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随机向量的定义: 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 , 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量
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定义 1.2.2: 设Ω 为一样本空间,F 为Ω 某些子集所组成 的集合类,如果F 满足: (1)Ω ∈F ; (2)若 A∈F ,则对立事件 A∈F ; (3)若 A ∈ , n = 1, 2,L, n F 则可列并 ∈F
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随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机 上无法产生真正的随机数,因此在概率算法中使用的随机数都是 一定程度上随机的,即伪随机数
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《概率论与数理统计》课程教学课件(讲义)第一章 随机事件与概率 第四讲 条件概率与独立性(打印版)
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《概率论与数理统计》课程教学课件(讲义)第一章 随机事件与概率 第三讲 古典概型和几何概率(打印版)
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《概率论与数理统计》课程教学课件(讲义)第一章 随机事件与概率 第二讲 事件及其运算、概率及其性质(打印版)
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《经济应用数学》课程教学资源(PPT课件)第七章 概率的基本知识及其应用 7.2 事件的概率及概率的加法公式
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5.1 大数定律 一、切比雪夫(Chebyshev)不等式 二、依概率收敛 三、大数定律 5.2 中心极限定理
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§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布
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第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析
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