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1、了解随机变量的概念; 2、理解离散型随机变量的概念及其分布律的概念和性质; 3、理解连续型随机变量的概念及其概率密度函数的概念和性质;
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这一讲我们介绍了全概率公式、贝叶斯公式它们是加法公式和乘法公式的综合运用,同学们可通过进一步的练习去掌握它们.值得一提的是,后来的学者依据贝叶斯公式的思想发展了一整套统计推断方法,叫作“贝叶斯统计”.可见贝叶斯公式的影响
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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
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一、连续型随机变量的基本概念 离散型随机变量并不能描述所有的随机试验,对于可在某一区间内任意取值的随机变量X, 由于它的值不是集中在有限个或可列个点上因此只有知道其取值于任一区间上的概率P{a
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§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
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§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布
文档格式:DOC 文档大小:345KB 文档页数:26
前言 第一章随机事件及其概率 1.同一问题的概型未必唯一 2.事件间的关系 (1)由A-B=C推不出A=BC (2)由A=BC推不出A-B=C
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随机向量的定义: 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 , 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量
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3.1随机变量的概念 前面我们研究了随机事件及其概率,本章我们将在 这个基础上进一步研究随机变量及其分布 现在先研究随机变量的概念,它是概率论中最基本 的概念之一
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定义 1.2.2: 设Ω 为一样本空间,F 为Ω 某些子集所组成 的集合类,如果F 满足: (1)Ω ∈F ; (2)若 A∈F ,则对立事件 A∈F ; (3)若 A ∈ , n = 1, 2,L, n F 则可列并 ∈F
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