分布函数左连续和右连续怎么判断 为什么分布函数一定连续不一定可导？

分布函数左连续和右连续怎么判断

为什么分布函数一定连续不一定可导？

为什么分布函数一定连续不一定可导？

分布函数既不一定连续也不一定可导。
要成为分布函数，有三个条件，一是函数在实数域内单调递增，二是左极限区域0，而有极限区域1。三是右连续，具体来说就是函数的右极限和函数值必须相等，但是并不要求左极限也和函数值相等。因此函数不一定连续。

均匀分布特点和成因？

均匀分布形成的原因主要是种群内个体间的竞争。随即分布指的是每一个体在种群领域中各个点上出现的机会是相等的，并且某一个体的存在不影响其他个体的分布，这种分布多出现在资源分布均匀、丰富的情况下。
成群分布形成的原因有：
1资源分布不均匀。
2植物种子传播方式以母株为扩散中心。
3动物的集群行为。

分布函数取值范围？

指数分布是连续型随机变量的连续型概率分布的一种，它主要应用在随机事件之间发生的时间间隔的概率问题。指数分布是描述两次随机事件发生时间间隔的概率分布。指数分布的概率密度函数具有以下特征：
1、随机变量X的取值范围是从0到无穷；
2、极大值在x＝0处，即f(x)＝λ；
3、函数为右偏，且随着x的增大，曲线稳步递减；
4、随机变量的期望值和方差为μ＝1/λ，σ2＝1/λ2.

什么是连续变量x的概率分布？

分布函数F(x)的定义为： F(x)P{Xx},它可以用来表示任何随机变量，包括连续型和离散型随机变量。0F(x)1,且为单调不减函数。 而连续型随机变量，在书本上是以 F(x)∫f(t)dt 这种形式给出，f(x)称为连续型随机变量的概率密度函数，当随机变量为连续型随机变量时，f(x)F(x) f(x)0, 且∫f(x)dx1(即在负无穷大到正无穷大上的积分等于1)

分布函数和密度函数的关系？

概率密度和分布函数的区别是概念不同、描述对象不同、求解方式不同。
1、概念不同：概率指事件随机发生的机率，对于均匀分布函数，概率密度等于一段区间(事件的取值范围)的概率除以该段区间的长度，它的值是非负的，可以很大也可以很小；分布函数是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。
分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
2、描述对象不同：概率密度只是针对连续性变量而言，而分布函数是对所有随机变量取值的概率的讨论，包括连续性和离散型。
3、求解方式不同：已知连续型随机变量的密度函数，可以通过讨论及定积分的计算求出其分布函数；当已知连续型随机变量的分布函数时，对其求导就可得到密度函数。
对离散型随机变量而言，如果知道其概率分布（分布列），也可求出其分布函数；当然，当知道其分布函数时也可求出概率分布。