Function,CDF) 当 \(x \to +\infty\) 时,\(F_X(x) \to 1\)。假设有一个连续型随机变量 \(Y\) 服从均匀分布 \(U(a, b)\),其中 \(a = 0\),\(b = 1\)。右连续性:CDF是右连续函数,即对于任意 \(x\),有 \(\lim_{x \to x_0^+} F_X(x) = F_X(x_0)\)。非递减性:CDF是一个非递减函数,即对于任意的 \(x_1 < x_2\),有 \(F_X(x_1) \leq F_X(x_2)\)。 阅读详情

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