It is well known that probability d

It is well known that probability distributions
are models explaining the possible values of
the underlying random variable along with the
probabilities associated with them. For example,
ifXis a discrete random variable defined on
an appropriate probability space taking values,
x x
1 2
, ,..., then the probability density function
is shown in Figure 1.where p i
i ≥ = 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นที่รู้จักการกระจายความน่าเป็นที่
จะอธิบายค่าเป็นไปได้ของรูปแบบ
ตัวแปรสุ่มแบบพร้อมการ
กิจกรรมที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่าง,
ifXis ตัวแปรสุ่มไม่ต่อเนื่องที่กำหนดไว้ใน
พื้นที่ที่เหมาะสมน่าเป็นการนำค่า,
x x
1 2
,, ..., จากนั้นฟังก์ชันความหนาแน่นของความน่าเป็น
แสดงในรูปที่ 1.ที่ p ฉัน
ฉัน≥ = 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นที่ทราบกันดีว่าการแจกแจงความน่าจะ
เป็นรูปแบบการอธิบายค่าเป็นไปได้ของ
ตัวแปรสุ่มพื้นฐานพร้อมกับ
ความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา ตัวอย่างเช่น
ifXis ตัวแปรสุ่มไม่ต่อเนื่องกำหนดไว้ใน
พื้นที่ที่เหมาะสมน่าจะเป็นการค่า
xx
1 2
, ... แล้วฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะ
เป็นที่แสดงในรูปที่ 1.Where ปี่
ฉัน≥ = 0

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มันเป็นที่รู้จักกันดีว่า การแจกแจงความน่าจะเป็น
นางแบบอธิบายที่สุดค่า

) ตัวแปรสุ่มพร้อมกับความน่าจะเป็นที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา ตัวอย่างเช่น
ifxis ตัวแปรสุ่มไม่ต่อเนื่องที่กำหนดไว้บน
เหมาะสมความน่าจะเป็นที่ว่างถ่ายค่า
x
2
X 1 , . . . . . . . แล้วฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น
แสดงไว้ในรูป 1.where P ฉัน≥ = 0 =
ฉัน