随机事件和随机变量的区别:相互独立是两个事件的发生没有关系,A和B都不受对方影响。在随机试验中,可能出现也可能不出现,而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件,简称事件。
随机事件和随机变量的区别
随机变量本质上是定义在样本空间上的可测函数。随机事件是样本空间的可测子集。{X∈D}就是随机事件。用随机变量表示随机事件可以带来方便。
从字面上理解:随机事件是指一件事,随机变量分布是分布函数,可以说后者可以表示为前者的数学模型
比如:投掷一颗筛子是一件随机事件,用变量x表示筛子出现的点数,出现这个点数的概率为P,那么x-P的对应关系就是投掷一颗筛子,这件随机事件掷出筛子点数的随机变量分布。
随机变量的定义
随机变量可以用数学式子来表示,在一些可能发生的结果中,随机变量X可以代表某种结果的取值,比如抛硬币出现正面朝上的概率,X可以表示正面朝上时的取值为1;反面朝上时的取值为0。换言之,随机变量X就是一个函数,用于描述随机事件中某种结果的取值。
随机变量的特点
1、随相变量是定义在样本空间上的一个实值函数。
2、随机变量的取值是随机的事先或试验前不知道哪个值。
3、随相变量取特定值的概率大小是确定的。
4、随相变量是定义在样本空间上的一个实值函数。
5、随机变量的取值是随机的,事先或试验前不知道哪个值。
6、随相变量取特定值的概率大小是确定的。
随机变量中独立和不相关的区别
不相关和独立的区别:不相关就是两者没有线性关系,但是不排除其它关系存在;独立就是互不相干没有关联。独立一定不相关,不相关不一定独立(高斯过程里二者等价)。
不相关和独立在随机变量中的区别:
假设X为一个随机过程,则在t1和t2时刻的随机变量的相关定义如下(两个随机过程一样):
(1)定义Kx(t1,t2)=E{[X(t1)-Mx(t1)][X(t2)-Mx(t2)]}为协方差函数,若K=0,即相关系数为0,则称之为不相关;不相关只是说二者没有线形关系,但并不代表没有任何关系。
(2)独立,就用他们的概率分布函数或密度来表达。联合分布等于他们各自分布的乘积,独立的定义是F(x,Y)=F(x)F(Y),就称独立。
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