第一种方法就是直接计算：X^2的期望用它与X期望和方差的关系可以直接求出来 X^3的期望是0因为X的分布是关于0对称的 X^4的期望要用到X^2服从卡方分布这个信息。X^2服从自由度为1的卡方分布，期望是1，方差是2. 代入公式就好。这两个数也可以根据期望和方差的定义利用积分算的。另外一种方法是...
八大常见分布的期望和方差如下：1、0-1分布：E(X)=p，D(X)=p(1-p)。2、二项分布B(n,p)：P(X=k)=C(k\n)p^k·(1-p)^(n-k)，E(X)=np，D(X)=np(1-p)。3、泊松分布X~P(X=k)=(λ^k/k!)·e^-λ,E(X)=λ,D(X)=λ。4、均匀分布U(a,b):X~f(x)=1/(b-a...
计算公式：1、离散型：离散型随机变量X的取值为X1、X2、X3……Xn，p(X1)、p(X2)、p(X3)……p(Xn)、为X对应取值的概率，可理解为数据X1、X2、X3……Xn出现的频率高f(Xi)，则：2、连续型：设连续性随机变量X的概率密度函数为f(x)，若积分绝对收敛，则称积分的值 为随机变量的数学期望，...
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]。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...
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...
大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。总结如下：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数，就是离散型随机变量。例如，一次掷20个硬币，k个硬币正面朝上，k是随机变量。k的取值只能是自然数0，1，2，...
2、指数分布的方差：D（X）=Var（X）=1/λ²。指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望...
解：Fy(y)=P(Y<=y)=P(x1<=y,x2<=y)=Fx(y)Fx(y)=(1-e^(-λy))^2 fy(y)=2(1-e^(-λy))λe^(-λy))=2λe^(-λy)-2λe^(-2λy)E(y)=∫(-∞,+∞)f(y)ydy=2/λ-1/(2λ)=3/(2λ)如有意见，欢迎讨论，共同学习；如有帮助，请选为满意回答！
xi的平方的期望计算：EX=0，DX=1，E（X^2）=DX+（EX）^2=1，X服从标准正态分布，X^2服从自由度为1的κ方分布，D（X^2）=2。设X的可能值有N个，则E（X）=求和（Xn/N）=求和（Xn）/N=X可取所有值的平均值（注：因为X是随机的，所以他的每一个可能值被选中的概率是相同的并为1/N...
再求xy的期望：比如 P(x＝0)＝1/2，P(x＝1)＝1/2 P(y＝0)＝1/2，P(y＝1)＝1/2 则，P(xy＝0)＝3/4 P(xy＝1)＝1/4 所以，E(XY)＝0×(3/4)＋1×(1/4)＝1/4。当随机变量的可取值全体为一离散集时称其为离散型随机变量，否则称其为非离散型随机变量，这是很大的一个...