连续型随机变量的概率密度函数是否是连续函数?为什么

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不一定是连续函数。连续型随机变量指的是连续取值的随机变量,比如在[0,1]上每个数都有可能取,就可以说是连续型随机变量,这和密度函数连续与否无关。

另外真正有实际意义的是密度函数的积分,积分得到的是在某个区间的概率,因此要求密度函数可积,但是可积远远比连续宽泛的多很,多不连续的函数都是可积的。

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。例如,一批电子元件的寿命、实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量。

扩展资料:

能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量与连续型随机变量也是由随机变量取值范围(或说成取值的形式)确定,变量取值只能取离散型的自然数,就是离散型随机变量。

随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。

参考资料来源:百度百科——连续型随机变量

白雪忘冬
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2019-06-21 · 在我的情感世界留下一方美好的文字
白雪忘冬
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不一定是连续函数。连续型随机变量指的是连续取值的随机变量,比如在[0,1]上每个数都有可能取,就可以说是连续型随机变量,这和密度函数连续与否无关。

叫概率密度是因为它和物理上密度的定义本质上是一样的,一个物体的密度再大,如果它只是一个点,则其质量也是零,同样,在一点处的概率密度再大,在这点处的概率也是零,只有讨论X落在区间内的概率才有意义。

设f(x)在x连续,概率密度函数就是概率分布函数的导数,从导数的角度理解概率密度函数比较容易理解:概率密度函数表现的是概率分布函数在某一点的变化率。

分布函数是一个累积函数,是增函数,所以这个变化只是增加的快慢的变化,当f(x)较大时,说明在x附近增加快,故在x这点附近取值概率大。

扩展资料

实例:

比如,一次掷20个硬币,k个硬币正面朝上,k是随机变量,k的取值只能是自然数0,1,2,…,20,而不能取小数3.5、无理数√20……因而k是离散型随机变量

再比如,掷一个骰子,令X为掷出的结果,则只会有1,2,3,4,5,6这六种结果,而掷出3.3333是不可能的。因而X也是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。

比如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3分钟、5分钟7毫秒、7√2分钟,在这十五分钟的时间轴上任取一点,都可能是等车的时间,因而称这随机变量是连续型随机变量。

参考资料来源:百度百科-连续型随机变量

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w别y云j间
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推荐于2017-09-09 · 繁杂信息太多,你要学会辨别
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  不一定是连续函数。连续型随机变量指的是连续取值的随机变量,比如在[0,1]上每个数都有可能取,就可以说是连续型随机变量,这和密度函数连续与否无关。另外真正有实际意义的是密度函数的积分,积分得到的是在某个区间的概率,因此要求密度函数可积,但是可积远远比连续宽泛的多很,多不连续的函数都是可积的。
  函数y=f(x)当自变量x的变化很小时,所引起的因变量y的变化也很小。例如,气温随时间变化,只要时间变化很小,气温的变化也是很小的;又如,自由落体的位移随时间变化,只要时间变化足够短,位移的变化也是很小的,对于这种现象,我们说因变量关于自变量是连续变化的,可用极限给出严格描述:设函数y=f(x)在x0点附近有定义,如果有lim(x->x0) f(x)=f(x0),则称函数f在x0点连续。如果定义在区间I上的函数在每一点x∈I都连续,则说f在I上连续,此时,它在直角坐标系中的图像是一条没有断裂的连续曲线。
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品一口回味无穷
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连续型随机变量的概率密度函数是否是连续函数?

答:不一定。请见下例。

当n趋于无穷时,F(x) 处处连续,但处处不可导。所以f(x)不存在,更谈不上连续。

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娜娜要追梦
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2019-12-29 · 每个回答都超有意思的
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