【考研数学】概率论与数理统计 —— 第二章 | 一维随机变量及其分布(1,基本概念与随机变量常见类型)
文章目录
- 引言
- 一、一维随机变量及其分布
- 1.1 随机变量
- 1.2 分布函数
- 二、随机变量常见类型及分布
- 2.1 离散型随机变量
- 2.2 连续型随机变量及概率密度函数
- 写在最后
引言
暑假接近尾声了,争取赶一点概率论部分的进度。
一、一维随机变量及其分布
1.1 随机变量
设随机试验 E E E 的样本空间为 Ω \Omega Ω , X X X 为定义于样本空间 Ω \Omega Ω 上的函数,对于任意 w ∈ Ω w \in \Omega w∈Ω ,总存在唯一确定的 X ( w ) X(w) X(w) 与之对应,称 X ( w ) X(w) X(w) 为随机变量,一般记为 X X X 。
随机变量一定的取值范围本质上就是随机事件,若随机变量某个范围内取不到任何值,本质上为不可能事件,若某个范围包含了随机变量所有可能的取值,本质上就是必然事件。
1.2 分布函数
设 X X X 为随机变量,对任意的实数 x x x ,称函数 F ( x ) = P F(x)=P F(x)=P { X ≤ x X \leq x X≤x } 为随机变量 X X X 的分布函数。
其有如下四个性质:
(1) 0 ≤ F ( x ) ≤ 1 ; 0 \leq F(x) \leq 1; 0≤F(x)≤1;
(2) F ( x ) F(x) F(x) 是 x x x 的单调不减函数;
(3) F ( x ) F(x) F(x) 关于 x x x 右连续;
(4) F ( − ∞ ) = 0 , F ( + ∞ ) = 1. F(-\infty)=0,F(+\infty)=1. F(−∞)=0,F(+∞)=1.
若有一个函数满足以上四个条件,可称其为某个随机变量的分布函数。如 F ( 3 x − 1 ) F(3x-1) F(3x−1) 仍为分布函数,但 F ( 1 − 3 x ) F(1-3x) F(1−3x) 不是分布函数,当 x → + ∞ x \to +\infty x→+∞ , F ( 1 − 3 x ) F(1-3x) F(1−3x) 极限为 0 不为 1 ; F ( x 2 ) F(x^2) F(x2) 也不是分布函数,因为当 x → + ∞ x \to +\infty x→+∞ , F ( x 2 ) F(x^2) F(x2) 极限为 1 不为 0 。
设随机变量 X X X 的分布函数为 F ( x ) F(x) F(x) ,则
(1) P P P { X < a X < a X<a } = F ( a − 0 ) ; =F(a - 0); =F(a−0);
(2) P P P { a < X ≤ b a < X\leq b a<X≤b } = F ( b ) − F ( a ) ; =F(b)-F(a); =F(b)−F(a);
(3) P P P { a ≤ X < b a \leq X < b a≤X<b } = F ( b − 0 ) − F ( a − 0 ) ; =F(b - 0)-F(a-0); =F(b−0)−F(a−0);
(4) P P P { a ≤ X ≤ b a \leq X \leq b a≤X≤b } = F ( b ) − F ( a − 0 ) ; =F(b)-F(a-0); =F(b)−F(a−0);
(5) P P P { a < X < b a < X < b a<X<b } = F ( b − 0 ) − F ( a ) ; =F(b - 0)-F(a); =F(b−0)−F(a);
(6) P P P { X = a X =a X=a } = F ( a ) − F ( a − 0 ) ; =F(a)-F(a-0); =F(a)−F(a−0);
二、随机变量常见类型及分布
2.1 离散型随机变量
设 X X X 为随机变量,若 X X X 的可能取值是有限个或可列个,称 X X X 为离散型随机变量。
设离散型随机变量 X X X 的可能取值为 x i ( i = 1 , 2 , … ) x_i(i=1,2,\dots) xi(i=1,2,…) ,其对应的概率为 P P P { X = x i X=x_i X=xi } = p i =p_i =pi ,称 P P P { X = x i X=x_i X=xi } = p i =p_i =pi 或下表
