5.1 Markowitz模型 由于R是随机变量,故Y也是随机变量设Y的分布为F(y),概率密度函数为f(y)则有价证券的 Markowitz模型为:

第2.1节随机变量 例2.1.1(1)随机的掷一颗骰子,ω表示所有的样本点, 0:出现1点出现2点出现3点出现4点出现5点出现6点

例1设随机变量X具有数学期望E(X)=u,方差 D()=o2≠0.记*=(X-u)/o

第一章 1.1证明:1°由数学期望的定义,且X是非负随机变量,有:E(N)=nonp(n=n=1P(nn),令m=n-1,有:E(N)=np(nn)=mpnm+1)=2m=p(n>m)=n-p(n>n)2°先证明一般情况。由数学期望的定义,且X是非负随机变量,有:E(Xn)=)= Jntn-I- dt dF)

在中途下车的人数,求: 考研真题三 (1)在发车时有n个乘客的条件下,中途有m人下车的概率; 1.设相互独立的两个随机变量X,Y具有同一分布律,且X的分布律为(2)二维随机变量(X,Y)的概率分布0数一考研题

考研真题四 y=-x 1.设二维随机变量(X,Y)服从二维正态分布,则随机变量 则()04数一考研题5=x+y与n=x-y2

考研真题二 1.设随机变量X的概率密度为 fx(x)= 1 0,x<0, 求随机变量=ex的概率密度f(y)

随机微分方程简介 H空间和均方收敛 设(X,Y)为实随机变量,称=X+i为复随机变量 其中i=√-1.1212=z=(X+i)(X+i)=x2+y2 对于复r.v.,有 EZ=EX+iEY E|(ZZ)

随机过程的基本概念 设对每一个参数t∈T.X(t,w)是一随机变量,我们称随机变量族Xr={(t.w) t∈T}为一随机过程(stochastic process)称随机函数其中TC是一实数集,称为 指标集

《概率论》课程教学资源（教案讲义）第二章 随机变量及其概率分布 2.4 分布函数 2.5 随机变量函数及概率其分布