映射方法:将具体的样本空间映射到数集或者 函数集(传统的方法;概率论中常用)。 直接方法:直接指定样本空间为数集或函数集 当样本空间为一维实数集合时,则称该一维实变量为随机变量。 当样本空间为一维复数集合时,则称该一维复数变量为复随机变量当样本空间为高维实数空间时,则称该高维实数空间为随机向量当样本空间为定义于某个数集上的函数组成,则称该函数集合为随机过程

1 概率论基础 1.1 为什么需要概率空间 1.1.1 理发师悖论 (Barber paradox) 1.1.2 贝特朗悖论 (Bertrand’s Paradox) 1.1.3 非悖论, 生日问题 1.2 概率空间 1.2.1 可测空间 1.2.2 概率空间 1.2.3 条件概率 1.2.4 全概率公式和 Bayes 公式 1.3 随机变量和分布函数 1.3.1 数字特征 1.3.2 矩函数 (Moment Generating Function) 1.3.3 特征函数 (Characteristic function) 1.3.4 反演公式及唯一性定理 1.3.5 多维随机变量的特征函数 1.4 独立性与条件期望 1.4.1 独立性 1.4.2 条件期望 1.4.3 条件分布 1.4.4 一般条件期望 ⋆ 2 随机过程的基本概念与类型 2.1 随机过程的背景 2.2 基本概念 2.3 有限维分布与 Kolmogorov 定理 2.3.1 随机过程的数字特征 2.4 随机过程的基本类型 2.4.1 平稳过程 2.4.2 独立增量过程 3 Brown 运动（维纳过程） 3.1 基本概念与性质 3.2 维纳过程的分布 3.3 维纳过程的数字特征 3.3.1 二次变差 3.4 Brown 运动的鞅性质 3.5 Brown 运动的最大值变量及反正弦律 3.6 Brown 运动的几种变化 3.6.1 Brown 桥 3.6.2 几何 Brown 运动 4 Poisson 过程 4.1 齐次泊松过程 4.1.1 Poisson 过程数学模型 4.1.2 齐次泊松过程的数字特征 4.1.3 时间间隔与等待时间的分布 4.1.4 到达时间的条件分布 4.1.5 更新计数过程 4.2 复合泊松过程 4.2.1 复合 Poisson 过程 4.3 非齐次泊松过程 (了解内容，不考察) 5 鞅 (Martingale) 过程 5.1 基本概念 5.2 鞅的停时定理及其应用 5.2.1 鞅的停时定理 5.3 连续鞅

1.已知随机变量的概率分布为P(5=k)=1,k=135,21,23;求D 2.某射手对目标进行三次独立射击,每次射击的命中率为0.9,求击中目标弹数ξ的方差

第一节 抽样调查的概念及程序 第二节 概率抽样调查 按照随机原则，从总体中抽取一定数目的单位作为样本，用样本数据来推断总体数量的特征，并控制抽样误差。 第三节 非概率抽样调查 从总体中非随机地选择部分单位构成样本，说明总体的特征。 第四节 样本单位数的确定 第五节 调查误差及其控制 调查误差的概念 调查误差的分类 调查误差的控制

二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布

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9章随机事件与概率 第二单元事件的关系 一、学习目标 通过本节课的学习,知道事件及其事件的相互关系,事件的包含、相等和对立事件、互不相容与相容事件等概念.会用字母表示事件,并会用文氏图表示事件及其事件的相互关系. 二、内容讲解 事件的关系

北京大学2000年研究生入学考试:概率统计与线性规划试题 一、(8分)假设事件A与Bi(i=1,2n)相互独立,其中B1,BBn两不相容。证明A的补集与B1+B2++Bn相互独立。 二、(10分)已知随机变量X的分布函数为

介绍和分析了Worledge认知模型并对已知转移率的条件下各种事故进程的人的不响应概率进行了分析与比较，并通过模拟机实验中采集的数据进行了模型的验证与分析核电站操作员的失误概率

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