在随机试验中,人们除对某些特定事件发生的概率感兴趣外,往往还关心某个与随机试验的结果相联系的变量.由于这一变量的取值依赖于随机试验结果,因而被称为随机变量.与普通的变量不同,对于随机变量,人们无法事先预知其确切取值,但可以研究其取值的统计规律性.本章将介绍两类随机变量及描述随机变量统计规律性的分布

第二节离散型随机变量及其概率分布

一、随机变量的函数 定义如果存在一个函数g(X),使得随机变量XY满足 Y=(X), 则称随机变量Y是随机变量X的函数. 注:在微积分中我们讨论变量间的函数关系时,主要研究函数关系的确定性特征,例 如导数、积分等而在概率论中,我们主要研究是随机变量函数的随机性特征,即由自变量 X的统计规律性出发研究因变量Y的统计性规律

《概率论与数理统计》课程教学资源（课件讲稿）第二章 离散型随机变量

仿P.191~192求得ESX 与题无关,等于没求! 正确求解 6-2(1) - x怎能取两项概率?

《概率论与数理统计》课程教学资源（课件讲稿）第四章 随机变量的数字特征

在前两节中,我们讨论了正态总体的假设检验问题.本节我们讨论一般总体的假设检 验问题,此类问题可借助一些统计量的极限分布近似地进行假设检验,属于大样本统计范 畴.其理论依据是中心极限定理

1-1随机事件的概率 目录索引 一随机事件 二事件间的关系与运算 三频率与概率

第一章预备数学知识 第一节随机向量及其矩 第二节多元正态分布 第三节样本矩 第四节多元正态总体的均值与协差阵估计 第五节多元统计中常用的统计量及其分布

一、教学目的要求 1.了解参数估计的估计值、估计量。 2掌握矩估计法、最大似然估计法的原理及定义。 3理解顺序统计量法的定义。 二、教学方法 讲授法:讲解参数估计的估计值、估计量等概念、矩估计法、最大似然估计定义、顺序统计量法的定义