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

平稳随机过程 一、严平稳随机过程 定义 二、宽平稳随机过程 定义 三、相互关系

在本节中，我们重点讨论二维随机变量，三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广

在前面关于随机变量及其分布的讨论中,我们较仔 细地讨论了随机变量的概率分布,我们看到随机变 量的概率分布(分布函数或分布列和概率密度)是随 机变量的概率性质最完整的刻划,是能够完整地描 述随机变量的统计规律的

5n重贝努里概型 一.独立随机试验设E1与E2是两个随机试验, 如果E1的各个结果与E2的各个结果相互独立, 则称E1与E2是相互独立的随机试验. 二.n次相互独立试验 如果随机试验E1,E2,…,En的各个结果 相互独立,则称E1,E2,…,En为相互独 立的随机试验

第1.1节 随机事件及其概率 第1.2节 条件概率与独立性及其应用 第1.3节 随机变量及其分布 第1.4节 随机变量的分布函数

1.1 引言 1.2 时域离散随机信号的统计描述 1.3 随机序列数字特征的估计 1.4 平稳随机序列通过线性系统 1.5 时间序列信号模型

§1 二维离散型随机变量 §2 二维连续性随机变量 §3 边缘分布 §4 条件分布 §5 随机变量的独立性 §6 两个随机变量函数的分布

3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一

定义2.5如果每次试验的结果对应着一组确 定的实数(1525),它们是随试验结果 不同而变化的n个随机变量,并且对任何一 组实数x12xn事件 \515x25xn\有确定的概率,则称 n个随机变量的整体(525)为一个n元 随机变量(或n元随机向量) 定义2.6称n元函数