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设X~U(a, b), a≤c<d≤b, 即 [c, d] ⊂ [a, b], 则
P{c≤X≤d} = 
使用这个公式计算概率很方便， 例如， X~U(0, 3), 则文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-609687.html
P{1≤X≤2} = 
= 
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一 定义 设D为平面上的有界区域， 其面积为S, 且S0, 如果二维随机变量(X, Y)的概率密度为 则称(X, Y) 服从区域D上的均匀分布, 记作 (X , Y) ~ . 看其两个特殊情形： D为矩形区域 , , 此时 D为圆形区域， （X, Y）在以原点为圆心、R为半径的圆域上服从均匀分布， 则(X, Y)的概率密度为
定义3 设 （ X ， Y ） （X，Y） （ X ， Y ） 为二维随机变量，对任意的 （ x ， y ） ∈ R 2 （x，y）∈R^2 （ x ， y ） ∈ R 2 ，称 F （ x ， y ） = P （ X ≤ x ， Y ≤ y ） F（x，y）=P（X≤x，Y≤y） F （ x ， y ） = P （ X ≤ x ， Y ≤ y ） 为随机变量 （ X ， Y ） （X，Y） （ X ， Y ） 的
前面， 我详细介绍了 一个随机变量函数的概率分布 ，本文开始介绍 两个随机变量的函数 。 注意， 不能写成 两个随机变量函数， 那就会误认为 两个函数 ， 本文主要介绍两个连续型随机变量的函数， 至于离散型，由读者自行了解。 一 两个连续型随机变量 设X与Y为两个连
目录 一、二维随机变量及其分布 1、二维随机变量 2、二维离散型随机变量(X,Y) 3、二维连续型随机变量(X,Y) 二、二维随机变量的独立性 三、二维均匀分布和二维正态分布 二维均匀分布 二维正态分布 四、二个随机变量函数Z=g(X,Y)的分布 X、Y均为离散型随机变量： X、Y均为连续
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 ( 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
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
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
隔了好长时间没看概率论了，上一篇文章还是 8.29 ，快一个月了。主要是想着高数做到多元微分和二重积分题目，再来看这个概率论二维的来，更好理解。不过没想到内容太多了，到现在也只到二元微分的进度。 定义 1 —— 二维随机变量。设 X , Y X,Y X , Y 为定义于同一样本空
目录 随机事件与概率 概念 为什么要学习概率论 随机事件与随机事件概率 随机事件 随机事件概率 贝叶斯公式 概念 条件概率 概率乘法公式 贝叶斯公式 举个栗子 随机变量 随机变量的定义 随机变量的分类 离散型随机变量 连续型随机变量 概念 随机事件是指在一次试验
