一维离散型随机变量及其分布

最新推荐文章于 2021-11-11 10:26:42 发布
原创 最新推荐文章于 2021-11-11 10:26:42 发布 · 4.5k 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#分布律 #分布函数

本文详细介绍了离散型随机变量的分布律及其性质，包括定义、表示方法及与分布函数之间的关系，并通过典型例题加深理解。

离散型随机变量的分布律

定义和性质
这里写图片描述
离散型随机变量的分布律的表示
这里写图片描述
典型例题
这里写图片描述

分布函数和分布律的关系

分布函数与分布律的关系
这里写图片描述
这里写图片描述
已知分布函数求分布律
这里写图片描述

7.6 二维离散型随机变量
Leroi64的博客
05-16 921
二维离散型随机变量（Bivariate Discrete Random Variables）是研究两个离散型随机变量的联合行为的工具，其核心是联合概率质量函数（Joint PMF）。
20.0.概率论与数理统计-一维和二维离散型随机变量函数的分布
专栏
01-13 1237
一维和二维离散型随机变量函数的分布一维离散型随机变量函数的分布二维离散型随机变量函数的分布 一维离散型随机变量函数的分布 二维离散型随机变量函数的分布
【概率论与数理统计】小结3 - 一维离散型随机变量及其Python实现
weixin_33994429的博客
08-30 455
注：上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。 以下所有Python代码示例，均默认已经导入上面的这几个包，导入代码如下： import numpy as np from scipy import stats import...
第二章：一维随机变量及其分布
GROWTH
05-06 3194
第二节 离散性随机变量 1、
【概率论与数理统计 Probability and Statistics 7】—— 一维随机变量函数的分布（离散型+连续型）
凝望，划过星空的博客
03-28 6294
很多的实际应用里面，往往 X 的分布是已知的，实际问题对应的变量是 X 的函数，那么，我们应该如何求 Y 的分布呢？这篇 Blog 将会带给你答案！我们开始吧！
概率论基础（3）一维随机变量（离散型和连续型）
崩坏的芝麻
06-12 8021
概率论对于学习 NLP 方向的人，重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习，也顺便巩固巩固基础。 这是基础篇的第三篇知识点总结 知识点：离散型随机变量的分布律、分布函数和函数的分布、连续型随机变量的分布律、分布函数和函数的分布
【概率论与数理统计 Probability and Statistics 12】—— 随机变量的数字特征1
凝望，划过星空的博客
04-19 841
文章目录一、数学期望1.1 一维离散型随机变量的数学期望1.1.1 几种常见离散型分布的数学期望1.2 一维离散型随机变量函数的数学期望1.3 一维连续型随机变量的数学期望1.3.1 几种常见连续型分布的数学期望1.4 一维连续型随机变量函数的数学期望二、方差 一、数学期望 1.1 一维离散型随机变量的数学期望 1.1.1 几种常见离散型分布的数学期望 1.2 一维离散型随机变量函数的数学期望 1...
课时03 一维离散型随机变量及其分布 2.mp4
06-19
课时03 一维离散型随机变量及其分布 2.mp4
07二维离散型随机变量.pptx
05-18
在概率统计中，随机变量是研究的对象，而二维离散型随机变量是其中一个重要的概念。 什么是二维离散型随机变量？设随机试验的样本空间为 S，X 和 Y 是定义在 S 上的随机变量，称 (X, Y) 为一个二维随机变量或二维...
离散型随机变量三种典型概率分布(分布律)
醉糊涂仙的博客
08-07 3万+
一,0-1分布 二,二项分布 三,泊松分布 四,三大分布之间的联系
概率论分布函数
无
04-06 1万+
1、什么是分布函数？ 分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数 2、它可以用来干什么？在这里插入代码片 分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特 3、分布函数由什么构成？ 1、（离散型）随机变量 1、什么是（离散性随机变量）？ 它全部可能取到的点（1 || 有限个），也可以...
已知分布函数求概率密度例题_10分钟掌握概率论多维随机变量及其分布问题（考研、期末复习均可以用）...
weixin_39950552的博客
11-20 1万+
