一、二维随机变量的概念及其分布函数 1.概念 定义 1.设是随机试验E的样本空间,X(a),y(a)是定义在上的随机变量,称有序组 (X,)为二维随机变量或二维随机向量,简记为R.v(x,y)。称(Xx2x)为n维随机变量或 n维随机向量

一、二维连续型随机变量的概念 1.定义:设F(x,y)是二维随机变量(X,的联合分布函数,如果存在非负可积函数f(x,y),使 得对于任意实数xy有F(,y)=f(u)dud则称(,是二维连续型随机变量,称fxy)为 (X,的联合概率密度或密度函数

一、方差的定义 定义1.为一RV,若EX-E()2存在,则称之为RVX的方差,记作D()、Var(或O (),即D(=[-E()2.称D()为R的标准差或均方差

随机试验是对随机现象所进行的观察和实验,具有如下特征 (1)可在相同条件下重复进行 (2)事前可明确试验的全部可能结果 (3)试验前不能预言将出现哪一个结果

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)

4.3随机变量的收敛性 一、分布函数弱收敛 定义4.3.1对于分布函数列{)}如果存在单调不降函数F(x)使

数字期望和方差 三、RS(黎曼-斯蒂阶积分简介 定义313设f(x,g(x)为定义在[a,b上的实 值函数,做一剖分:a=xx