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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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一、分布函数的概念 定义 对任意实数x,称F(x)=P{X≤x}为R.V. X的分布函数。 F(x)为普通函数
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已知R.V. X的分布,及Y=g(X),y=g(x)为连续函数,如何求R.V. Y=g(X)的分布? 一、X是离散型R.V.情形此时Y=g(X)必为离散型R.V.为求R.V. Y的分布律,(1)搞清Y=g(X)的所有取值;(2)求Y取每个值的概率
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在本节中,我们重点讨论二维随机变量,三维或更多维的随机变量的许多概念和结论是二维随机变量的推广
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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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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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用来刻画随机变量的特征的量,叫做随机变量的数 字特征。这些数字特征虽不能完整地描述随机变量的统 计规律,但刻画了随机变量在某些方面的重要特征。 随机变量的常用的几个数字特征为:数学期望、方 差、标准差、协方差、相关系数、矩和协方差矩阵
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一、协方差 如果X与Y相互独立,则 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E[X-E(X)]E[Y-E(Y)]=0 因此,对于任意两个随机变量X与Y,若 E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}≠0, 则随机变量X与Y不相互独立,从而说明X与Y之间有一 定联系,因而给出如下定义
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专题一:ARCH 模型的有关专门问题 一、 ARCH 模型的估计检验问题 (一)ARCH 模型的估计 估计 ARCH 模型的常用方法是极大似然估计。对于回归模型
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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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