Introduzione della funzione di distribuzione casuale: Il concetto della funzione di distribuzione di probabilità e le variabili aleatorie sono i temi importanti che sta alla base della teoria della probabilità nel soggetto matematica. E abbiamo già imparato a conoscere esperimenti casuali e la formazione di spazi campionari. Nella maggior parte di questi esperimenti, siamo stati non solo interessati al particolare risultato che si verifica, ma piuttosto in un certo numero associato con quelli Funzione outcomes.Random Distribuzione: una distribuzione di probabilità è identifica sia la probabilità di ogni valore di un casuale variable.The seguenti esempi (o) esperimenti sono importanti per la funzione di distribuzione casuale: in tirare due dadi, potremmo essere interessati alla somma dei numeri sulle due dice.In lanciare una moneta 50times, possiamo vogliamo che il numero di teste obtained.In esperimenti di tirando fuori quattro articoli (uno dopo l'altro) a caso da un sacco di 20 articoli in cui 6 difettoso, vogliamo sapere il numero di difettosi nel campione di quattro e non in particolare sequenza di articoli difettosi difettosi e non. In tutti gli esperimenti di cui sopra, abbiamo una regola che assegna a ciascun risultato dell'esperimento un singolo numero reale. Questo singolo numero reale può variare con differenti esiti dell'esperimento. Quindi è una variabile. Inoltre è un valore dipende dal risultato di un esperimento casuale e, quindi, è chiamata variabile casuale. Una variabile casuale è di solito indicata con X.Definition della funzione e variabile casuale: la funzione è definita come la variabile casuale X è la funzione il cui dominio è l'insieme dei risultati di esperimento casuale davvero parlare. E una variabile casuale è una funzione a valori reali il cui dominio è lo spazio campionario di un experiment.Examples casuale: Ex 1: Prendiamo in considerazione l'esperimento di lanciare una moneta due volte in uno spazio campione succession.The dell'esperimento è S = { HH, HT, TH, TT} .Se X indica il numero di teste ottenuto, allora X è una variabile casuale e per ogni risultato, il suo valore è come il seguente: X (HH) = 2, X (HT) = 1, X (TH) = 1, X (TT) = 0.More oltre un variabili casuali possono essere definite sullo stesso campione space.Ex 2: Sia Y indica il numero di teste meno il numero di code per ogni risultato del campione di cui sopra spazio S.Then Y (HH) = 2, Y (HT) = 0, Y (TH) = 0, Y (TT) = -2.Thus, X e Y sono due differenti variabili casuali definite sullo spazio campionario S.