高中数学离散型随机变量？高中数学中常见的六种概率模型及其公式如下：离散型随机变量的分布律：公式：$P = p_i$说明：其中 $X$ 是离散型随机变量，$x_i$ 是 $X$ 可能取到的值，$p_i$ 是 $X$ 取到 $x_i$ 的概率。二项分布的概率公式：公式：$P = C cdot p^k cdot q^{}$说明：其中 $X$ 服从二项分布，那么，高中数学离散型随机变量？一起来了解一下吧。
1、定义不同
离散型随机变量：全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。
连续性随机变量：能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间。
2、随机变量的可取值不同
离散型随机变量的取值是离散的，连续性随机变量的取值不是离散的。
扩展资料
对于集合{xn,n=1,2,……}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为
P{X∈A}=∑Pn
特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个，其概率分布为
P{X=x1}=p(0 P{X=x2}=1-p=q 这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有 P{X=1}=p P{X=0}=q 这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。 参考资料来源：百度百科-离散性随机变量 参考资料来源：百度百科-连续型随机变量 高中数学中常见的六种概率模型及其公式如下： 离散型随机变量的分布律： 公式：$P = p_i$ 说明：其中 $X$ 是离散型随机变量，$x_i$ 是 $X$ 可能取到的值，$p_i$ 是 $X$ 取到 $x_i$ 的概率。 二项分布的概率公式： 公式：$P = C cdot p^k cdot q^{}$ 说明：其中 $X$ 服从二项分布，$n$ 表示试验次数，$p$ 表示每次试验中事件发生的概率，$q = 1p$，$k$ 表示事件发生的次数。 泊松分布的概率公式： 公式：$P = frac{e^{lambda} cdot lambda^k}{k!}$ 说明：其中 $X$ 服从泊松分布，$lambda$ 表示单位时间内事件发生的平均次数，$k$ 表示事件发生的次数。 正态分布的概率密度函数： 公式：$f = frac{1}{sigma cdot sqrt{2pi}} cdot e^{frac{^2}{2sigma^2}}$ 说明：其中 $X$ 服从正态分布，$mu$ 表示期望值，$sigma$ 表示标准差。 离散型随机变量的方差：D(X) = E{[X - E(X)]^2}=E(X^2) - (EX)^2.(2)。 X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 例如： 随机变量X服从“0 - 1”：取0概率为q，取1概率为p，p+q=1 则： 对于随即变量X的期望 E(X) = 0*q + 1*p = p 同样对于随即变量X^2的期望 E(X^2) = 0^2 * q + 1^2 * p = p。 离散型随机变量的概率分布基本性质： 对于集合{xn,n=1,2,……}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为：P{X∈A}=∑Pn特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个，其概率分布为：P{X=x1}=p(0 这种分布称为两点分布。 如果x1=1,x2=0,有P{X=1}=p，P{X=0}=q。 这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。 关于离散型随机变量的分布律及性质如下： 非负性：p(xi)>=0。正则性：∑[i=1,∞]p(xi)=1，分布函数的图形是有限级或无穷极的阶梯函数。 离散型随机变量的释义 随机变量分为离散型随机变量与非离散型随机变量两种，随机变量的函数仍为随机变量。有些随机变量,它全部可能取到的不相同的值是有限个或可列无限多个，也可以说概率1以一定的规律分布在各个可能值上。这种随机变量称为"离散型随机变量"。 对于集合{xn,n=1,2,……}中的任何一个子集A,事件“X在A中取值”即“X∈A”的概率为P{X∈A}=∑Pn。 特别的，如果一个试验所包含的事件只有两个。 其概率分布为P{X=x1}=p(0≤p≤1)，P{X=x2}=1-p=q，这种分布称为两项分布。如果x1=1,x2=0,有P{X=1}=p，P{X=0}=q。 这时称X服从参数为p的0-1分布，它是离散型随机变量分布中最简单的一种。由于是数学家伯努利最先研究发现的，为了纪念他，我们也把服从这种分布的试验叫伯努利试验。习惯上，把伯努利的一种结果称为“成功”，另一种称为“失败”。 主要区别 当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个类，其中有一类是极其常见的，随机变量的取值为一(n)维连续空间，称其为连续型随机变量。 期望：X服从泊松分布，因而它的数学期望就是λ，那么根据数学定理可知，随机变量的函数的数学期望就是F（EX），所以COS(πX)的数学期望就是COS（πλ）。 离散型随机变量的方差： D(X) = E{[X - E(X)]^2}；（1） =E(X^2) - (EX)^2；（2） （1）式是方差的离差表示，,如果不懂，可以记忆（2）式 （2）式表示：方差 = X^2的期望 - X的期望的平方。 X和X^2都是随机变量，针对于某次随机变量的取值， 扩展资料： 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。 参考资料来源：百度百科-方差 以上就是高中数学离散型随机变量的全部内容，因为，(X，Y)是二维离散型随机变量 所以，xy也是离散型随机变量 先求出xy的概率分布列 再求xy的期望 比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，内容来源于互联网，信息真伪需自行辨别。如有侵权请联系删除。高中数学选修二
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