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

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例