隨機變數（random variable）表示隨機試驗各種結果的實值單值函式。
f (a
)=
ξf(a)=\xi
f(a)=ξ
其中 a∈ω
a\in\omega
a∈ω, ξ∈r
\xi\in \mathbb
ξ∈r.
數學上說，隨機變數是乙個對映，將乙個事件域ω
\omega
ω轉化成實數空間r
\mathbb
r。因此，那些只可意會不可言傳的世間萬物，能夠利用有效的數學工具進行量化分析。
這樣說還是有點不接地氣；降乙個維度來理解：
隨機變數描繪你未來女朋友「生氣999法則」/男朋友「作死360°回合」，轉化成數學上的1,2,3,4,5,...
有點神奇有點奇妙哈，這樣你就可以肆無忌憚地用各種數學工具，來描述了。
for example,
∫ ξ(
x)dx
\int\xi(x)dx
∫ξ(x)d
x ： 「生氣/作死」 總次數，你可以知道自古以來，對方神經了多少次
ξ ′(
x)
\xi'(x)
ξ′(x
) ：「生氣/作死」的頻率你，你可以知道對方神經一次隔了多久，下次提前準備防彈衣、防毒面具、救生衣…
f (ξ
)f(\xi)
f(ξ)
： 「生氣/作死」的概率分布，你可以知道對方這個時間神經的可能性多大，如果超90%，請立即迴避。
回到小學二年級的課堂，來看看一元線性回歸分析，
y =β
0+β1
x+
ϵ\mathbf
y=β0+
β1x
+ϵ這個模型就可以從隨機變數的角度來理解： ϵ
\epsilon
ϵ 表示隨機變數，是不可觀測的部分；β0+
β1
x\beta_0+\beta_1x
β0+β1
x是可觀測部分，類似於乙個常數；y
\mathbf
y就是隨機變數 ϵ
\epsilon
ϵ 的乙個線性變換，因此也是乙個隨機變數。
接下來就是利用資料對其中的引數估計了。
統計類知識 隨機變數
概率 概率是描述在一次隨機試驗中的某個隨機事件發生可能性大小的度量。用0與1之間的數值來表明事件a在隨機實驗 現的可能性大小，通常記作 p a p a p a 隨機事件與基本事件 在一定條件下可能發生也可能不發生的事件，叫做隨機事件。試驗的每乙個可能的結果稱為基本事件。什麼是隨機現象？在給定的條件下...
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（三）隨機變數
1 分布函式 隨機變數 x x 是離散的，x role presentation style position relative x x取值1，2，3 2 累積分布函式 隨機變數 x x 是連續的，x role presentation style position relative x x取值在某...