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1 Erlang分布若X的概率密度为

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上海交通大学：数学科学学院专业选修课《数量经济学》课程教学大纲

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随机变量实际上是定义在样本空间上的一个实函数

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引言概率论发展简介概率论产生于十七世纪。费马、帕斯卡和惠更斯是概率论的早期创立者。赌徒问题

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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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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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定义称随机变量X,Y相互独立,若对任意a

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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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1. 已知随机变量 X服从参数为1/2的指数分布，则随机变量 Z=3X-2的数学期望E（Z）=（）

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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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