随机过程 第一章 随机变量与数学期望

已于 2024-04-26 21:15:28 修改
阅读量362 收藏 1
点赞数 6
分类专栏： 随机过程 文章标签： 概率论 机器学习 人工智能 随机过程
于 2024-04-26 10:59:20 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45738761/article/details/138212562
版权

随机过程笔记：

随机过程 第一章 随机变量与数学期望-优快云博客

随机过程 第二章 特征函数与随机过程定义-优快云博客

随机过程 第三章 随机过程的数字特征与特征函数-优快云博客

随机过程 第四章 随机过程的分类-优快云博客

随机过程 第五章 时平均、时相关函数-优快云博客

随机过程 第六章 泊松过程、平稳时间序列、马尔科夫过程-优快云博客

随机过程 第七章 高阶概率转移-优快云博客

条件数学期望：二维随机变量的数学期望

离散随机变量的条件数学期望

连续性随机变量的数学期望

条件数学期望的性质

复随机变量

随机过程 第二章 特征函数与随机过程定义
qq_45738761的博客
04-26 410
当e确定时，X(e,t)是t的函数；当t固定时，X(e,t)是随机变量，样本空间为{cosπt，t}反之，若一个有限维分布族满足对称性相容性则它必是某个随机过程X(t)的有限维分布族。常见分布的特征函数：特征函数是由其分布函数唯一确定的，反之亦然。随机过程的分布函数族。
随机过程 第五章 时平均、时相关函数
qq_45738761的博客
04-26 339
（之前用固定时刻t1的若干样本求的mx、Rx称为集平均、集相关函数；下面用不同时刻样本求得的、Rxτ称为时平均、时相关函数）当时间间隔无限变大时两个状态线性联系无限变弱的平稳过程具有数学期望各态历经性。谱密度的性质：谱密度Sx(W)是实的、非负的偶函数。一个平稳过程需要加什么条件才能具有各态历经性呢？相关函数的谱分解，是指把它表示成傅里叶积分的形式。非周期信号可以表示为正弦信号的加权积分。用积分法计算相关函数和谱密度。用查表法计算相关函数和谱密度。，1/2π）都是傅里叶对。以概率1成立/始终成立。
概率论与数理统计-第4章 随机变量的数字特征
rc4gyyc的博客
11-27 3429
定义1设X是一个随机变量，若E[X-E(X)]2存在，则称它为X的方差，记为2注：符号D(X)有时简写为DX.同样，对于连续型随机变量也是这样规定方差的算术平方根√D(X)称为标准差或均方差.它与X具有相同的度量单位.注：方差刻画了随机变量X的取值与数学期望的偏离程度，它的大小可以衡量随机变量取值的稳定性从方差的定义易见：(1)若X的取值比较集中，则方差较小；(2)若X的取值比较分散，则方差较大；
【随机过程】第一章 随机过程概念与基本类型课后习题及答案
BetterBench的博客
04-01 8314
设随机过程X(t)=Vt+b,t∈\in∈ (0,∞\infty∞),b为常数，V为服从正太分布N(0,1)的随机变量，求X(t)的一维概率密度、均值和相关函数 设随机变量Y具有概率密度f(y),令X(t)=e−Yt,t>0,y>0X(t)= e^{-Yt},t>0,y>0X(t)=e−Yt,t>0,y>0,求随机过程X(t)的一维概率密度及EX(t),Rx(t1,t2)EX(t),R_x(t_1,t_2)EX(t),Rx​(t1​,t2​) 若从t=0开始..
指数随机变量 泊松过程跳_第四章 随机过程的熵率
weixin_31597865的博客
12-21 850
