随机变量 定义 一般地,随机变量是从 \(\Omega\)(样本空间)到实数域上的函数。 累积分布函数 \(F(x) = P(X\leq x),x\in(-∞,∞)\) 离散随机变量 是只取有限值或至多可列无限值的随机变量。 一般地,能与整数集形成一一对应的集合就是可列无限集 ...
概率论 两个随机变量不相关和独立的辨析 参考:https: www.zhihu.com question 这里首先要明白的是,不相关的概念说的是两个随机变量没有线性关系,所以这里也就意味着仅仅是没有线性关系而已,也可以有二次关系什么的。 rho xy quad or quad Cov x, y quad or quad E x, y E x E y quad 意味着x与y不相关 但是如果出现下面的 ...
2019-12-04 21:06 0 299 推荐指数:
随机变量 定义 一般地,随机变量是从 \(\Omega\)(样本空间)到实数域上的函数。 累积分布函数 \(F(x) = P(X\leq x),x\in(-∞,∞)\) 离散随机变量 是只取有限值或至多可列无限值的随机变量。 一般地,能与整数集形成一一对应的集合就是可列无限集 ...
”。 这一讲,我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数,是从样本空间的子 ...
概率空间是事先给定的,其中样本空间是定义的基础,事件及其概率是我们讨论的对象。那么面对一个给定的概率空间,我们要讨论一些什么问题呢?事件与概率是绑定在一起的,故应把注意力放在事件域上,本篇从两个角度考察事件概率:条件概率和随机变量,它们是概率论中非常基础的概念。 1. 条件概率 1. ...
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢! 随机变量的函数 在前面的文章中,我先将概率值分配给各个事件,得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射,让事件“数值化”,事件的概率值转移到随机变量上,获得随机变量 ...
独立和互斥的区别在此省略,比较好理解。 首先我们看协方差的定义: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 协方差的性质有: Cov(X, Y) = Cov(Y, X) Cov ...
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 ...
概率的公理化定义 为了准确理解与深入研究随机现象,我们不能满足于从直觉出发形成的概率定义(概率的稳定值或可能性大小的个人信念),必须把概率论建立在坚实的数学基础上,科尔莫哥洛夫1933年在《概率论基本概念》一书中用集合论观点和功利化方法成功解决了这个问题。 首先,可以看到事件的关系和集合关系 ...
注:如果说一个随机变量的分布函数(累计分布或概率密度分布)是对该随机变量最完整,最具体的描述,那么随机变量的数字特征就是对该随机变量的部分特征的描述。分布函数就像是一个人的全身像,而数字特征就像是一个人的局部特写。 0. 为什么要研究随机变量的数字特征 很多情况下,可能由于数据 ...