在数学的奇妙世界里，概率是理解不确定性的重要工具。而随机变量则是将这些不确定性数值化的桥梁。它们可以分为离散型和连续型两大类。前者像骰子点数，有明确的值；后者如时间长度，则可能取无限多个值。👀

当我们研究一个二维或多维随机变量时，其各维度单独的概率分布被称为边缘分布。这就好比从复杂的拼图中提取出单一线条。🤔

而针对连续型随机变量，验证其是否满足正则性条件至关重要。正则性确保了概率密度函数在整个定义域内非负且积分等于1，这是概率理论的基础。📚✨

例如，若一个连续型随机变量X的概率密度函数为f(x)，我们需要确认：

- f(x) ≥ 0 对所有x成立；

- ∫f(x)dx = 1 （在整个实数范围内积分）。

通过这一过程，我们能够确保所构建的模型既合理又可靠！🔍🔧

概率论 随机变量 正则性验证