曾经看到过一句话“在理想主义者眼中，什么都是马尔科夫链”-《潜伏之赤途》这让我们很容易想到说，我们的人生是否也是马尔科夫链呢？整个第四章其实核心是围绕马尔科夫链展开的，本质就是事件的随机性。因此，对于本章内容，我也尝试从马尔科夫链进行引入我们第四章的内容。在接下来的文章中，我将尝试从信息论中随机过程的相关讨论，来逐步寻找上述问题的答案。在之前的第三章渐近均分性中，我们讨论了渐近均分性（AEP）, ...
概率论第二章 随机变量的分布与数字特征
2201_75515911的博客
04-21 1601
在一次伯努利试验中，，若用X记事件A出现的次数，称X服从两点分布或(0-1)分布。共有n次不可能的取值，且取每一个值的可能性都相等,即在n重伯努利试验中，若事件A出现的次数记为X，随机变量X可能的值是0,1,2,...,n，相应概率分布为式中，且，则称X服从参数为n,p的二项分布，记作在伯努利试验中，考虑事件A首次出现时的试验次数X的分布。X的所有可能取值是集合，事件表示A首次出现是在第k次试验，即前k-1次试验都出现，而第k次试验出现A，这一事件的概率为。
matlab求随机过程的数学期望,随机过程_Matlab.pdf
weixin_29432775的博客
03-16 826
随机过程_Matlab,matlab,随机过程,随机过程实验,随机过程r,matlab平稳随机过程,应用随机过程,随机过程pdf,平稳随机过程,概率论与随机过程前言 随机模拟若想检验数学模型是否反映客观现实，最自然的方法是比较由模型计算的理论概率和由客观试验得到的经验频率。不幸的是，这两件事都往往是费时的、昂贵的、困难的，甚至是不可能的。此时，计算机模拟在这两方面都可以派上用场：提供理论概率的数值...
随机过程 第六章 泊松过程、平稳时间序列、马尔科夫过程
qq_45738761的博客
04-26 786
在足够小的时间内出现一个质点的概率与时间成正比，而在很短的时间内出现的质点数不少于2个的概率是关于时间的高阶无穷小。马尔科夫过程：马尔科夫过程是无后效性的随机过程，即下一时刻的状态tm+1只与当前状态tm有关，与之前的状态无关。与转移起始时间n无关仅与转移出发状态 i、转移步数 k、转移到达状态 j 有关的马尔科夫。马氏链的状态转移图 状态转移图上标上概率就是概率转移图。马尔科夫链（时间离散，状态离散的马尔科夫过程）过程是具有独立增量和平稳增量的计数过程。用Tn表示第n次时间发生的时间，如。
第四章 随机变量的数据特征 4.1 数学期望
Deam_swan_goose的博客
06-20 517
第四章 随机变量的数据特征 4.1 数学期望 文章目录第四章 随机变量的数据特征 4.1 数学期望离散型随机变量的期望连续型随机变量的期望数学期望的性质 离散型随机变量的期望 简单来说就是把每个xxx与其对应的概率相乘之后再累加。（加权平均） 又如： 再来看二维的： 连续型随机变量的期望 又如： 二维的： 数学期望的性质 ...
2019高考数学一轮复习第11章计数原理和概率第9课时随机变量的期望与方差练习理
08-06
8. **数学期望的不等式应用**：若随机变量X的期望E(X) > 1.75，且X的可能取值与概率已知，可以建立关于概率p的不等式并求解，如第8题中，通过期望的计算公式确定p的取值范围。 9. **标准差与成功概率的关系**：在...
考研数学 概率论第四章 随机变量的数字特征
02-22
概率论第四章随机变量的数字特征是考研数学的重要组成部分，涵盖了随机变量的数学期望、方差、矩、协方差和相关系数等概念。这些概念是理解随机变量的数字特征的基础，掌握这些概念对于考研数学的成功非常重要。 一...
2018版高中数学第二章概率课时训练14离散型随机变量的数学期望新人教B版选修2_3
09-09
在现实生活中，诸如掷骰子或抽奖活动等都是离散型随机变量数学期望应用的典型例子。以投掷骰子为例，离散型随机变量X表示投掷100次骰子时，点数6出现的次数。由于骰子的每一面出现的概率相等，点数6出现的概率是1/6...
