设随机变量X与Y相互独立,且均服从于参数为p的0-1分布B(1,p)则x+y P(x=y)

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X+Y ~ B(2, p)。这是因为,随机变量X和Y相互独立,且均服从于B(1,p),X+Y相当于独立重复做了两次抛硬币的实验,为2重贝努利概形,故X+Y ~ B(2, p)。

就是说,关心的也许是其点和数为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)。关注的这些量,或者更形式的说,这些定义在样本空间上的实值函数,称为随机变量。


扩展资料:

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。

表示X是连续型随机变量,满足区间(2,4)上的均匀分布。具体来说就是X的值可以在区间(2,4)上随机选取,选到每个值的概率相等。

f(x)=1/(b-a),a≤x≤b

则称随机变量X服从[a,b]上的均匀分布,记为X~U[a,b]。

若[x1,x2]是[a,b]的任一子区间,则

P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)

多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于,后者的测定结果仍具有不确定性,即模糊性。

参考资料来源:百度百科-随机变量

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