离散和连续随机变量的区别如何理解

2022年07月02日16:04:37 科技 1022

离散型随机变量

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由上述定义看出,离散型随机变量的取值个数是有限个或者可列无穷多个(整数或者自然数)。

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比如,抛硬币:

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掷骰子:

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上述实验所有可能的结果必须符合如下条件:

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如果用(0,1)代表硬币的正反面,用(1,2,3,4,5,6)代表骰子的点数,那么,这些数字其实就不应该仅仅是数学意义上的数字,而是每个数字都代表着一件事情:0代表硬币反面,1代表硬币正面,等等,即我们所说的事件,单个事件的概率不等于0。

连续型随机变量:连续型随机变量是指如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任一点的随机变量。

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从上述定义可以看出,连续型随机变量首先是不可列举,也就是实数;其次是连续型随机变量才有概率密度的概念。连续型随机变量的单点概率为0,因为它的每一个点现在仅仅是数学意义上的没有大小的点,不像离散型随机变量中的某个数字可以代表一个事件。

离散型随机变量的例子:

二项分布

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上图中的k的每一个取值代表一个事件。

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上图泊松分布中k的每一个取值也代表一个事件,比如:

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二项分布和泊松分布中的k都是有限的,可以列举的,k的每一个取值都代表着一个事件。

再看连续型随机变量的例子:

比如均匀分布:

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从上图的概率密度图形可以看出,这里的 x 是实数,是不可列的,每个 x 仅仅是数轴上的一个没有大小的点,也无法代表一个事件,其分布函数为:

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综上所述,离散和连续新随机变量的区别大致为:

1:离散型随机变量的每个事件可以用一个数字表示,但这个数字不是数学意义上实数轴上的一个点,而是代表一个事件;连续型随机变量的 x 则是完全意义上的实数轴上一个没有大小的数学意义上的点;

2:连续型随机变量才有概率密度的概念,离散型则没有。

3:连续型随机变量单点概率为0,离散型则不是,而是出现这个事件的概率。

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