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设E是一个随机试验，S为样本空间，样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X，使得每个样本点都有与之对应的数对应，则称 X=X（e）为随机变量 分布函数： 设X为随机变量，x是任意实数，则事件{Xx}为随机变量X的分布函数，记为F（x） 即： F（x）=P（Xx） （1）几何意
设随机变量X具有如下形式的密度函数，那么则称X服从参数为θ的指数分布, 记为X~EXP(θ). 指数分布的分布函数为： ①数学期望 如果X 服从参数为λ (λ0)的指数分布,那么指数分布X~EXP(θ)的数学期望： λ ②方差 设X 服从参数为λ (λ0)的指数分布, 指数分布X~EXP(θ)的方差：λ^2。
目录 二维随机变量及其分布函数 二维离散型随机变量及其概率分布 连续型随机变量及其概率密度 条件分布 二维随机变量的函数分布 二维随机变量的定义： X和Y是定义在随机试验E的 样本空间Ω 上的 两个随机变量 ，他们 构成的向量 （𝑋
目录 总体 简单随机样本 直方图 样本分布函数 样本函数及其概率分布 𝜒2分布 𝑡分布 𝐹分布 总体： 研究对象的全体 个体： 总体中的每一个元素 总体容量： 总体
1.随机变量 ①X=X(ω) ②一般用大写字母表示 常见的两类随机变量——离散型随机变量、连续型随机变量 2. 分布函数 F ( x ) F(x) F ( x ) (1)定义 1.定义： 称函数 F ( x ) = P { X ≤ x } ( − ∞ x + ∞ ) F(x)=P{ X≤x} (-∞x+∞) F ( x ) = P { X ≤ x } ( − ∞ x + ∞ ) 为随机变量X的分布函数，
1. 简述 计算概率分布律及密度函数值 matlab直接提供了通用的计算概率密度函数值的函数，它们是pdf 和namepdf函数，使用方式如下： Y=pdf(‘name’，K，A，B)或者：namepdf (K，A，B) 上述函数表示返回在X=K处、参数为A、B、C的概率值或密度值，对于不同的分布，参数个数是不
统计量： X ‾ = 1 n ∑ i = 1 n X i ， 其 中 X i ~ N ( μ , σ 2 ) overline{X}= cfrac{1}{n}sum_{i=1}^nX_{i}，其中X_{i}text{textasciitilde} N(mu,{sigma^{2}} ) X = n 1 i = 1 ∑ n X i ， 其 中 X i ~ N ( μ , σ 2 ) S 2 = 1 n − 1 ∑ i = 1 n ( X i − X ‾ ) 2 S^2= cfrac{1}{n-1}sum_{i=1}^n(X_{i}-overline{X})^2 S 2 = n −
设随机变量X的所有可能取值为0与1两个值，其分布律为 若分布律如上所示，则称X服从以P为参数的(0-1)分布或两点分布。记作X~ B(1，p) 0-1分布的分布律利用表格法表示为: X 0 1 P 1-P P 0-1分布的数学期望 E(X) = 0 * (1 - p) + 1 * p = p 二项分布的分布律如下所示： 其中P是事件在一次试验
设 ( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 为二维随机变量，以 X , Y X,Y X , Y 为变量所构成的二元函数 Z = φ ( X , Y ) Z=varphi(X,Y) Z = φ ( X , Y ) ，称为随机变量 ( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 的函数，其分布一般有如下几种情形： ( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 为二维离散型随机变量 设 ( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 联合分布律为
1.随机变量 ①X=X(ω) ②一般用大写字母表示 常见的两类随机变量——离散型随机变量、连续型随机变量 2. 分布函数 F ( x ) F(x) F ( x ) (1)定义 1.定义： 称函数 F ( x ) = P { X ≤ x } ( − ∞ x + ∞ ) F(x)=P{ X≤x} (-∞x+∞) F ( x ) = P { X ≤ x } ( − ∞ x + ∞ ) 为随机变量X的分布函数，
