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