
隨機變量(Random Variable)的漢英詞典解釋與學術解析
隨機變量(Random Variable)是概率論與統計學中的核心概念,指将隨機試驗結果映射為數值的數學函數。其英文定義強調“變量取值由隨機現象決定,且遵循特定概率分布”。以下從多角度解析其内涵:
定義與本質
中文定義:隨機變量是定義在樣本空間上的實值函數,用于量化隨機事件結果(如抛硬币結果為“正面”時,可映射為數值1)。
英文定義:A random variable $X$ is a measurable function from a probability space $(Omega, mathcal{F}, P)$ to measurable space of real numbers $mathbb{R}$。
分類與示例
$$P(X=x_i) = p_i$$
$$P(a leq X leq b) = int_a^b f(x)dx$$
數學表示與應用
隨機變量通過期望值($E[X]$)和方差($text{Var}(X)$)描述統計特征,廣泛應用于金融風險評估、信號處理等領域。例如,股票價格波動可建模為隨機變量$S_t$,其對數收益率服從正态分布:
$$lnleft(frac{St}{S{t-1}}right) sim mathcal{N}(mu, sigma)$$
權威參考來源
隨機變量是概率論與統計學中的核心概念,其本質是将隨機現象的結果數學化表達的工具。以下是詳細解釋:
隨機變量(Random Variable)是一個函數,它将樣本空間(所有可能結果的集合)中的每個樣本點映射到實數軸上。形式上可表示為: $$X: Omega to mathbb{R}$$ 其中,$Omega$ 是樣本空間,$mathbb{R}$ 是實數集。
離散型隨機變量
連續型隨機變量
累積分布函數(CDF)
描述隨機變量取值小于等于某值的概率:
$$F_X(x) = P(X leq x)$$
期望(均值)
反映隨機變量的“平均”取值:
離散型:$E(X) = sum x_i pi$
連續型:$E(X) = int{-infty}^{infty} x f(x) dx$
方差
描述取值的離散程度:
$$text{Var}(X) = E[(X - E(X))]$$
總結來說,隨機變量通過數學語言将不确定性量化,為分析隨機現象提供了統一框架。若需具體案例或公式推導,可進一步探讨。
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