概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

第四讲随机变量的数字特征 内容提要 (1)随机变量的数学期望(直接计算,随机变量函数的期望,期望的性质)方差(直接计算,性质) (2)协方差、协方差矩阵与相关系数(计算,性质) (3)矩和混合矩 (4)常见分布的期望与方差

介绍映射,基数,可数集与不可数集等概念和它们的属性 本节要点一一对应的思想与方法是贯穿本节的核心基数的概念,可 数集的讨论都要用一一对应的方法.证明两个集对等或具有相同的基数, 有时需要一定的技巧,因而具有一定难度,通过较多的例题和习题,使学 生逐步掌握其中的技巧

这一节中希望大家能多动脑子呵呵因为我懒得写很多东西嘿嘿不好意思了 接着看上一节的变换 90,70,100,70]--[82.5,-2.5,10,15] 82.5即4个数的平均数可画出其对应波形如F.1其他数字对应相应波形(请稍微思考一下为什么及这 些波形特点)好了思考后请画出8个点阵的对应波形(如是新手,一定要亲手作作)以后我们将使用 这些波深入学习 在这里我们称这些图形为波,与常见的SN波不同呵呵可能不习惯 我举几个重要特性:

1.1 集合 1.2 映射与变换 1.3 代数运算 1.4 运算律 1.5 同态与同构 1.6 等价关系与集合的分类

线性函数 定义1设V是数域P上的一个线性空间,f是V到P的一个映射,如果f 满足 1)f(a+)=f(a)+f() 2) f(ka)=(a), 式中a,B是V中任意元素,k是P中任意数,则称f为V上的一个线性函数 从定义可推出线性函数的以下简单性质: 1.设f是v上的线性函数,则f(0)=0,f(-a)=-f(a) 2.如果B是a1,a2…,a的线性组合:

§5.1大数定律的概念 §5.2切贝谢夫不等式 §5.3切贝谢夫定理 §5.4中心极限定理

讨论了随机事件及其 概率，其中随机事件都是用定性的语言描述 的，与数学最基本的研究对象——数及变量 尚未建立直接联系

§4.1 随机变量的数学期望 §4.2 随机变量的方差与标准差

用计算机模拟法解题时，通常需要用机器模拟产生服从题给概率分布的随机 数。如：顾客对车的需求量是 x 辆/天，x 是从 0 至 99 的均匀分布随机数，可用 Matlab 语句 x=fix(rand(1,1)*100)来产生