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 ...
概率論 兩個隨機變量不相關和獨立的辨析 參考:https: www.zhihu.com question 這里首先要明白的是,不相關的概念說的是兩個隨機變量沒有線性關系,所以這里也就意味着僅僅是沒有線性關系而已,也可以有二次關系什么的。 rho xy quad or quad Cov x, y quad or quad E x, y E x E y quad 意味着x與y不相關 但是如果出現下面的 ...
2019-12-04 21:06 0 299 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 ...
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。 1. 條件概率 1. ...
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 ...
獨立和互斥的區別在此省略,比較好理解。 首先我們看協方差的定義: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 協方差的性質有: Cov(X, Y) = Cov(Y, X) Cov ...
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 ...
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 ...
注:如果說一個隨機變量的分布函數(累計分布或概率密度分布)是對該隨機變量最完整,最具體的描述,那么隨機變量的數字特征就是對該隨機變量的部分特征的描述。分布函數就像是一個人的全身像,而數字特征就像是一個人的局部特寫。 0. 為什么要研究隨機變量的數字特征 很多情況下,可能由於數據 ...