二维随机变量通俗易懂
答：2：随机变量分布中的：①离散型：掌握二项分布、泊松分布。②连续型：掌握均匀分布、指数分布,记住其分布函数表达式。知道怎样求连续型随机变量的概率密度、记住均匀分布、指数分布、正态分布的分布函数概率密度。3：多维随机变量中掌握二维随机变量,要会求其边缘概率密度,知道怎样将之前学过的一维均 匀分布...
答：本书经过全面的更新，着重于提升学生对概率论与数理统计课程核心概念、方法和理论的理解和应用。删除了部分内容，以突出基本概念的掌握和解题技巧的培养，如概念解析、基础知识的夯实和计算能力的提升。语言表达更为规范、严谨，同时保持了通俗易懂的特点。概率论的基石是随机事件，理解和掌握基本概念及其实际...
答：2.《数理统计学导论(英文版_第7版)》，这本书是一本比较全面的入门书籍，适合想要深入了解数理统计学的人阅读。它涵盖了概率论、随机变量、假设检验、置信区间等多个方面。3.《统计学（第七版）贾俊平何晓群金勇进编著》，这本书是一本非常适合自学的入门书籍。它用非常简单简短易懂的语言把别的教材_...
答：线性分布是指分布函数为线性函数的分布。具体来说，如果一个随机变量的分布函数可以表示为以下形式：F(x) = a + bx 其中a和b是常数，x是随机变量的取值，那么这个分布就叫做线性分布。线性分布的概念通常在概率论和统计学中用到，它可以用来描述一些随机变量的概率分布情况，例如正态分布、均匀分布等...
答：欢迎来到我们深入探讨的系列，今天我们将一起揭开条件熵的神秘面纱，让这个概念更加通俗易懂。首先，让我们重温信息熵的核心概念。信息熵是衡量一个随机变量所有可能取值带来的信息总量的期望值。公式上，它是这样的:信息熵H(X) = -∑(p(x) * log(p(x)))而条件熵呢，它是随机变量Y在已知随机变量...
答：而一旦过了这一个点，他的状态又重新恢复到不确定性。也正是因为在这样的状态下，我们开始思考一个随机变量。这个变量的作用是什么呢？就是来帮助我们确定当物体在我们观察的那一瞬间，它是处于一种什么样的状态，不过当我们在观察这个物体的时候，它呈现出的状态往往会有一个与之对应的表象。一个物体...
答：内容涵盖广泛，从第1章的组合分析，到第10章的随机模拟，涵盖了组合分析、概率公理、条件概率、随机变量及其分布、数学期望、极限定理、随机模拟等多个主题。书中采用通俗易懂的语言，适合高等院校概率论概论课程的教学使用，每章结束后都有习题和理论练习，帮助读者巩固所学知识。目录详细列举了各个章节，...
答：正态分布的通俗概念：如果把数值变量资料编制频数表后绘制频数分布图（又称直方图，它用矩形面积表示数值变量资料的频数分布，每条直条的宽表示组距，直条的面积表示频数（或频率）大小，直条与直条之间不留空隙。），若频数分布呈现中间为最多，左右两侧基本对称，越靠近中间频数越多，离中间越远，频数越...
网友评论：
陆狡13646951453：
二维随机变量的数学意义是什么? -
42771沈荀
：[答案] 考虑这样一个实验:现在有一个班(即样本空间)体检,指标是身高和体重,从中任取一人(即样本点),一旦取定,都有唯一的身高和体重(即二维平面上的一个点)与之对应,这实际上就构造了一个二维随机变量!由于抽样是随机的,相应的身...
