第一节随机事件的概念 在科学研究或工程技术中,时常要在相 同条件下重复进行多次试验.经常会遇 到这样的情形:尽管试验是在相同条件 下进行的,但各次试验结果却不相同

3-2边缘分布 一、边缘分布函数 二、边缘分布律 三、边缘概率密度

第一章第一构造定理 51.1.引言 设X(a)={x(t,a),t<()}是定义在完备概率空间(,F,P)上的齐次可列马尔可夫过程.其最小状态空间=(1,2,…),其转移概率矩阵(p(t),i1∈E是标准的,且其矩阵满足关系:

随机路由选择 ·当分组到达节点后,随意选择一条输出 线路进行转发 ·或者采用概率数的方法,使得每个输出 线路的选择是符合预定的概率的 ·由于随机性,分组可能会一直在网络中 传递,从而无法到达目的地,很少使用 前页后页退出

第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布… 第四章 随机变量的数字特征94 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样分布 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 方差分析及回归分析 第十章 随机过程及其统计描述 第十一章 马尔可夫链 第十二章 平稳随机过程 第十三章 选做习题 第十四章 教材第二版中未被列人第三版的习题

二、条件分布 设(,n)的联合分布律为 P15=x,=y}=p(i,ji,广=1,2 若P印y}>0,则在事件{=}发生的条件 下事件{=x}1,2,发生的条件概率为

2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)

一、主要内容 1．数理统计的基本概念，总体、个体、样本、统计量； 2．样本均值、样本方差和样本矩的计算，经验分布函数； 3．三个重要分布，常用概率分布分位数的概念及分位数表；

3.6多维正态随机变量 一、二维正态随机变量的已知结论 设二维随机变量(En)的联合概率密度为

1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)