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常见的连续型随机变量有哪些(常见的连续型随机变量1)

1. 均匀分布

在概率论和统计学中,均匀分布也叫矩形分布,它是对称概率分布,在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义,它们是数轴上的最小值和最大值,通常缩写为U(a,b)。统计学中,当使用p值作为简单零假设的检验统计量,并且检验统计量的分布是连续的,则如果零假设为真,则p值均匀分布在0和1之间。

2. 指数分布

在概率理论和统计学中,指数分布(也称为负指数分布)是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布,即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟,它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外,还可以在其他各种环境中找到。

指数分布与分布指数族的分类不同,后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布,也包括正态分布,二项分布,伽马分布,泊松分布等等。

指数函数的一个重要特征是无记忆性(Memoryless Property,又称遗失记忆性)。这表示如果一个随机变量呈指数分布,当s,t>0时有P(T>t s|T>t)=P(T>s)。即,如果T是某一元件的寿命,已知元件使用了t小时,它总共使用至少s t小时的条件概率,与从开始使用时算起它使用至少s小时的概率相等。

常见的连续型随机变量有哪些(常见的连续型随机变量1)  第1张

常见的连续型随机变量有哪些(常见的连续型随机变量1)  第2张
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