《概率论与数理统计》概率论.ppt
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《概率论与数理统计》概率论.ppt
§3协方差及相关系数设X和Y为两随机变量,若E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}存在,则称之为随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,Y),即Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y)二、相关系数相关系数的性质:说明对随机变量X,Y,有如下事实等价:注:独立性和不相关性有联系,但又不同,独立性比不相关性更强。求:
《概率论与数理统计》概率论(7).ppt
第二章随机变量及其分布在实际问题中,随机试验的结果可以用数量来表示,由此就产生了随机变量的概念.又如:某射手每次命中目标的概率为0.8,若独立射出3次,求3次命中目标次数为k的概率,k=0,1,2,3。如:某放射物在一段时间内放出的粒子数为k的概率。2、在有些试验中,试验结果看来与数值无关,但我们可以引进一个变量来表示它的各种结果.也就是说,把试验结果数值化.正如裁判员在运动场上不叫运动员的名字而叫号码一样,二者建立了一种对应关系.定义2.1.1设随机试验的样本空间为S={e}.X=X(e)是定义在样本空
《概率论与数理统计》概率论(3).ppt
§3.4随机变量的独立性说明编辑ppt例1:若(X,Y)是二维离散型随机变量,则上述独立性的定义等价于:例2例3设随机变量X和Y独立同分布,且X的概率分布为其中例4设二维随机变量(X,Y)的概率密度为例6设随机变量X和Y的概率密度为例8:问二维正态随机变量X和Y是否相互独立?解:(X,Y)的概率密度为例9一负责人到达办公室的时间均匀分布在8~12时,他的秘书到达办公室的时间均匀分布在7~9时,设他们到达的时间相互独立,求他们到达时间相差不超过5分钟(1/12小时)的概率.y=x例10若(X,Y)的概率密度
《概率论与数理统计》概率论(5).ppt
第三章多维随机变量及其分布从本讲起,我们开始第三章的学习.到现在为止,我们只讨论了一维r.v及其分布.但有些随机现象用一个随机变量来描述还不够,而需要用几个随机变量来描述.一般地,§3.1二维随机变量将二维随机变量看成是平面上随机点的坐标,编辑ppt编辑ppt4.非负性:随机点落在矩形域或随机变量X和Y的联合分布律.也可用表格来表示随机变量X和Y的联合分布律.二维离散型随机变量的分布律具有性质例1把一枚均匀硬币抛掷三次,设X为三次抛掷中正面出现的次数,而Y为正面出现次数与反面出现次数之差的绝对值,求(X,
浙大概率论与数理统计——概率论.ppt