第八章随机变量的数字特征 随机变量是按一定的规律(即分布)来取值 的.实用上,有时并不需要了解这个规律的 全貌,而只需要知道它的某个侧面.这时, 往往可以用一个或几个数字来描述这个侧 面.这种数字是按分布而定的,它部分地描 述了分布的性态.称这种数字为随机变量 的数字特征.本章介绍最常用的几个数字 特征

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(X,Y): 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

一、问题的提出 二、离散型随机变量的函数的分布 三、连续型随机变量的函数的分布 四、小结 布置作业

一、连续型随机变量及其概率密度的定义 二、概率密度的性质 三、三种重要的连续型随机变量 四、小结 布置作业

一、离散型随机变量分布律的定义 二、离散型随机变量表示方法 三、三种常见分布 四、小结 布置作业

3-1二维随机变量 1、二维随机变量 2、联合分布函数 3、联合分布律 4、联合概率密度

2.3连续型随机变量 连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负 可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数 则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df

一、非负整值随机变量的母函数(这是离散型随机变量经常遇到的情形)。 (一)定义设x为非负整值随机变量,它的

随机变量的分布能全面反映随机变量取值 的概率分布情况，但实际问题中概率分布较 难确定，有时也无必要，不少问题只需知道 它的某些数字特征就够了。 在这些数字特征中，期望和方差是最基本又是 最重要的两个

定性的思考 通常人们在研究单个的随机变量的时候,并 不关心它们的分布,而是关心它们的数学期 望和方差,这也是因为分布携带了太多的信 息,很难给人们一个快捷的印象. 而人们在研究两个随机变量的关系的时候, 也不关心它们的联合分布,这是携带了更多 信息的内容.人们关心的是,这两个随机变 量是联系非常紧密呢?还是毫无关系?即相 互独立?人们希望用一个数字就能够在相当 程度上描述两个随机变量的联系程度