设随机变量X的分布律为p{X=((-2)^k)/k}=1/2^k，证明X的数学期望不存在 原式=-1+1/2-1/3+1/4-1/5.=(-1-1/2-1/3-1/4-1/5.)+2*(1/2+1/4+1/6+.)=-(1+1/2+1/3+1/4.)+(1+1/2+1/3.)=0，得解
柯西分布的数学期望和方差为什么不存在？ 柯西分布是连续型的，对连续型随机变量来说，数学期望的定义是这样的：设X是一个连续型随机变量，f(x)是其概率密度，若xf(x)在负无穷到正无穷上的广义积分是绝对收敛的，则称此积分值为随机变量X的数学期望，记为E(X).对柯栖分布来说，定义中涉及到的那个广义积分不是绝对收敛的，所以我们说柯栖分布的数学期望不存在，至于它的方差不存在，也是基于同样的道理。不知这样说你是否明白，若还有不明白之处，可以继续问。
关于大一概率论与数理统计的问题~ 没灯了，不能给你算.第一题是做个无穷级数，求和，但是这个级数是发散的，没有和值，所以x的数学期望不存在.第二题，E(X平均)跟E（x）一样，D(X平均)=DX/10，E(S2)是什么没看懂 第三题没明白问的什么第四题，这些数字的均值.
为什么这个参数X的期望不存在？ 期望是否存在取决于级数是否绝对收敛，而不仅仅是收敛！显然题中所得出的级数只是条件收敛，所以期望不存在。
数学期望证明题 1。设A={X≥c}，设Z(ω)=1，当ω∈A Z(ω)=0，当ω不在A 2。当ω∈A，e^(-ac)Y(ω)=e^[a（X-c)]≥1=Z(ω)当ω不在A，e^(-ac)Y(ω)≥0=Z(ω)=>；e^(-ac)Y≥Z=>；E[e^(-ac)Y]=e^(-ac)。
习题4.8，证明 EX数学期望不存在，概率论与数理统计
如果随机变量X的数学期望存在，其方差不一定存在。当X的方差存在时，则E(X)必定存在，其原因在于 看一下方差的定义是E{[X-E(X)]^2}，当E(X)不存在时，方差根本就没有定义。所以当方差存在时，期望一定存在。
如何举例说明数学期望有时是不存在的？ 另一的例子举得很好，但是没有答到点子上。数学期望的定义里要求定义式是绝对收敛的，出发点是，当…
数学期望在什么情况下不存在呢？ 离散型随机2113变量X取可列个值时，它的数学期望要求级数∑5261|xi|pi收敛，否则数学期望不4102存在；1653 连续型随机变量若在无限区间上取值，其数学期望是一个广义积分，要求积分绝对收敛，否则数学期望不存在.例如：柯西分布的数学期望EX就不存在。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。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，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期望值。扩展资料：数学期望的应用1、经济决策假设某一超市出售的某种商品，每周的需求量X在10至30范围内等可能取值，该商品的进货量也在10至30范围内等可能取值（每周只进一次货）超市每销售一单位商品可获利500元，若供大于求，则削价处理，每处理一单位商品亏损100元。若供不应求，可从其他超市调拨，此时超市商品可获利300元。试计算进货量多少时，超市可获得最佳利润？并求出最大利润的期望值。分析：由于该商品的需求量。
大一 下 概率论与数理统计 为什么标准柯西分布的数学期望不存在？ 关注一下什么是绝对收敛就行了。级数如果不绝对收敛就不能进行求和和加法的换序。也就是说，柯西分布如果要算样本均值的话，及时大样本的情况下也可能这次是3下次是5，与顺序有关
