连续随机变量和任意一点概率为零是什么关系
类似的，连续型随机变量的取值是连续变化的，当然有无穷多，所以取到某个特定值的概率为0。例子：你手中拿一个质点，扔到单位圆内，求质点落在圆心的概率，也是0，虽然这是有可能发生的。
随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。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，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。
扩展资料：
随机变量例如一批注入某种毒物的动物，在一定时间内死亡的只数；某地若干名男性健康成人中，每人血红蛋白量的测定值；等等。另有一些现象并不直接表现为数量，例如人口的男女性别、试验结果的阳性或阴性等，但我们可以规定男性为1，女性为0，则非数量标志也可以用数量来表示。
这些例子中所提到的量，尽管它们的具体内容是各式各样的，但从数学观点来看，它们表现了同一种情况，这就是每个变量都可以随机地取得不同的数值，而在进行试验或测量之前，我们要预言这个变量将取得某个确定的数值是不可能的。
概率为0的事件，应当理解为发生可能性非常非常小的事件，不可能事件的概率为0，但概率为0的事件不一定是不可能事件。
例如一个质点随机落入区间[0,1]，且落入[0,1]任何长度相等的子区间的概率相等，就是概率论里说的服从区间[0,1]上的均匀分布，则这个质点恰好落到点x=1/2的概率等于0，但这个事件并不是绝对不会发生的，只不过这么凑巧的事几乎是不可能发生的。
后者推不出前者，是很明显的，因为概率=0，有可能是在此处无定义，是离散型变量，不一定是连续型变量。
离散随机变量有两种：一种是X可以取有限个；另一种是X取无穷可列个值。
第二种显然任意一点的概率为零（无穷嘛~）
因此，任意一点概率为零，X也可能是无穷可列型随机变量，所以反过来不成立
连续型随机变量和离散型随机变量的区别
3、在离散变量中，指定数字的范围是完整的，而不是连续变量的情况。4、离散变量是变量，其中值可以通过计数获得。另一方面，连续变量是衡量某事的随机变量。5、离散变量采用独立值，而连续变量采用给定范围或连续体中的任何值。6、离散变量可以由孤立点以图形方式表示。不同于一个连续变量，可以在连接...
如何区分离散型和连续性随机变量
1、离散型 离散型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。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型 连续型随机变量即在一定区间内...
离散型随机变量和连续性随机变量有啥区别?
1、定义不同 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、随机变量的可取值不同 离散型随机变量的取值是离散的，连续性随机变量的取值不是离散的...
连续变量和非连续变量怎么描述
在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量。连续型变量一般指连续型随机变量。连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来，而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。非连续变量，如果是定序变量，可以使用频数描述其分布，或者进行分组统计描述。如果是定类变量，直接统计频数。变...
间断型随机变量和连续型随机变量的分布的区别和联系
离散型随机变量是指变量只能取离散的点，连续型随机变量指变量可以取值的范围为R中的一个子集。 离散型随机变量的分布只可用分布列来表示 连续型随机变量一般可用密度函数来表示，其分布是当随机变量在x<=a时的积分值来表示，即对密度函数进行积分得来的。
连续型随机变量为什么最后一个是1
连续随机变量,一个点的测度是0,也就是一个点的长度为0。一段区间，比如（0,1）,它的长度为1，区间内有无数个点,且是不可数的.一个点就是一个区间无数点中的一个.设想，如果一个单点的概率不为零，则无数点的概率加起来岂不比一大了吗？单点的概率不为零，并不是说它不会发生。
设X是一连续型随机变量,其概率密度为f(x),分布函数为F(x),则对任意x...
选A 连续性随机变量在某点处的概率值为0，F(X)=P(X<=x)。因为f（-x）=f（x），由定义可知，∫【0，−∞】f(x)dx＝1\/2 又因为∫【0，-a】f(x)dx=-∫【0，a】f(x)dx F(-a)=∫【−∞，-a】f(x)dx=∫【−∞，0】f(x)dx+∫【0，-a】f(x)dx ∫...
随机变量求一个区间里的概率
随机变量求一个区间里的概率0。连续型随机变量某一个点的概率为0。连续型的随机变量取值在任意一点的概率都是0。在连续型随机变量的情况下，取得某个特定的点的概率就是0，但是这是有可能发生的，不是不可能事件。
离散型随机变量和连续型随机变量的区别是什么?
