两个或多个独立同分布的随机变量之和是什么?还是随机变量吗?那为什么伯努利大数定理中随机变量之和可以直接减去一个概率P?

这个问题半年前一定能回答你 不过现在早就紦概率论那块忘记啦】

一个常见的，非jointly normal 的两个正态随机变量加起来不是正态的

1.离散型随机变量是随机试验的一個事件；

离散型随机变量是自变量而且是不连续的，所以对应的因变量不可积：

当因变量表示概率时这个函数叫分布函数；

2.连续随机變量是自变量，而且是连续的因此对应的因变量可积：

当因变量表示概率时，这个函数叫分布函数；

当因变量表示分布函数的导函数稱为密度函数。

3.当因变量表示另一事件即：用一个事件表示另一个事件的函数（例如随机砍一棵树的直径是多少？假使直径不好测量泹容易测量出周长，此时周长是直径的函数）这个函数叫随机变量的函数。

当自变量是离散型随机变量时因变量也是离散型随机变量。

当自变量是连续性随机变量时因变量不一定是离散型随机变量。

（先这样理解后期补充）