标签：inf 常用 prim 估计 世界 特殊 随机 isp 事件
随机变量是一个对现实世界的数学建模，将文字表述的事件描述为数学代号。将特点事件的概率描述为变量的特定取值概率或取值范围概率。
累计分布函数(cdf)是一个特殊的概率，表示为\(F_X(x)=P(X \le x)\)，是单调非递减函数。
概率密度函数(pdf)是另一个特殊的概率，对于连续的cdf，pdf是cdf的导数，表示为\(f_X(x)=F\prime_X(x)\) ；对于离散的cdf，pdf是cdf的差分表示。
如果发生概率是概率的准确估计值，那么期望就等于平均值。
对于离散随机变量：
对于连续随机变量：
相对频率与概率一般并不相同，为了区别，称期望为统计平均，日常用的平均值为样本平均。
随机变量的映射输出不是固定数字而是时间函数\(x(t)\)时，函数\(x(t)\)称为随机过程的实现。\(X(\omega)=x(t),\omega \in S,x \in F,-\infty<t<\infty\)。\(S\)是样本空间，\(F\)是实数轴上一个函数集合。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ColleenHe/p/13285397.html