为随机变量 X X X 的分布律。
离散型随机变量 X X X 的分布律满足:
(1) p i ≥ 0 ( i = 1 , 2 , … ) . p_i \geq 0(i=1,2,\dots). pi≥0(i=1,2,…).
(2) ∑ i = 1 + ∞ p i = 1. \sum_{i=1}^{+\infty}p_i=1. ∑i=1+∞pi=1.
(3)分布函数 F ( x ) = P F(x)=P F(x)=P { X ≤ x X \leq x X≤x } 为阶梯函数,且 F ( x ) F(x) F(x) 的间断点即为随机变量 X X X 的可能取值。
什么是阶梯函数呢,就是图像是像台阶那样的。举个例子,记随机变量 X X X 为投掷一枚均匀的骰子朝上的点数,则 X X X 可取 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 1,2,3,4,5,6 1,2,3,4,5,6 ,且 P P P { X = i X=i X=i } = 1 6 ( i = 1 , 2 , … , 6 ) =\frac{1}{6}(i=1,2,\dots,6) =61(i=1,2,…,6) ,其分布律如下表所示:
分布函数图像为:
注意,阶梯是先右再上的阶梯,因为是离散的取值,所以在两个取值之间的分布函数值应为前一个取值所对应函数值。
2.2 连续型随机变量及概率密度函数
设随机变量 X X X 的分布函数为 F ( x ) F(x) F(x) ,若存在非负、可积的函数 f ( x ) f(x) f(x) ,使得对任意实数 x x x ,有 F ( x ) = ∫ − ∞ x f ( t ) d t , F(x)=\int_{-\infty}^xf(t)dt, F(x)=∫−∞xf(t)dt, 称 X X X 为连续型随机变量,函数 f ( x ) f(x) f(x) 为随机变量 X X X 的概率密度函数或概率密度。
连续型随机变量概率密度有如下结论:
(1) f ( x ) ≥ 0 ; f(x) \geq 0; f(x)≥0;
(2) ∫ − ∞ + ∞ f ( t ) d t = 1 ; \int_{-\infty}^{+\infty}f(t)dt=1; ∫−∞+∞f(t)dt=1;
(3)分布函数 F ( x ) F(x) F(x) 为连续函数,但不一定可导;
(4) P P P { X = a X=a X=a } = F ( a ) − F ( a − 0 ) = 0 =F(a)-F(a-0)=0 =F(a)−F(a−0)=0 ,故连续型随机变量在任意一点处的概率为 0 。
(5)设分布函数为 F ( x ) F(x) F(x) ,则概率密度函数为 f ( x ) = { F ′ ( x ) , x 为 F ( x ) 的可导点 0 , x 为 F ( x ) 的不可导点 f(x) = \begin{cases} F'(x), & x \text{为} F(x) 的可导点 \\ 0, & x为F(x) 的不可导点\\ \end{cases} f(x)={F′(x),0,x为F(x)的可导点x为F(x)的不可导点 (6)存在既不是离散型又不是连续型的随机变量,如随机变量 X X X 的分布函数表达式为 F ( x ) = { 0 , if x < 0 x 2 , if 0 ≤ x < 1 1 if x ≥ 1 F(x) = \begin{cases} 0, & \text{if } x < 0 \\ \frac{x}{2}, & \text{if } 0 \leq x < 1 \\ 1 & \text{if } x \geq1 \end{cases} F(x)=⎩ ⎨ ⎧0,2x,1if x<0if 0≤x<1if x≥1 显然 F ( x ) F(x) F(x) 满足分布函数的四个特性,但其不是阶梯函数,所以 X X X 非离散型随机变量。又因为 F ( x ) F(x) F(x) 存在间断点,所以 X X X 也非连续型随机变量,其图像如下图所示。
写在最后
下一篇我们将介绍一些常见的随机变量分布。
相关文章:

