当前位置: 首页 > article >正文

HENU~国商计科概率论复习

2024年春季概率论复习

第二章知识点

  • 分布函数的性质:掌握分布函数的定义、性质及其应用。

  • 正态分布标准化计算概率:了解正态分布的标准化方法,并利用标准正态分布表计算概率。

  • 指数分布的期望与方差:熟悉指数分布的期望和方差公式及其推导。

  • 离散型变量函数的分布:掌握离散型随机变量函数的分布计算方法。

  • 连续性随机变量的概率密度的性质、分布:理解连续型随机变量概率密度的性质,掌握其分布计算。

第三章知识点

  • 二维随机变量的边缘分布:学会计算二维随机变量的边缘分布。

  • 二维离散型变量的分布律:掌握二维离散型随机变量的分布律及其性质。

  • 连续型变量的条件、联合、边缘概率密度:理解连续型随机变量的条件概率密度、联合概率密度和边缘概率密度的概念及计算方法。

  • 两个随机变量函数的分布:掌握两个随机变量函数的分布计算方法。

第四章知识点

  • 连续型变量的期望与方差:掌握连续型随机变量期望和方差的计算方法。

  • 方差的性质:熟悉方差的性质及其应用。

  • 协方差的计算:掌握协方差的计算方法及其意义。

  • 连续型二维随机变量的期望、协方差、相关系数、方差的性质:理解连续型二维随机变量的期望、协方差、相关系数和方差的性质及其相互关系。

  • 离散型二维随机变量的期望:掌握离散型二维随机变量期望的计算方法。

  • 随机变量函数的期望:掌握随机变量函数期望的计算方法。

附有例题,私信发送


http://www.kler.cn/a/530881.html

相关文章:

  • 年化18%-39.3%的策略集 | backtrader通过xtquant连接qmt实战
  • Python 网络爬虫实战:从基础到高级爬取技术
  • 使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
  • C# 语言基础全面解析
  • 记录 | 基于MaxKB的文字生成视频
  • 负载均衡器高可用部署
  • 在Linux环境下修改Anaconda的默认虚拟环境安装位置
  • Deepseek:网页版OR本地部署版本?
  • 【Linux】进程间通信(管道:匿名管道、命名管道、实战练习)
  • IDA Pro的基础指南
  • MiniQMT与xtquant:量化交易的利器
  • Leetcode—81. 搜索旋转排序数组 II【中等】
  • web前端14--flex
  • 线程互斥同步
  • Axure PR 9 动效 设计交互
  • 软考论文万能模板
  • 2021版小程序开发5——小程序项目开发实践(1)
  • k8s二进制集群之ETCD集群部署
  • Altium Designer绘制原理图时画斜线的方法
  • opencv实现边缘模板匹配
  • 实验力学的记录
  • 蓝桥杯真题——小秘密(省模拟赛)
  • UE 不同类型蓝图类的区别(关卡蓝图 Component蓝图 Actor蓝图)
  • oracle:索引(B树索引,位图索引,分区索引,主键索引,唯一索引,联合索引/组合索引,函数索引)
  • 【Rust自学】19.5. 高级类型
  • 人工智能导论-第3章-知识点与学习笔记