样本和变量的区别 样本和变量的区别？

样本和变量的区别？

随机变量代表随机现象的各种结果的变量。例如，某一时间候车的乘客人数、某一时间电话交换机接到的电话数量等等，都是随机变量的例子。随机试验的所有可能结果（称为基本事件）构成一个基本空间。随机变量x是定义在基本空间Ω上的函数，其值是实数，即基本空间Ω中的每个点，即每个基本事件在实轴上都有一个点与其对应。例如，如果一枚硬币是随机扔的，有两种可能的结果：正面朝上和背面朝上。如果x被定义为一枚硬币正面朝上投掷的次数，那么x是一个随机变量。正面朝上时，X为1；正面朝上时，X为0。另一个例子，当一个模具被轧制时，所有可能的结果是1，2，3，4，5和6点。如果x被定义为模具轧制时的点数，那么x是一个随机变量。当出现1、2、3、4、5和6个点时，x分别取1、2、3、4、5和6个值。要充分理解一个随机变量，不仅要知道它取什么值，还要知道它取这些值的规律，即掌握它的概率分布。概率分布可用分布函数来描述。如果我们知道一个随机变量的分布函数，那么我们就可以得到任意一个值以及它落入某个数值范围的概率。有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如，撞击点的位置需要确定两个坐标，这是一个二维随机变量。同样，在需要n个随机变量来描述的随机现象中，这n个随机变量构成n维随机向量。描述随机向量的取值规律，采用联合分布函数。随机向量中每个随机变量的分布函数称为边际分布函数。如果联合分布函数相互独立，则称为边际分布函数。独立性是概率论特有的一个重要概念。

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