随机变量X~N(μ,σ^2),则P(∣X-μ∣<3σ)= 10
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随机变量X~N(μ,σ^2),根据3σ准则:随着σ的增大,概率P(|X-μ|<3σ)=0.9974=常数。
随机事件是指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。
例如,从一批有正品和次品的商品中,随意抽取一件,“抽得的是正品”就是一个随机事件。设对某一随机现象进行了n次试验与观察,其中A事件出现了m次,即其出现的频率为m/n。
扩展资料:
按照随机变量可能取得的值,可以把它们分为两种基本类型:
离散型
离散型(discrete)随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
连续型
连续型(continuous)随机变量即在一定区间内变量取值有无限个,或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值,一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。
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分别求其边缘概率密度,f(x) = 2x,f(y) = 2y,X和Y独立的充分必要条件是f(x,y) = f(x)f(y)成立,此时可知f(x,y) = 4xy = f(x)f(y),则独立成立。(1)直接bai对f积分,结果为1,就可以得...
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