《概率论数理统计》课程PPT教学课件：第五章 大数定理及中心极限定理 5.3 连续型随机变量的分布

一、方差 二、标准差与变异系数 三、协方差与相关系数 四、矩

概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;

1、OLS估计量的概率分布 B的概率分布 首先,服从正态分布的随机变量的线性组合仍然 服从正态分布。 其次,B分别是的线性组合,因此B的概率分 布取决于随机误差项μ 因此在μ是正态分布的假设下,每一个B也 服从正态分布,其分布特征(密度函数)由其均值和方差唯 一决定

第八章 Gauss过程与 Brown运动 8.1多维正态分布 设X是n维随机变量,称X服从n维正态分布,如果它的特征函数为 (t)=exp{jtu-t},并记为~N(u,2)

3.1停时(可选时) 设(Q,F,P)为基本概率空间,参数集T或为R=[0∞)或为Z+={012}, 令,t∈T为一簇上升的o-域,即对一切s,t∈T,s<,7ccF 定义3.1.1:取值于R=RU{+∞}或Z=Z+∞}上的随机变量称为(相对 于-域F)停时(可选时)(stopping time or optional time),如果对每个 t∈R,{w:t(w)≤t}={st}e,(或者对每个n∈,≤n}n) 对于离散时间的停时有另外一个刻划:为停时若对每个

EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模 型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件 方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因:首先,我们 可能要分析持有某项资产的风险;其次,预测置信区间可能是时变性 的,所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间;第三,如果 误差的异方差是能适当控制的,我们就能得到更有效的估计

信源及其分类 信源就是信息的来源 在一个固定的时刻,信源发出的是一个随机变量。 随着时间的延续,信源发出的是一个随机过程

在前一章,我们学习了随机试验和随机事件概率大小的计算。随机现象大量存在,基本结果的描述也 千变万化

11.1杂凑函数的定义 定义11.1一个函数族:01→{1n>m}称为强无 碰撞压缩函数族,若下面两个条件成立。 (1)计算hn(x)是容易的,即存在一个多项式时间 算法F,若F的输入为10和x∈{0,1,则其输出为 hn(x). (2)给定算法F要找两个不同的消息x1≠x2(x=2D, 使得(x)=hx(x)是困难的,即对每一个多项式时 间概率算法M',每一正多项式p(n)和一切充分大 的n有Prhn))∈Cn(Un)}<1/p(n)(11.1) 其中Un表示{0,1}上的均匀分布随机变量