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随机变量的定义在线播放_随机变量的定义域是实数集R吗(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

随机变量的定义

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

概率论与数理统计笔记总结 𐟓š 第一章：随机事件及其概率随机事件与运算定义：随机事件是样本空间的一个子集。包含关系：A发生必有B发生。等价关系：A发生当且仅当B发生。互不相容（互斥）：A与B不能同时发生。对立关系：A发生则B不发生，反之亦然。三大运算并：A∪B，至少有一个发生。交：A∩B，同时发生。差：A-B，A发生B不发生。运算规律交换律：A∪B = B∪A，A∩B = B∩A。结合律：(A∪B)∪C = A∪(B∪C)，(A∩B)∩C = A∩(B∩C)。分配律：A∪(B∩C) = (A∪B)∩(A∪C)，A∩(B∪C) = (A∩B)∪(A∩C)。德摩根定律：A-(B∪C) = A-B ∩ A-C，A-(B∩C) = A-B ∪ A-C。古典概型定义：只有有限个样本点，每个样本点发生的概率相等。例子：一批产品中有M件次品，不放回抽样n件，求次品数。 𐟓˜ 第二章：随机变量及其分布随机变量的定义变量X是定义在样本空间上的单值实值函数。分布函数定义：F(x) = P(X≤x)。性质：单调非减，0≤F(x)≤1，F(-∞) = 0，F(+∞) = 1。离散随机变量定义：只能取有限个或可列无穷多个值。性质：P(X=x) ≥ 0，且所有P(X=x)之和为1。常见分布：超几何分布、二项分布。连续随机变量定义：取值范围是某个实数区间，存在概率密度f(x)。性质：f(x) ≥ 0，且所有f(x)在(-∞,+∞)上的积分为1。常见分布：均匀分布、指数分布、正态分布。 𐟓Š 第三章：随机变量的数字特征期望（均值）定义：E(X)。性质：E(CX) = CE(X)，E(XY) = E(X)E(Y)（若X与Y独立）。方差定义：D(X) = E[(X-E(X))ⲝ。性质：D(CX) = CⲄ(X)，D(Xⱙ) = D(X) + D(Y)（若X与Y独立）。标准差：c() = sqrt{D(X)}。正态分布定义：N(𒩯𜌥𚦥‡𝦕𐦨x)。性质：曲线关于﹧簯𜌥𝓸=—𖥏–得最大值。中心极限定理定理：若X1, X2, ..., Xn相互独立且同分布，则Z = (X1 + X2 + ... + Xn)/n ~ N(𒯮)。 𐟓š 第四章：正态分布的应用正态分布与标准正态分布的关系定理：若X~N(𒩯𜌥ˆ™Y = (X - /~ N(0,1)。正态分布的数字特征期望E() = 𜌦–𙥷) = 𒣀‚ 线性性、可加性、线性组合性等性质。

今天谈一下概率论与统计学中的随机变量的数学期望的科学性，统一性，一致性和存在唯一性问题！关于一个随机变量的数学期望的定义总共有五种定义：没Y是一个随机变量，第一种定义是：㗥…𓤺ŽY的分布函数F（㗯𜉧š„勒贝格斯蒂阶斯积分所定义的Y的数学期望；第二种定义是㗥…𓤺Ž由F（㗯𜉤𚧧”Ÿ的测度的积分所定义的Y的数学期望；以上二种方法定义出来的Y的数学期望的存在性是等价的；原因是第二种方法定义出来的数学期望如果存在，则显然第一种方法定义出来的数学期望也存在，即㗥…𓤺ŽF（㗯𜉤𚧧”Ÿ的测度的积分存在一定可以推出x关于F（x）的勒贝格斯蒂阶斯积分存在，且都唯一，进一步两个积分值一定是相等的！第三种定义是Y关于其定义于概率空间上面的概率测度的积分；显然由测度论中积分测度变换所知：第二种方法定义出来的数学期望的存在性与第三种方法定义出来的数学期望的存在性是完全等价的，这两个积分其实是同一个积分；第四种定义是关于连续型随机变量的数学期望的定义，它是x乘以Y的概率密度函数关于通常的实直线上的勒贝格测度的积分所定义；又显然第四种数学期望的定义和第二种数学期望的定义当Y是连续型随机变量时，由测度论中的积分变换可知它们是同一个定义；第五种数学期望的定义是关于离散型随机变量，由对其概率分布律而建立起来的级数求和所定义，关于这个随机变量的数学期望的存在的定义其实是和第四种方法定义是等价一致的，我们己有专门的论文阐述！综上所述，关于一个随机变量Y的数学期望的五种定义是统一的，一致的，其中任何一个定义定义出来的数学期望如果存在，则其它定义定义出来的数学期望也存在，而且数学期望值是相等的！进一步，一个随机变量的数学期望存在，则一定是唯一的，且这个随机变量的绝对值的数学期望也存在！

