一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;

2.1 信号的类型 2.2 确知信号的性质 2.3 随机信号的性质 2.4 常见随机变量举例 2.5 随机变量的数字特征 2.6 随机过程 2.7 高斯过程（正态随机过程） 2.8 窄带随机过程 2.9 正弦波加窄带高斯过程 2.10 信号通过线性系统 2.11 小结

一、离散型随机变量的数学期望 二、连续型随机变量的数学期望 三、随机变量函数的数学期望 四、数学期望的性质

一、方差的定义 二、方差的计算 三、方差的性质 四、切比雪夫不等式

第一节 随机过程的定义及其分类 第二节 随机过程的分布及其数字特征 第三节 复随机过程 第四节 几种重要的随机过程简介

一、协方差 如果X与Y相互独立，则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此，对于任意两个随机变量X与Y，若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立，从而说明X与Y之间有一 定联系，因而给出如下定义

§1 随机变量的数学期望 §2 随机变量函数的数学期望 §3 随机变量的方差 §4 协方差与相关系数 §5 独立性与不相关性、矩

概率论是研究随机现象统计规律的学问，它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计，是以概率论为基础，通过合理地获取随机现 象的少量数据资料，估计和检验反映随机现象的某种数字特征，或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定理和中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题