第一节 概 率 第二节 随机变量及其分布 第三节 随机变量的数字特征 第四节 矩母函数和特征函数 第五节 条件期望 第六节 指数分布 第七节 收敛性和极限定理

概率空间 随机变量与分布函数 数字特征、矩母函数与特征函数 收敛性 独立性与条件期望

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第5章 平稳随机过程 第1节 平稳随机过程的概念

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第2章 随机过程的基本概念 第4节 随机过程的基本类型

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第2章 随机过程的基本概念 第3节 随机过程的数字特征

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第2章 随机过程的基本概念 第2节 随机过程的分布

电子科技大学：《随机过程及应用 Stochastic Processes and Applications》课程教学资源（课件讲稿）第2章 随机过程的基本概念 第1节 随机过程的定义及分类

《概率论数理统计》主要介绍的是概率论与数理统计。 概率论与数理统计是医药学类专业的一门重要的公共基础课, 它是一门从数量方面研究随机现象的客观规律性的数学学科 概率论是对随机现象统计规律演绎的研究,而数理统计是对 随机现象统计规律归纳的研究。二者在方法上有明显不同, 但作为一门学科,它们是互相渗透、互相联系的。概率论是 数理统计的基础,数理统计是概率论的应用 教学目的与教学要求:本课程讲述概率论与数理统计的 基本概念和基本方法

7.1定义与例子 定义7.1.1:随机过程X(t),t∈T称为严平稳过程(strictly stationary process)若对任 意n及t1<2<…