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第二章 | 一维随机变量及其分布(1,基本概念与随机变量常见类型)
文章目录 引言一、一维随机变量及其分布1.1 随机变量1.2 分布函数 二、随机变量常见类型及分布2.1 离散型随机变量2.2 连续型随机变量及概率密度函数 写在最后 引言 暑假接近尾声了,争取赶一点概率论部分的进度。 一、一维随机变量及其分布 1.1 随机变量 设随机试…...

CSS判断手机暗黑模式
手机有个功能到了晚上会自动变成深色也就是暗黑模式.这种情况下网页会自动变颜色.如果想自由控制暗黑模式下的html样式的话,可以用如下方式: media (prefers-color-scheme: dark) {/*html, body {*//*filter: invert(1) hue-rotate(180deg);*//*}*/.maill{margin-left: 0;marg…...

【java中的Set集合】HashSet、LinkedHashSet、TreeSet(最通俗易懂版!!)
目录 一、HashSet集合 1.HashSet集合的特点 2.HashSet常用方法 二、LinkedHashSet集合 LinkedHashSet集合的特点 三、TreeSet集合 1.TreeSet集合的特点 2.TreeSet的基本使用 四、HashSet、LinkedHashSet、TreeSet的使用场景 五、list和set集合的区别 一、HashSet集合 …...

python中的文件操作
我们平常对文件的基本操作,大概可以分为三个步骤(简称文件操作三步走): ① 打开文件 ② 读写文件 ③ 关闭文件 【注意事项】 注意:可以只打开和关闭文件,不进行任何读写 文件打开 open函数ÿ…...

spark支持深度学习批量推理
背景 在数据量较大的业务场景中,spark在数据处理、传统机器学习训练、 深度学习相关业务,能取得较明显的效率提升。 本篇围绕spark大数据背景下的推理,介绍一些优雅的使用方式。 spark适用场景 大数据量自定义方法处理、类sql处理传统机器…...
代码随想录打卡—day52—【子序列问题】— 8.31 最大子序列
共性 做完下面三题,发现三个的dp数组中i都是以 i 为结束的字串。 1 300. 最长递增子序列 300. 最长递增子序列 AC: class Solution { public:int dp[10010]; // 表示以i结束的子序列最大的长度/*if(nums[j] > nums[i])dp[j] max(dp[j],dp[i] …...
gcc4.8.5升级到gcc4.9.2
第1步:获取repo [rootlocalhost SPECS]# wget --no-check-certificate https://copr.fedoraproject.org/coprs/rhscl/devtoolset-3/repo/epel-6/rhscl-devtoolset-3-epel-6.repo -O /etc/yum.repos.d/devtoolset-3.repo --2021-12-07 20:53:26-- https://copr.fedo…...
Golang 中的 archive/zip 包详解(三):常用函数
Golang 中的 archive/zip 包用于处理 ZIP 格式的压缩文件,提供了一系列用于创建、读取和解压缩 ZIP 格式文件的函数和类型,使用起来非常方便,本文讲解下常用函数。 zip.OpenReader 定义如下: func OpenReader(name string) (*R…...

微服务架构七种模式
微服务架构七种模式 目录概述需求: 设计思路实现思路分析 参考资料和推荐阅读 Survive by day and develop by night. talk for import biz , show your perfect code,full busy,skip hardness,make a better result,wait for change,challenge Survive.…...

关于CICD流水线的前端项目运行错误,npm项目环境配置时出现报错:Not Found - GET https://registry.npm...
关于CICD流水线的前端项目运行错误,npm项目环境配置时出现报错:Not Found - GET https://registry.npm… 原因应该是某些jar包缓存中没有需要改变镜像将包拉下来 npm config set registry http://registry.npm.taobao.org npm install npm run build...
element-plus的周选择器 一周从周一开始
1、代码 1)、template中 <el-date-picker v-model"value1" type"week" format"[Week] ww" placeholder"巡访周" change"change"value-format"YYYY-MM-DD" /> 2)、方法中 import…...
Android 9.0 pms获取应用列表时过滤掉某些app功能实现
1.前言 在9.0的系统rom定制化开发中,对系统定制的功能也是很多的,在一次产品开发中,要求在第三方app获取应用列表的时候,需要过滤掉某些app,就是不显示在app应用列表中,这就需要在pms查询app列表时过滤掉这些app就可以了,接下来就实现这些功能 2.pms获取应用列表时过滤掉…...
HTML <thead> 标签
实例 带有 thead、tbody 以及 tfoot 元素的 HTML 表格: <table border="1"><thead><tr><th>Month</th><th>Savings</th></tr></thead><tfoot><tr><td>Sum</td><td>$180<…...

谷歌发布Gemini以5倍速击败GPT-4
在Covid疫情爆发之前,谷歌发布了MEENA模型,短时间内成为世界上最好的大型语言模型。谷歌发布的博客和论文非常可爱,因为它特别与OpenAI进行了比较。 相比于现有的最先进生成模型OpenAI GPT-2,MEENA的模型容量增加了1.7倍…...

力扣92. 局部反转链表
92. 反转链表 II 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ,其中 left < right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点,返回 反转后的链表 。 示例 1: 输入:head [1,2,3,4,5], left 2, right 4 输出&am…...

