随机变量

相关概念

随机变量

给定概率空间 $(\mathrm{\Omega },\mathcal{F},P)$，定义在样本空间 $\mathrm{\Omega }$ 上的函数 $X:\mathrm{\Omega }\to \mathbb{R}$ 若满足：对任意 $t\in \mathbb{R}$ 都有

$$\{\omega \in \mathrm{\Omega }:X(\omega )\le t\}\in \mathcal{F}$$

则称 $X$ 为 随机变量。

示性函数

对于样本空间 $\mathrm{\Omega }$ 上的事件 $A$，定义随机变量

$$I_A(\omega )=\{\begin{array}{ll}1,& \omega \in A\\ 0,& \omega \notin A\end{array}$$

称 $I_A$ 是事件 $A$ 的 示性函数。

分布函数

对于随机变量 $X$，称函数

$$F(x)=P(X\le x)$$

为随机变量 $X$ 的 分布函数。记作 $X\sim F(x)$。

分布函数具有以下性质：

• 右连续性：$F(x)=F(x+0)$
• 单调性：在 $\mathbb{R}$ 上单调递增（非严格）
• $F(-\mathrm{\infty })=0$,$F(+\mathrm{\infty })=1$

同时我们可以证明，满足上述要求的函数都是某个随机变量的分布函数。因此，分布函数与随机变量之间一一对应。

随机变量的分类

随机变量按其值域（根据定义，随机变量是一个函数）是否可数分为 离散型 和 连续型 两种。

离散型随机变量

设 $X$ 为离散型随机变量，其所有可能的取值为 $x_1,x_2,\cdots$，则我们可以用一系列形如 $P\{X=x_i\}=p_i$ 的等式来描述 $X$。这就是我们在高中课本中学过的 分布列。

连续型随机变量

设 $X$ 为连续型随机变量，考察 $P\{X=x\}$ 往往是无意义的（因为这一概率很可能是 $0$）。

为什么说概率「很可能」是 $0$

考虑这样的随机变量 $X$：它以 $\frac{1}{2}$ 的概率取 $0$，以 $\frac{1}{2}$ 的概率服从开区间 $(0,1)$ 上的均匀分布。显然 $X$ 满足连续型随机变量的定义。

对任何实数 $r\in (0,1)$，不难得到 $P\{X=r\}=0$，但同时有 $P\{X=0\}=\frac{1}{2}$。

另一方面，设 $X\sim F(x)$，则

$$P(l<x\le l+\mathrm{\Delta }x)=F(l+\mathrm{\Delta }x)-F(l)$$

一个自然的想法是用极限 $\underset{\mathrm{\Delta }x\to 0^{+}}{lim}\frac{F(l+\mathrm{\Delta }x)-F(l)}{\mathrm{\Delta }x}$ 来描述 $X$ 取值为 $l$ 的可能性。

这个式子就是我们熟知的导数，于是问题转化为寻找一个非负函数 $f(x)$ 使得

$$F(x)={\int }_{-\mathrm{\infty }}^{x}f(x)\text{d}x$$

若这样的 $f(x)$ 存在，则称之为 $X$ 的 密度函数。

随机变量的独立性

前面讨论了随机事件的独立性。由于随机变量和随机事件紧密联系，我们还可以类似地给出随机变量独立性的定义。

定义

若随机变量 $X,Y$ 满足对任意的 $x,y\in \mathbb{R}$ 都有

$$P(X\le x,Y\le y)=P(X\le x)P(Y\le y)$$

则称随机变量 $X,Y$ 独立。

性质

若随机变量 $X$,$Y$ 相互独立，则对于任意函数 $f,g$，随机变量 $f(X)$ 与 $g(Y)$ 相互独立。

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