Zmienna losowa to pojedyncza wartość liczbowa, która wskazuje wynik procedury. Pojęcie zmiennych losowych ma fundamentalne znaczenie dla teorii prawdopodobieństwa i zostało wprowadzone przez rosyjskiego matematyka Pafnuty’ego Czebyszewa w połowie XIX wieku.
Wielkie litery, takie jak X lub Y, oznaczają zmienną losową. Małe litery, takie jak x lub y, oznaczają wartość zmiennej losowej. Jeśli X jest zmienną losową, to X jest zapisywane słownie, a x jest podawane jako liczba.
Na przykład, niech X = liczba orłów, które otrzymasz, gdy rzucisz trzema uczciwymi monetami. Przykładową przestrzenią do rzucania trzema uczciwymi monetami jest TTT; CZEGO; HTH; HHT; HTT; THT; TTH; Cześć. Następnie x = 0, 1, 2, 3. X jest wyrażone słowami, a x jest liczbą. Zwróć uwagę, że w tym przykładzie wartości x są wynikami policzalnymi.
Zmienne losowe mogą być dwojakiego rodzaju: dyskretne zmienne losowe i ciągłe zmienne losowe.
Dyskretna zmienna losowa to zmienna, która ma skończoną wielkość. Innymi słowy, zmienna losowa jest liczbą policzalną. Na przykład liczby 1, 2, 3,4,5 i 6 na kostce są dyskretnymi zmiennymi losowymi.
Ciągła zmienna losowa to zmienna, która ma wartości ze skali ciągłej bez przerw i przerw. Ciągła zmienna losowa jest wyrażona jako wartość dziesiętna. Przykładem może być wzrost ucznia – 1,83 m.
Ten tekst jest adaptacją <a href=”https://openstax.org/books/introductory-statistics/pages/4-introduction?query=Random%20Variables&target=%7B%22index%22%3A0%2C%22type%22%3A%22search%22%7D#element-919″>Openstax, Introductory Statistics, section. 4 Introduction
Rozważ rzucenie kostką trzydzieści razy. W każdym badaniu wynik może wynosić od jednego do sześciu. Jeśli ktoś wypadnie sześć razy na trzydzieści, jego prawdopodobieństwo wynosi sześć na trzydzieści i tak dalej.
Każdy z tych wyników, znanych jako zmienne losowe, ma pojedynczą wartość liczbową określoną przez przypadek. Reprezentuje wszystkie możliwe wyniki eksperymentu.
Mała litera x oznacza wartość liczbową zmiennej losowej.
Zmienne losowe mogą być dyskretne lub ciągłe.
Dyskretne zmienne losowe mogą być skojarzone z procesem zliczania, skończonym lub nieskończonym. Na przykład kura może znieść jedno jajo, dwa jaja lub więcej, ale nie 1,27 jajka.
I odwrotnie, ciągłe zmienne losowe mają nieskończenie wiele wartości, które można powiązać z pomiarami bez przerw lub przerw w skali ciągłej.
Na przykład w ciągu dnia krowa może wyprodukować od zera do dwudziestu litrów mleka, mierzonego na skali ciągłej.
Related Videos
Probability Distributions
12.3K Wyświetlenia
Probability Distributions
11.3K Wyświetlenia
Probability Distributions
6.7K Wyświetlenia
Probability Distributions
11.0K Wyświetlenia
Probability Distributions
3.1K Wyświetlenia
Probability Distributions
3.8K Wyświetlenia
Probability Distributions
10.2K Wyświetlenia
Probability Distributions
7.7K Wyświetlenia
Probability Distributions
4.8K Wyświetlenia
Probability Distributions
10.5K Wyświetlenia
Probability Distributions
10.3K Wyświetlenia
Probability Distributions
4.9K Wyświetlenia
Probability Distributions
12.2K Wyświetlenia
Probability Distributions
14.3K Wyświetlenia