一. 随机变量的模拟 掌握成功模拟具有特定分布的随机变量的方法, 是模拟随机现象的重要方面

(I)概率密度函数 设二维随机向量(X,Y)的分布函数为 F(x,y).如果存在一个非负函数f(x,y),使得对任 意实数x,y,总有 则称(X,Y)为连续型随机向量概率密度函数,简称概率密度

第一节随机过程的一般描述 第二节随机过程的部分描述—数字特征 第三节平稳随机过程 第四节高斯过程 第五节噪声

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；

在第二章中,我们讨论了一 维随机变量函数的分布,现在我 们进一步讨论: 当随机变量X,X2,…,X的联合分布 12 已知时,如何求出它们的函数

其中振幅A取常数,角频率取常数而相位是一个随机变量,它均匀分布于(-,)间,即:

引入随机变量的概念. 由于随机 变量概念的引入，我们可利用微积分知识， 更全面更深刻地揭示随机现象的内在规律

二维随机变量(x,作为一个整体,它具 有联合分布函数F(x,y)而和都是一维随机变 干量,它们也有自身的概率分布,分别称为,r 关于和Y的边缘分布(Marginal Distribution),其相应的分布函数F(x)F(y) 依次称为二维随机变量是关于和关于的边缘 分布函数(Marginal Distribution Function).易知

第一节 二维随机变量 第二节 边缘分布 第三节 条件分布 第四节 相互独立的随机变量 第五节 两个随机变量的函数的分布

一、叙述下列概念的定义(5分×4=20分): 1.随机试验 2. Bernoulli概型 3.随机变量ξ,n的相关系数 4.随机变量序列{n}(n=1,2,…)依分布收敛于随机变量