1.如何求离散型随机变量的条件概率?
离散随机变量的条件概率可以通过以下公式求解:P(A | B)= P(A∩B)/P(B)其中P(A | B)表示事件B发生时事件A发生的概率,P(A∩B)表示事件A和事件B同时发生的概率,P(B)。这个公式是根据概率的定义和条件概率的性质推导出来的。给定事件B的发生,事件A的发生概率可以通过计算事件A和事件B同时发生的概率除以事件B的发生概率来获得..条件概率在概率论和统计学中有着广泛的应用。它可以用来描述给定条件下事件发生的概率。通过条件概率的计算,我们可以更好地理解和分析随机事件之间的关系,从而做出更准确的概率推断和预测。在实际问题中,条件概率常用于解决涉及多个随机变量的复杂情况,如贝叶斯定理。
f(x | y)= f(xy)/f(y),无论是离散还是连续。离散型因为x和y是实数,所以需要枚举所有情况。
2.与随机抽样相比,系统抽样能提高样本的代表性吗?为什么?
简单随机抽样是根据等概率原则从包含n个元素的总体中直接抽取n个元素形成样本(Nn)。这种方法简单易学,常用的方法是抽签。但是,这适用于整体单元较小的情况。
江南游戏app系统抽样是对总体的元素数量进行排序,然后计算一些区间,然后按照固定数量抽取元素形成样本的方法。适用于较大的总体和样本量。它应该有一个完整的采样框架,就像简单的随机采样一样。例如,如果从3000名学生中选择100名学生,则将3000名学生的列表依次编号,然后根据公式k(抽样间隔)=N(总体规模)/n(样本规模)=3000/100=30每30名学生中选择一名学生。
由此可见,简单的随机抽样并不能提高样本的代表性,但系统抽样可以提高样本的代表性!
3.随机变量的概率范围是多少?
以下是我的回答。随机变量的概率范围通常是一组实数,可以是正数、负数或零。但是,在某些特定情况下,值的范围可能会受到限制。例如,在离散随机变量中,值的范围通常是整数。在连续随机变量中,值的范围可以是任何实数。根据不同的分布和概率模型,取值范围会有所不同。但无论如何,概率值的范围必须满足一定的条件,如非负性、规范性等。
随机变量的概率p的范围为0≤p≤1。
4.随机事件的概率范围还是吗?
随机事件的发生具有一定的可能性,可能性的大小可以用概率来表示,概率是闭区间【0,1】的一个实值。不可避免事件的概率最大,其概率值为1,因此不可能事件的概率为0。
一个事件的发生可能会产生多种结果,每种结果都有一个概率值。假设产生的结果数量有限,每个结果的可能性相同。