1、确知信号和随机信号 ①确知信号是指它经过恒参倍道后的参数(幅度、频 率、相位、到达时间等)都是确知的。如数字信号,从检 测的观点来看,未知的仅是信号的出现与否。 ②随机相位信号,这种信早除了信号的相位严之外, 其余参数都是确知的,即信号的相位是唯一随机变化的参 数。它的随机相位在数字信号的持续时间(T)区间内为 某一值,而在另一个时间间隔内为另一值。这种变化是随 机的。例如FSK和ASK信号等。这种信号的相位分布, 一般认为p在[o,2区间内是均匀分布的

一、随机变量的数学期望 二、随机变量的方差 三、随机变量的协方差和相关系数

一、二维随机变量 二、联合分布 三、边缘分布 四、条件分布 五、相互独立的随机变量 六、两个随机变量函数的分布

随机事件虽然有偶然性的一面,即它在 一次试验中,可能发生,也可能不发生; 但是在大量重复试验中,人们还是可以 发现它是有内在规律性的,即它出现的可能性的大小是可以\度量\的.随机事件的概率就是用来计量随机事件出现的可能性大小的一个数字,它是概率论中最基本的概念之一

一、教学要求： 1、 掌握随机变量的数学期望和方差的概念、性质及计算 ； 2、 掌握随机变量函数的期望 ；

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第三章 随机向量及其概率分布 3.6 条件分布 第四章 随机变量的数字特征 4.1 随机变量的数学期望 4.2 随机变量函数的期望与期望的性质

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第二章 随机变量及其概率分布 2.6 关于分布函数 第三章 随机向量及其概率分布 3.1 连续型随机向量及其概率密度函数 3.2 离散型随机向量及边缘分布函数

一、随机解释变量问题 二、实际经济问题中的随机解释变量问题 三、随机解释变量的后果 四、工具变量法 五、案例

1、 二维随机变量的数学期望和条件数学期望 二维随机变量(ξ ,η) 离散时，用联合分布列 i j pij P(ξ = x ,η = y ) = 表示； 连续时，用联合密度函数 p( x, y)表示。 设随机变量函数ζ = f (ξ ,η) ，其数学期望定义为：

2.4随机变量的函数及其分布 一、随机变量的函数 问题的由来 很多实际问题中需要研究以随机变量为自 变量的函数