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连续型随机变量均有期望
概率论
连续
性
随机变量
的数学
期望
EX=∫(-∞-∞)xf(x)dx,则E(X^2)[E...
答:
你写的这个结论是成立的。把X^2改成其它函数也是成立的,这是
期望
的一个重要性质。
求
连续型随机变量
的
期望
怎么求,详细过程谢谢
答:
此题可以用分部积分法如图计算。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!
如何求数学
期望
?
答:
连续型
:\(D(X) = \int_{-\infty}^{\infty} [x - E(X)]^2 f(x) dx\),其中\(f(x)\)是X的概率密度函数,\(E(X)\)是X的数学
期望
。举例说明:假设有一个离散
型随机变量
X,它有三个可能的取值:1、2、3,对应的概率分别为0.2、0.5、0.3。首先计算数学期望E(X):\(E(X)...
为什么
随机变量
X的
期望
E(X)等于数学期望?
答:
E[X] = x1 * p1 + x2 * p2 + ... + xn * pn 这个公式描述了随机变量 X 取值的加权平均,其中 xi 是随机变量 X 的第 i 个可能取值,pi 是相应的概率。如果随机变量 X 是一个
连续型随机变量
,其概率密度函数为 f(x),那么数学
期望
E[X] 的定义稍有不同。在这种情况下,数学期望...
期望
计算公式在概率论中有什么意义?
答:
期望
值可以被视为随机试验在同样的机会下重复多次后,所有可能状态的平均结果。期望计算公式的意义在于,它可以帮助我们更好地理解随机变量的性质。例如,对于一个离散型随机变量,我们可以利用期望值来估计它的取值范围;对于一个
连续型随机变量
,我们可以利用期望值来估计它在某个取值处的概率密度函数。
若
连续型随机变量
X的概率密度为f(x),为什么X的数学
期望
E等于∫xf(x...
答:
设
连续型随机变量
在(a,b)为f(x)在其他处为0 把f(x)拆成无数分 每一份为dx 每一份对应的x值取x1,x2,x3...则它的
期望
Ex=x1f(x1)dx+x2f(x2)dx+...这不就是xf(x)在(a,b)上的积分嘛。
设
随机变量
x在区间a b上服从均匀分布,求x得数学
期望
ex和方差dx!?_百 ...
答:
X服从均匀分布,即X~U(a,b),则E(X)=(a+b)/2,D(X)=(b-a)²/12 证明如下:设
连续型随机变量
X~U(a,b)那么其分布函数F(x)=(x-a)/(b-a),a≤x≤b E(x)=∫F(x)dx=∫(a到b)(x-a)/(b-a)dx =(x²/2-a)/(b-a) |(a到b)=(b²/2-a)/(b-a)...
如何区分离散型和
连续
性
随机变量
答:
离散型随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。2、连续型
连续型随机变量
即在一定区间内变量取值有无限...
如何理解概率中数学
期望
刻画的是x的中心位置
答:
若x为
连续型随机变量
,其密度函数为p(x),则当积分时,定义它的期望为。在一般场合,设x是概率空间(Ω,F,p)上的随机变量,其分布函数为F(x),则当时,定义x的期望为 式中是斯蒂尔杰斯积分;或是随机变量x在Ω上对概率测度p的积分。然而,并非所有的随机变量都
具有期望
。随机变量的期望,有下列性质...
求
连续型随机变量
的
期望
答:
题目出错了,概率密度的积分并不等于1。如果稍改一下,可以按照下图用公式和性质求解。
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
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