九、适配器模式
一、什么是适配器模式 适配器模式(Adapter)的定义如下:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口,使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类能一起工作。 适配器模式(Adapter)包含以下主要角色&…...

使用spring自带的发布订阅来实现发布订阅
背景 公司的项目以前代码里面有存在使用spring自带发布订阅的代码,因此稍微学习一下如何使用,并了解一下这种实现方式的优缺点。 优点 实现方便,代码方面基本只需要定义消息体和消费者,适用于小型应用程序。不依赖外部中间件&a…...

Walmart电商促销活动即将开始,如何做促销活动?需要注意什么?
近日,沃尔玛官宣Baby Days优惠活动将于9月1日正式开始!卖家可以把握机会,通过设置促销定价,以最优惠的婴儿相关产品价格吸引消费者,包括汽车座椅、婴儿车、尿布袋、家具、床上用品、消耗品、婴儿服装、孕妇装等。注意本…...

Matlab(画图进阶)
目录 大纲 1.特殊的Plots 1.1 loglog(双对数刻度图) 1.3 plotyy(创建具有两个y轴的图形) 1.4yyaxis(创建具有两个y轴的图) 1.5 bar 3D条形图(bar3) 1.6 pie(饼图) 3D饼图 1.7 polar 2.Stairs And Ste阶梯图 3.Boxplot 箱型图和Error Bar误差条形图 3.1 boxplot 3.2 …...

人生的回忆
回忆是人类宝贵的精神财富,它们像一串串珍珠,串联起我们生活中的每一个片段。 回忆是时间的见证者,它们承载着我们成长、经历、悲欢离合的点点滴滴。 回忆让我们重温过去的欢笑与眼泪,感受那些已经逝去的时光。它们就像一本翻开的…...

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具,该工具基于TUN接口实现其功能,利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道,支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式,适应复杂网…...

19c补丁后oracle属主变化,导致不能识别磁盘组
补丁后服务器重启,数据库再次无法启动 ORA01017: invalid username/password; logon denied Oracle 19c 在打上 19.23 或以上补丁版本后,存在与用户组权限相关的问题。具体表现为,Oracle 实例的运行用户(oracle)和集…...
conda相比python好处
Conda 作为 Python 的环境和包管理工具,相比原生 Python 生态(如 pip 虚拟环境)有许多独特优势,尤其在多项目管理、依赖处理和跨平台兼容性等方面表现更优。以下是 Conda 的核心好处: 一、一站式环境管理:…...

Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...

MongoDB学习和应用(高效的非关系型数据库)
一丶 MongoDB简介 对于社交类软件的功能,我们需要对它的功能特点进行分析: 数据量会随着用户数增大而增大读多写少价值较低非好友看不到其动态信息地理位置的查询… 针对以上特点进行分析各大存储工具: mysql:关系型数据库&am…...

《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)
CSI-2 协议详细解析 (一) 1. CSI-2层定义(CSI-2 Layer Definitions) 分层结构 :CSI-2协议分为6层: 物理层(PHY Layer) : 定义电气特性、时钟机制和传输介质(导线&#…...

CMake基础:构建流程详解
目录 1.CMake构建过程的基本流程 2.CMake构建的具体步骤 2.1.创建构建目录 2.2.使用 CMake 生成构建文件 2.3.编译和构建 2.4.清理构建文件 2.5.重新配置和构建 3.跨平台构建示例 4.工具链与交叉编译 5.CMake构建后的项目结构解析 5.1.CMake构建后的目录结构 5.2.构…...

【配置 YOLOX 用于按目录分类的图片数据集】
现在的图标点选越来越多,如何一步解决,采用 YOLOX 目标检测模式则可以轻松解决 要在 YOLOX 中使用按目录分类的图片数据集(每个目录代表一个类别,目录下是该类别的所有图片),你需要进行以下配置步骤&#x…...

PL0语法,分析器实现!
简介 PL/0 是一种简单的编程语言,通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰,功能包括常量定义、变量声明、过程(子程序)定义以及基本的控制结构(如条件语句和循环语句)。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言,由 Niklaus Wirth 设计,用于展示编译原理的核…...

【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)
骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术,它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton):由层级结构的骨头组成,类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning):将模型网格顶点绑定到骨骼上,使骨骼移动…...