兩個隨機變數相等是什麼意思？

- 什麼是隨機變數？

對於隨機變數 x，x 對應於實驗中的所有取樣點 w，並且有相應的數值。 在某種程度上，隨機變數也是乙個函式。

例如，如果我們反覆擲硬幣兩次，我們的樣本點總共有三種型別：正、正、負，概率為：;;

我們可以說 p（positive）=，也可以定義乙個隨機變數 x1，表示正出現的次數，那麼 p（x1=2）=。

- 隨機變數相等是什麼意思？

隨機變數相等是指：隨機變數價值相等且對應於相同的取樣點（即概率相同）。

使用相同的示例，如果我們定義乙個隨機變數 x2，其值分別為 2、1 和 0，分別表示正、正和負（作為區別，雖然值相同，但它沒有正出現次數的意義），很明顯這兩個隨機變數是完全相同的， 即相等。

- 引申，隨機變數分布相同並不意味著隨機變數相等

例如，同樣的例子，隨機變數 x3 被定義為表示對面的出現次數，顯然存在 p（x3=2）=etc，即 x3 和 x1 具有相同的分布規律，相同的分布函式。

注意！ 它們兩個是完全不同的隨機變數！ x1（正）= 2，x2（正）= 0。

兩個事件的所有取樣點的發生概率相等。

這就像我們在談論什麼模型。

例如，理想模型拋硬幣正面和背面的隨機變數，以及通過獨立射擊擊中未命中的隨機變數。

是相等的。 附錄：這是否意味著連續型別的概率密度相等？

就是概率密度相等哇。 並且它是隨機變數密度函式對應的自變數的範圍相等，如上所述在連續性的情況下"取樣點"嗯，這是乙個段落，哇。 -0，因為微量元素 f（x）dx 在單個點上不實用。

變數是定義不定值的函式。

兩個變數相同，這意味著兩個函式的值相同。

通常，在程式設計中，if 語句用於確定兩個變數是否相同，然後進行下一步。

相互獨立是讓 a 和 b 是兩個事件，如果方程 p（ab） = p（a）p（b） 滿足，則事件 a 和 b 是相互獨立的。

隨機變數。 乙個實值、單值函式，表示隨機試驗的各種結果。 隨機事件。

不管它是否與數量直接相關，它都可以量化，也就是說，它可以用定量的方式表示。

相關係數。 這意味著兩個變數之間存在因果關係，相關係數為0，這意味著兩個變數之間不存在線性相關性，但這並不意味著兩個變數之間沒有其他型別的關係，例如非線性相關性。 其他資訊：

注意事項： 1、如果分析試驗中的測量值是具有概率值的隨機變數，則被測量的值可能在一定範圍內隨機變化，測量前無法確定具體值，但確定了測量結果，多次重複測量得到的測量值具有統計規律性。

2.隨機變數的不確定性與模糊變數的本質區別在於，後者的測量結果仍不確定，即模糊。

3、由於引入隨機變數是為了更好地研究隨機瀆職的重大現象，除了對隨機變數的定義外，更要注意隨機現象的實際意義。

不獨立，不打扮得體並不能解釋任何關係。

a、b 和 c 相互獨立的條件是：

p(ab) =p(a) p(b)

p(bc) =p(b) p(c)

p(ca) =p(c) p(a)

p（abc） = p（a） p（b） p（c） 有 4 個條件，每個條件都是必不可少的。

如果只有最後乙個條件，網際網絡上有乙個反例，見下圖：

p(a) =，p(b) =，p(c) =

p（abc） =， 滿足： p（abc） = p（a） p（b） p（c） 但是： p（ab） =， p（bc） =， p（ca） = 前 3 個條件不滿足。

不相關。 f（x，y）=f（x）f（y）—x，y 獨立。

e（xy） = e（x）e（y）—x，y 不相關。

其中 f（x，y） 是 （x，y） 的聯合分布函式，f（x） 是一維隨機變數 x 的分布函式，f（y） 是一維隨機變數 y 的分布函式。

概念。 在做實驗時，我們經常對結果相對於結果本身的某些函式感興趣。 例如，在擲骰子時，它可能會關心它的點和數字是 7，而不是它的實際結果是 （1,6） 或 （2,5） 或 （3,4） 或 （4,3） 或 （5,2） 或 （6,1）。

這些量，或者更正式地說，這些在樣本空間上定義的實值函式，稱為隨機變數。

以上內容參考：百科全書-隨機變數。

∫f（x）dxdy=c∫【0，2】（ax+1）dx=（a/2*x^2+x）|【0，2】=1，a=-1/2

f（x）=∫0，x】f（x）dy=（a/2*x^2+x）|【0，x】=-4*x^2+x；

f（x）=0，x<=0，f（x）=1，x>=1

p{1 vs. f（x）=ax+2 積分，得到，將上限和下限 0 和 1 代入 obtain，f（x）=， a=-2

對於 xf（x）=ax 2+2x 積分，我們得到 1 3*ax 3+x 2

將上限和下限 0 和 1 代入其中，e（x）=1 3*a+1 1 3，也得到 a=-2

e（x）=∫xf（x）dx=0

d（x）=e（x^2）-（e（x））^2=e（x^2）=∫x^2f（x）dx=2∫（0，+∞x^2f（x）dx

（0，+∞x^2e^（-x）dx=-x^2e^（-x）︱（0，+∞2∫（0，+∞xe^（-x）dx=2∫（0，+∞e^（-x）dx=2

1 隨機變數表示隨機現象（在某些條件下，結果並不總是相同的現象稱為隨機現象）和各種結果的變數（所有可能的樣本點）例如，給定時間在公交車站等候的乘客人數、換乘站在特定時間內接到的電話數量等都是隨機變數的示例。

2 例如，對於兩個變數 x、y，假設用方程解釋變數 x 來表示 y，只有確定 x 才能有對應的 y** 值。

所以 x 目前不是隨機變數。

相關性一般是指線性相關，用相關係數表示，相關係數為零意味著兩個變數之間不存在線性相關性。 而獨立性意味著除了無線相關之外，不可能有非線性相關，因此獨立意味著不相關，但不相關並不意味著獨立，因為也可能存在非線性相關的情況。

相關係數為 0 是兩個變數獨立性的必要非充分條件。 相關係數反映了兩個變數之間的線性關係，但除了線性關係之外，變數之間還有其他關係，因此相關係數不能用作度量。 在第一行中，x，y 坐標顯示的點圖的線性度越強，相關係數的絕對值就越大。

假設 x 從 -1 變為 1，y = x 2，相關係數為 0 但不獨立。

r=[ （x-x）（y-y）] [ x-x） y-y） ] ]隨機變數 x， y，其平均值分別為 x， y.

r|≤1r|[越接近 1]越大，相關性越大， |r|越小[越接近 0]，相關性越小。 R>0 呈正相關

r=[ （x-x）（y-y）] [ x-x） y-y） ] ]隨機變數 x， y，其平均值分別為 x， y.

r|≤1r|[越接近 1]越大，相關性越大， |r|越小[越接近 0]，相關性越小。 r>0 呈正相關，r

讓我們計算樣本相關係數，這在我們的高中選修課本中提到。