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）第七讲 第二章 随机变量 第5节 随机变量函数的分布

 §1.1 随机试验  §1.2 样本空间、随机事件  §1.3 频率与概率

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）第六讲 第二章 随机变量 第3节 连续型随机变量

（1）反函数法 重要结论：设随机变量 Y 的分布函数 F(y)是连续 函数，而 且随机变量 X～U(0,1)，令 Z=F

上海交通大学：《概率论与数理统计》课程教学资源（课件讲义）第三章 多维随机变量及其分布 3.5 多维随机变量函数的分布

连续型随机变量的分布 一随机变量的分布函数是描述任何类型的 随机变量的变化规律的最一般的形式,但 由于它不够直观,往往不常用。 比如,对离散型随机变量,用概率函数来 描述即简单又直观。 对于连续型随机变量也希望有一种比分布 函数更直观的描述方式。 这就是今天要讲的“概率密度函数

一、主要内容 1. 随机变量的数学期望; 2. 随机变量函数的数学期望; 3. 数学期望的性质; 4. 随机变量的方差; 5. 随机变量函数的方差;

第四章随机变量的数字特征 数字特征的优越性: 1.较集中地反映了随机变量变化的一些平均特征 2.很多重要的随机变量(如二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布等)的分布函数都能用一、两个数字特征完全确定。 3.重要的数字特征--数学期望、方差具有明确的统计意义,同时还具有良好的数学性质。 4.随机变量的数字特征较易求出

❖ 随机变量 ❖ 随机变量的数字特征 ❖ 参数估计 ❖ 回归分析 ❖ 随机过程 ❖ 随机过程的数字特征 ❖ 随机过程的谱密度

通常求出随机变量的分布并不是一件容易的事,而人们更关心的是用一些数字来表示随机变量的特点,这些与随机变量有关的数字,就是随机变量的数字特征.最常用的数字特征为数学期望,方差和相关系数