x1的期望和x不一样。1、x1的期望是一个固定值。期望值是该变量输出值的平均数。2、x是一个未知的自变量，是不一定的数值。
不一样。如果X是一个离散的随机变量，输出值为x1，x2，和输出值相应的概率为p1，1/x和x，比如说x是5，1/x就是1/5，相当于5份其中的1份，两者属于反差，并不一样。
期望的公式:E=X1*P1+X2*P2+X3*P3+.+Xn*Pn 方差的公式:D=(X1-E)的平方*P1+(X2-E)的平方*P2+(X3-E)的平方*P4+. +(Xn-E)的平方*Pn 对于2项分布(例子:在n次试验中有K次成功,每次成功概率为P,他的分布列求数学期望和方差)有EX=np DX=np(1-p) ,n为试验次数 p为成功的概率 对于几何分布...
X的数学期望E(X)=np=1. 相关知识点: 试题来源: 解析 D[解析]由题意可得2”=64,解得1=6,故展开式的通项公式为 T+1=C%(2x)·(-1)(x)=C-2·(-1)x6r,令r-|||-6--2=0 ,所以r=4,所以C4.264.(-1)4=60,所以展开式中的常数项为60;故选D. ...
[i]里面最小的数大于v,也就是X[i]里面每个都大于v,每个大于v的概率也是v~1区间长度除以总的,等于(1-v)所以P(V>v)=(1-v)^n,F(v)=1-(1-v)^n求导得到f(v)=n(1-v)^(n-1)再乘以v求期望<v>=∫(0到1)nv(1-v)^(n-1) dv可以算出,稍微有点麻烦,用分部积分把n(1-v)^(n-1)...
若X是连续型的，则E(X^2)=(x^2)f(x)在-∞到+∞的定积分。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。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...
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，...
如果样本1的平均值为X1，样本2的平均值为X2...样本Nn的平均值为Xn，如何用最大似然估计计算期望值呢...
已知X~N(0,1),求X的四次方的期望值是多少 相关知识点: 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 E(x^4)=∫x^4*1/√(2π)e^(-x^2/2)dx 积分区间(-∞,+∞)=2∫x^4*1/√(2π)e^(-x^2/2)dx 积分区间(0,+∞)分步积分.=-2x^3*1/√(2π)e^(...
他叫小胖子呐:常见分布的数学期望和方差及相关证明 指数分布X~EXP(θ)1.定义:设随机变量X具有如下形式的密度函数 f(x)=\left\{\begin{array}{c} \frac{1}{\theta} e^{-\frac{x}{\theta}}, x>0 \\ 0, x \leq 0…