什么是随机过程的数学期望和方差 如果该过程描述的是作用在单位电阻上的电压信号或电流信号，则该过程的数学期望是信号的直流分量，方差是信号的交流功率。
拉普拉斯分布的数学期望和方差，计算过程，求大神来解答 拉普拉斯分布的密度函数：f(x)=(1/2λ)e^(-|x-μ|/λ)数学期望：E(X)=μ方 差：D(X)=2λ2具体计算用部分积分法：积分区间分为两部分：x>；μ：(μ，∞)；x<；μ：(-∞，μ)。
概率论随机变量的数学期望和方差的推理过程需要掌握吗
随机变量数字特征的如何求乘除法的数学期望和方差？ 【计算过程中，设A=1/√(2π)】(1)，∵X~N(0，1)、Y~N(0，1)，且X、Y相互独立，∴X、Y的联合分布密度函数f(x，y)=A2e^(-x2/2-y2/2)。按照一维随机变量期望值的定义E(X)=∫(-∞，∞)xf(x)dx，仿此，E[x2/(x2+y2)]=∫(-∞，∞)∫(-∞，∞)x2f(x，y)dxdy/(x2+y2)=A2∫(-∞，∞)∫(-∞，∞)x2e^(-x2/2-y2/2)dxdy/(x2+y2)。设x=ρcosθ，y=ρsinθ，∴E[x2/(x2+y2)]=A2∫(0，2π)cos2θdθ∫(0，∞)ρe^(-ρ2/2)dρ=1/2。(2)，点(x，y)到原点O(0，0)的距离Z=√(x2+y2)。仿(1)的过程，X、Y的联合分布密度函数f(x，y)=(A/δ)2e^(-x2/2δ2-y2/2δ2)。E(Z)=∫(-∞，∞)∫(-∞，∞)√(x2+y2)f(x，y)dxdy。同样，设x=ρcosθ，y=ρsinθ，∴E[√(x2+y2)]=2π(A/δ)2δ3Γ(3/2)=(δ/2)/√(2π)。供参考。
什么是随机过程的数学期望和方差？它们分别描述了随机过程的什么性质？ 随机过程中，如果固定时间t，可以把方程看成一个概率方程，那么此时，就有了期望和方差.
概率论中均匀分布的数学期望和方差该怎么求啊？ 均匀分布的期2113望：均匀分布的期望是取值5261区间[a，b]的中点4102(a+b)/2。均匀分布1653的方差：var(x)=E[X2]-(E[X])2var(x)=E[X2]-(E[X])2=1/3(a2+ab+b2)-1/4(a+b)2=1/12(a2-2ab+b2)=1/12(a-b)2若X服从[2，4]上的均匀分布，则数学期望EX=（2+4）/2=3；方差DX=（4-2）2/12=1/3。扩展资料1、标准均匀分布若a=0并且b=1，所得分布U（0，1）称为标准均匀分布。标准均匀分布的一个有趣的属性是，如果u1具有标准均匀分布，那么1-u1也是如此。2、相关分布（1）如果X服从标准均匀分布，则Y=Xn具有参数（1/n，1）的β分布。（2）如果X服从标准均匀分布，则Y=X也是具有参数（1，1）的β分布的特殊情况。（3）两个独立的，均匀分布的总和产生对称的三角分布。参考资料来源：-均匀分布
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：xuphahgu第9讲随机变量的数学期望与方差教学目的：1.掌握随机变量的数学期望及方差的定义。2.熟练能计算随机变量的数学期望与方差。教学重点：1．随机变量的数学期望2．随机变量函数的数学期望3．数学期望的性质4．方差的定义5．方差的性质教学难点：数学期望与方差的统计意义。教学学时：2学时。教学过程：第三章随机变量的数字特征§3.1数学期望在前面的课程中，我们讨论了随机变量及其分布，如果知道了随机变量X的概率分布，那么X的全部概率特征也就知道了。然而，在实际问题中，概率分布一般是较难确定的，而在一些实际应用中，人们并不需要知道随机变量的一切概率性质，只要知道它的某些数字特征就够了。因此，在对随机变量的研究中，确定其某些数字特征是重要的，而在这些数字特征中，最常用的是随机变量的数学期望和方差。1．离散随机变量的数学期望我们来看一个问题：某车间对工人的生产情况进行考察。车工小张每天生产的废品数X是一个随机变量，如何定义X取值的平均值呢？若统计100天，32天没有出废品，30天每天出一件废品，17天每天出两件废品，21天每天出三件废品。这样可以得到这100天中每天的平均废品数为这个数。
