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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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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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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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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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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
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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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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
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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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