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•随机向量及其概率分布 •随机向量的联合分布函数 •随机变量函数的分布
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1.理解离散型随机变量的均值的意义和性质. 2.会根据离散型随机变量的分布列求出均值. 3.会利用离散型随机变量的均值解决一些相关的实际问题.
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2.1 平稳性检验 ◼ 特征统计量 ◼ 平稳时间序列的定义 ◼ 平稳时间序列的统计性质 ◼ 平稳时间序列的意义 ◼ 平稳性的检验 2.2 纯随机性检验 ◼ 纯随机序列的定义 ◼ 纯随机性的性质 ◼ 纯随机性检验
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第一节随机过程的一般描述 第二节随机过程的部分描述—数字特征 第三节平稳随机过程 第四节高斯过程 第五节噪声
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随机游走也是一种基于运用[0,1]区间的均匀分布随机数序 列来进行的计算。 醉汉行走问题 醉汉开始从一根电线杆的位量出发(其坐标为x=0,x坐标 向右为正,向左为负),假定醉汉的步长为1,他走的每一步的 取向是随机的,与前一步的方向无关如果醉汉在每个时间间 隔内向右行走的一步的几率为p,则向左走一步的几率为q=-po 我们记录醉汉向右走了n步,向左走了n步,即总共走了N=ng+n1 步
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•第4.1节 随机变量的期望 •第4.2节 随机变量的方差 •第4.3节 随机向量的数字特征
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•随机向量及其概率分布 •随机向量的联合分布函数 •随机变量函数的分布
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第八章随机变量的数字特征 随机变量是按一定的规律(即分布)来取值 的.实用上,有时并不需要了解这个规律的 全貌,而只需要知道它的某个侧面.这时, 往往可以用一个或几个数字来描述这个侧 面.这种数字是按分布而定的,它部分地描 述了分布的性态.称这种数字为随机变量 的数字特征.本章介绍最常用的几个数字 特征
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§4.1 异方差性 一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例 §4.2 序列相关性 一、序列相关性概念 二、实际经济问题中的序列相关性 三、序列相关性的后果 四、序列相关性的检验 五、案例 §4.3 多重共线性 一、多重共线性的概念 二、实际经济问题中的多重共线性 三、多重共线性的后果 四、多重共线性的检验 五、克服多重共线性的方法 六、案例 *七、分部回归与多重共线性 §4.4 随机解释变量问题 一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例
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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
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