随机变量的期望公式
@伍竿792：随机变量的数学期望公式证明正的随机变量的数学期望公式应该是xp(x)对x从0到无穷积分,怎样证明它还等于1 - F(x)从零到无穷的积分呢?这里p(x)等于概率密... - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷. lim表示当M趋于正无穷时的极限. E(x)=int^Infty_0 xp(x)dx =lim (MF(M) - int^M_0 F(x)dx)——分部积分 =lim (MF(M) - M + int^M_0 (1-F(x))dx). 由于0
@伍竿792：什么是全期望公式? - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 全期望公式,即设X,Y,Z为随机变量,g(·)和h(·)为连续函数,下列期望和条件期望均存在,则
@伍竿792：数学期望怎么求?要概念和公式 - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为的数学期望(设级数绝对收敛),记为E.如果随机变量只取得有限个值.随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.它...
@伍竿792：期望值公式是怎样的? -
骆通18357183636…… 工具书中解释 期望值指一个人对某目标能够实现的概率估计,即:一个人对目标估计可以实现,这时概率为最大(P=1);反之,估计完全不可能实现,这时概率为最小(p=0).因此,期望(值)也可以叫做期望概率.一个人对目标实现可能...
@伍竿792：数学数学期望有哪些计算方法? -
骆通18357183636…… 1.根据定义,E(x)=∑p(x)*x (离散情况) ∫f(x)xdx (连续情况) 2.根据公式,当你知道随机变量具体服从什么分布的时候,直接用现成的期望公式.
@伍竿792：如何计算一个随机变量的数学期望在网上找了半天也没找到合适的方法来求一个随机变量的期望,我的问题是:一个随机变量:xx的分布函数(probability ... - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 数学期望是int(x*f(x))f(x)是随机变数x的概率密度函数.如x为标准正态分布,f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)x的期望为int(x*f(x))=int(x/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2))
@伍竿792：数学里面期望值是什么?怎么算? -
骆通18357183636…… 在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.期望值计算:例子 某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000...
@伍竿792：数学期望怎么求? -
骆通18357183636…… 数学期望求法: 1、只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可. 2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…; 如果X是连续型随机变量,其概率密度函数是p(x),则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞,+∞)上的积分. 主要就是这两种. 希望帮到你 望采纳 谢谢 加油
@伍竿792：帮忙分析一下数学期望的概念和公式,请高人指点! -
骆通18357183636…… 随机变量的数学期望 设离散型随机变量的分布列为,如果级数绝对收敛,则称级数的和为随机变量的数学期望.设连续型随机变量的密度函数为,如果广义积分绝对收敛,则称此积分值为随机变量的数学期望.数学期望有如下性质: (1)设是常数,则;(2)设是常数,则;(3)若是随机变量,则;对任意个随机变量,有;(4)若相互独立,则;对任意个相互独立的随机变量,有.2、随机变量函数的数学期望 设离散型随机变量的分布律为,则的函数的数学期望为,式中级数绝对收敛.设连续型随机变量的密度函数为,则的函数的数学期望为,式中积分绝对收敛.
@伍竿792：随机变量的数学期望公式证明 -
骆通18357183636…… 以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0 xp(x)dx=lim (MF(M) - int^M_0 F(x)dx)——分部积分=lim (MF(M) - M + int^M_0 (1-F(x))dx).由于0 <= M(1-F(M)) = M int^Infty_0 p(x) dx 而int^Infty_0 p(x) dx = 1 <= int^M_0 xp(x) dx(M充分大时),因为积分收敛,所以积分的尾巴趋于0,亦即lim int^Infty_M xp(x) dx =0.<----这个很重要 将以上几个式子合起来,就证明了该结论.
骆通18357183636…… [答案] 以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷. lim表示当M趋于正无穷时的极限. E(x)=int^Infty_0 xp(x)dx =lim (MF(M) - int^M_0 F(x)dx)——分部积分 =lim (MF(M) - M + int^M_0 (1-F(x))dx). 由于0
@伍竿792：什么是全期望公式? - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 全期望公式,即设X,Y,Z为随机变量,g(·)和h(·)为连续函数,下列期望和条件期望均存在,则
@伍竿792：数学期望怎么求?要概念和公式 - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率P(=xi)之积的和称为的数学期望(设级数绝对收敛),记为E.如果随机变量只取得有限个值.随机变量最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.又称期望或均值.它...
@伍竿792：期望值公式是怎样的? -
骆通18357183636…… 工具书中解释 期望值指一个人对某目标能够实现的概率估计,即:一个人对目标估计可以实现,这时概率为最大(P=1);反之,估计完全不可能实现,这时概率为最小(p=0).因此,期望(值)也可以叫做期望概率.一个人对目标实现可能...
@伍竿792：数学数学期望有哪些计算方法? -
骆通18357183636…… 1.根据定义,E(x)=∑p(x)*x (离散情况) ∫f(x)xdx (连续情况) 2.根据公式,当你知道随机变量具体服从什么分布的时候,直接用现成的期望公式.
@伍竿792：如何计算一个随机变量的数学期望在网上找了半天也没找到合适的方法来求一个随机变量的期望,我的问题是:一个随机变量:xx的分布函数(probability ... - 作业帮
骆通18357183636…… [答案] 数学期望是int(x*f(x))f(x)是随机变数x的概率密度函数.如x为标准正态分布,f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2)x的期望为int(x*f(x))=int(x/sqrt(2*pi)*exp(-x^2/2))
@伍竿792：数学里面期望值是什么?怎么算? -
骆通18357183636…… 在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一.它反映随机变量平均取值的大小.期望值计算:例子 某城市有10万个家庭,没有孩子的家庭有1000...
@伍竿792：数学期望怎么求? -
骆通18357183636…… 数学期望求法: 1、只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可. 2、如果X是离散型随机变量,它的全部可能取值是a1,a2,…,an,…,取这些值的相应概率是p1,p2,…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)(p1)+(a2)(p2)+…+(an)(pn)+…; 如果X是连续型随机变量,其概率密度函数是p(x),则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞,+∞)上的积分. 主要就是这两种. 希望帮到你 望采纳 谢谢 加油
@伍竿792：帮忙分析一下数学期望的概念和公式,请高人指点! -
骆通18357183636…… 随机变量的数学期望 设离散型随机变量的分布列为,如果级数绝对收敛,则称级数的和为随机变量的数学期望.设连续型随机变量的密度函数为,如果广义积分绝对收敛,则称此积分值为随机变量的数学期望.数学期望有如下性质: (1)设是常数,则;(2)设是常数,则;(3)若是随机变量,则;对任意个随机变量,有;(4)若相互独立,则;对任意个相互独立的随机变量,有.2、随机变量函数的数学期望 设离散型随机变量的分布律为,则的函数的数学期望为,式中级数绝对收敛.设连续型随机变量的密度函数为,则的函数的数学期望为,式中积分绝对收敛.
@伍竿792：随机变量的数学期望公式证明 -
骆通18357183636…… 以下记int^s_t表示从t到s积分,Infty表示无穷.lim表示当M趋于正无穷时的极限.E(x)=int^Infty_0 xp(x)dx=lim (MF(M) - int^M_0 F(x)dx)——分部积分=lim (MF(M) - M + int^M_0 (1-F(x))dx).由于0 <= M(1-F(M)) = M int^Infty_0 p(x) dx 而int^Infty_0 p(x) dx = 1 <= int^M_0 xp(x) dx(M充分大时),因为积分收敛,所以积分的尾巴趋于0,亦即lim int^Infty_M xp(x) dx =0.<----这个很重要 将以上几个式子合起来,就证明了该结论.
