定义设F(x,y)及Fx(x),F(v)分别是二维随机变 量(X,Y)的分布函数及边缘分布函数.若对于 所有x,y有

一个以z为中心的圆域内解析的函数f(z),可以 在该圆域内展开成z-z0的幂级数.如果f(z)在zo 处不解析,则在z的邻域内就不能用z-z的幂 级数来表示.但是这种情况在实际问题中却经 常遇到.因此,在本节中将讨论在以z为中心 的圆环域内的解析函数的级数表示法

例1设随机变量X具有数学期望E(X)=u,方差 D()=o2≠0.记*=(X-u)/o

§1 二维离散型随机变量 §2 二维连续性随机变量 §3 边缘分布 §4 条件分布 §5 随机变量的独立性 §6 两个随机变量函数的分布

在第一章提到过事件发生的频率具有稳定性, 即随着试验次数的增加,事件发生的频率逐渐 稳定于某个常数.在实践中人们还认识到大量 测量值的算术平均值也具有稳定性.这种稳定 性就是本节要讨论的大数定律的客观背景

复习 复变函数 复数的运算计算幅角要注意z在复平面所在的象限例复变函数的一个重要方面,就是说明实变函数的微积分的许多结论,复变函数也照样用. 例如,在实变函数中函数的导数有在实变函数中,一些函数可以按泰勒级数展开,例如在复变函数中结果也一样: 复变函数还可以展开为洛朗级数,如实变函数中的定积分经常用牛莱公式计算的

关于上一次作业的问题 请注意全概率公式和贝叶斯公式的题型,将 试验可看成分为两步做,如果要求第二步某 事件的概率,就用全概率公式,如果是在第 步二某事件发生条件下第一步某事件的概 率,就用贝叶斯公式

第1节 二维随机向量及其分布函数 第2节 二维离散型随机向量 第3节 二维连续型随机向量

再谈试验及样本空间 一次随机试验的所有可能的试验结果所构 成的集合被称作样本空间,而每一个可能 的试验结果构成样本点.样本点的集合A称 作事件,只包含一个样本点的集合{a}被称 作基本事件. 请注意,这里的试验结果实际上是一次试验 的全过程的记录,因此和我们原来的印象中 的试验结果并非一样,并非试验结束时候的 那个结果

第三章随机变量及其分布 3-3条件分布 一、条件分布律 二、条件分布函数 三、条件概率密度