离散型随机变量X的正概率点为-1,0,2,各自的概率互不相等且成等差数列，求X的分布列、分布函数。 随机变量在其分布函数的连续点处的概率为0。正确还是错误
\u6b63\u6001\u5206\u5e03\u6982\u7387\u5bc6\u5ea6\u51fd\u6570\u5728\u67d0\u4e00\u70b9\u7684\u503c\u662f\u591a\u5c11\uff1f\uff1f\u5728\u67d0\u70b9\u7684\u6982\u7387\u5bc6\u5ea6.\u5c31\u662fx\u53d6\u5f970.8\u65f6\u7684\u6982\u7387
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\u624d\u6709\u201c\u6982\u7387\u5bc6\u5ea6\u201d\u8fd9\u4e00\u8bf4\u3002\u800c\u5355\u5c31\u67d0\u70b9\uff0c\u5219\u6982\u7387\u4e3a0
\u8fd9\u53e5\u8bdd\u663e\u7136\u662f\u4e0d\u5bf9\u7684
\u5e94\u8be5\u662f\u8bf4\u8fde\u7eed\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf\u5206\u5e03\u51fd\u6570
\u5728\u5176\u5206\u5e03\u51fd\u6570\u7684\u67d0\u4e00\u70b9\u7684\u6982\u7387\u503c\u4e3a0
\u5982\u679c\u662f\u79bb\u6563\u578b\u968f\u673a\u53d8\u91cf
\u67d0\u4e00\u70b9\u7684\u6982\u7387\u503c\u5c31\u6709\u53ef\u80fd\u4e0d\u662f0
分布函数F(x)=0，x<-1
=p，-1≤x<0
=p+1/3，0≤x<2
=1，2≤x
解题过程如下：
三个概率的数字成等差数列
而且相加的值为1
那么得到分别为p，1/3，2/3-p
于是按照公式得到
分布函数F(x)=0，x<-1
=p，-1≤x<0
=p+1/3，0≤x<2
=1，2≤x
其中p的取值在0到1/3之间即可
扩展资料
(1)、两点分布(0-1分布)
若随机变量X只可能取0和1两个值，且它的分布列为P{X=1}=p，PX = 0 = l − P(0 < P < 1)，则称X服从参数为p的两点分布，记作X~B(1, p)。其分布函数为
(2)、二项分布
若随机变量X的分布律为(k=0, 1, 2, ..., n) 且0<P<1，则称X服从参数为n，P的二项分布，记作x~B(n，P)。
(3)、泊松(Poisson)分布
若随机变量X所有可能取值为0，1，2，…，它取各个值的概率为
，(k=0,1,2，…)
式中：λ > 0是常数，则称X服从参数为 λ 的泊松分布，记为X ~ Π(λ)。
有些随机现象需要同时用多个随机变量来描述。例如对地面目标射击，弹着点的位置需要两个坐标才能确定，因此研究它要同时考虑两个随机变量，一般称同一概率空间(Ω,F,p)上的n个随机变量构成的n维向量X=(x,x,…，x)为n维随机向量。
随机变量可以看作一维随机向量。称n元x,x,…，x的函数为X的(联合)分布函数。又如果(x,x)为二维随机向量，则称x+ix(i=-1)为复随机变量。
随机变量的独立性 独立性是概率论所独有的一个重要概念。设x,x,…，xn是n个随机变量，如果对任何n个实数x,x,…，xn都有 即它们的联合分布函数F(x,x,…，x)等于它们各自的分布函数F(x),F(x),…，F(x)的乘积。
三个概率的数字成等差数列
而且相加的值为1
那么得到分别为p，1/3，2/3-p
于是按照公式得到
分布函数F(x)=0，x<-1
=p，-1≤x<0
=p+1/3，0≤x<2
=1，2≤x
其中p的取值在0到1/3之间即可
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