3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

1. 已知随机变量 X服从参数为1/2的指数分布，则随机变量 Z=3X-2的数学期望E（Z）=（ ）

均值方差模型提出了的证券选择问题,解决 了最优地持有有效证券组合,即在同等收益 水平之下风险最小的证券组合 夏普等人在该模型基础上发展了经济含义 任何证券组合收益率与某个共同因素的关系 资产定价模型(CAPM)

一、总体均值的假设检验 当检验关于总体均值(数学期望)的假设时,该总体中的另一个参数,即方差2是 否已知,会影响到对于检验统计量的选择,故下面分两种情形进行讨论

第三节协方差及相关系数 对多维随机变量,随机变量的数学期望和方差只反了各自的平均值与偏离程度,并 没能反映随机变量之间的关系.本节将要讨论的协方差是反映随机变量之间依赖关系的一 个数字特征

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性

为了得到投资者的最优投资组合，要求知道： 一、回报率均值向量 二、回报率方差-协方差矩阵 三、无风险利率 四、估计量和计算量随着证券种类的增加以指数级增加

本文提出的一种多变量自寻优闭环移动极点自校正控制算法的基本策略是:在控制过程中,以多变量广义最小方差为目标,自动移动闭环极点,且使其在控制量允许的范围内,闭环极点处在理想位置的系统。这样不仅能实现最优控制,且具有极点配置的鲁棒性

一、了解证券投资组合理论的含义及种类 二、掌握理性投资者的行为特征 三、掌握证券风险的含义及种类 四、掌握收益率的含义及计算 五、掌握马柯维茨均值——方差模型的含义及应用 六、了解资本资产定价模型的基本思想内容 七、了解套利定价模型的基本思想内容

1、理解参数估计的概念，熟练掌握点估计的矩估计法和极大似然估计法； 2、掌握估计量好坏的三个评选标准； 3、理解理解区间估计的概念，熟练掌握单个正态总体的均值和方差的置信区间；