已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0
而在a<x<b时，f(x)=1/(b-a)
不定积分结果为x/(b-a)，代入上下限x和a
于是在a到x上积分得到概率为(x-a)/(b-a)
那么x大于等于b时，概率就等于1，所以得到了上面的式子
扩展资料：
分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），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。
设离散性随机变量X的分布列为 
离散型随机变量的分布函数是分段函数， 
离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。因此，一般是用分布律(概率函数)而不是分布函数来描述离散型随机变量。
参考资料：百度百科-分布函数
如何求概率的期望值和方差?
已知概率密度f(x)，那么求F(x)对f(x)进行积分即可，在x<a时，f(x)都等于0，显然积分F(x)=0 而在a<x
期望值、方差计算公式是什么?
1、期望值计算公式：E(X)=(n*M)\/N [其中x是样本数，n为样本容量，M为样本总数，N为总体中的个体总数]，求出均值，这就是超几何分布的数学期望值。2、方差计算公式：V(X)=X1^2*P1+X2^2*P2+...Xn^2*Pn-a^2 [这里设a为期望值]...
数学期望和方差怎样求?
数学期望和方差公式为：EX=npDX=np（1-p）、EX=1\/PDX=p^2\/q、DX=E（X）^2-（EX）^2。对于2项分布（例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，它的分布列求数学期望和方差）有EX=npDX=np（1-p）。n为试验次数p为成功的概率，对于几何分布（每次试验成功概率为P，一直试验到成功为...
已知概率密度函数怎么求它的数学期望和方差
代入公式。在[a,b]上的均匀分布，期望=(a+b)\/2，方差=[(b-a)^2]\/2。代入直接得到结论。如果不知道均匀分布的期望和方差公式，只能按步就班的做：期望：EX=∫{从-a积到a} xf(x) dx=∫{从-a积到a} x\/2a dx=x^2\/4a |{上a,下-a}=0 E(X^2)=∫{从-a积到a} (x^2)*f(...
方差和期望的关系公式
方差和期望的关系公式：DX=EX^2-(EX)^2。若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。将第一个公式中括号内的完全平方打开得到：DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2...
怎样求概率的期望值和方差?
1. 期望值E(X)的计算公式：E(X) = Σ(x * P(X = x))其中，x表示随机变量X的取值，P(X = x)表示X取值为x的概率。2. 方差D(X)的计算公式：D(X) = Σ((x - E(X))² * P(X = x))其中，x表示随机变量X的取值，E(X)表示X的期望值，P(X = x)表示X取值为x的概率...
概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊?
概率论中均匀分布的数学期望和方差计算方法如下：对于均匀分布，假设连续型随机变量X在区间[a,b]内取值，其概率密度函数为f=1\/，a≤x≤b。数学期望E和方差D的计算如下：数学期望E的计算：E代表随机变量X取值的平均值。对于均匀分布，数学期望E可以通过积分求得。具体计算过程为在概率密度函数f与x值...
方差与期望的关系公式
方差与期望的关系公式：DX=E（X^2-2XEX+（EX）^2）。在概率论和统计学中，数学期望（mean）（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。正态分布的期望和方差介绍如下：正态分布的期望用数学符号表示ξ，所以正态分布...
如何计算概率的方差和期望
概率的期望值（也称为均值或数学期望）和方差是衡量随机变量两个重要统计特性的方式。以下是计算方法：1. **期望值（期望）**：- 对于离散随机变量 \\( X \\)，其期望值 \\( E(X) \\) 计算如下：\\[ E(X) = \\sum x_i P(X = x_i) \\]其中 \\( x_i \\) 是可能的取值，\\( P(X = ...
求随机变量期望与方差的公式是什么?
数学期望和方差公式有：DX=E(X)^2-(EX)^2；EX=1\/P，DX=p^2\/q；EX=np，DX=np(1-p)等等。对于2项分布(例子：在n次试验中有K次成功，每次成功概率为P，其分布列求数学期望和方差)有EX=np，DX=np(1-p)。n为试验次数 p为成功的概率。对于几何分布(每次试验成功概率为P，一直试验到成功...
