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

第1章 事件与概率 第2章 一维随机变量 第3章 多维随机变量 第4章 随机变量的数学特征 第5章 极限定理初步 第6章 事件数理统计的基本概念与概率 第7章 假设检验和区间估计

用计算机模拟法解题时，通常需要用机器模拟产生服从题给概率分布的随机 数。如：顾客对车的需求量是 x 辆/天，x 是从 0 至 99 的均匀分布随机数，可用 Matlab 语句 x=fix(rand(1,1)*100)来产生

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

·8.1 关于随机游动的积分 ·8.2 关于Brown运动的积分 ·8.3 Ito积分过程 ·8.4 Ito公式

2.1基本概念 2.2有限维分布与Kolmogorov定理 2.3随机过程的基本类型

一、概率空间 二、掌握对随机现象的数学建模方法 三、随机对象 四、概念及其描述 五、五种概率函数 六、各种矩描述

一、统计判决理论 二、确定波形的检测 三、离散随机信号的检测

本章将介绍另一类特殊的随机过程—鞅.近几十年来，鞅理论不仅在随机过程及其他数学分支中占据了重要的地位，而且在实际问题诸如金融、保险和医学上也得到了广泛的应用。在此我们将阐述鞅的一些基本理论，并以介绍离散时间鞅为主