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文档简介

《随机变量基础》PPT课件让我们一起探索随机变量的基础知识。从定义和例子开始，深入研究离散型和连续型随机变量的概率分布律、期望和方差。我们还将介绍一些重要的随机变量，如二项分布、泊松分布和正态分布。最后，我们探讨大数定律和中心极限定理，并总结随机变量的概念及其应用。简介-随机变量是概率论中的重要概念，描述了随机试验的结果。-通过定义和例子，我们将深入了解随机变量的特性和用途。离散型随机变量-离散型随机变量只能取有限或可数无穷个值。-我们将探讨离散型随机变量的概率分布律、期望和方差。连续型随机变量-连续型随机变量可以取任意实数值。-我们将研究连续型随机变量的概率密度函数、期望和方差。一些重要的随机变量二项分布描述了在一系列独立实验中成功次数的概率分布。泊松分布用于估计在一段时间或空间内某事件发生的次数的概率分布。正态分布在统计学中广泛应用的连续概率分布，也被称为高斯分布。大数定律与中心极限定理1大数定律随着实验次数的增加，样本均值趋近于总体均值。2中心极限定理大样本下，样本均值的分布近似服从正态分布。总结-我们回顾了随机变量的定义和重要特性。-随机变

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