2025考研数学大纲新鲜出炉！嘿，考研的小伙伴们，2025年的考研数学大纲终于发布了！今天咱们就来聊聊数学一的那些事儿~ 大家是不是都已经开始复习了呀？数学一的大纲解析 𐟓š 数学一的部分主要包括填空题和解答题。填空题有6题，每题5分，总共30分；解答题有7题，总分70分。具体到高数、线代和概率的部分，高数部分占86分，线代部分占32分，概率部分占32分。高数部分 𐟓– 函数、极限与连续：这部分主要考察函数的极限、连续性以及导数的定义和计算。微分与积分：包括微分方程的解法、不定积分和定积分的计算。多元函数与偏导数：考察多元函数的偏导数、方向导数和梯度。线代部分 𐟧ጥˆ—式：包括行列式的概念、性质以及行列式按行（列）展开定理。矩阵：矩阵的概念、线性运算、矩阵的乘法、方阵的幂以及矩阵的转置等。线性方程组：考察齐次和非齐次线性方程组的解法。概率部分 𐟎š机事件与概率：包括随机事件的概念、概率的定义和性质。随机变量及其分布：考察离散型和连续型随机变量的分布。随机变量的数字特征：包括期望、方差和协方差的计算。数学二的考试内容和要求 𐟓 数学二主要考察高等数学、线性代数和概率论与数理统计。具体到每部分的要求，高数部分包括微分方程的解法、不定积分和定积分的计算等；线代部分包括行列式的概念、性质以及矩阵的线性运算等；概率部分则包括随机事件与概率、随机变量及其分布以及随机变量的数字特征等。小贴士 𐟒እ䧥œ襤习的时候，一定要把握好每个部分的比例和时间分配哦！高数部分是重中之重，线代和概率也不能忽视。希望大家都能在考试中取得好成绩！加油！𐟒ꀀ

𐟓š《概率论与数理统计》精华笔记大放送 𐟎“ 想要掌握《概率论与数理统计》的精髓吗？这里有一份详尽的笔记资料，助你轻松应对考研、期末考试以及复试！ 𐟓– 第一章：概率论的基本概念 𐟔 样本空间与随机事件定义：样本空间S是所有可能结果的总和。事件关系：ACB表示B包含A，即A发生则B必定发生。和事件：AUB表示A或B中至少有一个发生。积事件：AB表示A和B同时发生。差事件：A-B表示A发生但B不发生。互为逆事件：AUBS=S且ANB=中，则A与B互为对立事件。 𐟓ˆ 频率与概率频率：在相同条件下进行n次试验，事件A发生的次数除以n。概率：设E是随机试验，S是它的样本空间，对于E的每一事件A赋予一个实数，记为P(A)，称为事件的概率。概率性质：非负性、规范性。 𐟓Š 独立性定义：设A,B是两事件，如果满足P(AB)=P(A)P(B)，则称事件A,B相互独立。定理一：设A,B是两事件,且P(A)>0,若A,B相互独立，则P(BIA)=P(B)。定理二：若事件A和B相互独立，则下列各对事件也相互独立。 𐟓‰ 第二章：随机变量及其分布 𐟔 随机变量定义：随机试验的样本空间为S，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。离散型随机变量及其分布律离散随机变量：可能取到的值是有限个或可列无限多个。三种重要离散型随机变量：(0-1)分布、伯努利实验、二项分布。 𐟎‰ 快来领取这份精心整理的《概率论与数理统计》笔记吧！全面复习，助你取得优异成绩！

