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一、随机变量能找出规律吗
我理解你是不是想说编程语言中设置的随机变量是不是有规律的。这个问题其实可以说有规律，但其实没有。随机数的生成是用算法生成的，故称伪随机，既然是算法生成的，按理来说也应该有规律，但其实它采取了种子、时间点再加上其它的复杂因素综合计算得到的，无法通过简单的规律来预测，所以也可以认为是真正随机的。
二、随机变量包括什么和什么
1、随机变量没有特征函数。随机变量分离散型和连续型。离散型随机变量的值是有限个，主要包括两点分布，二项分布，超几何分布等几种。
2、连续型随机变量没有值，只有概率密度函数。因此，要判断是离散型还是连续型，看其是具有概率密度函数，还是具有随机变量的值。常见的有指数分布，均匀分布，正态分布
三、随机变量是一个值吗
1、随机变量（randomvariable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。
2、随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数，电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数，灯泡的寿命等等，都是随机变量的实例。
四、随机变量的均值与样本的平均值有何联系与区
1、随机变量的均值和样本的平均值都是对一组数据的集中趋势进行度量，它们之间有以下联系和区别：
2、联系：随机变量的均值是指在概率分布下所有可能取值的加权平均值，而样本的平均值是指对于一个给定的样本，所有观测值的算术平均数。两者都是描述数据的集中趋势，都是通过对数据进行平均化来得到一个代表性的数字。
3、区别：随机变量的均值是理论上的平均值，是用于描述一个总体的特征，而样本的平均值是从一个样本中得到的统计量，是用于估计这个总体的均值。另外，随机变量的均值是确定的，而样本的平均值是随机的，因为不同的样本可能得到不同的平均值。
五、为什么随机变量可以是常数
随机变量的均值也就是数学期望，仅依赖于这个随机变量的分布，当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的数学期望就是确定的常数，比如0~1之间的随机数，大量统计的平均值应该是0.5左右。
对于一个不确定的总体（比如某校学生的平均身高），均值X是一个变量，但是全国人的平均身高基本是确定的，虽然长期来看，均值也是逐步增加的。
随机变量的均值与样本的均值可以是相等的，样本是随机变量的某些取值，因此只要样本是随机选取的，则随机变量的均值与样本的均值是相同的。
当然，随机变量的均值与样本的均值并非等价，因为样本代表的是部分的情况，不能完全与整体等价。随机变量的数学期望应该按照定义去理解，而不是按照“实际意义”去理解，越高深的数学分支越是这样，其实很多数学概念根本就没有实际意义。不跳出这样一种理解数学概念的低级模式，是没有办法学习一些更高层次的数学分支的。
六、随机变量的均值是变量吗
随机变量的均值也就是数学期望，仅依赖于这个随机变量的分布，当随机变量的概率分布确定以后，这个随机变量的数学期望就是确定的常数，比如0~1之间的随机数，大量统计的平均值应该是0.5左右。
对于一个不确定的总体（比如某校学生的平均身高），均值X是一个变量，但是全国人的平均身高基本是确定的，虽然长期来看，均值也是逐步增加的。样本是变化的，它的平均值是随着样本变化等而变化的，故是一个随机变量。
七、参数是随机变量吗
1、因为统计出来的数据是随机的而不是固定的，所以统计量是随机变量。
2、统计量，是统计理论中用来对数据进行分析、检验的变量。
3、随机变量（randomvariable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。
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