一、叙述下列概念的定义(5分×4=20分): 1.随机试验 2. Bernoulli概型 3.随机变量ξ,n的相关系数 4.随机变量序列{n}(n=1,2,…)依分布收敛于随机变量

1.4事件的独立性 事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球.从袋中 有放回地取球两次,每次取1球.设第i次 取得白球为事件A;(i=1,2).求 解

一、问题的引入 二、离散型随机变量函数的分布 三、连续型随机变量函数的分布 四、小结

2.3连续型随机变量 连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负 可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数 则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df

一、离散型随机变量的条件分布 二、连续型随机变量的条件分布 三、小结

一、Z=X+Y的分布 二、 Z=max{X,Y} , Z=min{X,Y} 的分布 三、 Z=Y / X 的分布

条件概率与乘法公式 引例袋中有7只白球,3只红球,白球中 有4只木球,3只塑料球;红球中有2只木球, 1只塑料球 现从袋中任取1球,假设每个球被取到 的可能性相同.若已知取到的球是白球,问 它是木球的概率是多少?古典概型 设A表示任取一球,取得白球; B表示任取一球,取得木球

3.4二维r..函数的分布 问题已知r(X,Y)的概率分布, g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=8(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)的事件

随机变量的函数 离散随机变量函数的分布 连续随机变量函数的分布

二维离散随机变量的联合分布与边缘分布 联合分布函数与边缘分布函数 二维连续随机变量的联合分布与边缘分布