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概率分布 X 0 1 2 3 4 5 P 0.1 0.15 0.2 0.3 0.12 0.1 P（X≤4）=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)+P(X=4) =1-P(X=5)=0.9 P（2 ≤ X ≤5）=P(X=2)+P(X=3)+P(X=4)+P(X=5)=0.75 P（X≠3)=1-P(X=3)=0.7 ...
若X是离散型的，则E(X^2)=∑((xi)^2)pi。若X是连续型的，则E(X^2)=(x^2)f(x)在-∞到+∞的定积分。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。大数定律规定，随着重复...
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]。
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...
x趋于0+时 积分不收敛啊，积分不存在
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...
求数学期望，首先确定什么分布--对应什么样的密度函数。此题显然为均匀分布。密度函数p(x)=1/(1-0)=1 (0<=x<=1)设跑步x公里，当x>0.5时，步行1-x公里;否则，步行x公里 期望E=integral(积分)上限0下限0.5 xdx+integral(积分)上限0.5下限1 (1-x)dx=0.25公里 ...
Y=2X的数学期望 E(2x）=∫2x*e^(-x)dx x∈（0,+∞）=-2x*e^(-x)-2e^(-x)代入积分区间（0,+∞）E(2x）=0+2=2 第二问到底要求那个函数的数学期望?,9,设X的概率分布为 ,求：1）Y=2X的数学期望； 2） 的数学期望.设X的概率分布为F（x)=e的负x次方 x>0 F(x)=0 x ...
设X_1 , X_2 …, X_k 是取自[0,1]上均匀分布的样本,求第k个次序统计量 X_((k)) 期望。 答案 解:先求X的概率密度函数。由于总体X~U(0,1),因此总体的密度函数为p(x)=1;0;1;. 0≤x≤1,其余其分布函数F(x)=0;x;1. x0 , 0≤x≤1, x1由(4.3.1)可知X的密度函数为:p_k(x)...