五、连续型随机变量与密度函数 例子 射击试验仪器寿命问题 定义214设随机变量ξ的分布函数为F(x),若

2.3独立随机变量,条件分布 一、相互独立随机变量 随机事件A与B相互独立,若

二、条件分布 设(,n)的联合分布律为 P15=x,=y}=p(i,ji,广=1,2 若P印y}>0,则在事件{=}发生的条件 下事件{=x}1,2,发生的条件概率为

2.4随机变量的函数及其分布 一、随机变量的函数 问题的由来 很多实际问题中需要研究以随机变量为自 变量的函数

2.2多维随机变量及其分布函数 多维随机变量的引入 一、二维分布函数及其基本性质 定义2.2.1如果ξ和η是定义在同一概率空 间(,,P)上的两个随机变量称(n)为二 维随机变量(向量)

3.6多维正态随机变量 一、二维正态随机变量的已知结论 设二维随机变量(En)的联合概率密度为

4.3随机变量的收敛性 一、分布函数弱收敛 定义4.3.1对于分布函数列{)}如果存在单调不降函数F(x)使

4.1一维特征函数的定义及性质 一、特征函数的定义及例

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:

•§1 退化的数学模型和对角化 •§2 无约束恢复 •§3 有约束恢复 •§4 几何失真校正 •§5 投影重建