北京工业大学：《概率论与数理统计 Probability and Statistics》课程电子教案（PPT教学课件）第五讲 第二章 随机变量 第1节 随机变量、第2节 离散型随机变量

§4.3 常用随机变量的期望与方差 §4.4 协方差和相关系数 §4.5 矩和协方差矩阵

随机变量实际上是定义在样本空间上的一个实函数

§3.5 二维随机变量函数的分布

Markov 过程是随机过程研究的对象之一 运动是世界存在的本质，我们所关注的事物、 对象、目标等等，无不在变化中，其中大多数 还处在随机变化中 探讨随机运动的趋势、可能的结果，就是 Markov 过程的关注所在 重点：掌握 Markov 过程研究问题的思路和方 法

§3.1 二维随机变量 §3.2 边缘分布

一、随机数的定义和特性 二、随机数的产生 三、线性乘同余方法

随机过程的分类 一、按照概率分布特性分类 二、具有特殊的概率分布 三、按照记忆特性分类 四、按照统计平稳特性分类 五、按照功率谱密度分类 六、按照遍历特性分类

随机解变量 澤后变量 虚拟变量 时间变量 随机解释变量 估计量的渐进特征 随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征 工具变量法 工具变量法估计量的统计性质 工具变量估计法的例题 课题和数据 工具变 EViews量法的估计 滞后变量 外生变量分布滞后模型 有限分布滞后模型的估计 内生变量分布滞后模型 虚拟变量 为什么引入虚拟变量 测量截距变动 测量斜季变动 分段线性回归 时间变量 最简单的 EViews编程示例

一、基本概念 (1)独立增量过程 定义:设{X(t),t∈T}是一随机过程,如果对于任意的 t2<…