一、主要内容 （一）、一维随机变量及其分布 1. 随机变量的分布函数 2. 分布函数的性质 3. 离散型随机变量及其分布函数 4. 常见离散型随机变量及其分布律

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(,): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自 的概率特性外,相互之间可能还有某种联系 问题是用一个怎样的数去反映这种联系 数 反映了随机变量X,Y之间的某种关系

常量：在程序运行过程中不会发生变化的量；例如3、8、-4时整型常量；5.7、-3.2是实型常量；‘a’、‘d’是字符型常量； 变量：在程序运行过程中其值可能发生改变的量。如例1-2种的 width和height就称为变量；每一个变量都有一个名字，根据变量的类型不 同，系统将位每一个变量分配相应的内存单元；

到目前为止, 我们所学习的只是一元函数的分析性质。但在现实 生活中，除了非常简单的情况之外，可以仅用一个自变量和一个因变 量的变化关系来刻画的问题可以说是非常少的。比如像物理学中研究 质点运动这么一个相对较为容易的问题，也需要用到确定空间位置的 三个坐标变量 x、y、z 和一个时间变量 t 以及多个函数值（如位置、 速度、加速度、动量等），更不用说在各种不同的学科研究中会遇到 更为复杂的问题。这种多个自变量和多个因变量的变化关系，反映到 数学上就是多元函数（或多元函数组，即向量值函数）

3.6多维正态随机变量 一、二维正态随机变量的已知结论 设二维随机变量(En)的联合概率密度为

第二章随机变量及其分布 2-1随机变量 一随机变量的概念 例1 袋中有3只黑球,2只白球,从中任意取出3只球, 观察取出的3只球中的黑球的个数. 我们将3只黑球分别记作1,2,3号,2只白球分别 记作4,5号,则该试验的样本空间为

内部变量：在一个函数内部定义的变量 称内部变量。它只在本函数范围内有效， 即：只有在本函数内才能使用这些变量， 故称为“局部变量”

10.1 指针的概念 10.2 变量的指针和指向变量的指针变量 10.3 数组的指针和指向数组的指针变量 10.4 字符串的指针和指向字符串的指针变量 10.5 函数的指针和指向函数的指针 10.6 返回指针值的函数 10.7 指针数组和指向指针的指针 10.8 指针数据小结