随机变量的分布函数具有左连续性还是右连续性？
怎样理解连续型随机变量的分布函数“右连续性”？ 首先纠正一点2113，分布函数是对整个5261实直线都有定义的。对于4102任意的x2，都可以计算出F(x2)的值。1653初等概率中对随机变量的定义是，X是实值函数，且对任意的x，事件{X都可求概率，则称X是个随机变量，而且定义分布函数F(x)=P{X所以分布函数是在整个实直线上定义的。左连续和右连续的区别在于计算F(x)时，X=x点的概率是否计算在内。对于连续型随机变量而言，因为一点上的概率等于零；对于离散型随机变量，如果P{X=x}≠0，则左连续和右连续时的F(x)值就不相同了。F(x)=P(X)，看P(X=0)=1的情况，当x时，F(x)=0，但是当x>；=0时，F(x)=1。扩展资料：离散型（discrete）随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。连续型（continuous）随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、。
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连续型随机变量分布函数的问题？ 连续型随机变量的分布函数是通过其密度函数积分得到的，因而是连续的(积分上限函数必连续).但不是处处可导的，如密度函数f(x)=0，-inf.
