在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

《线性代数》是理工类和经管类高等院校学生必修的一门重要基础理论课 程。通过该课程的学习,能使学生掌握该课程的基本理论和基本方法,且对学 生其它能力的培养(如逻辑推理能力、抽象思维能力)和数学素养的提高也有 着重要的作用。这些理论方法和能力为一些后续课程的学习及在各个学科领域 中进行理论研究和实践工作提供了必要的保证,受到各院校的高度重视

一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

随机变量的函数 离散随机变量函数的分布 连续随机变量函数的分布

离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望

切比雪夫不等式 切比雪夫大数定律 伯努利大数定律

方差的定义 方差的计算 方差的性质

一维离散随机变量函数的数学期望 一维连续随机变量函数的数学期望 二维离散随机变量函数的数学期望 二维连续随机变量函数的数学期望

二维离散随机变量的联合分布与边缘分布 联合分布函数与边缘分布函数 二维连续随机变量的联合分布与边缘分布