这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了cumsum() R函数：用于产生随机变量的累积和。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
> 1:4
[1] 1 2 3 4
> cumsum(1:4)
[1] 1 3 6 10函数介绍：Returns a vector whose elements are the cumulative sums。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-731883.html
cumsum() 函数：Cumulative Sums 累积和。取第一个单词的前三个字母，取第二个单词的前三个字母。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-731883.html
到了这里，关于cumsum() R函数：用于产生随机变量的累积和的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
承接前文，我们继续学习第二章，一维随机变量及其分布的第二部分内容。 （一）（0-1）分布 设随机变量 X X X 的可能取值为 0 或 1 ，且其概率为 P P P { X = 1 X=1 X = 1 } = p , =p, = p , P P P { X = 0 X=0 X = 0 } = 1 − p ( 0 p 1 =1-p(0 p 1 = 1 − p ( 0 p 1 ，称 X X X 服从（0-1）分布，记为 X ∼ B
要学习二维随机变量的分布，我可能会遵循以下步骤： 了解基本概念：我会开始学习二维随机变量、联合概率密度函数、边缘概率密度函数、条件概率密度函数、期望值和方差等基本概念，以确保我对这些概念有一个牢固的理解。 学习分布类型：我会学习常见的二维随机变
一维随机变量函数与正态分布 PT_随机变量函数的分布_随机变量线性函数的正态分布_xuchaoxin1375的博客-CSDN博客 🎈正态分布的可加性 区别于一维随机变量的函数的正态分布的规律,多维随机变量(各个分量相互独立同分布)具有不同的规律 在一维的情况中, X ∼ N ( μ , σ 2 ) , 则
设随机变量X，Y相互独立同分布，均服从(0，1)上的均匀分布，则下列随机变量中仍然服从相应区间或区域上均匀分布的是（）。 A. X 2 X^2 X
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
设随机变量X的概率密度为，求Y=2X+8的概率密度。 令g(x)=Y，即g(x)=2X+8。我们可以得到Y的值域为(8,16)。 方法一：看看Y是不是单调可导的函数 此处Y单调可导。 然后求Y的反函数，即。再对h(x)求导可得。 再由公式我们可得 再补上定义域即可得到 方法二：如果Y不可导 那就用定
1.通常认知的\\\"x\\\"与随机变量X 我们通常意义上的 x 是自变量，y = f(x) 中的自变量。 但是 X 更多意义是 对应法则 \\\" f \\\" ，X完整写法是 X(ω) ω ∈ Ω。 X这个对应法则，可以将样本点映射到实数轴上。 那么X这个对应法则到底是什么，又怎么映射的呢？ 2.两个实例解释 X 如何个映射法
已知F₁(x)和F₂(x)是分布函数,若 aF₁(x)-bF₂(x)也是分布函数,则下列关于常数a,b的选项中正确的是（）。 A.a= 3 5 frac{3}{5}
如果X的密度函数为 p ( x ) = { x , 0 ≤
随机变量的独立性是这样定义的： 如果对任意 x , y x, y x , y 都有 P { X ≤ x , Y ≤ y } = P { X ≤ x } P { Y ≤ y } P{Xleq x,Yleq y} = P{Xleq x }P{Yleq y} P { X ≤ x , Y ≤ y } = P { X ≤ x } P { Y ≤ y } 即 F ( x , y ) = F X ( x ) F Y ( y ) F(x,y)=F_X(x)F_Y(y) F ( x , y ) = F X ( x ) F Y ( y ) 则称随机变量
