第三章变量的形成 1.从概念到变量 从概念到变量,一般有如下4个阶段: （1)概念形成阶段这是对具有

2.1偏导数 设D是R中的区域,z=∫(x,y)是D上的函数.设B=(x,y0)∈D,我们希望定 义f(x,y)在P点的导数,即因变量相对于自变量的变化率.但如果将P=(x,y)作为变量 由于其是二维向量,没有除法,因此很难定义∫(x,y)-f(x0,y)相对于 P-P=(x-x,y-y0)的变化率.我们只能将P=(x,y)的分量x和y分别作为自变量 来定义导数

离散随机变量的数学期望 连续随机变量的数学期望 二维随机变量的数学期望

双变量计量资料:每个个体有两个变量值 总体:无限或有限对变量值 样本:从总体随机抽取的n对变量值 (,Y1),(2,Y2),(XnYn) 目的:研究和Y的数量关系 方法:回归与相关 简单、基本直线回归、直线相关

上一讲我们介绍了随机变量的数学期 望,它体现了随机变量取值的平均水平, 是随机变量的一个重要的数字特征. 但是在一些场合,仅仅知道平均值是 不够的

随机变量分布函数的定义 分布函数的性质 离散随机变量的分布函数

▪ 离散随机变量的概率函数 ▪ 离散随机变量概率分布的表示方法

离散随机变量的相互独立 连续随机变量的相互独立

二维离散随机变量的条件分布 二维连续随机变量的条件分布

在前面的课程中,我们讨论了随机变量及 其分布,如果知道了随机变量X的概率分布, 那么X的全部概率特征也就知道了。 然而,在实际问题中,概率分布一般是较 难确定的.而在一些实际应用中,人们并不需 要知道随机变量的一切概率性质,只要知道它 的某些数字特征就够了