Какие условия должны выполняться, чтобы функция была корректной PMF для дискретной random variable X?
AЗначения могут быть отрицательными, если сумма равна 1.
BВсе значения неотрицательны, и сумма
P(X=x) по всем возможным x равна 1.CИнтеграл
PDF по всем x должен быть равен 1.D
CDF должна быть строго убывающей.Правильный ответ. Корректная
PMF должна быть неотрицательной и суммироваться в 1.Разбор
PMF задаёт P(X=x) для дискретных значений, поэтому каждая вероятность должна быть >=0. Кроме того, сумма P(X=x) по всем возможным x должна равняться 1, иначе модель не описывает полный набор исходов. Это базовый sanity-check при чтении табличных распределений. Для непрерывных моделей аналогичная идея выражается через площадь под PDF, но это другой случай.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
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?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» →