当前位置: 首页 > news >正文

经管博士科研基础【25】概率论中的相关基础概念

1. Support

在概率论中,"support"(支撑集)是指随机变量可能取值的集合。对于离散型随机变量,支撑集包含了所有可能的取值;而对于连续型随机变量,支撑集是指其密度函数或概率质量函数非零的区域。

举个例子来说,对于一个离散型随机变量,比如抛硬币的结果(正面或反面),其支撑集就是{正面, 反面},因为这两个是唯一可能的结果。

对于一个连续型随机变量,比如服从标准正态分布的随机变量,其支撑集是整个实数轴,因为概率密度函数在整个实数轴上都有定义并且非零。

支撑集的概念在概率论中很重要,因为它决定了随机变量的取值范围和可能性。

 2. hazard rate function

在概率论中,"hazard rate"(风险率)是指在给定时间点上事件发生的条件下,该事件在下一个时间间隔内发生的概率密度。风险率常被用于描述随机事件的失效或故障概率随时间的变化情况。

对于一个随机事件,其风险率函数可以表示为 h(t),其中 t 表示时间。风险率函数可以告诉我们在特定时间点上,事件失败的速率或概率密度。

具体来说,对于一个连续型随机变量 X,其风险率函数可以定义为:

h(t) = f(t) / S(t)

其中,f(t) 是事件在时间点 t 失效的概率密度函数,S(t) 是累积分布函数。

风险率在可靠性工程和生存分析中非常有用,能够帮助研究者估计和分析随机事件发生的概率和时间相关性。通过分析风险率,人们可以评估事件的可靠性、寿命分布以及预测未来的风险情况。

http://www.lryc.cn/news/173091.html

相关文章:

  • 计算机网络的相关知识点总结(一)
  • 下载github.com上的依赖资源
  • 编写 GPT 提示词的公式 + 资源分享
  • 用HTML、CSS和JavaScript制作的通用进制转换器
  • ArcGIS 10.3软件安装包下载及安装教程!
  • 【数据增强】
  • Ae 效果:CC Force Motion Blur
  • 2023华为杯研究生数学建模竞赛CDEF题思路+模型代码
  • FP独立站之黑科技:AB站收款、斗篷CLOAK
  • 【Linux网络编程】gdb调试技巧
  • ElementUI之登录与注册
  • 报错处理:Error: Redis server is running but Redis CLI cannot connect
  • RocketMQ 源码分析——Producer
  • ISTQB术语表
  • 小米笔试题——01背包问题变种
  • SkyWalking内置MQE语法
  • Springboot2 Pandas Pyecharts 量子科技专利课程设计大作业
  • RabbitMQ里的几个重要概念
  • 23. 图论 - 图的由来和构成
  • 拼多多API接口解析,实现根据ID取商品详情
  • 【JavaScript】解构
  • 现代卷积网络实战系列2:训练函数、PyTorch构建LeNet网络
  • rust特性
  • TouchGFX之画布控件
  • STM32F103RCT6学习笔记2:串口通信
  • Opencv-图像噪声(均值滤波、高斯滤波、中值滤波)
  • MasterAlign相机参数设置-增益调节
  • 9月22日,每日信息差
  • Java版本企业工程项目管理系统源码+spring cloud 系统管理+java 系统设置+二次开发
  • Android studio中如何下载sdk