上篇文章为大家整理了概率论一维随机变量及其分布的内容并配合相应的例题让大家更好理解本章将讲解多维随机变量的内容，很关键如果有考研或是数学方面问题的话可以随时留言或者私信也可以点击下方链接加入社群正在跳转​jq.qq.com学习二维随机变量的知识前，需要先回顾一维随机变量的内容，如下：10分钟掌握概率论一维随机变量及其分布问题（考研、期末复习均可以用）其他内容页也更新：10分钟掌握随机变量数字特征问...
概率论考点之分布律（重要离散型三大分布）
热门推荐
guangod的博客
08-08 7万+
如题：2019年10月 分析：何为分布律？？由古典概型，可以研究的主要还是概率的概念，得出一系列的单个事件发生的概率问题，主要还是研究AUB的问题。 由条件概率的定义，可以得到全概率与贝叶斯公式，开始研究AB同时发生的问题。 ...
10.0.概率论与数理统计-分布函数定义
专栏
01-10 311
分布函数定义分布函数定义离散型随机变量的分布函数例1分布函数性质若已知分布函数，如何求分布律？例2例3 分布函数定义 离散型随机变量的分布函数 例1 分布函数性质 若已知分布函数，如何求分布律？ 例2 例3 ...
概率论与数理统计学习笔记——第二章
weixin_51419212的博客
10-16 1366
课时四 五种重要分布 二项分布 泊松分布 其中，题2可以做为结论记下来 均匀分布 指数分布 正态分布 标准正态分布 课时五 二维随机变量 课时六预备 二重积分 直角坐标下的计算 极坐标下 课时六 连续性二维随机变量 ...
随机变量的分布函数
qq_40710190的博客
11-11 4700
随机变量的分布函数 定义 设XXX是一个随机变量，xxx是任意实数，函数F(x)=P{X⩽x}F(x)= P\{X \leqslant x\}F(x)=P{X⩽x}称为X的分布函数(X为数轴上随机点的坐标) 分布函数F(x)F(x)F(x)表示随机变量XXX落在(−∞,x](-\infty,x](−∞,x]之间的概率 性质 分布函数F(x)具有以下基本性质： F(x)F(x)F(x)是一个单调不降的函数。 即当x1<x2即当x_1<x_2即当x1​<x2​ 有F(x)≤F(x,)有
概率论与数理统计：随机变量、分布律，分布函数，密度函数
silence1214的专栏
01-07 2万+
1：对于一次实验中出现的N次结果，如果对每一个结果进行一个实值单值函数的对应，则对应的值就叫做随机变量。用数学的定义就是S={e}，e是样本空间的一个样本，则X=X(e)就叫做随机变量，其实就是把一次实验结果映射到一个数值上去。这个数值就叫做随机变量。 2：随机变量有连续性随机变量和连续型随机变量，如何区分看名称就可以知道了，对于不同的随机变量他们对应的一些概念的叫法也是不一样的。 3：分布律
[ProbR] 高斯分布 Gaussian Distribution
土豆大叔的博客
11-05 3041
高斯分布 Gaussian Distribution一、高斯分布二、求高斯分布参数1. 离散数据2. 连续数据三、规范参数化四、高斯分布的联合分布五、仿射变换六、条件高斯分布七、高斯分布的链式法则 一、高斯分布 p(x)=N(x;μ,Σ)=1(2π)n/2detΣexp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))p(x) = N(x; \mu, \Sigma) = \frac{1}{(2\pi)^{n/2}\sqrt{det\Sigma}}exp(-\frac{1}{2}(x-\mu)^{T}\Sigma^{-
二维离散型随机变量根据联合分布律如何写联合分布函数
最新发布
12-31
对于二维离散型随机变量$(X, Y)$，其联合分布律给出了两个随机变量取特定值的概率。设$P(X = x_i, Y = y_j) = p_{ij}$表示当$X=x_i$且$Y=y_j$时发生的概率。 要得到联合分布函数（也称为累积分布函数），记作$F(x,y)=P(X \leqslant x,Y \leqslant y)$，即计算所有满足条件$X\leqslant x$和$Y\leqslant y$的事件的发生概率之和。 具体步骤如下： 定义域内的任意点$(x,y)$处的联合分布函数可以通过求解以下总和来获得： $$ F(x,y) = P(X \leqslant x , Y \leqslant y) = \sum_{{i:x_i \leqslant x}}{\sum_{{j:y_j \leqslant y}}{p_{ij}}} $$ 这意味着遍历所有的$x_i \leqslant x$ 和 $y_j \leqslant y$组合，并将对应的$p_{ij} = P(X = x_i, Y = y_j)$相加起来。 为了更清楚地理解这个过程，可以考虑一个具体的例子或者绘制一张表格，在其中列出所有可能的$(X,Y)$值及其相应的概率$p_{ij}$。接着，选择感兴趣的$(x,y)$坐标，累加表中小于等于这些坐标的单元格中的所有概率值得到$F(x,y)$。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值