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概率论与数理统计
第二篇 一维随机变量及其分布
随机变量的定义
最后
更新:
2025-09-24 11:35
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随机变量的定义
## 引言 > **为什么要引入随机变量?一句话:就是把试验结果数字化。** 许多随机试验的结果与**实数**密切联系, 也有些随机试验结果从表面上看并不与实数相联系,但是我们可以通过映射让它与实数关联。 比如扔硬币,规定正面向上为1,反面向上为0,那么一次投掷两次硬币的结果就是: $\Omega=\{00,01,10,11\}$ 如果以$X$记正面向上的次数,那么上面样本空间里$00$表示两次反面朝上一共出现了$0$次,$01$和$10$表示一个正面朝上的次数,一共出现了2次可以用$2$表示,$11$表示两次正面朝上,一共出现了1次,可以用$1$表示,这样样本空间就可以写成 $X(\omega)=\{0,2,1\}$ 通过简单的“映射”,我们把试验的结果转换为了实数轴$R$上的函数。在这里就相当于把试验结果数字化了。 注意:这里的映射规则并不是唯一的,可以根据实际需求确定。 {width=400px} 再如公交车每隔5分钟来一次,那么一个人到公交车站台等车的时间就是 $\Omega=\{ 0 \leq x \leq 5 \}$ 可以直接把上面的等车时间映射为实数轴$R$上的函数 $X(\omega)=\{ 0 \leq x \leq 5 \}$ {width=400px} 在上面这两种映射里,这仅是映射的一种方式,就像扔硬币,你也可以映射“扔两次结果一样”的记做1,”扔两次结果不一样”的记做0,都是可以的,这不重要,**重要的是他都可以映射为定义域为实数的函数**。 > 通过上面2个例子,我们发现,随机事件可以用实数表示,为了弥补初等数学的缺陷,从整体上把握随机现象的统计规律,必须将随机试验的结果数量化,为此要引入随机变量.通过随机变量这个桥梁,可以把随机试验的结果与实数对应起来,建立一种映射关系,这样就能够使用高等数学的方法来研究随机试验,从而更充分地认识随机现象的统计规律 > 随机变量的另外一种类比理解就是字母处理,比如 用 0代表a,1代表b,2代表c,这样,ab
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【高中数学】随机变量及其分布列(离散型)
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