3.4.5 随机向量的数学期望向量和协方差矩阵 和一维随机变量的数字特征相比,多维随机变量的数字特征还包括协方差和相关系数,它们刻画了两个随机变量之间的相关程度。 3.4.1 多维随机变量函数的期望 [定理 1] 若二维随机变量 (X,Y) 的分布用联合分布列 P(X=xi,Y=yj) 或联合密度函数 p(x,y) 表示,则 Z=g...
1.随机向量 1.1 数学期望 1.2 协方差矩阵 1.3 高斯/正态分布 2.多维高斯/正态分布 2.1 高斯推断 2.2 高斯随机变量的线性变换 2.3 高斯分布的独立性和不相关性 2.4 高斯分布的归一化积 2.5 高斯分布的非线性变换 这一讲描述随机向量(期望、协方差矩阵、高斯/正态分布)、多元高斯/正态分布(高斯推断、独立性和...
随机变量的方差 定义: 若果随机变量 X 的期望 \(\mu=EX\) 有限,就称 \(E(X-\mu)^2\) 性质: \(Var(a + bX) = b^2 Var(X)\) \(Var(X) = E(X − \mu)^2 < E(X − c) ^2\) , 只要 \(c ≠ \mu\) (说明随机变量 X 在均方误差意义下距离 \(\mu\) \(Var(X) = 0\)...
矩阵 随机向量 期望性质 证明 性质如下: 1、E(AX)=AE(X) 2、E(AXB)=AE(X)B 3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y) 注意:X
算了好几遍,居然是1,和正确答案不一样,应该为5/8。 答案 e=123相关推荐 1随机向量的函数的期望:已知密度函数f(x,y)=(1/4)(1+3y^2)x ,0<=x<=2,0<=y<=1,求E。 算了好几遍,居然是1,和正确答案不一样,应该为5/8。反馈 收藏
一、随机向量函数的分布二、随机向量函数的期望 一、随机变量函数的分布 1、离散型、D.r.v.X,Y），g(x,y)是一个二元函数，（则g(X,Y)作为(X,Y)的函数是一个离散型随机变量，(X,Y)~P{X=xi,Y=yj}=pij,i,j=1,2,L,设Z=g(X,Y)的所有可能取值为zk(k=1,2,L)，则Z的概率分布为 P{Z=zk...
计算随机向量的期望值,通常采取以下步骤: 1. 确定随机向量的分量:首先要明确随机向量由哪些随机变量组成,这些随机变量可以是离散的,也可以是连续的。 2. 计算各个分量的期望值:对每个随机变量分别计算期望值。对于离散随机变量,期望值是概率分布乘以其取值的加权和;对于连续随机变量,期望值是概率密度函数乘以其取值的...
3.3 随机向量函数的分布与期望 一、随机向量函数的分布 二、随机向量函数的期望 1、离散型 一、随机变量函数的分布 例3.12 证: i=0,1,2,… j=0,1,2,…例3.13 Possion分布的可加性 k=0,1,2… 2、连续型 (1)卷积公式 定理:两个独立的连续型随机变量之和仍是连续型随机变量,且其概率密度为两随机...
矩阵 随机向量 期望性质 证明性质如下:1、E(AX)=AE(X)2、E(AXB)=AE(X)B3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y)注意:X,Y为随机向量 ,A、B都是大小适合运算的常数矩阵,和平常的E(cX+b)=cE(X)+b,不一样,平常
矩阵 随机向量 期望性质 证明性质如下:1、E(AX)=AE(X)2、E(AXB)=AE(X)B3、E(AX+BY)=AE(X)+BE(Y)注意:X,Y为随机向量 ,A、B都是大小适合运算的常数矩阵,和平常的E(cX+b)=cE(X)+b,不一样,平常