依概率收敛 二 中心极限定理
较好.地反映出随机变量的常用数字特征包括:一离散型随机变量的数学期望 可以想象若另外统计100天车工小张不出废品出一件二件三件废品的天数与前面的100天一般不会完全相同这另外100天每天的平均废品数也不一定是.这样得到一个确定的数. 我们就用这个数作为随机变量X的平均值 .333进行比较.1某种产品每件表面上的疵点数服从参数解(1) 产品的废品率P(X=k)= 1n k=12…n的渐近和式.
1-3 序列极限割之弥细所失弥少割之又割以至于不可割则与圆周合体而无所失矣概念的引入1割圆术:2序列极限的定义:定理1定理4
差分运算ARIMA模型Auto-Regressive模型异方差的性质方差齐性变化条件异方差模型原序列时序图二阶差分比较使用场合差分平稳序列拟合模型结构ARIMA模型建模步骤拟合ARMA模型一阶差分序列自相关图12预测值一阶差分定阶ARIMA((14)10)参数估计模型检验模型显著参数显著延迟阶数模型拟合AR(112)P值12模型检验待估参数<自变量为时间t的幂函数自变量为历史观察值DW统计量的判定
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线性反馈移位寄存器 其中l=nk-1≥n k=123… 伪噪声特性 如果我们对一个正态分布白噪声取样 若取样值为正 记为1取样值为负记为-1将每次取样所得极性排成序列 可以写成…1-1111-1-11-1… 这是一个随机序列它具有如下基本性质: (1) 序列中1 和-1 出现的概率相等 (2) 序列中长度为 1 的游程约占 12
§2?3 变量的极限 有关规定? 我们把数列f(n)及函数f(x)概括为 “变量y” ? 把n??? x??? x?x0概括为 “某个变化过程中” ? 那么? 综合数列极限与函数极限的概念? 可以概括出一般变量极限的定义? 定义2?6(变量的极限) 对于任意给定的正数?? 在变量y的变化过程中? 总有那么一个时刻? 在那个时刻以后? |y?A|??恒成立? 则称变量y在此变化过程中以A为极限? 记
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章随机变量 离散型随机变量随机变量的分布函数连续型随机变量 一维随机变量函数的分布二维随机变量的联合分布多维随机变量的边缘分布与独立性条件分布多维随机变量函数的分布 关于随机变量(及向量)的研究是概率论的中心内容.这是因为对于一个随机试验我们所关心的往往是与所研究的特定问题有关的某个或某些量而这些量就是随机变量.也
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 随机变量 随机变量及分布函数 离散型随机变量 连续型随机变量 4.1 随机变量及分布函数 一随机变量 概率论与数理统计是从数量的侧面来研究随机现象的统计规律性的一门学科为了全面地研究随机试验的结果揭示客观存在着的统计规律性我们将随机试验的结果与实数对应起来将随机试验的结果数量化引入
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第二章:随机变量上节课内容概率理论概率公理及推论随机事件之间的关系:条件概率独立条件独立贝叶斯公式本节课内容随机变量及其分布随机变量变换常见分布族多元随机向量的分布联合分布边缘分布条件分布独立1随机变量统计推断是与数据相关的随机变量就是将样本空间随机事件与数据之间联系起来的纽带随机变量是一个映射
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