那么f(x)*p(x)在负无穷到正无穷的积分就是f(x)的期望, 也就是x^2*p(x),在负无穷到正无穷的积分. 结果二 题目 怎么求X平方的期望,已知其概率密度! 答案 假设概率密度为P(x),要求期望的函数为f(x),这里为x^2.那么f(x)*p(x)在负无穷到正无穷的积分就是f(x)的期望,也就是x^2*p(x),在负无穷...
解答一 举报 X N(μ,σ²)那么:E(X²) = σ² + μ²D(X²) = ∫ (∞,-∞) [x² - E(x²)]² f(x;μ,σ²) dx 解析看不懂?免费查看同类题视频解析查看解答 相似问题 求正态分布的数学期望和方差的推导过程 设随机变量X与Y独立,且X服从均值为1、标准差(均方差)为2的正...
E(x^2) = ∫ x^2 * f(x) dx，积分范围需依据变量x的分布区间设定。如果x服从某个连续型概率分布，具体形式将决定f(x)的表达式，进而影响积分的难度。对于离散型变量，假设存在分布律P(x)，即x取值为x1, x2, ...，概率分别为p1, p2, ...。数学期望的计算公式为：E(x^2) = ∑ (x...
数学期望 \( E(X^2) = \int_{-\infty}^{\infty} x^2 \cdot f(x) \, dx \)这里的积分表达了对所有可能取值 \( x \) 的平方乘以概率密度的加权和，体现了随机变量分布的平均特性。而在离散型随机变量的世界里, 我们的工具是分布律 \( P(X = k) \)。对于 \( X^2 \) 的期望...
期望值怎么算如下：期望值在概率论和统计学中扮演着重要的角色，它是一个随机变量可能取值的加权平均，反映了对应概率下的平均预期结果。期望值的计算方法可适用于离散型随机变量和连续型随机变量。对于离散型随机变量：假设有一个离散型随机变量X，它的可能取值为x1,x2,x3,...，对应的概率为P(X=x1)...
数学期望是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。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)，...
方法2: 这是一个有时候非常讨巧的一个方法,很实用。 方差方差D(X)=E(X2)−[E(X)]2 ,所以只要知道 X 的方差和期望,则可以算 E(X2)。 COV(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E(XY)-EX*EY(这个公式非常有用,建议大家牢牢记住)。 那么E(XY)=COV(X,Y)+EX*EY 如果EX,EY,COV(X,Y)都已知,则E(...
1、离散型是取值乘以对应概率求和，连续型是在积分区间上x乘以密度函数的积分。方差是E（x-Ex）^2=E(x^2)-(Ex)^2，也就是平方的期望减去期望的平方。二者不能混为一谈。2、平方的期望是x^2乘以密度函数求积分，期望的平方是求完期望在算平方。离散型的方差也很明白了，你该晓得怎么算了吧。
E(x)通常用来表示一个随机变量X的期望值，它代表着X取值的平均值。举个例子，假设有一组数据{x1,x2,x3,...,xn}，那么X的期望值可以表示为 E(X)=（x1+x2+x3+...+xn）/n。求期望值是一项非常重要的统计学方法，它可以帮助我们更好地理解一个随机变量的分布规律以及它的特性。E(x)还有...
结果一 题目 已知X是参数为2的指数分布的随机变量,则X^2的期望是多少? 答案 X是参数为2的指数分布的随机变量--->EX=1/2,DX=1/4EX^2-(EX)^2=DX-->EX^2=DX+(EX)^2=1/2相关推荐 1已知X是参数为2的指数分布的随机变量,则X^2的期望是多少?