무작위 변수에는 두 가지 유형이 있습니다.
1, 이산식
불연속 (discrete) 임의 변수는 일정 간격 동안 변수 값이 제한적이거나 몇 개일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역의 한 해 인구의 출생 수, 사망 수, 특정 치료 환자의 유효 수, 무효 수 등이 있다. 이산 무작위 변수는 일반적으로 확률 질량 함수에 따라 분류되며, 주로 베르누이 무작위 변수, 2 개의 무작위 변수, 기하학적 무작위 변수 및 포아송 무작위 변수로 나뉩니다.
2, 연속
연속 (continuous) 무작위 변수는 일정 간격 동안 변수 값이 무한하거나 숫자 값을 일일이 열거할 수 없다는 것입니다. 예를 들어, 한 지역의 남성 건강한 성인의 신장값, 체중값, 전염성 간염 환자의 혈청 트립토판 측정 값 등이 있다. 균일 무작위 변수, 지수 무작위 변수, 감마 무작위 변수 및 정규 무작위 변수와 같은 몇 가지 중요한 연속 무작위 변수가 확률 이론에 자주 나타납니다.
확장 데이터:
관련 특성
무작위 변수는 우연한 요인의 영향으로 인해 다양한 값을 취할 수 있기 때문에 불확실성과 무작위성을 가지고 있지만, 이러한 값이 범위에 떨어질 확률은 일정합니다. 이를 무작위 변수라고 합니다. 무작위 변수는 이산적이거나 연속적일 수 있습니다.
분석 테스트의 측정치가 확률로 값을 취하는 무작위 변수인 경우, 측정량의 측정치가 일정 범위 내에서 무작위로 변할 수 있으며, 어떤 값을 측정하기 전에는 결정할 수 없지만, 측정 결과는 확실하다. 여러 번 재측정하여 얻은 측정치가 통계적 규칙성을 가지고 있다. 무작위 변수와 퍼지 변수의 불확실성의 본질적인 차이는 후자의 측정 결과가 여전히 불확실성, 즉 모호성을 가지고 있다는 것이다.