25考研数学大纲变动解析与复习指南 𐟓… 2025年考研数学大纲已经发生了变动！𐟓– 𐟔 与2024年大纲相比，2025年大纲在数学一的概率论与数理统计部分进行了微调。具体来说，在随机事件和概率的考试要求中，将“掌握用事件独立性进行概率计算”改为“掌握用事件独立性进行概率计算的方法”。这一改动主要表现在表述方式上，但即便如此，我们也需要重视这一变化，因为它可能意味着考试将更加注重对这一内容的考察。 𐟓š 为了帮助大家更好地应对这一变动，我们提供了详细的复习指南。以下是针对大纲改动的具体内容： 1️⃣ 事件的独立性：概念与性质：详细介绍了事件独立的四大性质，帮助大家理解事件的独立性。经典例题：通过多个例题展示了事件独立性在概率计算中的应用，帮助大家掌握解题技巧。 2️⃣ 随机变量的独立性：概念与性质：介绍了随机变量独立的基本定义及离散型和连续型随机变量相互独立的条件。经典例题：通过多个例题展示了随机变量独立性在概率计算中的使用方法，帮助大家更好地掌握。 3️⃣ 随机变量的数字特征中关于独立性的内容：概念与性质：详细说明了随机变量X、Y相互独立所推出的关于期望的结论，并提到了“相互独立”这一条件要强于“不相关”这一条件。经典例题：通过多个例题展示了“独立性”在与数字特征有关的题目中的使用方法，帮助大家更好地应对考试。 𐟓– 参考图书：《金榜时代考研数学复习全书提高篇》通过以上内容，大家可以更好地理解和掌握大纲的变动部分，从而在考试中取得更好的成绩。加油！𐟒ꀀ

大学生学概率论云里雾里的类似联合概率分布，大数定律老师没有讲这些是干啥用的，怎么得出来的请问大佬们有没有结合实例说明概率论这些概念的书籍呢?感觉学的云里雾里的，想整清楚点

剑桥大学概率论笔记：拯救你的考试！这份笔记涵盖了概率论的多个关键主题，包括经典概率、组合分析、随机变量、条件概率、独立性、不等式、大数定律、概率生成函数和条件期望等。 𐟓Œ 经典概率：样本空间由有限个等可能的结果组成，事件A发生的概率定义为有利结果的数量除以所有可能结果的数量。 𐟓Œ 组合分析：涉及计算不同类型的事件组合数，例如排列和组合。 𐟓Œ 随机变量：用于描述不确定事件的数值结果，可以离散或连续。 𐟓Œ 条件概率：给定某些条件下，事件发生的概率。 𐟓Œ 独立性：事件之间没有相互影响，即一个事件的发生不影响另一个事件的概率。 𐟓Œ 不等式：利用概率论中的不等式来比较不同事件发生的可能性。 𐟓Œ 大数定律：描述在大量重复实验中，随机事件的相对频率趋于其概率。 𐟓Œ 概率生成函数：用于描述随机变量的概率分布。 𐟓Œ 条件期望：在给定条件下，随机变量的期望值。笔记的每个讲座都限制在4页内，旨在在详细与简洁之间找到平衡，同时包含一些非考试但有趣的话题。非常推荐给对概率论感兴趣的朋友们！

