什么是随机变量？
随机变量是值未知的变量，或者是为每个实验结果分配值的函数。 随机变量通常用字母指定，并且可以分为离散变量和连续变量，离散变量是具有特定值的变量，连续变量是可以具有连续范围内任何值的变量。
随机变量通常用于计量经济学或回归分析中，以确定彼此之间的统计关系。
解释随机变量
在概率和统计中，随机变量用于量化随机事件的结果，因此可以取许多值。 随机变量必须是可测量的，并且通常是实数。 例如，可以将字母X指定为代表掷骰子后所得数字的总和。 在这种情况下，X可以是3（1 +1 + 1），18（6 + 6 + 6）或3到18之间的某个值，因为管芯的最高数量为6，最低数量为1。
随机变量不同于代数变量。 代数方程式中的变量是可以计算的未知值。 公式10 + x = 13表明我们可以计算x的特定值为3。另一方面，随机变量具有一组值，如示例中所示，这些值中的任何一个都可能是结果上面的骰子。
在企业界，可以将随机变量分配给属性，例如给定时间段内资产的平均价格，指定年限后的投资回报率，接下来六个月内公司的预计周转率，风险分析师在希望估计不良事件发生的可能性时，将随机变量分配给风险模型。 这些变量是使用诸如方案和敏感性分析表之类的工具来表示的，风险管理人员使用这些工具来制定有关风险缓解的决策。
随机变量的类型
随机变量可以是离散变量，也可以是连续变量。 离散随机变量具有可计数数量的不同值。 考虑一个抛硬币三次的实验。 如果X代表硬币正面朝上的次数，则X是一个离散的随机变量，其值只能为0、1、2、3（从连续三个抛硬币中的正面朝无正面到所有正面）。 X不可能有其他值。
连续随机变量可以表示指定范围或间隔内的任何值，并且可以具有无限数量的可能值。 连续随机变量的一个示例是一个实验，该实验涉及测量一个城市一年中的降雨量或25个人的随机组的平均身高。
利用后者，如果Y代表25个随机组的平均身高的随机变量，则由于身高可能是5 ft，5.01 ft或5.0001 ft，您会发现结果是连续的数字。是无限可能的高度值。
随机变量的概率分布表示出现任何可能值的可能性。 假设随机变量Z是骰子滚动一次时骰子顶面上的数字。 Z的可能值将因此为1、2、3、4、5和6。这些值中每一个的概率为1/6，因为它们都同样有可能是Z的值。
例如，掷骰子时得到3或P（Z = 3）的概率为1/6，在a的所有六个面上具有4或2或任何其他数字的概率也为1/6。死。 请注意，所有概率的总和为1。
重要要点
- 随机变量是值未知的变量或为每个实验结果分配值的函数，随机变量出现在各种计量经济学和财务分析中，随机变量的类型可以是离散的也可以是连续的。
随机变量的真实示例
随机变量的典型示例是抛硬币的结果。 考虑一个概率分布，其中随机事件的结果不太可能发生。 如果随机变量Y是抛掷两个硬币得到的正面数，则Y可以是0、1或2。这意味着在两次抛硬币中，我们可能没有正面，一个正面或两个正面。
但是，这两种硬币以四种不同的方式着陆：TT，HT，TH，HH。 因此，P（Y = 0）= 1/4，因为我们有一个没有正面的机会（即，抛硬币时有两个背面）。 同样，获得两个头的概率也为1/4。 注意，一个人有两次发生的可能性：在HT和TH中。 在这种情况下，P（Y = 1）= 2/4 = 1/2。
