补充随机变量及期望_百度文库
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补充随机变量及期望|
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你可能喜欢模糊随机变量的期望值--《济南大学学报(自然科学版)》1987年02期
模糊随机变量的期望值
【摘要】：正 引言自1965年美国自动控制学家 L·A·Zadch 提出模糊集合概念以来,模糊数学发展十分迅速,应用十分广泛。模糊概率分析就是模糊数学的一个重要分支。它是在经典概率论基础上,引进模糊集合概念,研究模糊随机现象而发展起来的。关于这方面的文献很多,这里仅就与本文有关的综述如下.1976年 Feron 定义模糊随机集合为可测函数 F:Ω→(?)((?)).这里(?)是一个拓扑空间.(?)((?))=[u;(?)→[01]]且[X∈(?):F(ω)(x)≥α]对每一个α是(?)的一个闭子
【作者单位】：
【关键词】：
【正文快照】：
引两 自1965年关国自动控制学家L·A.Z“dCh提出模糊集合概念以来,模糊效学发展十分迅速,应用十分广‘泛。模糊概率分析就是模糊数学的一个重要分支。它是在经典概率论华础上,引进模糊集合概念,研究模糊随机现象而发展起来的。关于这方而的文献很多,这里仅就与本文有关的综述
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风险管理常用的概率统计知识
1.5.1 基本概念
概率是对不确定性事件进行描述的最有效的数学工具，是对不确定性事件发生可能性的一种度量。
不确定性事件是指，在相同的条件下重复一个行为或试验，所出现的结果有多种，但具体是哪种结果事前不可预知。
确定性事件是指，在相同的条件下重复同一行为或试验，出现的结果也是相同的。确定性事件的出现具有必然性，而不确定性事件的出现具有偶然性。
概率所描述的是偶然事件，是对未来发生的不确定性中的数量规律进行度量。
2.随机事件
在每次随机试验中可能出现，也可能不出现的结果成为随机事件。
随机事件由基本事件构成。基本事件是随机试验中不能再分解的最简单的随机事件。
3.随机变量
随机变量就使用数值来表示随机事件的结果。
根据所给出的结果和对应到实数空间的函数取值范围，可以把随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量。
(1)离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量的一切可能值及与其取值相应的概率，称做离散型随机变量的概率分布，表示法有列举法或表格法。
可以通过重复试验发生的频率来定义离散型随机变量的概率。在相同条件下，重复进行n次试验，事件A发生m(m & n)次，则称比值m/n为事件A发生的频率。频率m/n的这个稳定值p称为事件A的概率，记作P(A)=p。
(2)连续型随机变量的概率分布
连续型随机变量的概率分布通常使用累积概率分布或概率密度来定义。
无论是离散型随机变量还是连续型随机变量，都可以用一种统一的形式即分布函数来描述其概率特征。
若X的分布函数F(x)已知，就能知道X落在任一区间(x1，x2]上的概率。
(3)随机变量的期望值和方差
期望值是随机变量的概率加权和。随机变量的方差描述了随机变量偏离其期望值的程度。方差是随机变量取值偏离期望值的概率加权和。
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