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就随机现象而言，仅仅知道可能发生哪些事件是不够的，更重要的是对事件发生的可能性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事件的概率(Probability)

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一、课程性质、教学目的和要求 (一)性质和目的博弈论是应用经济学的一个分支。博弈论的思想最早产生于我国古代,早在两千多年前的春秋时期,孙武在《孙子兵法》中论述的军事思想和治国策略,就蕴含了丰富和深刻的博弈论思想,全书处处都闪烁着博弈论的光辉

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一、分布函数的概念定义对任意实数x，称F(x)=P{X≤x}为R.V. X的分布函数。 F(x)为普通函数

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在本节中，我们重点讨论二维随机变量，三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广

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用来刻画随机变量的特征的量，叫做随机变量的数字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统计规律，但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。随机变量的常用的几个数字特征为：数学期望、方差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵

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例设随机变量X1与X2相互独立，分别服从二项分布 B(n1 ,p)和B(n1 ,p)，求Y=X1+X2的概率分布. 解依题知X+Y的可能取值为0,1,2,...,n1+n2,因此对于k (k= 0,1,2,...,n1+n2 )，由独立性有

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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a

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二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分布

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已知R.V. X的分布，及Y=g(X)，y=g(x)为连续函数，如何求R.V. Y=g(X)的分布？一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律，(1)搞清Y=g(X)的所有取值；(2)求Y取每个值的概率

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一只与区间长度有关,与区间的位置无关。即X落在两个长度相等的区间内的概率相等。具有上述特点的随机变量便是均匀分布的随机变量。如:测量物体长度时读数的舍入误差服从均匀分布。在(a,b)上随机掷质点

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