二维随机变量的边际分布假设二维离散随机变量

随机向量的定义： 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 ， 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量

(1) 均匀分布 U ab (,) (Uniform distribution) a. 定义X 的概率密度密度为

常用的离散型随机变量 ①单点分布a.随机变量Ⅹ以概率1取常数C.记为

随机变量 X 的离差，反映随机变量 X 的一切可能值在其数学期望周围的分散程度

1.离散随机变量的数学期望 定义：设离散型随机变量

连续型随机变量的概率密度 1)定义:如果对于随机变量 X 的分布函数 F(x)存在非负函数 ϕ( ) x ，使对于任意实数 x, x ∈R

一、抽样数据的描述统计 二、随机变量及其概率分布 三、随机变量的数学期望 四、随机变量的方差 五、常用随机变量的分布 六、应用案例

定义 1.2.2: 设Ω 为一样本空间，F 为Ω 某些子集所组成 的集合类，如果F 满足： （1）Ω ∈F ； （2）若 A∈F ，则对立事件 A∈F ； （3）若 A ∈ , n = 1, 2,L, n F 则可列并 ∈F

在一次试验中，事件发生的可能性究竟有多大？