两个随机变量相等是什么意思？

- 什么是随机变量？

对于随机变量 x，x 对应于实验中的所有采样点 w，并且有相应的数值。 在某种程度上，随机变量也是一个函数。

例如，如果我们反复掷硬币两次，我们的样本点总共有三种类型：正、正、负，概率为：;;

我们可以说 p（positive）=，也可以定义一个随机变量 x1，表示正出现的次数，那么 p（x1=2）=。

- 随机变量相等是什么意思？

随机变量相等是指：随机变量价值相等且对应于相同的采样点（即概率相同）。

使用相同的示例，如果我们定义一个随机变量 x2，其值分别为 2、1 和 0，分别表示正、正和负（作为区别，虽然值相同，但它没有正出现次数的意义），很明显这两个随机变量是完全相同的， 即相等。

- 引申，随机变量分布相同并不意味着随机变量相等

例如，同样的例子，随机变量 x3 被定义为表示对面的出现次数，显然存在 p（x3=2）=etc，即 x3 和 x1 具有相同的分布规律，相同的分布函数。

注意！ 它们两个是完全不同的随机变量！ x1（正）= 2，x2（正）= 0。

两个事件的所有采样点的发生概率相等。

这就像我们在谈论什么模型。

例如，理想模型抛硬币正面和背面的随机变量，以及通过独立射击击中未命中的随机变量。

是相等的。 附录：这是否意味着连续类型的概率密度相等？

就是概率密度相等哇。 并且它是随机变量密度函数对应的自变量的范围相等，如上所述在连续性的情况下"采样点"嗯，这是一个段落，哇。 -0，因为微量元素 f（x）dx 在单个点上不实用。

变量是定义不定值的函数。

两个变量相同，这意味着两个函数的值相同。

通常，在编程中，if 语句用于确定两个变量是否相同，然后进行下一步。

相互独立是让 a 和 b 是两个事件，如果方程 p（ab） = p（a）p（b） 满足，则事件 a 和 b 是相互独立的。

随机变量。 一个实值、单值函数，表示随机试验的各种结果。 随机事件。

不管它是否与数量直接相关，它都可以量化，也就是说，它可以用定量的方式表示。

相关系数。 这意味着两个变量之间存在因果关系，相关系数为0，这意味着两个变量之间不存在线性相关性，但这并不意味着两个变量之间没有其他类型的关系，例如非线性相关性。 其他信息：

注意事项： 1、如果分析试验中的测量值是具有概率值的随机变量，则被测量的值可能在一定范围内随机变化，测量前无法确定具体值，但确定了测量结果，多次重复测量得到的测量值具有统计规律性。

2.随机变量的不确定性与模糊变量的本质区别在于，后者的测量结果仍不确定，即模糊。

3、由于引入随机变量是为了更好地研究随机渎职的重大现象，除了对随机变量的定义外，更要注意随机现象的实际意义。

不独立，不打扮得体并不能解释任何关系。

a、b 和 c 相互独立的条件是：

p(ab) =p(a) p(b)

p(bc) =p(b) p(c)

p(ca) =p(c) p(a)

p（abc） = p（a） p（b） p（c） 有 4 个条件，每个条件都是必不可少的。

如果只有最后一个条件，互联网上有一个反例，见下图：

p(a) =，p(b) =，p(c) =

p（abc） =， 满足： p（abc） = p（a） p（b） p（c） 但是： p（ab） =， p（bc） =， p（ca） = 前 3 个条件不满足。

不相关。 f（x，y）=f（x）f（y）—x，y 独立。

e（xy） = e（x）e（y）—x，y 不相关。

其中 f（x，y） 是 （x，y） 的联合分布函数，f（x） 是一维随机变量 x 的分布函数，f（y） 是一维随机变量 y 的分布函数。

概念。 在做实验时，我们经常对结果相对于结果本身的某些函数感兴趣。 例如，在掷骰子时，它可能会关心它的点和数字是 7，而不是它的实际结果是 （1,6） 或 （2,5） 或 （3,4） 或 （4,3） 或 （5,2） 或 （6,1）。

这些量，或者更正式地说，这些在样本空间上定义的实值函数，称为随机变量。

以上内容参考：百科全书-随机变量。

∫f（x）dxdy=c∫【0，2】（ax+1）dx=（a/2*x^2+x）|【0，2】=1，a=-1/2

f（x）=∫0，x】f（x）dy=（a/2*x^2+x）|【0，x】=-4*x^2+x；

f（x）=0，x<=0，f（x）=1，x>=1

p{1 vs. f（x）=ax+2 积分，得到，将上限和下限 0 和 1 代入 obtain，f（x）=， a=-2

对于 xf（x）=ax 2+2x 积分，我们得到 1 3*ax 3+x 2

将上限和下限 0 和 1 代入其中，e（x）=1 3*a+1 1 3，也得到 a=-2

e（x）=∫xf（x）dx=0

d（x）=e（x^2）-（e（x））^2=e（x^2）=∫x^2f（x）dx=2∫（0，+∞x^2f（x）dx

（0，+∞x^2e^（-x）dx=-x^2e^（-x）︱（0，+∞2∫（0，+∞xe^（-x）dx=2∫（0，+∞e^（-x）dx=2

1 随机变量表示随机现象（在某些条件下，结果并不总是相同的现象称为随机现象）和各种结果的变量（所有可能的样本点）例如，给定时间在公交车站等候的乘客人数、换乘站在特定时间内接到的电话数量等都是随机变量的示例。

2 例如，对于两个变量 x、y，假设用方程解释变量 x 来表示 y，只有确定 x 才能有对应的 y** 值。

所以 x 目前不是随机变量。

相关性一般是指线性相关，用相关系数表示，相关系数为零意味着两个变量之间不存在线性相关性。 而独立性意味着除了无线相关之外，不可能有非线性相关，因此独立意味着不相关，但不相关并不意味着独立，因为也可能存在非线性相关的情况。

相关系数为 0 是两个变量独立性的必要非充分条件。 相关系数反映了两个变量之间的线性关系，但除了线性关系之外，变量之间还有其他关系，因此相关系数不能用作度量。 在第一行中，x，y 坐标显示的点图的线性度越强，相关系数的绝对值就越大。

假设 x 从 -1 变为 1，y = x 2，相关系数为 0 但不独立。

r=[ （x-x）（y-y）] [ x-x） y-y） ] ]随机变量 x， y，其平均值分别为 x， y.

r|≤1r|[越接近 1]越大，相关性越大， |r|越小[越接近 0]，相关性越小。 R>0 呈正相关

r=[ （x-x）（y-y）] [ x-x） y-y） ] ]随机变量 x， y，其平均值分别为 x， y.

r|≤1r|[越接近 1]越大，相关性越大， |r|越小[越接近 0]，相关性越小。 r>0 呈正相关，r

让我们计算样本相关系数，这在我们的高中选修课本中提到。