10.1结构体概念 10.2结构体变量的定义 10.3结构体变量的引 10.4结构体变量的初始化 10.5结构体数组 10.6结构体和指针 10.7共用体 10.8用 typedef定义类型 10.9枚举数据类型

12-3随机变量及分布 一、随机变量的概念 例1:五台电冰箱中有2台是优质品,从中任取3台,考 察取到的3台含有优质品台数的各种可能性。 方法1:取到的优质品台数有三种情况,可以用三个事 件来表示

§1 二维随机变量 §2 边缘分布 §3 条件分布 §4 相互独立的随机变量

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第三章 随机向量及其概率分布 3.6 条件分布 第四章 随机变量的数字特征 4.1 随机变量的数学期望 4.2 随机变量函数的期望与期望的性质

二重比估计与二重回归估计的思想与二重分层估计的思 想相类似。比估计与回归估计需要事先知道辅助变量 X的平 均数或总和。如果事先并不掌握辅助变量的平均数或者总和 的信息，但辅助变量的观察要比调查的指标 Y容易得多，那 么就可以使用二重比估计或者二重回归估计

基本概念 定义与例子 关于未知函数(x1,∞2,……,n)的偏微分方程是形如 F(,, Du, ur,r1,r1T2' (11.1) 的关系式,其中,x=(x1,x2,…,mn),Du=(tx1,ux2 F是关于自变量x和未知函数a及a的有限多个偏微商的已 知函数.F可以不显含未知函数及其自变量x,但必须含有 未知函数的偏微商.涉及几个未知函数及其偏微商的多个偏微分 方程构成一个偏微分方程组.除非另有说明,我们限制自变量 x=(x1,x2,…,xn)取实数值,并设函数a及其出现在方程中 的各阶偏微商连续

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第二章 随机变量及其概率分布 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量 2.3 Poisson过程

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

在实际问题中试验结果往往需要同时用 两个或两个以上的随机变量来描述.要 研究这些随机变量及其取值规律多维 分布.本章将介绍有关这方面的内容.为 简明起见,只介绍二维情形.有关内容可 以类推到多于二维的情形

一、 一个随机变量的函数的分布 例如：已知分子运动速度V 的分布，要求分子动能