扔硬幣不是正就是反
扔骰子的點數是1,2,3,4,5,6
打靶要麼中標要麼不中
這些結果數值都是明確可以取值的.稱為離散型隨機變數
圓的角度 (0-360,可以有小數點)
某人上班8點到9點之間到,這個結果集無法列舉
乙個燈泡的使用壽命
這些數值都無法列舉,但可在其範圍內取任一實數就稱為連續型隨機變數
離散型隨機變數型別
在相同環境下，重複做n次試驗
重複扔6次硬幣,求出現正面的次數(正面的概率為1/2)(0,1,2,3,4,5,6)
重複打靶5次,打中的概率為0.8,求命中的概率(1,2,3,4,5)
這是二項分布的乙個特例,當n等於1時
扔硬幣不是正面就是反面
扔骰子不是1點就是不等於1點的數
打靶要麼中，要麼不中
首先理解泊松分布
比如估計**賣家日銷售量為10,問日銷售超過5的概率
某一時間段呼叫中心接到**的次數
單位時間內,**的訪問量
某一年**發生的次數
均勻分布是指某一隨機變數在區間[a,b]中任意一點的取值概率相同，這樣的隨機變數就是服從均勻分布。
某人8點到9點之間等車,車整點出發,問他候車超過15分鐘的概率
某景點下午4點關門,遊客在下午1-5點之間進入,問遊客能進去園區的概率
燈泡的使用壽命
**的通話時間
轉一網友的解說
這個世界很奇妙；
任何東西都有一種想象，即高水平的人一定很少，低水平的一定也很少，半桶水的一定是最多的。
特別矮的人一定很少，特別高的人一定也很少。
還是不明白？
好吧~
這個世界很奇妙，胸特別大的一定很少，胸特別小的一定也很少。
我們做個試驗，樓主負責找100個女的，我負責量它們胸圍。然後你記錄。
我要你畫個座標，x軸表示胸的尺寸水平，y軸表示人數
不要笑，吶，結果一定是不大不小的人很多，比較大或比較小的有一部分，特小和特大的人數很少，把資料點到座標軸，再劃個圓滑的曲線，叫正態分佈，記住，最多的人擁有的那個叫「波峰」，呵呵，然後向兩邊降，降到一定程度就接近0個人，你有本事給我找個胸圍150cm的看看？
身高，成績，智力等等都有這樣的現象，即平庸者占多數，高水平和低水平永遠都是少數，因此，為了不平凡，不搞最好，就搞個最爛也不錯。^_^
在如此幽默風趣的解說下，理解正態分佈是多麼的有趣,正如曲線的對稱性
概率論與數理統計
概率論與數理統計是研究和揭示隨機現象統計規律性的一門數學學科。1，有一類現象，在一定條件下必然發生，這類現象稱為確定性現象。例如，石子必然下落，同性電荷必然相互排斥。2，在試驗或觀察之前不能預知確切的結果，但是在大量重複試驗或觀察下，結果卻呈現出某種規律性。這種在大量重複試驗或觀察中所呈現出的固有規...
概率論與數理統計 2
看乙個例子 盒子中有5個球,其中3個紅球,隨機取2個,注意問的問題?取到1個紅球的概率至少取到乙個紅球的概率無法取到紅球的概率取到2個紅球的概率取到紅球的個數 1 4的概率都是乙個數值,而取到紅球的個數則可能是0,1,2,但這些結果是隨機的，那麼稱取到紅球的個數為乙個隨機變數,並且求出各個取值的概率...
概率論與數理統計小記
很多概率結論或概率問題結果是符合直覺的。概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來 拉普拉斯 隨機事件間的關係 互斥 互不相容 對立 兩事件樣本點集合間的關係 相互獨立 線性相關 事件間的依賴關係 概率定義 條件概率 全概率 貝葉斯公式 隨機試驗 e 對不確定的現象 隨機現象 中客觀事物進行觀察的過程...