为什么概率值和分布值不一样,在考研数学中该怎么理解呢?

老师好,图中两个黑线划的地方,为什么概率值和分布值不一样,该怎么理解呢

金同学
2021-10-11 11:06:55
阅读量 233
  • 老师 高顿财经研究院老师
    高顿为您提供一对一解答服务,关于为什么概率值和分布值不一样,在考研数学中该怎么理解呢?我的回答如下:

    这地方上课老师也写到了,这个概率值表示的是x在1到2这一段上面的几率。

    下面的分布表示的是y在1到2之间,那么Y是在y到-∞取值。

    也就是Y取值为0和1,就是上面两个概率之和了。


    以上是关于考研,考研数学相关问题的解答,希望对你有所帮助,如有其它疑问想快速被解答可在线咨询或添加老师微信。
    2021-10-11 18:25:36
  • 收起
    金同学学员追问
    老师,没有理解您这两句话
    考研数学
    2021-10-12 15:57:34
  • 老师 高顿财经研究院老师

    我大概写了一下推导过程,这个样子的。其实这地方简单的说基本就是概率密度函数和概率分布函数两种定义上的区别

    2021-10-12 18:09:49
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其他回答

  • 陈同学
    考研数一概率论和数理统计考什么
    • 朱老师
      1、不同的学校考的概率理论与数理统计的具体内容是不同的,特别是对于985的学校,都是自主命题。主要说一下一般学校的《概率理论与数理统计》目录与考试类型 2、目录与主要内容第一章:随机事件和概率第二章:随机变量及其分布第三章:多维随机变量及其分布第四章:随机变量的数字特征第五章:大数定律和中心极限定理第六章:数理统计的基本概念第七章:参数估计 3、常有的题型有:填空题、选择题、计算题和证明题,试题的主要类型有: (1)确定事件间的关系,进行事件的运算; (2)利用事件的关系进行概率计算; (3)利用概率的性质证明概率等式或计算概率; (4)有关古典概型、几何概型的概率计算; (5)利用加法公式、条件概率公式、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式计算概率; (6)有关事件独立性的证明和计算概率; (7)有关独重复试验及伯努利概率型的计算; (8)利用随机变量的分布函数、概率分布和概率密度的定义、性质确定其中的未知常数或计算概率; (9)由给定的试验求随机变量的分布; (10)利用常见的概率分布(例如(0-1)分布、二项分布、泊松分布、几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布等计算概率; (11)求随机变量函数的分布; (12)确定二维随机变量的分布; (13)利用二维均匀分布和正态分布计算概率; (14)求二维随机变量的边缘分布、条件分布; (15)判断随机变量的独立性和计算概率; (16)求两个独立随机变量函数的分布; (17)利用随机变量的数学期望、方差的定义、性质、公式,或利用常见随机变量的数学期望、方差求随机变量的数学期望、方差; (18)求随机变量函数的数学期望; (19)求两个随机变量的协方差、相关系数并判断相关性; (20)求随机变量的矩和协方差矩阵; (21)利用切比雪夫不等式推证概率不等式; (22)利用中心极限定理进行概率的近似计算; (23)利用t分布、χ2分布、f分布的定义、性质推证统计量的分布、性质; (24)推证某些统计量(特别是正态总体统计量)的分布; (25)计算统计量的概率; (26)求总体分布中未知参数的矩估计量和极大似然估计量; (27)判断估计量的无偏性、有效性和一致性; (28)求单个或两个正态总体参数的置信区间; (29)对单个或两个正态总体参数假设进行显著性检验; (30)利用χ2检验法对总体分布假设进行检验。
  • 小同学
    高中数学选修2-3概率中提到的两点分布,为什么随机变量x的值必须是0和1啊,别的不行么
    • 费老师
      1、因为随机变量只有两个取值,这两个取值一般以x=0和x=1来表示,所以这样的分布叫两点分布。 2、假如某随机变量y只取值3和4这两个,也属于两点分布。3、为什么一定要以x=0和x=1来表示这唯二的随机变量呢,这个就和随机变量的期望和方差有关,因为取x=0和x=1的话,期望和方差有比较好的公式可记忆。
  • 余同学
    请问概率中的泊松分布怎么理解,公式是什么?
    • 冯老师
      泊松分布(poisson distribution),台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution),由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(siméon-denis poisson)在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为: p(x=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数,电话交换机接到呼叫的次数,汽车站台的候客人数,机器出现的故障数,自然灾害发生的次数等等。
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