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...
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
EZ1 = E[AX + BY] = AEX + BEY = AU + BU = (A+B)UEZ2 = E[AX - BY] = AEX - BEY = AU - BU = (A-B)U(U即正态分布期望,到此我还是理解 的)E(Z1Z2) = E[AX + BY][AX - BY] = E[A2X2 - B2Y2] = A2EX2 - B2EY2 = A2[D + U2] - B2[D + U2] =...
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...
1、根据员工需要设定报酬和奖励措施(提高效价V) 结合效价的主观性特征,充分了解员工需求后因人而异设定具体的激励。如,“成就需求型”员工,他需要的是不断赋予更高职责,给予更具挑战的任务;而“权力需求型”员工,需要的是给予更高的职位的激励。 2、给员工创造良好的工作条件,增强其达到目标的信心(提高期望E) ...
答:(1)X服从二项分布,因为掷均匀的硬币,一次试验出现的结果只有两个,即“正面朝上”与“反面朝上”;各次试验相互独立;每次试验“正面朝上”的概率都是,恰好满足二项分布的定义.(2)其参数n=10,p=.(3)(分布列略)投掷一枚均匀的硬币10次,恰好5次正面朝上的概率为:P(X=5)=C10()5(1-)5=景≈0....
百度试题 结果1 题目【题目】π(入),求期望 E[1/(X+1)] 相关知识点: 试题来源: 解析 【解析】 E[1/(X+1)]=1/[π*(λ)+1] 反馈 收藏
E(X+e-2X)=EX+Ee-2X=1+ 1 3= 4 3. 首先将X的期望和方差写出来,然后利用数学期望的性质,将E{X+e-2X}化成两个期望之和,分别计算即可. 本题考点:指数分布. 考点点评:此题考查指数分布的概率密度函数及其期望,以及期望的性质.对于常见的分布函数,其期望和方差要熟记. ...