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第330章 累鼠(第4页)

2。理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何

分布、泊松(Poisson)分布及其应用。

3。了解泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布。

4。理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用,

参数为λ(λ>0)的指数分布的概率密度。

5。会求随机变量函数的分布。

三、多维随机变量及其分布。

多维随机变量及其分布、二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布、二维连续

型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度、随机变量的独立性和不相关性、常用二

维随机变量的分布、两个及两个以上随机变量简单函数的分布。

考试要求

1。理解多维随机变量的概念,理解多维随机变量的分布的概念和性质,理解二维离散型随机

变量的概率分布、边缘分布和条件分布,理解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和

条件密度,会求与二维随机变量相关事件的概率。

2。理解随机变量的独立性及不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件。

3。掌握二维均匀分布,了解二维正态分布的概率密度,理解其中参数的概率意义。

4。会求两个随机变量简单函数的分布,会求多个相互独立随机变量简单函数的分布。

四、随机变量的数字特征

随机变量的数学期望(均值)、方差、标准差及其性质、随机变量函数的数学期望、矩、协方

差、相关系数及其性质。

考试要求

1。理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念,会运

用数字特征的基本性质,并掌握常用分布的数字特征。

2。会求随机变量函数的数学期望。

五、大数定律和中心极限定理

切比雪夫(Chebyshev)不等式、切比雪夫大数定律、伯努利(Bernoulli)大数定律、辛钦

(Khinchine)大数定律、棣莫弗-拉普拉斯(DeMoivre-Laplace)定理、列维-林德伯格

(Levy-Lindberg)定理。

考试要求

1。了解切比雪夫不等式。

2。了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大

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