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有这样重要的一类随机过程,即所谓平稳随机 过程,它的特点是:过程的统计特性不随时间 的推移而变化.严格地说
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延安大学:《概率论与数理统计》课程PPT教学课件(理工类)第二章 随机变量及其分布 第四节 连续随机变量 第六节 连续随机变量的概率密度
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一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞
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1、理解随机事件和样本空间的概念,熟练掌握事件之间的关系与基本运算; 2、理解事件频率的概念,了解随机现象的统计规律性; 3、理解古典概率的定义,了解概率的统计定义、几何概率的定义,知道概率的公理化定义;
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第五节随机变量的相互独立性 设,n为随机变量,如果它们满足下列条件:对于实轴上任意两个集合S1,S2,如果事件{5eS1},{nS2}相互独立,那末,称n相互独立.直观地说,,η相互独立就是它们取值时互不牵连
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1.设N为取值非负整数的随机变量,证设X是非负随机变量,具有分布函数F(x),证
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一、填空题(满分15分) 1.已知P(B)=0.3,P(AB)=0.7,且A与B相互独立,则P(A)= 学 2.设随机变量X服从参数为二项分布,且P{X=0}=,则p= 号: 3.设X~N(3,02),且PX<0}=0.1,则P{3
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§1 随机事件 §2 随机事件的概率 §3 古典概型与几何概率 §4 乘法公式与全概率公式 §5 事件的独立性
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介绍随机决策模型和随机服务模型
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8.1 随机决策问题的基本特点 8.2 随机性决策问题的基本分析方法 8.3 先验信息和主观概率 8.4 贝叶斯分析方法
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