在实际问题中,试验结果有时需要同 时用两个或两个以上的rv来描述 例如用温度和风力来描述天气情况. 通过对含碳、含硫、含磷量的测定来研究 钢的成分.要研究这些rv之间的联系,就 需考虑多维r.v及其取值规律—多维分布

第二章随机过程的一般概念 2.1随机过程的基本概念和例子 定义2.1.1:设(,F,P)为概率空间,T是某参数集,若对每一个t∈T,(tw 是该概率空间上的随机变量,则称X(t,w)为随机过程(Stochastic Process 随机过程就是定义在同一概率空间上的一族随机变量

分布函数能完整地描述r.v的统计特性,但实际应用中并不都需要知 道分布函数,而只需知道rv的某些特征. 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度又要看纤维长度与平均长度的偏离程度平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

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={x(tw) t∈T}为一随机过程(stochastic process)或称随机函数其中TC是一实数集,称为指标集

1.设N为取值非负整数的随机变量,证设X是非负随机变量,具有分布函数F(x),证

第四章随机变量的数字特征 4-5矩 1、定义 若EXk存在,称之为X的k阶原点矩 若E(X-EX)存在,称之为X的k阶中心矩 若E(X-EX)(Y-EY)存在,称之为X和Y的k+1 阶混合中心矩。 所以EX是一阶原点矩,DX是二阶中心矩, 协方差Cov(X,Y)是二阶混合中心矩

第六章样本及抽样分布 6-1随机样本 总体:研究对象的某项数量指标的值的全体。 个体:总体中的每个元素为个体。 例如:某工厂生产的灯泡的寿命是一个总体,每 个灯泡的寿命是一个个体;某学校男生的身高 的全体一个总体,每个男生的身高是一个个体 定义:设X是具有分布函数F的随机变量,若X1x2 是具有同一分布函数F的相互独立的随机变量, 则称H1为从总体X中得到的容量为n的简 单随机样本,简称为样本,其观察值冮∵ˉ气称 为样本值

第四章随机变量的数字特征 4-1数学期望 例1:某班有N个人,其中有n个人为a1分,i=1,2,…k, ∑n=N,求平均成绩

一、 Z = X + Y 的分布 二、 M=max(X,Y)及N=min(X,Y)的分布

一、定义 二、性质 三、常见的随机变量的数学期望 四、应用