均匀分布、正态分布、负二项分布都是连续型随机变量的分布. 如果你想说明一个分布是连续型的，只须说明其分布函数可表示成某个函数在区间(-∞，x]上的黎曼积分就可以了.例如：均匀分布，设分段表示函数为 f(x)=1/(b-a)，当 x∈[a，b]时；f(x)=0，当 x或 x>；b 时.则.
现有两个独立随机变量，都是二项式分布，每个成功的概率为0.3，试验次数为2 （a）求联合概率分布 （1）∵a+0.1+0.6=1，a=0.3，0.3+b+0.3=1，b=0.4．（2分）（2）∵EX=1×0.3+2×0.1+3×0.6=2.3，…（4分）EY=1×0.3+2×0.4+3×0.3=2，…（6分）又∵DX=0.3×（1-2.3）<；sup>；2<；/sup>；+0.1×（2-2.3）<；sup>；2<；/sup>；+0.6×（3-2.3）<；sup>；2<；/sup>；=0.81．（8分）DY=0.3×（1-2）<；sup>；2<；/sup>；+0.4×（2-2）<；sup>；2<；/sup>；+0.3×（3-2）<；sup>；2<；/sup>；=0.6．（10分）从均值角度而言，∵EX＞EY，∴甲的平均分较高．（11分）但是从稳定性的角度而言，DX＞DY，∴乙是相对甲更稳定的．（13分）
设随机变量x，y独立同分布，会有什么性质
随机变量服从二项分布的式子怎么读？ ke ci 服从n为6，p为1/2的二项分布
二项分布的概率密度函数是什么 二项分布没有概率密度函数，因为连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是2113一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。这里指的是一维连续随机变量。而在概率论和统5261计学中，二项分布是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布。二项分布：在4102每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否1653的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。扩展资料：对于一个取值在区间[a，b]上的均匀分专布函数它的概率密度函数：也就是说，当x不在区间[a，b]上的时候，函数值等于0；而在区间[a，b]上的时候，函数值等于这个函数1/（b-a）。这个函数并不是完全的连续函数，属但是是可积函数。正态分布是重要的概率分布。它的概率密度函数是：随着参数μ和σ变化，概率分布也产生变化。
请问：怎样判断一个随机变量是否属于二项分布， 这个随机变量满足N次独立重复试验中发生K次的概率是P(ξ=K)=Cn(k)P(k)q(n-k)三个条件：(1)每次实验只有两类对立的结果；(2)n次事件相互独立；(3)每次实验某类结果的发生的概率是一个常数.比如N个人一起的禽流感感了，一个人得感冒死的概率是60%，那活着的概率就是40%.然后大家谁死谁活互不相干.明白否？
关于二项式定理和离散型随机变量的二项分布 这是两个不同的范畴内的公式，要分别理解其意义和来源，没有可比性。二项式(a+b)^n的展开式共n+1项，其中第i+1项：T<；i+1>；=C(n，i)*a^(n-i)*b^i，这是用乘法公式推导归纳出来。
