probabilities is necessary for our

probabilities is necessary for our consideration of the probability distribution of a continuous random variable.
The graph of the cumulative distribution function of Example 3.9, which ap- pears as a step function in Figure 3.3, is obtained by plotting the points (x,F(x)).
Certain probability distributions are applicable to more than one physical situ- ation. The probability distribution of Example 3.9, for example, also applies to the random variable Y , where Y is the number of heads when a coin is tossed 4 times, or to the random variable W, where W is the number of red cards that occur when 4 cards are drawn at random from a deck in succession with each card replaced and the deck shuffled before the next drawing. Special discrete distributions that can be applied to many different experimental situations will be considered in Chapter

Kết quả (Việt) 1:

xác suất là cần thiết để chúng tôi xem xét của phân bố xác suất của một biến ngẫu nhiên liên tục.Đồ thị của hàm phân bố tích lũy của ví dụ 3.9, mà ap-lê như là một chức năng bước trong hình 3.3, thu được bằng cách vẽ các điểm (x,F(x)).Phân bố xác suất nhất định được áp dụng đối với nhiều hơn một vật lý situ-tin. Sự phân bố xác suất của ví dụ 3.9, ví dụ, cũng áp dụng cho biến ngẫu nhiên Y, nơi Y là số người đứng đầu khi một đồng xu tossed 4 lần, hoặc để biến ngẫu nhiên W, nơi W là số thẻ đỏ xảy ra khi 4 thẻ được rút ra từ một tầng trong kế ngẫu nhiên với mỗi thẻ thay thế và shuffled sàn trước khi vẽ tiếp theo. Đặc biệt phân bố rời rạc mà có thể được áp dụng cho nhiều tình huống thử nghiệm different sẽ được xem xét trong chương

Kết quả (Việt) 2:

xác suất là cần thiết để xem xét của chúng tôi về sự phân bố xác suất của một biến ngẫu nhiên liên tục.
Các đồ thị của hàm phân phối tích lũy của Ví dụ 3.9, trong đó cận lê như là một chức năng bước trong hình 3.3, thu được bằng cách vẽ các điểm (x, F ( x)).
Một số phân phối xác suất được áp dụng cho nhiều hơn một ation situ- vật lý. Các phân phối xác suất của Ví dụ 3.9, ví dụ, cũng áp dụng cho các biến Y ngẫu nhiên, trong đó Y là số của người đứng đầu khi một đồng xu được ném 4 lần, hoặc đến W biến ngẫu nhiên, trong đó W là số thẻ đỏ xảy ra khi 4 thẻ được rút ra một cách ngẫu nhiên từ một sân liên tiếp với mỗi thẻ thay thế và boong shu FFL ed trước khi vẽ tiếp theo. Phân bố rời rạc đặc biệt có thể được áp dụng cho các tình huống thực nghiệm nhiều di ff erent sẽ được xem xét trong Chương