随机事件与概率 随机试验概率论的一个基本概念是随机试验.一个试验(或观察)若它的结果预先无法 确定,则称之为随机试验简称为试验ernt)

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

2.1随机变量的直观意义与定义 一、随机变量定义 随机变量的实例 上述变量都定义在样本空间上具有以下特点: (1)变量的取值由随机试验的结果来确定; (2)取各数值的可能性大小有确定的统计规律性

第一节、二维随机变量 第二节 二维离散型随机变量 第三节 二维连续型随机变量 第四节 条件分布 第五节 相互独立的随机变量 第六节 N 维随机变量

载有信息的信号是不可预测的,或者说带有某种随机性。干扰信息信号的噪 声更是不可预测的。这些不可预测的信号和噪声都是随机过程。但随机信号和噪 声的不可预测性的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力, 而噪声的不可预测性则是有害的,它将使有用信号受到污染。 在通信系统中,随机过程是重要的数学工具。它在信息源的统计建模、信源 输出的数字化、信道特性的描述以及评估通信系统的性能等方面都是很重要的

3.3~3.4多维随机变量的数字特征 一 多维随机变量函数的数学期望 二 多维随机变量方差和数学期望性质 三 协方差与相关系数 四 n维随机变量的协方差矩阵

概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的学科而随机现象的规律性在相同的 条件下进行大量重复试验时会呈现某种稳定性.例如,大量的抛掷硬币的随机试验中,正面 出现频率;在大量文字资料中,字母使用频率工厂大量生产某种产品过程中,产品的废品 率等.一般地,要从随机现象中去寻求事件内在的必然规律,就要研究大量随机现象的问题 在生产实践中,人们还认识到大量试验数据测量数据的算术平均值也具有稳定性.这 种稳定性就是我们将要讨论的大数定律的客观背景在这一节中

在实际问题中,对于某些随机试验的结果需要 同时用两个或两个以上的随机变量来描.例 如,为了研究某一地区学龄前儿童的发育情况 ,对这一地区的儿童进行抽查,对于每个儿童 都能观察到他的身高H和体重W.在这里,样本 空间S={e}={某地区的全部学龄前儿童,而 H(e),和W(e)是定义在S上的两个随机变量.又 如炮弹弹着点的位置需要由它的横坐标和纵 坐标来确定,而横坐标和纵坐标是定义在同一 个样本空间的两个随机变量

第三单元连续型随机变量 一、学习目标 通过本节课的学习,了解连续型随机变量的定义和密度函数的性质,会计算相关的概率,并记住两个常见连续型随机变量一均匀分布和指数分布. 二、内容讲解 1.定义3.2连续型随机变量定义

一、随机信号的带宽 二、带限随机信号 三、带通随机信号 四、带限随机信号的调制