概率论分布函数的右连续是什么意思？？就是该点的函数值等于右极限吗，这个有什么用？

是啊，是这个意思，这个性质是因为分布函数定义成 F(x)=P(X<=x) 由测度的连续性，我们可以证明

F(x)=P(X<=x)=P(∩{X<=x+1/n})=limP(X<=x+1/n)=limF(x+1/n) 所以分布函数是右连续的。

如我们定义'分布函数'为 G(x)=P(X<x) 那么你可以证明它是左连续的。 这个是分布函数的一个重要性质。

那个不是那么理解的。

右连续说的是任一点x0，它的F（x0+0）=F（x0）即是该点右极限等于该点函数值。这是显然的，因为

F（x）是一个单调有界非降函数，所以其任一点x0的右极限必然存在，然后再证右极限和函数值即可。

你去图书馆借本茆诗松的《概率论与数理统计》，那本书是统计专业本科生用的，讲的要详细些。另外，分布函数右连续的性质在那本书61页。

分布函数右连续说的是任一点x0，它的F（x0+0）=F（x0）即是该点右极限等于该点函数值。因为F（x）是一个单调有界非降函数，所以其任一点x0的右极限必然存在，然后再证右极限和函数值即可。

概率分布函数是概率论的基本概念之一。在实际问题中，常常要研究一个随机变量ξ取值小于某一数值x的概率，这概率是x的函数，称这种函数为随机变量ξ的分布函数，简称分布函数，记作F(x)，即F(x)=P(ξ。

离散型随机变量的分布律和它的分布函数是相互唯一决定的。它们皆可以用来描述离散型随机变量的统计规律性，但分布律比分布函数更直观简明，处理更方便。

因为 F（x）是单调有界非减函数，所以其任一点x0的右极限F（x0+0）必存在。因此，一般是用分布律（概率函数）而不是分布函数来描述离散型随机变量。

　　1这是根据他的定义自然得出来的结论 F（x）=P（X<=x）,所以才是右连续的 你自己找一个例题或者习题~最好是离散型的 已知概率分布那种 你按照分布函数的定义求出分布函数,并把分布函数的图像画出来,注意间断点应该是实心点还是空性点 。

　　2概率论：概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是相对于决定性现象而言的。在一定条件下必然发生某一结果的现象称为决定性现象。例如在标准大气压下，纯水加热到100℃时水必然会沸腾等。随机现象则是指在基本条件不变的情况下，每一次试验或观察前，不能肯定会出现哪种结果，呈现出偶然性。例如，掷一硬币，可能出现正面或反面。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验。随机试验的每一可能结果称为一个基本事件，一个或一组基本事件统称随机事件，或简称事件。典型的随机试验有掷骰子、扔硬币、抽扑克牌以及轮盘游戏等。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。

这是由随机变量的定义造成的，F(x)=P{w:g(w)<=x}，取x1>x2、x(n-1)>xn；xi>=x且xi趋于x；取A1={w:g(w)<=x1}、A2={w:g(w)<=x2}、An={w:g(w)<=xn}则有Ai包含A(I+1)，且所有Ai的交即为P{w:g(w)<=x}，由于概率的从上连续性，有LimAi=P{w:g(w)<=x}，显然Ai=P{w:g(w)<=xI}=F(xi)；所以有F(xi)->F(x)；即概率分布函数的右连续性。

至于概率的从上连续性，主要是由概率的可列可加性决定的，这就涉及到公理了。

如F(x) = P(X < x)，我们看P(X = 0)=1的情况，当x < 0时，F(x) = 0，但是当x >= 0时，F(x) = 1。

如果定义F(x) = P(X <= x) ，那么就有x <= 0时，F(x) = 0，x > 0时F(x) = 1，又变成了左连续，右极限存在。

一般通用的是采取第一种定义方式，这样得到的分布函数是右连续左极限存在的，这种连续和极限存在的性质完全可以由定义本身导出。

分布函数F(x)是一个普通函数。正是通过它才能用数学分析的方法来研究随机变量。如果将X看成是数轴上随机点的坐标，那么分布函数F(x)在x处的函数值就表示X落在区间：

的概率。

分布函数F(x)具有下述基本性质：

F(x)为单凋非降函数：

概率分布函数是随机变量特性的表征，它决定了随机变量取值的分布规律，只要已知了概率分布函数，就可以算出随机变量落于某处的概率。