《概率论》课程教学资源（教案讲义）第四章 随机变量的数字特征 4.5 熵 第五章 母函数与特征函数及极限定理 5.1 母函数

数理统计的基本问题之一是根据样本所提供 的信息,对总体的分布以及分布的数字特征做出 工统计推断.统计推断的主要内容分为两大类:一 类是参数估计问题,另一类是假设检验问题.本 章主要讨论参数估计问题.这里的参数可以是总 体分布中的未知参数,也可以是总体的某个数字 特征.若总体分布形式已知,但它的一个或多个 参数未知或总体的某个数字特征未知时,就需借 工助总体X的样本来估计未知参数.以下主要讨论 总体参数的点估计和区间估计

第四章随机变量的数字特征 4-5矩 1、定义 若EXk存在,称之为X的k阶原点矩 若E(X-EX)存在,称之为X的k阶中心矩 若E(X-EX)(Y-EY)存在,称之为X和Y的k+1 阶混合中心矩。 所以EX是一阶原点矩,DX是二阶中心矩, 协方差Cov(X,Y)是二阶混合中心矩

第四章随机变量的数字特征 4-4协方差 1、定义 COV(, Y)=E(X-EX)(Y-EY)=EXY-EXEY 为随机变量X,Y的协方差.而COV(X,X)=DX COV(X,Y) PDxDy为随机变量XY的相关系数。 Pxy是一个无量纲的量;若pxy=0, 称XY不相关此时COVX,Y)=0 定理:若X,Y独立,则X,Y不相关

7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差

第10章随机变量与数字特征典型例题与综合练习 一、典型例题 1.随机变量 例1指出以下各变量是不是随机变量是离散型的随机变量还是连续型的随机变量? (1)某人一次打靶命中的环数; (2)某厂生产的40瓦日光灯管的使用时数; (3)鲁棉1号品种棉花的纤维长度; (4)某纺纱车间里纱锭的纱线被扯断的根数; (5)某单位一天的用电量

一、学习目标 通过本节课的学习,知道多个随机变量的期望和方差的性质,以及随机变量之间的协方差、相关系数概念,并会做二维随机变量的协方差和相关系数等简单问题 二、内容讲解 二维随机变量的期望与方差的性质:

第四章随机变量的数字特征 4-3.几种重要随机变量的数学期望及方差 1两点分布

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

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