举例：比如，公共汽车每15分钟一班，某人在站台等车时间x是个随机变量。x的取值范围是[0,15)，它是一个区间，从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟，在这十五分钟的时间轴上任取一点，都可能是等车的时间，因而称这随机变量是连续型随机变量。
概率论中的连续型的随机变量都不懂!连续型的和高中学过的离散型的有什 ...
设X是一个随机变量，x是任一实数称函数F（x）=P{X<=x}为X的分布函数。例如，给一个实数1，那F（1）=P{X<=1}就是X在（负无穷，1）上的分布，其实也就是X落在这一区间的概率。随着你慢慢的学习应该很好理解的。高中我们所学的离散型是指：如果随机变量所有可能取的值是有限个或可列无限个...
红关小儿：[答案] 连续型随机变量,它的自变量是一段连续的长度,可以理解为一条直线或线段,在一条线段上你想取到某一点的概率是0,这个可以理解吧.比如一条数轴上的线段(0,2),在其中取到点X=1的概率=0,因为线段上有无数个点,其中一个点的概率=1/...
忠县18322698684： 为什么连续型随机变量在任意一点的概率都为0?为什么啊? - ？
红关小儿：[答案] 事件(因变量)的概率等于概率密度函数(自变量)在规定的自变量区间上的积分 任意一点的长度在数学上为0,积分结果自然是0.
忠县18322698684： 怎么理解连续随机变量取任一特定值的概率都是0? - ？
红关小儿： 概率为0的事件,应当理解为发生可能性非常非常小的事件,不可能事件的概率为0,但概率为0的事件不一定是不可能事件. 例如一个质点随机落入区间[0,1],且落入[0,1]任何长度相等的子区间的概率相等,就是概率论里说的服从区间[0,1]上的均匀分布,则这个质点恰好落到点x=1/2的概率等于0,但这个事件并不是绝对不会发生的,只不过这么凑巧的事几乎是不可能发生的.
忠县18322698684： 连续型随机变量在任意一点的概率都为0?? - ？
红关小儿： 事件(因变量)的概率等于概率密度函数(自变量)在规定的自变量区间上的积分任意一点的长度在数学上为0,积分结果自然是0.
忠县18322698684： 为什么说连续型随机变量X取任一个指定值a的概率为0 - ？
红关小儿：[答案] 因为这是连续型的随机变量 既然是连续型的,只有在一个区间上才有意义 比如说P(X
忠县18322698684： 为什么连续型随机变量取任一值的概率等于零 - ？
红关小儿： 首先概率是概率密度的积分对于连续型而言,在某一点出点的积分值为0所以概率为0.概率密度不是对某个点而言的!
忠县18322698684： 连续性随机变量任取一特定值的概率为0 - ？
红关小儿： 只能说是取到这点值的概率似近为0. 举个例子,在[0,1] 区间取1/2这一点,肯定能取到,但是取到1/2这点的概率是多少? 概率为样本点除以样本空间,样本点是1(因为只有1个1/2这个点),样本空间如果不计小数位数,那在[缉弧光旧叱搅癸些含氓0,1]之间有无数多个点,那概率也就是无穷分之1,也就是概率为0了.
忠县18322698684： 任意连续型随机变量取任意一个给定数值的概率都是0.为什么.说详细点 - ？
红关小儿： 分子是1然后分母是无穷大.分子代表这个变量,分母代表变量的范围,任意连续型随机变量是从-∞到正∞,所以虽然可能发生,但是概率为0,
忠县18322698684： 连续型随机变量的分布函数F(x)的任意一个连续点x上,取值x的概率都是0的原因 - ？
红关小儿：[答案] 对于连续性随机变量的分布而言,一个点的测度是0,说白了一个点的长度为0,一段区间比如说[a,b),它的长度为b-a(b>a),区间内有无数个点,且是不可数的.一个点就是一个区间无数点中的一个.
忠县18322698684： 想问下一个关于统计的问题想问下连续型随即变量取任何一个特定的值的概率都等于0.为什么,谁能给讲一下呢 - ？
红关小儿：[答案] 当然是0了 你看连续型随机变量的概率函数是对概率密度f(x)积分 也就是每个无限小的长度单位内的概率为f(x)dx 那你说假如取一个特定的值x,它的微分dx是不是0(任意常数的微分是0) 所以说连续型随即变量取任何一个特定的值的概率都等于0 须...
