随机变量有几类

作者&投稿:巢菡 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
随机变量有几类?~

按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:①离散型随机变量,即在一定区间内变量取值为有限个,或数值可以一一列举出来。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。②连续型随机变量,即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值,体重值。
在代码块之间传递信息的一种方法就是使用外部变量。当一个变量在函数的外部被声明时,安的存储空间是永久分配的,安人存储类型是extren.外部变量的声明看上去和函数或代码块内部所声明的变量一样。外部变量对于它之后的所有函数都有效。在代码块或函数后,外部变量仍然存在。
static的基本用途是允许一个局部变量在重新进入代码块时能够保持原来的值。这和自动变量形成了鲜明的对比,自动变量在代码块时会被销毁,再次进入这个代码块时,它必须重新进行初始化。
register存储类型告诉编译器相关的变量应该改量存储在高速度的寄存器中。使用register存储类型的目的一般是为了提高执行速度,但是,register声明只是向编译器所提出的“建议”,并非强制要求。

除了离散型随机变量,连续型随机变量,以及他们对应的测度的convex combination构成的测度对应的随机变量外,存在其他类型的随机变量。

简单的说,所谓离散型随机变量(连续型随机变量)指的是,该随机变量对应的测度是absolutely continuous with respect to counting measure(Lebesgue measure)的。测度集中在Cantor集的测度,不 absolutely continuous with respect to counting measure和Lebesgue measure。

随机变量有两类。

1、离散型

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(continuous)随机变量即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中,如:均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。

扩展资料:

相关性质

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。



按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:①离散型随机变量,即在一定区间内变量取值为有限个,或数值可以一一列举出来。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。②连续型随机变量,即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。

定义:设随机试验的样本空间为,是定义在样本空间上的实值函数,称为随机变量.对于常见的随机变量分布的类型,离散型的有:两点分布、二项分布、泊松分布,连续型的有:均匀公布、指数分布、正态分布等等.

离散型随机变量、连续型随机变量和混合型随机变量(上述两种的组合)

两类,一种是离散型,离散型的变量取值是有限的;另一种是连续型,连续型的变量取值是无限的。


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