随机变量的概念

随机变量的概念Tag内容描述：<p>1、第 2 章 随机变量及其分布,第2章 随机变量及其分布,2.1 随机变量的概念与分类,2.2 离散型随机变量及其分布,2.4 随机变量的分布函数,2.3 连续型随机变量及其分布,2.5 随机变量函数的分布,一、随机变量的概念,2.1 随机变量的概念与分类,二、随机变量的分类,为更好地揭示随机现象的规律性并利 用数学工具描述其规律, 有必要引入随机 变量来描述随机试验的不同结果.,例 抛掷一枚硬币可能出现 的两个结果 , 可以用一个 变量来描述.,1.定义:,一、随机变量的概念,描述性定义：称这种依赖于特定随机试验，并且由试验结果完全确定的变量为随机变量 。</p><p>2、第一章 随机变量基础 概率的基本术语 随机变量的定义及分布 随机变量的数字特征 随机变量的函数 多维正态随机变量 MATLAB的统计分析函数*,本章学习的目标： 复习概率与随机变量的理论 加深随机变量函数的理论（重点） 深化一些重要概念的理解 加深多维正态随机变量的理论 增加Matlab的统计分析函数(自主学习）,1.1 概率的基本术语,随机试验(Random Experiment): 满足下列三个条件的试验称为随机试验： (1)在相同条件下可重复进行； (2)试验的结果不止一个，所有可能的结果能事先明确； (3)每次试验前不能确定会出现哪一个结果。,例：投掷。</p><p>3、二、随机变量的概念,一、随机变量的引入,三、小结,第一节 随机变量,概率论是从数量上来研究随机现象内在规律性的，为了更方便有力的研究随机现象，就要用数学分析的方法来研究， 因此为了便于数学上的推导和计算，就需将任意的随机事件数量化当把一些非数量表示的随机事件用数字来表示时， 就建立起了随机变量的概念,1. 为什么引入随机变量?,一、随机变量的引入,2. 随机变量的引入,实例1 在一装有红球、白球的袋中任摸一个球,观察摸出球的颜色.,S=红色、白色,非数量,将 S 数量化,可采用下列方法,红色,白色,即有 X (红色)=1 ,X (白色)=0.,。</p><p>4、2.1 随机变量的定义,一、随机变量 二、分布函数,一、随机变量,例1 抛一枚硬币,观察正面1,反面2出 现的情况:,样本空间=1, 2,引入一个定义在上的函数 X :,由于试验结果的出现是随机的,因此 X()的取值也是随机的,例2 从包含两件次品(a1,a2)和三件正品(b1,b2,b3)的五件产品中任意取出两件:,以X表示抽取的两件产品中包含的 次品个数,则X是定义在上的一个函数,样本空间为:,即 X=X(),=a1,a2,a1,b1,a1,b2,a1,b3,a2,b1, a2,b2,a2,b3,b1,b2,b1,b3,b2,b3,具体写出这个函数如下:,X取什么值依赖于试验结果,即X的 取值带有随机性,R,设E是随机试验,是其样。</p><p>5、第二章,随机变量及其概率分布,随机变量,离散型,连续型,分布律,概率密度函数,联合分布函数,一维随机变量,二维随机变量,分布函数,联合分布律,离散型,连续型,联合概率密度,边缘分布律,离散型,连续型,边缘概率密度,第二章,第一节,随机变量的概念,有些随机实验的结果是一个数值,但是有些随机实验的结果不是数值,例如：掷硬币,可以用1表示正面，用0表示反面，这样这些随机实验,不过我们可以将其结果数量化，比如,例如：掷骰子，从一批产品中抽取若干件等等，我们,可以用一个变量 来表示其结果。,的结果也可以用数值表示了。,由于随机实验的结果。</p><p>6、第二章,随机变量及其概率分布,随机变量,离散型,连续型,分布律,概率密度函数,联合分布函数,一维随机变量,二维随机变量,分布函数,联合分布律,离散型,连续型,联合概率密度,边缘分布律,离散型,连续型,边缘概率密度,第二章,第一节,随机变量的概念,有些随机实验的结果是一个数值,但是有些随机实验的结果不是数值,例如：掷硬币,可以用1表示正面，用0表示反面，这样这些随机实验,不。</p>