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二维离散型数学期望 关于数学期望、方差和标准差的知识

2020-09-26知识10

离散型随机变量数学期望公式怎样推导 如果随机变量2113只取得有限个值或无穷5261能按一定次序一一列出,4102其值域为一个或若干个有限或无限1653区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率p(xi)乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望(若该求和绝对收敛),记为E(x),是简单算术平均的一种推广,类似加权平均。离散型随机变量X的取值为为X对应取值的概率,可理解为数据出现的频率f(Xi),则:扩展资料: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,…,20,而不能取小数3.5、无理数根号20,因而k是离散型随机变量。如果变量可以在某个区间内取任一实数,即变量的取值可以是连续的,这随机变量就称为连续型随机变量。例如,公共汽车每15分钟一班,某人在站台等车时间x是个随机变量,x的取值范围是[0,15),它是一个区间,从理论上说在这个区间内可取任一实数3.5、无理数根号20等,因而称这随机变量是连续型随机变量。

二维离散型数学期望 关于数学期望、方差和标准差的知识

二维离散型随机变量的E(XY)如何算?(X和Y不相互独立) 具体回答如图复:当随机制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,这是很大的一个类,其中有一类是极其常见的,随机变量的取值为一(n)维连续空间。扩展资料:百随机变量即在一定区间内变量取值为有度限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类,主要分为:伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响,可能取各种不同的值,故其具有不确定性和随知机性,但这些取值落在某个范围的概率是一定的,此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的,也可以是连续型的。如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量,被测定量的取值可能在某一范围内随机变化,具体取什么值在测定之前是无法确定的,但测定的结果是确定的,多次重复测定所得到的测定值具道有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于,后者的测定结果仍具有不确定性,即模糊性。参考资料来源:-离散性随机变量参考资料来源:-二维离散型分布

二维离散型数学期望 关于数学期望、方差和标准差的知识

求离散型随机变量的数学期望计算题的解法 望采纳。

二维离散型数学期望 关于数学期望、方差和标准差的知识

离散型随机变量X平方的数学期望,即E[X^2]怎么求?

二维离散型随机变量的 E(xy)怎么求? 离散型 离散型 离散型 不是连续型!!! 因为,(X,Y)是二维离散型随机变量所以,xy也是离散型随机变量先求出xy的概率分布列再求xy的期望比如P(x=0)=1/2,P(x=1)=1/2P(y=0)=1/2,P(y=1)=1/2则,P(xy=0)=3/4P(xy=1)=1/4所以,E(XY)=0×(3/4)+1×(1/4)=1/4如果随机变量X的所有可能的取值是有限或者可列无穷多个,那么它分布函数的值域是离散的,对应的分布为离散分布。常用的离散分布有二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等。扩展资料:离散型随机变量在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数,某药治疗某病病人的有效数、无效数等。随机事件数量化的好处是可以用数学分析的方法来研究随机现象。例如某一时间内公共汽车站等车乘客人数,电话交换台在一定时间内收到的呼叫次数,灯泡的寿命等等,都是随机变量的实例。在实际问题中通常用它来表征多个独立操作的随机试验结果或多种有独立来源的随机因素的概率特性,因此它对于概率统计的应用是十分重要的。参考资料来源:—随机变量

离散型随机变量X平方的数学期望,即E[X^2]怎么求? ??如果知道X的分布律???,先求出X^2的分布律,再求期望,如果不知道可以考虑楼上的方法…不是…X^2 0 4p 0.3 0.7因此E(x^2)=4*0.7+0*0.3=2.8

#数学期望#方差公式#随机变量#二维

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