一、连续型随机变量的概念 二、常见的几种连续型分布

一、高敬型随机变量的概 二、种常见高型随机变量及其分布

在上一节,运用概率基本公式,可以 根据一些事件的概率计算另一些事件的概 率.现在问题是这些已知概率又当如何获取 呢?或者说,怎样直接计算一些简单事件 的概率呢?本节在等可能概率模型下讨论 这一问题

第一章 函数 第二章 极限 第三章 连续函数 第四章 实数的连续性 第五章 重导数与微分

一、教学目标: 使学生了解矩阵的相关概念,熟练的掌握矩阵的各种运算法则和运算规律。 二、重点: 矩阵的乘法运算和相关性质。 三、难点: 矩阵的乘法法则和运算律

1.理解线性方程组的消元法与系数增广矩阵的初等变换的关系; 2.熟练运用矩阵的初等变换解线性方程组; 3.理解并掌握矩阵秩的概念,学会用矩阵的初等变换求矩阵秩的方法;

一、条件概率 简单地说,条件概率就是在一定附加 条件之下的事件概率 从广义上看,任何概率都是条件概率, 因为任何事件都产生于一定条件下的试验 或观察,但我们这里所说的“附加条件” 是指除试验条件之外的附加信息,这种附 加信息通常表现为“已知某某事件发生了

教学目的本节讨论关于积分号下取极限的性质即取极限和求积分交 换顺序的定理.内容包括三个重要的定理以及一些推论. 本节要点积分的极限定理有三个重要定理即单调收敛定理, Fatou引 理和控制收敛定理,它们分别适用于不同的情况学习本节的内容应注意分 清各个定理的条件和结论

教学目的本节介绍积分的一些基本性质,包括积分的线性性质,积分的 不等式性质和积分的绝对连续性等.这些性质都没有涉及到积分号下取极限 的问题,积分取极限的性质讲在下一节介绍 本节要点一般测度空间上的积分除了具有一些与经典积分类似的性质 外还具有一些新的性质应注意比较学习本节的内容,除了应了解积分的基 本性质外,还应注意掌握一些基本的证明技巧 本节所有的讨论都是给定的测度空间(X,,μ)进行的

蒙特卡罗(Monte－Carlo)模拟，又称蒙特卡 罗方法、统计试验法等. M－C模拟是静态模拟，描述特定时间点上的 系统行为