全期望公式是利用条件期望计算数学期望的公式：EY=E[E(Y|X)]。全期望公式是条件数学期望的一个非常重要的性质，其重要性堪比全概率公式在概率中的作用。简介 在概率论和统计学中，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...
(1)期望具有线性性质:$E(aX+b)=aE(X)+b$(2)期望具有非负性:$E(X)\geq 0$(3)期望具有可加性:$E(X+Y)=E(X)+E(Y)$ 二、求$E(x^2)$的具体步骤 1、设$X$是一个有限个可能取值的随机变量,由它可能取的值$x_1,x_2,\cdots,x_n$和它取各个值的概率$p_1,p_2,\cdots,p_n$,则...
肯定不等于呀，条件期望就是x^2（注意小x就相当于已知了）。而无条件期望则等于var(X)+E(X)^2,X是一个随机变量哦。E（X）是他的均值。
E(X^2)是X^2的期望。 比如,P{X=1}=2/3,P{X=0}=1/6,P{X=-1}=1/6。 EX=1*2/3+0*1/6+(-1)*1/6=2/3-1/6=1/2。 EX^2=1^2*2/3+0^2*1/6+(-1)^2*1/6=2/3+1/6=5/6。 DX=EX^2-【EX】^2=5/6-(1/2)^2=7/12。 但是根据期望的定义:EX=累计所有的P(Xi)*...
要求EX^2，只知道EX还不够，至少要知道x是如何分布的，也即它的分布函数或者概率密度函数。若X~N（1，3），则Dx=3，由DX=EX^2-(EX)^2及EX的值可以算出EX^2。若X~N（1，3），Y=3X+1，EY=E(3X+1)=3EX+1=3*1+1=4，DY=D（3X+1）=3^2*DX=9*DX=9*3=27，所以Y~N（4，...
有关数学期望。答案解析为:记D(x)为该数据的方差,E(x)为期望,则D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2,这样就可以把E(X2)求出来,或者直接用定义法求也可以。 在概率论和统计学中,期望值(或数学期望、或均值,亦简称期望,物理学中称为期待值)是指在一个离散性随机变量试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
让我们深入探讨随机变量X的期望值E(X)和E(X^2)的计算方法。首先，要明确随机变量的概率分布律，每个可能值x对应概率p(x)，它们必须满足一个基本条件：所有x的p值之和等于1。具体到X的分布，当x取值N时，其概率P(x=N)看似为1，但根据分布律的定义，我们需要补充完整表达式： P(x=1) + P(x...
区别：1、数值不同E（X）=E（X），而E（X^2）=D（X）+E（X）*E（X）。2、代表的意义不同，E（X）表示X的期望，而E（X^2）表示的是X^2的期望。3、求解的方法不同，E（X^2）的求解为x^2乘以密度函数求积分，E（X）的求解为x乘以概率密度然后求积分。
E（X^2）是X^2的期望。比如，P{X=1}=2/3，P{X=0}=1/6，P{X=-1}=1/6。EX=1*2/3+0*1/6+（-1）*1/6=2/3-1/6=1/2。EX^2=1^2*2/3+0^2*1/6+（-1）^2*1/6=2/3+1/6=5/6。DX=EX^2-【EX】^2=5/6-（1/2）^2=7/12。如果X~N（1,3），则Dx=3，我们可以根据...