陆狡13646951453：
怎么去理解二维随机变量啊,看到就头大 -
42771沈荀
： 你理解错了!这个二维随机变量独立是有条件的,并不是说用x,y表示的时候就会独立. 比如f(x,y)是形式为ln(x+y),假设这里的f满足密度函数的条件.但显然不是独立的. 但是它在坐标轴上是可以表示的. 具体什么时候独立,一个是看题意,一个是得自己判断,如果已经知道f(x,y)就可以分别求X的密度函数,Y的密度函数,再判断fX*fY是否等于f(x,y)
陆狡13646951453：
二维随机变量例题详解 -
42771沈荀
： (1)x的边缘分布律P(X=0)=1/3+1/4=7/12 P(X=2)=5/12 y的边缘分布律P(Y=-2)=1/3+1/4=7/12 P(Y=0)=1/4+1/6=5/12 (2) P(x=0,y=0)=1/4 而P(x=0)*P(y=0)=7/12*5/12=35/144 两者不相等 故x与y不独立 (3)P(x+y=0)=P(x=0,y=0)+P(x=2,y=-2)=1/4+1/4=1/2
陆狡13646951453：
二维随机变量举个例子 -
42771沈荀
： 就是二维呗 有啥不能理解的 炮弹落在地上的坐标 抽取一个学生他的身高体重 湿度 气压等对温度的影响 是用来探究随机变量之间的某种特殊关系 需要把这些单个因素联系起来 探究关系 而不是抽出单个体因素 跟坐标类似
陆狡13646951453：
随机变量和随机过程(一维,二维) -
42771沈荀
： (1)随机变量应该不难理解,随机过程就是一系列随机变量的有序排列(通常是按照时间顺序),这一系列随机变量满足某中规律 (2)随机变量好像没有1维或2维的说法 (3)对于平稳随机过程,其任意一个时间截点处的均值,和整个随机过程的均值相等.而非平稳过程则不一定.有规律可循的随机过程(这类随机过程包括几个大类,比如正态过程、独立增量过程等)可以求得其均值函数,从均值函数可以看出随机过程在不同的时间的均值是时间的函数.
陆狡13646951453：
二维随机变量的概率分布 -
42771沈荀
： 可以这样理解 二维随机变量的概率分布不太好画,有以下性质: lim(x→-∞)F(x,y)=lim(y→-∞)F(x,y)=lim(x→-∞, y→-∞)F(x,y)=0 lim(x→+∞, y→+∞))F(x,y)=1 F(x,y)对于每个变量是单调不减函数 概率密度函数的性质之一: ∫∫(x: -∞→+∞, y: -∞→+∞)f(x,y)dxdy=1 由概率分布的定义容易得到这些性质
陆狡13646951453：
＂2个随机变量＂与＂二维随机变量＂的区别为何:分布函数可以完整的?
42771沈荀
： 二维随机变量实质就是2个随机变量组成的有序数组 根据联合分布可是求出边缘密度 但你根据两个随机变量的分布或密度,不一定可一求出联合分布 着算区别吗?我只知道这点了
陆狡13646951453：
二维连续随机变量的几何意义 -
42771沈荀
： 其实理解了一维的概率密度后,二维的也就好理解了..概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的概率约为f(x)Δx,即P(x<X<x+Δx)≈f(x)Δx. 所以,概率密度f(x)是X落在x处“单位宽度”内的概率二维的概率密度就是X落在(x,y)处“单位面积”内的概率... 那么它与xoy平面所围成的体积就是1,,,这通过∫∫f(x,y)dxdy 在x和y在(-无穷,+无穷)内的积分 等于1,就充分说明了...
陆狡13646951453：
数学概率论 二维随机变量的概率密度的定义什么意思? -
42771沈荀
： F(x,y)=∫(﹣∞,x)∫(﹣∞,y)f(u,v)dudv,参照一维的:F(x)=∫(﹣∞,x)f(u)du,然后你就明白了.F(x)求导后是密度函数f(x),同样的,F(x,y)分别求偏导数后可以得到关于x,y的密度函数.对密度函数进行积分,就得到概率值.F(x,y)是关于x,y的函数,赋予值后就是二重积分了,只不过这里x,y是变量.
陆狡13646951453：
什么是二维随机变量的概率密度 -
42771沈荀
：[答案] 二维连续型随机变量,概率密度为,则和的概率密度分别为 和分别称为关于X和关于Y的边缘概率密度. 这里有
