E(XX1的期望 期望是概率论中一个非常重要的概念。若 X 是一个离散型的随机变量,其分布列为 p(x),那么 X 的期望记作 E[X],定义为: 若X 是一个连续型随机变量,其概率密度函数为 f(x),则 X 的期望 E[X] 定义为: 用语言表达,X 的期望就是 X 所有可能取值的一个加权平均,每个值的权重就是 X ...
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的期望怎么求如果不独立，可以用定义计算：先求出X、Y的联合概率密度，再用定义。或者先求出Cov(x,y)再用公式 Cov(X,Y)=E(XY)--E(X)*E(Y)。D（X±Y）=D（X）+D(Y)±2*Cov(X,Y)。离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定变量取值只能取离散型的自然...
每个数字出现的期望值为：E(X)=(1*1/6)+(2*1/6)+(3*1/6)+(4*1/6)+(5*1/6)+(6*1/6)，E(X)=1/6+2/6+3/6+4/6+5/6+6/6，E(X)=21/6，E(X)=3.5，因此，掷一个均匀的六面骰子，每次掷出的数字的期望值为3.5。对于连续型随机变量：对于连续型随机变量，期望值的...
D（X）指方差，E（X）指期望。方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在概率论和统计学中，数学期望（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映...
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。
表示x的“平均”，即数学期望，而现在相当于把xy看成一个数（x，y各自随机取值），然后求（不妨设z=xy），也就是E(Z)=E(XY)。概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
E(1/x)≥1/E（x）X为离散型时，应用cauchy-schwarz不等式，E(X)*E(1/X)=∑（xi*pi)*∑(1/xi)*pi ≥[∑√(xi*pi)*√(1/xi)*√pi]^2 =[∑pi]^2 =1.X为连续型时，应用积分形式的cauchy-schwarz不等式，可得同样结论.
数学期望EX与E|X|的区别.已知正态分布,N(0,1),求E|x|,我知道有个公式:Ex=xf(x)在负无穷到正无穷上的积分.所以本题可以写成:E|x|=|x|f(x)在负无穷到正无穷上的积分,得出E|x|=根号下2/π请问:期望
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...