任何随机变量都有数学期望吗？请举例说明 并非所有随机变量都与数学期望.请看连续型随机变量数学期望的定义：设X是连续型随机变量，其密度函数为f(x)，如果∫xf(x)dx绝对收敛，定义 X的数学期望为E(X)=.由此可见对于连续型随机变量使用条件限制的，因此并非任何随机变量都有数学期望.具体资料请参考《概率论与数理统计》（经管类第四版）P89
数学期望的公式 E=x1p1 x2p2 x3p3.xn*pn
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…
已知数学期望，怎样求方差？ 方程D（2113X）=E{[X-E（X）]^2}=E（X^2）-[E（X）]^2，其中5261 E（X）表示数学期望。对于连续4102型随机变量X，若其定义域为（a，b），概率密度1653函数为f（x），连续型随机变量X方差计算公式：D（X）=（x-μ）^2 f（x）dx。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大），若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。扩展资料：期望的性质：其中，X和Y相互独立。参考资料来源：-方差
数学期望值的公式 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：宁策127离散型如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出，其值域为一个或若干个有限或无限区间，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 与对应的概率 乘积之和称为该离散型随机变量的数学期望[2](若该求和绝对收敛），记为。它是简单算术平均的一种推广，类似加权平均。公式离散型随机变量X的取值，为X对应取值的概率，可理解为数据 出现的频率，则：定理设Y是随机变量X的函数：（是连续函数）它的分布律为 若 绝对收敛，7a64e78988e69d8331333433623736则有：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，记为E(X)。若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。数学期望 完全由随机变量X的概率分布所确定。若X服从某一分布，也称 是这一分布的数学期望。定理若随机变量Y符合函数，且 绝对收敛，则有：该定理的意义在于：我们求 时不需要算出Y的分布律或者概率密度，只要利用X的分布律或概率密度即可。上述定理还可以推广到两个或以上。
数学期望公式 表达不清楚 好像猜到你应该要知道的是那个，条件已知后 E（X)是一个常数，还有E（a+b)=E（a）+E（b)可能是要知道这个：E[(X-E(X))^2]=E[X^2-2*E(X)*X+(E(X))^2]=E(X^2)-2*E。
数学期望怎么求？ 求解“数学期望”主要有两种方法：只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1，a2，…，an，…，取这些值的相应概率是p1，p2…，pn，…，则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。在概率论和统计学中，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。
数学期望的性质有哪些？ 数学期望的性质：1、设X是随机变量，C是常数，则E（CX）=CE（X）。2、设X，Y是任意两个随机变量，则有E（X+Y）=E（X）+E（Y）。3、设X，Y是相互独立的随机变量，则有E（XY。
linux求数学期望编程 #。bin/bash echo-n\"Enter the first num：\"read first echo-n\"Enter the second num：\"read second sum=$(echo$first+$second|bc)echo\"$first+$second=$sum\"测试没问题！touch 一个文件，然后vi它，直接vi也可以，然后插入，复制粘贴，.
