广东财经大学：统计与数学学院《应用随机过程》课程教学大纲

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第四章 大数定律与中心极限定理 §4.2 随机变量序列的两种收敛性

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第三章 连续形型随机变量 §3.6 条件分布函数与条件期望、回归与第二类回归

若随机变量的分布函数F(x)恰好是某个 非负函数(x)在(∞,x)上的积分,即 则称ξ为连续型随机变量,称q(x)为的分布 密度(简称密度),也有称概率密度的,并称ξ 的分布为连续型分布

在实际问题中试验结果往往需要同时用 两个或两个以上的随机变量来描述.要 研究这些随机变量及其取值规律多维 分布.本章将介绍有关这方面的内容.为 简明起见,只介绍二维情形.有关内容可 以类推到多于二维的情形

定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值

一、齐次马尔可夫链的概念 一个随机过程{Xn,n=0,1,2,…}就是一族随机变量,而X能 取的各个不同的值,则称为状态。如果一个随机过程{Xn,n=0,1 2,…},由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状 态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关

有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机 过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间 的推移而变化.严格地说

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第二章 离散型随机变量 § 2.6 条件分布与条件数学期望

上饶师范学院：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件）第二章 离散型随机变量 §2.5 方差的定义及性质