隨機變量 定義 一般地,隨機變量是從 \(\Omega\)(樣本空間)到實數域上的函數。 累積分布函數 \(F(x) = P(X\leq x),x\in(-∞,∞)\) 離散隨機變量 是只取有限值或至多可列無限值的隨機變量。 一般地,能與整數集形成一一對應的集合就是可列無限集 ...
概率空間是事先給定的,其中樣本空間是定義的基礎,事件及其概率是我們討論的對象。那么面對一個給定的概率空間,我們要討論一些什么問題呢 事件與概率是綁定在一起的,故應把注意力放在事件域上,本篇從兩個角度考察事件概率:條件概率和隨機變量,它們是概率論中非常基礎的概念。 . 條件概率 . 定義和性質 對於整個事件域,我們不光要知道每個事件的概率,還要知道事件之間的關系。具體講就是,如果事件 A 發生了, ...
2017-02-07 00:32 0 1600 推薦指數:
隨機變量 定義 一般地,隨機變量是從 \(\Omega\)(樣本空間)到實數域上的函數。 累積分布函數 \(F(x) = P(X\leq x),x\in(-∞,∞)\) 離散隨機變量 是只取有限值或至多可列無限值的隨機變量。 一般地,能與整數集形成一一對應的集合就是可列無限集 ...
”。 這一講,我們將討論隨機變量。隨機變量(random variable)的本質是一個函數,是從樣本空間的子 ...
作者:Vamei 出處:http://www.cnblogs.com/vamei 歡迎轉載,也請保留這段聲明。謝謝! 隨機變量的函數 在前面的文章中,我先將概率值分配給各個事件,得到事件的概率分布。 通過事件與隨機變量的映射,讓事件“數值化”,事件的概率值轉移到隨機變量上,獲得隨機變量 ...
概率的公理化定義 為了准確理解與深入研究隨機現象,我們不能滿足於從直覺出發形成的概率定義(概率的穩定值或可能性大小的個人信念),必須把概率論建立在堅實的數學基礎上,科爾莫哥洛夫1933年在《概率論基本概念》一書中用集合論觀點和功利化方法成功解決了這個問題。 首先,可以看到事件的關系和集合關系 ...
離散型隨機變量與連續型隨機變量 離散型隨機變量 若隨機變量X的取值為有限個或可數個,則稱X為離散型隨機變量. 例如,拋四次硬幣的概率,設正面朝上為X,那一共就有(X=0),(X=1),(X=2),(X=3),(X=4)五種情況,很明顯是有限個,所以這個X就是離散型隨機變量 離散 ...
的補 1.3.2 加法公式 1.4 條件概率 1.5 貝 ...
和其它問題一樣,概率也可能同時受到多個條件的影響,例如考察某地區中學生的身體素質,隨機地選取一名學生,觀察學生的身高 X,體重 Y 和肺活量 Z 等指標。隨機變量 X,Y,Z 來自同一樣本空間,它們的取值可能相互影響。像這樣同時考慮的多個隨機變量,稱為多維隨機變量。本章以二維隨機變量為例,介紹 ...
中學階段的概率的概念,無法滿足后續學習的要求,因此必須從測度論角度重新定義概率。本文整理了一些相關概念。 1 概率的公理化定義 定義 概率空間(probability space):三元參數組\((\Omega, \mathcal{F}, \mathbf{P})\)定義了一個概率空間 ...