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①确定性现象：在一定条件下必然发生的现象例抛一石子必然落下；（结果可以事先预言的） ②随机现象：在个别试验中其结果呈现出不确定性在大量的重复观察中又具有某种统计规律性的现象

华东理工大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（讲义）随机变量及其分布

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一、抽样数据的描述统计二、随机变量及其概率分布三、随机变量的数学期望四、随机变量的方差五、常用随机变量的分布六、应用案例

深圳大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿）第二章随机变量及其分布 §1 随机变量 §2 离散型随机变量及其分布律 §3 随机变量的分布函数

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为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感兴趣

浙江大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿，第三版）第四章随机变量的数字特征

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第四章随机变量的数字特征数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

浙江大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子讲义，第三版）第十八讲参数的区间估计

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一、置信区间的概念定义:设总体分布函数F(x,0含有一个未知参数0,对给定的a(0

《概率论与数理统计》课程教学资源（教案讲义，理工类）第四章随机变量的数字特征（4.1）数学期望

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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

浙江大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（电子讲义，第三版）第二讲概率的定义和古典概型

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一、概率的定义一个随机事件在一次试验中可能发生,也可能不发生,但我们希望知道事件发生的可能性大小,并且用数来刻划它。我们称用来刻画事件发生可能性大小的数为事件发生的概率。在概率论发展初期,概率是用频率来定义,称为概率的统计定义。它的优点是比较直观,但是通过频率来求概率,需要做的试验次数多、费时、费力,不严格,并且也不利于理论上的推广

沈阳师范大学：《概率论与数理统计》课程教学课件（讲稿）第1章随机事件与概率 1.3 随机事件的概率

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1.3.1概率的统计定义 1.3.2概率的公理化定义及性质 1.3.3概率的古典定义 1.3.4概率的几何定义

浙江大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿，第三版）第一章随机事件与概率

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一、随机试验随机现象:在基本条件不变的情况下,一系列试验或观察会得到不同的结果,在大量重复试验或观察中又呈现某种固有的规律性(统计规律性)

深圳大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（PPT课件讲稿）第十二章平稳随机过程

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有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间的推移而变化.严格地说

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