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属于连续型随机变量的是
随机变量
除了离散型和
连续型
还有什么类型
答:
除了离散型随机变量,
连续型随机变量
,以及他们对应的测度的convex combination构成的测度对应的随机变量外,存在其他类型的随机变量。简单的说,所谓离散型随机变量(连续型随机变量)指的是,该随机变量对应的测度是absolutely continuous with respect to counting measure(Lebesgue measure)的。测度集中在...
连续型随机变量的
函数分布,定义域问题
答:
指数分布X是 0~正无穷 有非0密度 e^(-3x)是从1开始一直减小,极限为0 ,1-e^(-3x)从0开始一直增长,极限为1 Fy(y)=P(1-e^(-3x)<=y)=P(Fx(x)<=y)=y 不想带进去作无用功了,解答里也写得很明白 这范围应该是 0<y<1,题目选项有点秀逗 y=1-e^(-3x)在负半轴是没有取值...
设
随机变量
(x,y)的联合概率密度为f(x,y)=4xy,0≤x≤1,0≤y≤1, 0...
答:
两个
连续随机变量
相等的概率一定是0 ∫(0~1)∫(y~y) f(x,y) dxdy ∫(0~1)∫(x~x) f(x,y) dydx 都是0。联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。举例 假设X和Y都服从正态分布,那么P{X<4,Y<0}就是一个联合概率,表示X<4,Y<0两个条件同时成立的概率...
连续型随机变量
-各种分布形式
答:
f(x)在(-∞,+∞)可以
连续
或者分段求积分,那么∫f(x)dx=F(x),积分区间为R,如果F(x)的导数无法求,就不能用某个函数f(x)表示X的概率密度函数 有不明白的可以追问
连续型随机变量
X的特征函数为什么是实函数?
答:
φ(u)=∫(-∞→+∞)e^(iux)f(x)dx=∫(-∞→+∞)[cos(ux)+isin(ux)]f(x)dx=∫(-∞→+∞)cos(ux)f(x)dx+i∫(-∞→+∞)sin(ux)f(x)dx①;②充分性:当f(x)=f(-x)时,-sin[u(-x)]f(-x)=sin(ux)f(x),所以sin(ux)f(x)为x的奇函数,所以∫(-∞→+∞)sin...
关于正态分布运算后的统计
变量
,连加和连乘都服从什么分布?
答:
1:正态分布 2:正态分布 3:正态分布 log( (1+X1)*(1+X2)*(1+X3)*...*(1+Xn))。=log(1+X1)+log(1+X2)+...+log(1+Xn)。(1+X1)*(1+X2)*(1+X3)*...*(1+Xn)服从log-正态 (log-normal)分布, Xi 移动+1。如1.,Xi-->log(1+Xi), 期望和方差服从累加的计算...
高中数学离散
型随机变量
。这个2为什么也是随机变量?难道时间不是可以按...
答:
随机变量分离散随机变量和
连续随机变量
,1是离散随机变量,2是连续随机变量。
什么是离散
型随机变量
答:
离散型随机变量只可能出现可数型的实现值,比如自然数集,{0,1}等等,常见的有二项随机变量,泊松随机变量等。
连续型随机变量的
实现值是
属于
不可数集合的,比如(0,1],实数集,常见的有正态分布,指数分布,均匀分布等。这里涉及集合论里可数和不可数的概念,如果你没学过,讲简单点,前者可能出现的...
连续型随机变量
函数的分布的定义域
答:
仔细想想:当y=-2时,这一点在所有y组成的值域中占得比例太小了,当y=-2时只是个孤立点,而实际上-2<=y<=2,也就是说y作为一个集合有无穷个点,而y=-2只是其中一个孤立点。概率的本质是在所有样本空间中,选到某个样本的可能性。你想想,在无穷个点中(y
属于
[-2,2]),找一个y=-2...
正态分布和t分布的区别与联系是什么?
答:
一、意义不同 正态分布是与自由度无关的一条曲线 t分布是依自由度而变的一组曲线。二、形态不同:t分布较正态分布顶部略低而尾部稍高。三、作用不同:与正态分布相比,t分布曲线中间低而尖峭,两头高而平缓。t分布的最大特点是它实质上是一族分布,每一个t分布的形态受一个称为自由度的指标所...
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