Question

如何区分离散型和连续性随机变量

Answer 1

1、定义不同

离散型随机变量：全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。

连续性随机变量：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。

2、随机变量的可取值不同

离散型随机变量的取值是离散的，连续性随机变量的取值不是离散的。

扩展资料

对于集合{xn,n=1,2,??}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为

P{X∈A}=∑Pn

特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个，其概率分布为

P{X=x1}=p(0<p<1)

P{X=x2}=1-p=q

这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有

P{X=1}=p

P{X=0}=q

这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。

参考资料来源：百度百科-离散性随机变量

参考资料来源：百度百科-连续型随机变量