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本文目錄一覽

1，分布相加得到什么分布
2，函數的分布和分布函數有何區別
3，分布列的概念是什么
4，中國地理的分布
5，分布函數怎么求呢
6，分布律和分布列有什么區別
7，數學連續分布和不連續分布分別是什么

1，分布相加得到什么分布

分布相加得到的分布還是原來的分布。因為n個均勻分布隨機變量相加得到的新的隨機變量符合高斯分布，這叫中心極限定理。

分布相加得到什么分布

2，函數的分布和分布函數有何區別

函數的分布沒聽說過。若X是隨機變量，那么X的分布函數FX(x)=P{X≤x}

分布函數=密度函數的積分（如果不是分段函數，那么積分上下限為負無窮到正無窮）

函數的分布和分布函數有何區別

3，分布列的概念是什么

概率分布列設X是一個離散隨機變量,如果X的所有可能取值是x1,x2,...xn,..,則稱X取xi的概率pi=p(xi)=P(X=xi),i=1,2,...,n,...為X的概率分布列或簡稱為分布列,記為X~{pi}

分布列的概念是什么

4，中國地理的分布

西高東低，呈階梯分布。按地勢劃分，分布著東部平原區、中部山地、西部高原。按氣候劃分，熱帶、亞熱帶季風區，溫帶季風區，溫帶大陸性氣候區，高山氣候區等。按作物分布，南部水稻區、北部小麥區，還有西北的畜牧業。最好買本地理書看看。

西高東低，階梯式分布。問題太籠統，你還是買本中國地理看看吧

5，分布函數怎么求呢

分布函數永遠都是（-∞，x)區間內的積分，（1）如果被積函數也就是密度函數不是分段函數，就直接計算（-∞，x)上的積分。（2）如果被積函數也就是密度函數是分段函數，則由于密度函數在不同區間內的解析式不一樣。所以要分段來積分。一般是：密度函數分幾段，則分布函數就要分幾段來積分。例如：密度函數分別在（-∞，0)，（0，1)，（1，+∞)內有不同的表達式，則因為分布函數的積分區間為（-∞，x)，因此要分別討論：上限x＜0時，上限0≤x<1時，上限x≥1時。

6，分布律和分布列有什么區別

1、區別1）分布列一般用于離散的隨機變量的分布描述。基本上是可以列表出來的，也就是說有限少數的概率分布。比如說A,B,C表示所有可能發生的三個不同的事件，它們有個分布列。2）分布律的話，連續的變量分布描述；或者是比較復雜的離散隨機變量。比如說正態分布、二項式分布、泊松分布等等，一般叫做分布律。2、分布律對一個離散型隨機變量X，其取值為k的概率為pk。分布律反映了一個離散型隨機變量的概率分布的全貌。3、分布列表示概率在所有的可能發生的情況中的分布。

這倆是一個東西，有的高中叫分布列有的叫分布律，大學里都叫分布律。離散型分布律就是在概率大于0并且概率和=1的條件下，取值對應取值概率列出的那個表格。二項分布0-1分布（特殊的二項分布）和伯松分布的分布律也都是這個意思。

分布律意思是按照規律或是數字的大小分配，分布列是指指分布的列表，并沒有按照的排序名次或是數字大小

分布律和分布列有什么區別有分布律這一說嗎?如果有的話,就是指分布的規律,而這個規律用什么來體現呢?那就是分布列了,通常用每種情況的概率大小全寫出來就行了

分布列：表示概率在所有的可能發生的情況中的分布。舉例事件A0.15 B0.1 C0.5 D0.25 PA,B,C,D 分別表示四個不同的事件， P 為他們對應的概率，（0≤p≤1）對于任意一個分布列，所有概率之和為1，也寫作100%。

7，數學連續分布和不連續分布分別是什么

概率分布是概率論的基本概念之一，用以表述隨機變量取值的概率規律。為了使用的方便，根據隨機變量所屬類型的不同，概率分布取不同的表現形式。　　連續分布　　連續概率分布（continuous probobility distribution)：　　一個隨機變量在其區間內當能夠取任何數值時所具有的分布。　　連續型隨機變量的概率由概率分布密度函數確定。　　連續型隨機變量概率分布具有以下性質：　　1．分布密度函數總是大于或等于0，即f(x)≥0　　2．當隨機變量x取某一特定值時，其概率等于0　　3．在一次試驗中隨機變量x之取值必在-∞<x<+∞范圍內，為一必然事件。　　常見連續概率分布：　　（1）正態分布。　　（2）三角型分布。　　（3）β分布。　　（4）經驗分布。　　（5）指數分布。　　不連續分布　　離散型隨機變量概率分布?常用分布列(distribution series)：x1 x2… xn …。p1 p2… pn …來表示離散型隨機變量x的概率分布或分布。顯然離散型隨機變量的概率分布具有pi≥0和Σpi=1這兩個基本性質。

1.期望為490，標準差為80，低于錄取分數線的人數比例為1－0.4＝0.6，根據φ（0.25）≈0.6得到分數線x滿足（x-490）/80＝0.25，x＝510 2.p(ξ<3）=φ（0）＝0.5

常見連續概率分布：　　（1）正態分布。　　（2）三角型分布。　　（3）β分布。　　（4）經驗分布。　　（5）指數分布。　　不連續分布　　離散型隨機變量概率分布