1、按照定义来看，分布函数F(x)=P{X＜x}，0-1分布的话，就是取0的概率为1-p，取1概率为p，那么当x≤0时，显然F(x)=P{X＜x}=0，当0＜x≤1时，F(x)=P{X＜x}=p，这是因为X只能取2个值，非0即1.那么对0＜x≤1，{X＜x}的概率也就是X=0的概率。 2、对x＞1，因为X无论取0还是1都有X＜x，也就是必然事件，概率为1.“因为是离散型需要叠加”这句话，在这题里，你可以这么理解，比入对x＞1，你要把X=0和X=1处的概率值加起来...
离散型随机变量的及其概率分布 随机变量就是用数值来表示随机事件的结果，对样本空间中的每一个或每一类所感兴趣的可能结果设定一个数值，也即定义一个从样本空间到实数的函数。 分为离散型随机变量（取值有限）和连续型随机变量（取值无限） 1、离散型随机变量的概率分布 离散型随机变量的一切可能值及与其取值相应的概率，称作离散型随机变量的概率分布，表示法有列举法或表格法。 （1）列举法：P={X=xi}=pi，i=1，2，3… （2）表格法：事件A发生的频率：m/n（m≤n） 2、连续型随机变量的概率分布...
离散型随机变量是指在一组有限或可数无限个数值中取值的随机变量。离散型随机变量的分布列（probability mass function，简称 PMF）描述了每个取值的概率。 以下是关于离散型随机变量及其分布列的一些重要知识点： 1. 随机变量：随机变量是一个函数，将样本空间中的每个样本映射为一个实数。离散型随机变量只能取有限或可数无限个值。 2. 分布列：分布列是离散型随机变量的概率分布函数。它描述了每个取值的概率。分布列通常以表格的方式呈现，其中列出了每个取值及其对应的概率。 3. 性质：...