离散型随机变量,什么是离散随机变量?

什么是离散型随机变量

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

什么是离散随机变量?

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

定义 离散型随机变量：全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。连续性随机变量：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。

离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。

离散型随机变量 随机取值的变量就是随机变量，随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。

离散型随机变量的性质

关于离散型随机变量的分布律及性质如下：非负性：p(xi)=0。正则性：∑[i=1，∞]p(xi)=1，分布函数的图形是有限级或无穷极的阶梯函数。

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。

离散型随机变量是指只能取到有限个或可数个数值的随机变量。它的取值是离散的，多用于描述计数型的问题。

离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。

离散型随机变量是什么

1、定义 离散型随机变量：全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。连续性随机变量：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。

2、离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

3、离散型随机变量是指只能取到有限个或可数个数值的随机变量。它的取值是离散的，多用于描述计数型的问题。

4、离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。

什么是离散型随机变量?

离散型随机变量是概率论中的一个重要概念。它是指在一定范围内取值的不连续的随机变量，其取值只能是某些确定的数值。

当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量；随机变量的取值为一n维连续空间，称其为连续性随机变量。

离散型随机变量是它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量称为离散型随机变量。随机变量的概念将具体的情况使用离散数字来表示，构成X就是随机变量。简单地说，随机变量是指随机事件的数量表现。

离散型随机变量是指只能取到有限个或可数个数值的随机变量。它的取值是离散的，多用于描述计数型的问题。

离散型随机变量：变量取值只能取离散型的自然数，就是离散型随机变量。

随机取值的变量就是随机变量，随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。

什么是离散型随机变量独立的充要条件?

二维离散型随机变量独立的充要条件：协方差为0，同时相关系数为0。根据充分条件和必要条件的定义：若条件要求包含在“协方差为0，同时相关系数为0”内，则其为相互独立的必要条件。

若随机变量X与Y的联合分布是二维正态分布，则X与Y独立的充要条件是X与Y不相关。

对于离散型随机变量有：P(AB)=P(A)P(B)概率为P 设X，Y两随机变量，密度函数分别为q(x)，r(y)， 分布函数为G(x)， H(y)，联合密度为p(x，y)，联合分布函数F(x，y)， A，B为西格玛代数中的任意两个事件。

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