离散型随机变量与连续型随机变量 离散型随机变量 若随机变量X的取值为有限个或可数个，则称X为离散型随机变量. 例如，抛四次硬币的概率，设正面朝上为X，那一共就有(X=0)，(X=1)，(X=2)，(X=3)，(X=4)五种情况，很明显是有限个，所以这个X就是离散型随机变量 离散 ...

注：上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。 以下所有Python代码示例，均默认已经导入上面的这几个包，导入代码 ...

注：上一小节总结了离散型随机变量，这个小节总结连续型随机变量。离散型随机变量的可能取值只有有限多个或是无限可数的（可以与自然数一一对应），连续型随机变量的可能取值则是一段连续的区域或是整个实数轴，是不可数的。最常见的一维连续型随机变量有三种：均匀分布，指数分布和正态分布。下面还是主要从概述、定义 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.2.2、连续型随机变量及其概率密度函数 一、总结 一句话总结： 【不可以逐个列举】：连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。 【例如，一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---2.3.2、连续型随机变量函数的分布 一、总结 一句话总结： 设X的f_X(x)，y=g(x)，Y=g(X) 第一步：F_Y(x)=F_X(x)，两边对x求导 第二步：f_Y(x)=f_X(x)， 1、分布函数F(x)和概率密度函数f(x)的关系 ...

目录 条件概率 乘法公式 例题 条件概率 定义: 在样本空间\(\Omega\)中,有事件\(A和B\),则在\(A\)已经发生的条件下的\(B\)发生的概率为\(P(B|A)\) \(P(A)\): 无条件概率 ...

目录 1. 事件的基本概率 2. 古典概率模型(排列组合)理论 古典概率模型条件: 排列组合概念 排列(Permutation) 组合(Combination) 3. 例题 ...

宋浩《概率论与数理统计》笔记---3.1.1、二维随机变量及其分布函数 一、总结 一句话总结： 二维随机变量表示要研究的问题是两个。比如比如打靶弹着点x和y 【F(x,y)=P{X<=x,Y<=y}】：设(X,Y)为二维随机变量，x,y为任意实数，二元函数F(x,y)=P ...