第二章随机变量及其分布 2-2离散型随机变量 一.离散型随机变量的概念与性质 离散型随机变量的定义 如果随机变量X的取值是有限个或可列无穷个,则称为离散型随机变量

§1 随机试验 §2 样本空间·随机事件 §3 频率与概率 §1.4 等可能概型(古典概型) §1.5 条件概率 §1.6 独立性

假设检验的基本思想和方法 假设检验的一般步骤 假设检验的两类错误 双侧假设检验与单侧假设检验

分布函数的定义及其性质 连续型随机变量的定义及其概率密度的性质 几种重要的连续型随机变量

2-4连续型随机变量的概率密度 一、概率密度及其性质 1、指数分布 2、均匀分布 3、正态分布与标准正态分布

1.3条件概率 一、条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球,1只塑料球。 现从袋中任取1球,假设每个球被取到的可能性相同.若已知取到的球是白球,问它是木球的概率是多少?古典概型 设A表示任取一球,取得白球; B表示任取一球,取得木球

2.4r.v.函数的分布 问题已知r.v.X的d.f.或分布律 求随机因变量Y-g()的密度函数或分布律 方法将与Y有关的事件转化成X的事件

1.复变函数的定义 定义设G是一个复数z=x+iy的集合,如果有一 个确定的法则存在,按照这一法则,对于集合 G中的每一个复数z,就有一个或几个复数 w=u+iv与之对应,则称复变数w是复变数z的函 数(简称复变函数),记作 w=f(Z)

§2.1一维随机变量及分布列 §2.2多维随机变量、联合分布列和边际分布列 §2.3随机变量函数的分布列 §2.4数学期望的定义及性质 §2.5方差的定义及性质 §2.6条件分布与条件数学期望

切比雪夫不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律