4.2多维随机变量的特征函数 一、多维随机变量的特征函数

1.5事件的独立性、独立试验概型 一、相互独立随机事件 在一般情况下P(A|B)≠P(A)

一、条件概率 对随机现象的研究中,常遇到另一类概率计算问题

1.3概率模型与公理化结构 一、可测空间 柯氏公理体系是现代概率论的基石从古典概率、几何概率等共有基本属性出发,抽象并建立概率论的基础理论. 回顾古典概率、几何概率的定义,有如下问题:

在实际问题中,所研究的总体的分布类型往往是已知的,但依赖于一个或几个未知参数

一、二维随机变量 二、边缘分布 三、相互独立的随机变量 四、两个随机变量的函数的分布

一、点估计 二、估计量的评选标准 三、区间估计 四、正态总体均值与方差的区间估计

一、总体与样本 二、统计量 三、几个常用的分布 四、正态总体统计量的分布

一、随机变量 二、离散型随机变量及其分布 三、随机变量的分布函数 四、连续型随机变量及其分布 五、随机变量的函数的分布

一、参数的假设检验 二、单个正态总体均值和方差的假设检验 三、两个正态总体参数的假设检验