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就随机现象而言,仅仅知道可能发生哪些 事件是不够的,更重要的是对事件发生的可能 性做出定量的描述.这就涉及到一个概念——事 件的概率(Probability)
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一 、古典概型 若一个试验满足 (1)只有有限个基本事件; (2)这些基本事件的发生是等可能的;
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例 设随机变量X1与X2相互独立,分别服从二项分布 B(n1 ,p)和B(n1 ,p),求Y=X1+X2的概率分布. 解 依题知X+Y的可能取值为0,1,2,...,n1+n2,因此 对于k (k= 0,1,2,...,n1+n2 ),由独立性有
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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a
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Mathcad的 Symbolic/ Transform菜单中,提供了三种变换: Fourier变换, Laplace 变换和z变换,以及相应的逆变换 Z变换相当于数学中定义的母函数,例如:
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在生产实践中,为了提高经济效益,必须要 考虑在一定的条件下,怎样才能是2用料最省, 费用最低,效率最高,收益最大等问题。这类问 题在数学上统统归结为求函数的最大值或最小值 问题。最值问题主要讨论问题的两个方面:最值 的存在性;最值的求法
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第一节 概 率 第二节 随机变量及其分布 第三节 随机变量的数字特征 第四节 矩母函数和特征函数 第五节 条件期望 第六节 指数分布 第七节 收敛性和极限定理
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第一节 随机过程的定义及其分类 第二节 随机过程的分布及其数字特征 第三节 复随机过程 第四节 几种重要的随机过程简介
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第一节 引 言 第二节 随机微分方程的求解 第三节 随机微分方程的主要形式 第四节 股票价格对数正态分布的特性
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2 LINGO中的集 说明:实际问题建模时,总会遇到一群或多群相互联系的对象, 如工厂、消费者群体、交通工具和雇工等等。 LINGO允许把这些相联系的对象聚合成集sets)一旦把对象聚 合成集,就可利用集来最大限度的发挥LINGO建模语言的优势。 现深入介绍如何创建集,并用数据初始化集的属性。 学完本节后,对集如何引入模型会有一个基本的理解
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