一、数学期的概 二、高散型随机变量的数学期 三、连续型随机变量的数学期 回、数学期的性质

一、题的提法 二、二维随机变量函数的分布

本书的目的是介绍各种常见的分布及其应用,为此需要 些概率论和数理统计的预备知识,这些知识对理解全书是 重要的、本章将介绍:事件、概率、随机变量、分布函数、 分布密度、矩和各种母函数等将上述这些内容推广至多个 随机变量随机向量的情形(见第五节也是应随后 章的需要而设立的,第五节数学形式稍为复杂一些,数学基 础不够的读者可跳过该节,先读第二章,待今后需要时再回 过来读它那时有了许多具体分布的背景,再读这一节就不 会有太多的困难在今后几章中涉及到一些统计应用,这就 需要知道总体、样本等概念,为此在第七节我们简单地介绍 了这些概念,以及参数估计和假设检验的提法

一、样本空间 样本点 三、随机事件间的关系及运算 二、随机事件的概念 四、小结

标的资产价格的正规表示 一、 X(t,e)一个随机过程– t固定， X(t,)是一个随机变量，例明天某股票的收盘价是一个随机变量

第9章随机事件与概率 第七单元方差 一、学习目标 通过本节课的学习,认识方差是随机变量取值的离散程度的反映.学会方差 的定义及其性质,会进行方差的计算. 二、内容讲解

Markov 过程是随机过程研究的对象之一运动是世界存在的本质，我们所关注的事物、 对象、目标等等，无不在变化中，其中大多数还处在随机变化中 探讨随机运动的趋势、可能的结果，就是 Markov 过程的关注所在重点：掌握 Markov过程研究问题的思路和方法

§1 二维随机变量 §2 边缘分布 §3 条件分布 §4 相互独立的随机变量

一、大数定律 我们知道,概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的数学分支。但是,只有对大量随 机现象进行观测时,随机现象的统计规律性才会呈现出来。为了考察“大量”的随机现象,就导 致了极限定理的研究。概率论中极限定理的内容是很广泛的,其中最主要的是大数定律和中心极 限定理 在引入大数定理之前我们先证明一个重要的定理

所谓系统抽样，就是将总体中N个单元按照随机方式（ 有时也按某种特定的规则）编号为1，2，…，N，若想抽取 n 个样本，不妨假设N/n=k为整数，利用计算机可以立即将 这N个单元排成n 行k 列的矩阵，再从1～k之间随机地产生 一个随机数i ，则取第 i 列的全体单元作为样本