1.2概率的定义及计算 历史上概率的三次定义 1.古典定义概率的最初定义 2。统计定义基于频率的定义 3。公理化定义1930年后由前苏联数学家柯尔莫哥洛夫给出

1.4事件的独立性 事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球.从袋中有放回地取球两次,每次取1球.设第i次取得白球为事件A;(i=1,2).求

为更好地揭示随机现象的规律性并利用数学工具描述其规律,有必要引入随机变量来描述随机试验的不同结果. 例检测一件产品可能出现的两个结果,也可以用一个离散变量来描述 例电脑寿命可用一个连续变量来描述

2.3连续型随机变量 一、连续型rv的概念 定义设是随机变量,若存在一个非负可积函数(x),使得 其中F(x)是它的分布函数则称x是连续型rv,f(x)是它的概率 密度函数(p.d.f.),简记为df

概率统计习题课(3)

32二维rv的条件分布 二维离散rv.的条件分布律 设二维离散型rv.(X,y)的分布

3.4二维r.v.函数的分布 一、问题已知r.v(X,Y)的概率分布,g(x,y)为已知的二元函数, 求Z=g(X,Y)的概率分布 二、方法转化为(X,Y)的事件

分布函数能完整地描述r.v的统计特性,但实际应用中并不都需要知 道分布函数,而只需知道rv的某些特征. 例如: 判断棉花质量时,既看纤维的平均长度又要看纤维长度与平均长度的偏离程度平均长度越长,偏离程度越小,质量就越好;

4.4协方差和相关系数 问题对于二维随机变量(X,Y): 已知联合分布 边缘分布 对二维随机变量除每个随机变量各自的概率特性外,相互之间可能还有某种联系问题是用一个怎样的数去反映这种联系

5.2中心极限定理 定理一林德伯格-列维中心极限定理(Lindberg-levi) 【独立同分布的中心极限定理] 定理二棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理(De Moivre-Laplace-) 【二项分布以正态分布为极限分布]