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第三章随机变量及其分布 3-3条件分布 一、条件分布律 二、条件分布函数 三、条件概率密度
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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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问题已知(x,Y)的枧率分布 g(x,y)为已知的二元函数 求Z=g(X,Y)的概率分布 方法转化为(X,Y)事件
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一、二维随机变量的分布函数 二、二维离散型随机变量及其分布 三、二维连续型随机变量及其分布
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所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验
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一、主要内容 1.数理统计的基本概念,总体、个体、样本、统计量; 2.样本均值、样本方差和样本矩的计算,经验分布函数; 3.三个重要分布,常用概率分布分位数的概念及分位数表;
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2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)
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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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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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理解随机变量分布函数的概念,了解分布函数的性质,会计算与随机变量有关事件的概率
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