随机变量的解释（随机变量定义理解）

大家好，关于随机变量定义理解很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于随机变量的解释的知识，希望对各位有所帮助！

随机变量的概念

1、随机变量是表示随机现象各种结果的变量。例如某一时间内地铁站的人流数量，一台机器在一定时间内出现错误的次数等等，都是随机变量的实例。在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。

2、随机变量 random variable 表示随机现象各种结果的变量。例如某一时间内公共汽车站等车乘客的人数， 交换台在一定时间内收到的呼叫次数，等等，都是随机变量的实例。

3、随机变量的解释 概率论的基本 概念 。描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。

4、随机变量概念 在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷 时，我们常常关心的是两颗 的点和数，而并不真正关心其实际结果。

随机变量的通俗解释

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。

随机变量是表示随机现象各种结果的变量。例如某一时间内地铁站的人流数量，一台机器在一定时间内出现错误的次数等等，都是随机变量的实例。在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。

描述随机现象某一 侧面 的数量。如同一台机器生产一种规格的螺钉，其直径大小就是一个随机变量。随机变量分为离散型和连续型两类。

随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机 不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。[1]随机 数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。

随机变量X是定义在基本空间Ω上的取值为实数的函数，即基本空间Ω中每一个点，也就是每个基本 都有实轴上的点与之对应。

通俗说就是用变量取值表示随机 。而随机 （实验）的特点是：可观察性，可重复性，随机性。随机变量x取值是随机的，是按照某种概率分布取值的，实验前x取到何值是未知的，是无法预测的。

如何理解随机变量这个概念以及随机变量的数学期望的概念?

1、数学期望是随机变量的平均值。如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1，a2，…，an，…，取这些值的相应概率是p1，p2，…，pn，…，则其数学期望E(X) = a1 * p1 + a2 * p2 + … + an * pn + … 。

2、简单地说，随机变量是指随机 的数量表现。例如一批注入某种 物的动物，在一定时间内 亡的只数；某地若干名男性健康 中，每人血红蛋白量的测定值；等等。

3、数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。

4、它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值 里。

5、若随机变量X数学期望存在，则E(E(EX)EX为常数 设，EX=C 则，D(EX)=D(C)=0 E[D(EX)]=E(0)=0 需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。

6、数学期望（Expectation）用于描述随机变量的平均值或预期值。数学期望可以应用于各种离散型和连续型随机变量。

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