隨機變量是什麼?
隨機變量是什麼？
在隨機試驗中測定或觀察的量就稱為隨機變量
隨機變量本身自己就是變量，所以它可以是自變量，也可以使因變量，還可以是無關變量。
如：在迴歸分析中,因變量 y 是隨機變量,自變量 x 也可以是隨機變量,
概率論裡面隨機變量到底是什麼 = =
從定義上看，隨機變量是從樣本空間到實數軸的一個廣義的實值函數：對任意一個樣本點w，存在唯一的實數X（w）與之對應。理解簡單一點：隨機變量是反映試驗結果的一個數量指標，它通常隨著實驗結果的變化而變化。
隨機變量的引入對概率論的發展具有重要意義：1.使得事件的表達更加方便、系統 [ 注：X（w）屬於任意實數區間（a，b）均是一個事件 ] ，2.引入隨機變量後，對事件概率的研究不再是重點，而是轉化為對隨機變量的研究。這具有劃時代的意義：事件是有無窮個的，研究不完，但隨機變量的規律可以靠它的分佈函數完全確定，而分佈函數只有一個，這就大大加速了概率論的發展。
隨機變量是什麼意思
(1) 如果
,則稱X服從離散的均勻分佈。(2) 設連續型隨機變量X的概率密度函數為
f(x)=1/(b-a)，a≤x≤b
則稱隨機變量X服從[a,b]上的均勻分佈，記為X~U[a,b]。
若[x1,x2]是[a,b]的任一子區間，則
P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)
這表明X落在[a,b]的子區間內的概率只與子區間長度有關，而與子區間位置無關,因此X落在[a,b]的長度相等的子區間內的可能性是相等的，所謂的均勻指的就是這種等可能性。
均勻分佈的均值E（X）為（a+b）/2，方差D（X）為（b-a）^2/12。
在實際問題中，當我們無法區分在區間[a,b]內取值的隨機變量X取不同值的可能性有何不同時，我們就可以假定X服從[a,b]上的均勻分佈，記X~U(a,b)。
請闡述什麼是隨機變量，請說出四種以上的常見隨機變量的分佈類型
定義：設隨機試驗的樣本空間為，是定義在樣本空間上的實值函數，稱為隨機變量.對於常見的隨機變量分佈的類型，離散型的有：兩點分佈、二項分佈、泊松分佈，連續型的有：均勻公佈、指數分佈、正態分佈等等.
隨機變量是什麼
隨機變量:在一定範圍內以一定的概率分佈隨機取值的變量.
例如某一時間內公共汽車站等車稜客人數就是隨機變量
隨機變量xu是什麼意思
就是（X,Y）服從二維聯合正態分佈 第一個u指x的期望，第一個σ^2指的是x的方差； 第二個u指y的期望，第二個σ^2指的是y的方差； 最後一個ρ=0指的是x,y相關係數為0，即x,y不相關。在正態分佈裡就是x,y相互獨立
什麼叫隨機變量和隨機變量的分佈
隨著試驗結果變化的變量，其統計規律是可以由分佈來描述。
隨機變量X~U（2,4）是啥意思？有什麼數學含義？
(1) 如果
,則稱X服從離散的均勻分佈。
(2) 設連續型隨機變量X的概率密度函數為
f(x)=1/(b-a)，a≤x≤b
則稱隨機變量X服從[a,b]上的均勻分佈，記為X~U[a,b]。
若[x1,x2]是[a,b]的任一子區間，則
P{x1≤x≤x2}=(x2-x1)/(b-a)
這表明X落在[a,b]的子區間內的概率只與子區間長度有關，而與子區間位置無關,因此X落在[a,b]的長度相等的子區間內的可能性是相等的，所謂的均勻指的就是這種等可能性。
均勻分佈的均值E（X）為（a+b）/2，方差D（X）為（b-a）^2/12。
在實際問題中，當我們無法區分在區間[a,b]內取值的隨機變量X取不同值的可能性有何不同時，我們就可以假定X服從[a,b]上的均勻分佈，記X~U(a,b)。