期望公式E(aX + b) = aE(X) + b揭示了随机变量经过线性变换后的期望计算规律,其核心在于通过线性系数a和常数项b对原始期望
根据期望的线性性质,对于离散型随机变量X和常数a、b,期望运算满足:1. **齐次性**:E(aX) = aE(X) 即常数系数可以提出期望符号外。2. **可加性**:E(X + b) = E(X) + b 即常数的期望等于其本身。综合以上两点,将二者结合可得: E(aX + b) = E(aX) + E(b) = aE(X) + b 整个过程...
期望e(ax+b)等于aE(x) + b。 在数学中,期望具有线性性质,即对于随机变量xxx和常数aaa、bbb,有E(ax+b)=aE(x)+bE(ax+b) = aE(x) + bE(ax+b)=aE(x)+b。 这意味着,如果你有一个随机变量xxx,它的期望是E(x)E(x)E(x),那么对于xxx的线性变换ax+bax+bax+b,其期望就是原期望的aaa倍加上b...
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
期望的性质公式e(ax+b)=e（aX）+b=ae（X）+b。
E(aX + b) = aE(X) + b 数学期望的线性性质表明: 1. **常数倍数的期望**:随机变量乘以常数后的期望等于原期望乘以该常数,即 \( E(aX) = aE(X) \)。 2. **常数项的期望**:随机变量加上常数后的期望等于原期望加上该常数,即 \( E(X + b) = E(X) + b \)。 结合以上两点,对于线性...
如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，这样的...
E（aX+b）=E（aX）+b=aE（X）+b 嗯，就这个，望采纳、
(1) 期望的线性性质:E(aX + b) = aE(X) + b。常数平移不影响系数,比例系数直接作用于原期望。⑵ 方差不随常数项偏移改变:D(aX + b) = a²D(X)。方差仅与比例系数的平方成正比。(3) 两点分布即伯努利分布:成功概率E(X) = p;方差D(X) = p(1-p)由二点分布公式得出。⑷ 二项...
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