在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

一、连续型随机变量及其概率密度 定义如果对随机变量X的分布函数F(x),存非负可积函数f(x)使得对于任意实数x有 F(x)=(X sx)= s()则称X为连续型随机变量,称f(x)为X的概率密度函数简称为概率密度或密度函数

在前面的课程中,我们讨论了随机变量及 其分布,如果知道了随机变量X的概率分布, 那么X的全部概率特征也就知道了。 然而,在实际问题中,概率分布一般是较 难确定的.而在一些实际应用中,人们并不需 要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它 的某些数字特征就够了

概率论第三章习题参考解答 1.如果服从0-1分布,又知取1的概率为它取0的概率的两倍,求的期望值 解:由习题二第2题算出的分布率为

• 掌握概率论和数理统计的基本数学知识。 • 训练用概率论和数理统计方法对实际问题进行数学建模的能力。 • 学会解决常见的统计分析问题。 • 是应用型很强的学科。 第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析

第三讲多维随机变量及其概率分布 内容提要 (1)联合分布函数与边缘分布函数(关系与性质) (2)二维离散型随机变量(联合分布律及性质边缘分布,条件分布,独立性判断) (3)二维连续型随机变量(联合密度函数及性质,概率计算,边缘密度,条件分布及密度,独立性判断) (4)独立随机变量及相关性质(独立性判断,相关计算) (5)随机变量函数的分布(离散场合,连续场合和、商、积与极值的分布) (6)常见的两个二维分布(二维均匀,二维正态以及它们的相关性质)

一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类，一类称为必然现象如：水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾，同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象，即带有随机性、偶然性的现象。如：抛掷一枚均匀的硬 币，其结果可能是整面朝上，也可能是反面朝上，事先无法肯定

一.概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类，一类称为必然现象如：水在一 个大气压下加热到摄氏100 必然沸腾，同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象，即带有随机性、偶然性的现象。如：抛掷一枚均匀的硬 币，其结果可能是整面朝上，也可能是反面朝上，事先无法肯定

一、概率的概念 自然界和社会上的现象一般分为两类,一类称为必然现象如:水在一 个大气压下加热到摄氏100必然沸腾,同性电荷必然相互排斥等等。另一 类称为随机现象,即带有随机性、偶然性的现象。如:抛掷一枚均匀的硬 币,其结果可能是整面朝上,也可能是反面朝上,事先无法肯定。又如, 袋中装有红色和白色两种球,从中任意取出一只,取出的球可能是红色也 可能是白色,事先无法肯定等等

2-1基本概念 概率( probability 频率 fn(A)==Na/N P(ALim fn(A) 古典概率的定义 2. Laplace在《概率的理论分析》(1812)中的定义 P(A==k/N 式中,k为A所含基本事件数 N为基本事件总数 适用条件