目录 一、 随机向量及其分布... 2 1．多元向量的联合分布... 2 1.1离散情况... 2 1.2连续情况... 2 2．多元向量的边缘分布... 2 2.1离散情况... 2 2.2连续情况... 2 3．多元向量的条件分布... 2 4．贝叶斯规则 ...

从事件到随机变量 我们可以把某一次具体试验中所有可能出现的结果构成一个样本空间，对于样本空间中的每一个可能的试验结果，我们去将他关联到一个特定的数。这种试验结果与数的对应关系就形成了随机变量，将试验结果所对应的数称为随机变量的取值。这里就是接下来要讨论的重要内容。 请注意这个概念中的一个关键点 ...

一、联合概率分布 二、边缘分布 三、条件分布 四、习题 ...

前言 为什么要研究离散型随机变量和其分布列？ 相关概念 随机变量 随着试验结果变化而变化的变量称为随机变量。常用字母\(X\)，\(Y\)，\(\xi\)，\(\eta\)等表示。 离散型随机变量 所有取值可以一一列出的随机变量称为离散型随机变量 ...

一.离散型随机变量： 其图像满足右连续，且呈阶梯形状。 二.非离散型随机变量 除了离散型变量外，就是非离散型随机变量。非离散型随机变量分为连续型随机变量和既不连续也非离散随机变量。 1.连续型随机变量 其图像是连续的，且非负可积 ...

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参考自 盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论与数理统计 第四版[M]// 概率论与数理统计, 第四版. 高等教育出版社, 2008. 随机变量及其分布 设随机实验的样本空间为S=｛e}. X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数. 称X=X(e)为随机变量 书中作者注： 严格地说“对于任意 ...

一、随机变量 二、离散型随机变量 三、二项分布 四、泊松分布 五、几何分布和超几何分布 六、随机变量的分布函数 七、习题 ...