概率論與梳理統計-隨機變數random variables
random variables
Def
random variable
A random variable X is a function than assigns a number to every outcome of an experiment.
隨機變數是一個單實值函式,是一個函式、函式、函式!
domain
the underlying sample space.
range
the set of all possible values of X.
函式值的範圍
equivalent event
函式值對應的sample space中的事件,他們發生的概率相同
Properties
- fixed and deterministic,確定性的
Discrete R.V.
Def
離散型隨機變數的函式值是可數的,但它可以定義在結果有限可數的實驗上,也可以在無限不可數的實驗上。
計算方法
- 計算equivalent event的概率
- pmf
- cdf
Probability Mass Function概率密度函式
Def
p
X
(
x
)
=
P
[
X
=
x
]
=
P
[
{
ξ
∈
X
(
ξ
)
=
x
}
]
p_X(x) = P[X = x] = P[\{\xi \in X(\xi) = x\}]
pX(x)=P[X=x]=P[{ξ∈X(ξ)=x}]
用來表示離散型隨機變數概率的函式。
p
X
(
x
)
p_X(x)
pX(x)幾乎在任何點的值都為0,所以一定要寫
o
t
h
e
r
w
i
s
e
otherwise
otherwise.
pmf一般畫表或者列舉概率,而不會寫成函式的形式。
Properties
- p X ( x ) ≥ 0 p_X(x) \geq 0 pX(x)≥0,概率恆為正
- ∑ p X ( x ) = 0 \sum p_X(x) = 0 ∑pX(x)=0,所有event的概率和恆為1.
- P [ X ∈ B ] = ∑ x ∈ B p X ( x ) P[X \in B] = \sum_{x \in B} p_X(x) P[X∈B]=∑x∈BpX(x)
一些離散型隨機變數
Discrete Uniform RV
Bernoully RV
假設一個實驗A只進行一次,只能成功或失敗,bernoully RV就是A的indicator function。
I
A
(
ξ
)
=
{
0
,
“
f
a
i
l
u
r
e
”
1
,
“
s
u
c
c
e
s
s
”
I_A(\xi) = \left\{ \begin{aligned} &0,&“failure”\\ &1,&“success” \end{aligned} \right.
IA(ξ)={0,1,“failure”“success”
Binomial RV
n次Bernoully experiment。
其他公式
- 常用級數公式:
∑ k = 1 ∞ x k − 1 = 1 1 − x \sum_{k = 1}^{\infty}x^{k-1} = \frac{1}{1-x} k=1∑∞xk−1=1−x1
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