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

设X是一个离散型随机变量,它可能取 的值是x1,2,… 为了描述随机变量,我们不仅需 要知道随机变量X的取值,而且还应知道 X取每个值的概率

一、随机变量概念的产生 在实际问题中,随机试验的结果可以用数量来表示,由此就产生了随机变量的概念

2.1随机过程的基本概念 2.2平稳随机过程 2.4高斯过程 2.5窄带随机过程 2.6随机过程通过线性系统

第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

§3.1随机变量及分布函数 §3.2连续型随机变量 §3.3多维随机变量及其分布 §3.4随机变量函数的分布

随机变量的数学期望是对随机变量取值水平的综合评价,而随机变量取值的稳定性是 判断随机现象性质的另一个十分重要的指标

前面讨论了随机变量的分布函数,从中知道随机变量的分布函数能完整地描述随机变 量的统计规律性 但在许多实际问题中,人们并不需要去全面考察随机变量的变化情况,而只要知道它的 某些数字特征即可

一、时间序列模型的基本概念及其适用性 二、随机时间序列模型的平稳性条件 三、随机时间序列模型的识别 四、随机时间序列模型的估计 五、随机时间序列模型的检验

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