随机变量之间的关系是什么?
随机现象、随机事件、随机变量之间的关系是什么?举例说明?
随机现象指的是自然界发生的事件,随机事件指的是生活中人为现象 ,
在一次试验中可能出现也可能不出现的事件称为随机事件; 在一次试验中出现结果的不确定性称为随机变量。 表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的变量(一切可能的样本点)。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数等等,都是随机变量的实例。
一个随机试验的可能结果(称为基本事件)的全体组成一个基本空间Ω 。 随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数,即基本空间Ω中每一个点,也就是每个基本事件都有实轴上的点与之对应。例如,随机投掷一枚硬币 ,可能的结果有正面朝上 ,反面朝上两种 ,若定义X为投掷一枚硬币时正面朝上的次数 , 则X为一随机变量,当正面朝上时,X取值1;当反面朝上时,X取值0。
又如,掷一颗骰子 ,它的所有可能结果是出现1点、2点、3点、4点、5点和6点 ,若定义X为掷一颗骰子时出现的点数,则X为一随机变量,出现1,2,3,4,5,6点时X分别取值1,2,3,4,5,6。要全面了解一个随机变量,不但要知道它取哪些值,而且要知道它取这些值的规律,即要掌握它的概率分布。
概率分布可以由分布函数刻画。若知道一个随机变量的分布函数,则它取任何值和它落入某个数值区间内的概率都可以求出。有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如 ,子弹着点的位置需要两个坐标才能确定,它是一个二维随机变量。类似地,需要n个随机变量来描述的随机现象中,这n个随机变量组成n维随机向量 。
描述随机向量的取值规律 ,用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数,称为边缘分布函数。若联合分布函数等于边缘分布函数的乘积 ,则称这些单个随机变量之间是相互独立的。独立性是概率论所独有的一个重要概念。
答:在很多概率书的第一章就阐明了:随机实验中可能发生也可能不发生的事情为随机事件,通常指墨一结果或集合,比如,对1、2、3的数集抽样,A是抽中1,B是抽中2,C是抽...详情>>
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