脚本宝典收集整理的这篇文章主要介绍了概率与随机变量，脚本宝典觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
在满足以下3个公理的情况下,将一个实数(P(A))赋给每个事件(A)的函数(P)是一个概率分布(probability distribution)或者一个概率测度(probability measure):
(Axiom 1: P(A) ge 0 for every A) (Axiom 2: P(Omega) = 1) (Axiom 3: 如果 A_1, A_2, ... 不相交，那么 P(bigcup_{i=1}^{infty}A_i)=Sigma_{i=1}^{infty}P(A_i))
一个随机变量是一个映射(X:Omegato R)，为每个结果(omega)分配一个实数(X(omega))。
累积分布函数，或者说CDF，是一个函数(F_X:Rto [0,1]):
如果X具有可数的值({x_1,x_2,...})，那么X是离散的。我们定义X的概率函数或概率质量函数为
当对所有(x)，存在(f_X(x)ge 0)且(int_{-infty}^{infty})且对任意(ale b),
这个函数(f_X)被称为概率密度函数(PDF)，我们有
且在所有点x处(F_X)可微且(f_X(x)=F'_X(x))。
以上是脚本宝典为你收集整理的概率与随机变量全部内容，希望文章能够帮你解决概率与随机变量所遇到的问题。
本图文内容来源于网友网络收集整理提供，作为学习参考使用，版权属于原作者。
如您有任何意见或建议可联系处理。小编QQ：384754419，请注明来意。