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文档简介

1.第一章概率论基础，1.1概率公理和随机变量，1.2多维随机变量和条件随机变量，1.3随机变量的函数，1.4数字特征和条件数学期望，1.5特征函数，1.6典型分布，1.7随机变量的模拟和实验，2，1.2多维随机变量和条件随机变量，在一定条件下的定义，随机实验的基本可能实验结果通过两个或多个实函数映射，得到两个或多个随机变量， 例如，由这些随机变量组成的向量称为n维随机变量(或向量):3，n维随机变量(或向量)，1.2多维随机变量和条件随机变量，4，1.2多维随机变量和条件随机变量，二维随机变量z的概率分布函数是其分量随机变量x和y的联合概率分布函数。和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和，和和，和，和，和，和，和，和，这里，x或y的概率密度函数或边际概率密度函数被称为。9，二维随机变量概率密度函数fXY(x，y)属性，属性1:区间概率属性2:非负，10，二维随机变量概率密度函数fXY(x，y)属性，属性3:归一化属性4:边际概率属性，11，二维随机变量概率密度函数fXY(x，y)属性，D.r.v联合分布规律描述，密度函数由多维脉冲函数组成，联合分布函数由多维阶跃函数组成，形状为，10 对于多维随机变量，n维联合概率分布函数和密度函数分别为：13，1.2多维随机变量和条件随机变量，给出了观测系统工作状态的样本空间和随机向量(X1，X2)的联合样本空间SJ，并指出和SJ中事件之间的对应关系； 计算出(X1，X2)概率密度函数。14，1.2多维随机变量和条件随机变量，15，1.2多维随机变量和条件随机变量，16，1.2多维随机变量和条件随机变量，17，18，1.2多维随机变量和条件随机变量，19，1.2多维随机变量和条件随机变量，20，1.8二维正态分布，二维正态分布的二维概率密度函数是：求f(x)和f(y)。索引部分可以写成，22，1.2多维随机变量和条件随机变量，它们是一维正态分布，23，1.2多维随机变量和条件随机变量。条件事件如下：24，1.2多维随机变量和条件随机变量，条件随机变量的概率分布和密度函数：对于点事件，25，1.2多维随机变量和条件随机变量，全概率公式：贝叶斯公式：链式公式：26，随机变量的独立性及其决策条件，定义：两个随机变量统计独立性的充要条件，27，随机变量的独立性及其决策条件，k个随机变量统计独立性的判别条件，28，1.2多维随机变量和条件随机变量(2)x和y之间的独立性，29，1.2多维随机变量和条件随机变量，解：(1)条件分布是一维正态分布(2)x和y独
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