比较二维随机变量与一维随机变量的分布函数的性质有何异同

如题所述

第1个回答  2022-09-28

正态分布举个例子。一维正态分布的概率密度函数是一条左右对称的钟型线,而二维其实就是一口钟了,即从任何角度看去,它都是钟型线。因此一维随机变量的分布函数是定积分,而二维分布函数是二重积分















1、随机变量的分布函数有的性质:







(1)单调性, x1<x2 ==>F(x1)≤F(x2)

(2) 有界性,0≤F(x)≤1, F(-∞)=0, F(+∞)=1

(3) 右连续性: lim[x-->x0+]F(x)=F(x0)

2、离散型随机变量的分布列具有性质:

(1) 非负性: p(xi)>=0

(2) 正则性: ∑[i=1, ∞]p(xi)=1

(3) 分布函数的图形是有限级或无穷极的阶梯函数。

扩展资料:

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。

如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于,后者的测定结果仍具有不确定性,即模糊性。

参考资料来源:百度百科-随机变量

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