在第 2.6 節(jié)中,我們了解了如何使用離散隨機(jī)變量的基礎(chǔ)知識,在我們的例子中,離散隨機(jī)變量指的是那些采用有限可能值集或整數(shù)的隨機(jī)變量。在本節(jié)中,我們發(fā)展了連續(xù)隨機(jī)變量的理論,連續(xù)隨機(jī)變量是可以取任何實(shí)數(shù)值的隨機(jī)變量。
22.6.1。連續(xù)隨機(jī)變量
連續(xù)隨機(jī)變量是一個(gè)比離散隨機(jī)變量更微妙的話題。一個(gè)合理的類比是,技術(shù)跳躍類似于添加數(shù)字列表和集成函數(shù)之間的跳躍。因此,我們需要花一些時(shí)間來發(fā)展這個(gè)理論。
22.6.1.1。從離散到連續(xù)
要了解在處理連續(xù)隨機(jī)變量時(shí)遇到的其他技術(shù)挑戰(zhàn),讓我們進(jìn)行一個(gè)思維實(shí)驗(yàn)。假設(shè)我們正在向飛鏢盤扔飛鏢,我們想知道它準(zhǔn)確命中的概率2cm 從董事會的中心。
首先,我們想象測量一個(gè)精度的個(gè)位數(shù),也就是說用 bins for0cm,1cm, 2cm, 等等。我們?nèi)诱f100在飛鏢板上飛鏢,如果20他們落入垃圾箱 2cm我們的結(jié)論是20%我們投擲的飛鏢擊中了棋盤2cm遠(yuǎn)離中心。
然而,當(dāng)我們仔細(xì)觀察時(shí),這與我們的問題不符!我們想要完全相等,而這些箱子容納了介于 say 之間的所有東西 1.5cm和2.5cm.
沒有氣餒,我們繼續(xù)更進(jìn)一步。我們測量得更精確,比如說 1.9cm,2.0cm,2.1cm,現(xiàn)在看到也許3的100飛鏢擊中棋盤2.0cm桶。因此我們得出結(jié)論概率是 3%.
但是,這并不能解決任何問題!我們剛剛將問題進(jìn)一步降低了一位數(shù)。讓我們抽象一點(diǎn)。想象一下,我們知道第一個(gè)k數(shù)字匹配 2.00000…我們想知道它匹配第一個(gè)的概率k+1數(shù)字。可以相當(dāng)合理地假設(shè) k+1th數(shù)字本質(zhì)上是從集合中隨機(jī)選擇的{0,1,2,…,9}. 至少,我們無法想象一個(gè)物理上有意義的過程會迫使遠(yuǎn)離中心的微米數(shù)更喜歡以一個(gè)結(jié)束7對一個(gè) 3.
這意味著本質(zhì)上,我們要求的精度每增加一位,匹配概率就會降低一個(gè)因子 10. 或者換句話說,我們期望
價(jià)值p本質(zhì)上編碼了前幾位數(shù)字發(fā)生的事情,以及10?k處理其余部分。
請注意,如果我們知道位置準(zhǔn)確到k=4小數(shù)點(diǎn)后的數(shù)字,這意味著我們知道該值落在區(qū)間內(nèi) [1.99995,2.00005]這是一個(gè)長度區(qū)間 2.00005?1.99995=10?4. 因此,如果我們稱這個(gè)區(qū)間的長度?, 我們可以說
讓我們更進(jìn)一步。我們一直在思考的重點(diǎn)2整個(gè)時(shí)間,但從不考慮其他點(diǎn)。根本上沒有什么不同,但情況是價(jià)值p可能會有所不同。我們至少希望飛鏢投擲者更有可能擊中中心附近的一個(gè)點(diǎn),比如 2cm而不是20cm. 因此,價(jià)值 p不是固定的,而是應(yīng)該取決于點(diǎn)x. 這告訴我們,我們應(yīng)該期望
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