离散型、连续型随机变量的分布函数如何理解

如题

离散型的直接列出取值和取到这个值的概率,比如两点分布P(X=1)=0.6,P(X=0)=0.4这样。 连续型的取到一个特定值的概率是0,只有取值在一个区间里面有意义,所以用分布函数和概率密度函数描述。分布函数F(x)表示随机变量X≤x的概率,也就是F(x)=P(X≤x)。概率密度函数就是 F(x)的导数,记为f(x),满足P(a≤X≤b)=∫(a到b)f(x)dx。

我的理解是这样的:若已知连续型随机变量的分布函数F(x)的表达式(此时定义域未知)和F(x1)的值(x1在其定义域内),那么我觉得对于任意的x2<x1,我们都可以计算出F(x2)的值(按照定义x2应该在其定义域内才对!),而对于任意的x1<x3,我们无法计算计算出F(x3)的值(因为此时无法确定x3是否在其定义域内!),故我的理解是F(x)应该是左连续的,怎么会是右连续呢?!可是书上说它是右连续的啊!!!请问我的理解到底错在哪里了?求高手帮忙纠错!谢谢
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第1个回答  推荐于2018-02-22
离散型随机变量只可能出现可数型的实现值,比如自然数集,{0,1}等等,常见的有二项随机变量,泊松随机变量等。离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,
连续型随机变量的实现值是属于不可数集合的,比如(0,1],实数集,常见的有正态分布,指数分布,均匀分布等。
这里涉及集合论里可数和不可数的概念,如果你没学过,讲简单点,前者可能出现的数值你是可以掰着手指头一个一个数的,但是后者却是不可能的本回答被网友采纳
第2个回答  2020-12-18

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