由于随机变量都是样本点,不是连续可导的函数,导致无法用数学的强有力工具 求导等来研究它的性质。
所以引入了 分布函数这一概念,目的就是想利用 求导,连续等工具来研究概率这件事。 为此做如下定义,分布函数F(x)=P{X≤x}x∈R,也可记为 X~F(x),称X服从分布F(x)。
①分布函数是一个事件的概率,这个事件是 随机变量X ≤一个任意的实数x。
②x的取值是(-∞,∞),这个区间对应了概率的区间(0,1) 即F(-∞)=0,F(∞)=1。
③F(x)是单调不减函数,且是x的右连续函数。
引入分布函数的目的是什么,在线求解答
由于随机变量都是样本点,不是连续可导的函数,导致无法用数学的强有力工具 求导等来研究它的性质。
所以引入了 分布函数这一概念,目的就是想利用 求导,连续等工具来研究概率这件事。 为此做如下定义,分布函数F(x)=P{X≤x}x∈R,也可记为 X~F(x),称X服从分布F(x)。
①分布函数是一个事件的概率,这个事件是 随机变量X ≤一个任意的实数x。
②x的取值是(-∞,∞),这个区间对应了概率的区间(0,1) 即F(-∞)=0,F(∞)=1。
③F(x)是单调不减函数,且是x的右连续函数。
引入分布函数,就把随机变量X小于(有些书采用小于等于)x的概率写成了x的函数(分布函数),于是微积分中研究函数性质的方法就可以用来讨论概率问题。
进一步引入概率密度函数,这种研究就更方便了。