均匀分布是一个连续分布，所以Y取(0, 1)内任一点的概率均为0，其实不管Y服从什么连续型的分布，取一个点的概率均为0。但是由于Y服从区间(0, 1)上的均匀分布，所以Y在区间(0, 1)内取任一等长的小区间，Y在这小区间的概率均相等。
u(0,1)是均匀分布。均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。 均匀分布由两个参数a和b定义，它们是数轴上的最小值和最大值，通常缩写为U（a，b）。均匀分布的概率密度函数为：f(x)=1/b- a，（a< x...
在此定义下,定理1的叙述即可改为: 当x是无理数时数列, b_n=nx 是模1均匀分布的(注意b_n是等差数列, 而a_n是b_n的小数部分) 引理1 数列b_n 是模1均匀分布的 \Longleftrightarrow 对于任意在[0, 1]上连续函数f(x):[0, 1]\to\mathbb{R},有 \lim_{N \to \infty} \frac{1}{N}\sum_{...
0-1分布：分布律：P(X=x)=x, x∈[0,1]概率密度函数：f(x)=1, x∈[0,1]二项分布：分布律：P(X=x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x), x=0,1,2,...,n概率密度函数：f(x)=C(n,x)p^x(1-p)^(n-x), x=0,1,2,...,n泊松分布：分布律：P(X=x)=e^(-λ)λ^x/x!
在区间上任意取点服从均匀分布，是因为每个点被取到的概率是相同的。换句话说，选择任何一个点作为观察的点，其概率都是相同的，即每个点都有相同的权重。例如，在区间[0,1]上，每个点被取到的概率是1/1，即每个点的权重都是1。如果我们将这个区间分成n个小区间，每个小区间的长度为1/n，那么...
【答案】：答案：D 解析：x，y独立同均匀于D(0,1)分布,则x，y的分布函数cpf与密度函数pdf cdf(X)=P(X<x)=x; cdf(Y)=P(Y<y)=y;pdf(X)=pdf(Y)=1;<0<x<1> 考虑到X,Y独立，故联合概率分布(X,Y)为：pdf(X,Y)=pdf(X)*pdf(Y)=1;A: 从cdf考虑是否满足D分布：令X^2=Z,...
n等于2时,有P(x1+x2<1−k)=(1−k)22 如果愿意的话还可以计算n等于3时的情况,不过就已经非常复杂了,如果你足够细心和耐心的话,最后可以化简得到P(x1+x2+x3<1−k)=(1−k)36 所以我们大胆假设P(x1+x2+...+xn<1−k)=(1−k)nn!
抛砖引玉 本质是不同的，不同点在于 两端的极值是否包含。相应的，他们概率密度也会不同， 如下：
大佬们,问下这个0-..大佬们,问下这个0-1分布与均匀分布的乘积的概率密度为啥这样求出来不对啊,真的不知道哪儿错了,帮帮我吧
随机变量在区间[0,1]服从均匀分布,意味着该随机变量在区间[0,1]内的任何一点取值的概率都是相等的。要详细解释随机变量在区间[0,1]服从均匀分布这一概念,我们可以从以下几个方面展开:1. 概率密度函数:对于在区间[a,b]上服从均匀分布的随机变量X,其概率密度函数为 $$