3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

3.1数学期望与方差 一、随机变量的数学期望

4.4大数定律 一、弱大数定律

4.2多维随机变量的特征函数 一、多维随机变量的特征函数

1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

1.1随机事件的直观意义及其运算 一、绪论 数学是研究现实世界中的数量关系和空间形式的科学。 一恩格斯 数学是一种科学语言; 数学是一个有力的工具; 数学是各门科学的基础;

8.1 假设检验的基本概念 8.2 单个正态总体参数的显著性检验 8.3 两个正态总体参数的显著性检验

1.2概率的直观意义及其运算 一、概率直观意义 随机事件发生的可能性大小是一个客观存在的量

第四章多维随机变量及其分布 4.1多维随机变量及其分布函数、 边缘分布函数 在前一章中,我们所讨论的随机现象只涉及到一个 随机变量,但在很多随机现象中,往往要涉及到多 个随机变量