Известна CDF F(x) для random variable X. Как выразить P(X>t) через F?
A
P(X>t)=1-F(t)B
P(X>t)=F(t)C
P(X>t)=F(1-t)D
P(X>t)=PDF(t)Правильный ответ. Хвостовая вероятность выражается через
CDF как P(X>t)=1-F(t).Разбор
По определению F(t)=P(X<=t), то есть это вся вероятность слева от порога. Тогда вероятность справа — это дополнение до 1. В практике это используют для доли запросов медленнее порога или времени ожидания дольше SLA. Для дискретной величины формула тоже применима, но нужно помнить, что P(X=t) может быть ненулевой.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Как определить медиану m непрерывной
random variable X через CDF F?Ещё вопросы по теме «Случайные величины: основы»
- В эксперименте с монетой исходы: орёл или решка. Определим `random variable` `X`: `X=1` для орла и `X=0` для решки. Что в общем случае означает `random variable`?
- Пусть `random variable` X — число выпавших очков при броске честного кубика. Какой это тип `random variable`?
- Что описывает `PMF` для дискретной `random variable` X?
- Что наиболее точно описывает `PDF` для непрерывной `random variable` X (например, время ожидания)?
- Почему для непрерывной `random variable` X верно `P(X=a)=0`, даже если значение a кажется возможным?
- Все вопросы по «Случайные величины: основы» →