2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性

第10章随机变量与数字特征典型例题与综合练习 一、典型例题 1.随机变量 例1指出以下各变量是不是随机变量是离散型的随机变量还是连续型的随机变量? (1)某人一次打靶命中的环数; (2)某厂生产的40瓦日光灯管的使用时数; (3)鲁棉1号品种棉花的纤维长度; (4)某纺纱车间里纱锭的纱线被扯断的根数; (5)某单位一天的用电量

第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量函数及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律和中心极限定理 1.1 随机事件及其运算（1） 1.1 随机事件及其运算（2） §1.2 概率与频率（1） §1.2 概率与频率（2） §1.3 概率的性质 时间 §1.4 条件概率（1） §1.4 条件概率（2） §1.5 事件的独立性 时间 2.1 随机变量及其分布(1) 2.1 随机变量及其分布（2） 2.2 随机变量的数学期望 2.4 常用离散分布 2.5 常用连续分布（1） 2.5 常用连续分布（2） 2.6 随机变量函数的分布 2.7 分布的其他特征数 3.4 多维随机变量的特征数（2） 3.5 条件分布和条件期望 4.2 特征函数 4.3 大数定律（1） 4.3 大数定律（2） 4.4 中心极限定理（1） 4.4 中心极限定理（2）

一个地址唯一指向一个内存变 量，我们称这个地址为变量的 指针。如果将变量的地址保存 在内存的特定区域，用变量来 存放这些地址，这样的变量就 是指针变量，通过指针对所指 向变量的访问，也就是一种对 变量的“间接访问

科学的最终目的在于揭示事物变化的内在规律,因果关系是事物内在规律的 种基本形式。然而,事物的内在联系并不能直接观察到,所以需要在科学研究中应用 各种方法来加以探索和分析。通径分析便是一种探索系统因果关系的统计方法。 因果关系模型中明确设置自变量和因变量,通过模型分析,检査自变量对于 因变量的作用方向、作用强度和解释能力。并且,因果关系模型还可以用来进行 预测。本书第二章多元回归分析便是因果关系模型的一种。但是,多元回归模型 是一种比较简单的因果关系模型,它所假设的因果关系不存在多环节的因果结 构,尽管多元回归模型中可以包含多个自变量,然而各个自变量对因变量的作用 却是假设为并列存在的

随机变量的函数的分布 我们常常遇到一些随机变量,它们的分布往往难于直接得到(如滚珠体积的测量值等),但是与它们有关系的另一些随机变量,其分布却是容易知道的(如滚珠直径的测量值).因此,要 研究随机变量之间的关系,从而通过它们之间的关系,由已知的随机变量的分布求出与之有关的另一个随机变量的分布

§1 随机变量的概念与离散型随机变量 §2 0-1分布和二项分布 §3 泊松分布 §4 随机变量的分布函数 §5 连续型随机变量 §6 均匀分布和指数分布 §7 正态分布 §8 随机变量函数的分布

§2.1 随机变量及其分布函数 Random Variable and Distribution §2.2 离散随机变量的概率分布

2.2离散型随机变量及其概率分布 一、离散随机变量及分布律 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

2.2离散型随机变量及其概率分布 离散随机变量及分布律 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