一、条件分布的概念

对随机现象进行观测、试验, 理统计的分类

二维随机变量的函数的分布 X, Y f(x,y)z=ar +br+c a p.d.f

一、齐次马尔可夫链的概念 一个随机过程{Xn,n=0,1,2,…}就是一族随机变量,而X能 取的各个不同的值,则称为状态。如果一个随机过程{Xn,n=0,1 2,…},由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状 态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关

设有两个变量X和Y,其中X是可以精确测量或控 制的非随机变量,而Y是随机变量,Y随X的变化而变 化,但它们之间的变化关系是不确定的.给定X的取 值,Y服从一定的概率分布,则称随机变量与变量X 之间存在着相关关系 设进行n次独立试验,测得试验数据如下:

若随机变量的分布函数F(x)恰好是某个 非负函数(x)在(∞,x)上的积分,即 则称ξ为连续型随机变量,称q(x)为的分布 密度(简称密度),也有称概率密度的,并称ξ 的分布为连续型分布

一、叙述下列概念的定义(5分×4=20分): 1.概率的公理化定义 2.古典概型 3.随机变量

1.1随机事件和样本空间 1.2概率和频率 1.3古典概型 1.4概率的公理化定义及概率的性质

9.1 M/G/1 等待制，无限源，无限容量 9.2 优先权服务系统 9.3 溢流通路计算

10.1 存储系统、费用和管理 10.2 确定型存储模型 10.3 多阶段存储模型 10.4 随机型存储模型