连续随机变量 编辑
给定样本空间






{\displaystyle }

，如果其上的实值函数




X
:
S
→

R



{\displaystyle X:S\to \mathbb {R} }

是




F



{\displaystyle \mathbb {F} }

可测函数，则称



X


{\displaystyle X}

为随机变量。初等概率论中通常不涉及到可测性的概念，而直接把任何



X
:
S
→

R



{\displaystyle X:S\to \mathbb {R} }

的函数称为随机变量。
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在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
微分熵是消息理论中的一个概念，是从以随机变量所计算出的夏农熵推广，以连续随机变量计算所得之熵，微分熵与随机变量所计算出之夏农熵，皆可代表描述一信息所需码长的下界，然而，微分熵与夏农熵仍存在着某些相异的性质。
在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。
在数学中，连续随机变量的概率密度函数，在不致于混淆时可简称为密度函数，是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。图中，横轴为随机变量的取值，纵轴为概率密度函数的值，而随机变量的取值落在某个区域内的概率为概率密度函数在这个区域上的积分。当概率密度函数存在的时候，累积分布函数是概率密度函数的积分。