2随机变量X、Y的数学期望E(X)=—1,E(Y)=2,方差D(X)=1,D(Y)=2,且X、Y相互独立,则:______,______。 3随机变量X、Y的数学期望E(X)=1,E(Y)=2, 方差D(X)=1,D(Y)=2, 且X、Y相互独立,则:______,______。 4随机变量X、Y的数学期望E(X)=1,E(Y)=2, ...
百度试题 结果1 题目设随机变量X的数学期望为E(X)=1,对常数a,b,有E(aX+b)= .相关知识点: 试题来源: 解析 Eax+b=aEx+b=a+b 反馈 收藏
根据期望的线性性质，E(X-1) = E(X) - E(1) = 1.2 - 1 = 0.2。除了期望之外，方差也是衡量随机变量离散程度的重要指标。方差D(X)定义为E[(X-E(X))^2]。对于随机变量X-1，其方差D(X-1)可以表示为D(X-1) = E[(X-1)^2] - [E(X-1)]^2。将已知的值代入公式中，可以...
E(x+1)=2。把1理解为一个E(X2)=1的期望。然后由于他们独立，所以E(X+1)=E(X)+E(X2)=1+1=2。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。
局部抽样时,我们计算期望E(x) =Σx/n,意思是默认所有样本变量x的出现概率都一样,都是1/n,公式的意义正好可以套average这个操作,化整为零,通过average(平摊)操作得到mean(中心值,均值)。 从数值的理解看,中心值是可以理解为某种形式的均值,在一条数轴上值的中间,一群人的收入水平的中间。
1、数值不同E(X)=E(X),而E(X^2)=D(X)+E(X)*E(X)。 2、代表的意义不同,E(X)表示X的期望,而E(X^2)表示的是X^2的期望。 3、求解的方法不同,E(X^2)的求解为x^2乘以密度函数求积分,E(X)的求解为x乘以概率密度然后求积分。 扩展资料: 期望的性质: 设C为一个常数,X和Y是两个随机变量...
解析 因为Xi只是X的某一个代表.X是一般的变量,X1,X2,这些都是从X的分布里生成出来的,所以他们有同样的分布,也就是IID.同分布的随机变量,当然他们的期望也是一样的了.结果一 题目 为什么正态分布中数学期望E(Xi)=E(X),这是怎么回事, 答案 因为Xi只是X的某一个代表.X是一般的变量,X1,X2,这些都是从X...
数学期望中E(XY)表示xy相乘的数学期望。首先x，y都是随便变量，E（x）表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。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...
首先计算数学期望E(X)：\(E(X) = 1 \times 0.2 + 2 \times 0.5 + 3 \times 0.3 = 0.2 + 1 + 0.9 = 2.1\)。然后计算方差D(X)：\(D(X) = (1 - 2.1)^2 \times 0.2 + (2 - 2.1)^2 \times 0.5 + (3 - 2.1)^2 \times 0.3 = 0.243\)。这个例子...
你好，数学期望E(X)具有以下三个性质：1. 线性性质：对于任意常数a和b，E(aX + b) = aE(X) + b。即数学期望与常数的乘积和常数的加法满足分配律。2. 非负性质：对于任意随机变量X，E(X) ≥ 0。即数学期望始终为非负数。3. 加法性质：对于两个随机变量X和Y，E(X + Y) = E(X) + ...