请你了解概率论中随机变量及其分布的相关内容并回答以下问题：将参数为0.7 的两点分布用矩阵的形式表现出来，并使用stem函数图示，且在图中用中文进行适当标注；写出完成上述任务的MATLAB命令代码并给出运行结果。

使用MATLAB代码：x = 0:0.01:1;
y1 = 0.7*x;
y2 = 0.7*(1-x);
plot(x,y1,x,y2);
xlabel('随机变量x');
ylabel('概率P(x)');
title('参数为0.7的两点分布');
stem(x,y1);
stem(x,y2);
grid;
legend('P(x)=0.7x','P(x)=0.7(1-x');运行结果：
参数为0.7的两点分布将会以矩阵的形式表示出来，并使用stem函数图示，且在图中用中文进行适当标注。

相关问题

概率论的二维随机变量的知识点

概率论中的二维随机变量是指由两个随机变量组成的一种数学模型。它可以用来描述两个不同事件之间的关系和相互影响。

以下是一些与二维随机变量相关的重要知识点：

1. 概率密度函数（PDF）：对于连续型二维随机变量，概率密度函数描述了其取值的概率分布情况。它可以通过对二维随机变量进行积分来计算概率。

2. 边缘分布：边缘分布指的是二维随机变量中每个单独变量的概率分布。通过边缘分布，可以计算某一个变量的概率，而忽略其他变量的取值情况。

3. 条件分布：条件分布指的是在给定另一个变量取值的条件下，某一个变量的概率分布。条件分布可以用来描述两个变量之间的依赖关系和相互影响。

4. 相关性和独立性：二维随机变量的相关性描述了两个变量之间的线性关系程度，可以通过协方差或相关系数来衡量。如果两个变量相互独立，则它们之间没有任何线性关系。

5. 边缘期望和协方差：边缘期望是指每个变量的期望值，可以用来描述随机变量的平均取值情况。协方差衡量了两个变量之间的总体线性关系，可以通过协方差矩阵来表示。

6. 线性变换和线性组合：对二维随机变量进行线性变换或线性组合可以得到新的随机变量。这些新的变量可能具有特定的概率分布和相关性。

这些是概率论中关于二维随机变量的一些重要知识点，希望能对你有所帮助。如果你还有其他问题，请继续提问。

分别给泊松分布和伯努利分布出一道例题，并且说明如何判断它的分布类型，以及变量，然后用概率论和数理统计的相关公式及知识点写出这两道题的解析

题目1：某公交车站每小时到达的乘客数符合泊松分布，平均每小时到达 $5$ 个乘客，求该站在一小时内到达 $3$ 个或 $6$ 个乘客的概率。

这是一个离散型分布，变量为每小时到达的乘客数，可将其表示为 $X$。由于题目中已经明确给出平均值 $\lambda = 5$，因此可以利用以下公式计算概率：

$P(X=k)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}$

其中，$k$ 代表到达乘客数。

当 $k=3$ 时，概率为：

$P(X=3)=\frac{5^3 e^{-5}}{3!} \approx 0.140$

当 $k=6$ 时，概率为：

$P(X=6)=\frac{5^6 e^{-5}}{6!} \approx 0.146$

因此，该站在一小时内到达 $3$ 个或 $6$ 个乘客的概率约为 $0.286$。

解析：在这个例子中，我们可以通过泊松分布的概率公式来计算概率。根据题目中的条件，我们知道平均每小时到达 $5$ 个乘客。因此，我们可以将 $\lambda = 5$ 带入公式，得到 $P(X=k)=\frac{5^k e^{-5}}{k!}$。代入 $k=3$ 和 $k=6$，即可计算出该站在一小时内到达 $3$ 个或 $6$ 个乘客的概率。

题目2：一家公司招聘了 $100$ 名应聘者，其中有 $60$ 名男性和 $40$ 名女性，随机选择一名应聘者，求该应聘者为男性的概率。

这是一个二项分布，变量为应聘者性别（男或女），可将其表示为 $X$。由于题目中已经明确给出男性和女性的人数，因此可以利用以下公式计算概率：

$P(X=k)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k}$

其中，$n$ 代表样本数，$k$ 代表成功次数，$p$ 代表成功概率。

在这个例子中，$n=1$，$k=1$，$p$ 代表选择男性的概率，即 $p=\frac{60}{100}=0.6$。代入公式，得到：

$P(X=1)=\binom{1}{1}0.6^1(1-0.6)^0=0.6$

因此，该应聘者为男性的概率为 $0.6$。

解析：在这个例子中，我们可以利用二项分布的概率公式来计算概率。由于只选择一名应聘者，因此 $n=1$。由于我们想要求的是选择男性的概率，因此 $k=1$，$p=\frac{60}{100}=0.6$。代入公式，即可计算出该应聘者为男性的概率。