2.6ⅹ-ⅹ=3.2解方程?
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2.6X-X=3.2
(2.6-1)Ⅹ=3.2
1.6X=3.2
X=2
所以方程的解为X=2
(2.6-1)Ⅹ=3.2
1.6X=3.2
X=2
所以方程的解为X=2
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2022-01-02
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随机变量x的分布函数;limF(x)=1 (x- →+∞)所以A=1,X的概率密度: f(x)=e*/(1+ex)2 (-∞)。
1、在做实验时,常常是相对于试验结果本身而言,我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。
例如;在掷骰子时,我们常常关心的是两颗骰子的点和数,而并不真正关心其实际结果,就是说,我们关心的也许是起点和数为7,而并不关心其实际结果是否是(1,6)或(2,5)或(3,4)或(4,3)或(5,2)或(6,1)。
A=1
F(+∞)
=A-lim(x-->∞)(1+x)/e^x
=A=1
2、令函数值等于零,从几何角度看,对应的自变量的值就是图像与X轴的交点的横坐标;从代数角度看,对应的自变量是方程的解。
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性,但分布律比分布函数更直观简明,处理更方便。因此,一般是用分布律而不是分布函数来描述离散型随机变量。
3、概率论中把一个事件看作一个集合,对事件的描述可以分解成集合中各样本点的取值,所以一个事件(即一个结果)就可以看作一个样本取值组合。一个随机事件A有许多种可能的结果,即样本点有许多种可能的取值组合(称为随机变量),每一组合都有对应的发生概率。若取值组合有多n个样本点,就称为n元随机变量。
于是随机变量(ξ1,ξ2,ξ3……,ξn)
与其概率P就构成了一个概率函数,表示为:P(ξ1=x1,ξ2=x2,ξ3=x3,……,ξn=xn)
比如;
如果不取X=-1,p=0.4
取X=0,p=0.4
在-1≤x<0时,F(x)=0,那么就不是原来的分布函数了。
扩展;简单理解,随机变量就是你要观察的值,分布的含义就是我们生活中的那个“分布”。比如说问你朋友的地区分布,是不是回答谁谁在上海,谁谁在北京,概率分布正是概率的分布,即各种值对应的概率是多少,不管是用公式、表格、还是用图形,能体现出各个值的概率,就是对分布的描述。
1、在做实验时,常常是相对于试验结果本身而言,我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。
例如;在掷骰子时,我们常常关心的是两颗骰子的点和数,而并不真正关心其实际结果,就是说,我们关心的也许是起点和数为7,而并不关心其实际结果是否是(1,6)或(2,5)或(3,4)或(4,3)或(5,2)或(6,1)。
A=1
F(+∞)
=A-lim(x-->∞)(1+x)/e^x
=A=1
2、令函数值等于零,从几何角度看,对应的自变量的值就是图像与X轴的交点的横坐标;从代数角度看,对应的自变量是方程的解。
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性,但分布律比分布函数更直观简明,处理更方便。因此,一般是用分布律而不是分布函数来描述离散型随机变量。
3、概率论中把一个事件看作一个集合,对事件的描述可以分解成集合中各样本点的取值,所以一个事件(即一个结果)就可以看作一个样本取值组合。一个随机事件A有许多种可能的结果,即样本点有许多种可能的取值组合(称为随机变量),每一组合都有对应的发生概率。若取值组合有多n个样本点,就称为n元随机变量。
于是随机变量(ξ1,ξ2,ξ3……,ξn)
与其概率P就构成了一个概率函数,表示为:P(ξ1=x1,ξ2=x2,ξ3=x3,……,ξn=xn)
比如;
如果不取X=-1,p=0.4
取X=0,p=0.4
在-1≤x<0时,F(x)=0,那么就不是原来的分布函数了。
扩展;简单理解,随机变量就是你要观察的值,分布的含义就是我们生活中的那个“分布”。比如说问你朋友的地区分布,是不是回答谁谁在上海,谁谁在北京,概率分布正是概率的分布,即各种值对应的概率是多少,不管是用公式、表格、还是用图形,能体现出各个值的概率,就是对分布的描述。
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