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

二维随机变量(X,作为一个整体,具有联合分 布函数F(x2y),而X,Y各自都是随机变量,它们也 有自己的分布函数Fx(x),F().相对于二维随机变 量(X,)的联合分布函数,我们分别称Fx(x),Fr() 为X和Y的边缘分布函数。相应地,也有边缘概率密 度和边缘分布律的概念。我们将它们统称为边缘分 布

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

一只与区间长度有关,与区间的位置无关。即X落在两 个长度相等的区间内的概率相等。具有上述特点的随 机变量便是均匀分布的随机变量。 如:测量物体长度时读数的舍入误差服从均匀分 布。在(a,b)上随机掷质点

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；

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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L.P. 模型因其应用极广、方法成熟，已被证明 是 OR 中最成功的定量方法 本章尝试利用 L.P. 模型解决经济、金融、管 理中的一些问题 要点：L.P. 模型应用的广度？建立 L.P. 模型 的一般思路是？别人是如何考虑问题的？虽 然例子可能很简单 不要忘了：非负约束始终是L.P. 模型的特征之 一

概率论与数理统计 一.课程性质及教学目的: 本课程是一门研究随机现象统计规律性的基础课, 为重要的数学分枝之一。其应用已普及经济、科技、教 育、管理和军事等方面。现已成为高等工科院校教学计划中一门重要的公共基础课。 通过本课程的学习,使学生掌握处理随机现象的基本理论和方法,并且掌握一定的分析问题和解决实际问题的能力。 二.课程教学内容,重、难点安排,学时分配: 本课程以介绍概率论和数理统计的基本知识和方法为主,同时注意直观背景和实际意义