1、理解数学期望、方差的概念，并掌握它们的性质。 2、会计算随机变量函数的数学期望。 3、了解协方差、相关系数的概念

第五章连续时间 Markov链 5.1连续时间 Markov链 连续时间 Markov链的要旨仍然是 Markov性与上一章不同之处在于指标集 (这里表示时间)取值连续,通常为≥0}。状态仍然是离散的,最多取可数 个值,我们用整数值0,1,2…表示

第四章随机变量的数字特征 4-1数学期望 例1:某班有N个人,其中有n个人为a1分,i=1,2,…k, ∑n=N,求平均成绩

宽平稳过程 定义设随机过程Xr={x(t),t∈T}X(t)<,(即Xr为二阶矩过程)若 EX(t)=m为常数,Cov((t),x(s)=[(x(t)-m)((s)-m)=r(t-s) 则称Xr为宽平稳过程或协方差平稳过程

《概率论与数理统计》是研究随机现象数量规律的数学学科,理论严谨,应用广泛,发展 迅速。目前,不仅高等学校各专业都开设了这门课程,而且从上世纪末开始,这门课程特意被国 家教委定为本科生考研的数学课程之一，希望大家能认真学好这门不易学好又不得不学的重 要课程。 概率(或然率或几率)——随机事件出现的可能性的量度，其起源与博弈问题有关

一、协方差和相关系数的概念 对于二维随机变量(X,Y),除了关心它的各个分 量的数学期望和方差外,还需要知道这两个分量之 间的相互关系,这种关系无法从各个分量的期望和 方差来说明,这就需要引进描述这两个分量之间相 互关系的数字特征一协方差及相关系数,但如何 工来刻画这种关系呢?

分布函数能够完整地描述随机变量的统计特 性.但在一些实际问题中,不需要去全面考虑 随机变量的变化情况,而只需知道随机变量的 某些特征,因而并不需要求出它的分布函数. 例如,在评定某一地区的粮食产量的水平时, 在许多场合只要知道该地区的平均产量;又如 在研究水稻品种优劣时,时常是关心稻穗的平 均稻谷粒数;再如检查一批棉花的质量时,即 需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长 度与平均长度的偏离程度.因此,与随机变量 的有关数值,能够描述随机变量的重要特征

第一节抽样调查的意义及基本概念 一、抽样调查的意义 一般所讲的抽样调查,即指狭义的抽样 调查(随机抽样):按照随机原则从总体中抽 取一部分单位进行观察,并运用数理统计的 原理,以被抽取的那部分单位的数量特征为 代表,对总体作出数量上的推断分析

一、抽样调查的意义 一般所讲的抽样调查,即指狭义的抽样调查(随机抽样):按照随机原则从总体中抽取一部分单位进行观察,并运用数理统计的原理,以被抽取的那部分单位的数量特征为代表,对总体作出数量上的推断分析

2.1 为什么需要大样本理论 2.2 随机序列的收敛 2.3 大数定律与中心极限定理 2.4 统计量的大样本性质 2.5 随机过程的性质 2.6 大样本OLS的假定及估计量的性质 2.7 大样本OLS的stata实例