7.4随机变量的数字特征 7.4.1高散型随机变量的数学期望和方差 7.4.2连续型随机变量的数学期望和方差 7.4.3常见随机变量的数学期望和方差 7.4.4随机变量函数的数学期望和方差

8.1指针概念 8.2变量的指针和指向变量的指针变量 8.3指针变量的定义 8.4指针变量的引用 8.5指针与数组 8.6字符串的指针和指向字符串的指针变量 8.7指针与函数 8.8指向结构体类型数据的指针 8.9动态数据结构

一、随机变量及其分布 二、离散型随机变量的分布函数 三、离散型随机变量的概率函数 四、连续型随机变量及其概率密度 五、随机变量的函数的分布

在地下水资源预报中,经常碰到两种类型的变量关系。一类是确定性的函数关系,如一口井的抽水量和水位降这两个变量关系,就满足一一对应的 函数关系。另一类是非确定性的依赖关系,如一个开采区的开采量和降深的关系,虽然是相互依赖的,降深大开采量也多,但变量关系不是确定的,对 应同样降深的开采量不一定完全相等,找不到任何函数可以表示这类变量关系。此外,开采量和降雨量的关系,开采量和地表水侧渗量或灌水回渗量的 关系等,也都有类似的性质,这类既有依赖又不确定的变量关系,统称为相关关系。 相关分析法就是研究上述变量的相关关系,建立回归方程,并用来预报开采量的方法

2.2离散型随机变量及其概率分布 一、离散随机变量及分布律 定义若随机变量X的可能取值是有限个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律

2.2离散型随机变量及其概率分布 离散随机变量及分布律 定义若随机变量X的可能取值是有限 个或可列个,则称Ⅹ为离散型随机变量 描述ⅹ的概率特性常用概率分布或分布律

分布函数能够完整地描述随机变量的统计特 性.但在一些实际问题中,不需要去全面考虑 随机变量的变化情况,而只需知道随机变量的 某些特征,因而并不需要求出它的分布函数. 例如,在评定某一地区的粮食产量的水平时, 在许多场合只要知道该地区的平均产量;又如 在研究水稻品种优劣时,时常是关心稻穗的平 均稻谷粒数;再如检查一批棉花的质量时,即 需要注意纤维的平均长度,又需要注意纤维长 度与平均长度的偏离程度.因此,与随机变量 的有关数值,能够描述随机变量的重要特征

一、变量的存储类型 对变量的定义需要给出两方面的属性: 数据类型指变量的名称、类型、取值范围和占据 :存贮空间的大小。如整型,实型,字符型等。 变量存在的时间(生存期)、作用范围 存储糙件中存放的地点(区域)。 变量定义的一般形式为:

随机变量的概念在概率论和数理统计中具有基本的 重要性，随机变量的引入，使对随机现象的研究规范化 和数量化，从而可以把数学分析的方法引入概率论。 在实际问题中广泛存在着随机变量。它通常被分成 两大类。如果 可能取的值是有限个或至多可列 个，则称 为离散型随机变量；非离散型的范围 太广，其中最主要的也是实际问题中最常见的是连续 型随机变量

用来刻画随机变量的特征的量，叫做随机变量的数 字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统 计规律，但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。 随机变量的常用的几个数字特征为：数学期望、方 差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