5.1 随机事件及其概率 5.2 概率的性质与运算法则 5.3 离散型随机变量及其分布 5.4 连续型随机变量及其分布

一、齐次马尔可夫链的概念 一个随机过程{Xn,n=0,1,2,…}就是一族随机变量,而X能 取的各个不同的值,则称为状态。如果一个随机过程{Xn,n=0,1 2,…},由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状 态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关

本章主要讲述离散型随机变量的数学期望连续型随机变量的数学期望,随 内容机变量的函数的数学期望,数学期望的性质方差的概念,方差的计算,方差的 性质;协方差及相关系数的定义,协方差与相关系数的性质,矩等内容

概率论与数理统计是研究和揭示随机现 象统计规律性的一门学科，是重要的一个数 学分支。概率论是研究随机现象发生可能性 的大小的一门学科，而数理统计则是研究大 量随机现象数量规律的一门学科。它们之间 联系密切但也有根本差别，数理统计的方法 在自然科学、工程技术研究及社会科学领域 中应用极其广泛

第一节 配对设计和单样本资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法） 第二节 完全随机化设计两独立样本比较的秩和检验（Wilconxon两样本比较法) 第三节 完全随机化设计多个样本的秩和检验 第四节 随机区组设计资料的秩和检验 第五节 多个样本两两比较秩和检验

一、性质 随机现象广泛地存在于人类活动的各个方面。随着科技的不断进步，人们对 定量地分析随机现象的规律性提出了愈来愈多愈来愈高的要求，概率论的主要任 务是对不同类型的随机现象建立不同的数学模型，研究它们各自的规律和相互关 系, 其理论严谨，内容丰富，应用广泛，发展迅速，是目前最活跃的数学学科之 一,它有不同于其它研究必然现象的数学分支的独特的思想和方法

一、非负整值随机变量的母函数(这是离散型随机变量经常遇到的情形)。 (一)定义设x为非负整值随机变量,它的

随机变量的分布能全面反映随机变量取值 的概率分布情况，但实际问题中概率分布较 难确定，有时也无必要，不少问题只需知道 它的某些数字特征就够了。 在这些数字特征中，期望和方差是最基本又是 最重要的两个

3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何实数x,y都有则称r.v.X和Y相互独立

定义设X是具有分布函数F的随机变量,若 X1X2X是具有同一分布函数F的,相互独立 的随机变量,则称X12,为从分布函数F( 或总体F,或总体得到的容量为n的简单随机 样本,简称样本,它们的观察值x1x2xn称为 样本值,又称为X的n个独立的观察值