简介：离散型随机变量的分布列、数学期望和方差内容是各省市高考的必考内容，但难度不大。这部分问题多与实际问题相交汇，全面考查随机变量相应概率的计算及其分布列、期望和方差的意义。解决此类问题时要熟练运用相关定义、性质及特殊的分布模型。下面举例说明，希望对同学们复习此内容有所帮助。

简介：近年来关于概率论中分布的分解问题有着不少的研究。1934年列威(P．Levy)曾预言：若两独立随机变数的和有正态分布，则每个随机变数都有正态分布。这预言后为克拉美(H.Crammer)所证明，同样的结论对泊松分布也成立，这由依科夫所证明．后来林尼克在这方面作了不少的工作。并研究了比较一般的分布的分解问题。本论文主要是利用特征函数这一重要工具，研究几种常见的分布的随机变量再生性问题，即相互独立的具有各种类型分布的随机变量之和的分布类型是否不便。研究这一课题，对掌握常见分布的随机变量的分布函数、特征函数的性质、分布函数和特征函数的相互关系等等都有着十分重要的意义。

简介：本文介绍了随机变量的必要性以及从实际问题出发导入二项分布，通过引入分布函数的概念从而将微积分引入概率论中，同时介绍了随机变量中指数分布的应用。

简介：在近几年的高考数学（理科）试卷中，离散型随机变量（以下简称为随机变量）的分布列、数学期望和方差几乎成为必考内容，大多数省市的试卷中是解答题，有的试卷中虽是选择题或填空题，但小题（分值少）不小（难度可不小）．综观这些试题，都是以实际问题为载体，全面考查随机变量及其分布列、期望和方差的意义，相应概率的计算，以及相关的诸多数学思想和方法（如分类整合、函数与方程、数形结合、模式识别等）．但是由于很多试题都能在课本中找到原型，所以复习时要回归课本抓住基础，落实通性提炼通法，进而跳出课本来创新．

简介：文章提出了随机变量广义相关、曲线相关的概念，证明了独立与广义无关的等价性，给出了完全广义相关的充分条件

简介：随机试验的结果可以用一个变量来表示，这样的变量叫做随机变量．随机变量常用希腊字母ε、η等表示．如果随机变量可能的取值可以按一定次序一一列出，这样的随机变量叫做离散型随机变量．如，在一次随机试验中，某事件可能发生也可能不发生，

简介：<正>新课标考试说明中对同学们学习离散型随机变量的分布列方面提出了要求:①理解取有限个值的离散型随机变量及其分布列的概念,了解分布列对于刻画随机现象的重要性;②理解取有限个值的离散型随机变量均值、方差的概念,能计算简单离散型随机变量的均值、方差,并能解决一些实际问题.

简介：<正>随机变量是研究随机现象的重要工具之一,它建立了连接随机现象和实数空间的一座桥梁,使得我们可以借助于有关实数的数学工具来研究随机现象的本质,从而可以建立起应用到不同领域的概率模型,如二项分布模型、超几何分布模型、正态分布模型等.随机变量及其分布是高考的必考内容.它可以与很多其他的知识相结合如排列组合等.它的特点是实际应用问题比较新颖,难度也较大.通过对实际应用问题的解决进一步体会数学在现实生活中的意义.

简介：主要研究ψ-混合随机变量序列部分和的强大数定律，并且得到了一些新结果．在混合系数满足一定条件时，本文的结果推广了独立序列的相应结果．

简介：一、教材内容分析本节课是人教A版《普通高中课程标准实验教科书·数学（选修2-3）》第二章的第一课时，是学生在学习了函数与随机事件的概率之后进行的教学．随机变量是本节课的核心概念，引入随机变量实现了实数空间和随机现象的连接，

简介：在知识的交汇处命题，考查学生知识横向联系能力，是培养学生分析问题解决问题能力的重要途径，是新课改的基本要求，离散型随机变量问题与其他数学知识的广泛结合，产生出新颖别致的题型，让人耳目一新．

简介：针对多维随机变量函数密度的求解问题,利用增补变量法、变量变换法求出变换后变量的联合密度函数,再根据联合密度函数与边际密度的关系,积分得出了多维随机变量函数的密度.该求解方法不仅可以使得计算更加简便,而且可以简化运算过程.

简介：摘要本文试图通过一些高考题实战例子探究离散型随机变量ξ的概率分布列问题的基本解法，粗鄙浅陋之处在所难免，欢迎批评指正。

简介：

简介：第1部分（苏教版教材）1．（选修2—3第9页习题1．1第8题）乘积（a＋b＋c＋d）·（m＋n）（x＋y＋z）展开后共有多少项？

简介：应用模糊数理论，给出了模糊随机变量的数学期望和模糊随机变量的方差的定义，并研究讨论了模糊随机变量的数学期望和模糊随机变量的方差的性质。研究结果进一步丰富和完善了模糊随机变量理论。

简介：本文将独立同分布的结果进行推广，得到了可交换随机变量的收敛性的一个结果．

简介：1。已知随机变量X的概率分布如下.则P（X≥0）___。2.设10件同类型的零件中有2件是不合格品，从中任取3件，则所取零件中不合格品不超过1件的概率是。3.甲、乙、丙三人参加了一家公司的招聘面试，甲面试合格的概率是2/3，乙、丙面试合格的概率都是1/2，且面试是否合格互不影响，则至少有1人面试合格的概率是___。

简介：本文拓广了随机变量的熵和信息量的概念,给出了灰色随机变量的定义,运算公式,并得到若干运算性质.

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