函数关系是对确定的、随机变量而言的，对吗

是的，函数关系是对确定的或随机变量之间的关系而言的。在确定的情况下，函数关系是一对一的，即每一个自变量对应一个唯一的因变量；在随机变量的情况下，函数关系是随机的，因为每一个自变量可以对应多个可能的因变量。在概率论和数理统计中，我们通常使用概率密度函数、概率分布函数等数学工具来描述随机变量之间的函数关系。

相关问题

copula函数原函数与生存函数的关系

### 回答1：
copula函数原函数与生存函数没有直接的关系。Copula函数是用于描述多维随机变量之间的依赖关系的函数，而生存函数则是用于描述一个随机变量的概率分布函数。它们所描述的对象和概念不同，因此它们之间没有直接的关系。

### 回答2：
copula函数（联合分布函数）是用来描述多变量随机事件之间的相关关系的函数，它的取值介于0和1之间。而生存函数是描述一个事件发生时间的概率分布函数，它表示该事件在任何给定时间点尚未发生的概率。

copula函数与生存函数之间的关系可以通过如下步骤得到：
首先，通过求偏导数得到copula函数的密度函数。然后，将密度函数转换为生存函数的形式。

假设我们有两个随机变量X和Y，它们的copula函数为C(u,v)，其中u和v分别是X和Y在它们各自边缘分布函数中的累积分布概率。

为了得到copula函数的密度函数c(u,v)，我们需要对copula函数关于u和v分别求偏导数，即dc(u,v)/du和dc(u,v)/dv。将得到的偏导数分别乘以边缘分布函数的密度函数f(x)和g(y)，得到乘积dc(u,v)/du*f(x)和dc(u,v)/dv*g(y)。然后我们将两个乘积相乘，并除以X和Y的边缘密度函数f(x)*g(y)，即可得到copula函数的密度函数c(u,v)。

通过计算得到copula函数的密度函数c(u,v)，我们可以得到联合生存函数S(x,y)的表达式。具体而言，联合生存函数由copula函数的密度函数以及X和Y的边缘生存函数S(x)和S(y)组成。联合生存函数可以用来描述事件X和Y在给定时间点x和y之前均未发生的概率。

总结起来，copula函数与生存函数之间存在紧密的联系。通过求导计算copula函数的密度函数，然后进行转换，可以得到联合生存函数的表达式，用来描述事件在给定时间点之前未发生的概率。

### 回答3：
copula函数和生存函数之间存在一定的关系。copula函数是用于描述多维随机变量之间的依赖关系的函数，而生存函数是描述随机变量的生存概率的函数。在生存分析中，通常使用copula函数来模拟多维生存数据中的共同概率分布。具体而言，生存函数可以由copula函数推导得出。

一般而言，在生存函数中，我们通过计算累积分布函数得到生存概率，而copula函数则通过将多维随机变量的边际分布函数与联合分布函数联系起来，描述了这些变量之间的依赖结构。在生存分析中，我们常常需要研究多个生存时间之间的相关性，而copula函数提供了一种有效的方法来描述这种相关性。

通过将生存函数中的各个边际生存概率与copula函数进行组合，可以得到多维生存数据的联合生存函数。这个联合生存函数可以用来计算多个随机变量在同一时间点生存下来的概率。因此，可以说copula函数原函数与生存函数之间存在一种映射的关系。

总而言之，copula函数原函数主要用于描述多维随机变量之间的依赖关系，而生存函数则用于描述生存时间的概率。通过将copula函数与边际分布函数相结合，可以得到生存函数，从而得到多个随机变量在同一时间点生存下来的概率。

EXCEL中NORMDIST函数是什么意思

NORMDIST函数是Excel中的一个统计函数，用于计算正态分布的概率密度函数或累积分布函数。具体而言，它可以计算在给定均值和标准差下，随机变量的概率密度或累积概率。该函数的语法为：

NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)

其中，x表示随机变量的值；mean表示正态分布的均值；standard_dev表示正态分布的标准差；cumulative表示要计算的函数类型。如果cumulative为TRUE，则计算累积分布函数；如果cumulative为FALSE，则计算概率密度函数。