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n(元)维随机变量(向量) 称同一个样本空间Ω上的n个随机变量 X1,2,…,Xn构成的n维向量(X1,2,Xn) 为Ω上的n维随机变量(向量) 注:一维随机变量即为上一节介绍的随机变量, 二维及二维以上的随机变量称为多维随机变量
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例检验两批灯泡的质量,从中分别随机抽样只,测得使用寿命如下: A:2000150010005001000;B:1501500100010001000 (单位:小时),试比较这两批灯泡质量的好坏. 计算得:平均寿命分别为:A:1200,B:1200
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一、 BBDBC 二、1、0.62、0.3753、1-p 三、1、(1)A1A2A3或A1-A2-A3; (2)A1+A2+A3; (3)A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3+A1A2A3 (4)A1A2A3或A1+A2+A3
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1、(10分)设集合M=123456,789},从中任取3个互异的数排成一个数列,求该数列为等比数列的概率. 2、(10分)从9,-7,0,1,2,5这6个数中,任取3个不同的数,分别作为函数y=ax2+bx+c中的abc的值,求其中所得的函数恰为偶函数的概率
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一、事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球从袋中有放回地取球两次每次取1球设第i次
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为了更好的揭示随机现象的规律性并 利用数学工具描述其规律,有必要引入随 机变量来描述随机试验的不同结果
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定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律
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不同样本算得的μ的估计值不同, 因此除了给出μ的点估计外还希望根据 所给的样本确定一个随机区间,使其包含 参数真值的概率达到指定的要求
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问题已知(x,Y)的枧率分布 g(x,y)为已知的二元函数 求Z=g(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)事件
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什么是参数估计? 参数是刻画总体某方面概率特性的数量 当此数量未知时,从总体抽出一个样本, 用某种方法对这个未知参数进行估计就 是参数估计
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