概率论的一个核心问题就是描述随机变量的“取值规律”。
那什么是随机变量的“取值规律”呢?
个人理解就是包含下面两点:
对于1,很简单,简单一点说,就是随机变量X的值域……大家高中学过函数的值域,所以简单。
但平时很多人都忽略了这一条,所以在统计学习极大似然估计时,很容易出问题(看到这里,可以去做做均匀分布,或非原点的指数分布中参数的极大似然估计)
对于第2点,就比较麻烦了,因为希望是对于任意集合A,都知道概率P(X∈A)。数学的目标之一就是简洁,即用比较简洁的语言把问题描述清楚,然后在此之后去解决其它问题。那么怎么简洁描述随机变量X,就能计算出概率P(X∈A)呢?
经过无数年,诸多大家的努力下,发现只要知道一些特殊事件的概率,就能计算其它所有事件的概 率,需要知道哪些特殊事件的概率,就是需要知道随机变量X落在区间(-∞,x]的概率就可以了,而概率
P{X∈(-∞,x