FRM數量分析在FRM考試中占有重要的比例,考生在備考中一定要注意相關知識點的掌握。今天,小編給大家介紹一下隨機變量的相關內容。

隨機變量:為了定量的研究隨機現象的統計規律性,需要隨機現象的結果量化表示,隨機變量概念的引入可使我們對隨機現象的研究有了統一而有力的工具,而不是孤立地討論個別事件及其概率。

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有了隨機變量后,隨機事件可用隨機變量表示,如果知道了隨機變量取各種值的概率,那么,我們可求出所關注的事件的概率。【資料下載】點擊下載融躍教育FRM考試公示表

隨機變量的基本類型:

離散型(discrete)隨機變量即在一定區間內變量取值為有限個或可數個。例如某地區某年人口的出生數、死亡數,某藥治療某病病人的有效數、無效數等。離散型隨機變量通常依據概率質量函數分類,主要分為:伯努利隨機變量、二項隨機變量、幾何隨機變量和泊松隨機變量。

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連續型(continuous)隨機變量即在一定區間內變量取值有無限個,或數值無法一一列舉出來。例如某地區男性健康成人的身長值、體重值,一批傳染性肝炎患者的血清轉氨酶測定值等。有幾個重要的連續隨機變量常常出現在概率論中,如:均勻隨機變量、指數隨機變量、伽馬隨機變量和正態隨機變量。