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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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2.4随机变量的函数及其分布一、随机变量的函数问题的由来很多实际问题中需要研究以随机变量为自变量的函数

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2.3独立随机变量,条件分布一、相互独立随机变量随机事件A与B相互独立,若

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3.6多维正态随机变量一、二维正态随机变量的已知结论设二维随机变量(En)的联合概率密度为

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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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1.3概率模型与公理化结构一、可测空间柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

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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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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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2.1条件概率、乘法定理在实际问题中,除了要考虑事件A的概率P(A)而外, 还要考虑事件A在“某事件B已经发生”这一附加条件下的概率.这样的概率,人们称之为条件概率,记为P(A|B).相应地,将P(A)称为无条件概率

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