Question

离散型随机变量的特点

Answer 1

散变量的特点是：变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。连续变量的数值是连接不断的，相邻两值之间可作无限分割。

1、基本知识：变量按其数值表现是否连续，分为连续变量和离散变量。离散变量指变量值可以按一定顺序一一列举，通常以整数位取值的变量。如职工人数、工厂数、机器台数等。有些性质上属于连续变量的现象也按整数取值，即可以把它们当做离散变量来看待。

2、离散变量的概率分布：常用的有二项分布、泊松（Poisson）分布。其余的还有两点分布、几何分布、超几何分布等概率分布。

3、二项分布：二项分布是基于贝努里（Bernoulli）试验的分布。贝努里试验是一种重要的概率模型。是历史上最早研究的概率论模型之一。有下面两个特点的试验称为贝努里试验。

4、泊松分布：若在大量的贝努里试验中，P（A）=p很小，则称这种概率模型为稀有事件概率模型。生三胞胎次数、患癌症人数、自然死亡人数、显微镜下微粒个数、放射粒子个数、大量产品中的次品数、摇奖中的一等奖等，都是稀有事件概率模型。