华中科技大学：《概率论与数理统计》课程电子教案（讲义）第二章 随机变量及其分布 §2.1 随机变量及其分布函数 §2.2 离散型随机变量

分离变量法适用范围 几种常用坐标系中拉普拉斯方程通解的形式 应用分离变量法解题

第二节可分离变量的微分方程 一、可分离变量的微分方程 二、典型例题 三、小结思考题

一、二维随机变量的独立性 二、推广

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

一、二维连续型随机变量及其联合分布 二、两个常见的连续型分布 三、边缘分布

一、二维随机变量 二、联合分布 三、边缘分布

2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量。随机过程X(tw)可 以看成定义在TxQ上的二元函数,固定wo∈Ω,即对于一个特定的随机试验, 称X(t,wo)为样本路径(Sample Path),或实现(realization),这是通常所观测到的 过程;另一方面,固定t∈T,X(to,w)是一个随机变量,按某个概率分布随机 取值

一、概率密度的概念与性质 二、常见连续型随机变量的分布

目录 一、函数概述 二、函数定义的一般形式 三、函数的调用、参数和返回值 四、局部变量和全局变量 五、变量的存储类型 六、内部函数和外部函数