一、定义 定义如果X和Y是实值随机变量,则Z=X+i为复随机变量。定义复随机变量Z的数学期望为 EZ=EX+iEY

1、了解随机变量的概念； 2、理解离散型随机变量的概念及其分布律的概念和性质； 3、理解连续型随机变量的概念及其概率密度函数的概念和性质；

《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

在一定条件下必然发生的现象,称为确定性现象。在个别试验中呈现出不确定性,在大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象,称为随机现象。 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数学学科

问题已知随机变量X的密度函数fx(x) 或分布律 求随机因变量Yg()的密度函数 f(y或分布律

一、连续型随机变量的概念 定义设X是随机变量,若存在一个非负可积函数f(x),使得

第一节 随机向量 第二节 两个随机变量的函数的分布 第三节 随机向量的数字特征 第四节 大数定理与中心极限定理

二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布

定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律

概率论是研究随机现象统计规律的学问,它为数理统计奠定了理论 基础。所谓数理统计,是以概率论为基础,通过合理地获取随机现 象的少量数据资料,估计和检验反映随机现象的某种数字特征,或 分析和判断随机现象所具有的统计规律性的学问