第一章概率论基础知识 1.事件、概率和概率空间 1.1随机事件的运算和概率 1.2代数(城)和Bore集

第一节 随机过程的定义及其分类 第二节 随机过程的分布及其数字特征 第三节 复随机过程 第四节 几种重要的随机过程简介

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第1章 预备知识 第4节 随机变量的数字特征

一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量

3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

黎曼斯蒂尔吉斯积分 Riemann-Stieltjes积分

一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

一、学习目标 通过本节课的学习,知道多个随机变量的期望和方差的性质,以及随机变量之间的协方差、相关系数概念,并会做二维随机变量的协方差和相关系数等简单问题 二、内容讲解 二维随机变量的期望与方差的性质:

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《应用随机过程教程》教学资源（参考资料）与在算法和智能计算中的应用——第12章 连续时间连续状态的 Markov过程,鞅,Ito积分与随机微分方程（下）