一、三大基础随机分布与数学特征
一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态
1、均匀分布
表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的
其概率密度、均值、方差
2、指数分布
事件以恒定平均速度连续且独立地发生的过程(泊松过程中的事件之间的时间的概率分布)
其概率密度、均值、方差
3、正态分布
常见的连续概率分布，若一个随机变量X服从一个位置参数μ，尺度参数为σ的正态分布记为
均值为μ，方差为σ平方
二、随机变量的数学特征
1、期望
描述一个随机事件中的随机变量的平均值的大小，数学期望的定义是实验中可能的结果的概率乘以其结果的总和。
用于预测一个随机事件的平均预期情况。
2、 方差
衡量随机变量或一组数据时的离散程度的度量
3、(自)相关函数
自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1，t2，的取值之间的相关程度
4、(自)协方差函数
用来描述X(t)在两个时刻取值的起伏变化（相对于均值）的相关程度，也称为中心化的自相关函数。
显然，自协方差函数和自相关函数描述的特性基本相同
5、相关系数
消除两个随机变量变化幅度的影响，单纯反应变化的相似度
三、关系与计算
- 随机变量X、Y相互独立，E(XY) = E(X)E(Y)
- D(X) = E(X^2) - [E(X)] ^2
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