基础实验1 离散型随机变量 基础实验2 连续型随机变量 基础实验3 数字特征 基础实验4 估计理论 基础实验5 假设检验 专题实验1 线性回归问题 专题实验2 沙岩体空间分布 专题实验3 Buffon实验 专题实验4 订票问题 专题实验5 童售票策略问题 专题实验6独家销售商品广告问题 专题实验7 最佳检验中N的确定 专题实验8 毒品走私问题

已知R.V. X的分布，及Y=g(X)，y=g(x)为连续函数，如何求R.V. Y=g(X)的分布？ 一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律，(1)搞清Y=g(X)的所有取值；(2)求Y取每个值的概率

第一节 随机环境中的微分 第二节 两个一般模型 第三节 罕见和正常事件的描述 第四节 小概率事件的模型

第一节 二阶矩过程 第二节 均方极限 第三节 均方连续性 第四节 均方导数 第五节 均方积分 第六节 均方黎曼—司蒂吉斯积分 第七节 均方导数与均方积分的分布 第八节 均方微分方程

第一节 引 言 第二节 Ito积分的理论 第三节 Ito积分的特征 第四节 Ito定理及应用 第五节 更复杂情况下的Ito公式

一、分布函数的概念 定义 对任意实数x，称F(x)=P{X≤x}为R.V. X的分布函数。 F(x)为普通函数

了解概率论与数理统计的研究对象一—随机现象的统计规律。掌握确定性现象和随机 现象两个基本概念,并对本书内容体系有一个大致总体的了解

1.把三个球随机地投入三个篮子中去,每个球投入各个盒子的可能性是相同 的。设随机变量X及Y分别表示投入第一个及第二个盒子中的球的个数,求

问题的提出 在前述各章中我们假定随机扰动项服从均值=0,方差 等于(常数),独立同分布。但是,并没有假定随机扰 动项服从何种具体的分布。 由于没有假定服从何种具体的分布,因而无法计算随 机扰动项取不小于某值的概率,因而也无法计算估计量 取某种值的概率,也就无法对统计量进行假设检验和进 行区间估计

Brown运动 预备知识:随机变量序列的四种收敛性 回忆实数序列的收敛性定义: {an,n≥}, lim an=a n→∞ V>0,3n≥1,当k≥n时,恒有|ak-ak