『壹』 離散型隨機變數和連續型隨機變數是什麼意思區別是什麼
離散變數是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散變數.例如,企業個數,職工人數,設備台數等,只能按計量單位數計數,這種變數的數值一般用 計數方法取得.
連續隨機變數,在一定區間內可以任意取值的變數,其數值是連續不斷的.,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值.例如, 生產零件 的 規格尺寸 , 人體測量 的身高,體重,胸圍等為連續變數,其數值只能用測量或計量的方法取得.
區別
離散型隨機變數只可能出現可數型的實現值，比如自然數集，{0,1}等等，常見的有二項隨機變數，泊松隨機變數等.
連續型隨機變數的實現值是屬於不可數集合的，比如(0,1]，實數集，常見的有正態分布，指數分布，均勻分布等.
『貳』 怎樣區分是離散型隨機變數還是連續型隨機變數啊，離散型取得值一定是整數嗎
如果一個隨機變數的所有取值個數為有限個或者可列個，則是離散型隨機變數，但是它的取值不一定是整數的。至於連續型隨機變數，得要求它的分布函數連續或者存在概率密度函數
『叄』 如何區分離散型和連續性隨機變數
1、定義不同
離散型隨機變數：全部可能取到的不相同的值是有限個或可列無限多個，也可以說概率1以一定的規律分布在各個可能值上。
連續性隨機變數：能按一定次序一一列出，其值域為一個或若干個有限或無限區間。
2、隨機變數的可取值不同
離散型隨機變數的取值是離散的，連續性隨機變數的取值不是離散的。
(3)股票的價格是連續還是離散的隨機變數擴展閱讀
對於集合{xn,n=1,2,……}中的任何一個子集A,事件「X在A中取值」即「X∈A」的概率為
P{X∈A}=∑Pn
特別的，如果一個試驗所包含的事件只有兩個，其概率分布為
P{X=x1}=p(0<p<1)
P{X=x2}=1-p=q
這種分布稱為兩點分布。 如果x1=1,x2=0,有
P{X=1}=p
P{X=0}=q
這時稱X服從參數為p的0-1分布，它是離散型隨機變數分布中最簡單的一種。由於是數學家伯努利最先研究發現的，為了紀念他，我們也把服從這種分布的試驗叫伯努利試驗。習慣上，把伯努利的一種結果稱為「成功」，另一種稱為「失敗」。
『肆』 連續型和離散型隨機變數該怎麼區分
有區別的
離散變數是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散變數.例如,企業個數,職工人數,設備台數等,只能按計量單位數計數,這種變數的數值一般用計數方法取得.
反之,在一定區間內可以任意取值的變數叫連續變數,其數值是連續不斷的,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值.例如,生產零件的規格尺寸,人體測量的身高,體重,胸圍等為連續變數,其數值只能用測量或計量的方法取得.
『伍』 怎樣區分是離散型隨機變數還是連續型隨機變數啊,離散型取得值一定是整數嗎
如果一個隨機變數的所有取值個數為有限個或者可列個,則是離散型隨機變數,但是它的取值不一定是整數的.至於連續型隨機變數,得要求它的分布函數連續或者存在概率密度函數
『陸』 連續型股票與離散型股票的定義
通過引入I-線性組合及其性質,得到了樣本協方差矩陣正定的充要條件(其隨機變數是離散型的或連續型的均可),並討論了多項分布的協方差陣及樣本協方差陣的正定情況。最後,分析了離散型與連續型樣本協方差陣正定性不同的原因。
『柒』 怎麼區分離散性隨機變數和連續隨機變數，詳細些，謝謝。
看概率密度函數，看分布函數。如果你求一個點的概率時用到的是積分，那麼是連續隨機變數，如果用的是求和符號，那麼是離散的。
其實離散的好理解，就是針對每個不同的x值，都有一個相對應的，明確的概率值。而且x的值可直接確定對應點，在兩點之間不可分。而連續型隨機變數，你可以取到任意兩個概率分位點中間的一點，就像積分一樣。連續函數可積，離散的就求和就可以了。
第二個，看實際狀態。比如有關個數的，摸球，投骰子，命中率，這些都是離散型隨機變數。
那麼連續型的，物理上的例子多一些，降水量，微生物生長速率，經濟裡面的時點變數，這些都是連續的例子。
第三個，你去記幾個常見的分布，你們用的教材上應該都有，比如二項分布就是離散的，泊松分布就是連續的。