随机变量的实例： 1例 >某个灯泡的使用寿命X。 X的可能取值为[0，+oo) >某电话总机在一分钟内收到的呼叫次数Y. Y的可能取值为0,1,2,3，..·， 在[0,1]区间上随机取点，该点的坐标X. X的可能取值为[0,1]上的全体实数
某个灯泡的使用寿命X。 某电话总机在一分钟内收到的呼叫次数Y. 在[0，1]区间上随机取点，该点的坐标X. X 的可能取值为 [0,+) Y 的可能取值为 0，1，2，3，..., X 的可能取值为 [0，1]上的全体实数。 例 随机变量的实例:
用随机变量表示事件 若X是随机试验E的一个随机变量，SCR,那么 X∈S}可表示E中的事件 ■E中的事件通常都可以用X的不同取值来表示 如在掷骰子试验中，用X表示出现的点数，则 “出现偶数点”可表示为：{X=2}U{X=4}U{X=6} 出现的点数小于4”可表示为：{X<4}或{X≤3}
用随机变量表示事件 若X是随机试验E的一个随机变量，S⊂R，那么 {X∈S}可表示E中的事件 如在掷骰子试验中，用X表示出现的点数,则 “出现偶数点”可表示为：{X=2} {X=4} {X=6} “出现的点数小于４”可表示为：{X< 4}或{X3} E中的事件通常都可以用X的不同取值来表示
随机变量的分类 随机变量 离散型 非离散型 连续型 其它 ()离散型 随机变量所取的可能值是有限多个或 无限可列个，叫做离散型随机变量. 实例1观察掷一个骰子出现的点数 随机变量X的可能值是：1,2,3,4,5,6
随机变量的分类 离散型 (1)离散型 随机变量所取的可能值是有限多个或 无限可列个, 叫做离散型随机变量. 观察掷一个骰子出现的点数. 随机变量 X 的可能值是 : 随机变量 连续型 实例1 1, 2, 3, 4, 5, 6. 非离散型 其它
实例2若随机变量X记为“连续射击，直至命 中时的射击次数”，则X的可能值是： 1, 2, 实例3 设某射手每次射击打中目标的概率是0.8， 现该射手射了30次，则随机变量X记为“击中目标 的次数”则X的所有可能取值为： 0,1,2,3,…, 30
实例2 若随机变量 X 记为 “连续射击, 直至命 中时的射击次数” , 则 X 的可能值是: 1, 2, 3, . 实例3 设某射手每次射击打中目标的概率是0.8, 现该射手射了30次,则随机变量 X 记为“击中目标 的次数” ,则 X 的所有可能取值为: 0, 1, 2, 3, , 30
(2)连续型 随机变量所取的可能值可以连续地充 满某个区间，叫做连续型随机变量. 实例1随机变量X为“灯泡的寿命”. 则X的取值范围为I0,+o∞). 实例2R 随机变量X为“测量某零件尺寸时的测量 误差 ” 则X的取值范围为(a,b)·
实例2 随机变量 X 为“测量某零件尺寸时的测量 误差” . 则 X 的取值范围为 (a, b) . 实例1 随机变量 X 为“灯泡的寿命” . [0, ). (2)连续型 随机变量所取的可能值可以连续地充 满某个区间,叫做连续型随机变量. 则 X 的取值范围为