对，常量的数学期望还是此常数。可如下考虑以帮助自己正确理解：令X=1，即X恒等于1，此时P(X=1)=1，也即X服从“一点”分布，按数学期望的定义立即可得 E(1)=E(X)=1*P(X=1)=1*1=1 注：可将常数看做特殊的随机变量，这样就将随机变量的概念拓广包括常量这一特殊情形。
期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn 方差的公式:D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+. +(Xn-E)的平方*Pn 对于2项分布(例子:在n次试验中有K次成功,每次成功概率为P,他的分布列求数学期望和方差)有EX=np DX=np(1-p) ,n为试验次数 p为成功的概率 对于几何分布...
具体而言，E(X)的计算公式为E(X) = 0*0.3 + 1*0.2 + 2*0.5 = 1.2。进一步地，我们也可以计算出E(X-1)的值。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]。
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。历史故事 在17世...
区别：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。
按照正态分布的基本概念 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ²的正态分布 记为N(μ，σ²)那么这里的X~N(1,4)当然就是得到数学期望E(x)=1，而方差D(x)=4 而正态分布有极其广泛的实际背景 生产生活与科学实验中很多随机变量的概率分布 都可以近似地用正态分布来描述 ...
1、指数分布的期望：E（X）=1/λ。2、指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b...
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
二项分布的数学期望E(X^2)可以通过其基本性质得出。在二项分布中，如果随机变量X服从b(n,p)，其中n代表试验次数，p是每次试验成功的概率，那么E(X)等于np，而方差D(X)为npq，其中q=1-p。进一步计算得E(X^2)等于npq+(np)^2，简化后为np(np+q)。因此，二项分布的期望E(X^2)反映了成功...
从定义出发的，x（x-1）的期望等于每一项乘以它概率的求和。所以E（x（x-1））=Σ{[x（x-1）]*P} 概率，亦称“或然率”，它是反映随机事件出现的可能性大小。随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件。例如，从一批有正品和次品的商品中，随意抽取一件，“抽得的是正品”就是一...