新版《随机变量》亮点解析 𐟓š 最新发布的2024年版《随机变量的分布列与期望》一书，共295页，是2.0版的升级版。这本书在原有基础上增加了许多重要的考点典例，帮助读者更深入地理解随机变量的分布和期望。 𐟔 条件概率的应用：书中增加了丰富的典例，如条件概率的应用，让读者在实际问题中能够灵活运用。 𐟓Š 正态分布的性质：之前2.0版只是简单介绍，现在新增了大量最新的习题，虽然难度不大，但有助于更深入理解正态分布的性质。 𐟎𚋤𛶧š„互斥与独立：除了定义与判定方法，本书还提供了大量的典例，供读者参考和分析。 𐟔— 三事件的两两独立与相互独立：书中详细解释了三事件之间的关系，以及如何在实际问题中应用。 𐟏† 二项分布概率最大值：之前2.0版给的例题很少，现在提供了丰富的典例，帮助读者更好地掌握这一考点。 𐟓ˆ 全概率公式与贝叶斯公式：本书对这两个公式进行了系统的梳理与归纳，让读者能够更好地理解和应用。 𐟎𒠦悧Ž‡决策依据：书中总结了常见的四种递推数列模型下的概率问题，帮助读者在实际问题中做出正确的决策。 𐟌 最大似然估计、连续性概率、对称化思想解决二项分布等问题：这些之前很少见的题型，本书都有涉及与归纳，帮助读者全面掌握。这本书不仅涵盖了随机变量的分布列与期望的基础知识，还通过丰富的典例和详细的解释，帮助读者在实际问题中灵活运用。

考研数学公式大汇总，轻松搞定！嘿，考研的小伙伴们！数学是不是让你头疼？别担心，我来帮你！今天我给大家带来一份超全的考研数学公式汇总，绝对让你轻松搞定复习！函数与极限 𐟓ˆ 重要极限： lim(x→0) (1+x)^(1/x) = e lim(x→0) sin(x)/x = 1 导数与微分 𐟓 导数公式： C' = 0 (a^x)' = a^x ln(a) (sin x)' = cos x (cos x)' = -sin x 微分中值定理与泰勒公式 𐟓 微分中值定理：拉格朗日中值定理：f(b) - f(a) = f'((b - a) 柯西中值定理：g(b) - g(a) = g'((b - a) 泰勒公式： e^x = 1 + x + x^2/2 + x^3/6 + ... sin x = x - x^3/3! + x^5/5! - ... 无穷级数 𐟓š 常数项级数：收敛定义：若级数S_n收敛于S，则称级数收敛；否则称为发散。常见收敛级数： p-级数：p > 1时收敛，p ≤ 1时发散。交错p-级数：p > 1时收敛。向量代数与空间解析几何 𐟌 向量运算：加法：a Ⱡb = (a_x Ⱡb_x, a_y Ⱡb_y, a_z Ⱡb_z) 数乘：a ⷠb = (a_x ⷠb, a_y ⷠb, a_z ⷠb) 数量积：a ⷠb = a_x ⷠb_x + a_y ⷠb_y + a_z ⷠb_z 向量积：a 㗠b = (a_y ⷠb_z - a_z ⷠb_y, a_z ⷠb_x - a_x ⷠb_z, a_x ⷠb_y - a_y ⷠb_x) 平面与直线 𐟓 平面方程：一般式：Ax + By + Cz + D = 0，n = (A, B, C)为平面的法矢量。点法式：A(x - x0) + B(y - y0) + C(z - z0) = 0，n = (A, B, C)，(x0, y0, z0)为平面上已知点。线性代数 𐟧ጥˆ—式：二阶行列式：|a b| = a ⷠb - c ⷠd 三阶行列式：|a b c| = a ⷠ(b ⷠd - c ⷠe) - b ⷠ(a ⷠd - c ⷠf) + c ⷠ(a ⷠb - c ⷠd) 矩阵：初等变换与逆矩阵：通过行变换将矩阵变为单位矩阵，求得逆矩阵。矩阵的乘法与行列式：利用行列式性质计算矩阵的行列式。概率论与数理统计 𐟓Š 基本概念：概率的定义与性质。随机变量及其分布：离散型和连续型。数字特征：均值、方差、协方差等。大数定律与中心极限定理：描述随机变量序列的极限行为。

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