没有关系 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。历史故事 在17世...
百度试题 结果1 题目(1)求X的数学期望E(X)和方差D( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 错误 反馈 收藏
那么X几乎处处等于零，也就是说它至多在一个零概率集合上不等于零，即P{X=0}=1 回到你的问题：E[X-EX]^2=0 因为(X-EX)^2是一个非负随机变量，所以有P{(X-EX)^2=0}=1 即P{X=EX}=1 所以X以概率为1等于常数（期望值），但是在某个零概率集合上，X可能不是常数。
f _{1}(x_1) = \int_{-\infty}^{+\infty} f_{12}(x_1,u_2)du_2 换做x_2 也是类似的。条件密度(conditional density)可以表示为: f_{12}(x_1|x_2) = \frac{f_{12}(x_1,x_2)}{f_2(x_2)} 这种关系也称为贝叶斯规则(Bayes' rule)。 2、协方差和相关性 协方差(covariance)...
排列组合与概率统计 概率 离散型随机变量的期望与方差 期望 试题来源: 解析 【解析】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. 0≤x≤1 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np_k(x)=(n!)/((k-1)!)(n-k)!x...
6、值分别为,第四章 随机变量的数字特征,设X 表示获利,它是离散型随机变量,分布律为,则获利的期望值为,一、数学期望定义,1) 离散型,第四章 随机变量的数字特征,1 数学期望,设离散型随机变量X的分布律为:,若级数 绝对收敛,则称随机变量 X 的数 学期望存在,记作 EX,,且,数学期望也称为均值。,2)连续型...
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...
对任意 D_1\in\mathcal{B}_{\mathbb{R}}, D_2\in\mathcal{B}_{\mathbb{R}},有 E[E(X|Y,Z)|Y\in D_1,Z\in D_2]=E(X|Y\in D_1,Z\in D_2) \\ 称随机变量 E(X|Y,Z) 是X 关于Y,Z 的条件数学期望.定理 多元随机变量条件期望的性质 ...