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：

一、多维随机变量的概念 定义3.1设是随机试验E的样本空间,5,i=1,2,,n 是定义在Ω上的n个随机变量。将其构成一个n维有序数组 ξ=(51,52,…,5n) 称为n维随机变量(或称n维随机向量),称为ξ的第i个分量

一、二维随机变量 二、边缘分布 三、相互独立的随机变量 四、两个随机变量的函数的分布

一、二维离散型随机变量函数的分布 设(X,Y)是二维离散型随机变量,g(x,y)是二元连续函数,则Z=g(X,)为一元离散型随机变量

一、二维连续型随机变量的概念 1.定义:设F(x,y)是二维随机变量(X,的联合分布函数,如果存在非负可积函数f(x,y),使 得对于任意实数xy有F(,y)=f(u)dud则称(,是二维连续型随机变量,称fxy)为 (X,的联合概率密度或密度函数

例2一个靶子是半径为2米的圆盘,设击中靶 上任一同心圆盘上的点的概率与该圆盘的面 积成正比,并设射击都能中靶,以表示弹着 点与圆心的距离.试求随机变量X的分布函数. 解若x<0,则{X≤x}是不可能事件,于是

一、随机变量和分布函数 1.随机变量的概念 基本事件有的是数量性质的,有的不是数量性质,为了更全面,更深入地研究随机现象,需 把试验结果数量化,即在基本事件与数之间建立一种对应关系,我们称这种对应关系为随机变 量

为了全面研究随机试验的结果,揭示随机现象 的统计规律性,将随机试验的结果与实数对应 起来,将随机试验的结果数量化,引入随机变 量的概念. 在随机试验完成时,人们常常不是关心试验结 果本身,而是对于试验结果联系着的某个数感 兴趣

为将不同数据类型、但相互关联的一组数 为将不同数据类型、但相互关联的一组数据，组合成一个有机整体使用， 据，组合成一个有机整体使用，C语言提供一种称为“结构”的数据结构。 5.1 结构类型与结构变量的定义 结构类型与结构变量的定义 5.2 结构变量的引用与初始化 结构变量的引用与初始化 5.3 结构数组 5.4 指向结构类型数据的指针 指向结构类型数据的指针 5.5 共用型和枚举型 共用型和枚举型

指针是Ｃ语言中的重要概念，也是Ｃ语言的 指针是Ｃ语言中的重要概念，也是Ｃ语言的重要特色。使用指针，可以使程序更加简洁、紧 重要特色。使用指针，可以使程序更加简洁、紧 凑、高效。 4.1 指针和指针变量的概念 指针和指针变量的概念 4.2 指针变量的定义与应用 指针变量的定义与应用 4.3 数组的指针 4.4 函数的指针