设 X: Ω → R 为一定义在 (Ω, P)的随机变量,那么X 是“几乎”恒等的随机变量如果存在 使
如果以下条件成立即是一个恒等的随机变量:
X 是否是恒等随机变量并不影响它的累积分布函数 F(x) :
函数 F(x) 是一個階躍函數; 本质上它是一个单位阶跃函数的平移。
十月 05, 2023
退化分布, 此條目没有列出任何参考或来源, 2015年11月, 維基百科所有的內容都應該可供查證, 请协助補充可靠来源以改善这篇条目, 无法查证的內容可能會因為異議提出而被移除, 在数理统计中, 或确定性分布, 是指只有一种值的分布, 是一种绝对事件的分布, 比如, 一个六面数值均相等的骰子, 一枚正反双面一模一样的硬币, 尽管它并不会随机出现数字, 这种分布满足随机变量的定义, 因此被认为是, 退化, 累積分布函數, 0时的图像, 水平轴是ki中的索引i, 参数k, displaystyle, infty, in. 此條目没有列出任何参考或来源 2015年11月 維基百科所有的內容都應該可供查證 请协助補充可靠来源以改善这篇条目 无法查证的內容可能會因為異議提出而被移除 在数理统计中 退化分布 或确定性分布 是指只有一种值的分布 是一种绝对事件的分布 比如 一个六面数值均相等的骰子 一枚正反双面一模一样的硬币 尽管它并不会随机出现数字 这种分布满足随机变量的定义 因此被认为是 退化 的 退化分布累積分布函數 k0 0时的图像 水平轴是ki中的索引i 参数k 0 displaystyle k 0 in infty infty 值域k k 0 displaystyle k k 0 概率质量函数d x k 0 displaystyle x k 0 累積分布函數0 for k lt k 0 1 for k k 0 displaystyle begin matrix 0 amp mbox for k lt k 0 1 amp mbox for k geq k 0 end matrix 期望值k 0 displaystyle k 0 中位數k 0 displaystyle k 0 眾數k 0 displaystyle k 0 方差0 displaystyle 0 偏度未定义峰度未定义熵0 displaystyle 0 矩生成函数e k 0 t displaystyle e k 0 t 特徵函数e i k 0 t displaystyle e ik 0 t 它的累积分布函数是 F k k 0 1 if k k 0 0 if k lt k 0 displaystyle F k k 0 left begin matrix 1 amp mbox if k geq k 0 0 amp mbox if k lt k 0 end matrix right 恒等的随机变數 编辑概率论中 一个恒等的随机变量是指任何事件下都取一相同单一值的离散随机变量 这与 几乎 恒等的随机变量不同 因为后者可以取别的值 只是别的值的概率为0 设 X W R 为一定义在 W P 的随机变量 那么X 是 几乎 恒等的随机变量如果存在 c R displaystyle c in mathbb R nbsp 使 Pr X c 1 displaystyle Pr X c 1 nbsp 如果以下条件成立即是一个恒等的随机变量 X w c w W displaystyle X omega c quad forall omega in Omega nbsp X 是否是恒等随机变量并不影响它的累积分布函数 F x F x 1 x c 0 x lt c displaystyle F x begin cases 1 amp x geq c 0 amp x lt c end cases nbsp 函数 F x 是一個階躍函數 本质上它是一个单位阶跃函数的平移 取自 https zh wikipedia org w index php title 退化分布 amp oldid 68211040, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,