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二、条件分布 设(,n)的联合分布律为 P15=x,=y}=p(i,ji,广=1,2 若P印y}>0,则在事件{=}发生的条件 下事件{=x}1,2,发生的条件概率为
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四、分布函数及其基本性质 由随机变量定义知对任一实数x都有{:5()
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数字期望和方差 三、RS(黎曼-斯蒂阶积分简介 定义313设f(x,g(x)为定义在[a,b上的实 值函数,做一剖分:a=xx
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4.3随机变量的收敛性 一、分布函数弱收敛 定义4.3.1对于分布函数列{)}如果存在单调不降函数F(x)使
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1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)
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第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量
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1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量
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3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一
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与其他总体相比,正态总体参数的置信区间是最完善的应用也最广泛。在构造正态总体参数的置信区间的过程中,t分布、x2分布、F分布以及标准正态分布N(1扮演了重要角色
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上节中我们讨论单正态总体的参数假设检验,基于同样的思想,本节将考虑双正态总 体的参数假设检验.与单正态总体的参数假设检验不同的是,这里所关心的不是逐一对每 个参数的值作假设检验,而是着重考虑两个总体之间的差异,即两个总体的均值或方差是 否相等
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