随机信号分析基础课件：第一章 概率与随机变量复习课.ppt
06-28
在随机信号分析的基础课程中，第一章主要探讨了概率论与随机变量的核心概念，这对于理解和处理复杂的信号处理问题至关重要。以下是对这些知识点的详细说明： 1.1 随机事件及其概率： - 随机现象指的是那些结果无法...
2022高中数学全程复习第十一章第六节离散型随机变量的分布列、均值与方差.pptx
08-04
在本节课中，我们将深入探讨离散型随机变量的分布列、均值（数学期望）以及方差，这些都是理解随机现象和进行统计分析的基础。 首先，离散型随机变量的分布列是一个列出所有可能值及其对应概率的表格。对于一个离散...
1.3 古典概型和几何概型
HappyAcmen
06-06 1230
一刻钟，过时即可离去，假定每个人在指定的1小时内任一时刻到达是等可能的，求两人能会面的概率？|x-y|≤15 -15≤x-y≤15 这样才能会面。(会面问题) 甲、乙两人约定7点到8点在某处见面，并约定先到者应等候另一人。比如一个圆形：射箭，射中阴影部分的概率是。(2)恰好有n间房，其中各住一个人。(3)某指定的房间中恰好有k个人。(4)当n=N 时，恰有一间房空着。(1)某指定的n间房中各有一个人。设：甲、乙到达时间分别是x，y。
基本多线程编译make命令
WSSWWWSSW的博客
06-11 92
如何在FFmpeg编译中使用多线程加速 摘要：编译FFmpeg时使用多线程可大幅节省时间。核心方法是添加-j参数，如make -j8使用8线程。推荐命令： make -j$(nproc)自动匹配CPU核心数 或手动指定make -j4/make -j8 注意事项： 线程数建议为物理核心数×2 内存不足时减少线程数 可结合ccache进一步加速 首次编译仍需10-30分钟，但多线程能提速6-8倍
【统计方法】蒙特卡洛
weixin_48846514的博客
06-04 1466
蒙特卡洛
统计学（第8版）——统计学基础统计抽样与抽样分布（考试用）
最新发布
2302_79239614的博客
06-11 669
本文系统梳理了统计学抽样理论中的核心符号与分布体系。首先区分了参数（如总体均值μ、方差σ²）和统计量（如样本均值x̄、方差s²）的符号表示，进而详细介绍了四大重要概率分布：正态分布N(μ,σ²)的概率密度函数与标准化转换、卡方分布χ²(n)的定义与单总体应用、F分布的双总体方差检验应用、以及t分布的小样本推断特性。文章还阐述了样本均值的抽样分布公式，包括无限总体和有限总体修正情形，并说明了大数定律的概率收敛性和中心极限定理的正态近似条件。最后通过速查表归纳了关键统计符号及其专业领域，为抽样分析提供系统的符号
统计学（第8版）——参数估计（考试用）
2302_79239614的博客
06-10 786
参数估计是通过样本数据推断总体参数的方法，分为点估计和区间估计。点估计用单一数值估计参数，需满足无偏性、一致性、有效性和罗-克拉美不等式等标准，常用矩估计和最大似然估计法。区间估计给出参数的可能范围及置信度，根据总体分布和样本量选择不同统计量（如Z、t、χ²、F分布）构建置信区间。对单一总体，可估计均值、方差和比例；对两个总体，可比较均值差、方差比和比例差。通过具体公式和案例（如英语成绩对比），展示了不同场景下的参数估计应用。
南邮概率统计与随机过程练习题第一章详解
资源摘要信息: "南邮通达概率统计与随机过程同步练习题第一章" 知识点详细说明： 1. 概念理解与基础知识 概率统计与随机过程是数学中的重要分支，尤其在工程数学和应用数学领域具有广泛的应用。在第一章中，学生将...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值